Python 中输入的影响

百变鹏仔 4小时前 #Python

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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

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