Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Python 3.13で進化したtype predicateについてと、タグ付きユニオンを使っ...
Search
nsuz
December 22, 2024
Programming
350
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Python 3.13で進化したtype predicateについてと、タグ付きユニオンを使ったtype narrowingについて
Python札幌 シーズンX Vol.3 LT勉強会
発表資料
nsuz
December 22, 2024
More Decks by nsuz
See All by nsuz
「無ければ作る」Backlogに欲しい機能を自分で作った話
nsuz
0
1.7k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Claude Codeを組織的に動かして月400PRを実現した話
happy_ryo
0
250
XHTMLが残したもの
yosuke_furukawa
PRO
1
390
AIと壁打ちしながら進めるコスト管理
fufuhu
2
1.9k
GraphRAGのKnowledge Graphを 直接!見る/View-GraphRAG's-KnowledgeGraph-directly!
tyumugi1113
0
210
【デモ】Kiroで体験する仕様駆動開発|設計からコーディングまでAIと進める開発フロー
cmkudo
0
570
ハーネス設計入門 〜プロンプト、コンテキストの次〜
kinopeee
53
35k
이 함수, 실패하면 어떻게 되나요? null부터 Rich Errors까지, Kotlin 에러 처리 15년
haeti2
0
130
「AI時代、配布するPythonコードをどう守るか: 難読化の実験と判断軸」 #PyconJP2026
pkshadeck
PRO
2
160
DynamoDBの基礎を振り返りながらベクトル検索機能を理解する
musan
3
260
LoopHub - ローカルで動く GitHub で、AI と共同開発
jugyo
0
410
業務時間外もAIに働いてもらう話
colorful12
3
9.9k
XP祭りでしか伝わらないフリップネタ #xpjug
murabayashi
0
110
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
550
Believing is Seeing
oripsolob
1
210
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
470
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
560
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.3k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
800
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
32k
Transcript
Python 3.13で進化したtype predicateについてと、タ グ付きユニオンを使ったtype narrowingについて 鈴木直柔 2024-12-23 Python札幌
自己紹介 鈴木直柔 (@nsuz) 株式会社 エクサウィザーズ ソフトウェアエンジニア
Python 3.13で進化したtype predicate
a: list[str | None] = ["foo", None, "bar", None, "baz"]
b = filter(lambda x: x is not None, a) c = map(lambda x: x.upper(), b)
None
type predicete function def is_not_none[T](x: T | None) -> TypeIs[T]:
return x is not None typing.TypeIs Python 3.13で追加された。TypeGuard(3.10~)の進化版。
None
TypeGuardから進化したポイント TypeGuardの課題
TypeGuardから進化したポイント TypeIs 型述語関数の返り値がTrueのとき、元の変数の型との交差型として推論されるよ うになった 型述語関数の返り値がFalseのときもnarrowingできるようになった
タグ付きユニオンを使ったtype narrowing
class Ok[T](TypedDict): type: Literal["ok"] value: T class Error(TypedDict): type: Literal["error"]
value: Exception type Result[T] = Ok[T] | Error def unwrap[T](result: Result[T]) -> T: if result["type"] == "ok": return result["value"] # result: Ok[T] else: raise result["value"] # result: Error
data: list[Result[int]] = [ {"type": "ok", "value": 42}, {"type": "error",
"value": ValueError("Something went wrong")}, ] for d in data: try: print(unwrap(d)) except Exception as e: print(f"Error!!!! {e}")
例えば・・・ APIレスポンスが、 成功時 { "result": 0, "data": ... } 失敗時
{ "result": 1, "error": ... } みたいなとき
from typing import Literal, TypedDict type Data = list[str] class
OkResponse(TypedDict): result: Literal[0] data: Data class ErrorResponse(TypedDict): result: Literal[1] error: str type Response = OkResponse | ErrorResponse def unwrap[T](res: Response) -> Data: if res["result"] == 0: return res["data"] else: raise Exception(res["error"]) data: list[Response] = [ {"result": 0, "data": ["foo", "bar", "baz"]}, {"result": 1, "error": "ERROR_CODE_123"}, ] for d in data: try: print(unwrap(d)) except Exception as e: print(f"Error!!!! {e}")
(ただ、Pythonの場合、内部でつくるデータについてはTypedDictでタグ付きユニオン をつくるよりも、dataclassなどでクラスにした方が、構造的パターンマッチングでス マートに扱えるかも・・?)
from dataclasses import dataclass @dataclass class Ok[T]: value: T @dataclass
class Error: value: Exception type Result[T] = Ok[T] | Error def unwrap[T](result: Result[T]) -> T: match result: case Ok(v): return v case Error(e): raise e
data: list[Result[int]] = [ Ok(42), Error(ValueError("Something went wrong")), ] for
d in data: try: print(unwrap(d)) except Exception as e: print(f"Error!!!! {e}")