Is there a good reason why `Mapping.__contains__` expects `object`, but `Mapping.get` expects a strict type?
Chưa có ai nhận issue này.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 5.1k
- Fork
- 2.1k
- Merge trung bình
- 1 ngày 19 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 82
Mô tả
I ran into a case where a user intended to check whether an enum value x was present in a dictionary Dict[int, int]: x.value in d.
But instead they wrote x in d, which always fails, since the Enum itself is never a key in the dictionary. The type checker didn't complain since the typeshed stub for Mapping.__contains__ accepts any type compatible with object:
def __contains__(self, __o: object) -> bool: ...
However, if the user had used d.get(x), the type checker would have complained, because the typeshed stub for Mapping.get is stricter:
def get(self, __key: _KT) -> _VT_co | None: ...
Simple repro:
d: dict[int, int] = {1: 2}
# no type error
'hello' in d
# type error
d.get('hello')
It looks like the stub for __contains__ has expected object ever since typing.pyi was added to typeshed (in 2015). If the idea is that users may want to check for existence of keys of arbitrary types, a similar argument would hold for d.get(x).
Is there a good reason why the stub complains about d.get(x) but not x in d? Otherwise, it'd be good to make __contains__ stricter.
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Hướng nghiên cứu
Read the Mapping.contains and Mapping.get stubs in typing.pyi, starting with the historical object annotation for contains. Reproduce the issue with the Dict[int, int] examples, then determine whether the annotations should be made consistent; done means the decision is documented in the issue and the relevant stub reflects it if a change is warranted.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- tooling
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 38/100