当内部函数返回可能为“None”的“Union”时，如何避免类型错误？

我在Python中遇到了一些关于联合（当然还有可选）的奇怪问题 - 也就是说，静态类型检查器似乎针对联合的所有成员而不是联合的成员测试属性（即看起来过于严格？）。例如，请考虑以下情况：

import pandas as pd

def test_dummy() -> pd.DataFrame:
   df = pd.DataFrame()
   df = df.fillna(df)
   return df

这会创建一个类型警告，如下所示pd.fillna(..., inplace: Bool = False, ...) -> Optional[pd.DataFrame]（它是一个None返回如果inplace=True）。我怀疑理论上静态类型检查器应该实现函数的返回根据参数而变化（因为在编写代码时应该知道这一点），但这有点超出了重点。

我有以下问题：

1. 解决这个问题的最佳方法是什么？我可以想到两种解决方案：

   i）什么也不做——这会在我的代码中产生丑陋的曲线

   ii) cast的回归fillna to a pd.DataFrame;我的理解是，这是静态类型检查器的一个信息丰富的步骤，因此不应引起任何担忧或问题？

2. 让我们考虑一下我正在编写一个函数f与此类似，其返回类型根据函数调用输入而变化，并且这应该在运行时之前确定。为了避免以后出现此类错误；编写这个函数的最佳方法是什么？做类似的事情会更好吗@typing.overload?

底层函数实际上应该被定义为重载——我建议可能对 pandas 进行补丁

这是类型看起来就像现在:

    def fillna(
        self: FrameOrSeries,
        value=None,
        method=None,
        axis=None,
        inplace: bool_t = False,
        limit=None,
        downcast=None,
    ) -> Optional[FrameOrSeries]: ...

实际上，更好的表示方式是使用@overload-- 函数返回None when inplace = True:

    @overload
    def fillna(
        self: FrameOrSeries,
        value=None,
        method=None,
        axis=None,
        inplace: Literal[True] = False,
        limit=None,
        downcast=None,
    ) -> None: ...


    @overload
    def fillna(
        self: FrameOrSeries,
        value=None,
        method=None,
        axis=None,
        inplace: Literal[False] = False,
        limit=None,
        downcast=None,
    ) -> FrameOrSeries: ...


    def fillna(
        self: FrameOrSeries,
        value=None,
        method=None,
        axis=None,
        inplace: bool_t = False,
        limit=None,
        downcast=None,
    ) -> Optional[FrameOrSeries]:
        # actual implementation

但假设您无法更改底层库，您可以采用多种方法来解压联合。我做了关于这个的视频专门针对re.match但我会在这里重申，因为这基本上是相同的问题（Optional[T])

选项 1：指示预期返回类型的断言

断言告诉类型检查器一些它不知道的事情：类型比它知道的要窄。 mypy 将信任此断言，并且类型将被假定为pd.DataFrame

def test_dummy() -> pd.DataFrame:
   df = pd.DataFrame()
   ret = df.fillna(df)
   assert ret is not None
   return ret

选项 2：投射

显式告诉类型检查器该类型是您所期望的类型，“抛弃”None-ness

from typing import cast

def test_dummy() -> pd.DataFrame:
   df = pd.DataFrame()
   ret = cast(pd.DataFrame, df.fillna(df))
   return ret

类型：忽略

（imo）黑客解决方案是告诉类型检查器忽略不兼容性，我不建议这种方法，但它可以作为快速修复很有帮助

def test_dummy() -> pd.DataFrame:
   df = pd.DataFrame()
   ret = df.fillna(df)
   return ret  # type: ignore