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true	true	rose-pine	Tutorium 12 - 19.01.2024 - Nils Pukropp - https://s.narl.io/s/tutorium-12		mathjax

Tutorium 12 - 19.01.2024

Musterlösung 11 - Wiederholung Types - Functions!

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Type annotations

(Wiederholung)

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Type annotations - Was ist das?

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Type annotations - Was ist das?

• Jedes Objekt lässt sich mindestens einem Typ zuordnen
  • Objekte im mathematischen Sinne wie z.B. Variablen, Funktionen, ...
• Dieser schränkt den Wertebereich ein
  • z.B. ist eine Variable x von Typ int eine Ganzzahl
  • ähnlich zur mathematischen Schreibweise x \in \mathbb{Z}
• In der Informatik nennt man das Typisierung
  • Es gibt verschiedene Arten der Typisierung

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Type annotations - Typisierung

• dynamische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Laufzeit
  • also erst wenn das Programm läuft
• statische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Übersetzungszeit
  • also während wir den Quellcode übersetzen

Was ist nun Python?

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Type annotations - Typisierung

• dynamische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Laufzeit
  • also erst wenn das Programm läuft
• statische Typisierung überprüft die gegebenen Typen zur Übersetzungszeit
  • also während wir den Quellcode übersetzen

Was ist nun Python?

• dynamisch typisiert
  • wir müssen unsere .py Datei ausführen bevor wir wissen ob alles korrekt ist
• Pylance ist ein eigenes Programm
  • es soll beim Schreiben bereits Typverletzungen erkennen
  • unvollständige Typüberprüfung, soll nur den Programmierer unterstützen

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Variabeln Typannotieren

• variable_name: <Type> = ...
• Beispiele:

  x: int = 3
  y: int = 5
  string: str = "Hello World!"
  
  # aber auch eigene Objekte (OOP)
  point: Point = Point(3, 1)
  

• diese Annotation ist für uns optional

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Funktionen Typannotieren

• def func_name(param1: <Type>, param2: <Type>, ...) -> <Type>
• Beispiele:

  def add(x: int, y: int) -> int:
      return x + y
  
  def div(x: float, y: float) -> Optional[float]:
      if y == 0.0:
          return None
      return x / y
  

• diese Annotation ist verpflichtend und muss so vollständig wie möglich sein

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Klassen Typannotieren

• class ClassName:
      attribute_name1: <Type>
      attribute_name2: <Type>
      ...
  

• Beispiel:

  @dataclass
  class Point:
      x: int
      y: int
  

• diese Annotation ist verpflichtend und muss so vollständig wie möglich sein

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Methoden Typannotieren

• def method_name(self, param1: <Type>, ...) -> <Type>
• Beispiel:

  class Point:
      x: int
      y: int
  
  def distance_from(self, other: 'Point') -> float:
      return math.sqrt((other.x - self.x) ** 2 + (other.y - self.y) ** 2)
  

• self muss nicht Typannotiert werden, kann aber
• other hingegen schon, wegen Python muss in der Klasse mit ' annotiert werden
• diese Annotation ist verpflichtend

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Datentypen von Datentypen

• Manche Datentypen bauen sich aus anderen Datentypen auf
• z.B. list ist eine Liste von Elementen mit einem Typ
• hierfür verwenden wir [] um den Datentyp in list zu annotieren

  def sum(xs: list[int]) -> int:
      total: int = 0
      for x in xs:
          total += x
      return total
  

• hierbei ist es wichtig so genau wie möglich zu annotieren!
• diese Annotation ist verpflichtend

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Häufige Fehler mit verschachtelten Typen

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Fehlerquelle - tuple[...]

• Tuple haben eine feste größe
• Tuple sind endlich
• Tuple können Elemente mit unterschiedlichen Typen haben
• Die Datentypen der Elemente werden mit einem , in [] getrennt
• Beispiel:

  tup: tuple[int, int, float, str] = (1, 2, 3.0, "hello world")
  

• Diese Annotation ist verpflichtend

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Fehlerquelle - dict[...]

• Dictionary haben genau zwei zu definierende Typen
  • Key
  • Value
• Beispiel:

  number_dictionary: dict[int, str] = {
      0: "zero",
      1: "one",
      2: "two",
  }
  

• Diese Annotation ist verpflichtend
• Diese kann weiter geschachtelt werden durch z.B. list als Value:
  • dict[int, list[str]]

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Fehlerquelle - Typvariabeln (generische Typen)

• manchmal wollen wir nicht genau wissen welchen Datentypen wir haben
• dieser wird dann implizit von Python erkannt
• wir stellen damit sicher dass eine Typvariable beliebig aber fest ist
• Beispiel:

  def add[T](x: T, y: T) -> T:
      return x + y
  

• T kann nur ein Datentyp sein, also muss type(x) == type(y) gelten
• außer wir schrenken T mit | ein: T: (int | str) damit müssen x und y nicht den gleichen Datentypen haben
• T lässt sich weiter einschränken durch T: (int, str), hierbei ist T entweder ein int oder (exklusiv) str

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Fehlerquelle - Was ist TypeVar?

• TypeVar ist aus früheren Python-Versionen
• Typvariablen wurden vor der Python 3.12 so definiert:

  T = TypeVar('T')
  

• sieht dumm aus, ist es auch, benutzt es nicht!

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Fragen zu Typannotationen?

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Funktionale Programmierung

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Funktionale Programmierung - was ist das?