「Pythonのタイピングに関するデータサイエンティストのガイド：コードの明瞭さを向上させるための手引き」

Pythonのタイピングに関するデータサイエンティストのガイド

タイピングの重要性とPythonでの実現方法

「Typing」とは何ですか？

ここでのタイピングとは、物理的にキーボードを触ることではなく、Pythonコード内で変数（および関数）が取るデータ型のことを指します！

Pythonは本質的には動的な言語であり、変数が取るデータ型を宣言する必要はありません。たとえば、変数が整数で始まり、コードの別の場所で文字列に変更されることがあります。この柔軟性は、実行時にデバッグが困難なエラーを引き起こすことがよくあります。

他の言語は静的に型付けされたものであり、変数の型は明示的に宣言され、実行時に変更することはできません。変数が整数と宣言された場合、プログラムの実行中ずっと整数でなければなりません。静的に型付けされた言語の例としては、FortranやC++があります。

しかし、最近ではPythonはタイピングのサポートを開発し、現在では業界標準となっています。特に、堅牢な機械学習モデルを本番環境に展開する必要があるデータサイエンティストにとってはそうです。

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この記事では、Pythonでのタイピングの基本構文とプロセス、そしてコードの型チェックをシームレスに行うことができるmypyパッケージの使用方法について説明します。

実際にはPEP 484で推奨されているようです。

基本的な例

Pythonで型チェックの必要性を説明するために、簡単な例を見てみましょう。以下に、2つの数を加算する関数adding_two_numbersがあります。

printステートメントの出力は何でしょうか？最初の出力は：

print(adding_two_numbers(5, 5))>>> 10

これは予想通りです。しかし、2番目のprintステートメントの出力は：

print(adding_two_numbers("5", "5"))…

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