在def定义函数的时候, @和-> 代表什么?

Question

在阅读别人的源码的时候, 发现他大量的使用了这种方式定义函数:

@property
def attrs(self) -> _Attrs:
    pass

不知道其中的@property和 -> _Attrs:是做什么用的? 请问哪里有相关的说明?

感谢.

Answer 1

关于@property

这是一个python面向对象的编程问题，比较简单：

@property是一个装饰器，它能够使得类把一个方法变成属性调用的。

比如，python类中，我想要访问、设置私有变量，可以通过和C++类似的方式，如：

class Student(object):

    def get_score(self):
         return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value


s = Student()
s.set_score(60) # ok!
s.get_score()

不过，这样看起来有些麻烦，实际上python获取、设置类的变量(非私有变量)可以直接通过如下方式：

class Student(object):
    pass

s = Student()
s.score = 90
print(s.score) # 90

这样看起来是不是很简单？但是也有危险，这样对于类的变量的赋值的类型是不可确定的，无法对变量赋值类型进行检查限制，比如可以赋值为整数、字符串、boolean变量等。想要实现这样获取值、赋值，也不是不行，通过@property就可以实现:

class Student(object):
    @property
    def get_score(self):
         return self._score
    @property
    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

s = Student()
s.score = 90
print(s.score) # 90
s.score = '100' #报错

参考：廖雪峰的python教程--使用@property

关于 -> _Attrs

->常常出现在python函数定义的函数名后面，为函数添加元数据,描述函数的返回类型，从而方便开发人员使用。比如：

def add(x, y) -> int:
  return x+y

这里面，元数据表明了函数的返回值为int类型。
至于楼主问题中的，-> _Attr则表明函数返回的是一个外部可访问的类的私有变量。

参考：给函数参数增加元信息

Answer 2

Google一下...

官方文档函数定义这一节都有讲

顺便贴一下搜到的博文:
Python 函数注释：奇怪的:，->符号
装饰器

Answer 3

-> 第三方庫mypy, 要梯子：
http://mypy-lang.org

用于告訴python vm 涵數(x)的variable type和返回type, python 可以
dynamic and static typing 混合使用

以下是部份官方內容：

Migrate existing code to static typing, a function at a time. You can freely mix static and dynamic typing within a program, within a module or within an expression. No need to give up dynamic typing — use static typing when it makes sense. Often just adding function signatures gives you statically typed code. Mypy can infer the types of other variables.