`typing` — Soporte para type hints¶

Nuevo en la versión 3.5.

Nota

En tiempo de ejecución, Python no impone las anotaciones de tipado en funciones y variables. Pueden ser utilizadas por herramientas de terceros como validadores de tipado, IDEs, linters, etc.

Este módulo proporciona soporte en tiempo de ejecución (runtime) para anotaciones de tipado, tal y como se especifica en PEP 484, PEP 526, PEP 544, PEP 586, PEP 589, y PEP 591. Las características fundamentales consisten en los tipos Any, Union, Tuple, Callable, TypeVar, and Generic. Para la especificación completa véase PEP 484. Para una introducción simplificada a type hints véase PEP 483.

La siguiente función toma y retorna una cadena de texto, que se anota de la siguiente manera:

def greeting(name: str) -> str:
    return 'Hello ' + name

En la función greeting, se espera que el argumento name sea de tipo str y que el tipo retornado sea str. Los subtipos también son aceptados como argumento válido.

Alias de tipo¶

Un alias de tipo se define asignando el tipo al alias. En este ejemplo, Vector y List[float] serán tratados como sinónimos intercambiables:

from typing import List
Vector = List[float]

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

# typechecks; 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 indicadores de tipo complejos. Por ejemplo:

from typing import Dict, Tuple, Sequence

ConnectionOptions = Dict[str, str]
Address = Tuple[str, int]
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:
    ...

Nótese que None como indicador de tipo es un caso especial y es substituido por type(None).

NewType¶

Úsese la función auxiliar NewType() para crear tipos distinguibles entre sí:

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:
    ...

# typechecks
user_a = get_user_name(UserId(42351))

# does not typecheck; 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)

Nótese que estas comprobaciones son impuestas solo en la validación de tipado estática. En tiempo de ejecución, la sentencia Derived = NewType('Derived', Base) hará de Derived una función que retornará inmediatamente el parámetro que se le pase. Esto implica que la expresión Derived(some_value) no crea una nueva clase o genera más coste que la llamada a una función normal.

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

Esto también implica que no es posible crear un subtipo de Derived ya que, en tiempo de ejecución, es una función de identidad, no un tipo propiamente dicho:

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

# Fails at runtime and does not typecheck
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

Recuérdese que el uso de alias de tipo implica que los dos tipos son equivalentes entre sí. Haciendo 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.

Nuevo en la versión 3.5.2.

Callable¶

Entidades que esperen llamadas a funciones con interfaces específicas puede ser anotadas usando Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType].

Por ejemplo:

from typing import Callable

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

Es posible declarar el tipo de retorno de un callable (invocable) sin especificar tipos en los parámetros substituyendo la lista de argumentos por unos puntos suspensivos (…) en el indicador de tipo: Callable[..., ReturnType].

Genéricos¶

Ya que no es posible inferir estáticamente y de una manera genérica la información de tipo de objetos dentro de contenedores, las clases base abstractas han sido mejoradas para permitir sintaxis de subíndice para denotar los tipos esperados en elementos contenedores.

from typing import Mapping, Sequence

def notify_by_email(employees: Sequence[Employee],
                    overrides: Mapping[str, str]) -> None: ...

Los genéricos se pueden parametrizar usando una nueva factoría disponible en typing llamada TypeVar.

from typing import Sequence, TypeVar

T = TypeVar('T')      # Declare type variable

def first(l: Sequence[T]) -> T:   # Generic function
    return l[0]

Tipos genéricos definidos por el usuario¶

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

from typing import TypeVar, Generic
from logging import Logger

T = TypeVar('T')

class LoggedVar(Generic[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)

Generic[T] como clase base define que la clase LoggedVar toma un solo parámetro T. Esto también implica que T es un tipo válido dentro del cuerpo de la clase.

La clase base Generic define __class_getitem__() para que LoggedVar[t] sea válido como tipo:

from typing import Iterable

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

Un tipo genérico puede tener un número indefinido de variables de tipo, y pueden limitarse a tipos concretos:

from typing import TypeVar, Generic
...

T = TypeVar('T')
S = TypeVar('S', int, str)

class StrangePair(Generic[T, S]):
    ...

Cada argumento de variable de tipo en una clase Generic debe ser distinto. Así, no será válido:

from typing import TypeVar, Generic
...

T = TypeVar('T')

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

Se puede utilizar herencia múltiple con Generic:

from typing import TypeVar, Generic, Sized

T = TypeVar('T')

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

Cuando se hereda de clases genéricas, se pueden fijar algunas variables de tipo:

from typing import TypeVar, Mapping

T = TypeVar('T')

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

En este caso MyDict tiene un solo parámetro, T.

Al usar una clase genérica sin especificar parámetros de tipo se asume Any para todas las posiciones. En el siguiente ejemplo, MyIterable no es genérico pero hereda implícitamente de Iterable[Any]:

from typing import Iterable

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

Son posibles los alias de tipos genéricos definidos por el usuario. Ejemplos:

from typing import TypeVar, Iterable, Tuple, Union
S = TypeVar('S')
Response = Union[Iterable[S], int]

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

T = TypeVar('T', int, float, complex)
Vec = Iterable[Tuple[T, T]]

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

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

Un clase genérica definida por el usuario puede tener clases ABC como clase base sin conflicto de metaclase. Las metaclases genéricas no están permitidas. El resultado de parametrizar clases genéricas se cachea, y la mayoría de los tipos en el módulo typing pueden tener un hash y ser comparables por igualdad (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.

This means that it is possible to perform any operation or method call on a value of type Any and assign it to any variable:

from typing import Any

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

s = ''      # type: str
s = a       # OK

def foo(item: Any) -> int:
    # Typechecks; '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; an object does not have a 'magic' method.
    item.magic()
    ...

def hash_b(item: Any) -> int:
    # Typechecks
    item.magic()
    ...

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

# Typechecks, 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 sistema de tipado estático de Python como nominal. 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.

This requirement previously also applied to abstract base classes, such as Iterable. The problem with this approach is that a class had to be explicitly marked to support them, which is unpythonic and unlike what one would normally do in idiomatic dynamically typed Python code. For example, this conforms to PEP 484:

from typing 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 typing 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).

Clases, funciones y decoradores¶

El módulo define las siguientes clases, funciones y decoradores:

class typing.TypeVar¶

Variable de tipo.

Uso:

T = TypeVar('T')  # Can be anything
A = TypeVar('A', str, bytes)  # Must be str or bytes

Las variables de tipo son principalmente para ayudar a los validadores estáticos de tipos. Sirven tanto como de parámetros para tipos genéricos como para definición de funciones genéricas. Véase la clase Generic para más información sobre tipos genéricos. Las funciones genéricas funcionan como sigue:

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

def longest(x: A, y: A) -> A:
    """Return the longest of two strings."""
    return x if len(x) >= len(y) else y

La signatura de los ejemplos anteriores es esencialmente la superposición de (str, str) -> str y (bytes, bytes) -> bytes. Nótese también que aunque los argumentos sean instancias de alguna subclase de str, el tipo retornado aún será una simple str.

En tiempo de ejecución, isinstance(x, T) lanzará una excepción TypeError. En general, isinstance() y issubclass() no se deben usar con variables de tipo.

Las variables de tipo pueden ser marcadas como covariantes o contravariantes pasando covariant=True o contravariant=True, respectivamente. Véase PEP 484 para más detalles. Por defecto, las variables de tipo son invariantes. Opcionalmente, una variable de tipo puede especificar un límite superior usando bound=<type>. Esto significa que el tipo (explícitamente o implícitamente) tiene que ser una subclase del tipo limite, véase PEP 484.

class typing.Generic¶

Clase base abstracta para tipos genéricos.

Un tipo genérico se declara habitualmente heredando de una instancia de esta clase con una o más variables de tipo. Por ejemplo, un tipo de mapeo genérico se podría definir como:

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

Entonces, esta clase se puede usar como sigue:

X = TypeVar('X')
Y = TypeVar('Y')

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

class typing.Protocol(Generic)¶

Clase base para clases protocolo. Las clases 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

Véase PEP 544 para más detalles. Las clases protocolo decoradas con runtime_checkable() (que se explica más adelante) se comportan como protocolos simplistas en tiempo de ejecución que solo comprueban la presencia de atributos dados, ignorando su firma de tipo.

Las clases protocolo pueden ser genéricas, por ejemplo:

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

Nuevo en la versión 3.8.

class typing.Type(Generic[CT_co])¶

Una variable indicada como C puede aceptar valores de tipo C. Sin embargo, un variable indicada como Type[C] puede aceptar valores que son clases en sí mismas – específicamente, aceptará el objecto clase de C. Por ejemplo.:

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

Nótese que Type[C] es covariante:

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

# Accepts User, BasicUser, ProUser, TeamUser, ...
def make_new_user(user_class: Type[User]) -> User:
    # ...
    return user_class()

El hecho de que Type[C] sea covariante implica que todas las subclases de C deben implementar la misma interfaz del constructor y las mismas interfaces de los métodos de clase que C. El validador de tipos marcará cualquier incumplimiento de esto, pero permitirá llamadas al constructor que coincida con la llamada al constructor de la clase base indicada. El modo en que el validador de tipos debe gestionar este caso particular podría cambiar en futuras revisiones de PEP 484.

Lo únicos parámetros válidos de Type son clases, Any, type variables, y uniones de cualquiera de los tipos anteriores. Por ejemplo:

def new_non_team_user(user_class: Type[Union[BasicUser, ProUser]]): ...

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

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.Iterable(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Iterable.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Iterator.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Reversible.

class typing.SupportsInt¶: Una ABC con un método abstracto __int__.

class typing.SupportsFloat¶: Una ABC con un método abstracto __float__.

class typing.SupportsComplex¶: Una ABC con un método abstracto __complex__.

class typing.SupportsBytes¶: Una ABC con un método abstracto __bytes__.

class typing.SupportsIndex¶: Una ABC con un método abstracto __index__.

Nuevo en la versión 3.8.

class typing.SupportsAbs¶: Una ABC con un método abstracto __abs__ que es covariante en su tipo retornado.

class typing.SupportsRound¶: Una ABC con un método abstracto __round__ que es covariantes en su tipo retornado.

class typing.Container(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Container.

class typing.Hashable¶: Un alias de collections.abc.Hashable

class typing.Sized¶: Un alias de collections.abc.Sized

class typing.Collection(Sized, Iterable[T_co], Container[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Collection

Nuevo en la versión 3.6.0.

class typing.AbstractSet(Sized, Collection[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Set.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])¶: Una versión genérica de collections.abc.MutableSet.

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

Una versión genérica de collections.abc.Mapping. Este tipo se puede usar de la siguiente manera:

def get_position_in_index(word_list: Mapping[str, int], word: str) -> int:
    return word_list[word]

class typing.MutableMapping(Mapping[KT, VT])¶: Una versión genérica de collections.abc.MutableMapping.

class typing.Sequence(Reversible[T_co], Collection[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Sequence.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])¶: Una versión genérica de collections.abc.MutableSequence.

class typing.ByteString(Sequence[int])¶

Una versión genérica de collections.abc.ByteString.

This type represents the types bytes, bytearray, and memoryview of byte sequences.

Como abreviación para este tipo, bytes se puede usar para anotar argumentos de cualquiera de los tipos mencionados arriba.

class typing.Deque(deque, MutableSequence[T])¶: Una versión genérica de collections.deque.

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.1.

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

Versión genérica de list. Útil para anotar tipos de retorno. Para anotar argumentos es preferible usar un tipo abstracto de colección como Sequence o Iterable.

Este tipo se puede usar del siguiente modo:

T = TypeVar('T', int, float)

def vec2(x: T, y: T) -> List[T]:
    return [x, y]

def keep_positives(vector: Sequence[T]) -> List[T]:
    return [item for item in vector if item > 0]

class typing.Set(set, MutableSet[T])¶: Una versión genérica de builtins.set. Útil para anotar tipos de retornos. Para anotar argumentos es preferible usar un tipo abstracto de colección como AbstractSet.

class typing.FrozenSet(frozenset, AbstractSet[T_co])¶: Una versión genérica de builtins.frozenset.

class typing.MappingView(Sized, Iterable[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.MappingView.

class typing.KeysView(MappingView[KT_co], AbstractSet[KT_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.KeysView.

class typing.ItemsView(MappingView, Generic[KT_co, VT_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.ItemsView.

class typing.ValuesView(MappingView[VT_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.ValuesView.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.Awaitable.

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.Coroutine(Awaitable[V_co], Generic[T_co, T_contra, V_co])¶

Una versión genérica de collections.abc.Coroutine.y orden de las variables de tipo se corresponde con aquellas de Generator, por ejemplo:

from typing import List, Coroutine
c = None # type: Coroutine[List[str], str, int]
...
x = c.send('hi') # type: List[str]
async def bar() -> None:
    x = await c # type: int

Nuevo en la versión 3.5.3.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.AsyncIterable.

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])¶: Una versión genérica de collections.abc.AsyncIterator.

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.ContextManager(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de contextlib.AbstractContextManager.

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.0.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])¶: Una versión genérica de contextlib.AbstractAsyncContextManager.

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.2.

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

Una versión genérica de dict. Útil para anotar tipos de retorno. Para anotar argumentos es preferible usar un tipo abstracto de colección como Mapping.

Este tipo se puede usar de la siguiente manera:

def count_words(text: str) -> Dict[str, int]:
    ...

class typing.DefaultDict(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])¶: Una versión genérica de collections.defaultdict.

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.OrderedDict(collections.OrderedDict, MutableMapping[KT, VT])¶: Una versión genérica de collections.OrderedDict.

Nuevo en la versión 3.7.2.

class typing.Counter(collections.Counter, Dict[T, int])¶: Una versión genérica de collections.Counter.

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.1.

class typing.ChainMap(collections.ChainMap, MutableMapping[KT, VT])¶: Una versión genérica de collections.ChainMap.

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.1.

class typing.Generator(Iterator[T_co], Generic[T_co, T_contra, V_co])¶

Un generador puede ser anotado con el tipo genérico Generator[YieldType, SendType, ReturnType]. Por ejemplo:

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

Nótese que en contraste con muchos otros genéricos en el módulo typing, el SendType de Generator se comporta como contravariante, no covariante ni invariante.

Si tu generador solo retornará valores con yield, establece SendType y ReturnType como None:

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

Opcionalmente, anota tu generador con un tipo de retorno de Iterable[YieldType] o Iterator[YieldType]:

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

class typing.AsyncGenerator(AsyncIterator[T_co], Generic[T_co, T_contra])¶

Un generador asíncrono se puede anotar con el tipo genérico AsyncGenerator[YieldType, SendType]. Por ejemplo:

async def echo_round() -> AsyncGenerator[int, float]:
    sent = yield 0
    while sent >= 0.0:
        rounded = await round(sent)
        sent = yield rounded

A diferencia de los generadores normales, los generadores asíncronos no pueden retornar un valor, por lo que no hay un parámetro de tipo``ReturnType``. Igual que Generator, SendType se comporta como contravariante.

Si tu generador solo retornará valores con yield, establece el SendType como None:

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

Opcionalmente, anota el generador con un tipo de retorno AsyncIterable[YieldType] o AsyncIterator[YieldType]:

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

Nuevo en la versión 3.6.1.

class typing.Text¶

Text es un alias para str. Ésta disponible para proporcionar un mecanismo compatible hacia delante para código en Python 2: en Python 2, Text es un alias de 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'

Nuevo en la versión 3.5.2.

class typing.IO¶
class typing.TextIO¶
class typing.BinaryIO¶: El tipo genérico IO[AnyStr] y sus subclases TextIO(IO[str]) y BinaryIO(IO[bytes]) representan tipos de flujo de entrada/salida (I/O streams) como los usados por la función open().

class typing.Pattern¶
class typing.Match¶: Estos aliases de tipo se corresponden con los tipos de retorno de re.compile() y re.match(). Estos tipos (y sus correspondientes funciones) son genéricos en AnyStr y se puede especificar escribiendo Pattern[str], Pattern[bytes], Match[str], o Match[bytes].

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 su tipo. (Lo nombres de los campo están en el atributo _fields y sus valores por defecto en el atributo _field_defaults, ambos parte de la API de 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}>'

Uso retrocompatible:

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.

Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.9: Convierte en obsoleto el atributo _field_types en favor del atributo más estándar __annotations__, que tiene la misma información.

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

class typing.TypedDict(dict)¶

Un espacio de nombres con un tipado simple. En tiempo de ejecución es equivalente a un simple dict.

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 impuesta 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')

Se puede acceder a la información de tipo para introspección vía Point2D.__annotations__ y Point2D.__total__. Para poder utilizar esta características con versiones antiguas de Python que no soporten PEP 526, TypedDict proporciona adicionalmente dos formatos sintácticos equivalentes:

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

Por defecto, todas las claves deben estar presentes en un TypedDict. Es posible anularlo especificando el parámetro total. De esta manera:

class point2D(TypedDict, total=False):
    x: int
    y: int

Esto significa que un TypedDict point2D puede omitir cualquiera de sus claves. Un validador de tipos solo se esperará un valor literal False o True como valor del argumento total. True es el valor por defecto, y hace que todos los elementos definidos en el cuerpo de la clases sean obligatorios.

Véase PEP 589 para más ejemplos y reglas detalladas del uso de TypedDict.

Nuevo en la versión 3.8.

class typing.ForwardRef¶: Una clase usada para la representación de tipado interno de referencias directas en forma de cadenas de texto. Por ejemplo, List["SomeClass"] es transformado implícitamente en List[ForwardRef("SomeClass")]. Esta clase no debe ser instanciada por el usuario, pero puede ser usada por herramientas de introspección.

Nuevo en la versión 3.7.4.

typing.NewType(name, tp)¶

A helper function to indicate a distinct type to a typechecker, see NewType. At runtime it returns a function that returns its argument. Usage:

UserId = NewType('UserId', int)
first_user = UserId(1)

Nuevo en la versión 3.5.2.

typing.cast(typ, val)¶

Convertir un valor a su 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.get_type_hints(obj[, globals[, locals]])¶

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

Habitualmente, esto es lo mismo que obj.__annotations__. Además, las referencias indicadas como cadenas de texto se gestionan evaluándolas en los espacios de nombres``globals`` y locals. Si es necesario, se añade``Optional[t]`` para anotar una función o método, si se establece None como valor por defecto. Para una clase C, se retorna un diccionario construido por la combinación de __annotations__ y C.__mro en orden inverso.

typing.get_origin(tp)¶

typing.get_args(tp)¶

Provee introspección básica para tipos genéricos y construcciones especiales de tipado.

Para un objeto de tipado de la forma X[Y,Z, ...], estas funciones retornan X y (Y, Z, ...). Si X es un alias genérico para una clase built-in o una clase de collections, se normaliza a su clase original. Los objetos no soportados retornan None y (). Ejemplos:

assert get_origin(Dict[str, int]) is dict
assert get_args(Dict[int, str]) == (int, str)

assert get_origin(Union[int, str]) is Union
assert get_args(Union[int, str]) == (int, str)

Nuevo en la versión 3.8.

@typing.overload¶

El decorador @overload permite describir funciones y métodos que soportan diferentes combinaciones de tipos de argumento. A una serie de definiciones decoradas con @overload` debe seguir exactamente una definición no 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. Esta última se usa en tiempo de ejecución y debería ser ignorada por el validador de tipos. En tiempo de ejecución, llamar a una función decorada con @overload lanzará directamente NotImplementedError. Un ejemplo de sobrecarga que proporciona un tipo más preciso se puede expresar con 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>

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

@typing.final¶

Un decorador que indica a los validadores de tipos que el método decorado no se puede sobreescribir, o que la clase decorada no se puede derivar (subclassed). 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.

Nuevo en la versión 3.8.

@typing.no_type_check¶

Un decorador para indicar que la 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 definidos en dichas clase (pero no a lo métodos definidos en sus superclases y subclases).

Esto modifica la función o funciones in situ.

@typing.no_type_check_decorator¶

Un decorador que asigna a otro decorador el efecto de no_type_check() (no comprobar tipo).

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

@typing.type_check_only¶

Un decorador que marca 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.

@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 raises TypeError when applied to a non-protocol class. 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)

Atención: esto solo comprobará la presencia de los métodos requeridos, no su interfaz.

Nuevo en la versión 3.8.

typing.Any¶

Tipo especial que indica un tipo sin restricciones.

Todos los tipos son compatibles con Any.
Any es compatible con todos los tipos.

typing.NoReturn¶

Tipo especial que indica que una función nunca retorna un valor. Por ejemplo:

from typing import NoReturn

def stop() -> NoReturn:
    raise RuntimeError('no way')

Nuevo en la versión 3.5.4.

Nuevo en la versión 3.6.2.

typing.Union¶

Tipo unión; Union[X, Y] significa que o bien X o bien Y.

Para definir una unión, úsese p. ej. Union[int, str]. Más 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]

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]

Cuando se comparan uniones, el orden de los argumentos se ignoran, p. ej.:
```
Union[int, str] == Union[str, int]
```
No se puede derivar (subclass) o instanciar una unión.
No es posible escribir Union[X][Y].
Se puede usar Optional[X] como una versión corta de Union[X, None].

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

typing.Optional¶

Tipo Optional.

Optional[X] es equivalente a 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:
    ...

typing.Tuple¶

El tipo Tuple, Tuple[X, Y] es el tipo de una tupla de dos ítems con el primer ítem de tipo X y el segundo de tipo Y. El tipo de una tupla vacía se puede escribir así: Tuple[()].

Ejemplo: Tuple[T1, T2] es una tupla de dos elementos con sus correspondientes variables de tipo T1 y T2. Tuple[int, float, str] es un tupla con un número entero, un número de punto flotante y una cadena de texto.

Para especificar una tupla de longitud variable y tipo homogéneo, se usan puntos suspensivos, p. ej. Tuple[int, ...]. Un simple Tuple es equivalente a Tuple[Any, ...] y, a su vez, a tuple.

typing.Callable¶

Tipo Callable (invocable); Callable[[int], str] es una función de (int) -> str.

La sintaxis de subscripción (con corchetes []) debe usarse siempre con dos valores: la lista de argumentos y el tipo de retorno. La lista de argumentos debe ser una lista de tipos o unos puntos suspensivos; el tipo de retorno debe ser un único tipo.

No existe una sintaxis para indicar argumentos opcionales o con clave (keyword); tales funciones rara vez se utilizan como tipos para llamadas. Callable[..., ReturnType] (puntos suspensivos) se puede usar para indicar que un callable admite un número indeterminado de argumentos y retorna ReturnType. Un simple Callable es equivalente a Callable[..., Any] y, a su vez, a collections.abc.Callable.

typing.Literal¶

Un tipo que puede ser utilizado para indicar a los validadores de tipos que una variable o un parámetro de una función tiene un valor equivalente al valor literal proveído (o uno de los proveídos). Por ejemplo:

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

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.

Nuevo en la versión 3.8.

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

Nuevo en la versión 3.5.3.

typing.Final¶

Un construcción especial para tipado que indica a los validadores de tipo que un nombre no puede ser reasignado o sobrescrito en una subclase. 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.

Nuevo en la versión 3.8.

typing.AnyStr¶

AnyStr es una variable de tipo definida como AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes).

Su objetivo es ser usada por funciones que pueden aceptar cualquier tipo de cadena de texto sin permitir mezclar diferentes tipos al mismo tiempo. Por ejemplo:

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

concat(u"foo", u"bar")  # Ok, output has type 'unicode'
concat(b"foo", b"bar")  # Ok, output has type 'bytes'
concat(u"foo", b"bar")  # Error, cannot mix unicode and bytes

typing.TYPE_CHECKING¶

Una constante especial que se asume como cierta (True) por validadores estáticos de tipos de terceros. Es falsa (False) en tiempo de ejecución. Uso:

if TYPE_CHECKING:
    import expensive_mod

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

Nótese que la primera anotación de tipo debe estar rodeada por comillas, convirtiéndola en una «referencia directa», para ocultar al intérprete la referencia expensive_mod en tiempo de ejecución. Las anotaciones de tipo para variables locales no se evalúan, así que la segunda anotación no necesita comillas.

Nuevo en la versión 3.5.2.

`typing` — Soporte para type hints¶

Alias de tipo¶

NewType¶

Callable¶

Genéricos¶

Tipos genéricos definidos por el usuario¶

El tipo `Any`¶

Subtipado nominal vs estructural¶

Clases, funciones y decoradores¶

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typing — Soporte para type hints¶

Alias de tipo¶

NewType¶

Callable¶

Genéricos¶

Tipos genéricos definidos por el usuario¶

El tipo Any¶

Subtipado nominal vs estructural¶

Clases, funciones y decoradores¶

`typing` — Soporte para type hints¶

El tipo `Any`¶