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我正在通过 pyright 使用严格的类型检查。

当我有一个返回 pytorch 的方法时DataLoader，pyright 会抱怨我的类型定义：

声明的返回类型“DataLoader[Unknown]”部分未知 Pyright (reportUnknownVariableType)

看一下 pytorch 的类型存根DataLoader（简化为重要部分）：

class DataLoader(Generic[T_co]):
    dataset: Dataset[T_co]

    @overload
    def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], ...

据我所知，泛型类型T_co应该DataLoader由__init__数据集参数定义。

Pyright 还抱怨我的Dataset类型定义：

参数“数据集”的类型部分未知 参数类型为“数据集 [未知]” Pyright (reportUnknownParameterType)

看一下Dataset类型存根：

class Dataset(Generic[T_co]):
    def __getitem__(self, index: int) -> T_co: ...

向我表明类型应该由__getitem__.

我的数据集的类型签名__getitem__如下所示：

def __getitem__(self, index: int) -> Tuple[Tensor, Tensor]:

基于此，我期望Dataset并被DataLoader推断为Dataset[Tuple[Tensor, Tensor]]，DataLoader[Tuple[Tensor, Tensor]]但事实并非如此。

我的猜测是 pyright 无法在这里静态推断类型。

我以为我可以像这样定义自己的类型签名：

Dataset[Tuple[Tensor, Tensor]]

但这实际上导致我的python脚本崩溃：

TypeError：“类型”对象不可下标

如何正确定义Datasetand的类型DataLoader？

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由于没有对此问题的答复，我不确定它是否实际上是 pyright 中的错误。因此，我在 github 存储库上打开了这个问题：https ://github.com/microsoft/pyright/issues/698

Eric Traut 详细解释了问题所在以及 pyright 正在按设计工作。我试图在这里给出要点的要点。

问题说明

如果未提供返回类型，Pyright 会尝试推断返回类型，但如果在这种情况下提供了返回类型，则需要对其进行完全类型化。Pyright 不会填充给定类型注释的缺失部分。

例如，pyright 将尝试推断以下函数定义的返回类型：

def get_dataset():

但是，如果返回类型是这样给出的，Dataset那么这就是 pyright 期望的返回类型。

def get_dataset() -> Dataset:

在这种情况下Dataset，是一个不处理下标的泛型类，如Dataset[int]. 在 Python 3.7（我们正在使用的）中，Python 解释器将评估导致上述异常的这些类型注释。

解决方案

从 Python 3.10 开始，Python 解释器将不再评估类型注释，以下类型注释将正常工作：

def get_dataset() -> Dataset[int]:

从 Python 3.7 开始，可以通过以下导入启用此行为：

from __future__ import annotations

这记录在PEP 563中。您还需要禁用规则 E1136 以使 pylint 不对“不可订阅对象”发出警告。

另一种解决方法是像这样引用类型定义：

def get_dataset() -> "Dataset[int]":
于 2020-05-30T16:52:53.477 回答