Python expected type got none

Expected type ‘union ‘ got str instead

Solution: You are mixing up between filepaths (which are strings) and file-objects (which are complex objects). If you want to loop over the strings in that list, try: If you want the index of the element in the array, try: Solution: My guess would be the analytics that give this warning are not sharp enough.

Python Warning — Expected type ‘Union[Integral, slice]’, got ‘str’ instead

In general I have found that if variables/method returns are strongly typed these warnings go away.

Python — Expected type ‘int’ got ‘float’ instead, weight_kg = int (weight_lbs * 0.5) Should be: weight_kg = int (weight_lbs) * 0.5. Otherwise, you’ll get this error: TypeError: can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’. The reason is your code is multiplying a string by a number. You need first to convert the string returned by input () to a number, and …

Expected type ‘Union[str, PathLike[str]]’, got ‘None’ instead

You are mixing up between filepaths (which are strings) and file-objects (which are complex objects).

import tempfile from pathlib import Path with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file: print(f"type: ") print(f"name: ") parent = Path(temp_file.name).parent print(f"parent: ") for file in parent.iterdir(): print(f"sibling: ") 

type: name: C:\Users\LENORMJU\AppData\Local\Temp\tmpssxs7qwk parent: C:\Users\LENORMJU\AppData\Local\Temp sibling: C:\Users\LENORMJU\AppData\Local\Temp\07379b78-601f-4cf3-bc73-427d7254d49a.tmp.ico sibling: C:\Users\LENORMJU\AppData\Local\Temp\0b5d3696-4fc7-4823-bacb-dc7988ef3190.tmp.ico . 

The error was Expected type ‘Union[str, PathLike[str]]’, got ‘IO[Union[Union[str, bytes], Any]]’ instead which means that pathlib.Path expected a string or a path-like, but what you gave it was a file object (called IO[Union[str, bytes]] ).

Your error was giving a file-object instead of a string (the path to the file).

I think you should iterate over Path(‘/tmp/dataset’) , which is where the zip gets extracted, instead of Path(tfile) (which is the zip content).

Expected type ‘SupportsIndex’, got ‘str’ instead, Expected type ‘SupportsIndex’, got ‘str’ instead. Ask Question Asked 10 months ago. Modified 10 months ago. Viewed 986 times The argument to range() must be an integer, but you passed a string instead. – John Gordon. Oct 21, 2021 at 1:02. 4. please provide a minimal reproducible example and explain what …

Expected type ‘SupportsIndex’, got ‘str’ instead

range() is a function in python that the argument is an integer, but you pass n , which is a string.

If you want to loop over the strings in that list, try:

import random n = ["JAN", "FEB", "MAR", "APR", "MAY", "JUN", "JUL", "AUG", "SEP", "OCT", "NOV", "DEC",] for index in n: print(index) # print the string in the list 

If you want the index of the element in the array, try:

import random n = ["JAN", "FEB", "MAR", "APR", "MAY", "JUN", "JUL", "AUG", "SEP", "OCT", "NOV", "DEC",] for index, string in enumerate(n): print(index) # print the index of the string in the list print(string) # print the string in the list 

Pycharm type hint warning on opening Path object, Using the following code: from pathlib import Path file = Path («test.txt») with open (file) as fl: pass. Pycharm gives the following warning on file. Unexpected type (s): (Path) Possible types: (Union [str, bytes, int]) (Union [str, bytes, int, PathLike]) less (Ctrl+F1) Inspection info: This inspection detects type …

Why is this warning «Expected type ‘int’ (matched generic type ‘_T’), got ‘Dict[str, None]’ instead»?

My guess would be the analytics that give this warning are not sharp enough.

The first «real» value you put in is an int:

So PyCharm assumes that this is a dict(string->int) .

Then you add a inner dict as value to your empty list:

So now it has a dict(string->int) that suddenly gets to be a mixed thing and warns you.

Thats about the same as what What does this warning in PyCharm mean? is about: adding int into a list of string s using pycharm as IDE.

As to how to get rid of the warning: Jetbrains Resharper is very configurable, I guess pycharm will be as well. This documentation https://www.jetbrains.com/help/pycharm/configuring-inspection-severities.html#severity might help you configure the severity down — if not I am sure the support of Jetbrains is eager to help you out — they were whenever I had problems using resharper.

PyCharm, range, Expected type ‘_SupportsIndex’, got ‘int’, Expected type ‘_SupportsIndex’, got ‘int’ instead They were not there when I didn’t have a GitHub Desktop app OR when I didn’t have PyCharm updated. str Stack Overflow. About; Products Pycharm: Expected type ‘Integral’, got ‘str’ instead. 462. How does String substring work in Swift. 97.

Источник

Введение в аннотации типов Python. Продолжение

Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk

В первой части статьи я описал основы использования аннотаций типов. Однако несколько важных моментов остались не рассмотрены. Во-первых, дженерики — важный механизм, во-вторых иногда может оказаться полезным узнать информацию об ожидаемых типах в рантайме. Но начать хотелось с более простых вещей

Предварительное объявление

Обычно вы не можете использовать тип до того, как он создан. Например, следующий код даже не запустится:

class LinkedList: data: Any next: LinkedList # NameError: name 'LinkedList' is not defined

Чтобы это исправить, допустимо использовать строковый литарал. В этом случае аннотации будут вычислены отложенно.

class LinkedList: data: Any next: 'LinkedList'

Так же вы можете обращаться к классам из других модулей (конечно, если модуль импортирован): some_variable: ‘somemodule.SomeClass’

Вообще говоря, в качестве аннотации можно использовать любое вычислимое выражение. Однако рекомендуется их делать максимально простыми, чтобы утилиты статического анализа могли их использовать. В частности, скорее всего ими не будут поняты динамически вычислимые типы. Подробнее про ограничения тут: PEP 484 — Type Hints # Acceptable type hints

Например, следующий код будет работать и даже аннотации будут доступны в рантайме, однако mypy на него выдаст ошибку

def get_next_type(arg=None): if arg: return LinkedList else: return Any class LinkedList: data: Any next: 'get_next_type()' # error: invalid type comment or annotation

UPD: В Python 4.0 планируется включить отложенное вычисление аннотаций типов (PEP 563), которое позволит избавиться от этого приема со строковыми литералами. с Python 3.7 можно включить новое поведение с помощью конструкции from __future__ import annotations

Функции и вызываемые объекты

Для ситуаций, когда необходимо передать функцию или другой вызываем объект (например, в качестве callback) нужно использовать аннотацию Callable[[ArgType1, ArgType2. ], ReturnType]
Например,

def help() -> None: print("This is help string") def render_hundreds(num: int) -> str: return str(num // 100) def app(helper: Callable[[], None], renderer: Callable[[int], str]): helper() num = 12345 print(renderer(num)) app(help, render_hundreds) app(help, help) # error: Argument 2 to "app" has incompatible type "Callable[[], None]"; expected "Callable[[int], str]"

Допустимо указать только возвращаемый тип функции без указания её параметров. В этом случае используется многоточие: Callable[. ReturnType] . Обратите внимание, что квадратные скобки вокруг многоточия отсутствуют.

На текущий момент невозможно описать сигнатуру функции с переменным числом параметров определенного типа или указать именованные аргументы.

Generic-типы

Иногда необходимо сохранить информацию о типе, при этом не фиксируя его жестко. Например, если вы пишете контейнер, который хранит однотипные данные. Или функцию, которая возвращает данные того же типа, что и один из аргументов.

Такие типы как List или Callable, которые, мы видели раньше как раз используют механизм дженериков. Но кроме стандартных типов, вы можете создать свои дженерик-типы. Для этого надо, во-первых, завести TypeVar переменную, которая будет атрибутом дженерика, и, во-вторых, непосредственно объявить generic-тип:

T = TypeVar("T") class LinkedList(Generic[T]): data: T next: "LinkedList[T]" def __init__(self, data: T): self.data = data head_int: LinkedList[int] = LinkedList(1) head_int.next = LinkedList(2) head_int.next = 2 # error: Incompatible types in assignment (expression has type "int", variable has type "LinkedList[int]") head_int.data += 1 head_int.data.replace("0", "1") # error: "int" has no attribute "replace" head_str: LinkedList[str] = LinkedList("1") head_str.data.replace("0", "1") head_str = LinkedList[str](1) # error: Argument 1 to "LinkedList" has incompatible type "int"; expected "str"

Как вы можете заметить, для generic-типов работает автоматический вывод типа параметра.

Если требуется, дженерик может иметь любое количеством параметров: Generic[T1, T2, T3] .

Также, при определении TypeVar вы можете ограничить допустимые типы:

T2 = TypeVar("T2", int, float) class SomethingNumeric(Generic[T2]): pass x = SomethingNumeric[str]() # error: Value of type variable "T2" of "SomethingNumeric" cannot be "str"

Cast

Иногда анализатор статический анализатор не может корректно определить тип переменной, в этом случае можно использовать функцию cast. Её единственная задача — показать анализатору, что выражение имеет определённый тип. Например:

from typing import List, cast def find_first_str(a: List[object]) -> str: index = next(i for i, x in enumerate(a) if isinstance(x, str)) return cast(str, a[index])

Также это может быть полезно для декораторов:

MyCallable = TypeVar("MyCallable", bound=Callable) def logged(func: MyCallable) -> MyCallable: @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print(func.__name__, args, kwargs) return func(*args, **kwargs) return cast(MyCallable, wrapper) @logged def mysum(a: int, b: int) -> int: return a + b mysum(a=1) # error: Missing positional argument "b" in call to "mysum"

Работа с аннотациями во время выполнения

Хотя интерпретатор и не использует аннотации самостоятельно, они доступны для вашего кода во время работы программы. Для этого предусмотрен атрибут объектов __annotations__ , содержащий словарь с указаннами аннотациями. Для функций это — аннотации параметров и возвращаемого типа, для объекта — аннотации полей, для глобального scope — переменные и их аннотации.

def render_int(num: int) -> str: return str(num) print(render_int.annotations) # , 'return': >

Так же доступна get_type_hints — она возвращает аннотации для переданного ей объекта, во многих ситуациях это совпадает с содержимым __annotations__ , но есть отличия: он также добавляет аннотации родительских объектов (в порядке обратном __mro__ ), а так же разрешает предварительные объявления типов указанные как строки.

T = TypeVar("T") class LinkedList(Generic[T]): data: T next: "LinkedList[T]" print(LinkedList.__annotations__) # print(get_type_hints(LinkedList)) #

Для generic-типов доступна информация о самом типе и его параметрах через атрибуты __origin__ и __args__ , но это не является частью стандарта и поведение уже менялось между версиями 3.6 и 3.7

Источник