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typing 模块是自 Python 3.5 版本引入的标准库模块，用于支持类型提示（Type Hints）或类型注解。
核心目的是让开发者能够在代码中明确地标注变量、函数参数和返回值的预期类型，从而提高代码的可读性、可维护性，并借助第三方静态类型检查工具（如 mypy、pyright）在开发阶段发现潜在的类型错误
Python 运行时不会强制执行这些类型注解，它们主要服务于开发工具和静态分析器，不会改变 Python 作为动态类型语言的本质特性。
最基本的用法是使用 Python 内置类型（如 int, str, list）进行标注。
如下示例：在函数 greeting 中，参数 name 被注解为 str 类型，返回值也被注解为 str 类型
# 变量注解
name: str = "Alice"
age: int = 30
# 函数参数与返回值注解
def greeting(name: str) -> str:
return 'Hello ' + name
对于列表、字典等容器，typing 模块提供了泛型注解，以指明容器内元素的类型。
from typing import List, Dict, Tuple, Set, Optional, Union
# 指明列表元素为整数
numbers: List[int] = [1, 2, 3]
# 指明字典键为字符串，值为浮点数
scores: Dict[str, float] = {"Alice": 95.5, "Bob": 88.0}
# 指明元组每个位置的类型
point: Tuple[float, float, str] = (10.5, 20.3, "origin")
# 指明集合元素类型
unique_numbers: Set[int] = {1, 2, 3}
# Union: 表示可以是多种类型之一
def process_value(value: Union[int, str]) -> None:
if isinstance(value, int):
print(f"整数: {value}")
else:
print(f"字符串: {value}")
# Optional: 表示可以是某种类型或 None，等价于 Union[Type, None]
def find_user(user_id: int) -> Optional[str]:
users = {1: "Alice", 2: "Bob"}
return users.get(user_id) # 可能返回 str 或 None
Python 3.10 可以使用 | 操作符代替 Union。例如，int | str 等价于 Union[int, str]
对于复杂的类型注解，可以创建类型别名来简化代码，提高可读性。
from typing import List, Tuple
# 将 List[float] 定义为 Vector 别名
Vector = List[float]
def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
return [scalar * num for num in vector]
# 使用别名
new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
泛型允许编写与特定类型无关的通用代码。通过 TypeVar 定义类型变量，结合 Generic 基类来创建泛型类。
from typing import TypeVar, Generic, List
T = TypeVar('T') # 声明一个类型变量 T
class Stack(Generic[T]):
def __init__(self) -> None:
self.items: List[T] = []
def push(self, item: T) -> None:
self.items.append(item)
def pop(self) -> T:
return self.items.pop()
# 使用泛型类
int_stack: Stack[int] = Stack()
int_stack.push(1)
print(int_stack.pop()) # 输出: 1
str_stack: Stack[str] = Stack()
str_stack.push("hello")
Any 是一种特殊的类型，静态类型检查器会认为所有类型都与 Any 兼容，Any 也与所有类型兼容。
from typing import Any
def process_any(value: Any) -> Any:
# 可以对 value 进行任何操作，类型检查器不会报错
return value
NewType 用于创建与原类型在逻辑上不同、但在运行时等价的新类型，有助于静态类型检查器捕捉逻辑错误。
from typing import NewType
# 创建 UserId 类型，本质仍是 int
UserId = NewType('UserId', int)
some_id = UserId(524313)
def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
...
# 类型检查通过
user_a = get_user_name(UserId(42351))
# 类型检查失败：int 不能直接当作 UserId
user_b = get_user_name(-1)
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