Курс Python → Типы возвращаемых значений в Python
Для работы с функциями, которые могут возвращать значения различных типов, в Python можно использовать типы typing.Optional или typing.Union. Например, если у вас есть переменная, которая может быть либо строкой, либо None, то вы можете указать тип Optional[str]. Это позволит явно указать, что функция может вернуть либо строку, либо None.
Для случаев, когда функция может возвращать значения нескольких различных типов, можно воспользоваться типом Union. Например, если функция может вернуть как строку, так и целое число, то вы можете указать тип Union[str, int]. Таким образом, вы укажете, что функция может вернуть либо строку, либо целое число.
Использование типов возвращаемых значений позволяет улучшить читаемость кода и облегчить его понимание. Другие разработчики, работающие с вашим кодом, смогут быстро понять, какие типы данных могут быть возвращены функцией, что ускорит процесс разработки и отладки.
from typing import Optional, Union
def example_function(input: str) -> Optional[str]:
if input == "example":
return "This is an example"
else:
return None
def another_function(input: int) -> Union[str, int]:
if input % 2 == 0:
return "Even number"
else:
return inputВ приведенном примере функция example_function принимает строку и возвращает либо строку, либо None, в зависимости от значения входного аргумента. Функция another_function принимает целое число и возвращает либо строку, либо само число, в зависимости от условия внутри функции.
Другие уроки курса "Python"
- Обработка исключений в Python
- Статическая типизация в Python
- Отладка кода
- Преобразование текста в нижний регистр
- Операторы объединения в Python 3.9
- Списки в Python: синтаксис представления
- Названия переменных
- Комментарии в Python
- Модуль sys: основы
- Цикл for в Python
- Аннотации типов в Python
- Работа с библиотекой requests
- Работа с эмодзи в Python
- Логирование в Python
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Ограничение итераций в Python
- Основы Python за 14 дней
- Инициализация структур данных
- Цикл for в Python
- Python enumerate() использование
- Лямбда-функции для min/max
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Измерение времени выполнения с помощью time
- Проверка класса объекта
- Векторизация в Python с NumPy.
- Копирование в Python
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Генерация чисел с range()
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Создание лямбда-функций
- Поиск уникальных элементов строкой в Python
- Область видимости переменных
- Работа с JSON в Python
- Генераторные функции в Python
- Сортировка с параметром key
- Метод __complex__ в Python
- Декоратор защиты анонимных пользователей
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Управление виртуальными средами в Python
- Путь к интерпретатору Python
- Удаление элементов из списка в Python
- Замена символов в строке
- Декораторы в Python
- Оператор «not» в Python
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Метод clear для коллекций
- Навыки Python: строки, типы данных
