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静态类型检查是现代软件开发中的一项重要工具，它可以帮助我们在编写代码时发现潜在的类型错误，提高代码的可读性和可维护性。在众多的静态类型检查工具中，mypy是一种受欢迎且功能强大的选择。本文我将详细介绍mypy的特点、使用方法和实践经验。
本篇文章《Python代码扫描：静态类型检查的最佳选择mypy》属于【Python代码规范与扫描】系列内容的第七篇，前面六篇可以根据自己情况自行查阅，同时欢迎公众号CTO Plus后续的文章：
代码规范与静态扫描系列内容：
- 《企业级Python代码静态扫描-代码规范、逻辑、语法、安全检查，以及代码自动编排介绍》
- 《通读Python PEP8代码规范》
- 《Python代码扫描：新一代 Python Linter工具Ruff》
- 《Python代码扫描：提升Python代码质量的神器-pylint详解与使用指南》
- 《Python代码扫描：轻量级Python静态代码分析工具pyflakes》
- 《Python代码扫描：Python代码规范与错误检查的利器-flake8详解与实践》
- 《Python代码扫描：静态类型检查的最佳选择mypy》
- 《Python代码扫描：自动化移除Python代码中的冗余-autoflake使用技巧与实例》
- 《Python代码扫描：Python代码格式化的利器-yapf详解与最佳实践》
- 《Python代码扫描：一键格式化Python代码的黑魔法-black使用教程》
- 《Python代码扫描：导入语句自动排序工具-isort使用指南与示例》
- 《Python代码扫描：自动化修复Python代码风格的工具-autopep8详解与实例》
- 《Python代码扫描：项目中的代码规范与错误检查-pyproject-flake8配置与使用方法》
- 《Python代码扫描：企业级代码代码安全漏洞扫描Bandit》
介绍
mypy让动态语言 Python 拥有静态类型检查的能力，是一个代码静态类型检查器。能帮助我们更早地发现代码中的类型错误，从而减少不必要的调试和维护时间。
它通过使用Python的类型标注功能，能够确保变量类型始终如一，始终是定义的那样，不会因为中途的某次赋值，把一个列表变成了字符串。
mypy能正常识别出类似于字符串与数字相加这种错误，无论是直接hard code 写的还是字符串变量加上整型变量。在代码中声明了a_list是一个只包含数字的列表，当传入一个字符串的时候就会报错。这块就比pyflakes好点，有这块需求的可以选择mypy。
mypy特点
mypy是一个Python的静态类型检查工具，具有以下几个特点：
- 静态类型检查：mypy可以对Python3代码进行静态类型检查，即在编译时检查代码中的类型错误。它使用类型注解来指定变量和函数的类型，并在编译时检查类型的一致性。
- 功能强大，与类型系统集成：mypy与Python的类型系统紧密集成，mypy支持多种类型，包括基本类型（整数、浮点数、字符串、列表、字典）、容器类型、自定义类型等，并且可以支持函数重载、泛型等高级特性。关于Python的这些类型的介绍和使用，请关注公众号CTO Plus对Python的类型讲解的内容。
- 灵活可定制：mypy提供了丰富的配置选项，可以根据项目的需求进行定制。我们可以通过配置文件或命令行参数来设置规则和忽略列表，以适应不同的项目和团队。
- 可扩展性：mypy可以扩展自定义（插件）类型和检查规则，我们可以根据自己的需求定义自己的类型检查规则，使其适应更多的使用场景（比如不用的项目和团队需求）。
- 可移植性：mypy可以在多种平台上运行，包括Linux、macOS、Windows等。
- 可与其他工具集成：mypy可以与其他工具集成，如IDE编辑器、静态分析工具、持续集成系统和代码审查工具等，这样可以在开发过程中实时检查代码，并及时给出反馈，提升开发效率和代码质量。
- 同时，mypy支持Python 2和Python 3。
安装&配置
可以通过pip命令安装mypy，如下所示：pip install mypy
关于与IDE PyCharm的集成使用，可以参考前面的文章Ruff和pylint的使用，也简单，此处不做论述。
命令行参数
此处我总结下Mypy工具常用的一些命令行参数，其他的可以参考官方文档：
--strict：启用严格模式，会检查更多的类型错误。
--ignore-missing-imports：忽略缺少的导入。
--follow-imports=<mode>：设置导入模块的方式，可选值为"silent"、"skip"和"error"。
--disallow-untyped-defs：禁止未注释的函数和方法没有类型注解。
--disallow-untyped-calls：禁止未注释的函数和方法的调用没有类型注解。
使用实践
在实际使用mypy的过程中，可以根据以下经验来提高检查的效果：
1. 配置规则：根据项目的需求，可以通过配置文件或命令行参数来设置规则和忽略列表。可以参考mypy的官方文档和社区的经验，选择适合自己项目的规则。
2. 定期检查：建议定期对代码进行类型检查，以保持代码的质量和可维护性。可以在代码提交前或持续集成环境中执行检查，帮助开发者及时发现和修复类型错误。
3. 关注警告：除了类型错误，mypy还会输出警告信息。有时警告可能不是严重的问题，但也值得关注。可以根据项目的需求，决定是否修复警告。
4. 结合编辑器：建议在编辑器中集成mypy，以便在开发过程中实时检查代码。许多流行的编辑器，如VS Code和PyCharm，都提供了mypy的插件和集成功能。
添加类型注解：在Python代码中，使用类型注解来指定变量和函数的类型。例如，可以使用`int`来注解整数类型，使用`str`来注解字符串类型。关于类型注解的详细使用和介绍，请关注公众号CTO Plus后续的文章。
接下来是一个简单的使用示例
- 创建Python示例代码
首先，我们创建一个myfile.py 的Python文件，并使用类型注释描述变量和函数的类型信息。
def add_numbers(a, b):
return a + b
为该函数添加类型注释
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b
“a”和“b”的类型均为“int”，并且该函数将返回一个“int”的值。
- 检查类型错误
在终端中运行mypy命令来检查该文件中是否存在类型错误。例如：mypy myfile.py。
- 解决问题
如果mypy发现了类型错误，mypy将输出每个类型错误的位置、描述和类型信息。我们可以根据这些信息来定位和修复代码中的类型错误，来解决这些问题。
如果代码没有任何类型错误，则mypy将不会输出任何内容。
- 持续监测
在编辑器中配置mypy插件，以便在编写代码时持续检查类型错误。
- 集成到编译流程
将mypy集成到编译流程中，以确保代码可以顺利地通过类型检查。
执行检查：在命令行中执行以下命令，即可对指定的Python代码进行静态类型检查：
当然，我们也可以对整个目录下的工程进行检测，比如我们的工程目录为/path/to/code，执行下面的命令即可。
mypy /path/to/code
这将对指定路径下的所有Python文件进行类型检查，并输出类型错误和警告。
参考文档
- mypy 1.5.1 documentation
- Python代码规范：企业级代码静态扫描-代码规范、逻辑、语法、安全检查，以及代码规范自动编排（1）_pycharm 检查代码规范_SteveRocket的博客-CSDN博客
- https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/article/details/129877179
Python专栏
https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/category_5742543
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