type hint 类型注解: ?于IDE（如Pycharm） 形参的类型提示和检查，能指定参数的类型，函数的返回类型。
# 什么是type hint，及其作?参考链接： https://sikasjc.github.io/2018/07/14/typehint-in-python/
# 以下我罗列了每?个项?组成员可能涉及到的类型，给了相应的例?# str，int，返回值
# 函数foo的参数p1传?类型为str, 参数p2传?类型为int，函数的返回值类型为str
def foo(p1: str, p2: int) -> str:return 'hi'# list，tuple, set
# 函数foo的参数p1传?类型为list，并且列表内的每?个元素类型为int
# 参数p2传?类型为tuple，并且元组内的每?个元素类型为int
# 参数p3传?类型为set，并且集合内的每?个元素类型为str
# 函数没有返回值
from typing import List, Tuple, Set
def foo(p1: List[int], p2: Tuple[int], p3: Set[str]) -> None:print(p1)print(p2)print(p3)# bool，默认值，任意类型
# 函数foo的参数p1传入类型为bool，其默认值为True，参数p2传入类型可以为任意类型
from typing import Any
def foo(p1: bool = Ture, p2: Any) -> None:if p1:print(p2)# Union，当有多种可能的数据类型时使用
# 函数foo的参数p1传入类型可以为list，也可以为str
from typing import Union
def foo(p1: Union[list, str]) -> None:pass# Optional是Union的一个简化，当数据类型中有可能是None时，比如有可能是str也有可能是None，
# 则Optional[str], 相当于Union[str, None], 和函数有默认参数None有区别，不可省略默认参数None
from typing import Optional
def foo(p1: Optional[str] = None) -> str:return 'Geochemistry Py'# pandas.DataFrame, pandas.Series, numpy.ndarray
# 先使用pip install data-science-types
# 函数foo的参数p1传入类型为pandas.DataFrame，参数p2传入类型为pandas.Series,
# 参数p3传入类型为numpy.ndarray
import pandas, numpy
def f2(p1: pandas.DataFrame, p2: pandas.Series, p3: numpy.ndarray) -> None:print(p1)print(p2)