Python 3.5 版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。
类型提示的必要性
在强类型语言（如 Java、C++）中，依赖注入（DI）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。DI 的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。 错误示范：
class GasStation: def fill_tank(self, car, amount): car.fill(amount)
此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能导致运行时错误。改进后的代码：
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from typing import Protocolclass Vehicle(Protocol): def fill(self, amount: int) -> None: ...class GasStation: def fill_tank(self, vehicle: Vehicle, amount: int) -> None: vehicle.fill(amount)
通过 Protocol 定义抽象类 Vehicle，GasStation 类变得更通用，可为任何实现 fill 方法的车辆加油。
PyDIT：简化 Python 依赖注入
PyDIT（Python Dependency Injection with Types）库利用 Python 类型系统简化依赖注入。假设需要在不同数据库（PostgreSQL、MySQL、Oracle、内存数据库或 NoSQL 数据库）中记录用户数据，需要实现数据库连接类，并提供读写删除记录的功能。示例代码：
from time import sleepfrom typing import TypedDictfrom typing_extensions import overridefrom uuid import UUIDfrom src.configs.di import pyditfrom src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepositoryfrom src.constants.injection import memory_repository_config_tokenfrom src.domain.user.models.user import UserModelclass ConfigType(TypedDict): delay: intclass MemoryUserRepository(UserRepository): __users: dict[UUID, UserModel] = {} def __init__(self): self.__delay = self.config.get("delay", 0.2) @pydit.inject(token=memory_repository_config_token) def config(self) -> ConfigType: pass @override def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel: sleep(self.__delay) user = self.__users.get(id_) if user is None: raise ValueError("User not found") return user @override def save(self, *, data: UserModel) -> None: sleep(self.__delay) self._check_pk_conflict(pk=data.id) self.__users[data.id] = data @override def list_(self) -> list[UserModel]: return list(self.__users.values()) def _check_pk_conflict(self, *, pk: UUID) -> None: if pk not in self.__users: return raise ValueError("Primary key conflict")
为了确保代码兼容各种数据库技术，定义一个统一的接口：
from abc import abstractmethodfrom typing import Protocolfrom uuid import UUIDfrom src.domain.user.models.user import UserModelclass UserRepository(Protocol): @abstractmethod def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel: pass @abstractmethod def save(self, *, data: UserModel) -> None: pass @abstractmethod def list_(self) -> list[UserModel]: pass
接下来，初始化依赖项并注入：
from src.adapters.repositories.in_memory.user import MemoryUserRepositoryfrom src.constants.injection import memory_repository_config_tokenfrom .di import pyditfrom .get_db_config import get_db_configdef setup_dependencies(): pydit.add_dependency(get_db_config, token=memory_repository_config_token) pydit.add_dependency(MemoryUserRepository, "userrepository")
最后，将依赖项注入到创建用户的模块中：
from typing import castfrom src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepositoryfrom src.configs.di import pyditfrom src.domain.user.models.create_user import CreateUserModelfrom src.domain.user.models.user import UserModelfrom src.domain.user.services.create import CreateUserServicefrom src.domain.user.services.list import ListUsersServiceclass UserModule: @pydit.inject() def user_repository(self) -> UserRepository: return cast(UserRepository, None) def create(self, data: CreateUserModel) -> None: CreateUserService(self.user_repository).execute(data) def list_(self) -> list[UserModel]: return ListUsersService().execute()
依赖项作为属性注入，可以通过 self 或 module.user_repository 访问。 PyDIT 支持各种项目配置场景，并遵循 SOLID 原则。 项目地址：GitHub, LinkedIn: Marcelo Almeida (mrm4rc), PyPI: python-pydit
以上就是Python 中输入的影响的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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