在 Python 类型提示中区分 PySpark 和 Pandas DataFrame (PyCharm)

在 PyCharm 中，如果使用 a pyspark.sql.DataFrame 代替 pandas.DataFrame ，类型提示似乎不会触发警告，反之亦然。

例如以下代码根本不会生成任何警告：

from pyspark.sql import DataFrame as SparkDataFrame
from pandas import DataFrame as PandasDataFrame

def test_pandas_to_spark(a: PandasDataFrame) -> SparkDataFrame:
    return a

def test_spark_to_pandas(b: SparkDataFrame) -> PandasDataFrame:
    return b.toPandas()

test_spark_to_pandas(PandasDataFrame({'a': [1, 2, 3]}))

这是否已知/可以修复吗？

顺便说一句：我确实安装了 pyspark 存根： pyspark-stubs==2.4.0.post2

你观察到的行为是 PyCharm 类型提示系统的一个已知限制。尽管 PySpark 和 Pandas DataFrames 是不同的类型，但 PyCharm 的类型推断机制无法始终有效地区分它们，尤其是在涉及跨库操作时，例如在你的示例中将 Pandas DataFrame 转换为 PySpark DataFrame。

原因：

• 鸭子类型： Python 是一种动态类型语言，它依赖于鸭子类型。这意味着它更关注对象的行为而不是其显式类型。由于 PySpark 和 Pandas DataFrames 共享许多常见方法和属性（例如 select 、 filter 、 groupby ），因此类型检查器难以在没有明确类型提示的情况下区分它们。
• 运行时行为： PySpark DataFrames 的实际类型在运行时确定，具体取决于 Spark 上下文。 PyCharm 的静态分析工具可能无法始终准确推断此运行时信息，从而导致类型检查不精确。

可能的解决方案和解决方法：

1. 显式类型转换： 在将一个 DataFrame 类型传递给需要另一个类型的函数之前，使用显式类型转换函数。这将有助于 PyCharm 理解预期类型并提供更准确的类型提示。 ```python import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import DataFrame as SparkDataFrame from pandas import DataFrame as PandasDataFrame

   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

   def test_pandas_to_spark(a: PandasDataFrame) -> SparkDataFrame: # 显式转换为 Spark DataFrame return spark.createDataFrame(a)

   def test_spark_to_pandas(b: SparkDataFrame) -> PandasDataFrame: return b.toPandas()

   test_spark_to_pandas(spark.createDataFrame(pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}))) ```

2. MyPy 与存根： 考虑将 MyPy 与 PySpark 存根一起使用，以获得更强大的类型检查。 MyPy 是一个静态类型检查器，可以更深入地分析代码并识别类型不匹配。 PySpark 存根为 PySpark API 提供了类型提示，帮助 MyPy 更有效地理解 PySpark 代码。

3. PyCharm 配置： 确保 PyCharm 已正确配置为使用 PySpark 和相关的类型提示。检查你的项目解释器设置，并验证是否已安装并启用 PySpark 和 pyspark-stubs 包。

注意： 尽管类型提示改进可以提高代码质量和可维护性，但请记住，它们主要用于开发时分析。 Python 仍然是一种动态类型语言，并且在运行时不会强制执行类型提示。