# 26.1. `typing` — Prise en charge des annotations de type

Nouveau dans la version 3.5.

Code source : Lib/typing.py

Note

The typing module has been included in the standard library on a provisional basis. New features might be added and API may change even between minor releases if deemed necessary by the core developers.

This module supports type hints as specified by PEP 484 and PEP 526. The most fundamental support consists of the types `Any`, `Union`, `Tuple`, `Callable`, `TypeVar`, and `Generic`. For full specification please see PEP 484. For a simplified introduction to type hints see PEP 483.

La fonction ci-dessous prend et renvoie une chaîne de caractères, et est annotée comme suit :

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

La fonction `greeting` s’attend à ce que l’argument `name` soit de type `str` et le type de retour `str`. Les sous-types sont acceptés comme arguments.

## 26.1.1. Alias de type

A type alias is defined by assigning the type to the alias. In this example, `Vector` and `List[float]` will be treated as interchangeable synonyms:

    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])

Les alias de type sont utiles pour simplifier les signatures complexes. Par exemple :

    from typing import Dict, Tuple, List

    ConnectionOptions = Dict[str, str]
    Address = Tuple[str, int]
    Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]

    def broadcast_message(message: str, servers: List[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: List[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None:
        ...

Notez que `None` comme indication de type est un cas particulier et est remplacé par `type(None)`.

## 26.1.2. NewType

Aidez-vous de la fonction `NewType()` pour créer des types distincts :

    from typing import NewType

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

Le vérificateur de type statique traite le nouveau type comme s’il s’agissait d’une sous-classe du type original. C’est utile pour aider à détecter les erreurs logiques :

    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)

Vous pouvez toujours effectuer toutes les opérations applicables à un entier (type `int`) sur une variable de type `UserId`, mais le résultat sera toujours de type `int`. Ceci vous permet de passer un `UserId` partout où un `int` est attendu, mais vous empêche de créer accidentellement un `UserId` d’une manière invalide :

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

Note that these checks are enforced only by the static type checker. At runtime the statement `Derived = NewType('Derived', Base)` will make `Derived` a function that immediately returns whatever parameter you pass it. That means the expression `Derived(some_value)` does not create a new class or introduce any overhead beyond that of a regular function call.

Plus précisément, l’expression `some_value is Derived(some_value)` est toujours vraie au moment de l’exécution.

Cela signifie également qu’il n’est pas possible de créer un sous-type de `Derived` puisqu’il s’agit d’une fonction d’identité au moment de l’exécution, pas d’un type réel :

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

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

Cependant, il est possible de créer un `NewType()` basé sur un `NewType` « dérivé » :

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

et la vérification de type pour `ProUserId` fonctionne comme prévu.

Voir la PEP 484 pour plus de détails.

Note

Rappelons que l’utilisation d’un alias de type déclare que deux types sont équivalents l’un à l’autre. Écrire `Alias = Original` fait que le vérificateur de type statique traite `Alias` comme étant exactement équivalent à `Original` dans tous les cas. C’est utile lorsque vous voulez simplifier des signatures complexes.

En revanche, `NewType` déclare qu’un type est un sous-type d’un autre. Écrire `Derived = NewType('Derived', Original)` fait en sorte que le vérificateur de type statique traite `Derived` comme une sous-classe de `Original`, ce qui signifie qu’une valeur de type `Original` ne peut être utilisée dans les endroits où une valeur de type `Derived` est prévue. C’est utile lorsque vous voulez éviter les erreurs logiques avec un coût d’exécution minimal.

Nouveau dans la version 3.5.2.

## 26.1.3. Appelable

Les cadriciels (frameworks en anglais) qui attendent des fonctions de rappel ayant des signatures spécifiques peuvent être typés en utilisant `Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]`.

Par exemple :

    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

Il est possible de déclarer le type de retour d’un appelable sans spécifier la signature de l’appel en indiquant des points de suspension à la liste des arguments dans l’indice de type : `Callable[..., ReturnType]`.

## 26.1.4. Génériques

Comme les informations de type sur les objets conservés dans des conteneurs ne peuvent pas être déduites statiquement de manière générique, les classes de base abstraites ont été étendues pour prendre en charge la sélection (subscription en anglais) et indiquer les types attendus pour les éléments de conteneur.

    from typing import Mapping, Sequence

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

Generics can be parameterized by using a new factory available in typing called `TypeVar`.

    from typing import Sequence, TypeVar

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

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

## 26.1.5. Types génériques définis par l’utilisateur

Une classe définie par l’utilisateur peut être définie comme une classe générique.

    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]` en tant que classe de base définit que la classe `LoggedVar` prend un paramètre de type unique `T`. Ceci rend également `T` valide en tant que type dans le corps de la classe.

The `Generic` base class uses a metaclass that defines `__getitem__()` so that `LoggedVar[t]` is valid as a type:

    from typing import Iterable

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

Un type générique peut avoir un nombre quelconque de variables de type et vous pouvez fixer des contraintes sur les variables de type :

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

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

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

Chaque argument de variable de type `Generic` doit être distinct. Ceci n’est donc pas valable :

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

    T = TypeVar('T')

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

Vous pouvez utiliser l’héritage multiple avec `Generic` :

    from typing import TypeVar, Generic, Sized

    T = TypeVar('T')

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

Lors de l’héritage de classes génériques, certaines variables de type peuvent être corrigées :

    from typing import TypeVar, Mapping

    T = TypeVar('T')

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

Dans ce cas, `MyDict` a un seul paramètre, `T`.

L’utilisation d’une classe générique sans spécifier de paramètres de type suppose `Any` pour chaque position. Dans l’exemple suivant, `MyIterable` n’est pas générique mais hérite implicitement de `Iterable[Any]` :

    from typing import Iterable

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

Les alias de type générique définis par l’utilisateur sont également pris en charge. Exemples :

    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)

The metaclass used by `Generic` is a subclass of `abc.ABCMeta`. A generic class can be an ABC by including abstract methods or properties, and generic classes can also 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.

## 26.1.6. Le type `Any`

Un type particulier est `Any`. Un vérificateur de type statique traite chaque type comme étant compatible avec `Any` et `Any` comme étant compatible avec chaque type.

This means that it is possible to perform any operation or method call on a value of type on `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()
        ...

Notez qu’aucun contrôle de typage n’est effectué lors de l’affectation d’une valeur de type `Any` à un type plus précis. Par exemple, le vérificateur de type statique ne signale pas d’erreur lors de l’affectation de `a` à `s` même si `s` était déclaré être de type `str` et reçoit une valeur `int` au moment de son exécution !

De plus, toutes les fonctions sans type de retour ni type de paramètre sont considérées comme utilisant `Any` implicitement par défaut :

    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

Ce comportement permet à `Any` d’être utilisé comme succédané lorsque vous avez besoin de mélanger du code typé dynamiquement et statiquement.

Comparons le comportement de `Any` avec celui de `object`. De la même manière que pour `Any`, chaque type est un sous-type de `object`. Cependant, contrairement à `Any`, l’inverse n’est pas vrai : `object` n’est pas un sous-type de chaque autre type.

Cela signifie que lorsque le type d’une valeur est `object`, un vérificateur de type rejette presque toutes les opérations sur celle-ci, et l’affecter à une variable (ou l’utiliser comme une valeur de retour) d’un type plus spécialisé est une erreur de typage. Par exemple :

    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")

Utilisez `object` pour indiquer qu’une valeur peut être de n’importe quel type de manière sûre. Utiliser `Any` pour indiquer qu’une valeur est typée dynamiquement.

## 26.1.7. Classes, functions, and decorators

The module defines the following classes, functions and decorators:

class `typing.``TypeVar`

  Variables de type.

  Utilisation :

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

  Type variables exist primarily for the benefit of static type checkers. They serve as the parameters for generic types as well as for generic function definitions. See class Generic for more information on generic types. Generic functions work as follows:

      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 signature de ce dernier exemple est essentiellement la surcharge de `(str, str) -> str` et `(bytes, bytes) -> bytes`. Notez également que si les arguments sont des instances d’une sous-classe de la classe `str`, le type de retour est toujours la classe `str`.

  Au moment de l’exécution, `isinstance(x, T)` va lever `TypeError`. En général, `isinstance()` et `issubclass()` ne devraient pas être utilisés avec les types.

  Les variables de type peuvent être marquées covariantes ou contravariantes en passant `covariant=True` ou `contravariant=True`. Voir la PEP 484 pour plus de détails. Par défaut, les variables de type sont invariantes. Sinon, une variable de type peut spécifier une limite supérieure en utilisant `bound=<type>`. Cela signifie qu’un type réel substitué (explicitement ou implicitement) à la variable type doit être une sous-classe du type frontière (boundary en anglais), voir la PEP 484.

class `typing.``Generic`

  Classe de base abstraite pour les types génériques.

  Un type générique est généralement déclaré en héritant d’une instanciation de cette classe avec une ou plusieurs variables de type. Par exemple, un type de correspondance générique peut être défini comme suit :

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

  Cette classe peut alors être utilisée comme suit :

      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.``Type`(Generic[CT_co])

  Une variable annotée de `C` peut accepter une valeur de type `C`. En revanche, une variable annotée avec `Type[C]` peut accepter des valeurs qui sont elles-mêmes des classes — plus précisément, elle accepte l’objet class de `C`. Par exemple :

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

  Notez que `Type[C]` est covariant :

      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()

  Le fait que `Type[C]` soit covariant implique que toutes les sous-classes de `C` doivent implémenter la même signature de constructeur et les signatures de méthode de classe que `C`. Le vérificateur de type doit signaler les manquements à cette règle. Il doit également autoriser les appels du constructeur dans les sous-classes qui correspondent aux appels du constructeur dans la classe de base indiquée. La façon dont le vérificateur de type est tenu de traiter ce cas particulier peut changer dans les futures révisions de PEP 484.

  The only legal parameters for `Type` are classes, `Any`, type variables, and unions of any of these types. For example:

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

  `Type[Any]` est équivalent à `Type` qui à son tour est équivalent à `type`, qui est la racine de la hiérarchie des métaclasses de Python.

  Nouveau dans la version 3.5.2.

class `typing.``Iterable`(Generic[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Iterable`.

class `typing.``Iterator`(Iterable[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Iterator`.

class `typing.``Reversible`(Iterable[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Reversible`.

class `typing.``SupportsInt`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__int__`.

class `typing.``SupportsFloat`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__float__`.

class `typing.``SupportsComplex`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__complex__`.

class `typing.``SupportsBytes`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__bytes__`.

class `typing.``SupportsAbs`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__abs__` qui est covariante dans son type de retour.

class `typing.``SupportsRound`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__round__` qui est covariante dans son type de retour.

class `typing.``Container`(Generic[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Container`.

class `typing.``Hashable`

  Un alias pour `collections.abc.Hashable`

class `typing.``Sized`

  Un alias pour `collections.abc.Sized`

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

  Une version générique de `collections.abc.Collection`

  Nouveau dans la version 3.6.

class `typing.``AbstractSet`(Sized, Collection[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Set`.

class `typing.``MutableSet`(AbstractSet[T])

  Une version générique de `collections.abc.MutableSet`.

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

  A generic version of `collections.abc.Mapping`.

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

  Une version générique de `collections.abc.MutableMapping`.

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

  Une version générique de `collections.abc.Sequence`.

class `typing.``MutableSequence`(Sequence[T])

  Une version générique de `collections.abc.MutableSequence`.

class `typing.``ByteString`(Sequence[int])

  Une version générique de `collections.abc.ByteString`.

  This type represents the types `bytes`, `bytearray`, and `memoryview`.

  Comme abréviation pour ce type, `bytes` peut être utilisé pour annoter des arguments de n’importe quel type mentionné ci-dessus.

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

  Une version générique de `collections.deque`.

  Nouveau dans la version 3.6.1.

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

  Generic version of `list`. Useful for annotating return types. To annotate arguments it is preferred to use abstract collection types such as `Mapping`, `Sequence`, or `AbstractSet`.

  Ce type peut être utilisé comme suit :

      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])

  A generic version of `builtins.set`.

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

  Une version générique de `builtins.frozenset`.

class `typing.``MappingView`(Sized, Iterable[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.MappingView`.

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

  Une version générique de `collections.abc.KeysView`.

class `typing.``ItemsView`(MappingView, Generic[KT_co, VT_co])

  Une version générique de `collections.abc.ItemsView`.

class `typing.``ValuesView`(MappingView[VT_co])

  Une version générique de `collections.abc.ValuesView`.

class `typing.``Awaitable`(Generic[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.Awaitable`.

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

  Une version générique de `collections.abc.Coroutine`. La variance et l’ordre des variables de type correspondent à ceux de la classe `Generator`, par exemple :

      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

class `typing.``AsyncIterable`(Generic[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.AsyncIterable`.

class `typing.``AsyncIterator`(AsyncIterable[T_co])

  Une version générique de `collections.abc.AsyncIterator`.

class `typing.``ContextManager`(Generic[T_co])

  Une version générique de `contextlib.AbstractContextManager`.

  Nouveau dans la version 3.6.

class `typing.``AsyncContextManager`(Generic[T_co])

  An ABC with async abstract `__aenter__()` and `__aexit__()` methods.

  Nouveau dans la version 3.6.

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

  A generic version of `dict`. The usage of this type is as follows:

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

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

  Une version générique de `collections.defaultdict`.

  Nouveau dans la version 3.5.2.

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

  Une version générique de `collections.Counter`.

  Nouveau dans la version 3.6.1.

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

  Une version générique de `collections.ChainMap`.

  Nouveau dans la version 3.6.1.

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

  Un générateur peut être annoté par le type générique `Generator[YieldType, SendType, ReturnType]`. Par exemple :

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

  Notez que contrairement à beaucoup d’autres génériques dans le module typing, le `SendType` de `Generator` se comporte de manière contravariante, pas de manière covariante ou invariante.

  Si votre générateur ne donne que des valeurs, réglez les paramètres `SendType` et `ReturnType` sur `None` :

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

  Alternativement, annotez votre générateur comme ayant un type de retour soit `Iterable[YieldType]` ou `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 générateur asynchrone peut être annoté par le type générique `AsyncGenerator[YieldType, SendType]`. Par exemple :

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

  Contrairement aux générateurs normaux, les générateurs asynchrones ne peuvent pas renvoyer une valeur, il n’y a donc pas de paramètre de type `ReturnType`. Comme avec `Generator`, le `SendType` se comporte de manière contravariante.

  Si votre générateur ne donne que des valeurs, réglez le paramètre `SendType` sur `None` :

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

  Alternativement, annotez votre générateur comme ayant un type de retour soit `AsyncIterable[YieldType]` ou `AsyncIterator[YieldType]` :

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

  Nouveau dans la version 3.5.4.

class `typing.``Text`

  `Text` est un alias pour `str`. Il est fourni pour obtenir une compatibilité ascendante du code Python 2 : en Python 2, `Text` est un alias pour `unicode`.

  Utilisez `Text` pour indiquer qu’une valeur doit contenir une chaîne Unicode d’une manière compatible avec Python 2 et Python 3 :

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

  Nouveau dans la version 3.5.2.

class `typing.``IO`
class `typing.``TextIO`
class `typing.``BinaryIO`

  Generic type `IO[AnyStr]` and its subclasses `TextIO(IO[str])` and `BinaryIO(IO[bytes])` represent the types of I/O streams such as returned by `open()`.

class `typing.``Pattern`
class `typing.``Match`

  These type aliases correspond to the return types from `re.compile()` and `re.match()`. These types (and the corresponding functions) are generic in `AnyStr` and can be made specific by writing `Pattern[str]`, `Pattern[bytes]`, `Match[str]`, or `Match[bytes]`.

class `typing.``NamedTuple`

  Typed version of namedtuple.

  Utilisation :

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

  C’est équivalent à :

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

  Pour assigner une valeur par défaut à un champ, vous pouvez lui donner dans le corps de classe :

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

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

  Les champs avec une valeur par défaut doivent venir après tous les champs sans valeur par défaut.

  The resulting class has two extra attributes: `_field_types`, giving a dict mapping field names to types, and `_field_defaults`, a dict mapping field names to default values. (The field names are in the `_fields` attribute, which is part of the namedtuple API.)

  Les sous-classes de `NamedTuple` peuvent aussi avoir des docstrings et des méthodes :

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

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

  Utilisation rétrocompatible :

      Employee = NamedTuple('Employee', [('name', str), ('id', int)])

  Modifié dans la version 3.6: Ajout de la gestion de la syntaxe d’annotation variable de la PEP 526.

  Modifié dans la version 3.6.1: Ajout de la prise en charge des valeurs par défaut, des méthodes et des chaînes de caractères docstrings.

`typing.``NewType`(typ)

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

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

  Nouveau dans la version 3.5.2.

`typing.``cast`(typ, val)

  Convertit une valeur en un type.

  Ceci renvoie la valeur inchangée. Pour le vérificateur de type, cela signifie que la valeur de retour a le type désigné mais, à l’exécution, intentionnellement, rien n’est vérifié (afin que cela soit aussi rapide que possible).

`typing.``get_type_hints`(obj[, globals[, locals]])

  renvoie un dictionnaire contenant des indications de type pour une fonction, une méthode, un module ou un objet de classe.

  C’est souvent équivalent à `obj.__annotations__`. De plus, les références directes encodées sous forme de chaîne littérales sont traitées en les évaluant dans les espaces de nommage `globals` et `locals`. Si nécessaire, `Optional[t]` est ajouté pour les annotations de fonction et de méthode si une valeur par défaut égale à `None` est définie. Pour une classe `C`, renvoie un dictionnaire construit en fusionnant toutes les `__annotations__` en parcourant `C.__mro__` en ordre inverse.

`@``typing.``overload`

  The `@overload` decorator allows describing functions and methods that support multiple different combinations of argument types. A series of `@overload`-decorated definitions must be followed by exactly one non-`@overload`-decorated definition (for the same function/method). The `@overload`-decorated definitions are for the benefit of the type checker only, since they will be overwritten by the non-`@overload`-decorated definition, while the latter is used at runtime but should be ignored by a type checker. At runtime, calling a `@overload`-decorated function directly will raise `NotImplementedError`. An example of overload that gives a more precise type than can be expressed using a union or a type variable:

      @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>

  Voir la PEP 484 pour plus de détails et la comparaison avec d’autres sémantiques de typage.

`@``typing.``no_type_check`

  Décorateur pour indiquer que les annotations ne sont pas des indications de type.

  Cela fonctionne en tant que classe ou fonction décoratrice. Avec une classe, elle s’applique récursivement à toutes les méthodes définies dans cette classe (mais pas aux méthodes définies dans ses superclasses ou sous-classes).

  Cela fait muter la ou les fonctions en place.

`@``typing.``no_type_check_decorator`

  Décorateur pour donner à un autre décorateur l’effet `no_type_check()`.

  Ceci enveloppe le décorateur avec quelque chose qui enveloppe la fonction décorée dans `no_type_check()`.

`typing.``Any`

  Type spécial indiquant un type non contraint.

  - Chaque type est compatible avec `Any`.

  - `Any` est compatible avec tous les types.

`typing.``NoReturn`

  Type spécial indiquant qu’une fonction ne renvoie rien. Par exemple :

      from typing import NoReturn

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

  Nouveau dans la version 3.6.5.

`typing.``Union`

  Type « union » ; `Union[X, Y]` signifie X ou Y.

  Pour définir une union, utilisez par exemple `Union[int, str]`. Détail :

  - Les arguments doivent être des types et il doit y en avoir au moins un.

  - Les unions d’unions sont aplanies, par exemple :

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

  - Les unions d’un seul argument disparaissent, par exemple :

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

  - Les arguments redondants sont ignorés, par exemple :

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

  - Lors de la comparaison d’unions, l’ordre des arguments est ignoré, par exemple :

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

  - When a class and its subclass are present, the latter is skipped, e.g.:

        Union[int, object] == object

  - Vous ne pouvez pas sous-classer ou instancier une union.

  - Vous ne pouvez pas écrire `Union[X][Y]`.

  - Vous pouvez utiliser l’abréviation `Optional[X]` pour `Union[X, None]`.

`typing.``Optional`

  Type « optionnel ».

  `Optional[X]` équivaut à `Union[X, None]`.

  Note that this is not the same concept as an optional argument, which is one that has a default. An optional argument with a default does not require the `Optional` qualifier on its type annotation just because it is optional. For example:

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

  On the other hand, if an explicit value of `None` is allowed, the use of `Optional` is appropriate, whether the argument is optional or not. For example:

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

`typing.``Tuple`

  Tuple type; `Tuple[X, Y]` is the type of a tuple of two items with the first item of type X and the second of type Y.

  Exemple : `Tuple[T1, T2]` est une paire correspondant aux variables de type `T1` et `T2`. `Tuple[int, float, str]` est un triplet composé d’un entier, d’un flottant et d’une chaîne de caractères.

  Pour spécifier un n-uplet de longueur variable et de type homogène, utilisez une ellipse, par exemple `Tuple[int, ....]`. Un n-uplet `Tuple` est équivalent à `Tuple[Any, ....]` et, à son tour, à `tuple`.

`typing.``Callable`

  Type Appelable. `Callable[[int], str]` est une fonction de type `(int) -> str`.

  La syntaxe de sélection (subscription en anglais) doit toujours être utilisée avec exactement deux valeurs : la liste d’arguments et le type de retour. La liste d’arguments doit être une liste de types ou une ellipse ; il doit y avoir un seul type de retour.

  Il n’y a pas de syntaxe pour indiquer les arguments optionnels ou les arguments par mots-clés ; de tels types de fonctions sont rarement utilisés comme types de rappel. `Callable[..., ReturnType]` (ellipse) peut être utilisé pour annoter le type d’un appelable, prenant un nombre quelconque d’arguments et renvoyant `ReturnType`. Un simple `Callable` est équivalent à `Callable[..., Any]` et, à son tour, à `collections.abc.Callable`.

`typing.``ClassVar`

  Construction de type particulière pour indiquer les variables de classe.

  Telle qu’introduite dans la PEP 526, une annotation de variable enveloppée dans ClassVar indique qu’un attribut donné est destiné à être utilisé comme une variable de classe et ne doit pas être défini sur des instances de cette classe. Utilisation :

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

  `ClassVar` n’accepte que les types et ne peut plus être dérivé.

  `ClassVar` n’est pas une classe en soi, et ne devrait pas être utilisée avec `isinstance()` ou `issubclass()`. `ClassVar` ne modifie pas le comportement d’exécution Python, mais il peut être utilisé par des vérificateurs tiers. Par exemple, un vérificateur de type peut marquer le code suivant comme une erreur :

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

  Nouveau dans la version 3.5.3.

`typing.``AnyStr`

  `AnyStr` est une variable de type définie comme `AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)`.

  Cela est destiné à être utilisé pour des fonctions qui peuvent accepter n’importe quel type de chaîne de caractères sans permettre à différents types de chaînes de caractères de se mélanger. Par exemple :

      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`

  Constante spéciale qui vaut `True` pour les vérificateurs de type statiques tiers et `False` à l’exécution. Utilisation :

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

  Note that the first type annotation must be enclosed in quotes, making it a « forward reference », to hide the `expensive_mod` reference from the interpreter runtime. Type annotations for local variables are not evaluated, so the second annotation does not need to be enclosed in quotes.

  Nouveau dans la version 3.5.2.