Ability to use Callable type alias when annotating functions
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách đọc các cuộc thảo luận được liên kết trong các issue 1641, 2087 và pull request 3291, sau đó so sánh các cách tiếp cận được đề xuất là bí danh Callable và @declared_type với workaround Protocol được trình bày ở đây. Công việc chỉ được coi là hoàn tất khi có một hành vi được lựa chọn và chấp nhận rõ ràng cho việc chú thích các định nghĩa hàm, cùng với công việc triển khai và xác thực tương ứng; issue này không nêu tên tệp hoặc test.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hello. I would like to revive the discussion about Callable type aliases. The original discussion is here, and the related discussion about @declared_type is here and here.
The original thread contains a great example of the problem and a proposed solution:
from typing import Callable
import math
ActivationFunction = Callable[[float], float]
sigmoid: ActivationFunction
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
relu: ActivationFunction
def relu(x):
return max(0, x)
Another prosed solution is to use the @declared_type decorator:
@declared_type(ActivationFunction)
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
@declared_type(ActivationFunction)
def relu(x):
return max(0, x)
Currently, this can be done with Protocols, but it's too verbose:
from typing import Protocol
import math
class ActivationFunction(Protocol):
def __call__(self, x: float) -> float:
...
class Sigmoid(ActivationFunction):
def __call__(self, x: float) -> float:
return 1 / (1 + math.exp(-x))
class Relu(ActivationFunction):
def __call__(self, x: float) -> float:
return max(0, x)
sigmoid = Sigmoid()
relu = Relu()
print(sigmoid(0.5))
print(relu(0.5))
If the function is a single expression, it can be done very nicely with lambdas:
from typing import Callable
import math
ActivationFunction = Callable[[float], float]
sigmoid: ActivationFunction = lambda x: 1 / (1 + math.exp(-x))
relu: ActivationFunction = lambda x: max(0, x)
print(sigmoid(0.5))
print(relu(0.5))
Here's the equivalent FSharp code, with the only difference being that FSharp supports multiline lambdas:
type ActivationFunction = float -> float
let sigmoid: ActivationFunction = fun x -> 1.0 / (1.0 + exp(-x))
let relu: ActivationFunction = fun x -> max 0.0 x
printfn "%f" (sigmoid 0.5)
printfn "%f" (relu 0.5)
I'm asking about this feature because I'm reading a book called Domain Modeling Made Functional by Scott Wlaschin. In this book, the author recommends modeling the domain with types, including function type aliases, and focusing on the implementation details later. Here's an example from Chapter 9:
I'd like to try a similar approach in Python. Has there been any further discussion about this topic, or is there a workaround I'm unaware of? Thank you!
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.8k
- Fork
- 302
- Merge trung bình
- 23 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 8
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của python/typing
-
topic: typing spec
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
topic: typing spec
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
topic: documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
topic: documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
-
topic: conformance tests topic: typing spec
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
Tất cả issue của python/typing
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
learningequality/ricecooker#747 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
BSData/horus-heresy-3rd-edition#3171 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
run-llama/llama_index#23199 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
KhronosGroup/glTF-Blender-IO#2769 ·