Archiveこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。さんの「Chainerで確率分布が扱えるようになりました。chainer.distributionsの紹介」でした。つけるために色々と試行錯誤をしている。オートコンプリートが機能するようにしたいと考えている。ライブラリに型を付けるにあたってのノウハウ的な話を共有したい。そのため、例えば、ある関数に渡した変数が正しい型であるかは実行してみるまで分からない。オートコンプリートがうまく働かないという問題があった。型ヒントと呼ばれる機能が導入された。属性に格納する以外には何もしない。この機能は実行時に型検査を行うためのものではない。サードパーティの静的型検査器を使う。コードを検査して型の整合性を確認する。mypy-lang.orgあるいは、関数アノテーションではなくコメントで書いてもよい(型コメント)。始まるコメントを認識して、関連付けられた式の型を判断する。系でも動作するコードになるというメリットがある。サポートしているので、今回はこちらの記法を使うことになる。typing.get_type_hints(f){}ユーザは、組み込み型以外にも自前で型を定義できる。単純なエイリアスだけでなく、ジェネリクスのような高度な型にも対応している。クラスのインスタンスなので、新しい型を定義する際はコード中に直接書けばよい。以前でも問題なく実行できる。定義した型は、通常の実行時にはインスタンス化されるだけで使われない。484(日本語訳)を参照してほしい。仕様とは言っても分かりやすく書かれているので、静的型付き言語のユーザならば馴染みのある話が多いし簡単に読めると思う。既存のコードベースへの組み込む際の設定方法については、このドキュメントが参考になった。以降でないとインストールすらできないという点。含む各バージョンのテストを回しているライブラリでは、下記のようにチェックしてやる必要がある。Type)既存の動的型付き言語のライブラリに型ヒントをつける際の課題として、ある関数の引数に渡される値が様々な型を取りうる、という点が挙げられる。アノテーションで型ごとにシグネチャを宣言してもよいが、これだと複雑な組み合わせへの対応が大変になる。いう特別な型を提供している。含まれていればどの型が渡されても正しい式として扱う。両方の場合がありえる。使うことで、このような型もエンコードできる。渡されることを許容する関数のシグネチャを書く時に使う。渡すとエラーを出してくれるので便利。メソッドを実装しているので、あたかも関数であるかのように呼び出すことができる。引数に取る普通の関数を渡しても動作する。呼んでいるだけだからだ。この挙動は通常は便利なのだが、今回のように型をつけようとすると問題になる。すると型が合わないからだ。