一、静态解析简介践背景
Python是类型一门强类型的动态类型语言，开发者可以给对象动态指定类型（动态），工具但类型不匹配的和实操作是不被允许的（强类型，如str和int两个变量无法相加）。静态解析简介践
动态类型帮助开发者写代码轻松愉快，类型然而，工具俗话说：动态一时爽，和实重构火葬场。静态解析简介践动态类型也带来了许多麻烦，类型如果动态语言能加入静态类型标记的工具话，主要有以下几点好处：
编写更便捷。和实配合各种IDE工具，静态解析简介践可以实现定义跳转，类型类型提示等。工具
编码更可靠。既然有了类型定义的加持，许多工具能够在静态编码阶段就能提前发现语义错误。
重构更放心。明确了接口的出入参，使代码重构更明确更稳定。
目前主流语言大多数是支持静态类型的，如Java，Go，高防服务器Rust。而动态语言（Python，JS）也在拥抱静态类型，如TypeScript。
本文主要介绍一下Python对静态类型的支持、社区发展的现状、类型检查工具介绍与对比，以及类型解析的实战。
二、Python的静态类型支持
早在06年的Python3.0就引入了类型annotation的语法，并列出了许多改进项。
# 加类型前 def add(a, b): return a + b # 加类型后 def add(a:int, b:int) -> int: return a + b 随着持续的演进，到Python3.5，能够做到Type Hints，配合类型标注，IDE可以做Type Checking。
进而到Python3.7，静态类型支持基本完善。
下面我来具体介绍下类型检查工具和一些基础概念。
三、类型检查工具简介
Python作者和主流大厂都陆续推出了Python类型检查工具：
这些类型解析工具的功能大同小异，下面简单介绍下：
1.mypy
最早的官方推出的mypy是由Python之父Guido van Rossum亲自开发，云南idc服务商被各种主流编辑器所集成（如PyCharm, Emacs, Sublime Text, VS Code等），用户基础和文档经验都很丰富。
2.pytype
谷歌的pytype可以做类型检查，并且提供了一些实用小工具，下文会简单介绍下其应用：
annotate-ast，过程中的AST树标记工具。
merge-pyi，把生成的 pyi 文件合并回原文件中，甚至还能做到隐藏类型，在类型检查时再加载。
pytd-tool，解析 pyi 文件的工具，解析成pytype自定义的PYTD文件。
pytype-single，再给定所有依赖的 pyi 文件的前提下，可以解析单个Python文件。
pyxref，交叉引用的生成器。
3.pyre
脸书的pyre-check有两个特别的功能：
Watchman功能， 可以监听代码文件，追踪改动。
Query功能，可以对源码做局部区域性的源码下载检查，例如查询某行中一个表达式的类型、查询一个类的全部方法并返回成列表等，避免了全局检查。
4.pyright
微软的pyright是最晚开源推出的，宣称有以下优点：
速度快。相较于 mypy 及其它用 Python 写的检查工具，它的速度是 5 倍甚至更多。
不依赖 Python 环境。它用 TypeScript 写成，运行于 node 上，不依赖 Python 环境或第三方包。
可配置性强。支持自由地配置，支持指定不同的运行环境（PYTHONPATH 设置、Python 版本、平台目标）。
检查项齐全。支持类型检查及其它语法项的检查（如 PEP-484、PEP-526、PEP-544），以及函数返回值、类变量、全局变量的检查，甚至可以检查条件循环语句。
命令行工具。它包含两个 VS Code 插件：一个命令行工具和一个语言服务器协议（Language Server Protocol）。
内置 Stubs 。使用的是 Typeshed 的副本（注：使用静态的 pyi 文件，检查内置模块、标准库和三方件 ） 。
语言服务特性。悬停提示信息、符号定义的跳转、实时的编辑反馈。
四、Pytype使用介绍
接下来重点介绍一下pytype。为什么选取pytype呢，首先mypy比较古老，很多功能没有新出的工具新颖和实用。计划使用Python LSP来处理Python文件提供一些语法服务的功能，pyre-check用的是Ocamel，所以我们就拿Python语言的pytype来实现想要的功能，而且pytype提供了一些实用工具，比如解析一个pyi文件，基于Python文件生成pyi文件等。
1.基本概念
pyi 文件
pyi 的“ i ”指的是interfiace，将 Python 文件的类型定义用接口的形式存储到pyi文件里，来辅助类型检查。
大家常用的Pycharm，可以关注下项目空间的External Libraries > Python 3.6 > Typeshed Stubs里面就有许多内置的 pyi 文件，来辅助编码过程的类型提示和定位。
Typeshed Stubs
上面提到了typeshed stubs，这相当于是提前集成的pyi集合，pycharm似乎自己维护了一份数据。 许多比较大的开源项目也在陆续提供stubs， 比如pyTorch。 Tensorflow也正在考虑。
很多Python大库去制作pyi工程量比较大，而且还有很多C的API调用，大家还需要耐心等待。
2.实战
我翻阅了pytype的源码，把比较实用的代码和需求做了结合，下面介绍几个示例：
总体效果
import logging import sys import os import importlab.environment import importlab.fs import importlab.graph import importlab.output from importlab import parsepy from sempy import util from sempy import environment_util from pytype.pyi import parser 示例Demo，通过Importlab工具，解析项目空间的依赖关系，以及对应的pyi文件：
def main(): # 指定要解析的目录 ROOT = /path/to/demo_project # 指定TYPESHED目录，可以从这里下载：https://github.com/python/typeshed TYPESHED_HOME = /path/to/typeshed_home util.setup_logging() # 载入typeshed，如果TYPESHED_HOME配置的不对，会返回None typeshed = environment_util.initialize_typeshed_or_return_none(TYPESHED_HOME) # 载入目标目录有效文件 inputs = util.load_all_py_files(ROOT) # 生成用于生成import_graph的环境 env = environment_util.create_importlab_environment(inputs, typeshed) # 基于pyi和工程文件生成import graph import_graph = importlab.graph.ImportGraph.create(env, inputs, trim=True) # 打印整个依赖树 logging.info(Source tree:\n%s, importlab.output.formatted_deps_list(import_graph)) # import模块的别名 e.g. import numpy as np -> { np: numpy} alias_map = { } # 引入模块的名称和具体pyi文件的映射 e.g. import os -> { os: /path/to/os/__init__.pyi} import_path_map = { } # alias_map的value，可以和import_path_map的key对应，通过alias_map的key这个变量名去找真正的实现文件 for file_name in inputs: # 如果有pyi文件匹配，则会放入resolved # 如果依赖了Build_in依赖，会被跳过，不返回 # 如果依赖了自定义依赖，会放入unresolved，需要自己进一步解析，定位到项目工程文件 (resolved, unresolved) = import_graph.get_file_deps(file_name) for item in resolved: item_name = item.replace(.pyi, ) \ .replace(.py, ) \ .replace(/__init__, ).split(/)[-1] import_path_map[item_name] = item for item in unresolved: file_path = os.path.join(ROOT, item.new_name + .py) import_path_map[item.name] = file_path import_stmts = parsepy.get_imports(file_name, env.python_version) for import_stmt in import_stmts: alias_map[import_stmt.new_name] = import_stmt.name print(以下为通过importlab解析方式获取的import关系\n\n) # 对于代码搜索场景，只需要alias_map，既可以通过正在使用的对象关联到引入的模块 print(\n\n#################################\n\n) print(对于代码搜索场景，只需要alias_map，既可以通过正在使用的对象关联到引入的模块) print(alias_map: , alias_map) # 对于代码补全场景，需要进一步解析当前文件以及引用的pyi文件，如果当前文件是__init__文件，则要进一步去该目录下的所有文件方法中全局搜索 print(\n\n#################################\n\n) print(对于代码补全场景，需要进一步解析当前文件以及引用的pyi文件，如果当前文件是__init__文件，则要进一步去该目录下的所有文件方法中全局搜索) print(import_path_map: , import_path_map) print(\n\n\n以下为通过pytype工具，解析pyi文件AST来分析三方依赖返回类型，从而解析出当前变量的类型\n\n) # 通过pytype的解析，去解析依赖的pyi文件，获得调用方法的返回值 fname = /path/to/parsed_file with open(fname, r) as reader: lines = reader.readlines() sourcecode = \n.join(lines) ret = parser.parse_string(sourcecode, filename=fname, python_version=3) constant_map = dict() function_map = dict() for key in import_path_map.keys(): v = import_path_map[key] with open(v, r) as reader: lines = reader.readlines() src = \n.join(lines) try: res = parser.parse_pyi(src, v, key, 3) except: continue # Alias # Classes for constant in res.constants: constant_map[constant.name] = constant.type.name for function in res.functions: signatures = function.signatures sig_list = [] for signature in signatures: sig_list.append((signature.params, signature.return_type)) function_map[function.name] = sig_list var_type_from_pyi_list = [] for alias in ret.aliases: variable_name = alias.name if alias.type is not None: typename_in_source = alias.type.name typename = typename_in_source # 引入别名的case，把它转化回来 if . not in typename: # 只是普通的别名，不是函数调用的返回值，忽略 continue if typename.split(.)[0] in alias_map: real_module_name = alias_map[typename.split(.)[0]] typename = real_module_name + typename[typename.index(.):] if typename in function_map: possible_return_types = [item[1].name for item in function_map[typename]] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_types)) if typename in constant_map: possible_return_type = constant_map[typename] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_type)) pass print(\n\n#################################\n\n) print(这些都是从PYI文件中分析出来的返回值类型) for item in var_type_from_pyi_list: print(变量名:, item[0], 返回类型:, item[1]) if __name__ == __main__: sys.exit(main()) 被 解析的示例代码：
# demo.py import os as abcdefg import re from demo import utils from demo import refs cwd = abcdefg.getcwd() support_version = abcdefg.supports_bytes_environ pattern = re.compile(r.*) add_res = utils.add(1, 3) mul_res = refs.multi(3, 5) c = abs(1) 
具体步骤
首先pytype利用了Google另一个开源项目：ImportLab。
用于分析文件间的依赖关系，此时可以把typeshed目录下的文件也放入环境中，importlab能够生成依赖图。
env = environment_util.create_importlab_environment(inputs, typeshed) import_graph = importlab.graph.ImportGraph.create(env, inputs, trim=True) # 如果有pyi文件匹配，则会放入resolved # 如果依赖了Build_in依赖，会被跳过，不返回 # 如果依赖了自定义依赖，会放入unresolved，需要自己进一步解析，定位到项目工程文件 (resolved, unresolved) = import_graph.get_file_deps(file_name) 通过import graph我们拿到了变量的来源（包括引用别名，方法调用返回值）：
{ ast: ast, astpretty: astpretty, abcdefg: os, re: re, utils: demo.utils, refs: demo.refs, JsonRpcStreamReader: pyls_jsonrpc.streams.JsonRpcStreamReader} 通过依赖图，还能直接引用的依赖在具体哪个位置：
import_path_map: { ast: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/ast.pyi, astpretty: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/venv/lib/python3.9/site-packages/astpretty.py, os: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/os/__init__.pyi, re: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/re.pyi, utils: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/demo/utils.py, refs: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/demo/refs/__init__.py, streams: /Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/venv/lib/python3.9/site-packages/pyls_jsonrpc/streams.py} 接下来，就是去具体解析对应的文件了。我的需求是获取一些方法的返回值类型，对于 pyi 文件，pytype能够帮助我们解析，然后我们通过调用关系去匹配。
print(\n\n\n以下为通过pytype工具，解析pyi文件AST来分析三方依赖返回类型，从而解析出当前变量的类型\n\n) # 通过pytype的解析，去解析依赖的pyi文件，获得调用方法的返回值 fname = /path/to/parsed_file with open(fname, r) as reader: lines = reader.readlines() sourcecode = \n.join(lines) ret = parser.parse_string(sourcecode, filename=fname, python_version=3) constant_map = dict() function_map = dict() for key in import_path_map.keys(): v = import_path_map[key] with open(v, r) as reader: lines = reader.readlines() src = \n.join(lines) try: res = parser.parse_pyi(src, v, key, 3) except: continue # Alias # Classes for constant in res.constants: constant_map[constant.name] = constant.type.name for function in res.functions: signatures = function.signatures sig_list = [] for signature in signatures: sig_list.append((signature.params, signature.return_type)) function_map[function.name] = sig_list var_type_from_pyi_list = [] for alias in ret.aliases: variable_name = alias.name if alias.type is not None: typename_in_source = alias.type.name typename = typename_in_source # 引入别名的case，把它转化回来 if . not in typename: # 只是普通的别名，不是函数调用的返回值，忽略 continue if typename.split(.)[0] in alias_map: real_module_name = alias_map[typename.split(.)[0]] typename = real_module_name + typename[typename.index(.):] if typename in function_map: possible_return_types = [item[1].name for item in function_map[typename]] # print(The possible return type of, typename_in_source, is, possible_return_types) var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_types)) if typename in constant_map: possible_return_type = constant_map[typename] var_type_from_pyi_list.append((variable_name, possible_return_type)) pass 比如：
pattern = re.compile(r.*) 从/Users/zhangxindong/Desktop/search/code/sempy/sempy/typeshed/stdlib/re.pyi文件中，我们载入了两个方法都是re.compile，只是入参不同，返回值都是Pattern类型。
于是我们就知道了pattern变量的类型是re.Pattern。
这些都是从 pyi 文件中分析出来的返回值类型。
变量名 cwd 返回类型：[str]
变量名 support_version 返回类型：bool
变量名 pattern 返回类型：[typing.Pattern, typing.Pattern]
五、应用
Python语法分析的功能有一部分已经应用在了阿里云Dev Studio的代码文档搜索推荐和代码智能补全中。
1.代码文档搜索推荐
当开发者不知道如何使用某个 API 时（如调用方式或方法入参等），可以将鼠标移动到指定 API 上，即可展示智能编码插件提供的 API 概要信息。开发者点击“ API 文档详情”，能在右侧栏看到 API 的官方文档、代码示例等详细信息，也可以直接搜索所需的 API 代码文档。目前支持 JavaScript、Python 语言的代码文档搜索推荐。
文档采集过程中，我们能够拿到API名称和API所对应的class，在实际代码中，我们通过语法分析就能基于调用的方法对应到调用的类信息，从而用于文档搜索。
2.代码智能补全
开发者在编写代码时，智能编码插件会自动感知代码上下文，为开发者提供精准的代码补全候选项，代码补全候选项中标记有 :sparkles: 符号的为代码智能补全结果。目前支持 Java、JavaScript、Python 语言的代码智能补全。
代码补全过程中，通过语法分析，能够更加精准地获悉用户使用变量的类信息，帮助过滤掉深度学习模型推荐的不合理选项，也能够基于类的内部方法集合，召回一些合理的补全项。
六、总结
Python静态类型支持的理念和工具均以完善，但由于历史包袱太重，社区推动力不足，实际能达到的效果比较有限。另外官方、各大厂以及本地IDE都有自己的实现和分析方式，还没有达到统一的标准和格式。大家可以根据上述的优劣势以及配合的工具集与数据集，选择适合自己的方式做解析。期待Python社区对静态类型的支持能越来越完善。