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今天来聊聊 Pyre 这玩意儿。一开始我对 Python 这种动态语言，感觉就是灵活，写起来爽。但项目一大，或者人一多，那问题就来了，各种类型相关的 bug，查起来有时候真能把人搞疯。

初识与动机

我记得那会儿我们组里有个项目，历史悠久，代码量也不小，维护起来那叫一个头大。时不时就冒出来一些因为类型不对导致的运行时错误，特别是在一些犄角旮旯的逻辑里，测试又没覆盖到，一上线就出问题，半夜被叫起来改 bug 也是常有的事。后来听说 Facebook 搞了个叫 Pyre 的静态类型检查工具，专门治 Python 这种“不听话”的毛病，我就寻思着，是不是可以试试看。

动手折腾

说干就干。我先是在自己电脑上装了个 Pyre。过程倒是不复杂，用 pip 装一下就行。然后，找了个我们项目里相对独立点的小模块，想先拿它开刀试试水。

第一步，得在项目根目录整个 Pyre 的配置文件，好像是叫 .pyre_configuration。里面可以指定你的代码在哪儿，依赖在哪儿之类的。这个还照着官方文档鼓捣一下，基本能配出来。

然后我就运行了 pyre init，它会帮你生成一些初始的配置，比如 .watchmanconfig 文件啥的，如果你用了 Watchman 来监控文件变化的话，Pyre 就能更快地响应。这一步也还算顺利。

迎头痛击

我就满怀期待地敲下了 pyre（或者 pyre check，记不太清了，反正就是开始检查）。好家伙！屏幕上哗滚出来一大片错误和警告，看得我眼都花了。大部分都是说啥类型不匹配，某个变量没有类型注解，某个函数返回值类型不明之类的。

我当时心就凉了半截。这老代码，写的时候根本就没考虑类型注解这回事儿，能跑就行。现在要一个个去加上，工作量可想而知。

硬着头皮上

但既然都开头了，也不能半途而废不是？我就硬着头皮开始改。先从简单的开始，给函数的参数和返回值加上类型注解。比如：

def get_user_name(user_id: int) -> str:

诸如此类的。有些复杂的数据结构，比如字典里面套字典，或者列表里面是自定义对象，就得用上 typing 模块里的东西，像 Dict, List, Optional, Any 之类的。

改了一部分，再跑 pyre，错误少了一些，心里稍微有点成就感。但还是有很多顽固的错误。有些是因为依赖的库没有类型存根（stubs），Pyre 不知道那些库的函数签名是这时候就得去找找有没有对应的 -stubs 包，或者自己写点简单的存根文件，再不行就只能用 # type: ignore 暂时跳过，心里想着以后再来收拾它。

最痛苦的是改那些历史遗留下来的、逻辑特别绕的代码。有时候为了让类型检查通过，你得反过来去理解代码到底想干甚至重构一小部分。这个过程真的是既费脑子又费时间。

• 安装 Pyre：pip install pyre-check
• 初始化配置：项目根目录运行 pyre init
• 运行检查：pyre 或 pyre check
• 处理错误：

  

  • 添加类型注解 (type hints)
  • 处理第三方库的类型问题 (stubs)
  • 使用 # type: ignore (下下策)

一点感悟

就这么折腾了差不多一个星期，总算是把那个小模块的 Pyre 错误给清得七七八八了。虽然过程挺痛苦，但好处也是有的。最明显的就是，很多潜在的类型问题在编码阶段就被发现了，不用等到运行时再去抓瞎。而且加了类型注解之后，代码的可读性也确实提高了不少，别人（或者过段时间的自己）看代码的时候，能更快明白函数是干嘛的，需要返回

我记得有一次，就是在这个模块里，有个同事改了一处代码，不小心把一个期望是字符串的参数传了个数字进去。本地跑测试的时候，因为测试用例设计得巧，正好那个数字当字符串用也没直接报错。但是 Pyre 一跑，立刻就指出了类型不匹配。要是没这茬，估计又得是个线上事故。

所以你说 Pyre 这玩意儿，上手是有门槛，尤其是对老项目，那简直是“劝退级”的体验。但是，一旦你挺过了最初的阵痛期，把类型系统给逐步建立起来，后面维护起来的信心，以及代码的健壮性，那提升可不是一点半点。

后来我们组也慢慢把 Pyre 在更多的模块里推广开来了。虽然不是一蹴而就，但每次看到 Pyre 帮我们提前揪出 bug，就觉得当初那番折腾还是值的。这玩意儿，就像个时刻盯着你代码的“纪律委员”，虽然有点烦，但确实能让你少犯错。