Python 3.5 版本引入的类型提示增强了代码可读性，方便多人协作开发。
类型提示的必要性
在强类型语言（如 Java、C++）中，依赖注入（DI）至关重要，但在弱类型语言中难以实现。DI 的核心思想是：类不依赖于具体实现，而是依赖于抽象接口，因为接口比实现更稳定。 错误示范：
class GasStation:
def fill_tank(self, car, amount):
car.fill(amount)
此例中，加油站只能为特定类型的汽车加油，且缺乏类型定义，可能导致运行时错误。改进后的代码：
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from typing import Protocol
class Vehicle(Protocol):
def fill(self, amount: int) -> None:
...
class GasStation:
def fill_tank(self, vehicle: Vehicle, amount: int) -> None:
vehicle.fill(amount)
通过 Protocol 定义抽象类 Vehicle，GasStation 类变得更通用，可为任何实现 fill 方法的车辆加油。
PyDIT：简化 Python 依赖注入
PyDIT（Python Dependency Injection with Types）库利用 Python 类型系统简化依赖注入。假设需要在不同数据库（PostgreSQL、MySQL、Oracle、内存数据库或 NoSQL 数据库）中记录用户数据，需要实现数据库连接类，并提供读写删除记录的功能。示例代码：
from time import sleep
from typing import TypedDict
from typing_extensions import override
from uuid import UUID
from src.configs.di import pydit
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.constants.injection import memory_repository_config_token
from src.domain.user.models.user import UserModel
class ConfigType(TypedDict):
delay: int
class MemoryUserRepository(UserRepository):
__users: dict[UUID, UserModel] = {}
def __init__(self):
self.__delay = self.config.get("delay", 0.2)
@pydit.inject(token=memory_repository_config_token)
def config(self) -> ConfigType:
pass
@override
def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
sleep(self.__delay)
user = self.__users.get(id_)
if user is None:
raise ValueError("User not found")
return user
@override
def save(self, *, data: UserModel) -> None:
sleep(self.__delay)
self._check_pk_conflict(pk=data.id)
self.__users[data.id] = data
@override
def list_(self) -> list[UserModel]:
return list(self.__users.values())
def _check_pk_conflict(self, *, pk: UUID) -> None:
if pk not in self.__users:
return
raise ValueError("Primary key conflict")
为了确保代码兼容各种数据库技术，定义一个统一的接口：
from abc import abstractmethod
from typing import Protocol
from uuid import UUID
from src.domain.user.models.user import UserModel
class UserRepository(Protocol):
@abstractmethod
def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
pass
@abstractmethod
def save(self, *, data: UserModel) -> None:
pass
@abstractmethod
def list_(self) -> list[UserModel]:
pass
接下来，初始化依赖项并注入：
from src.adapters.repositories.in_memory.user import MemoryUserRepository
from src.constants.injection import memory_repository_config_token
from .di import pydit
from .get_db_config import get_db_config
def setup_dependencies():
pydit.add_dependency(get_db_config, token=memory_repository_config_token)
pydit.add_dependency(MemoryUserRepository, "userrepository")
最后，将依赖项注入到创建用户的模块中：
from typing import cast
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.configs.di import pydit
from src.domain.user.models.create_user import CreateUserModel
from src.domain.user.models.user import UserModel
from src.domain.user.services.create import CreateUserService
from src.domain.user.services.list import ListUsersService
class UserModule:
@pydit.inject()
def user_repository(self) -> UserRepository:
return cast(UserRepository, None)
def create(self, data: CreateUserModel) -> None:
CreateUserService(self.user_repository).execute(data)
def list_(self) -> list[UserModel]:
return ListUsersService().execute()
依赖项作为属性注入，可以通过 self 或 module.user_repository 访问。 PyDIT 支持各种项目配置场景，并遵循 SOLID 原则。 项目地址：GitHub, LinkedIn: Marcelo Almeida (mrm4rc), PyPI: python-pydit
