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

Nouveau dans la version 3.5.

Code source : Lib/typing.py

Note

Le moteur d'exécution Python n'applique pas les annotations de type pour les fonctions et les variables. Elles peuvent être utilisées par des outils tiers tels que les contrôleurs de type, les IDE, les analyseurs de code, etc.

Ce module fournit la gestion des annotations de type à l'exécution conformément à ce qui est spécifié dans les PEP 484, PEP 526, PEP 544, PEP 586, PEP 589 et PEP 591. Le support le plus fondamental se compose des types `Any`, `Union`, `Tuple`, `Callable`, `TypeVar` et `Generic`. Pour les spécifications complètes, voir la PEP 484. Pour une introduction simplifiée aux annotations de type, voir la 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.

## Alias de type

Un alias de type est défini en assignant le type à l'alias. Dans cet exemple, `Vector` et `List[float]` sont traités comme des synonymes interchangeables :

    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, 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:
        ...

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

## 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)

Notez que ces contrôles ne sont exécutés que par le vérificateur de type statique. À l'exécution, l'instruction `Derived = NewType('Derived', Base)` fait de `Derived` une fonction qui renvoie immédiatement le paramètre que vous lui passez. Cela signifie que l'expression `Derived(some_value)` ne crée pas une nouvelle classe ou n'introduit pas de surcharge au-delà de celle d'un appel de fonction normal.

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.

## 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]`.

## 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: ...

Les génériques peuvent être paramétrés en utilisant une nouvelle fabrique (au sens des patrons de conception) disponible en tapant `TypeVar`.

    from typing import Sequence, TypeVar

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

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

## 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.

La classe de base `Generic` définit `__class_getitem__()` de sorte que `LoggedVar[t]` est valide comme 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)

Modifié dans la version 3.7: `Generic` n'a plus de métaclasse personnalisée.

Une classe générique définie par l'utilisateur peut avoir des CBA (Classe de Base Abstraite) comme classes de base sans conflit de métaclasses. Les métaclasses génériques ne sont pas prises en charge. Le résultat du paramétrage des génériques est mis en cache et la plupart des types dans le module `typing` sont hachables et comparables pour l'égalité.

## 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 `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.

## Sous-typage nominal et sous-typage structurel

Initialement la PEP 484 définissait le système de type statique Python comme utilisant le sous-type nominal. Cela signifie qu'une classe `A` est permise lorsqu'une classe `B` est prévue si et seulement si `A` est une sous-classe 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]: ...

La PEP 544 permet de résoudre ce problème en permettant aux utilisateurs d'écrire le code ci-dessus sans classes de base explicites dans la définition de classe, permettant à `Bucket` d'être implicitement considéré comme un sous-type de `Sized` et `Iterable[int]` par des vérificateurs de type statique. C'est ce qu'on appelle le sous-typage structurel (ou typage canard) :

    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

De plus, en sous-classant une classe spéciale `Protocol`, un utilisateur peut définir de nouveaux protocoles personnalisés pour profiter pleinement du sous-typage structurel (voir exemples ci-dessous).

## Classes, fonctions et décorateurs

Ce module définit les classes, fonctions et décorateurs suivants :

class `typing.``TypeVar`

  Variables de type.

  Utilisation :

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

  Les variables de type existent principalement dans l'intérêt des contrôleurs de type statiques. Elles servent de paramètres pour les types génériques ainsi que pour les définitions de fonctions génériques. Voir la classe `Generic` pour plus d'informations sur les types génériques. Les fonctions génériques fonctionnent comme suit :

      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.``Protocol`(Generic)

  Classe de base pour les classes de protocole. Les classes de protocole sont définies comme suit :

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

  Ces classes sont principalement utilisées avec les vérificateurs statiques de type qui reconnaissent les sous-types structurels (typage canard statique), par exemple :

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

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

      func(C())  # Passes static type check

  Voir la PEP 544 pour plus de détails. Les classes de protocole décorées avec `runtime_checkable()` (décrite plus loin) agissent comme des protocoles d'exécution simples qui ne vérifient que la présence d'attributs donnés, ignorant leurs signatures de type.

  Les classes de protocole peuvent être génériques, par exemple :

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

  Nouveau dans la version 3.8.

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.

  Les seuls paramètres légitimes pour `Type` sont les classes, `Any`, type variables, et les unions de ces types. Par exemple :

      def new_non_team_user(user_class: Type[Union[BasicUser, 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.``SupportsIndex`

  Une ABC avec une méthode abstraite `__index__`.

  Nouveau dans la version 3.8.

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 3.6.0.

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])

  Une version générique de `collections.abc.Mapping`. Ce type peut être utilisé comme suit :

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

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` of byte sequences.

  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 3.5.4.

  Nouveau dans la version 3.6.1.

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

  Version générique de `list`. Utile pour annoter les types de retour. Pour annoter les arguments, il est préférable d'utiliser un type de collection abstraite tel que `Sequence` ou `Iterable`.

  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])

  Une version générique de `builtins.set`. Utile pour annoter les types de retour. Pour annoter les arguments, il est préférable d'utiliser un type de collection abstraite tel que `AbstractSet`.

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`.

  Nouveau dans la version 3.5.2.

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

  Nouveau dans la version 3.5.3.

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

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

  Nouveau dans la version 3.5.2.

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

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

  Nouveau dans la version 3.5.2.

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

  Une version générique de `contextlib.AbstractContextManager`.

  Nouveau dans la version 3.5.4.

  Nouveau dans la version 3.6.0.

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

  Une version générique de `contextlib.AbstractAsyncContextManager`.

  Nouveau dans la version 3.5.4.

  Nouveau dans la version 3.6.2.

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

  Une version générique de `dict`. Utile pour annoter les types de retour. Pour annoter les arguments, il est préférable d'utiliser un type de collection abstraite tel que `Mapping`.

  Ce type peut être utilisé comme suit :

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

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

  Une version générique de `collections.defaultdict`.

  Nouveau dans la version 3.5.2.

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

  Une version générique de `collections.OrderedDict`.

  Nouveau dans la version 3.7.2.

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

  Une version générique de `collections.Counter`.

  Nouveau dans la version 3.5.4.

  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 3.5.4.

  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 3.6.1.

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`

  Le type générique `IO[AnyStr]` et ses sous-classes `TextIO(IO[str])` et `BinaryIO(IO[bytes])` représentent les types de flux d'entrées-sorties tels que renvoyés par `open()`.

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

  Ces alias de type correspondent aux types de retour de `re.compile()` et `re.match()`. Ces types (et les fonctions correspondantes) sont génériques dans `AnyStr` et peuvent être rendus spécifiques en écrivant `Pattern[str]`, `Pattern[bytes]`, `Match[str]` ou `Match[bytes]`.

class `typing.``NamedTuple`

  Version typée de `collections.namedtuple()`.

  Utilisation :

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

  Ce qui 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.

  La classe résultante a un attribut supplémentaire `__annotations__` donnant un dictionnaire qui associe les noms des champs aux types de champs. (Les noms des champs sont dans l'attribut `_fields` et les valeurs par défaut sont dans l'attribut `_field_defaults` qui font partie de l'API namedtuple.)

  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.

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.9: rend l'attribut `_field_types` obsolète en faveur de l'attribut plus standard `__annotations__` qui a la même information.

  Modifié dans la version 3.8: Les attributs `_field_types` et `__annotations__` sont maintenant des dictionnaires standards au lieu d'instances de `OrderedDict`.

class `typing.``TypedDict`(dict)

  Un simple espace de nommage typé. À l'exécution, c'est l'équivalent d'un simple `dict`.

  `TypedDict` crée un type de dictionnaire qui s'attend à ce que toutes ses instances aient un certain jeu de clés, où chaque clé est associée à une valeur d'un type cohérent. Cette vérification n'est pas faite au moment de l'exécution mais n'est appliquée que par les vérificateurs de type. Utilisation :

      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')

  Les informations de type pour l'introspection sont accessibles via `Point2D.__annotations__` et `Point2D.__total__`. Pour permettre l'utilisation de cette fonctionnalité avec les anciennes versions de Python qui ne prennent pas en compte la PEP 526, `TypedDict` gère deux formes syntaxiques équivalentes supplémentaires :

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

  By default, all keys must be present in a TypedDict. It is possible to override this by specifying totality. Usage:

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

  This means that a point2D TypedDict can have any of the keys omitted. A type checker is only expected to support a literal False or True as the value of the total argument. True is the default, and makes all items defined in the class body be required.

  See PEP 589 for more examples and detailed rules of using `TypedDict`.

  Nouveau dans la version 3.8.

class `typing.``ForwardRef`

  Une classe utilisée pour le typage interne de la représentation des références directes des chaînes de caractères. Par exemple, `Liste["SomeClass"]` est implicitement transformé en `Liste[ForwardRef("SomeClass")]`. Cette classe ne doit pas être instanciée par un utilisateur, mais peut être utilisée par des outils d'introspection.

  Nouveau dans la version 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)

  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.``get_origin`(tp)

`typing.``get_args`(tp)

  Fournit une introspection de base pour les types génériques et les formes spéciales de typage.

  Pour un objet de typage de la forme `X[Y, Z, ....]`, ces fonctions renvoient `X` et `(Y, Z,...)`. Si `X` est un alias pour une classe native ou de `collections`, il est normalisé en la classe originale. Pour les objets non gérés, renvoie la paire `None` , `()`. Exemples :

      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)

  Nouveau dans la version 3.8.

`@``typing.``overload`

  Le décorateur `@overload`` permet de décrire des fonctions et des méthodes qui acceptent plusieurs combinaisons différentes de types d'arguments. Une série de définitions décorées avec `overload` doit être suivie d'une seule définition non décorée de `overload` (pour la même fonction/méthode). Les définitions décorées de `@overload` ne sont destinées qu'au vérificateur de type, puisqu'elles sont écrasées par la définition non décorée de `@overload` ; cette dernière, en revanche, est utilisée à l'exécution mais qu'il convient que le vérificateur de type l'ignore. Lors de l'exécution, l'appel direct d'une fonction décorée avec `@overload` lèvera `NotImplementedError`. Un exemple de surcharge qui donne un type plus précis que celui qui peut être exprimé à l'aide d'une variable union ou type :

      @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.``final`

  Un décorateur pour indiquer aux vérificateurs de types que la méthode décorée ne peut pas être remplacée et que la classe décorée ne peut pas être sous-classée. Par exemple :

      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
          ...

  Ces propriétés ne sont pas vérifiées à l'exécution. Voir la PEP 591 pour plus de détails.

  Nouveau dans la version 3.8.

`@``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.``type_check_only`

  Décorateur pour marquer une classe ou une fonction comme étant indisponible au moment de l'exécution.

  Ce décorateur n'est pas disponible à l'exécution. Il est principalement destiné à marquer les classes qui sont définies dans des fichiers séparés d'annotations de type (type stub file, en anglais) si une implémentation renvoie une instance d'une classe privée :

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

      def fetch_response() -> Response: ...

  Notez qu'il n'est pas recommandé de renvoyer les instances des classes privées. Il est généralement préférable de rendre ces classes publiques.

`@``typing.``runtime_checkable`

  Marquez une classe de protocole comme protocole d'exécution.

  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)

  Attention : ceci ne vérifiera que la présence des méthodes requises, et non leur signature de type !

  Nouveau dans la version 3.8.

`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 3.5.4.

  Nouveau dans la version 3.6.2.

`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]

  - 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]`.

  Modifié dans la version 3.7: Ne supprime pas les sous-classes explicites des unions à l'exécution.

`typing.``Optional`

  Type « optionnel ».

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

  Notez que ce n'est pas le même concept qu'un argument optionnel, qui est un argument qui possède une valeur par défaut. Un argument optionnel (qui a une valeur par défaut) ne nécessite pas, à ce titre, le qualificatif `Optional` sur son annotation de type. Par exemple :

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

  Par contre, si une valeur explicite de `None` est permise, l'utilisation de `Optional` est appropriée, que l'argument soit facultatif ou non. Par exemple :

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

`typing.``Tuple`

  Type « n-uplet » ; `Tuple[X, Y]` est le type d'un n-uplet à deux éléments avec le premier élément de type X et le second de type Y. Le type du n-uplet vide peut être écrit comme `Tuple[()]`.

  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.``Literal`

  Type pour indiquer aux vérificateurs de type que la variable ou le paramètre de fonction correspondant a une valeur équivalente au littéral fourni (ou un parmi plusieurs littéraux). Par exemple :

      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[...]` ne peut être sous-classé. Lors de l'exécution, une valeur arbitraire est autorisée comme argument de type pour `Literal[...]`, mais les vérificateurs de type peuvent imposer des restrictions. Voir la PEP 586 pour plus de détails sur les types littéraux.

  Nouveau dans la version 3.8.

`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.``Final`

  Construction de type particulière pour indiquer aux vérificateurs de type qu'un nom ne peut pas être réassigné ou remplacé dans une sous-classe. Par exemple :

      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

  Ces propriétés ne sont pas vérifiées à l'exécution. Voir la PEP 591 pour plus de détails.

  Nouveau dans la version 3.8.

`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()

  Notez que la première annotation de type doit être entourée de guillemets, ce qui en fait une « référence avant », pour cacher la référence `expensive_mod` au moment de l'exécution par l'interpréteur. Les annotations de type pour les variables locales ne sont pas évaluées, de sorte que la deuxième annotation n'a pas besoin d'être placée entre guillemets.

  Nouveau dans la version 3.5.2.