# `typing` — Support for type hints

Added in version 3.5.

Source code: Lib/typing.py

Nota

The Python runtime does not enforce function and variable type annotations. They can be used by third party tools such as type checkers, IDEs, linters, etc.

This module provides runtime support for type hints.

Consider the function below:

    def surface_area_of_cube(edge_length: float) -> str:
        return f"The surface area of the cube is {6 * edge_length ** 2}."

The function `surface_area_of_cube` takes an argument expected to be an instance of `float`, as indicated by the type hint `edge_length: float`. The function is expected to return an instance of `str`, as indicated by the `-> str` hint.

While type hints can be simple classes like `float` or `str`, they can also be more complex. The `typing` module provides a vocabulary of more advanced type hints.

New features are frequently added to the `typing` module. The typing_extensions package provides backports of these new features to older versions of Python.

Ver también

Typing cheat sheet

  Una visión general de los indicadores de tipo (hospedado por mypy docs, en inglés.)

Type System Reference section of the mypy docs

  El sistema de tipos de Python es estandarizado por medio de las PEPs, así que esta referencia debe aplicarse a la mayoría de validadores de tipo de Python. (Algunas partes pueden referirse específicamente a mypy.)

Static Typing with Python

  Documentación independiente del validador de tipos escrita por la comunidad que detalla las características del sistema de tipos, herramientas útiles relacionadas con el tipado y mejores prácticas.

## Specification for the Python Type System

The canonical, up-to-date specification of the Python type system can be found at Specification for the Python type system.

## Alias de tipo

Un alias de tipo se define usando la declaración `type`, el cual crea una instancia de `TypeAliasType`. En este ejemplo, `Vector` y `list[float]` serán tratados de manera equivalente a los validadores de tipo estático:

    type Vector = list[float]

    def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
        return [scalar * num for num in vector]

    # passes type checking; a list of floats qualifies as a Vector.
    new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

Los alias de tipo son útiles para simplificar firmas de tipo complejas. Por ejemplo:

    from collections.abc import Sequence

    type ConnectionOptions = dict[str, str]
    type Address = tuple[str, int]
    type Server = tuple[Address, ConnectionOptions]

    def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None:
        ...

    # The static type checker will treat the previous type signature as
    # being exactly equivalent to this one.
    def broadcast_message(
        message: str,
        servers: Sequence[tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]]
    ) -> None:
        ...

La declaración `type` es nueva en Python 3.12. Para compatibilidad con versiones anteriores, los alias de tipo también se pueden crear mediante una asignación simple.:

    Vector = list[float]

O marcarse con `TypeAlias` para dejar explícito que se trata de un alias de tipo, no de una asignación de variable normal:

    from typing import TypeAlias

    Vector: TypeAlias = list[float]

## NewType

Use la clase auxiliar `NewType` para crear tipos distintos:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)
    some_id = UserId(524313)

El validador estático de tipos tratará el nuevo tipo como si fuera una subclase del tipo original. Esto es útil para capturar errores lógicos:

    def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
        ...

    # passes type checking
    user_a = get_user_name(UserId(42351))

    # fails type checking; an int is not a UserId
    user_b = get_user_name(-1)

Se pueden realizar todas las operaciones de `int` en una variable de tipo `UserId`, pero el resultado siempre será de tipo `int`. Esto permite pasar un `UserId` allí donde se espere un `int`, pero evitará la creación accidental de un `UserId` de manera incorrecta:

    # 'output' is of type 'int', not 'UserId'
    output = UserId(23413) + UserId(54341)

Tenga en cuenta que estas validaciones solo las aplica el validador de tipo estático. En tiempo de ejecución, la declaración `Derived = NewType('Derived', Base)` hará que `Derived` sea una clase que retorna inmediatamente cualquier parámetro que le pase. Eso significa que la expresión `Derived(some_value)` no crea una nueva clase ni introduce mucha sobrecarga más allá de la de una llamada de función regular.

Más concretamente, la expresión `some_value is Derived(some_value)` será siempre verdadera en tiempo de ejecución.

No es válido crear un subtipo de `Derived`:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    # Fails at runtime and does not pass type checking
    class AdminUserId(UserId): pass

Sin embargo, es posible crear un `NewType` basado en un `NewType` “derivado”:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

y la comprobación de tipo para `ProUserId` funcionará como se espera.

Véase PEP 484 para más detalle.

Nota

Recuerde que el uso de alias de tipo implica que los dos tipos son equivalentes entre sí. Haciendo `type Alias = Original` provocará que el validador estático de tipos trate `Alias` como algo exactamente equivalente a `Original` en todos los casos. Esto es útil para cuando se quiera simplificar indicadores de tipo complejos.

En cambio, `NewType` declara un tipo que es subtipo de otro. Haciendo `Derived = NewType('Derived', Original)` hará que el Validador estático de tipos trate `Derived` como una subclase de `Original`, lo que implica que un valor de tipo `Original` no puede ser usado allí donde se espere un valor de tipo `Derived`. Esto es útil para prevenir errores lógicos con un coste de ejecución mínimo.

Added in version 3.5.2.

Distinto en la versión 3.10: `NewType` es ahora una clase en lugar de una función. Existe un costo de tiempo de ejecución adicional cuando se llama a `NewType` a través de una función normal.

Distinto en la versión 3.11: El rendimiento al llamar `NewType` ha sido restaurado a su nivel en Python 3.9.

## Anotaciones en objetos invocables

Functions – or other callable objects – can be annotated using `collections.abc.Callable` or deprecated `typing.Callable`. `Callable[[int], str]` signifies a function that takes a single parameter of type `int` and returns a `str`.

Por ejemplo:

    from collections.abc import Callable, Awaitable

    def feeder(get_next_item: Callable[[], str]) -> None:
        ...  # Body

    def async_query(on_success: Callable[[int], None],
                    on_error: Callable[[int, Exception], None]) -> None:
        ...  # Body

    async def on_update(value: str) -> None:
        ...  # Body

    callback: Callable[[str], Awaitable[None]] = on_update

The subscription syntax must always be used with exactly two values: the argument list and the return type. The argument list must be a list of types, a `ParamSpec`, `Concatenate`, or an ellipsis (`...`). The return type must be a single type.

Si se proporciona una elipsis como lista de argumentos, indica que sería aceptable un invocable con cualquier lista de parámetros arbitraria:

    def concat(x: str, y: str) -> str:
        return x + y

    x: Callable[..., str]
    x = str     # OK
    x = concat  # Also OK

`Callable` cannot express complex signatures such as functions that take a variadic number of arguments, overloaded functions, or functions that have keyword-only parameters. However, these signatures can be expressed by defining a `Protocol` class with a `__call__()` method:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import Protocol

    class Combiner(Protocol):
        def __call__(self, *vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]: ...

    def batch_proc(data: Iterable[bytes], cb_results: Combiner) -> bytes:
        for item in data:
            ...

    def good_cb(*vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]:
        ...
    def bad_cb(*vals: bytes, maxitems: int | None) -> list[bytes]:
        ...

    batch_proc([], good_cb)  # OK
    batch_proc([], bad_cb)   # Error! Argument 2 has incompatible type because of
                             # different name and kind in the callback

Los invocables que toman otros invocables como argumentos pueden indicar que sus tipos de parámetros dependen unos de otros utilizando `ParamSpec`. Además, si ese invocable agrega o elimina argumentos de otros invocables, se puede utilizar el operador `Concatenate`. Toman la forma `Callable[ParamSpecVariable, ReturnType]` y `Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType]` respectivamente.

Distinto en la versión 3.10: `Callable` ahora es compatible con `ParamSpec` y `Concatenate`. Consulte PEP 612 para obtener más información.

Ver también

La documentación de `ParamSpec` y `Concatenate` proporciona ejemplos de uso en `Callable`.

## Genéricos

Dado que la información de tipo sobre los objetos guardados en contenedores no se puede inferir estáticamente de manera genérica, muchas clases de contenedor en la biblioteca estándar admiten suscripción para indicar los tipos esperados de elementos de contenedor.

    from collections.abc import Mapping, Sequence

    class Employee: ...

    # Sequence[Employee] indicates that all elements in the sequence
    # must be instances of "Employee".
    # Mapping[str, str] indicates that all keys and all values in the mapping
    # must be strings.
    def notify_by_email(employees: Sequence[Employee],
                        overrides: Mapping[str, str]) -> None: ...

Funciones y clases genéricas pueden ser parametrizadas usando type parameter syntax:

    from collections.abc import Sequence

    def first[T](l: Sequence[T]) -> T:  # Function is generic over the TypeVar "T"
        return l[0]

O utilizando directamente la fábrica `TypeVar`:

    from collections.abc import Sequence
    from typing import TypeVar

    U = TypeVar('U')                  # Declare type variable "U"

    def second(l: Sequence[U]) -> U:  # Function is generic over the TypeVar "U"
        return l[1]

Distinto en la versión 3.12: El soporte sintáctico para genéricos es nuevo en Python 3.12.

## Anotaciones en tuplas

En la mayoría de los contenedores de Python, el sistema de tipado supone que todos los elementos del contenedor serán del mismo tipo. Por ejemplo:

    from collections.abc import Mapping

    # Type checker will infer that all elements in ``x`` are meant to be ints
    x: list[int] = []

    # Type checker error: ``list`` only accepts a single type argument:
    y: list[int, str] = [1, 'foo']

    # Type checker will infer that all keys in ``z`` are meant to be strings,
    # and that all values in ``z`` are meant to be either strings or ints
    z: Mapping[str, str | int] = {}

`list` solo acepta un argumento de tipo, por lo que un validador de tipos emitiría un error en la asignación `y` anterior. De manera similar, `Mapping` solo acepta dos argumentos de tipo: el primero indica el tipo de las claves y el segundo indica el tipo de los valores.

Sin embargo, a diferencia de la mayoría de los demás contenedores de Python, es común en el código idiomático de Python que las tuplas tengan elementos que no sean todos del mismo tipo. Por este motivo, las tuplas son un caso especial en el sistema de tipado de Python. `tuple` acepta cualquier número de argumentos de tipo:

    # OK: ``x`` is assigned to a tuple of length 1 where the sole element is an int
    x: tuple[int] = (5,)

    # OK: ``y`` is assigned to a tuple of length 2;
    # element 1 is an int, element 2 is a str
    y: tuple[int, str] = (5, "foo")

    # Error: the type annotation indicates a tuple of length 1,
    # but ``z`` has been assigned to a tuple of length 3
    z: tuple[int] = (1, 2, 3)

To denote a tuple which could be of any length, and in which all elements are of the same type `T`, use the literal ellipsis `...`: `tuple[T, ...]`. To denote an empty tuple, use `tuple[()]`. Using plain `tuple` as an annotation is equivalent to using `tuple[Any, ...]`:

    x: tuple[int, ...] = (1, 2)
    # These reassignments are OK: ``tuple[int, ...]`` indicates x can be of any length
    x = (1, 2, 3)
    x = ()
    # This reassignment is an error: all elements in ``x`` must be ints
    x = ("foo", "bar")

    # ``y`` can only ever be assigned to an empty tuple
    y: tuple[()] = ()

    z: tuple = ("foo", "bar")
    # These reassignments are OK: plain ``tuple`` is equivalent to ``tuple[Any, ...]``
    z = (1, 2, 3)
    z = ()

## El tipo de objetos de clase

A variable annotated with `C` may accept a value of type `C`. In contrast, a variable annotated with `type[C]` (or deprecated `typing.Type[C]`) may accept values that are classes themselves – specifically, it will accept the class object of `C`. For example:

    a = 3         # Has type ``int``
    b = int       # Has type ``type[int]``
    c = type(a)   # Also has type ``type[int]``

Tenga en cuenta que `type[C]` es covariante:

    class User: ...
    class ProUser(User): ...
    class TeamUser(User): ...

    def make_new_user(user_class: type[User]) -> User:
        # ...
        return user_class()

    make_new_user(User)      # OK
    make_new_user(ProUser)   # Also OK: ``type[ProUser]`` is a subtype of ``type[User]``
    make_new_user(TeamUser)  # Still fine
    make_new_user(User())    # Error: expected ``type[User]`` but got ``User``
    make_new_user(int)       # Error: ``type[int]`` is not a subtype of ``type[User]``

Los únicos parámetros legales para `type` son las clases, `Any`, variables de tipo y uniones de cualquiera de estos tipos. Por ejemplo:

    def new_non_team_user(user_class: type[BasicUser | ProUser]): ...

    new_non_team_user(BasicUser)  # OK
    new_non_team_user(ProUser)    # OK
    new_non_team_user(TeamUser)   # Error: ``type[TeamUser]`` is not a subtype
                                  # of ``type[BasicUser | ProUser]``
    new_non_team_user(User)       # Also an error

`type[Any]` es equivalente a `type`, que es la raíz de la jerarquía de metaclases de Python.

## Annotating generators and coroutines

A generator can be annotated using the generic type `Generator[YieldType, SendType, ReturnType]`. For example:

    def echo_round() -> Generator[int, float, str]:
        sent = yield 0
        while sent >= 0:
            sent = yield round(sent)
        return 'Done'

Note that unlike many other generic classes in the standard library, the `SendType` of `Generator` behaves contravariantly, not covariantly or invariantly.

The `SendType` and `ReturnType` parameters default to `None`:

    def infinite_stream(start: int) -> Generator[int]:
        while True:
            yield start
            start += 1

It is also possible to set these types explicitly:

    def infinite_stream(start: int) -> Generator[int, None, None]:
        while True:
            yield start
            start += 1

Simple generators that only ever yield values can also be annotated as having a return type of either `Iterable[YieldType]` or `Iterator[YieldType]`:

    def infinite_stream(start: int) -> Iterator[int]:
        while True:
            yield start
            start += 1

Async generators are handled in a similar fashion, but don’t expect a `ReturnType` type argument (`AsyncGenerator[YieldType, SendType]`). The `SendType` argument defaults to `None`, so the following definitions are equivalent:

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncGenerator[int]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncGenerator[int, None]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

As in the synchronous case, `AsyncIterable[YieldType]` and `AsyncIterator[YieldType]` are available as well:

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncIterator[int]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

Coroutines can be annotated using `Coroutine[YieldType, SendType, ReturnType]`. Generic arguments correspond to those of `Generator`, for example:

    from collections.abc import Coroutine
    c: Coroutine[list[str], str, int]  # Some coroutine defined elsewhere
    x = c.send('hi')                   # Inferred type of 'x' is list[str]
    async def bar() -> None:
        y = await c                    # Inferred type of 'y' is int

## Tipos genéricos definidos por el usuario

Una clase definida por el usuario puede ser definida como una clase genérica.

    from logging import Logger

    class LoggedVar[T]:
        def __init__(self, value: T, name: str, logger: Logger) -> None:
            self.name = name
            self.logger = logger
            self.value = value

        def set(self, new: T) -> None:
            self.log('Set ' + repr(self.value))
            self.value = new

        def get(self) -> T:
            self.log('Get ' + repr(self.value))
            return self.value

        def log(self, message: str) -> None:
            self.logger.info('%s: %s', self.name, message)

This syntax indicates that the class `LoggedVar` is parameterised around a single type variable `T` . This also makes `T` valid as a type within the class body.

Las clases genéricas heredan implícitamente de `Generic`. Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, también es posible heredar explícitamente de `Generic` para indicar una clase genérica:

    from typing import TypeVar, Generic

    T = TypeVar('T')

    class LoggedVar(Generic[T]):
        ...

Las clases genéricas tienen métodos `__class_getitem__()`, lo que significa que se pueden parametrizar en tiempo de ejecución (por ejemplo, `LoggedVar[int]` a continuación):

    from collections.abc import Iterable

    def zero_all_vars(vars: Iterable[LoggedVar[int]]) -> None:
        for var in vars:
            var.set(0)

Un tipo genérico puede tener un numero cualquiera de variables de tipo. Se permiten todas las variaciones de `TypeVar` para ser usadas como parámetros de un tipo genérico:

    from typing import TypeVar, Generic, Sequence

    class WeirdTrio[T, B: Sequence[bytes], S: (int, str)]:
        ...

    OldT = TypeVar('OldT', contravariant=True)
    OldB = TypeVar('OldB', bound=Sequence[bytes], covariant=True)
    OldS = TypeVar('OldS', int, str)

    class OldWeirdTrio(Generic[OldT, OldB, OldS]):
        ...

Cada argumento de variable de tipo de `Generic` debe ser distinto. Por lo tanto, esto no es válido:

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

    class Pair[M, M]:  # SyntaxError
        ...

    T = TypeVar('T')

    class Pair(Generic[T, T]):   # INVALID
        ...

Las clases genéricas también pueden heredar de otras clases:

    from collections.abc import Sized

    class LinkedList[T](Sized):
        ...

Al heredar de clases genéricas, algunos parámetros de tipo podrían ser fijos:

    from collections.abc import Mapping

    class MyDict[T](Mapping[str, T]):
        ...

En este caso `MyDict` tiene un solo parámetro, `T`.

El uso de una clase genérica sin especificar parámetros de tipo supone `Any` para cada posición. En el siguiente ejemplo, `MyIterable` no es genérico, sino que hereda implícitamente de `Iterable[Any]`:

    from collections.abc import Iterable

    class MyIterable(Iterable): # Same as Iterable[Any]
        ...

También se admiten alias de tipos genéricos definidos por el usuario. Ejemplos:

    from collections.abc import Iterable

    type Response[S] = Iterable[S] | int

    # Return type here is same as Iterable[str] | int
    def response(query: str) -> Response[str]:
        ...

    type Vec[T] = Iterable[tuple[T, T]]

    def inproduct[T: (int, float, complex)](v: Vec[T]) -> T: # Same as Iterable[tuple[T, T]]
        return sum(x*y for x, y in v)

Para compatibilidad con versiones anteriores, también se pueden crear alias de tipos genéricos mediante una asignación simple:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import TypeVar

    S = TypeVar("S")
    Response = Iterable[S] | int

Distinto en la versión 3.7: `Generic` ya no posee una metaclase personalizable.

Distinto en la versión 3.12: La compatibilidad sintáctica con genéricos y alias de tipo es una novedad en la versión 3.12. Antes, las clases genéricas debían heredar explícitamente de `Generic` o contener una variable de tipo en una de sus bases.

User-defined generics for parameter expressions are also supported via parameter specification variables in the form `[**P]`. The behavior is consistent with type variables” described above as parameter specification variables are treated by the `typing` module as a specialized type variable. The one exception to this is that a list of types can be used to substitute a `ParamSpec`:

    >>> class Z[T, **P]: ...  # T is a TypeVar; P is a ParamSpec
    ...
    >>> Z[int, [dict, float]]
    __main__.Z[int, [dict, float]]

También se pueden crear clases genéricas sobre `ParamSpec` utilizando herencia explícita de `Generic`. En este caso, no se utiliza `**`:

    from typing import ParamSpec, Generic

    P = ParamSpec('P')

    class Z(Generic[P]):
        ...

Otra diferencia entre `TypeVar` y `ParamSpec` es que una variable genérica con una sola especificación de parámetros aceptará listas de parámetros en los formatos `X[[Type1, Type2, ...]]` y también `X[Type1, Type2, ...]` por razones estéticas. Internamente, el último se convierte al primero, por lo que los siguientes son equivalentes:

    >>> class X[**P]: ...
    ...
    >>> X[int, str]
    __main__.X[[int, str]]
    >>> X[[int, str]]
    __main__.X[[int, str]]

Tenga en cuenta que los genéricos con `ParamSpec` pueden no tener `__parameters__` correctos después de la sustitución en algunos casos porque están destinados principalmente a la verificación de tipos estáticos.

Distinto en la versión 3.10: `Generic` ahora se puede parametrizar sobre expresiones de parámetros. Consulte `ParamSpec` y PEP 612 para obtener más detalles.

A user-defined generic class can have ABCs as base classes without a metaclass conflict. Generic metaclasses are not supported. The outcome of parameterizing generics is cached, and most types in the `typing` module are hashable and comparable for equality.

## El tipo `Any`

Un caso especial de tipo es `Any`. Un Validador estático de tipos tratará cualquier tipo como compatible con `Any`, y `Any` como compatible con todos los tipos.

Esto significa que es posible realizar cualquier operación o llamada a un método en un valor de tipo `Any` y asignarlo a cualquier variable:

    from typing import Any

    a: Any = None
    a = []          # OK
    a = 2           # OK

    s: str = ''
    s = a           # OK

    def foo(item: Any) -> int:
        # Passes type checking; 'item' could be any type,
        # and that type might have a 'bar' method
        item.bar()
        ...

Nótese que no se realiza comprobación de tipo cuando se asigna un valor de tipo `Any` a un tipo más preciso. Por ejemplo, el Validador estático de tipos no reportó ningún error cuando se asignó `a` a `s`, aún cuando se declaró `s` como de tipo `str` y recibió un valor `int` en tiempo de ejecución!

Además, todas las funciones sin un tipo de retorno o tipos en los parámetros serán asignadas implícitamente a `Any` por defecto:

    def legacy_parser(text):
        ...
        return data

    # A static type checker will treat the above
    # as having the same signature as:
    def legacy_parser(text: Any) -> Any:
        ...
        return data

Este comportamiento permite que `Any` sea usado como una vía de escape cuando es necesario mezclar código tipado estática y dinámicamente.

Compárese el comportamiento de `Any` con el de `object`. De manera similar a `Any`, todo tipo es un subtipo de `object`. Sin embargo, en oposición a `Any`, lo contrario no es cierto: `object` no es un subtipo de ningún otro tipo.

Esto implica que cuando el tipo de un valor es `object`, un validador de tipos rechazará prácticamente todas las operaciones con él, y al asignarlo a una variable (o usarlo como valor de retorno) de un tipo más preciso será un error de tipo. Por ejemplo:

    def hash_a(item: object) -> int:
        # Fails type checking; an object does not have a 'magic' method.
        item.magic()
        ...

    def hash_b(item: Any) -> int:
        # Passes type checking
        item.magic()
        ...

    # Passes type checking, since ints and strs are subclasses of object
    hash_a(42)
    hash_a("foo")

    # Passes type checking, since Any is compatible with all types
    hash_b(42)
    hash_b("foo")

Úsese `object` para indicar que un valor puede ser de cualquier tipo de manera segura. Úsese `Any` para indicar que un valor es de tipado dinámico.

## Subtipado nominal vs estructural

Inicialmente, el PEP 484 definió el uso de subtipado nominal para el sistema de tipado estático de Python. Esto implica que una clase `A` será permitida allí donde se espere una clase `B` si y solo si `A` es una subclase de `B`.

Este requisito también se aplicaba anteriormente a clases base abstractas (ABC), tales como `Iterable`. El problema con esta estrategia es que una clase debía de ser marcada explícitamente para proporcionar esta funcionalidad, lo que resulta poco pythónico (idiomático) y poco ajustado a lo que uno normalmente haría en un código Python tipado dinámicamente. Por ejemplo, esto sí se ajusta al PEP 484:

    from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator

    class Bucket(Sized, Iterable[int]):
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

El PEP 544 permite resolver este problema al permitir escribir el código anterior sin una clase base explícita en la definición de la clase, permitiendo que el Validador estático de tipo considere implícitamente que `Bucket` es un subtipo tanto de `Sized` como de `Iterable[int]`. Esto se conoce como tipado estructural (o duck-typing estático):

    from collections.abc import Iterator, Iterable

    class Bucket:  # Note: no base classes
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

    def collect(items: Iterable[int]) -> int: ...
    result = collect(Bucket())  # Passes type check

Asimismo, creando subclases de la clase especial `Protocol`, el usuario puede definir nuevos protocolos personalizados y beneficiarse del tipado estructural (véanse los ejemplos de abajo).

## Contenido del módulo

El módulo `typing` define las siguientes clases, funciones y decoradores.

### Primitivos especiales de tipado

#### Tipos especiales

Estos pueden ser usados como tipos en anotaciones. No soportan suscripción usando `[]`.

typing.Any

  Tipo especial que indica un tipo sin restricciones.

  - Todos los tipos son compatibles con `Any`.

  - `Any` es compatible con todos los tipos.

  Distinto en la versión 3.11: Ahora es posible utilizar `Any` como una clase base. Esto puede ser útil para evitar errores del validador de tipos con clases que pueden hacer uso del duck typing en cualquier punto, o que sean altamente dinámicas.

typing.AnyStr

  Una variables de tipo restringida.

  Definición:

      AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)

  `AnyStr` está pensado para ser utilizado por funciones que pueden aceptar argumentos `str` o `bytes` pero que no puedan permitir que los dos se mezclen.

  Por ejemplo:

      def concat(a: AnyStr, b: AnyStr) -> AnyStr:
          return a + b

      concat("foo", "bar")    # OK, output has type 'str'
      concat(b"foo", b"bar")  # OK, output has type 'bytes'
      concat("foo", b"bar")   # Error, cannot mix str and bytes

  Tenga en cuenta que, a pesar de su nombre, `AnyStr` no tiene nada que ver con el tipo `Any`, ni significa “cualquier cadena de caracteres”. En particular, `AnyStr` y `str | bytes` son diferentes entre sí y tienen diferentes casos de uso:

      # Invalid use of AnyStr:
      # The type variable is used only once in the function signature,
      # so cannot be "solved" by the type checker
      def greet_bad(cond: bool) -> AnyStr:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

      # The better way of annotating this function:
      def greet_proper(cond: bool) -> str | bytes:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

  Deprecated since version 3.13, will be removed in version 3.18: Deprecated in favor of the new type parameter syntax. Use `class A[T: (str, bytes)]: ...` instead of importing `AnyStr`. See PEP 695 for more details.

  In Python 3.16, `AnyStr` will be removed from `typing.__all__`, and deprecation warnings will be emitted at runtime when it is accessed or imported from `typing`. `AnyStr` will be removed from `typing` in Python 3.18.

typing.LiteralString

  Tipo especial que incluye sólo cadenas de caracteres literales.

  Cualquier cadena de caracteres literal es compatible con `LiteralString`, al igual que cualquier otro `LiteralString`. Sin embargo, un objeto cuyo tipo sea simplemente `str` no lo es. Una cadena de caracteres creada mediante la composición de objetos cuyo tipo sea `LiteralString` también es aceptable como `LiteralString`.

  Por ejemplo:

      def run_query(sql: LiteralString) -> None:
          ...

      def caller(arbitrary_string: str, literal_string: LiteralString) -> None:
          run_query("SELECT * FROM students")  # OK
          run_query(literal_string)  # OK
          run_query("SELECT * FROM " + literal_string)  # OK
          run_query(arbitrary_string)  # type checker error
          run_query(  # type checker error
              f"SELECT * FROM students WHERE name = {arbitrary_string}"
          )

  `LiteralString` es útil para API sensibles en las que cadenas de caracteres arbitrarias generadas por el usuario podrían generar problemas. Por ejemplo, los dos casos anteriores que generan errores de verificación de tipos podrían ser vulnerables a un ataque de inyección SQL.

  Véase PEP 675 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.Never
typing.NoReturn

  `Never` and `NoReturn` represent the bottom type, a type that has no members.

  They can be used to indicate that a function never returns, such as `sys.exit()`:

      from typing import Never  # or NoReturn

      def stop() -> Never:
          raise RuntimeError('no way')

  Or to define a function that should never be called, as there are no valid arguments, such as `assert_never()`:

      from typing import Never  # or NoReturn

      def never_call_me(arg: Never) -> None:
          pass

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          never_call_me(arg)  # type checker error
          match arg:
              case int():
                  print("It's an int")
              case str():
                  print("It's a str")
              case _:
                  never_call_me(arg)  # OK, arg is of type Never (or NoReturn)

  `Never` and `NoReturn` have the same meaning in the type system and static type checkers treat both equivalently.

  Added in version 3.6.2: Added `NoReturn`.

  Added in version 3.11: Added `Never`.

typing.Self

  Tipo especial que representa la clase capturada actual.

  Por ejemplo:

      from typing import Self, reveal_type

      class Foo:
          def return_self(self) -> Self:
              ...
              return self

      class SubclassOfFoo(Foo): pass

      reveal_type(Foo().return_self())  # Revealed type is "Foo"
      reveal_type(SubclassOfFoo().return_self())  # Revealed type is "SubclassOfFoo"

  Esta anotación es semánticamente equivalente a lo siguiente, aunque de una manera más sucinta:

      from typing import TypeVar

      Self = TypeVar("Self", bound="Foo")

      class Foo:
          def return_self(self: Self) -> Self:
              ...
              return self

  En general, si algo devuelve `self`, como en los ejemplos anteriores, se debe utilizar `Self` en la anotación del retorno. Si `Foo.return_self` se anotó como que devuelve `”Foo”`, entonces el validador de tipos inferiría que el objeto devuelto desde `SubclassOfFoo.return_self` es del tipo `Foo` en lugar de `SubclassOfFoo`.

  Otros casos de uso comunes incluyen:

  - `classmethod` usados como constructores alternativos y retornan instancias del parámetro `cls`.

  - Anotar un método `__enter__()` que retorna self.

  No debe utilizar `Self` como anotación de retorno si no se garantiza que el método devuelva una instancia de una subclase cuando la clase sea heredada:

      class Eggs:
          # Self would be an incorrect return annotation here,
          # as the object returned is always an instance of Eggs,
          # even in subclasses
          def returns_eggs(self) -> "Eggs":
              return Eggs()

  Véase PEP 673 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.TypeAlias

  Anotación especial para declarar explícitamente un alias de tipo.

  Por ejemplo:

      from typing import TypeAlias

      Factors: TypeAlias = list[int]

  `TypeAlias` es particularmente útil en versiones anteriores de Python para anotar alias que utilizan referencias para versiones posteriores, ya que puede ser difícil para los validadores de tipos distinguirlos de las asignaciones de variables normales:

      from typing import Generic, TypeAlias, TypeVar

      T = TypeVar("T")

      # "Box" does not exist yet,
      # so we have to use quotes for the forward reference on Python <3.12.
      # Using ``TypeAlias`` tells the type checker that this is a type alias declaration,
      # not a variable assignment to a string.
      BoxOfStrings: TypeAlias = "Box[str]"

      class Box(Generic[T]):
          @classmethod
          def make_box_of_strings(cls) -> BoxOfStrings: ...

  Ver PEP 613 para más detalle.

  Added in version 3.10.

  Obsoleto desde la versión 3.12: `TypeAlias` ha sido descontinuado en favor de la declaración `type`, la cual crea instancias de `TypeAliasType` y que admite de forma nativa referencias de versiones posteriores de Python. Tenga en cuenta que, si bien `TypeAlias` y `TypeAliasType` tienen propósitos similares y tienen nombres similares, son distintos y el último no es el tipo del primero. La eliminación de `TypeAlias` no está prevista actualmente, pero se recomienda a los usuarios que migren a las declaraciones `type`.

#### Formas especiales

Estos se pueden utilizar como tipos en anotaciones. Todos admiten la suscripción mediante `[]`, pero cada uno tiene una sintaxis única.

class typing.Union

  Tipo de unión; `Union[X, Y]` es equivalente a `X | Y` y significa X o Y.

  Para definir una unión, use p. ej. `Union[int, str]` o la abreviatura `int | str`. Se recomienda el uso de la abreviatura. Detalles:

  - Los argumentos deben ser tipos y haber al menos uno.

  - Las uniones de uniones se simplifican (se aplanan), p. ej.:

        Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]

    However, this does not apply to unions referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

        type A = Union[int, str]
        Union[A, float] != Union[int, str, float]

  - Las uniones con un solo argumento se eliminan, p. ej.:

        Union[int] == int  # The constructor actually returns int

  - Argumentos repetidos se omiten, p. ej.:

        Union[int, str, int] == Union[int, str] == int | str

  - Cuando se comparan uniones, el orden de los argumentos se ignoran, p. ej.:

        Union[int, str] == Union[str, int]

  - No es posible crear una subclase o instanciar un `Union`.

  - No es posible escribir `Union[X][Y]`.

  Distinto en la versión 3.7: No elimina subclases explícitas de una unión en tiempo de ejecución.

  Distinto en la versión 3.10: Las uniones ahora se pueden escribir como `X | Y`. Consulte union type expressions.

  Distinto en la versión 3.14: `types.UnionType` is now an alias for `Union`, and both `Union[int, str]` and `int | str` create instances of the same class. To check whether an object is a `Union` at runtime, use `isinstance(obj, Union)`. For compatibility with earlier versions of Python, use `get_origin(obj) is typing.Union or get_origin(obj) is types.UnionType`.

typing.Optional

  `Optional[X]` es equivalente a `X | None` (o `Union[X, None]`).

  Nótese que no es lo mismo que un argumento opcional, que es aquel que tiene un valor por defecto. Un argumento opcional con un valor por defecto no necesita el indicador `Optional` en su anotación de tipo simplemente por que sea opcional. Por ejemplo:

      def foo(arg: int = 0) -> None:
          ...

  Por otro lado, si se permite un valor `None`, es apropiado el uso de `Optional`, independientemente de que sea opcional o no. Por ejemplo:

      def foo(arg: Optional[int] = None) -> None:
          ...

  Distinto en la versión 3.10: Optional ahora se puede escribir como `X | None`. Consulte union type expressions.

typing.Concatenate

  Forma especial para anotar funciones de orden superior.

  `Concatenate` se puede utilizar junto con Callable y `ParamSpec` para anotar un objeto invocable de orden superior que agrega, elimina o transforma parámetros de otro objeto invocable. El uso se realiza en el formato `Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable]`. `Concatenate` actualmente solo es válido cuando se utiliza como primer argumento de un Callable. El último parámetro de `Concatenate` debe ser un `ParamSpec` o elipsis.

  Por ejemplo, para anotar un decorador `with_lock` que proporciona un `threading.Lock` a la función decorada, `Concatenate` puede usarse para indicar que `with_lock` espera un invocable que toma un `Lock` como primer argumento y retorna un invocable con un tipo de firma diferente. En este caso, el `ParamSpec` indica que los tipos de parámetros de los invocables retornados dependen de los tipos de parámetros de los invocables que se pasan en

      from collections.abc import Callable
      from threading import Lock
      from typing import Concatenate

      # Use this lock to ensure that only one thread is executing a function
      # at any time.
      my_lock = Lock()

      def with_lock[**P, R](f: Callable[Concatenate[Lock, P], R]) -> Callable[P, R]:
          '''A type-safe decorator which provides a lock.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
              # Provide the lock as the first argument.
              return f(my_lock, *args, **kwargs)
          return inner

      @with_lock
      def sum_threadsafe(lock: Lock, numbers: list[float]) -> float:
          '''Add a list of numbers together in a thread-safe manner.'''
          with lock:
              return sum(numbers)

      # We don't need to pass in the lock ourselves thanks to the decorator.
      sum_threadsafe([1.1, 2.2, 3.3])

  Added in version 3.10.

  Ver también

  - PEP 612 - Variables de especificación de parámetros (el PEP que introdujo `ParamSpec` y `Concatenate`)

  - `ParamSpec`

  - Anotaciones en objetos invocables

typing.Literal

  Tipo especial que solo incluye cadenas literales.

  `Literal` se puede utilizar para indicar a los validadores de tipos que el objeto anotado tiene un valor equivalente a uno de los literales proporcionados.

  Por ejemplo:

      def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]:  # always returns True
          ...

      type Mode = Literal['r', 'rb', 'w', 'wb']
      def open_helper(file: str, mode: Mode) -> str:
          ...

      open_helper('/some/path', 'r')      # Passes type check
      open_helper('/other/path', 'typo')  # Error in type checker

  `Literal[...]` no puede ser derivado. En tiempo de ejecución, se permite un valor arbitrario como argumento de tipo de `Literal[...]`, pero los validadores de tipos pueden imponer sus restricciones. Véase PEP 585 para más detalles sobre tipos literales.

  Additional details:

  - The arguments must be literal values and there must be at least one.

  - Nested `Literal` types are flattened, e.g.:

        assert Literal[Literal[1, 2], 3] == Literal[1, 2, 3]

    However, this does not apply to `Literal` types referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

        type A = Literal[1, 2]
        assert Literal[A, 3] != Literal[1, 2, 3]

  - Argumentos repetidos se omiten, p. ej.:

        assert Literal[1, 2, 1] == Literal[1, 2]

  - When comparing literals, the argument order is ignored, e.g.:

        assert Literal[1, 2] == Literal[2, 1]

  - You cannot subclass or instantiate a `Literal`.

  - You cannot write `Literal[X][Y]`.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.9.1: `Literal` ahora elimina los parámetros duplicados. Las comparaciones de igualdad de los objetos `Literal` ya no dependen del orden. Los objetos `Literal` ahora lanzarán una excepción `TypeError` durante las comparaciones de igualdad si uno de sus parámetros no es hashable.

typing.ClassVar

  Construcción especial para tipado para marcar variables de clase.

  Tal y como introduce PEP 526, una anotación de variable rodeada por ClassVar indica que la intención de un atributo dado es ser usado como variable de clase y que no debería ser modificado en las instancias de esa misma clase. Uso:

      class Starship:
          stats: ClassVar[dict[str, int]] = {} # class variable
          damage: int = 10                     # instance variable

  `ClassVar` solo acepta tipos y no admite más niveles de subíndices.

  `ClassVar` no es un clase en sí misma, y no debe ser usado con `isinstance()` o `issubclass()`. `ClassVar` no modifica el comportamiento de Python en tiempo de ejecución pero puede ser utilizado por validadores de terceros. Por ejemplo, un validador de tipos puede marcar el siguiente código como erróneo:

      enterprise_d = Starship(3000)
      enterprise_d.stats = {} # Error, setting class variable on instance
      Starship.stats = {}     # This is OK

  Added in version 3.5.3.

  Distinto en la versión 3.13: `ClassVar` can now be nested in `Final` and vice versa.

typing.Final

  Construcción de tipado especial para indicar nombres finales a los validadores de tipos.

  Los nombres finales no se pueden reasignar en ningún ámbito. Los nombres finales declarados en ámbitos de clase no se pueden anular en subclases.

  Por ejemplo:

      MAX_SIZE: Final = 9000
      MAX_SIZE += 1  # Error reported by type checker

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

      class FastConnector(Connection):
          TIMEOUT = 1  # Error reported by type checker

  No hay comprobación en tiempo de ejecución para estas propiedades. Véase PEP 591 para más detalles.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.13: `Final` can now be nested in `ClassVar` and vice versa.

typing.Required

  Construcción de tipado especial para marcar una clave `TypedDict` como requerida.

  Esto es útil principalmente para TypedDicts `total=False`. Vea `TypedDict` y PEP 655 para obtener más detalles.

  Added in version 3.11.

typing.NotRequired

  Construcción de tipado especial para marcar una clave `TypedDict` como potencialmente faltante.

  Véase `TypedDict` y PEP 655 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.ReadOnly

  A special typing construct to mark an item of a `TypedDict` as read-only.

  Por ejemplo:

      class Movie(TypedDict):
         title: ReadOnly[str]
         year: int

      def mutate_movie(m: Movie) -> None:
         m["year"] = 1999  # allowed
         m["title"] = "The Matrix"  # typechecker error

  There is no runtime checking for this property.

  See `TypedDict` and PEP 705 for more details.

  Added in version 3.13.

typing.Annotated

  Forma de escritura especial para agregar metadatos específicos del contexto a una anotación.

  Agregue metadatos `x` a un tipo `T` determinado mediante la anotación `Annotated[T, x]`. Los metadatos agregados mediante `Annotated` pueden usarse con herramientas de análisis estático o en tiempo de ejecución. En tiempo de ejecución, los metadatos se almacenan en un atributo `__metadata__`.

  Si una biblioteca o herramienta encuentra una anotación `Annotated[T, x]` y no tiene una lógica especial para los metadatos, debe ignorar los metadatos y simplemente tratar la anotación como `T`. Como tal, `Annotated` puede ser útil para el código que desea usar anotaciones para fines fuera del sistema de tipado estático de Python.

  El uso de `Annotated[T, x]` como anotación aún permite la verificación de tipos estática de `T`, ya que los validadores de tipos simplemente ignorarán los metadatos `x`. De esta manera, `Annotated` difiere del decorador `@no_type_check`, que también se puede usar para agregar anotaciones fuera del alcance del sistema de tipado, pero deshabilita por completo la verificación de tipos para una función o clase.

  The responsibility of how to interpret the metadata lies with the tool or library encountering an `Annotated` annotation. A tool or library encountering an `Annotated` type can scan through the metadata elements to determine if they are of interest (e.g., using `isinstance()`).

  Annotated[<type>, <metadata>]

  A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría utilizar `Annotated` para agregar metadatos a las anotaciones de tipo si estuviera realizando un análisis de rango:

      @dataclass
      class ValueRange:
          lo: int
          hi: int

      T1 = Annotated[int, ValueRange(-10, 5)]
      T2 = Annotated[T1, ValueRange(-20, 3)]

  The first argument to `Annotated` must be a valid type. Multiple metadata elements can be supplied as `Annotated` supports variadic arguments. The order of the metadata elements is preserved and matters for equality checks:

      @dataclass
      class ctype:
           kind: str

      a1 = Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")]
      a2 = Annotated[int, ctype("char"), ValueRange(3, 10)]

      assert a1 != a2  # Order matters

  Depende de la herramienta que consume las anotaciones decidir si el cliente puede agregar varios elementos de metadatos a una anotación y cómo fusionar esas anotaciones.

  Los tipos anidados `Annotated` se aplanan. El orden de los elementos de metadatos comienza con la anotación más interna:

      assert Annotated[Annotated[int, ValueRange(3, 10)], ctype("char")] == Annotated[
          int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
      ]

  However, this does not apply to `Annotated` types referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

      type From3To10[T] = Annotated[T, ValueRange(3, 10)]
      assert Annotated[From3To10[int], ctype("char")] != Annotated[
         int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
      ]

  Los elementos de metadatos duplicados no se eliminan:

      assert Annotated[int, ValueRange(3, 10)] != Annotated[
          int, ValueRange(3, 10), ValueRange(3, 10)
      ]

  `Annotated` se puede utilizar con alias anidados y genéricos:

  >     @dataclass
  >     class MaxLen:
  >         value: int

  >     type Vec[T] = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)]

  >     # When used in a type annotation, a type checker will treat "V" the same as
  >     # ``Annotated[list[tuple[int, int]], MaxLen(10)]``:
  >     type V = Vec[int]

  No se puede utilizar `Annotated` con un `TypeVarTuple` descomprimido:

      type Variadic[*Ts] = Annotated[*Ts, Ann1] = Annotated[T1, T2, T3, ..., Ann1]  # NOT valid

  where `T1`, `T2`, … are `TypeVars`. This is invalid as only one type should be passed to Annotated.

  De forma predeterminada, `get_type_hints()` elimina los metadatos de las anotaciones. Pase `include_extras=True` para conservar los metadatos:

  >     >>> from typing import Annotated, get_type_hints
  >     >>> def func(x: Annotated[int, "metadata"]) -> None: pass
  >     ...
  >     >>> get_type_hints(func)
  >     {'x': <class 'int'>, 'return': <class 'NoneType'>}
  >     >>> get_type_hints(func, include_extras=True)
  >     {'x': typing.Annotated[int, 'metadata'], 'return': <class 'NoneType'>}

  En tiempo de ejecución, los metadatos asociados con un tipo `Annotated` se pueden recuperar a través del atributo `__metadata__`:

  >     >>> from typing import Annotated
  >     >>> X = Annotated[int, "very", "important", "metadata"]
  >     >>> X
  >     typing.Annotated[int, 'very', 'important', 'metadata']
  >     >>> X.__metadata__
  >     ('very', 'important', 'metadata')

  If you want to retrieve the original type wrapped by `Annotated`, use the `__origin__` attribute:

  >     >>> from typing import Annotated, get_origin
  >     >>> Password = Annotated[str, "secret"]
  >     >>> Password.__origin__
  >     <class 'str'>

  Note that using `get_origin()` will return `Annotated` itself:

  >     >>> get_origin(Password)
  >     typing.Annotated

  Ver también

  PEP 593 - Anotaciones flexibles de funciones y variables

    El PEP introduce `Annotated` en la biblioteca estándar.

  Added in version 3.9.

typing.TypeIs

  Special typing construct for marking user-defined type predicate functions.

  `TypeIs` can be used to annotate the return type of a user-defined type predicate function. `TypeIs` only accepts a single type argument. At runtime, functions marked this way should return a boolean and take at least one positional argument.

  `TypeIs` aims to benefit type narrowing – a technique used by static type checkers to determine a more precise type of an expression within a program’s code flow. Usually type narrowing is done by analyzing conditional code flow and applying the narrowing to a block of code. The conditional expression here is sometimes referred to as a «type predicate»:

      def is_str(val: str | float):
          # "isinstance" type predicate
          if isinstance(val, str):
              # Type of ``val`` is narrowed to ``str``
              ...
          else:
              # Else, type of ``val`` is narrowed to ``float``.
              ...

  Sometimes it would be convenient to use a user-defined boolean function as a type predicate. Such a function should use `TypeIs[...]` or `TypeGuard` as its return type to alert static type checkers to this intention. `TypeIs` usually has more intuitive behavior than `TypeGuard`, but it cannot be used when the input and output types are incompatible (e.g., `list[object]` to `list[int]`) or when the function does not return `True` for all instances of the narrowed type.

  Using `-> TypeIs[NarrowedType]` tells the static type checker that for a given function:

  1. El valor de retorno es un booleano.

  2. If the return value is `True`, the type of its argument is the intersection of the argument’s original type and `NarrowedType`.

  3. If the return value is `False`, the type of its argument is narrowed to exclude `NarrowedType`.

  Por ejemplo:

      from typing import assert_type, final, TypeIs

      class Parent: pass
      class Child(Parent): pass
      @final
      class Unrelated: pass

      def is_parent(val: object) -> TypeIs[Parent]:
          return isinstance(val, Parent)

      def run(arg: Child | Unrelated):
          if is_parent(arg):
              # Type of ``arg`` is narrowed to the intersection
              # of ``Parent`` and ``Child``, which is equivalent to
              # ``Child``.
              assert_type(arg, Child)
          else:
              # Type of ``arg`` is narrowed to exclude ``Parent``,
              # so only ``Unrelated`` is left.
              assert_type(arg, Unrelated)

  The type inside `TypeIs` must be consistent with the type of the function’s argument; if it is not, static type checkers will raise an error. An incorrectly written `TypeIs` function can lead to unsound behavior in the type system; it is the user’s responsibility to write such functions in a type-safe manner.

  If a `TypeIs` function is a class or instance method, then the type in `TypeIs` maps to the type of the second parameter (after `cls` or `self`).

  In short, the form `def foo(arg: TypeA) -> TypeIs[TypeB]: ...`, means that if `foo(arg)` returns `True`, then `arg` is an instance of `TypeB`, and if it returns `False`, it is not an instance of `TypeB`.

  `TypeIs` also works with type variables. For more information, see PEP 742 (Narrowing types with `TypeIs`).

  Added in version 3.13.

typing.TypeGuard

  Special typing construct for marking user-defined type predicate functions.

  Type predicate functions are user-defined functions that return whether their argument is an instance of a particular type. `TypeGuard` works similarly to `TypeIs`, but has subtly different effects on type checking behavior (see below).

  El uso de `-> TypeGuard` le dice al validador de tipo estático que para una función determinada:

  1. El valor de retorno es un booleano.

  2. Si el valor de retorno es `True`, el tipo de su argumento es el tipo dentro de `TypeGuard`.

  `TypeGuard` también funciona con variables de tipo. Véase PEP 647 para más detalles.

  Por ejemplo:

      def is_str_list(val: list[object]) -> TypeGuard[list[str]]:
          '''Determines whether all objects in the list are strings'''
          return all(isinstance(x, str) for x in val)

      def func1(val: list[object]):
          if is_str_list(val):
              # Type of ``val`` is narrowed to ``list[str]``.
              print(" ".join(val))
          else:
              # Type of ``val`` remains as ``list[object]``.
              print("Not a list of strings!")

  `TypeIs` and `TypeGuard` differ in the following ways:

  - `TypeIs` requires the narrowed type to be a subtype of the input type, while `TypeGuard` does not. The main reason is to allow for things like narrowing `list[object]` to `list[str]` even though the latter is not a subtype of the former, since `list` is invariant.

  - When a `TypeGuard` function returns `True`, type checkers narrow the type of the variable to exactly the `TypeGuard` type. When a `TypeIs` function returns `True`, type checkers can infer a more precise type combining the previously known type of the variable with the `TypeIs` type. (Technically, this is known as an intersection type.)

  - When a `TypeGuard` function returns `False`, type checkers cannot narrow the type of the variable at all. When a `TypeIs` function returns `False`, type checkers can narrow the type of the variable to exclude the `TypeIs` type.

  Added in version 3.10.

typing.Unpack

  Tipado para marcar conceptualmente un objeto como si hubiera sido desempaquetado.

  For example, using the unpack operator `*` on a type variable tuple is equivalent to using `Unpack` to mark the type variable tuple as having been unpacked:

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]
      # Effectively does:
      tup: tuple[Unpack[Ts]]

  De hecho, `Unpack` se puede usar indistintamente con `*` en el contexto de los tipos `typing.TypeVarTuple` y `builtins.tuple`. Es posible que veas que `Unpack` se usa explícitamente en versiones anteriores de Python, donde `*` no se podía usar en ciertos lugares:

      # In older versions of Python, TypeVarTuple and Unpack
      # are located in the `typing_extensions` backports package.
      from typing_extensions import TypeVarTuple, Unpack

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]         # Syntax error on Python <= 3.10!
      tup: tuple[Unpack[Ts]]  # Semantically equivalent, and backwards-compatible

  `Unpack` también se puede usar junto con `typing.TypedDict` para tipear `**kwargs` en una firma de función:

      from typing import TypedDict, Unpack

      class Movie(TypedDict):
          name: str
          year: int

      # This function expects two keyword arguments - `name` of type `str`
      # and `year` of type `int`.
      def foo(**kwargs: Unpack[Movie]): ...

  Consulte PEP 692 para obtener más información sobre el uso de `Unpack` para tipear `**kwargs`.

  Added in version 3.11.

#### Creación de tipos genéricos y alias de tipos

Las siguientes clases no se deben utilizar directamente como anotaciones. Su finalidad es servir de bloques de construcción para crear tipos genéricos y alias de tipos.

Estos objetos se pueden crear mediante una sintaxis especial (type parameter lists y la declaración `type`). Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, también se pueden crear sin la sintaxis dedicada, como se documenta a continuación.

class typing.Generic

  Clase base abstracta para tipos genéricos.

  Un tipo genérico normalmente se declara agregando una lista de parámetros de tipo después del nombre de la clase:

      class Mapping[KT, VT]:
          def __getitem__(self, key: KT) -> VT:
              ...
              # Etc.

  Esta clase hereda implícitamente de `Generic`. La semántica de tiempo de ejecución de esta sintaxis se analiza en la Referencia del lenguaje.

  Entonces, esta clase se puede usar como sigue:

      def lookup_name[X, Y](mapping: Mapping[X, Y], key: X, default: Y) -> Y:
          try:
              return mapping[key]
          except KeyError:
              return default

  Aquí los corchetes después del nombre de la función indican una función genérica.

  Para compatibilidad con versiones anteriores, las clases genéricas también se pueden declarar heredando explícitamente de `Generic`. En este caso, los parámetros de tipo se deben declarar por separado:

      KT = TypeVar('KT')
      VT = TypeVar('VT')

      class Mapping(Generic[KT, VT]):
          def __getitem__(self, key: KT) -> VT:
              ...
              # Etc.

class typing.TypeVar(name, *constraints, bound=None, covariant=False, contravariant=False, infer_variance=False, default=typing.NoDefault)

  Variable de tipo.

  La forma preferida de construir una variable de tipo es a través de la sintaxis dedicada para funciones genéricas, clases genéricas y alias de tipo genérico:

      class Sequence[T]:  # T is a TypeVar
          ...

  This syntax can also be used to create bounded and constrained type variables:

      class StrSequence[S: str]:  # S is a TypeVar with a `str` upper bound;
          ...                     # we can say that S is "bounded by `str`"

      class StrOrBytesSequence[A: (str, bytes)]:  # A is a TypeVar constrained to str or bytes
          ...

  Sin embargo, si se desea, también se pueden construir manualmente variables de tipo reutilizables, de la siguiente manera:

      T = TypeVar('T')  # Can be anything
      S = TypeVar('S', bound=str)  # Can be any subtype of str
      A = TypeVar('A', str, bytes)  # Must be exactly str or bytes

  Las variables de tipo existen principalmente para el beneficio de los validadores de tipos estáticos. Sirven como parámetros para tipos genéricos, así como para definiciones de alias de tipo y funciones genéricas. Consulte `Generic` para obtener más información sobre tipos genéricos. Las funciones genéricas funcionan de la siguiente manera:

      def repeat[T](x: T, n: int) -> Sequence[T]:
          """Return a list containing n references to x."""
          return [x]*n

      def print_capitalized[S: str](x: S) -> S:
          """Print x capitalized, and return x."""
          print(x.capitalize())
          return x

      def concatenate[A: (str, bytes)](x: A, y: A) -> A:
          """Add two strings or bytes objects together."""
          return x + y

  Note that type variables can be bounded, constrained, or neither, but cannot be both bounded and constrained.

  La varianza de las variables de tipo es inferida por los validadores de tipo cuando se crean a través de la sintáxis de parámetros de tipo o cuando se pasa `infer_variance=True`. Las variables de tipo creadas manualmente se pueden marcar explícitamente como covariantes o contravariantes al pasar `covariant=True` o `contravariant=True`. De manera predeterminada, las variables de tipo creadas manualmente son invariantes. Consulte PEP 484 y PEP 695 para obtener más detalles.

  Bounded type variables and constrained type variables have different semantics in several important ways. Using a bounded type variable means that the `TypeVar` will be solved using the most specific type possible:

      x = print_capitalized('a string')
      reveal_type(x)  # revealed type is str

      class StringSubclass(str):
          pass

      y = print_capitalized(StringSubclass('another string'))
      reveal_type(y)  # revealed type is StringSubclass

      z = print_capitalized(45)  # error: int is not a subtype of str

  The upper bound of a type variable can be a concrete type, abstract type (ABC or Protocol), or even a union of types:

      # Can be anything with an __abs__ method
      def print_abs[T: SupportsAbs](arg: T) -> None:
          print("Absolute value:", abs(arg))

      U = TypeVar('U', bound=str|bytes)  # Can be any subtype of the union str|bytes
      V = TypeVar('V', bound=SupportsAbs)  # Can be anything with an __abs__ method

  Sin embargo, usar una variable de tipo constrained significa que la `TypeVar` sólo podrá ser determinada como exactamente una de las restricciones dadas:

      a = concatenate('one', 'two')
      reveal_type(a)  # revealed type is str

      b = concatenate(StringSubclass('one'), StringSubclass('two'))
      reveal_type(b)  # revealed type is str, despite StringSubclass being passed in

      c = concatenate('one', b'two')  # error: type variable 'A' can be either str or bytes in a function call, but not both

  En tiempo de ejecución, `isinstance(x, T)` lanzará `TypeError`.

  __name__

    El nombre de la variable de tipo.

  __covariant__

    Si la variable de tipo ha sido marcado explícitamente como covariante.

  __contravariant__

    Si la variable de tipo ha sido marcado explícitamente como covariante.

  __infer_variance__

    Si los validadores de tipo deben inferir la variación de la variable de tipo.

    Added in version 3.12.

  __bound__

    The upper bound of the type variable, if any.

    Distinto en la versión 3.12: Para las variables de tipo creadas a través de sintáxis de parámetros de tipo, el límite se evalúa solo cuando se accede al atributo, no cuando se crea la variable de tipo (consulte Evaluación perezosa).

  evaluate_bound()

    An evaluate function corresponding to the `__bound__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__bound__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  __constraints__

    Una tupla que contiene las restricciones de la variable de tipo, si las hay.

    Distinto en la versión 3.12: Para las variables de tipo creadas a través de la sintáxis de parámetros de tipo, las restricciones se evalúan solo cuando se accede al atributo, no cuando se crea la variable de tipo (consulte Evaluación perezosa).

  evaluate_constraints()

    An evaluate function corresponding to the `__constraints__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__constraints__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  __default__

    The default value of the type variable, or `typing.NoDefault` if it has no default.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Return whether or not the type variable has a default value. This is equivalent to checking whether `__default__` is not the `typing.NoDefault` singleton, except that it does not force evaluation of the lazily evaluated default value.

    Added in version 3.13.

  Distinto en la versión 3.12: Ahora es posible declarar variables de tipo utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695. Se agregó el parámetro `infer_variance`.

  Distinto en la versión 3.13: Support for default values was added.

class typing.TypeVarTuple(name, *, default=typing.NoDefault)

  Type variable tuple. A specialized form of type variable that enables variadic generics.

  Las tuplas de variables de tipo se pueden declarar en listas de parámetros de tipo usando un solo asterisco (`*`) antes del nombre:

      def move_first_element_to_last[T, *Ts](tup: tuple[T, *Ts]) -> tuple[*Ts, T]:
          return (*tup[1:], tup[0])

  O invocando explícitamente el constructor `TypeVarTuple`:

      T = TypeVar("T")
      Ts = TypeVarTuple("Ts")

      def move_first_element_to_last(tup: tuple[T, *Ts]) -> tuple[*Ts, T]:
          return (*tup[1:], tup[0])

  Una variable de tipo normal permite parametrizar con un solo tipo. Una tupla de variables de tipo, en contraste, permite la parametrización con un número arbitrario de tipos, al actuar como un número arbitrario de variables de tipo envueltas en una tupla. Por ejemplo:

      # T is bound to int, Ts is bound to ()
      # Return value is (1,), which has type tuple[int]
      move_first_element_to_last(tup=(1,))

      # T is bound to int, Ts is bound to (str,)
      # Return value is ('spam', 1), which has type tuple[str, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam'))

      # T is bound to int, Ts is bound to (str, float)
      # Return value is ('spam', 3.0, 1), which has type tuple[str, float, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam', 3.0))

      # This fails to type check (and fails at runtime)
      # because tuple[()] is not compatible with tuple[T, *Ts]
      # (at least one element is required)
      move_first_element_to_last(tup=())

  Nótese el uso del operador de desempaquetado `*` en `tuple[T, *Ts]`. Conceptualmente, puede pensarse en `Ts` como una tupla de variables de tipo `(T1, T2, ...)`. `tuple[T, *Ts]` se convertiría en `tuple[T, *(T1, T2, ...)]`, lo que es equivalente a `tuple[T, T1, T2, ...]`. (Nótese que en versiones más antiguas de Python, ésto puede verse escrito usando en cambio `Unpack`, en la forma `Unpack[Ts]`.)

  Las tuplas de variables de tipo siempre deben descomprimirse. Esto ayuda a distinguir las tuplas de variables de tipo, de las variables de tipo normales:

      x: Ts          # Not valid
      x: tuple[Ts]   # Not valid
      x: tuple[*Ts]  # The correct way to do it

  Las tuplas de variables de tipo pueden ser utilizadas en los mismos contextos que las variables de tipo normales. Por ejemplo en definiciones de clases, argumentos y tipos de retorno:

      class Array[*Shape]:
          def __getitem__(self, key: tuple[*Shape]) -> float: ...
          def __abs__(self) -> "Array[*Shape]": ...
          def get_shape(self) -> tuple[*Shape]: ...

  Las tuplas de variables de tipo se pueden combinar sin problemas con variables de tipo normales:

      class Array[DType, *Shape]:  # This is fine
          pass

      class Array2[*Shape, DType]:  # This would also be fine
          pass

      class Height: ...
      class Width: ...

      float_array_1d: Array[float, Height] = Array()     # Totally fine
      int_array_2d: Array[int, Height, Width] = Array()  # Yup, fine too

  Sin embargo, nótese que en una determinada lista de argumentos de tipo o de parámetros de tipo puede haber como máximo una tupla de variables de tipo:

      x: tuple[*Ts, *Ts]            # Not valid
      class Array[*Shape, *Shape]:  # Not valid
          pass

  Finalmente, una tupla de variables de tipo desempaquetada puede ser utilizada como la anotación de tipo de `*args`:

      def call_soon[*Ts](
          callback: Callable[[*Ts], None],
          *args: *Ts
      ) -> None:
          ...
          callback(*args)

  En contraste con las anotaciones no-desempaquetadas de `*args`, por ej. `*args: int`, que especificaría que todos los argumentos son `int` - `*args: *Ts` permite referenciar los tipos de los argumentos individuales en `*args`. Aquí, ésto permite asegurarse de que los tipos de los `*args` que son pasados a `call_soon` calcen con los tipos de los argumentos (posicionales) de `callback`.

  Véase PEP 646 para obtener más detalles sobre las tuplas de variables de tipo.

  __name__

    El nombre de la tupla de variables de tipo.

  __default__

    The default value of the type variable tuple, or `typing.NoDefault` if it has no default.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Return whether or not the type variable tuple has a default value. This is equivalent to checking whether `__default__` is not the `typing.NoDefault` singleton, except that it does not force evaluation of the lazily evaluated default value.

    Added in version 3.13.

  Added in version 3.11.

  Distinto en la versión 3.12: Ahora es posible declarar tuplas de variables de tipo utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695.

  Distinto en la versión 3.13: Support for default values was added.

class typing.ParamSpec(name, *, bound=None, covariant=False, contravariant=False, default=typing.NoDefault)

  Parameter specification variable. A specialized version of type variables.

  En las listas de parámetros de tipo, las especificaciones de parámetros se pueden declarar con dos asteriscos (`**`):

      type IntFunc[**P] = Callable[P, int]

  Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, los objetos `ParamSpec` también se pueden crear de la siguiente manera:

      P = ParamSpec('P')

  Las variables de especificación de parámetros existen principalmente para el beneficio de los validadores de tipo estático. Se utilizan para reenviar los tipos de parámetros de un invocable a otro invocable, un patrón que se encuentra comúnmente en funciones y decoradores de orden superior. Solo son válidos cuando se utilizan en `Concatenate`, o como primer argumento de `Callable`, o como parámetros para genéricos definidos por el usuario. Consulte `Generic` para obtener más información sobre tipos genéricos.

  Por ejemplo, para agregar un registro básico a una función, se puede crear un decorador `add_logging` para registrar llamadas a funciones. La variable de especificación de parámetros le dice al validador de tipo que el invocable pasado al decorador y el nuevo invocable retornado por él tienen parámetros de tipo interdependientes:

      from collections.abc import Callable
      import logging

      def add_logging[T, **P](f: Callable[P, T]) -> Callable[P, T]:
          '''A type-safe decorator to add logging to a function.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> T:
              logging.info(f'{f.__name__} was called')
              return f(*args, **kwargs)
          return inner

      @add_logging
      def add_two(x: float, y: float) -> float:
          '''Add two numbers together.'''
          return x + y

  Without `ParamSpec`, the simplest way to annotate this previously was to use a `TypeVar` with upper bound `Callable[..., Any]`. However this causes two problems:

  1. El validador de tipo no puede verificar la función `inner` porque `*args` y `**kwargs` deben escribirse `Any`.

  2. Es posible que se requiera `cast()` en el cuerpo del decorador `add_logging` al retornar la función `inner`, o se debe indicar al validador de tipo estático que ignore el `return inner`.

  args
  kwargs

    Dado que `ParamSpec` captura tanto parámetros posicionales como de palabras clave, `P.args` y `P.kwargs` se pueden utilizar para dividir un `ParamSpec` en sus componentes. `P.args` representa la tupla de parámetros posicionales en una llamada determinada y solo debe usarse para anotar `*args`. `P.kwargs` representa la asignación de parámetros de palabras clave a sus valores en una llamada determinada y solo debe usarse para anotar `**kwargs`. Ambos atributos requieren que el parámetro anotado esté dentro del alcance. En tiempo de ejecución, `P.args` y `P.kwargs` son instancias respectivamente de `ParamSpecArgs` y `ParamSpecKwargs`.

  __name__

    El nombre de la especificación del parámetro.

  __default__

    The default value of the parameter specification, or `typing.NoDefault` if it has no default.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Return whether or not the parameter specification has a default value. This is equivalent to checking whether `__default__` is not the `typing.NoDefault` singleton, except that it does not force evaluation of the lazily evaluated default value.

    Added in version 3.13.

  Las variables de especificación de parámetros creadas con `covariant=True` o `contravariant=True` se pueden utilizar para declarar tipos genéricos covariantes o contravariantes. También se acepta el argumento `bound`, similar a `TypeVar`. Sin embargo, la semántica real de estas palabras clave aún no se ha decidido.

  Added in version 3.10.

  Distinto en la versión 3.12: Las especificaciones de parámetros ahora se pueden declarar utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695.

  Distinto en la versión 3.13: Support for default values was added.

  Nota

  Solo las variables de especificación de parámetros definidas en el ámbito global pueden ser serializadas.

  Ver también

  - PEP 612 - Variables de especificación de parámetros (el PEP que introdujo `ParamSpec` y `Concatenate`)

  - `Concatenate`

  - Anotaciones en objetos invocables

typing.ParamSpecArgs
typing.ParamSpecKwargs

  Argumentos y atributos de argumentos de palabras clave de un `ParamSpec`. El atributo `P.args` de un `ParamSpec` es una instancia de `ParamSpecArgs` y `P.kwargs` es una instancia de `ParamSpecKwargs`. Están pensados para la introspección en tiempo de ejecución y no tienen un significado especial para los validadores de tipo estático.

  Llamar a `get_origin()` en cualquiera de estos objetos retornará el `ParamSpec` original:

      >>> from typing import ParamSpec, get_origin
      >>> P = ParamSpec("P")
      >>> get_origin(P.args) is P
      True
      >>> get_origin(P.kwargs) is P
      True

  Added in version 3.10.

class typing.TypeAliasType(name, value, *, type_params=())

  El tipo de alias de tipo creado a través de la declaración `type`.

  Por ejemplo:

      >>> type Alias = int
      >>> type(Alias)
      <class 'typing.TypeAliasType'>

  Added in version 3.12.

  __name__

    El nombre del alias de tipo:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__name__
        'Alias'

  __module__

    El módulo en el que se definió el alias de tipo:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__module__
        '__main__'

  __type_params__

    Los parámetros de tipo del alias de tipo, o una tupla vacía si el alias no es genérico:

        >>> type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]
        >>> ListOrSet.__type_params__
        (T,)
        >>> type NotGeneric = int
        >>> NotGeneric.__type_params__
        ()

  __value__

    El valor del alias de tipo. Se evalúa de forma diferida, por lo que los nombres utilizados en la definición del alias no se resuelven hasta que se accede al atributo `__value__`:

        >>> type Mutually = Recursive
        >>> type Recursive = Mutually
        >>> Mutually
        Mutually
        >>> Recursive
        Recursive
        >>> Mutually.__value__
        Recursive
        >>> Recursive.__value__
        Mutually

  evaluate_value()

    An evaluate function corresponding to the `__value__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__value__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format:

        >>> type Alias = undefined
        >>> Alias.__value__
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> from annotationlib import Format, call_evaluate_function
        >>> Alias.evaluate_value(Format.VALUE)
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> call_evaluate_function(Alias.evaluate_value, Format.FORWARDREF)
        ForwardRef('undefined')

    Added in version 3.14.

  Unpacking

  Type aliases support star unpacking using the `*Alias` syntax. This is equivalent to using `Unpack[Alias]` directly:

      >>> type Alias = tuple[int, str]
      >>> type Unpacked = tuple[bool, *Alias]
      >>> Unpacked.__value__
      tuple[bool, typing.Unpack[Alias]]

  Added in version 3.14.

#### Otras directivas especiales

Estas funciones y clases no se deben utilizar directamente como anotaciones. Su finalidad es servir de bloques de construcción para crear y declarar tipos.

class typing.NamedTuple

  Versión para anotación de tipos de `collections.namedtuple()`.

  Uso:

      class Employee(NamedTuple):
          name: str
          id: int

  Esto es equivalente a:

      Employee = collections.namedtuple('Employee', ['name', 'id'])

  Para proporcionar a un campo un valor por defecto se puede asignar en el cuerpo de la clase:

      class Employee(NamedTuple):
          name: str
          id: int = 3

      employee = Employee('Guido')
      assert employee.id == 3

  Los campos con un valor por defecto deben ir después de los campos sin valor por defecto.

  La clase resultante tiene un atributo extra `__annotations__` que proporciona un diccionario que mapea el nombre de los campos con sus respectivos tipos. (Los nombres de los campos están en el atributo `_fields` y sus valores por defecto en el atributo `_field_defaults`, ambos parte de la API `namedtuple()`.)

  Las subclases de `NamedTuple` también pueden tener docstrings y métodos:

      class Employee(NamedTuple):
          """Represents an employee."""
          name: str
          id: int = 3

          def __repr__(self) -> str:
              return f'<Employee {self.name}, id={self.id}>'

  Las subclases de `NamedTuple` pueden ser genéricas:

      class Group[T](NamedTuple):
          key: T
          group: list[T]

  Uso retrocompatible:

      # For creating a generic NamedTuple on Python 3.11
      T = TypeVar("T")

      class Group(NamedTuple, Generic[T]):
          key: T
          group: list[T]

      # A functional syntax is also supported
      Employee = NamedTuple('Employee', [('name', str), ('id', int)])

  Distinto en la versión 3.6: Soporte añadido para la sintaxis de anotación de variables propuesto en PEP 526.

  Distinto en la versión 3.6.1: Soporte añadido para valores por defecto, métodos y docstrings.

  Distinto en la versión 3.8: Los atributos `_field_types` y `__annotations__` son simples diccionarios en vez de instancias de `OrderedDict`.

  Distinto en la versión 3.9: Se remueve el atributo `_field_types` en favor del atributo más estándar `__annotations__` que tiene la misma información.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para namedtuples genéricas.

  Distinto en la versión 3.14: Using `super()` (and the `__class__` closure variable) in methods of `NamedTuple` subclasses is unsupported and causes a `TypeError`.

  Deprecated since version 3.13, removed in version 3.15: The undocumented keyword argument syntax for creating NamedTuple classes (`NT = NamedTuple("NT", x=int)`) is deprecated, and will be disallowed in 3.15. Use the class-based syntax or the functional syntax instead.

  Deprecated since version 3.13, removed in version 3.15: When using the functional syntax to create a NamedTuple class, failing to pass a value to the “fields” parameter (`NT = NamedTuple("NT")`) is deprecated. Passing `None` to the “fields” parameter (`NT = NamedTuple("NT", None)`) is also deprecated. Both will be disallowed in Python 3.15. To create a NamedTuple class with 0 fields, use `class NT(NamedTuple): pass` or `NT = NamedTuple("NT", [])`.

class typing.NewType(name, tp)

  Clase auxiliar para crear tipos distintos con bajo consumo de recursos.

  Un validador de tipos considera que un `NewType` es un tipo distinto. Sin embargo, en tiempo de ejecución, llamar a un `NewType` devuelve su argumento sin cambios.

  Uso:

      UserId = NewType('UserId', int)  # Declare the NewType "UserId"
      first_user = UserId(1)  # "UserId" returns the argument unchanged at runtime

  __module__

    El módulo en el que se define el nuevo tipo.

  __name__

    El nombre del nuevo tipo.

  __supertype__

    El tipo en el que se basa el nuevo tipo.

  Added in version 3.5.2.

  Distinto en la versión 3.10: `NewType` es ahora una clase en lugar de una función.

class typing.Protocol(Generic)

  Clase base para clases de protocolo.

  Las clases de protocolo se definen así:

      class Proto(Protocol):
          def meth(self) -> int:
              ...

  Tales clases son usadas principalmente con validadores estáticos de tipos que detectan subtipado estructural (duck-typing estático), por ejemplo:

      class C:
          def meth(self) -> int:
              return 0

      def func(x: Proto) -> int:
          return x.meth()

      func(C())  # Passes static type check

  See PEP 544 for more details. Protocol classes decorated with `runtime_checkable()` (described later) act as simple-minded runtime protocols that check only the presence of given attributes, ignoring their type signatures. Protocol classes without this decorator cannot be used as the second argument to `isinstance()` or `issubclass()`.

  Las clases protocolo pueden ser genéricas, por ejemplo:

      class GenProto[T](Protocol):
          def meth(self) -> T:
              ...

  En el código que necesita ser compatible con Python 3.11 o anterior, los protocolos genéricos se pueden escribir de la siguiente manera:

      T = TypeVar("T")

      class GenProto(Protocol[T]):
          def meth(self) -> T:
              ...

  Added in version 3.8.

@typing.runtime_checkable

  Marca una clase protocolo como aplicable en tiempo de ejecución (lo convierte en un runtime protocol).

  Such a protocol can be used with `isinstance()` and `issubclass()`. This allows a simple-minded structural check, very similar to «one trick ponies» in `collections.abc` such as `Iterable`. For example:

      @runtime_checkable
      class Closable(Protocol):
          def close(self): ...

      assert isinstance(open('/some/file'), Closable)

      @runtime_checkable
      class Named(Protocol):
          name: str

      import threading
      assert isinstance(threading.Thread(name='Bob'), Named)

  This decorator raises `TypeError` when applied to a non-protocol class.

  Nota

  `runtime_checkable()` comprobará únicamente la presencia de los métodos o atributos requeridos, no sus firmas de tipo o tipos. Por ejemplo, `ssl.SSLObject` es una clase, por lo tanto, pasa una comprobación `issubclass()` contra Callable. Sin embargo, el método `ssl.SSLObject.__init__` existe únicamente para generar un `TypeError` con un mensaje más informativo, por lo que es imposible llamar (instanciar) `ssl.SSLObject`.

  Nota

  Una verificación `isinstance()` contra un protocolo comprobable en tiempo de ejecución puede ser sorprendentemente lenta en comparación con una verificación `isinstance()` contra una clase que no es de protocolo. Considere utilizar expresiones alternativas como llamadas `hasattr()` para comprobaciones estructurales en código sensible al rendimiento.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.12: La implementación interna de las comprobaciones de `isinstance()` con protocolos que se pueden comprobar en tiempo de ejecución ahora utiliza `inspect.getattr_static()` para buscar atributos (anteriormente, se utilizaba `hasattr()`). Como resultado, algunos objetos que solían considerarse instancias de un protocolo que se podía comprobar en tiempo de ejecución ya no se consideran instancias de ese protocolo en Python 3.12+, y viceversa. Es poco probable que la mayoría de los usuarios se vean afectados por este cambio.

  Distinto en la versión 3.12: The members of a runtime-checkable protocol are now considered «frozen» at runtime as soon as the class has been created. Monkey-patching attributes onto a runtime-checkable protocol will still work, but will have no impact on `isinstance()` checks comparing objects to the protocol. See What’s new in Python 3.12 for more details.

class typing.TypedDict(dict)

  Es una construcción especial para añadir indicadores de tipo a un diccionario. En tiempo de ejecución es un `dict` simple.

  `TypedDict` crea un tipo de diccionario que espera que todas sus instancias tenga un cierto conjunto de claves, donde cada clave está asociada con un valor de un tipo determinado. Esta exigencia no se comprueba en tiempo de ejecución y solo es aplicada por validadores de tipo. Uso:

      class Point2D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          label: str

      a: Point2D = {'x': 1, 'y': 2, 'label': 'good'}  # OK
      b: Point2D = {'z': 3, 'label': 'bad'}           # Fails type check

      assert Point2D(x=1, y=2, label='first') == dict(x=1, y=2, label='first')

  An alternative way to create a `TypedDict` is by using function-call syntax. The second argument must be a literal `dict`:

      Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int, 'label': str})

  This functional syntax allows defining keys which are not valid identifiers, for example because they are keywords or contain hyphens, or when key names must not be mangled like regular private names:

      # raises SyntaxError
      class Point2D(TypedDict):
          in: int  # 'in' is a keyword
          x-y: int  # name with hyphens

      class Definition(TypedDict):
          __schema: str  # mangled to `_Definition__schema`

      # OK, functional syntax
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'in': int, 'x-y': int})
      Definition = TypedDict('Definition', {'__schema': str})  # not mangled

  De forma predeterminada, todas las llaves deben estar presentes en un `TypedDict`. Es posible marcar llaves individuales como no requeridas utilizando `NotRequired`:

      class Point2D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          label: NotRequired[str]

      # Alternative syntax
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int, 'label': NotRequired[str]})

  Esto significa que en un `TypedDict` que sea una instancia de `Point2D`, será posible omitir la llave `label`.

  Además, es posible marcar todas las llaves como no-requeridas por defecto, al especificar un valor de `False` en el argumento total:

      class Point2D(TypedDict, total=False):
          x: int
          y: int

      # Alternative syntax
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int}, total=False)

  Esto significa que un `TypedDict` `Point2D` puede tener cualquiera de las llaves omitidas. Solo se espera que un validador de tipo admita un `False` literal o `True` como valor del argumento `total`. `True` es el predeterminado y hace que todos los elementos definidos en el cuerpo de la clase sean obligatorios.

  Las llaves individuales de un `TypedDict` `total=False` pueden ser marcadas como requeridas utilizando `Required`:

      class Point2D(TypedDict, total=False):
          x: Required[int]
          y: Required[int]
          label: str

      # Alternative syntax
      Point2D = TypedDict('Point2D', {
          'x': Required[int],
          'y': Required[int],
          'label': str
      }, total=False)

  Es posible que un tipo `TypedDict` herede de uno o más tipos `TypedDict` usando la sintaxis de clase. Uso:

      class Point3D(Point2D):
          z: int

  `Point3D` tiene tres elementos: `x`, `y` y `z`. Lo que es equivalente a la siguiente definición:

      class Point3D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          z: int

  Un `TypedDict` no puede heredar de una clase que no sea una subclase de `TypedDict`, exceptuando `Generic`. Por ejemplo:

      class X(TypedDict):
          x: int

      class Y(TypedDict):
          y: int

      class Z(object): pass  # A non-TypedDict class

      class XY(X, Y): pass  # OK

      class XZ(X, Z): pass  # raises TypeError

  Un `TypedDict` puede ser genérico:

      class Group[T](TypedDict):
          key: T
          group: list[T]

  Para crear un `TypedDict` genérico que sea compatible con Python 3.11 o anterior, herede de `Generic` explícitamente:

      T = TypeVar("T")

      class Group(TypedDict, Generic[T]):
          key: T
          group: list[T]

  A `TypedDict` can be introspected via annotations dicts (see Prácticas recomendadas para las anotaciones for more information on annotations best practices), `__total__`, `__required_keys__`, and `__optional_keys__`.

  __total__

    `Point2D.__total__` proporciona el valor del argumento `total`. Ejemplo:

        >>> from typing import TypedDict
        >>> class Point2D(TypedDict): pass
        >>> Point2D.__total__
        True
        >>> class Point2D(TypedDict, total=False): pass
        >>> Point2D.__total__
        False
        >>> class Point3D(Point2D): pass
        >>> Point3D.__total__
        True

    This attribute reflects only the value of the `total` argument to the current `TypedDict` class, not whether the class is semantically total. For example, a `TypedDict` with `__total__` set to `True` may have keys marked with `NotRequired`, or it may inherit from another `TypedDict` with `total=False`. Therefore, it is generally better to use `__required_keys__` and `__optional_keys__` for introspection.

  __required_keys__

    Added in version 3.9.

  __optional_keys__

    `Point2D.__required_keys__` y `Point2D.__optional_keys__` retornan objetos de la clase `frozenset`, que contienen las llaves requeridas y no requeridas, respectivamente.

    Las llaves marcadas con `Required` siempre aparecerán en `__required_keys__` y las llaves marcadas con `NotRequired` siempre aparecerán en `__optional_keys__`.

    Para compatibilidad con versiones anteriores de Python 3.10, también es posible usar la herencia para declarar claves obligatorias y no obligatorias en el mismo `TypedDict`. Esto se hace declarando un `TypedDict` con un valor para el argumento `total` y luego heredando de él en otro `TypedDict` con un valor diferente para `total`:

        >>> class Point2D(TypedDict, total=False):
        ...     x: int
        ...     y: int
        ...
        >>> class Point3D(Point2D):
        ...     z: int
        ...
        >>> Point3D.__required_keys__ == frozenset({'z'})
        True
        >>> Point3D.__optional_keys__ == frozenset({'x', 'y'})
        True

    Added in version 3.9.

    Nota

    If `from __future__ import annotations` is used or if annotations are given as strings, annotations are not evaluated when the `TypedDict` is defined. Therefore, the runtime introspection that `__required_keys__` and `__optional_keys__` rely on may not work properly, and the values of the attributes may be incorrect.

  Support for `ReadOnly` is reflected in the following attributes:

  __readonly_keys__

    A `frozenset` containing the names of all read-only keys. Keys are read-only if they carry the `ReadOnly` qualifier.

    Added in version 3.13.

  __mutable_keys__

    A `frozenset` containing the names of all mutable keys. Keys are mutable if they do not carry the `ReadOnly` qualifier.

    Added in version 3.13.

  See the TypedDict section in the typing documentation for more examples and detailed rules.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para marcar llaves individuales como `Required` o `NotRequired`. Véase PEP 655.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para `TypedDict` genéricos.

  Distinto en la versión 3.13: Removed support for the keyword-argument method of creating `TypedDict`s.

  Distinto en la versión 3.13: Support for the `ReadOnly` qualifier was added.

  Deprecated since version 3.13, removed in version 3.15: When using the functional syntax to create a TypedDict class, failing to pass a value to the “fields” parameter (`TD = TypedDict("TD")`) is deprecated. Passing `None` to the “fields” parameter (`TD = TypedDict("TD", None)`) is also deprecated. Both will be disallowed in Python 3.15. To create a TypedDict class with 0 fields, use `class TD(TypedDict): pass` or `TD = TypedDict("TD", {})`.

### Protocolos

The following protocols are provided by the `typing` module. All are decorated with `@runtime_checkable`.

class typing.SupportsAbs

  Una ABC con un método abstracto `__abs__` que es covariante en su tipo retornado.

class typing.SupportsBytes

  Una ABC con un método abstracto `__bytes__`.

class typing.SupportsComplex

  Una ABC con un método abstracto `__complex__`.

class typing.SupportsFloat

  Una ABC con un método abstracto `__float__`.

class typing.SupportsIndex

  Una ABC con un método abstracto `__index__`.

  Added in version 3.8.

class typing.SupportsInt

  Una ABC con un método abstracto `__int__`.

class typing.SupportsRound

  Una ABC con un método abstracto `__round__` que es covariantes en su tipo retornado.

### ABCs and Protocols for working with I/O

class typing.IO[AnyStr]
class typing.TextIO[AnyStr]
class typing.BinaryIO[AnyStr]

  Generic class `IO[AnyStr]` and its subclasses `TextIO(IO[str])` and `BinaryIO(IO[bytes])` represent the types of I/O streams such as returned by `open()`. Please note that these classes are not protocols, and their interface is fairly broad.

The protocols `io.Reader` and `io.Writer` offer a simpler alternative for argument types, when only the `read()` or `write()` methods are accessed, respectively:

    def read_and_write(reader: Reader[str], writer: Writer[bytes]):
        data = reader.read()
        writer.write(data.encode())

Also consider using `collections.abc.Iterable` for iterating over the lines of an input stream:

    def read_config(stream: Iterable[str]):
        for line in stream:
            ...

### Funciones y decoradores

typing.cast(typ, val)

  Convertir un valor a un tipo.

  Esto retorna el valor sin modificar. Para el validador de tipos esto indica que el valor de retorno tiene el tipo señalado pero, de manera intencionada, no se comprobará en tiempo de ejecución (para maximizar la velocidad).

typing.assert_type(val, typ, /)

  Solicitar a un validador de tipos que confirme que val tiene typ por tipo inferido.

  En tiempo de ejecución esto no hace nada: devuelve el primer argumento sin cambios, sin verificaciones ni efectos secundarios, sin importar el tipo real del argumento.

  Cuando un validador de tipo estático encuentra una llamada a `assert_type()`, emite un error si el valor no es del tipo especificado:

      def greet(name: str) -> None:
          assert_type(name, str)  # OK, inferred type of `name` is `str`
          assert_type(name, int)  # type checker error

  Esta función es útil para asegurarse de que la comprensión que el validador de tipos tiene sobre un script está alineada con las intenciones de le desarrolladores:

      def complex_function(arg: object):
          # Do some complex type-narrowing logic,
          # after which we hope the inferred type will be `int`
          ...
          # Test whether the type checker correctly understands our function
          assert_type(arg, int)

  Added in version 3.11.

typing.assert_never(arg, /)

  Solicitar a un validador estático de tipos confirmar que una línea de código no es alcanzable.

  Por ejemplo:

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          match arg:
              case int():
                  print("It's an int")
              case str():
                  print("It's a str")
              case _ as unreachable:
                  assert_never(unreachable)

  Aquí, las anotaciones permiten al validador de tipos inferir que el último caso nunca puede ejecutarse, porque `arg` es un `int` o un `str`, y ambas opciones están cubiertas por los casos anteriores.

  Si un validador de tipos encuentra que una llamada a `assert_never()` es alcanzable, emitirá un error. Por ejemplo, si la anotación de tipo para `arg` fuese en cambio `int | str | float`, el validador de tipos emitiría un error que indicaría que `unreachable` es de tipo `float`. Para que una llamada a `assert_never` pase la verificación de tipos, el tipo inferido del argumento pasado debe ser el tipo inferior, `Never`, y nada más.

  En tiempo de ejecución, ésto lanza una excepción cuando es llamado.

  Ver también

  Unreachable Code and Exhaustiveness Checking has more information about exhaustiveness checking with static typing.

  Added in version 3.11.

typing.reveal_type(obj, /)

  Ask a static type checker to reveal the inferred type of an expression.

  When a static type checker encounters a call to this function, it emits a diagnostic with the inferred type of the argument. For example:

      x: int = 1
      reveal_type(x)  # Revealed type is "builtins.int"

  Ésto puede ser de utilidad cuando se desea debuguear cómo tu validador de tipos maneja una pieza particular de código.

  At runtime, this function prints the runtime type of its argument to `sys.stderr` and returns the argument unchanged (allowing the call to be used within an expression):

      x = reveal_type(1)  # prints "Runtime type is int"
      print(x)  # prints "1"

  Note that the runtime type may be different from (more or less specific than) the type statically inferred by a type checker.

  Most type checkers support `reveal_type()` anywhere, even if the name is not imported from `typing`. Importing the name from `typing`, however, allows your code to run without runtime errors and communicates intent more clearly.

  Added in version 3.11.

@typing.dataclass_transform(*, eq_default=True, order_default=False, kw_only_default=False, frozen_default=False, field_specifiers=(), **kwargs)

  Decorador para marcar un objeto como si proporcionara un comportamiento similar a `dataclass`.

  `dataclass_transform` se puede utilizar para decorar una clase, metaclase o una función que sea en sí misma un decorador. La presencia de `@dataclass_transform()` le indica al validador de tipos estáticos que el objeto decorado realiza una «magia» en tiempo de ejecución que transforma una clase de manera similar a `@dataclasses.dataclass`.

  Ejemplo de uso con una función decoradora:

      @dataclass_transform()
      def create_model[T](cls: type[T]) -> type[T]:
          ...
          return cls

      @create_model
      class CustomerModel:
          id: int
          name: str

  En una clase base:

      @dataclass_transform()
      class ModelBase: ...

      class CustomerModel(ModelBase):
          id: int
          name: str

  En una metaclase:

      @dataclass_transform()
      class ModelMeta(type): ...

      class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

      class CustomerModel(ModelBase):
          id: int
          name: str

  Las clases `CustomerModel` definidas arribe serán tratadas por los validadores de tipo de forma similar a las clases que sean creadas con `@dataclasses.dataclass`. Por ejemplo, los validadores de tipo asumirán que estas clases tienen métodos `__init__` que aceptan `id` y `name`.

  La clase, metaclase o función decorada puede aceptar los siguientes argumentos booleanos, de los cuales los validadores de tipos asumirán que tienen el mismo efecto que tendrían en el decorador `@dataclasses.dataclass`: `init`, `eq`, `order`, `unsafe_hash`, `frozen`, `match_args`, `kw_only`, y `slots`. Debe ser posible evaluar estáticamente el valor de estos argumentos (`True` o `False`).

  Es posible utilizar los argumentos del decorador `dataclass_transform` para personalizar los comportamientos por defecto de la clase, metaclase o función decorada:

  Parámetros:

    - eq_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `eq` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `True`.

    - order_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `order` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`.

    - kw_only_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `kw_only` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`.

    - frozen_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `frozen` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`. .. Agregado en la versión:: 3.12

    - field_specifiers (tuple[Callable[..., Any], ...]) – Especifica una lista estática de clases o funciones admitidas que describen campos, parecido con `dataclasses.field()`. El valor predeterminado es `()`.

    - **kwargs (Any) – Es posible pasar arbitrariamente otros argumentos nombrados para permitir posibles extensiones futuras.

  Los validadores de tipos reconocen los siguientes parámetros opcionales en los especificadores de campo:

  Parámetros reconocidos para especificadores de campo
  Nombre del parámetro | Descripción
  --- | ---
  `init` | Indica si el campo debe incluirse en el método `__init__` sintetizado. Si no se especifica, el valor predeterminado de `init` es `True`.
  `default` | Proporciona el valor predeterminado para el campo.
  `default_factory` | Proporciona una retrollamada en tiempo de ejecución que devuelve el valor predeterminado del campo. Si no se especifican `default` ni `default_factory`, se supone que el campo no tiene un valor predeterminado y se le debe proporcionar un valor cuando se cree una instancia de la clase.
  `factory` | Un alias para el parámetro `default_factory` en los especificadores de campo.
  `kw_only` | Indica si el campo debe marcarse como solo para palabras clave. Si es `True`, el campo será solo para palabras clave. Si es `False`, no será solo para palabras clave. Si no se especifica, se utilizará el valor del parámetro `kw_only` en el objeto decorado con `dataclass_transform`, o si no se especifica, se utilizará el valor de `kw_only_default` en `dataclass_transform`.
  `alias` | Proporciona un nombre alternativo para el campo. Este nombre alternativo se utiliza en el método sintetizado `__init__`.

  En tiempo de ejecución, este decorador registra sus argumentos en el atributo `__dataclass_transform__` del objeto decorado. No tiene otro efecto en tiempo de ejecución.

  Véase PEP 681 para más detalle.

  Added in version 3.11.

@typing.overload

  Decorador para crear funciones y métodos sobrecargados.

  El decorador `@overload` permite describir funciones y métodos que admiten múltiples combinaciones diferentes de tipos de argumentos. Una serie de definiciones decoradas con `@overload` debe ir seguida de exactamente una definición que no esté decorada con `@overload` (para la misma función o método).

  Las definiciones decoradas con `@overload` son solo para beneficio del validador de tipos, ya que serán sobrescritas por la definición no decorada con `@overload`. Mientras tanto, la definición no decorada con `@overload` se usará en tiempo de ejecución, pero el validador de tipos debe ignorarla. En tiempo de ejecución, llamar a una función decorada con `@overload` directamente generará `NotImplementedError`.

  Un ejemplo de sobrecarga que proporciona un tipo más preciso que el que se puede expresar mediante una unión o una variable de tipo:

      @overload
      def process(response: None) -> None:
          ...
      @overload
      def process(response: int) -> tuple[int, str]:
          ...
      @overload
      def process(response: bytes) -> str:
          ...
      def process(response):
          ...  # actual implementation goes here

  Véase PEP 484 para más detalle y comparación con otras semánticas de tipado.

  Distinto en la versión 3.11: Ahora es posible introspectar en tiempo de ejecución las funciones sobrecargadas utilizando `get_overloads()`.

typing.get_overloads(func)

  Devuelve una secuencia de definiciones decoradas con `@overload` para func.

  func es el objeto de función para la implementación de la función sobrecargada. Por ejemplo, dada la definición de `process` en la documentación de `@overload`, `get_overloads(process)` devolverá una secuencia de tres objetos de función para las tres sobrecargas definidas. Si se llama en una función sin sobrecargas, `get_overloads()` devuelve una secuencia vacía.

  `get_overloads()` puede ser utilizada para introspectar en tiempo de ejecución una función sobrecargada.

  Added in version 3.11.

typing.clear_overloads()

  Borra todas las sobrecargas registradas en el registro interno.

  Esto se puede utilizar para recuperar la memoria utilizada por el registro.

  Added in version 3.11.

@typing.final

  Decorador para indicar métodos finales y clases finales.

  Decorar un método con `@final` indica a un validador de tipos que el método no se puede anular en una subclase. Decorar una clase con `@final` indica que no se puede subclasificar.

  Por ejemplo:

      class Base:
          @final
          def done(self) -> None:
              ...
      class Sub(Base):
          def done(self) -> None:  # Error reported by type checker
              ...

      @final
      class Leaf:
          ...
      class Other(Leaf):  # Error reported by type checker
          ...

  No hay comprobación en tiempo de ejecución para estas propiedades. Véase PEP 591 para más detalles.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.11: El decorador intentará ahora establecer un atributo `__final__` como `True` en el objeto decorado. Por lo tanto, se puede utilizar una comprobación como `if getattr(obj, “__final__”, False)` en tiempo de ejecución para determinar si un objeto `obj` se ha marcado como final. Si el objeto decorado no admite la configuración de atributos, el decorador devuelve el objeto sin cambios sin lanzar una excepción.

@typing.no_type_check

  Un decorador para indicar que las anotaciones no deben ser comprobadas como indicadores de tipo.

  Esto funciona como un decorator (decorador) de clase o función. Con una clase, se aplica recursivamente a todos los métodos y clases definidos en esa clase (pero no a los métodos definidos en sus superclases o subclases). Los validadores de tipos ignorarán todas las anotaciones en una función o clase con este decorador.

  `@no_type_check` muta el objeto decorado en su lugar.

@typing.no_type_check_decorator

  Decorador para dar a otro decorador el efecto `no_type_check()`.

  Esto hace que el decorador decorado añada el efecto de `no_type_check()` a la función decorada.

  Deprecated since version 3.13, removed in version 3.15: No type checker ever added support for `@no_type_check_decorator`. It is therefore deprecated, and will be removed in Python 3.15.

@typing.override

  Decorador para indicar que un método en una subclase está destinado a anular un método o atributo en una superclase.

  Los validadores de tipos deberían emitir un error si un método decorado con `@override` no anula nada. Esto ayuda a evitar errores que pueden ocurrir cuando se modifica una clase base sin un cambio equivalente en una clase secundaria.

  Por ejemplo:

      class Base:
          def log_status(self) -> None:
              ...

      class Sub(Base):
          @override
          def log_status(self) -> None:  # Okay: overrides Base.log_status
              ...

          @override
          def done(self) -> None:  # Error reported by type checker
              ...

  No hay ninguna comprobación en tiempo de ejecución de esta propiedad.

  El decorador intentará establecer un atributo `__override__` en `True` en el objeto decorado. Por lo tanto, una comprobación como `if getattr(obj, “__override__”, False)` se puede utilizar en tiempo de ejecución para determinar si un objeto `obj` ha sido marcado como anulado. Si el objeto decorado no admite la configuración de atributos, el decorador devuelve el objeto sin cambios sin generar una excepción.

  Vea PEP 681 para más información.

  Added in version 3.12.

@typing.type_check_only

  Decorador para marcar una clase o función como no disponible en tiempo de ejecución.

  Este decorador no está disponible en tiempo de ejecución. Existe principalmente para marcar clases que se definen en archivos stub para cuando una implementación retorna una instancia de una clase privada:

      @type_check_only
      class Response:  # private or not available at runtime
          code: int
          def get_header(self, name: str) -> str: ...

      def fetch_response() -> Response: ...

  Nótese que no se recomienda retornar instancias de clases privadas. Normalmente es preferible convertirlas en clases públicas.

### Ayudas de introspección

typing.get_type_hints(obj, globalns=None, localns=None, include_extras=False)

  Retorna un diccionario que contiene indicaciones de tipo para una función, método, módulo o objeto clase.

  This is often the same as `obj.__annotations__`, but this function makes the following changes to the annotations dictionary:

  - Forward references encoded as string literals or `ForwardRef` objects are handled by evaluating them in globalns, localns, and (where applicable) obj’s type parameter namespace. If globalns or localns is not given, appropriate namespace dictionaries are inferred from obj.

  - `None` is replaced with `types.NoneType`.

  - If `@no_type_check` has been applied to obj, an empty dictionary is returned.

  - If obj is a class `C`, the function returns a dictionary that merges annotations from `C`’s base classes with those on `C` directly. This is done by traversing `C.__mro__` and iteratively combining `__annotations__` dictionaries. Annotations on classes appearing earlier in the method resolution order always take precedence over annotations on classes appearing later in the method resolution order.

  - The function recursively replaces all occurrences of `Annotated[T, ...]` with `T`, unless include_extras is set to `True` (see `Annotated` for more information).

  See also `annotationlib.get_annotations()`, a lower-level function that returns annotations more directly.

  Nota

  If any forward references in the annotations of obj are not resolvable or are not valid Python code, this function will raise an exception such as `NameError`. For example, this can happen with imported type aliases that include forward references, or with names imported under `if TYPE_CHECKING`.

  Distinto en la versión 3.9: Se agregó el parámetro `include_extras` como parte de PEP 593. Consulte la documentación en `Annotated` para obtener más información.

  Distinto en la versión 3.11: Anteriormente, se agregaba `Optional[t]` en las anotaciones de funciones o métodos si se establecía un valor por defecto igual a `None`. Ahora la anotación es retornada sin cambios.

typing.get_origin(tp)

  Obtiene la versión sin suscripción de un tipo: para un objeto de tipado de la forma `X[Y, Z, ...]` devuelve `X`.

  Si `X` es un alias de módulo de tipado para una clase incorporada o `collections`, se normalizará a la clase original. Si `X` es una instancia de `ParamSpecArgs` o `ParamSpecKwargs`, devuelve la `ParamSpec` subyacente. Devuelve `None` para objetos no soportados.

  Por ejemplo:

      assert get_origin(str) is None
      assert get_origin(Dict[str, int]) is dict
      assert get_origin(Union[int, str]) is Union
      assert get_origin(Annotated[str, "metadata"]) is Annotated
      P = ParamSpec('P')
      assert get_origin(P.args) is P
      assert get_origin(P.kwargs) is P

  Added in version 3.8.

typing.get_args(tp)

  Obtiene los argumentos de tipo con todas las sustituciones realizadas: para un objeto de tipo con la forma `X[Y, Z, ...]` devuelve `(Y, Z, ...)`.

  Si `X` es una unión o `Literal` contenida en otro tipo genérico, el orden de `(Y, Z, ...)` puede ser diferente del orden de los argumentos originales `[Y, Z, ...]` debido al almacenamiento en caché de tipos. Devuelve `()` para objetos no soportados.

  Por ejemplo:

      assert get_args(int) == ()
      assert get_args(Dict[int, str]) == (int, str)
      assert get_args(Union[int, str]) == (int, str)

  Added in version 3.8.

typing.get_protocol_members(tp)

  Return the set of members defined in a `Protocol`.

      >>> from typing import Protocol, get_protocol_members
      >>> class P(Protocol):
      ...     def a(self) -> str: ...
      ...     b: int
      >>> get_protocol_members(P) == frozenset({'a', 'b'})
      True

  Raise `TypeError` for arguments that are not Protocols.

  Added in version 3.13.

typing.is_protocol(tp)

  Determine if a type is a `Protocol`.

  Por ejemplo:

      class P(Protocol):
          def a(self) -> str: ...
          b: int

      is_protocol(P)    # => True
      is_protocol(int)  # => False

  Added in version 3.13.

typing.is_typeddict(tp)

  Compruebe si un tipo es `TypedDict`.

  Por ejemplo:

      class Film(TypedDict):
          title: str
          year: int

      assert is_typeddict(Film)
      assert not is_typeddict(list | str)

      # TypedDict is a factory for creating typed dicts,
      # not a typed dict itself
      assert not is_typeddict(TypedDict)

  Added in version 3.10.

class typing.ForwardRef

  Clase utilizada para la representación interna de tipado de cadenas de caracteres en referencias futuras.

  For example, `List["SomeClass"]` is implicitly transformed into `List[ForwardRef("SomeClass")]`. `ForwardRef` should not be instantiated by a user, but may be used by introspection tools.

  Nota

  Los tipos genéricos de PEP 585, como `list["SomeClass"]`, no se transformarán implícitamente en `list[ForwardRef("SomeClass")]` y, por lo tanto, no se resolverán automáticamente en `list[SomeClass]`.

  Added in version 3.7.4.

  Distinto en la versión 3.14: This is now an alias for `annotationlib.ForwardRef`. Several undocumented behaviors of this class have been changed; for example, after a `ForwardRef` has been evaluated, the evaluated value is no longer cached.

typing.evaluate_forward_ref(forward_ref, *, owner=None, globals=None, locals=None, type_params=None, format=annotationlib.Format.VALUE)

  Evaluate an `annotationlib.ForwardRef` as a type hint.

  This is similar to calling `annotationlib.ForwardRef.evaluate()`, but unlike that method, `evaluate_forward_ref()` also recursively evaluates forward references nested within the type hint.

  See the documentation for `annotationlib.ForwardRef.evaluate()` for the meaning of the owner, globals, locals, type_params, and format parameters.

  Added in version 3.14.

typing.NoDefault

  A sentinel object used to indicate that a type parameter has no default value. For example:

      >>> T = TypeVar("T")
      >>> T.__default__ is typing.NoDefault
      True
      >>> S = TypeVar("S", default=None)
      >>> S.__default__ is None
      True

  Added in version 3.13.

### Constantes

typing.TYPE_CHECKING

  A special constant that is assumed to be `True` by 3rd party static type checkers. It’s `False` at runtime.

  A module which is expensive to import, and which only contain types used for typing annotations, can be safely imported inside an `if TYPE_CHECKING:` block. This prevents the module from actually being imported at runtime; annotations aren’t eagerly evaluated (see PEP 649) so using undefined symbols in annotations is harmless–as long as you don’t later examine them. Your static type analysis tool will set `TYPE_CHECKING` to `True` during static type analysis, which means the module will be imported and the types will be checked properly during such analysis.

  Uso:

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

      def fun(arg: expensive_mod.SomeType) -> None:
          local_var: expensive_mod.AnotherType = other_fun()

  If you occasionally need to examine type annotations at runtime which may contain undefined symbols, use `annotationlib.get_annotations()` with a `format` parameter of `annotationlib.Format.STRING` or `annotationlib.Format.FORWARDREF` to safely retrieve the annotations without raising `NameError`.

  Added in version 3.5.2.

### Alias obsoletos

This module defines several deprecated aliases to pre-existing standard library classes. These were originally included in the `typing` module in order to support parameterizing these generic classes using `[]`. However, the aliases became redundant in Python 3.9 when the corresponding pre-existing classes were enhanced to support `[]` (see PEP 585).

Los tipos redundantes están obsoletos a partir de Python 3.9. Sin embargo, si bien los alias pueden eliminarse en algún momento, actualmente no se planea eliminarlos. Por lo tanto, el intérprete no emite advertencias de obsolescencia para estos alias.

If at some point it is decided to remove these deprecated aliases, a deprecation warning will be issued by the interpreter for at least two releases prior to removal. The aliases are guaranteed to remain in the `typing` module without deprecation warnings until at least Python 3.14.

Se recomienda a los validadores de tipos que marquen los usos de los tipos obsoletos si el programa que están verificando apunta a una versión mínima de Python 3.9 o más reciente.

#### Alias de tipos integrados

class typing.Dict(dict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `dict`.

  Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract collection type such as `Mapping` rather than to use `dict` or `typing.Dict`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.dict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.List(list, MutableSequence[T])

  Alias obsoleto de `list`.

  Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract collection type such as `Sequence` or `Iterable` rather than to use `list` or `typing.List`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.list` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Set(set, MutableSet[T])

  Alias obsoleto de `builtins.set`.

  Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract collection type such as `collections.abc.Set` rather than to use `set` or `typing.Set`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.set` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.FrozenSet(frozenset, AbstractSet[T_co])

  Alias obsoleto de `builtins.frozenset`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.frozenset` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

typing.Tuple

  Alias obsoleto de `tuple`.

  `tuple` y `Tuple` son casos especiales en el sistema de tipos; consulte Anotaciones en tuplas para más detalles.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.tuple` ahora soporta el uso de subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Type(Generic[CT_co])

  Alias obsoleto de `type`.

  Vea El tipo de objetos de clase para obtener detalles sobre el uso de `type` o `typing.Type` en anotaciones de tipo.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.type` ahora soporta el uso de subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias de tipos en `collections`

class typing.DefaultDict(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.defaultdict`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.defaultdict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.OrderedDict(collections.OrderedDict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.OrderedDict`.

  Added in version 3.7.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.OrderedDict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ChainMap(collections.ChainMap, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.ChainMap`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.ChainMap` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Counter(collections.Counter, Dict[T, int])

  Alias obsoleto de `collections.Counter`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.Counter` ahora soporta subíndices (`[]`)`. Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Deque(deque, MutableSequence[T])

  Alias obsoleto de `collections.deque`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.deque` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias ​​a otros tipos concretos

class typing.Pattern
class typing.Match

  Alias ​​obsoletos correspondientes a los tipos de retorno `re.compile()` y `re.match()`.

  Estos tipos (y las funciones correspondientes) son genéricos sobre `AnyStr`. `Pattern` se puede especializar como `Pattern[str]` o `Pattern[bytes]`; `Match` se puede especializar como `Match[str]` o `Match[bytes]`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: Las clases `Pattern` y `Match` de `re` ahora soportan `[]`. Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Text

  Alias obsoleto para `str`.

  Se indica `Text` para proporcionar compatibilidad con versiones de código posteriores a Python 2: en Python 2, `Text` es un alias para `unicode`.

  Úsese `Text` para indicar que un valor debe contener una cadena de texto Unicode de manera que sea compatible con Python 2 y Python 3:

      def add_unicode_checkmark(text: Text) -> Text:
          return text + u' \u2713'

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.11: Python 2 ya no es compatible, y la mayoría de los validadores de tipos tampoco admiten la verificación de tipos de código Python 2. La eliminación del alias no está planeada actualmente, pero se recomienda a los usuarios utilizar `str` en lugar de `Text`.

#### Alias de ABCs de contenedores en `collections.abc`

class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Set`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Set` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Collection(Sized, Iterable[T_co], Container[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Collection`.

  Added in version 3.6.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Collection` ahora soporta la sintaxis de subíndice (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Container(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Container`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Container` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ItemsView(MappingView, AbstractSet[tuple[KT_co, VT_co]])

  Alias obsoleto de `collections.abc.ItemsView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.ItemsView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.KeysView(MappingView, AbstractSet[KT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.KeysView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.KeysView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Mapping(Collection[KT], Generic[KT, VT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Mapping`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Mapping` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MappingView(Sized)

  Alias obsoleto de `collections.abc.MappingView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MappingView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableMapping(Mapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableMapping`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableMapping` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableSequence`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableSequence` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableSet`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableSet` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Sequence(Reversible[T_co], Collection[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Sequence`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Sequence` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ValuesView(MappingView, Collection[_VT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.ValuesView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.ValuesView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias para ABCs asíncronos en `collections.abc`

class typing.Coroutine(Awaitable[ReturnType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Coroutine`.

  See Annotating generators and coroutines for details on using `collections.abc.Coroutine` and `typing.Coroutine` in type annotations.

  Added in version 3.5.3.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Coroutine` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.AsyncGenerator(AsyncIterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncGenerator`.

  See Annotating generators and coroutines for details on using `collections.abc.AsyncGenerator` and `typing.AsyncGenerator` in type annotations.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsycGenerator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: The `SendType` parameter now has a default.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncIterable`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsyncIterable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncIterator`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsyncIterator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Awaitable`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Awaitable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias a otros ABCs en `collections.abc`

class typing.Iterable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Iterable`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Iterable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Iterator`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Iterator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

typing.Callable

  Alias obsoleto de `collections.abc.Callable`.

  Vea Anotaciones en objetos invocables para información detallada de cómo usar `collections.abc.Callable` y `typing.Callable` en anotaciones de tipo.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Callable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.10: `Callable` ahora es compatible con `ParamSpec` y `Concatenate`. Consulte PEP 612 para obtener más información.

class typing.Generator(Iterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Generator`.

  See Annotating generators and coroutines for details on using `collections.abc.Generator` and `typing.Generator` in type annotations.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Generator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Default values for the send and return types were added.

class typing.Hashable

  Alias obsoleto de `collections.abc.Hashable`.

  Obsoleto desde la versión 3.12: Use directamente `collections.abc.Hashable` en su lugar.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Reversible`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Reversible` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Sized

  Alias obsoleto de `collections.abc.Sized`.

  Obsoleto desde la versión 3.12: Use directamente `collections.abc.Sized` en su lugar.

#### Alias de ABCs `contextlib`

class typing.ContextManager(Generic[T_co, ExitT_co])

  Alias obsoleto de `contextlib.AbstractContextManager`.

  The first type parameter, `T_co`, represents the type returned by the `__enter__()` method. The optional second type parameter, `ExitT_co`, which defaults to `bool | None`, represents the type returned by the `__exit__()` method.

  Added in version 3.5.4.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `contextlib.AbstractContextManager` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Added the optional second type parameter, `ExitT_co`.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co, AExitT_co])

  Alias obsoleto de `contextlib.AbstractAsyncContextManager`.

  The first type parameter, `T_co`, represents the type returned by the `__aenter__()` method. The optional second type parameter, `AExitT_co`, which defaults to `bool | None`, represents the type returned by the `__aexit__()` method.

  Added in version 3.6.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `contextlib.AbstractAsyncContextManager` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Added the optional second type parameter, `AExitT_co`.

## Línea de tiempo de obsolescencia de características principales

Algunas características de `typing` están obsoletas y podrán ser removidas en versiones futuras de Python. Lo que sigue es una tabla que resume las principales obsolescencias para su conveniencia. Ésto está sujeto a cambio y no todas las obsolescencias están representadas.

Característica | En desuso desde | Eliminación proyectada | PEP/issue
--- | --- | --- | ---
Versiones `typing` de colecciones estándares | 3.9 | No decidido (ver Alias obsoletos para más información) | PEP 585
`typing.Text` | 3.11 | No decidido | gh-92332
`typing.Hashable` y `typing.Sized` | 3.12 | No decidido | gh-94309
`typing.TypeAlias` | 3.12 | No decidido | PEP 695
`@typing.no_type_check_decorator` | 3.13 | 3.15 | gh-106309
`typing.AnyStr` | 3.13 | 3.18 | gh-105578