型ヒントはツールが検査できるドキュメント
Python は動的型付けで、変数には何でも入り、間違った型は該当行が実行されて初めて、場合によっては取引中に分かります。型ヒントを使えば、関数が何を受け取り何を返すかを書き残せます：def mid_price(bid: float, ask: float) -> float。Python 自体は実行時にこれを無視します。価値は、エディタや mypy・pyright などの静的チェッカーがこれを読み、実行前に誤った呼び出しを警告してくれること、そして古くなるコメントよりよく関数を説明してくれることです。
# Hints describe the function; Python does not enforce them when it runs
def mid_price(bid: float, ask: float) -> float:
return (bid + ask) / 2
print(mid_price(100.0, 100.5)) # 100.25
print(mid_price.__annotations__) # {'bid': <class 'float'>, 'ask': <class 'float'>, 'return': <class 'float'>}
print(mid_price(10, 12)) # 11.0 an int is accepted where float is hinted
try:
mid_price("a", "b") # a checker flags this line before the code runs
except TypeError as error:
print("only fails when it runs:", error) # only fails when it runs: unsupported operand type(s) for /コンテナ、None、ユニオン
組み込みコンテナは要素の型を角括弧で受け取ります：list[float]、dict[str, float]、tuple[str, float]（位置ごとに1つの型）。欠けるかもしれない値は float | None と書き、呼び出し側に None の処理を強制します。確認せずに結果を数値として使うと、チェッカーが警告します。関数の中では if x is None: return で型が絞り込まれ、以降は float だと分かります。読むだけの引数には list[float] よりも Sequence[float]（リスト、タプル）のような一般的な型を選ぶと、より多くの呼び出しに合います。戻り値は list[float] のように具体的な型にします。
# Containers, an optional result, and narrowing with an is None check
def best_quote(quotes: list[tuple[str, float]]) -> tuple[str, float] | None:
if not quotes:
return None
return min(quotes, key=lambda quote: quote[1])
def describe(quotes: list[tuple[str, float]]) -> str:
best = best_quote(quotes)
if best is None: # after this check the checker knows best is a tuple
return "no quotes"
venue, price = best
return f"{venue} at {price:.2f}"
print(describe([("XNAS", 100.02), ("ARCX", 100.01)])) # ARCX at 100.01
print(describe([])) # no quotesデータの形と、チェッカーの働き
注文のようにキーが固定された辞書は、dict のままにせず記述したほうが良いです。TypedDict や dataclass は各フィールドとその型に名前を付けるので、order["quantiy"] のようなタイプミスは 15:59 の KeyError ではなくエディタ上のエラーになります。チェッカーはコマンドライン（mypy main.py）で実行し、コードがヒントに反する箇所をすべて表示して非ゼロで終了するので、後で学ぶ自動チェックに組み込めます。ヒントは少しずつ追加できます。Any はその値のチェックを無効にし、型のないコードは単に無視されます。ヒントはデータでもあり、typing.get_type_hints を使えばツールが実行時に読めます。このラボもまさにその方法で検査します。
# A TypedDict names the fields of an order; the checker would flag order["quantiy"]
from typing import TypedDict
class Order(TypedDict):
symbol: str
quantity: int
price: float
def notional(order: Order) -> float:
return order["quantity"] * order["price"]
order: Order = {"symbol": "AAPL", "quantity": 100, "price": 184.5}
print(notional(order)) # 18450.0
print(Order.__annotations__) # {'symbol': <class 'str'>, 'quantity': <class 'int'>, 'price': <class 'float'>}# The hints can be read at run time, which is how tools (and this lab) inspect a function
import typing
def apply_fee(prices: typing.Sequence[float], fee_rate: float = 0.001) -> list[float]:
return [price * (1 + fee_rate) for price in prices]
hints = typing.get_type_hints(apply_fee)
print(hints["fee_rate"], hints["return"]) # <class 'float'> list[float]
print(typing.get_origin(hints["prices"]).__name__) # Sequence
print(apply_fee((100.0, 200.0))) # a tuple is accepted: [100.1, 200.2]- ヒント（
bid: float、-> float）は関数を説明し、実行時は無視される。mypy のようなチェッカーが読む - コンテナは要素の型を取る（
list[tuple[str, float]]）。欠ける値はfloat | None。読むだけの引数は一般的なSequence[float]にできる - レコードには
TypedDictかdataclassを使い、自動チェックでチェッカーを走らせる。外部データの検証と数値のテストは引き続き必要
次は pytest によるテストです。フィクスチャ、パラメータ化したケース、戦略の誠実さを保つチェックを学びます。
ラボ：採点される内容
mid_priceで数値に型ヒントを付ける25点best_quoteでコンテナに型を付ける25点safe_ratioで値が無い場合を許す25点apply_feeで任意のシーケンスを受け取る25点