带注释的赋值表达式中出现意外的有效语法

Question

显然（至少对我来说令人惊讶），这是 Python 3.6+ 中完全有效的表达式：

x: 10

这是怎么回事？我使用 ast 模块对其进行了检查并得到以下信息：

[ins] In [1]: ast.parse('x: 10').body
Out[1]: [<_ast.AnnAssign at 0x110ff5be0>]

好的，这是一个带注释的作业。我查了一下grammar reference，发现它对应于这个规则：

annassign: ':' test ['=' test]

这对我来说意义不大。如果它是带注释的 assignment，那么为什么表达式的赋值部分是可选的？如果表达式的赋值部分不存在，这可能意味着什么？真的不是st运行ge吗？

annasign节点仅在一条规则中被引用：

expr_stmt: testlist_star_expr (annassign | augassign (yield_expr|testlist) |
                     ('=' (yield_expr|testlist_star_expr))*)

在该级别的每个其他可能的投影中，需要某种赋值表达式（augassign 是类似于 += 的标记）。那么为什么 annassign 是可选的？

我想这可能是一个裸名表达式的注释版本（即 x），但它确实很令人困惑。我不太熟悉那里的静态类型检查器，但它们可以使用这样的注释吗？

这很可能是故意的，但它看起来像是一个错误。这有点问题，因为可以编写语法上有效但完全没有意义的代码，如下所示：

a = 1
b = 2
c: 3 # see what I did there? oops!
d = 4

我最近在自己的代码中犯了一个类似的错误，当时我将 dict 表示形式转换为单独的变量，并且只有在 Python 中的测试管道运行时才被发现3.5环境又制作了一个SyntaxError.

无论如何，我主要只是对意图感到好奇，但如果发现我发现了一个实际的语法错误，我也会非常兴奋。

Answer 1

出于解析器的原因，它被归类为带注释的作业。如果有单独的 annotation 和 annassign 规则，Python 的 LL(1) 解析器在看到冒号时将无法判断它应该解析哪一个。

Unexpected valid syntax in annotated assignment expression