一 背景
Python是一门强类型的动态类型语言，开发者可以给对象动态指定类型（动态），但类型不匹配的操作是不被允许的（强类型，如str和int两个变量无法相加）。
动态类型帮助开发者写代码轻松愉快，然而，俗话说：动态一时爽，重构火葬场。动态类型也带来了许多麻烦，如果动态语言能加入静态类型标记的话，主要有以下几点好处：
编写更便捷。配合各种IDE工具，可以实现定义跳转，类型提示等。编码更可靠。既然有了类型定义的加持，许多工具能够在静态编码阶段就能提前发现语义错误。重构更放心。明确了接口的出入参，使代码重构更明确更稳定。
目前主流语言大多数是支持静态类型的，如Java，Go，Rust。而动态语言（Python，JS）也在拥抱静态类型，如TypeScript。
本文主要介绍一下Python对静态类型的支持、社区发展的现状、类型检查工具介绍与对比，以及类型解析的实战。
二 Python的静态类型支持
早在06年的Python3.0就引入了类型annotation的语法，并列出了许多改进项。
# 加类型前def add(a, b): return a + b # 加类型后def add(a:int, b:int) -> int: return a + b
随着持续的演进，到Python3.5，能够做到Type Hints，配合类型标注，IDE可以做Type Checking。
进而到Python3.7，静态类型支持基本完善。
下面我来具体介绍下类型检查工具和一些基础概念。
三 类型检查工具简介
Python作者和主流大厂都陆续推出了Python类型检查工具：
这些类型解析工具的功能大同小异，下面简单介绍下：
1 mypy
最早的官方推出的mypy是由Python之父Guido van Rossum亲自开发，被各种主流编辑器所集成（如PyCharm, Emacs, Sublime Text, VS Code等），用户基础和文档经验都很丰富。
2 pytype
谷歌的pytype可以做类型检查，并且提供了一些实用小工具，下文会简单介绍下其应用：
annotate-ast，过程中的AST树标记工具。merge-pyi，把生成的pyi文件合并回原文件中，甚至还能做到隐藏类型，在类型检查时再加载。pytd-tool，解析pyi文件的工具，解析成pytype自定义的PYTD文件。pytype-single，再给定所有依赖的pyi文件的前提下，可以解析单个Python文件。pyxref，交叉引用的生成器。
3 pyre
脸书的pyre-check有两个特别的功能：
Watchman功能， 可以监听代码文件，追踪改动。Query功能，可以对源码做局部区域性的检查，例如查询某行中一个表达式的类型、查询一个类的全部方法并返回成列表等，避免了全局检查。
4 pyright
微软的pyright是最晚开源推出的，宣称有以下优点：
速度快。相较于 mypy 及其它用 Python 写的检查工具，它的速度是 5 倍甚至更多。不依赖 Python 环境。它用 TypeScript 写成，运行于 node 上，不依赖 Python 环境或第三方包。可配置性强。支持自由地配置，支持指定不同的运行环境（PYTHONPATH 设置、Python 版本、平台目标）。检查项齐全。支持类型检查及其它语法项的检查（如 PEP-484、PEP-526、PEP-544），以及函数返回值、类变量、全局变量的检查，甚至可以检查条件循环语句。命令行工具。它包含两个 VS Code 插件：一个命令行工具和一个语言服务器协议（Language Server Protocol）。内置 Stubs 。使用的是 Typeshed 的副本（注：使用静态的 pyi 文件，检查内置模块、标准库和三方件 ）。语言服务特性。悬停提示信息、符号定义的跳转、实时的编辑反馈。
四 Pytype使用介绍
接下来重点介绍一下pytype。为什么选取pytype呢，首先mypy比较古老，很多功能没有新出的工具新颖和实用。计划使用Python LSP来处理Python文件提供一些语法服务的功能，pyre-check用的是Ocamel，所以我们就拿Python语言的pytype来实现想要的功能，而且pytype提供了一些实用工具，比如解析一个pyi文件，基于Python文件生成pyi文件等。
1 基本概念
pyi文件
pyi的“i”指的是interfiace，将Python文件的类型定义用接口的形式存储到pyi文件里，来辅助类型检查。
大家常用的Pycharm，可以关注下项目空间的External Libraries > Python 3.6 > Typeshed Stubs里面就有许多内置的pyi文件，来辅助编码过程的类型提示和定位。
Typeshed Stubs
上面提到了typeshed stubs，这相当于是提前集成的pyi集合，pycharm似乎自己维护了一份数据。许多比较大的开源项目也在陆续提供stubs，比如pyTorch。Tensorflow也正在考虑。
很多Python大库去制作pyi工程量比较大，而且还有很多C的API调用，大家还需要耐心等待。
2 实战
我翻阅了pytype的源码，把比较实用的代码和需求做了结合，下面介绍几个示例：
总体效果
import loggingimport sysimport osimport importlab.environmentimport importlab.fsimport importlab.graphimport importlab.outputfrom importlab import parsepyfrom sempy import utilfrom sempy import environment_utilfrom pytype.pyi import parser
示例Demo，通过Importlab工具，解析项目空间的依赖关系，以及对应的pyi文件：
def main(): # 指定要解析的目录 ROOT = '/path/to/demo_project' # 指定TYPESHED目录，可以从这里下载：https://github.com/python/typeshed TYPESHED_HOME = '/path/to/typeshed_home' util.setup_logging() # 载入typeshed，如果TYPESHED_HOME配置的不对，会返回None typeshed = environment_util.initialize_typeshed_or_return_none(TYPESHED_HOME) # 载入目标目录有效文件 inputs = util.load_all_py_files(ROOT) # 生成用于生成import_graph的环境 env = environment_util.create_importlab_environment(inputs, typeshed) # 基于pyi和工程文件生成import graph import_graph = importlab.graph.ImportGraph.create(env, inputs, trim=True) # 打印整个依赖树 logging.info('Source tree:n%s', importlab.output.formatted_deps_list(import_graph)) # import模块的别名 e.g. import numpy as np -> {'np': 'numpy'} alias_map = {} # 引入模块的名称和具体pyi文件的映射 e.g. import os -> {'os': '/path/to/os/__init__.pyi'} import_path_map = {} # alias_map的value，可以和import_path_map的key对应，通过alias_map的key这个变量名去找真正的实现文件 for file_name in inputs: # 如果有pyi文件匹配，则会放入resolved # 如果依赖了Build_in依赖，会被跳过，不返回 # 如果依赖了自定义依赖，会放入unresolved，需要自己进一步解析，定位到项目工程文件 (resolved, unresolved) = import_graph.get_file_deps(file_name) for item in resolved: item_name = item.replace('.pyi', '') .replace('.py', '') .replace('/__init__', '').split('/')[-1] import_path_map[item_name] = item for item in unresolved: file_path = os.path.join(ROOT, item.new_name + '.py') import_path_map[item.name] = file_path import_stmts = parsepy.get_imports(file_name, env.python_version) for import_stmt in import_stmts: alias_map[import_stmt.new_name] = import_stmt.name print('以下为通过importlab解析方式获取的import关系nn') # 对于代码搜索场景，只需要alias_map，既可以通过正在使用的对象关联到引入的模块 print('nn#################################nn') print('对于代码搜索场景，只需要alias_map，既可以通过正在使用的对象关联到引入的模块') print('alias_map: ', alias_map) # 对于代码补全场景，需要进一步解析当前文件以及引用的pyi文件，如果当前文件是__init__文件，则要进一步去该目录下的所有文件方法中全局搜索 print('nn#################################nn') print('对于代码补全场景，需要进一步解析当前文件以及引用的pyi文件，如果当前文件是__init__文件，则要进一步去该目录下的所有文件方法中全局搜索') print('import_path_map: ', import_path_map) print('nnn以下为通过pytype工具，解析pyi文件AST来分析三方依赖返回类型，从而解析出当前变量的类型nn') # 通过pytype的解析，去解析依赖的pyi文件，获得调用方法的返回值 fname = '/path/to/parsed_file' with open(fname, 'r') as reader: lines = reader.readlines() sourcecode = 'n'.join(lines) ret = parser.parse_string(sourcecode, filename=fname, python_version=3) constant_map = dict() function_map = dict() for key in import_path_map.keys(): v = import_path_map[key] with open(v, 'r') as reader: lines = reader.readlines() src = 'n'.join(lines) try: res = parser.parse_pyi(src, v, key, 3) except: continue # Alias # Classes for constant in res.constants: constant_map[constant.name] = constant.type.name for function in res.functions: signatures = function.signatures sig_list = [] for signature in signatures: sig_list.append((signature.params, signature.return_type)) function_map[function.name] = sig_list var_type_from_pyi_list = [] for alias in ret.aliases: variable_name = alias.name if alias.type is not None: typename_in_source = alias.type.name typename = typename_in_source # 引入别名的case，把它转化回来 if '.' not in typename: # 只是普通的别名，不是函数调用的返回值，忽略 continue if typename.split('.')[0] in alias_map: real_module_name = alias_map[typename.split('.')[0]] typename = real_module_name + typename[typename.index('.'):] if typename in function_map: possible_return_types = [item[1].name for item in function_map[typename]] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_types)) if typename in constant_map: possible_return_type = constant_map[typename] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_type)) pass print('nn#################################nn') print('这些都是从PYI文件中分析出来的返回值类型') for item in var_type_from_pyi_list: print('变量名:', item[0], '返回类型:', item[1])if __name__ == '__main__': sys.exit(main())
被解析的示例代码：
# demo.pyimport os as abcdefgimport refrom demo import utilsfrom demo import refscwd = abcdefg.getcwd()support_version = abcdefg.supports_bytes_environpattern = re.compile(r'.*')add_res = utils.add(1, 3)mul_res = refs.multi(3, 5)c = abs(1)
具体步骤
首先pytype利用了Google另一个开源项目：ImportLab。
用于分析文件间的依赖关系，此时可以把typeshed目录下的文件也放入环境中，importlab能够生成依赖图。
env = environment_util.create_importlab_environment(inputs, typeshed)import_graph = importlab.graph.ImportGraph.create(env, inputs, trim=True)# 如果有pyi文件匹配，则会放入resolved# 如果依赖了Build_in依赖，会被跳过，不返回# 如果依赖了自定义依赖，会放入unresolved，需要自己进一步解析，定位到项目工程文件(resolved, unresolved) = import_graph.get_file_deps(file_name)
通过import graph我们拿到了变量的来源（包括引用别名，方法调用返回值）：
{'ast': 'ast', 'astpretty': 'astpretty', 'abcdefg': 'os', 're': 're', 'utils': 'demo.utils', 'refs': 'demo.refs', 'JsonRpcStreamReader': 'pyls_jsonrpc.streams.JsonRpcStreamReader'}
通过依赖图，还能直接引用的依赖在具体哪个位置：
import_path_map: {'ast': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/ast.pyi', 'astpretty': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/venv/lib/python3.9/site-packages/astpretty.py', 'os': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/os/__init__.pyi', 're': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/re.pyi', 'utils': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/demo/utils.py', 'refs': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/demo/refs/__init__.py', 'streams': '/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/venv/lib/python3.9/site-packages/pyls_jsonrpc/streams.py'}
接下来，就是去具体解析对应的文件了。我的需求是获取一些方法的返回值类型，对于pyi文件，pytype能够帮助我们解析，然后我们通过调用关系去匹配。
print('nnn以下为通过pytype工具，解析pyi文件AST来分析三方依赖返回类型，从而解析出当前变量的类型nn')# 通过pytype的解析，去解析依赖的pyi文件，获得调用方法的返回值fname = '/path/to/parsed_file'with open(fname, 'r') as reader: lines = reader.readlines()sourcecode = 'n'.join(lines)ret = parser.parse_string(sourcecode, filename=fname, python_version=3)constant_map = dict()function_map = dict()for key in import_path_map.keys(): v = import_path_map[key] with open(v, 'r') as reader: lines = reader.readlines() src = 'n'.join(lines) try: res = parser.parse_pyi(src, v, key, 3) except: continue # Alias # Classes for constant in res.constants: constant_map[constant.name] = constant.type.name for function in res.functions: signatures = function.signatures sig_list = [] for signature in signatures: sig_list.append((signature.params, signature.return_type)) function_map[function.name] = sig_listvar_type_from_pyi_list = []for alias in ret.aliases: variable_name = alias.name if alias.type is not None: typename_in_source = alias.type.name typename = typename_in_source # 引入别名的case，把它转化回来 if '.' not in typename: # 只是普通的别名，不是函数调用的返回值，忽略 continue if typename.split('.')[0] in alias_map: real_module_name = alias_map[typename.split('.')[0]] typename = real_module_name + typename[typename.index('.'):] if typename in function_map: possible_return_types = [item[1].name for item in function_map[typename]] # print('The possible return type of', typename_in_source, 'is', possible_return_types) var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_types)) if typename in constant_map: possible_return_type = constant_map[typename] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_type)) pass
比如：
pattern = re.compile(r'.*')
从/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/re.pyi文件中，我们载入了两个方法都是re.compile，只是入参不同，返回值都是Pattern类型。
于是我们就知道了pattern变量的类型是re.Pattern。
这些都是从pyi文件中分析出来的返回值类型。变量名 cwd 返回类型：[‘str’]变量名 support_version 返回类型：bool变量名 pattern 返回类型：[‘typing.Pattern’, ‘typing.Pattern’]
五 应用
Python语法分析的功能有一部分已经应用在了阿里云Dev Studio的代码文档搜索推荐和代码智能补全中。
1 代码文档搜索推荐
当开发者不知道如何使用某个 API 时（如调用方式或方法入参等），可以将鼠标移动到指定 API 上，即可展示智能编码插件提供的 API 概要信息。开发者点击“ API 文档详情”，能在右侧栏看到 API 的官方文档、代码示例等详细信息，也可以直接搜索所需的 API 代码文档。目前支持 JavaScript、Python 语言的代码文档搜索推荐。
文档采集过程中，我们能够拿到API名称和API所对应的class，在实际代码中，我们通过语法分析就能基于调用的方法对应到调用的类信息，从而用于文档搜索。
2 代码智能补全
开发者在编写代码时，智能编码插件会自动感知代码上下文，为开发者提供精准的代码补全候选项，代码补全候选项中标记有✨符号的为代码智能补全结果。目前支持 Java、JavaScript、Python 语言的代码智能补全。
代码补全过程中，通过语法分析，能够更加精准地获悉用户使用变量的类信息，帮助过滤掉深度学习模型推荐的不合理选项，也能够基于类的内部方法集合，召回一些合理的补全项。
六 总结
Python静态类型支持的理念和工具均以完善，但由于历史包袱太重，社区推动力不足，实际能达到的效果比较有限。另外官方、各大厂以及本地IDE都有自己的实现和分析方式，还没有达到统一的标准和格式。大家可以根据上述的优劣势以及配合的工具集与数据集，选择适合自己的方式做解析。期待Python社区对静态类型的支持能越来越完善。
