- 类型检查增强: 扩展 isinstance 和 issubclass 函数,支持复杂类型检查
- 自动重载: 基于类型提示的函数重载功能
- 依赖注入: 基于类型提示的自动依赖注入系统
pip install typing_tool
Or
pdm add typing_tool
typing_tool 是一个用于增强 Python 类型检查能力的工具库。特别地,它扩展了 isinstance 和 issubclass 函数的能力,使其能够处理更复杂的类型检查需求。
- 基础类型 str/int/...
- 容器泛型 list[T]/dict[K, V]/...
- Union 类型类型
- Type
- TypeVar 类型变量
- 泛型类 Generic[T]
- Annotated/Field 注解类型
- Protocol 协议类型
- Protocol[T] 泛型协议类型
- TypedDict 字典类型
- dataclass 数据类
- dataclass[T] 泛型数据类
- 基础类型 str/int
- 容器泛型 list[T]/dict[K, V]
- Union 类型类型
- NewType 新类型
- Type
- TypeVar 类型变量
- 泛型类 Generic[T]
- Protocol 协议类型
- Protocol[T] 泛型协议类型
depth
: 设置类型检查的最大深度,默认值为5
max_sample
: 设置最大采样数,默认值为-1
protocol_type_strict
: 是否严格检查Protocol
类型,默认值为False
dataclass_type_strict
: 是否严格检查dataclass
类型,默认值为False
from typing import Any
from typing_extensions import overload
from typing_tool import auto_overload
@overload
def process(response: None) -> None:
return None
@overload
def process(response1: int, response2: str) -> tuple[int, str]:
return response1, response2
@overload
def process(response: bytes) -> str:
return response.decode()
@auto_overload()
def process(*args, **kwargs) -> Any: ...
assert process(None) is None
assert process(1, "2") == (1, "2")
assert process(b"test") == "test"
typing_tool 提供了强大的依赖注入功能,支持基于类型提示的自动依赖解析和注入。
from typing_tool import auto_inject, create_injector, register_dependency
# 定义服务
class Logger:
def log(self, message: str):
print(f"[LOG] {message}")
class Database:
def query(self, sql: str):
return [{"id": 1, "data": "test"}]
# 创建依赖容器
dependencies = {
'logger': Logger(),
'db': Database()
}
# 使用 auto_inject 直接调用
def process_data(logger: Logger, db: Database):
logger.log("Processing data...")
return db.query("SELECT * FROM users")
result = auto_inject(process_data, dependencies)
# 创建注入器装饰器
injector = create_injector(dependencies)
@injector
def service_function(logger: Logger, db: Database):
logger.log("Service called")
return db.query("SELECT * FROM products")
# 直接调用,依赖会自动注入
result = service_function()
# 使用装饰器注册依赖
@register_dependency(dependencies)
class UserService:
def __init__(self, logger: Logger, db: Database):
self.logger = logger
self.db = db
def get_users(self):
self.logger.log("Getting users...")
return self.db.query("SELECT * FROM users")
# UserService 实例会自动创建并注册到依赖容器中
typing_tool 支持多种依赖匹配策略:
type_like
: 基于类型匹配(默认)name_like
: 基于参数名匹配any_like
: 类型或名称匹配(参数优先)
from typing_tool import name_like, any_like
# 使用名称匹配
name_injector = create_injector(dependencies, like=name_like)
# 使用混合匹配
any_injector = create_injector(dependencies, like=any_like)
- NewType 无法在运行时进行 like_isinstance
- 依赖注入功能需要函数参数有明确的类型提示
- 支持位置参数、关键字参数和混合参数类型