对象注解属性的最佳实践¶

Python 3.10 在标准库中加入了一个新函数：inspect.get_annotations()。在 Python 3.10 以上的版本中，调用该函数就是访问对象注解字典的最佳做法。该函数还可以“解析”字符串形式的注解。

有时会因为某些原因看不到 inspect.get_annotations() ，也可以直接访问 __annotations__ 数据成员。这方面的最佳实践在 Python 3.10 中也发生了变化：从 Python 3.10 开始，Python 函数、类和模块的 o.__annotations__ 保证 可用。如果确定是要查看这三种对象，只要利用 o.__annotations__ 读取对象的注释字典即可。

不过其他类型的可调用对象可能就没有定义 __annotations__ 属性，比如由 functools.partial() 创建的可调用对象。当访问某个未知对象的``__annotations__`` 时，Python 3.10 以上版本的最佳做法是带三个参数去调用 getattr() ，比如 getattr(o, '__annotations__', None)。

在 Python 3.9 及之前的版本中，访问对象的注解字典要比新版本中复杂得多。这个是 Python 低版本的一个设计缺陷，特别是访问类的注解时。

要访问其他对象——函数、可调用对象和模块——的注释字典，最佳做法与 3.10 版本相同，假定不想调用 inspect.get_annotations()：你应该用三个参数调用 getattr() ，以访问对象的 __annotations__ 属性。

不幸的是，对于类而言，这并不是最佳做法。因为 `__annotations__ 是类的可选属性，并且类可以从基类继承属性，访问某个类的 __annotations__ 属性可能会无意间返回 基类 的注解数据。例如：

class Base:
    a: int = 3
    b: str = 'abc'

class Derived(Base):
    pass

print(Derived.__annotations__)

如此会打印出 Base 的注解字典，而非 Derived 的。

若要查看的对象是个类（isinstance(o, type)），代码不得不另辟蹊径。这时的最佳做法依赖于 Python 3.9 及之前版本的一处细节：若某个类定义了注解，则会存放于字典 __dict__ 中。由于类不一定会定义注解，最好的做法是在类的 dict 上调用 get 方法。

综上所述，下面给出一些示例代码，可以在 Python 3.9 及之前版本安全地访问任意对象的 __annotations__ 属性：

if isinstance(o, type):
    ann = o.__dict__.get('__annotations__', None)
else:
    ann = getattr(o, '__annotations__', None)

运行之后，ann 应为一个字典对象或 None。建议在继续之前，先用 isinstance() 再次检查 ann 的类型。

请注意，有些特殊的或畸形的类型对象可能没有 __dict__ 属性，为了以防万一，可能还需要用 getattr() 来访问 __dict__。

有时注释可能会被“字符串化”，解析这些字符串可以求得其所代表的 Python 值，最好是调用 inspect.get_annotations() 来完成这项工作。

如果是 Python 3.9 及之前的版本，或者由于某种原因无法使用 inspect.get_annotations() ，那就需要重现其代码逻辑。建议查看一下当前 Python 版本中 inspect.get_annotations() 的实现代码，并遵照实现。

简而言之，假设要对任一对象解析其字符串化的注释 o ：

• 如果 o 是个模块，在调用 eval() 时，o.__dict__ 可视为 globals 。

• 如果 o 是一个类，在调用 eval() 时，sys.modules[o.__module__].__dict__ 视作 globals，dict(vars(o)) 视作 locals 。

• 如果 o 是一个用 functools.update_wrapper() 、 functools.wraps() 或 functools.partial() 封装的可调用对象，可酌情访问 o.__wrapped__ 或 o.func 进行反复解包，直到你找到未经封装的根函数。

• 如果 o 是个可调用对象（但不是一个类），在调用 eval() 时，o.__dict__ 可视为 globals 。

但并不是所有注解字符串都可以通过 eval() 成功地转化为 Python 值。理论上，注解字符串中可以包含任何合法字符串，确实有一些类型提示的场合，需要用到特殊的 无法 被解析的字符串来作注解。比如：

• PEP 604 union types using |, before support for this was added to Python 3.10.

• 运行时用不到的定义，只在 typing.TYPE_CHECKING 为 True 时才会导入。

如果 eval() 试图求值，将会失败并触发异常。因此，当要设计一个可采用注解的库 API ，建议只在调用方显式请求的时才对字符串求值。

• 应避免直接给对象的 __annotations__ 成员赋值。请让 Python 来管理``__annotations__``。

• 如果直接给某对象的 __annotations__ 成员赋值，应该确保设成一个``dict`` 对象。

• 如果直接访问某个对象的 __annotations__ 成员，在解析其值之前，应先确认其为字典类型。

• 应避免修改 __annotations__ 字典。

• 应避免删除对象的 __annotations__ 属性。

在 Python 3 的所有版本中，如果对象没有定义注解，函数对象就会直接创建一个注解字典对象。用 del fn.__annotations__ 可删除 __annotations__ 属性，但如果后续再访问 fn.__annotations__，该对象将新建一个空的字典对象，用于存放并返回注解。在函数直接创建注解字典前，删除注解操作会抛出 AttributeError 异常；连续两次调用 del fn.__annotations__ 一定会抛出一次 AttributeError 异常。

以上同样适用于 Python 3.10 以上版本中的类和模块对象。

所有版本的 Python 3 中，均可将函数对象的 __annotations__ 设为 None。但后续用 fn.__annotations__ 访问该对象的注解时，会像本节第一段所述那样，直接创建一个空字典。但在任何 Python 版本中，模块和类均非如此，他们允许将 __annotations__ 设为任意 Python 值，并且会留存所设值。

如果 Python 会对注解作字符串化处理（用 from __future__ import annotations ），并且注解本身就是一个字符串，那么将会为其加上引号。实际效果就是，注解加了 两次 引号。例如：

from __future__ import annotations
def foo(a: "str"): pass

print(foo.__annotations__)

这会打印出 {'a': "'str'"}。这不应算是个“坑”；只是因为可能会让人吃惊，所以才提一下。