это куда более каша из случайного функционала
2е предложение не совсем понятно к чему относится. Поясню на простом примере: я много занимался анализом данных на С++. Но типы в этом языке (в auto я смысла не вижу) очень сильно мешают. Питон для анализа данных подходит куда лучше. Не нужно думать о типах, не нужно менять типы когда я добавляю то или иное поле в класс. В профессиональной среде используется понятие structural subtyping, рекомендую. https://peps.python.org/pep-0544/
"если бога нет, то всё позволено!"
в примере по ссылке очень много типов (main -> None?..), но я ими в Питоне не пользуюсь, потому что это лишнее уродство. Смысл скорее в duck typing. Если мы что-то передали в функцию, то оно должно обладать необходимыми атрибутами или методами.
А structural subtyping или, более обще, duck typing - это не типизация?
так можно дойти до того, что CPython написан на С, и у всего есть типы. Нет, я думаю, что когда мы не пишем явно типы, то это не типизация. Когда функция может брать список чисел и выдавать его сумму, и нам не надо писать отдельно, что они float, int или auto - для меня это отсутствие типизации. В нём для меня огромное преимущество Питона.
Не такие типы, я про то, что внутри питона
внутри него типы есть. Проверку типов я не использую. Она мне не нужна, я предпочитаю думать о моём алгоритме, а не деталях кода.
Ну то есть ваша функция берет list[float], потому что для тайпхинтов int это частный случай float
Все понимаю, но вы попробуйте без хинтов написать систему размером с numpy
возможно и так. Но меня устраивает, что это просто функция. Например, есть встроенная функция sum, там ни про какие типы не пишут. Не знаю, что больше, numpy или Python? numpy не лучшая библиотека, хотя и полезная. https://docs.python.org/3/library/functions.html#sum
sum(iterable, /, start=0)... The iterable’s items are normally numbers - меня более чем устраивает такое описание. Без мусора из стрелок и типов.
Обсуждают сегодня