Python 3.7.0 is now available (and so is 3.6.6)

Gute Links und Tutorials könnt ihr hier posten.
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sls
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Wohnort: Country country = new Zealand();

Der "rein informative" Gehalt der Typ-Annotations war für mich als Java-Entwickler erstmal positiv, da ich nichts kaputt machen kann und sofort erkenne, welcher Datentyp an eine Methode / Funktion oder Klasse zu übergeben sind, und besonders, was diese dann ggf. zurückliefern. Das Problem mit Docstrings ist einfach, dass diese so unterschiedlich gehalten werden können, je nach verwendetem Dokumentationsframework. Typ-Annotations können helfen, Code besser zu verstehen in dem Elemente zur Vereinheitlichung eingeführt werden.

Die Schwächen der Typ-Annotations sind, paradoxerweise, gleichzeitig die von mir ursprünglich ausgemachten Vorteile: rein informativ. Es hilft mir gar nichts, wenn ich statt einem int einen float übergebe, und mir das erst in der Code-Logik um die Ohren fliegen *kann*. Was mich schon immer genervt hat ist Code anderer, die eine Variable mit Typ X initialisieren der dann 100e Zeilen später in Typ Y umgebügelt wird. Leider ist Rust noch nicht so weit, dass man damit Rest-APIs in Produktion schreiben möchte. Hier kann ich zumindest bestimmten, ob ein Datentyp statisch oder dynamisch typisiert ist respektive mutable oder eben nicht. Vielleicht sollte man über sowas auch mal in Python nachdenken.
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kbr
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@sls: Mir gehen diese type-annotations gehörig auf den Zeiger. Sie erschweren die Lesbarkeit und bringen keinen Mehrwert, eher betrachte ich sie als Einschränkung. Ich kann verstehen, dass Umsteiger von statisch typisierten Sprachen in Python zunächst große Unsicherheit oder auch Haltlosigkeit verspüren, da die Sicherheit der Typ-Prüfung durch einen Compiler entfällt und ihnen somit eine Schutzmaßnahme zu fehlen scheint, die spätere Runtime-Fehler zu vermeiden hilft. Dieser Eindruck täuscht.
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