Numpy: ndarray, dtype 및 ufunc에 대한 유형 힌트 / 주석 (PEP 484)

아무도 그것에 대해 생각하지 않는다고 생각합니다. 혹시 원하십니까? :-)

나는 또한 당신이 이것에 대한 후속 조치를 원한다면 우리가 gh 이슈를 닫고 토론을 메일 링리스트로 옮기라고 제안 할 것입니다. 개방형 디자인 토론에 더 적합하기 때문입니다.

이 답변을 얻은 후 문제를 종결하기로 결정했습니다.

명확하게 말하면, 우리는 멋진 새로운 파이썬 기능이나 그 어떤 것도 지원하는 것에 대해 실제로 반대하지 않습니다. 우리는 많은 자원없이 자원 봉사로 운영되는 프로젝트이기 때문에 관심이있는 사람이 한 단계 더 나아가야만 일이 발생합니다.

메일 링리스트는 일반적으로 무언가 작업을 시작하거나 도움을 줄 관심있는 다른 사람들을 모집하려는 경우 가장 좋은 장소입니다.

감사합니다, @njsmith. 구조화되지 않은 메일 링리스트 (다른 ​​기능 중에서 '기능 요청'태그를 찾고있었습니다 ...)

그렇게 대답 한 사람이 실행 가능한 해결책으로 내게 돌아 왔기 때문에 나는 문제를 남기기로 결정했습니다.
Numpy 문서에 그의 답변을 포함하도록 업데이트해야 할 수도 있습니다 (해당하는 경우 반드시 그에게 크레딧을 제공하십시오).

다시 한 번 감사합니다!

안녕하세요 여러분! 이 문제에 대해 진전이 있었는지 궁금했습니다. 감사.

여기 메일 링리스트 에 그것에 대한 몇 가지 논의가

더 자세히 논의하고자하는 분들을 위해이 문제를 다시 시작하겠습니다.

나는 이것이 NumPy에 확실히 바람직하다고 생각하지만, NumPy가 현재 np.array 생성자에서 임의의 객체를 받아들이는 방법과 같이 정렬을 위해 입력하는 NumPy API의 몇 가지 까다로운 측면이 있습니다. 이것을 정리하십시오, https://github.com/numpy/numpy/issues/5353 참조).

https://github.com/machinalis/mypy-data 에서 몇 가지 좋은 작업이 수행되고 있습니다.

작업을 numpy 또는 typeshed로 업스트림으로 푸시할지 여부에 대한 토론이 있습니다. https://github.com/machinalis/mypy-data/issues/16

CC @mrocklin

이것은 NumPy에 정말 큰 도움이 될 것입니다. 이것을 typeshed 또는 NumPy로 밀어 올리는 다음 단계는 무엇입니까? 불완전한 스텁도 유용 할 것이며 약간의 지시에 도움을 드리겠습니다.

@henryJack 시작하기 가장 좋은 곳은 아마도 도구 일 것입니다. 기본 유형 주석을 mypy와 함께 작동하고 점진적으로 추가하는 것을 지원하는 방식으로 NumPy 저장소에 기본 유형 주석을 통합하는 방법 (이상적으로는 테스트)을 파악하십시오.

그런 다음 극도로 최소한의 주석으로 시작하면 거기에서 갈 수 있습니다. 특히 dtype 주석을 지정하는 좋은 방법이 없기 때문에 지금은 건너 뛰겠습니다 (즉, ndarray[int] 아니라 ndarray 만 수행).

도움이된다면 Google에서 사용하기 위해 작성한 주석의 대체 버전이 있고 소스를 오픈 할 수 있습니다. 그러나 우리는 고유 한 빌드 시스템을 가지고 있고 pytype으로 유형 검사를

주석을 테스트하여 실제로 샘플 코드 조각에서 mypy를 실행하고 출력을 확인하는 유일한 방법이라고 생각합니까?

주석을 코드와 통합하거나 별도의 스텁으로 통합하는 것이 더 낫습니까?

드롭 박스와 팬더로부터 코드베이스 대 핵심 데이터 구조의 잎부터 시작해야한다는 것을 배워야한다고 생각합니다.

@shoyer figure out how we can integrate basic type annotations
https://github.com/machinalis/mypy-data/blob/master/numpy-mypy/numpy/__init__.pyi 를 numpy 모듈 기본 디렉토리에 넣는 것만이 아닙니다. 어떤 종류의 실험 버전에서 적어도

주석을 코드와 통합하거나 별도의 스텁으로 통합하는 것이 더 낫습니까?

코드와의 통합은 사랑 스럽지만 아직 NumPy에서는 가능하지 않다고 생각합니다. 주석 문자열 버전의 유형 주석을 사용하더라도 Python 2의 typing 에서 가져와야하며 NumPy에 종속성을 추가하는 것은 거의 테이블에서 벗어납니다.

또한 대부분의 핵심 데이터 구조 및 함수 ( ndarray 및 array )는 확장 모듈에 정의되어 있으므로 어쨌든 스텁을 사용해야합니다.

https://github.com/machinalis/mypy-data/blob/master/numpy-mypy/numpy/__init__.pyi 를 numpy 모듈 기본 디렉토리에 넣는 것만이 아닙니다. 어떤 종류의 실험 버전에서 적어도

예, 외부 코드로는 충분하다고 생각합니다. 그러나 mypy는 불완전한 유형 주석이있는 라이브러리를 어떻게 처리합니까?

가능하면 최상위 수준이 아닌 numpy.core.multiarray 직접 주석을 달 수 있습니다. ( multiarray 는 ndarray 와 같은 NumPy의 핵심 유형이 정의 된 확장 모듈입니다.) 이것은 NumPy 자체가 일부 순수 Python 모듈에 대해 유형 검사를 사용할 수 있도록 허용 할 것이라고 생각합니다.

np.empty(shape=(5, 5), dtype='float32') 의 유형이 궁금합니다.

np.linalg.svd 의 유형은 무엇입니까?

나는 @kjyv 가 그것들을 정의하는 데 찔렀다 고 생각합니다.

np.empty : https://github.com/kjyv/mypy-data/blob/master/numpy-mypy/numpy/__init__.pyi#L523
np.linalg.svd : https://github.com/kjyv/mypy-data/blob/master/numpy-mypy/numpy/linalg/__init__.pyi#L13

유형이 매개 변수화 된 것 같습니다. 이것이 dtype과 함께 있습니까? 치수 나 모양으로 매개 변수화하는 것도 가능합니까? 파이썬의 타이핑 모듈은 얼마나 정교하게 지원합니까?

그래 그들은 dtype에 의해 매개 변수화됩니다. I는 입력 모듈에 대한 전문가는 아니지만하지만 난 그냥 상속 ndarray 유형이 있다고 생각 Generic[dtype, int] 에 매개 변수화하기 ndim . 나는 그것이 Julia가하는 일이라고 믿습니다. 모양을 쉽게 매개 변수화 할 수 있는지 확실하지 않습니다. 또한 어떤 혜택을 가져다 줄지 또는 애초에 그렇게하지 않은 이유도 확신 할 수 없습니다.

dtype 매개 변수에 numpy dtype을 사용할 수 있습니까? 아니면 입력 만 할 수 있습니까?
모듈 유형?

또한 numpy.empty가 Any 유형의 배열을 반환하는 것도 이상합니다. 예상 컨데
dtype = 키워드 값에서 유형을 인터 및 가져 오는 것이 어렵습니까?

2017 년 9 월 1 일 오후 6:42에 "Jacques Kvam" [email protected]이 작성했습니다.

그래 그들은 dtype에 의해 매개 변수화됩니다. 나는 타이핑에 대한 전문가가 아닙니다.
모듈이지만 ndarray 유형이 Generic [dtype,
int]를 사용하여 ndim에서 매개 변수화합니다. 나는 그것이 Julia가하는 일이라고 믿습니다. 난 아니다
모양을 쉽게 매개 변수화 할 수 있는지 확인하십시오. 나는 무엇을 확신하지 않는다
가져다 줄 혜택 또는 왜 그렇게되지 않았는지 그 이유를 처음부터.

—
당신이 언급 되었기 때문에 이것을 받고 있습니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/numpy/numpy/issues/7370#issuecomment-326698639 또는 음소거
실
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AASszMlYO7iHdoPE_GU--njIYICSVVZ0ks5seIhFgaJpZM4Hm_CR
.

numpy dtypes를 사용할 수 있으며 정의하기 만하면됩니다. np.std를 사용하여 floating 로 여기에서 수행되었습니다.

https://github.com/kjyv/mypy-data/blob/24ea87d952a98ef62680e812440aaa5bf49753ae/numpy-mypy/numpy/__init__.pyi#L198

나는 그것이 가능하다고 생각하지 않는다. 인수 값에 따라 출력 유형을 수정할 수 없다고 생각합니다. 우리가 할 수있는 최선은 우리가 신경 쓰는 모든 유형 전문화로 함수를 오버로드하는 것입니다.

https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.overload

또 다른 옵션은 엄격한 유형의 별칭을 도입하는 것이므로 np.empty[dtype] 는 서명이 (ShapeType) -> ndarray[dtype] 함수입니다.

특이한 np.cast[dtype](x) 기능에 대한 선례가 이미 있습니다.

@jwkvam 좋습니다 . 그래서 dtype 주석이 가능할 것입니다. 저는 단지 간단하게 시작해서 거기에서 나아가는 것을 제안했습니다.

오버로드 대신 TypeVar 사용할 수 있다고 생각합니다.

D = TypeVar('D', np.float64, np.complex128, np.int64, ...)  # every numpy generic type
def empty(dtype: Type[D]) -> ndarray[Type[D]]: ...

이 내용을 올바르게 이해하면 empty(np.float64) -> ndarray[np.float64] 합니다.

체크 모양과 차원 정보를 입력 할 수있는 것도 멋지지만 현재의 타입 체커가 작업에 달려 있다고 생각하지 않습니다. Generic[int] 는 오류입니다. 예를 들어 Generic 대한 인수는 TypeVar 인스턴스 여야합니다.
https://github.com/python/cpython/blob/868710158910fa38e285ce0e6d50026e1d0b2a8c/Lib/typing.py#L1131 -L1133

또한 차원과 관련된 서명을 표현해야합니다. 예를 들어 np.expand_dims 는 ndim -> ndim+1 매핑합니다.

작동하는 한 가지 접근 방식은 음수가 아닌 각 정수에 대해 클래스를 정의하는 것입니다 (예 : Zero , One , Two , Three , .. . 그런 다음 각각에 대한 오버로드를 정의합니다. 그것은 매우 빨리 피곤해질 것입니다.

TensorFlow에서 tf.Dimension() 및 tf.TensorShape() 를 사용하면 모양을 정적으로 표현할 수 있습니다. 그러나 그것은 유형 시스템에서 수행되는 것이 아닙니다. 오히려 각 함수에는 입력 및 텐서가 아닌 인수의 모양에서 출력의 정적 모양을 결정하는 연관된 도우미가 있습니다. NumPy로이 작업을 수행하려면 비슷한 것이 필요하다고 생각하지만 Pythons 타이핑 시스템에는 이러한 종류의 유연성을 제안하는 것이 없습니다.

@shoyer 알겠습니다 , 참 실망 스럽습니다. 나는 다음을 해킹 할 수 있었다

_A = TypeVar('_A')
_B = TypeVar('_B', int, np.int64, np.int32)

class Abs(Generic[_A, _B]):
    pass

class Conc(Abs[_A, int]):
    pass

그러나 나는 그것이 어느 곳에서도 선도적이라고 생각하지 않습니다 ...

귀하의 예가 작동하는 것 같습니다! 유형 제약없이 더 잘 작동하는 것처럼 보였습니다. str 와 같은 dtypes를 테스트 할 수 있습니다. 기본 인수를 제거해야했지만 어떻게 작동하는지 알 수 없었습니다.

D = TypeVar('D')
def empty(shape: ShapeType, dtype: Type[D], order: str='C') -> ndarray[D]: ...

및 코드

def hello() -> np.ndarray[int]:
    return np.empty(5, dtype=float)

나는 얻다

error: Argument 2 to "empty" has incompatible type Type[float]; expected Type[int]

유형을 바꾸면 약간 혼란 스럽습니다.

def hello() -> np.ndarray[float]:
    return np.empty(5, dtype=int)

오류가 없습니다. 공변으로 표시된 것이 없다고 생각하지만.

비록 타입 시스템이 우리가 원하는만큼 정교하지는 않지만. 여전히 그만한 가치가 있다고 생각하십니까? 제가 감사 할 수있는 한 가지 이점은 jedi를 통한 더 나은 코드 완성입니다.

유형을 바꾸면 약간 혼란 스럽습니다.

여기서 문제는 int 인스턴스가 float 주석에 대해 암시 적으로 유효한 것으로 간주된다는 것입니다. PEP 입력에서 숫자 타워에 대한 참고 사항을 참조하십시오.
https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/#the -numeric-tower

나는 우리가 예를 들어 NumPy와 스칼라 유형 대신 주석에 대한 일반적인 파이썬 유형에 고집이, 피할 수 있다고 생각 np.ndarray[np.integer] 보다는 np.ndarray[int] .

TypeVar 에 bound 인수가 있기 때문에 이것은 실제로 제가 생각했던 것보다 조금 쉽습니다. 그래서 내 예를 수정합니다.

D = TypeVar('D', bound=np.generic)
def empty(dtype: Type[D]) -> ndarray[D]: ...

기본 인수를 제거해야했지만 어떻게 작동하는지 알 수 없었습니다.

당신이 여기서 뭘 얻고 있는지 잘 모르겠어요?

스텁에서 dtype의 기본값을 인코딩하려고했습니다. 그들은 mypy-data repo에서 그렇게했습니다.

def empty(shape: ShapeType, dtype: DtypeType=float, order: str='C') -> ndarray[Any]: ...

https://github.com/kjyv/mypy-data/blob/master/numpy-mypy/numpy/__init__.pyi#L523에서

귀하의 예에 따라 mypy가 dtype에 대한 기본 인수로 작동하도록 할 수 없었습니다. dtype: Type[D]=float 및 dtype: Type[D]=Type[float] 시도했습니다.

내 생각 dtype 또한 제네릭 형식이 될 필요가있다, 그리고 당신은 같은 NumPy와 일반적인 서브 클래스에 기본 값을 설정해야 np.float64 보다는 float , 예를 들면,

# totally untested!
D = TypeVar('D', bound=np.generic)

class dtype(Generic[D]):
    <strong i="9">@property</strong>
    def type(self) -> Type[D]: ...

class ndarray(Generic[D]):
    <strong i="10">@property</strong>
    def dtype(self) -> dtype[D]: ...

DtypeLike = Union[dtype[D], D]  # both are coercible to a dtype
ShapeLike = Tuple[int, ...]

def empty(shape: ShapeLike, dtype: DtypeLike[D] = np.float64) -> ndarray[D]: ...

그건 맞지 않습니다. D == type(dtype.type) == type 이므로 사용되는 유일한 매개 변수가 D = type 이므로 유형 매개 변수화는 쓸모가 없습니다.

@ eric-wieser 죄송합니다. 이제 수정 된 것 같습니다.

mypy의 이슈 트래커 (대부분 python / mypy # 3540)에 대한 관련 논의가있었습니다. 여기서 우리는 numpy 배열이 개념적으로 해당 유형에 차원을 포함하고 현재 유형 시스템이 실제로 지원하지 않는다는 주요 문제를 인식합니다. mypy 또는 typeshed 프로젝트가 numpy에서 타이핑 작업을하는 데 어떤 식 으로든 도움이 될 수 있다면 알려주세요!

mypy의 이슈 트래커 (대부분 python / mypy # 3540)에 대한 관련 논의가있었습니다. 여기서 우리는 numpy 배열이 개념적으로 해당 유형에 차원을 포함하고 현재 유형 시스템이 실제로 지원하지 않는다는 주요 문제를 인식합니다. mypy 또는 typeshed 프로젝트가 numpy에서 타이핑 작업을하는 데 어떤 식 으로든 도움이 될 수 있다면 알려주세요!

여기서 매개 변수화 된 유형으로 정보를 인코딩하는 것을 상상할 수 있습니다. 예를 들어 np.empty((2, 3)) 와 같은 배열은 다음 유형 중 하나 일 수 있습니다.

1. Array[float64, (2, 3)]
2. Array[float64, (n, m)]
3. Array[float64, ndim=2]
4. Array[float64]
5. Array

@JelleZijlstra 여기서 mypy와 같은 도구가 처리 할 수있는 도구에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 우리는 얼마나 정교해질 수 있습니까?

모양과 차원을 지원하려면 문자 체계에서 상당한 작업이 필요하다는 것이 꽤 분명해 보입니다. 나는 그것을 환영 할 것이다 (그리고 python / mypy # 3540에 많은 아이디어를 썼다). 그러나 지금은 NumPy의 범위를 벗어난다. numpy의 복잡한 유형 계층 구조와 제네릭 유형의 문제를 고려할 때 ndarray[float64] 작업을하는 것만으로도 충분히 어려운 것 같습니다.

예, 첫 번째 단계는 numpy (및 Pandas 및 sklearn)에 대한 기본 타이핑 지원을받는 것 뿐이라고 생각합니다. 이러한 유형에 대한 모양 및 기타 추가 제약 조건을 고려하지 않습니다.

다른 추가 제약의 문제는 dtype (shape = 5,6)을 설명하는 것만으로는 충분하지 않지만 해당 모양에 대한 제약을 설명하는 언어가 있어야한다는 것입니다. 정사각형 numpy 모양 만 입력으로 받아들이거나 한 차원이 다른 차원의 2 배 여야하는 함수를 정의하고 싶다고 상상할 수 있습니다.

그런 일이 계약 프로젝트 에서 이루어졌습니다.

나는 또한 PEP 472 가 여기서 지원하기에 좋을 것이라고 생각합니다. Array[float64, ndim=2] 와 같은 일을 할 수 있기 때문입니다.

실제로 PEP 472는 타이핑하기에 좋을 것입니다.하지만 이것이 가능하게하는 더 쉬운 수정 중 하나 일 것입니다! (인덱싱에서 명명 된 차원에 대한 설득력있는 사용 사례도 있다고 생각하므로 이에 대한 논의를 다시 시작하는 데 관심이 있으시면 저를 핑하십시오.)

내가 어떻게 기여하는지 잘 모르겠지만 여러 가지 이유로 멋진 기능이 될 것이라고 생각합니다. 그러나 우리는 그 방향으로 가고 있는데 [] 는 객체를 호출하는 다른 방법이되는 것 같습니다. 그래서 object(*args, **kwargs) 는 무언가를하고, object[*args, **kwargs] 다른 무언가를합니다. 그리고 나서 우리는 일반화 할 수도 있고 object{*args, **kwags} 와 object<*args, **kwargs> 도 가질 수 있습니다. ;-)

@mitar : 다른 방식으로 보면 아마도 ndarray[float].constrain(ndim=2) 와 같은 주석을 달아야 할 것입니다. 이미 사용 가능한 구문이 많이 있으며 데코레이터와 달리 주석에는 제한이 없습니다.

실제로 다음 구문을 시도했습니다. ndarray[float](ndim=2) , 그래서 제네릭 __call__ 에서 오버로드하면 클래스 인스턴스가 아닌 클래스가 다시 반환됩니다. 그러나 제네릭이 아닌 유형의 경우 까다로워졌습니다.

주된 문제는 ndarray[float] 지원에 있다고 생각합니다. ndarray[float] 는 ndarray 에 실제로 존재하는 것이 아니기 때문에 ndarray 자체를 변경해야합니다. (더 나은 타이핑을 지원하기 위해 업스트림 코드를 변경하는) 좋은 일반적인 원칙이 있는지 잘 모르겠습니다.

한 가지 다른 접근 방식은 ConstrainedTypeVar 라는 새로운 유형의 변수를 갖는 것입니다. 여기서 ConstrainedTypeVar('A', bound=ndarray, dtype=float, ndim=2) 또는 이와 유사한 작업을 수행 한 다음 A 를 함수 시그니처의 var. 그러나 이것은 매우 장황 해집니다.

나는 방송과 차원의 정체성에 대한 개념으로 배열 형태를 타이핑하는 것이 어떤 모습 일지에 대한 몇 가지 아이디어를 가진 문서 를

핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

1. 배열 차원에 대한 기호 ID를 허용하는 DimensionVar 기본 요소 추가
2. ... ( Ellipsis )를 나타내는 배열 브로드 캐스팅으로 인식합니다.

예를 들어 np.matmul / @ 를 입력하려면 다음을 입력합니다.

from typing import DimensionVar, NDArray, overload

I = DimensionVar('I')
J = DimensionVar('J')
K = DimensionVar('K')

<strong i="17">@overload</strong>
def matmul(a: NDArray[..., I, J], b: NDArray[..., J, K]) -> NDArray[..., I, K]: ...

<strong i="18">@overload</strong>
def matmul(a: NDArray[J], b: NDArray[..., J, K]) -> NDArray[..., K]: ...

<strong i="19">@overload</strong>
def matmul(a: NDArray[..., I, J], b: NDArray[J]) -> NDArray[..., I]: ...

이것들은 일반화 된 ufuncs 입력을 허용하기에 충분합니다. 자세한 내용과 예제는 문서를 참조하십시오.

이미 NDArray 및 ndarray 구별하기로 선택한 경우 dtype 및 모양을 모두 지원하는 가능한 솔루션 :

NDArray[float].shape[I, J, K]
NDArray[float]
NDArray.shape[I, J, K]

생각 만해도 이와 같은 지름길도있는 것이 합리적일까요?

NDArray.ndim[2]  # NDArray.shape[..., ...]
NDArray[float].ndim[2]  # NDArray[float].shape[..., ...]

— 특히 다운 스트림 코드에서 여러 서명을 단순화 할 수 있습니다.

@aldanor NDArray.shape[:, :] ( ... 는 "0 개 이상의 차원"을 의미 하며이 문맥에서는 적절하지 않습니다). 그러나 예, 그것은 합리적으로 보입니다.

dtypes 입력에 대한 빠른 업데이트 : 매개 변수화 된 ndarray / dtype 유형에 대해 Generic 와 함께 np.generic 하위 클래스를 사용하는 위에서 설명한 접근 방식을 사용하여 장난감 모듈 을 작성했습니다 Generic .

이것은 np.empty(..., dtype=np.float32) 와 동등한 유형 추론을 포함하여 예상대로 mypy에서 작동하는 것처럼 보입니다. Union 유형과 관련된 내 의도적 인 유형 오류 중 하나를 포착하지 못합니다 (나중에 버그 보고서를 제출하겠습니다).

나는 이것이 아마도 dtypes에 충분할 것이라고 생각합니다. 리터럴 값에 대한 입력 지원 없이는 dtype이 문자열 ( dtype='float32' )로 지정된 형식 유추를 수행 할 수 없습니다. 더 문제가 될 수 있지만 dtype=float 와 같은 Python 유형의 유형 추론도 처리하지 않습니다. 그러나 이러한 유형은 모호 할 수 있습니다 (예 : dtype=int 는 Linux에서 np.int64 dtype=int 매핑되고 Windows에서 np.int32 매핑 됨). 어쨌든 명시 적 제네릭 유형을 사용하는 것이 좋습니다. dtype=float 이 오류를 발생시키는 대신 Any 의 dtype으로 추론되는 한 유형 추론이 가능한 모든 경우에서 작동하지 않는 경우 괜찮습니다.

그러나 이러한 유형은 모호 할 수 있습니다 (예 : dtype = int는 Linux에서는 np.int64로, Windows에서는 np.int32로 매핑 됨).

모호하지 않습니다. 모든 경우에 C long 유형 인 np.int_ 매핑됩니다.

NumPy에 대한 유형 스텁을 별도의 패키지로 작성하는 것에 대한 합의를 얻기 위해 메일 링리스트를 작성했습니다.
https://mail.python.org/pipermail/numpy-discussion/2017-November/077429.html

놀랍습니다, 감사합니다 @shoyer !

메일 링리스트에 대한 합의에 따라 https://github.com/numpy/numpy_stubs 오픈을 선언하고 싶습니다!

기본 주석부터 시작하겠습니다 (dtype 지원 없음). 누구든지 기본 PR을 구성하여 저장소에 대한 PEP 561 스캐 폴딩을 추가하고 싶다면 감사하겠습니다!

예, 예, 1000X 예!

이 문제를 따르는 모든 사람을 위해 경고합니다. 파이썬 / 타이핑 추적기에서 두 가지 문제를 열었습니다.

• 일반적으로 ndarray 입력 (https://github.com/python/typing/issues/513)
• ndarray 타이핑 구문 (https://github.com/python/typing/issues/516)

타이핑 기능의 예상 출시 시간은 어떻게됩니까?
2.7 호환성을 유지하려는 이유가 있습니까?
초기 의견은 파이썬 2와의 통합의 어려움을 언급했습니다. 그 이후로 numpy는 입장을 바꾼 것 같습니다.

사물이 움직이는 대상이지만 Python 3.4-3.6과 같은 대상을 지정하는 것이 합리적입니까?

타이핑 기능의 예상 출시 시간은 어떻게됩니까?

PyCon에서 이에 대한 몇 가지 논의 (정수 제네릭 일명 단순 종속 유형)가 있었으며,이 토론과 @shoyer가 작성한 원본 문서를 기반으로 프로토 작성할 것입니다. 내 목표는 (새로운 유형의 후속 백 포트 PEP에이 mypy 구현 및 파이썬 3.8 베타 1 시간에 받아, 작성 얻는 것입니다 typing 가능성이 높은 파이썬 2됩니다)

NumPy 자체에 대한 유형 어노테이션 작성에 관해서 는 https://github.com/numpy/numpy-stubs) 에서이를 시작했습니다

물론입니다. 제가 할 수있는 곳을 도와 드리게되어 기쁩니다. 그리고 저장소를 보았습니다. 나는 이러한 일에 시간이 걸린다는 것을 알고 있습니다.
나는 repo를 보았고 2.7 호환성을 언급 한 커밋을 발견했습니다.

Python 3.8 베타 릴리스 시간은 2019 년 중반 입니다. Numpy는 2018 년 말에 새로운 기능을 중단 할 것이라고 언급했습니다.

타이핑은 "필수품"이 아닌 numpy에게 "있어서 좋은"기능인 것 같습니다. 따라서 두 언어를 타겟팅하는 것은 약간 어려운 것 같습니다. 특히 기능이 numpy의 지원 기한을 훨씬 넘어서 보이기 시작한다면 더욱 그렇습니다.

저는 @ilevkivskyi 가 PEP에서 말하는 내용을 읽고

@hmaarrfk Python 2.7 지원에 대해 좋은 지적을했습니다. 솔직히 말해서 아직 완전히 생각하지 못했습니다. 나는 우리가 결국 그것을 삭제할 것이라고 예상하지만, 타이핑의 주요 사용 사례가 Python 2/3 호환 코드를 작성한다는 점을 감안할 때 mypy 자체가 Python 2.7 지원을 삭제하기 전에는 아닐 것입니다.

현재로서는 타입 어노테이션에서 Python 2를 지원하는 데 많은 타협이 필요하지 않은 것 같으므로 특히 관심이있는 기고자로부터 왔음을 감안할 때 그 자리에 남겨 두게되어 기쁩니다.

특히 많은 응용 프로그램에서 특히 유용한 유형 힌팅 모양 정보와 관련하여 토론이 진행되었는지 확인하기 위해 이것을 다시 찌르고 싶었습니다. 상태 추적기가 있습니까 아니면 전용 리소스를 가질만큼 우선 순위가 높지 않습니까?

numpy 액셀러레이터를 일반화하는 프로젝트 인 transonic 에는 주석을 사용하는 Pythran 주석 의 대안으로 유형 힌트 구문이 있습니다. 지금은 mypy와 잘 작동하지 않지만 유용한 지 궁금합니다. 예를 참조하십시오 : https://transonic.readthedocs.io/en/latest/examples/type_hints.html

이 문제에 유용한 경우 문서 문자열을 주석 유형으로 변환하는 도구를 만들었습니다. https://pypi.org/project/doc484/

여러 프로젝트에서 사전 커밋과 함께 이것을 사용하여 독 스트링을 유형 주석과 동기화 상태로 유지합니다.

여전히 문서화 문자열의 유형을 PEP484와 호환되도록 변환해야합니다.

안녕하세요 여러분,

내 역할을하고 싶었 기 때문에 리포지토리를 분기하고 유형 힌트를 추가하기 시작했습니다. 내 생각은 상향식으로 작업하는 것이 었으므로 "간단한"기능으로 시작하여 거기에서 위로 작업하십시오. (낮게 매달린 과일부터)

예를 들어 _string_helpers.py 에서 일부 변수와 함수에 유형 힌트를 추가했습니다.

LOWER_TABLE: str = "".join(_all_chars[:65] + _ascii_lower + _all_chars[65 + 26:])
UPPER_TABLE: str = "".join(_all_chars[:97] + _ascii_upper + _all_chars[97 + 26:])

def english_lower(s: str) -> str:
    """ Apply English case rules to convert ASCII strings to all lower case.
   ...
    """
    lowered = s.translate(LOWER_TABLE)
    return lowered

이것에 대해 어떻게 생각하십니까?

의견을 얻기 위해 약간의 작업을 수행하고 PR을 여는 것이 좋습니다. numpy는 이전 Python (3.5 도입 된 주석, IIRC)을 대상으로하고 있으며 이로 인해 빌드가 손상 될 수 있으므로 .pyi 파일 작성을 살펴 보거나 mypy 문서를 확인하여 모범 사례에 대한 지침이 더 있는지 확인하십시오.

우리는 지금까지 별도의 numpy-stub에서 주석을 작성했습니다.
저장소이지만 느린 프로세스였습니다.

2019 년 11 월 14 일 목요일 오전 9:57 Ben Samuel [email protected] 은 다음과 같이 썼습니다.

의견을 얻기 위해 약간의 작업을 수행하고 PR을 여는 것이 좋습니다. numpy
이전 파이썬 (3.5 도입 된 주석, IIRC)을 대상으로하며
빌드가 깨질 수 있으므로 .pyi 파일을 작성하거나
mypy 문서를 참조하여 모범 사례에 대한 지침이 더 있는지 확인하십시오.

—
당신이 언급 되었기 때문에 이것을 받고 있습니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/numpy/numpy/issues/7370?email_source=notifications&email_token=AAJJFVVH5CLAHPJKWJHDQ73QTVRMXA5CNFSM4B436CI2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVRWSG43VMVLOBW63LNEEG43VMVORBW63LNEEMVXHJK
또는 구독 취소
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAJJFVTWTKLP63AK2C2IUW3QTVRMXANCNFSM4B436CIQ
.

@ bsamuel-ui numpy는 현재 Python 3.5 이상을 필요로하며 NEP-29 [1]은 3.6 이상으로 올려도 괜찮을 것이라고 말합니다.
[1] https://numpy.org/neps/nep-0029-deprecation_policy.html

주석 (함수 인수 및 반환 유형)은 실제로 모든 Python 3 버전에서 지원됩니다. 3.6은 변수 주석 만 도입했습니다. 초기 Python 3 버전 (<3.5)에서는 typing 모듈의 백 포트를 사용해야합니다.

첫 번째 .pyi 파일에 pull 요청을 추가했습니다. 약간의 작업이 필요하지만 초기 피드백을받을 수 있도록 여러분이 살펴 보시면 좋을 것입니다.

gh-14905에서 언급했듯이 https://github.com/numpy/numpy-stubs에 스텁 라이브러리의 시작이

내 나쁜 @mattip. numpy에서 pull 요청을 제거하고 numpy-stubs에 새 요청을 추가합니다.

아직 열려 있지만 numpy는 이미 마스터 버전에서 지원한다고 생각합니다.

안녕하세요,
나는 벡터 3d에 대한 유형 별칭을 정의하려고하므로 dtype int32의 모양 (3,)의 numpy 배열을 정의하려고합니다.

(나는 np.ndarray를 사용하여 힌트를 입력 할 수 있다는 것을 알고 있지만 어떻게 더 구체적으로 알 수 있습니까? 여기에서 모두 읽었지만 얻지 못했습니다. 또한 Python에서 입력하기 위해 numpy 유형을 사용하는 방법에 대한 자습서를 검색했지만 그렇지 않았습니다. 무엇이든 찾으십시오.)

다음과 같이 작성할 수 있습니다.

from typing import Tuple
VectorType = Tuple[int, int, int]

나는 시도했다 :

VectorType = np.ndarray(shape=(3,), dtype=np.int32)

올바른 방법입니까?

여기 누군가가 저에게 튜토리얼이나 예제를 알려줄 수 있습니까?

또한 "Numpy에 대한 유형 힌트"인이 저장소를 찾았습니다. https://github.com/ramonhagenaars/nptyping

Numpy가 이것을 통합합니까?
안녕하세요.

@mattip

gh-14905에서 언급했듯이 https://github.com/numpy/numpy-stubs에 스텁 라이브러리의 시작이

이것이 메인 저장소에 병합 된 것 같습니다. 이것이 릴리스 되었습니까, 아니면 로드맵에 있습니까? https://github.com/ramonhagenaars/nptyping 과 같은 타사를 탐색해야하는지 또는 (이상적으로는) 공식적으로 지원되는 유형 힌트를 대기 / 사용해야하는지 결정하려고합니다.

감사.

많은 numyp-stub을 개발 브랜치에 병합했습니다. 정적 입력 레이블 을 찾아 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 이것이 다음 릴리스의 일부가되기를 바랍니다. numpy의 HEAD 버전을 사용하여 현재 병합 된 것을 시험해 볼 수 있습니다. 우리는 항상 기여자를 찾고 있습니다. 건설적인 검토, 문서화, 이슈에 대한 의견과 풀 요청이 도움이 될 수있는 몇 가지 방법입니다.

(나는 np.ndarray를 사용하여 힌트를 입력 할 수 있다는 것을 알고 있지만 어떻게 더 구체적으로 알 수 있습니까? 여기에서 모두 읽었지만 얻지 못했습니다. 또한 Python에서 입력하기 위해 numpy 유형을 사용하는 방법에 대한 자습서를 검색했지만 그렇지 않았습니다. 무엇이든 찾으십시오.)

이 영역에 많은 관심이 있지만 NumPy 배열에 대한보다 구체적인 유형 (dtypes 및 차원)은 아직 지원되지 않습니다.

@ GilShoshan94 FWIW https://github.com/ramonhagenaars/nptyping/issues/27에 제출했습니다.

또한 FWIW, __doc__ 문자열에서 오버로드에 대한 "주석"형식 서명에 pybind11 사용하는 내용은 다음과 같습니다.
https://github.com/pybind/pybind11/blob/0af7fe6c1943e6a9043e4e01c4bc9059108a6c98/include/pybind11/eigen.h#L195 -L208
https://github.com/pybind/pybind11/blob/0af7fe6c1943e6a9043e4e01c4bc9059108a6c98/tests/test_eigen.py#L185
https://github.com/pybind/pybind11/blob/0af7fe6c1943e6a9043e4e01c4bc9059108a6c98/tests/test_numpy_array.py#L290