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.

This module provides runtime support for type hints. The most fundamental support consists of the types Any, Union, Callable, TypeVar, and Generic. For a 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.

Le module typing est fréquemment enrichi de nouvelles fonctionnalités. Le package typing_extensions fournit des rétro-portages de ces fonctionnalités vers les anciennes versions de Python.

Pour un résumé des fonctionnalités obsolètes et leur planification d'obsolescence, consultez les Etapes d'Obsolescence des Fonctionnalités Majeures.

Voir aussi

For a quick overview of type hints, refer to this cheat sheet.

The "Type System Reference" section of https://mypy.readthedocs.io/ -- since the Python typing system is standardised via PEPs, this reference should broadly apply to most Python type checkers, although some parts may still be specific to mypy.

La documentation https://typing.readthedocs.io/ est une référence utile pour les fonctionnalités du système de types, les outils liés au typage et les bonnes pratiques de typage.La documentation sur https://typing.readthedocs.io/ sert de référence pour les fonctionnalités, les outils utiles et les meilleures pratiques liés au système de typage.

PEPs pertinentes

Depuis l'introduction initiale des annotations de type dans les PEP 484 et PEP 483, plusieurs PEPs ont modifié et amélioré le framework d'annotation de type. Cela inclut :

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:

Vector = list[float]

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

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

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

from collections.abc import 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 annotation de type est un cas particulier et est remplacé par type(None).

Type aliases may be marked with TypeAlias to make it explicit that the statement is a type alias declaration, not a normal variable assignment:

from typing import TypeAlias

Vector: TypeAlias = list[float]

NewType

Utilisez la classe NewType pour créer des types distincts :

from typing import NewType

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

Le vérificateur de types statiques 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:
    ...

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

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

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 types 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 et 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.

La création d'un sous-type de Derived est invalide :

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

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

Il est néanmoins 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 types statiques 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 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.

Modifié dans la version 3.10: NewType est maintenant une classe (plutôt qu'une fonction). Cela entraine un coût supplémentaire en temps d'exécution lors d'un appel. Cependant, ce coût sera réduit dans la version 3.11.0.

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 collections.abc 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

async def on_update(value: str) -> None:
    # Body
callback: Callable[[str], Awaitable[None]] = on_update

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].

Les appelables qui prennent en argument d'autres appelables peuvent indiquer que leurs types de paramètres dépendent les uns des autres en utilisant ParamSpec. De plus, si un appelable ajoute ou supprime des arguments d'autres appelables, l'opérateur Concatenate peut être utilisé. Ils prennent la forme Callable[ParamSpecVariable, ReturnType] et Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType] respectivement.

Modifié dans la version 3.10: Callable prend désormais en charge ParamSpec et Concatenate. Voir PEP 612 pour plus de détails.

Voir aussi

La documentation pour ParamSpec et Concatenate fournit des exemples d'utilisation dans Callable.

Génériques

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

from collections.abc import Mapping, Sequence

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

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

from collections.abc import Sequence
from typing import 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 mère 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 defines __class_getitem__() so that LoggedVar[T] is valid as a type:

from collections.abc import Iterable

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

A generic type can have any number of type variables. All varieties of TypeVar are permissible as parameters for a generic type:

from typing import TypeVar, Generic, Sequence

T = TypeVar('T', contravariant=True)
B = TypeVar('B', bound=Sequence[bytes], covariant=True)
S = TypeVar('S', int, str)

class WeirdTrio(Generic[T, B, 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 collections.abc import Sized
from typing import TypeVar, Generic

T = TypeVar('T')

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

When inheriting from generic classes, some type parameters could be fixed:

from collections.abc import Mapping
from typing import TypeVar

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 collections.abc import Iterable

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

User-defined generic type aliases are also supported. Examples:

from collections.abc import Iterable
from typing import TypeVar
S = TypeVar('S')
Response = Iterable[S] | int

# Return type here is same as 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.

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

>>> from typing import Generic, ParamSpec, TypeVar

>>> T = TypeVar('T')
>>> P = ParamSpec('P')

>>> class Z(Generic[T, P]): ...
...
>>> Z[int, [dict, float]]
__main__.Z[int, (<class 'dict'>, <class 'float'>)]

Furthermore, a generic with only one parameter specification variable will accept parameter lists in the forms X[[Type1, Type2, ...]] and also X[Type1, Type2, ...] for aesthetic reasons. Internally, the latter is converted to the former, so the following are equivalent:

>>> class X(Generic[P]): ...
...
>>> X[int, str]
__main__.X[(<class 'int'>, <class 'str'>)]
>>> X[[int, str]]
__main__.X[(<class 'int'>, <class 'str'>)]

Do note that generics with ParamSpec may not have correct __parameters__ after substitution in some cases because they are intended primarily for static type checking.

Modifié dans la version 3.10: Generic can now be parameterized over parameter expressions. See ParamSpec and PEP 612 for more details.

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

Le type Any

Un type particulier est Any. Un vérificateur de types statiques 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: Any = None
a = []          # OK
a = 2           # OK

s: str = ''
s = a           # OK

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

Notice that no type checking is performed when assigning a value of type Any to a more precise type. For example, the static type checker did not report an error when assigning a to s even though s was declared to be of type str and receives an int value at runtime!

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 types 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 type checking; an object does not have a 'magic' method.
    item.magic()
    ...

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

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

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

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

Initially PEP 484 defined the Python static type system as using nominal subtyping. This means that a class A is allowed where a class B is expected if and only if A is a subclass of 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 collections.abc 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 mères 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 collections.abc import Iterator, Iterable

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

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

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).

Module contents

The module defines the following classes, functions and decorators.

Note

This module defines several types that are subclasses of pre-existing standard library classes which also extend Generic to support type variables inside []. These types became redundant in Python 3.9 when the corresponding pre-existing classes were enhanced to support [].

The redundant types are deprecated as of Python 3.9 but no deprecation warnings will be issued by the interpreter. It is expected that type checkers will flag the deprecated types when the checked program targets Python 3.9 or newer.

The deprecated types will be removed from the typing module no sooner than the first Python version released 5 years after the release of Python 3.9.0. See details in PEP 585—Type Hinting Generics In Standard Collections.

Special typing primitives

Special types

These can be used as types in annotations and do not support [].

typing.Any

Type spécial indiquant un type non contraint.

  • Chaque type est compatible avec Any.

  • Any est compatible avec tous les types.

Modifié dans la version 3.11: Any can now be used as a base class. This can be useful for avoiding type checker errors with classes that can duck type anywhere or are highly dynamic.

typing.AnyStr

AnyStr is a constrained type variable defined as 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.LiteralString

Special type that includes only literal strings. A string literal is compatible with LiteralString, as is another LiteralString, but an object typed as just str is not. A string created by composing LiteralString-typed objects is also acceptable as a LiteralString.

Example:

def run_query(sql: LiteralString) -> ...
    ...

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

This is useful for sensitive APIs where arbitrary user-generated strings could generate problems. For example, the two cases above that generate type checker errors could be vulnerable to an SQL injection attack.

See PEP 675 for more details.

Nouveau dans la version 3.11.

typing.Never

The bottom type, a type that has no members.

This can be used to define a function that should never be called, or a function that never returns:

from typing import Never

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

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

Nouveau dans la version 3.11: On older Python versions, NoReturn may be used to express the same concept. Never was added to make the intended meaning more explicit.

typing.NoReturn

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

from typing import NoReturn

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

NoReturn can also be used as a bottom type, a type that has no values. Starting in Python 3.11, the Never type should be used for this concept instead. Type checkers should treat the two equivalently.

Nouveau dans la version 3.5.4.

Nouveau dans la version 3.6.2.

typing.Self

Special type to represent the current enclosed class. For example:

from typing import Self

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

This annotation is semantically equivalent to the following, albeit in a more succinct fashion:

from typing import TypeVar

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

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

In general if something currently follows the pattern of:

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

You should use Self as calls to SubclassOfFoo.return_self would have Foo as the return type and not SubclassOfFoo.

Other common use cases include:

  • classmethods that are used as alternative constructors and return instances of the cls parameter.

  • Annotating an __enter__() method which returns self.

See PEP 673 for more details.

Nouveau dans la version 3.11.

typing.TypeAlias

Special annotation for explicitly declaring a type alias. For example:

from typing import TypeAlias

Factors: TypeAlias = list[int]

See PEP 613 for more details about explicit type aliases.

Nouveau dans la version 3.10.

Special forms

These can be used as types in annotations using [], each having a unique syntax.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.tuple now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

typing.Union

Union type; Union[X, Y] is equivalent to X | Y and means either X or Y.

To define a union, use e.g. Union[int, str] or the shorthand int | str. Using that shorthand is recommended. Details:

  • 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] == int | str

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

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

  • You cannot subclass or instantiate a Union.

  • Vous ne pouvez pas écrire Union[X][Y].

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

Modifié dans la version 3.10: Unions can now be written as X | Y. See union type expressions.

typing.Optional

Type « optionnel ».

Optional[X] is equivalent to X | None (or 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:
    ...

Modifié dans la version 3.10: Optional can now be written as X | None. See union type expressions.

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.

Les appelables qui prennent en argument d'autres appelables peuvent indiquer que leurs types de paramètres dépendent les uns des autres en utilisant ParamSpec. De plus, si un appelable ajoute ou supprime des arguments d'autres appelables, l'opérateur Concatenate peut être utilisé. Ils prennent la forme Callable[ParamSpecVariable, ReturnType] et Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType] respectivement.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Callable now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Modifié dans la version 3.10: Callable prend désormais en charge ParamSpec et Concatenate. Voir PEP 612 pour plus de détails.

Voir aussi

The documentation for ParamSpec and Concatenate provide examples of usage with Callable.

typing.Concatenate

Used with Callable and ParamSpec to type annotate a higher order callable which adds, removes, or transforms parameters of another callable. Usage is in the form Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable]. Concatenate is currently only valid when used as the first argument to a Callable. The last parameter to Concatenate must be a ParamSpec or ellipsis (...).

For example, to annotate a decorator with_lock which provides a threading.Lock to the decorated function, Concatenate can be used to indicate that with_lock expects a callable which takes in a Lock as the first argument, and returns a callable with a different type signature. In this case, the ParamSpec indicates that the returned callable's parameter types are dependent on the parameter types of the callable being passed in:

from collections.abc import Callable
from threading import Lock
from typing import Concatenate, ParamSpec, TypeVar

P = ParamSpec('P')
R = TypeVar('R')

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

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

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

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

Nouveau dans la version 3.10.

Voir aussi

  • PEP 612 -- Parameter Specification Variables (the PEP which introduced ParamSpec and Concatenate).

  • ParamSpec and Callable.

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 types 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 mère 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[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.

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.type now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Modifié dans la version 3.9.1: Literal now de-duplicates parameters. Equality comparisons of Literal objects are no longer order dependent. Literal objects will now raise a TypeError exception during equality comparisons if one of their parameters are not hashable.

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 types 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.Required
typing.NotRequired

Special typing constructs that mark individual keys of a TypedDict as either required or non-required respectively.

See TypedDict and PEP 655 for more details.

Nouveau dans la version 3.11.

typing.Annotated

A type, introduced in PEP 593 (Flexible function and variable annotations), to decorate existing types with context-specific metadata (possibly multiple pieces of it, as Annotated is variadic). Specifically, a type T can be annotated with metadata x via the typehint Annotated[T, x]. This metadata can be used for either static analysis or at runtime. If a library (or tool) encounters a typehint Annotated[T, x] and has no special logic for metadata x, it should ignore it and simply treat the type as T. Unlike the no_type_check functionality that currently exists in the typing module which completely disables typechecking annotations on a function or a class, the Annotated type allows for both static typechecking of T (which can safely ignore x) together with runtime access to x within a specific application.

Ultimately, the responsibility of how to interpret the annotations (if at all) is the responsibility of the tool or library encountering the Annotated type. A tool or library encountering an Annotated type can scan through the annotations to determine if they are of interest (e.g., using isinstance()).

When a tool or a library does not support annotations or encounters an unknown annotation it should just ignore it and treat annotated type as the underlying type.

It's up to the tool consuming the annotations to decide whether the client is allowed to have several annotations on one type and how to merge those annotations.

Since the Annotated type allows you to put several annotations of the same (or different) type(s) on any node, the tools or libraries consuming those annotations are in charge of dealing with potential duplicates. For example, if you are doing value range analysis you might allow this:

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

Passing include_extras=True to get_type_hints() lets one access the extra annotations at runtime.

The details of the syntax:

  • The first argument to Annotated must be a valid type

  • Multiple type annotations are supported (Annotated supports variadic arguments):

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

  • Annotated must be called with at least two arguments ( Annotated[int] is not valid)

  • The order of the annotations is preserved and matters for equality checks:

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

  • Nested Annotated types are flattened, with metadata ordered starting with the innermost annotation:

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

  • Duplicated annotations are not removed:

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

  • Annotated can be used with nested and generic aliases:

    T = TypeVar('T')
Vec = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)]
V = Vec[int]

V == Annotated[list[tuple[int, int]], MaxLen(10)]

Nouveau dans la version 3.9.

typing.TypeGuard

Special typing form used to annotate the return type of a user-defined type guard function. TypeGuard only accepts a single type argument. At runtime, functions marked this way should return a boolean.

TypeGuard aims to benefit type narrowing -- a technique used by static type checkers to determine a more precise type of an expression within a program's code flow. Usually type narrowing is done by analyzing conditional code flow and applying the narrowing to a block of code. The conditional expression here is sometimes referred to as a "type guard":

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

Sometimes it would be convenient to use a user-defined boolean function as a type guard. Such a function should use TypeGuard[...] as its return type to alert static type checkers to this intention.

Using -> TypeGuard tells the static type checker that for a given function:

  1. The return value is a boolean.

  2. If the return value is True, the type of its argument is the type inside TypeGuard.

Par exemple :

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

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

If is_str_list is a class or instance method, then the type in TypeGuard maps to the type of the second parameter after cls or self.

In short, the form def foo(arg: TypeA) -> TypeGuard[TypeB]: ..., means that if foo(arg) returns True, then arg narrows from TypeA to TypeB.

Note

TypeB need not be a narrower form of TypeA -- it can even be a wider form. The main reason is to allow for things like narrowing list[object] to list[str] even though the latter is not a subtype of the former, since list is invariant. The responsibility of writing type-safe type guards is left to the user.

TypeGuard also works with type variables. See PEP 647 for more details.

Nouveau dans la version 3.10.

typing.Unpack

A typing operator that conceptually marks an object as having been unpacked. For example, using the unpack operator * on a type variable tuple is equivalent to using Unpack to mark the type variable tuple as having been unpacked:

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

In fact, Unpack can be used interchangeably with * in the context of typing.TypeVarTuple and builtins.tuple types. You might see Unpack being used explicitly in older versions of Python, where * couldn't be used in certain places:

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

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

Nouveau dans la version 3.11.

Building generic types

The following objects are not used directly in annotations. Instead, they are building blocks for creating generic types.

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.TypeVar(name, *constraints, bound=None, covariant=False, contravariant=False)

Variables de type.

Utilisation :

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

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 and type alias definitions. See 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 print_capitalized(x: S) -> S:
    """Print x capitalized, and return x."""
    print(x.capitalize())
    return x


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

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

Created type variables may be explicitly marked covariant or contravariant by passing covariant=True or contravariant=True. By default, type variables are invariant. See PEP 484 and PEP 695 for more details.

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

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

class StringSubclass(str):
    pass

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

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

Type variables can be bound to concrete types, abstract types (ABCs or protocols), and even unions of types:

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

Using a constrained type variable, however, means that the TypeVar can only ever be solved as being exactly one of the constraints given:

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

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

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

At runtime, isinstance(x, T) will raise TypeError.

__name__

The name of the type variable.

__covariant__

Whether the type var has been marked as covariant.

__contravariant__

Whether the type var has been marked as contravariant.

__bound__

The bound of the type variable, if any.

__constraints__

A tuple containing the constraints of the type variable, if any.

class typing.TypeVarTuple(name)

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

Utilisation :

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

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

A normal type variable enables parameterization with a single type. A type variable tuple, in contrast, allows parameterization with an arbitrary number of types by acting like an arbitrary number of type variables wrapped in a tuple. For example:

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

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

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

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

Note the use of the unpacking operator * in tuple[T, *Ts]. Conceptually, you can think of Ts as a tuple of type variables (T1, T2, ...). tuple[T, *Ts] would then become tuple[T, *(T1, T2, ...)], which is equivalent to tuple[T, T1, T2, ...]. (Note that in older versions of Python, you might see this written using Unpack instead, as Unpack[Ts].)

Type variable tuples must always be unpacked. This helps distinguish type variable tuples from normal type variables:

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

Type variable tuples can be used in the same contexts as normal type variables. For example, in class definitions, arguments, and return types:

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

Type variable tuples can be happily combined with normal type variables:

DType = TypeVar('DType')

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

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

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

However, note that at most one type variable tuple may appear in a single list of type arguments or type parameters:

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

Finally, an unpacked type variable tuple can be used as the type annotation of *args:

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

In contrast to non-unpacked annotations of *args - e.g. *args: int, which would specify that all arguments are int - *args: *Ts enables reference to the types of the individual arguments in *args. Here, this allows us to ensure the types of the *args passed to call_soon match the types of the (positional) arguments of callback.

See PEP 646 for more details on type variable tuples.

__name__

The name of the type variable tuple.

Nouveau dans la version 3.11.

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

Parameter specification variable. A specialized version of type variables.

Utilisation :

P = ParamSpec('P')

Parameter specification variables exist primarily for the benefit of static type checkers. They are used to forward the parameter types of one callable to another callable -- a pattern commonly found in higher order functions and decorators. They are only valid when used in Concatenate, or as the first argument to Callable, or as parameters for user-defined Generics. See Generic for more information on generic types.

For example, to add basic logging to a function, one can create a decorator add_logging to log function calls. The parameter specification variable tells the type checker that the callable passed into the decorator and the new callable returned by it have inter-dependent type parameters:

from collections.abc import Callable
from typing import TypeVar, ParamSpec
import logging

T = TypeVar('T')
P = ParamSpec('P')

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

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

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

  1. The type checker can't type check the inner function because *args and **kwargs have to be typed Any.

  2. cast() may be required in the body of the add_logging decorator when returning the inner function, or the static type checker must be told to ignore the return inner.

args
kwargs

Since ParamSpec captures both positional and keyword parameters, P.args and P.kwargs can be used to split a ParamSpec into its components. P.args represents the tuple of positional parameters in a given call and should only be used to annotate *args. P.kwargs represents the mapping of keyword parameters to their values in a given call, and should be only be used to annotate **kwargs. Both attributes require the annotated parameter to be in scope. At runtime, P.args and P.kwargs are instances respectively of ParamSpecArgs and ParamSpecKwargs.

__name__

The name of the parameter specification.

Parameter specification variables created with covariant=True or contravariant=True can be used to declare covariant or contravariant generic types. The bound argument is also accepted, similar to TypeVar. However the actual semantics of these keywords are yet to be decided.

Nouveau dans la version 3.10.

Note

Only parameter specification variables defined in global scope can be pickled.

Voir aussi

typing.ParamSpecArgs
typing.ParamSpecKwargs

Arguments and keyword arguments attributes of a ParamSpec. The P.args attribute of a ParamSpec is an instance of ParamSpecArgs, and P.kwargs is an instance of ParamSpecKwargs. They are intended for runtime introspection and have no special meaning to static type checkers.

Calling get_origin() on either of these objects will return the original ParamSpec:

P = ParamSpec("P")
get_origin(P.args)  # returns P
get_origin(P.kwargs)  # returns P

Nouveau dans la version 3.10.

Other special directives

These are not used in annotations. They are building blocks for declaring types.

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.

The resulting class has an extra attribute __annotations__ giving a dict that maps the field names to the field types. (The field names are in the _fields attribute and the default values are in the _field_defaults attribute, both of which are 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}>'

NamedTuple subclasses can be generic:

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

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.

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

Modifié dans la 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 3.11: Added support for generic namedtuples.

class typing.NewType(name, tp)

A helper class to indicate a distinct type to a typechecker, see NewType. At runtime it returns an object that returns its argument when called. Usage:

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

The module in which the new type is defined.

__name__

The name of the new type.

__supertype__

The type that the new type is based on.

Nouveau dans la version 3.5.2.

Modifié dans la version 3.10: NewType is now a class rather than a function.

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

See PEP 544 for more details. Protocol classes decorated with runtime_checkable() (described later) act as simple-minded runtime protocols that check only the presence of given attributes, ignoring their type signatures.

Les classes de protocole peuvent être génériques, par exemple :

T = TypeVar("T")

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

Nouveau dans la version 3.8.

@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)

@runtime_checkable
class Named(Protocol):
    name: str

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

Note

runtime_checkable() will check only the presence of the required methods or attributes, not their type signatures or types. For example, ssl.SSLObject is a class, therefore it passes an issubclass() check against Callable. However, the ssl.SSLObject.__init__ method exists only to raise a TypeError with a more informative message, therefore making it impossible to call (instantiate) ssl.SSLObject.

Note

An isinstance() check against a runtime-checkable protocol can be surprisingly slow compared to an isinstance() check against a non-protocol class. Consider using alternative idioms such as hasattr() calls for structural checks in performance-sensitive code.

Nouveau dans la version 3.8.

class typing.TypedDict(dict)

Special construct to add type hints to a dictionary. At runtime it is a plain dict.

TypedDict declares a dictionary type that expects all of its instances to have a certain set of keys, where each key is associated with a value of a consistent type. This expectation is not checked at runtime but is only enforced by type checkers. Usage:

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')

To allow using this feature with older versions of Python that do not support PEP 526, TypedDict supports two additional equivalent syntactic forms:

  • Using a literal dict as the second argument:

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

  • Using keyword arguments:

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

Obsolète depuis la version 3.11, sera supprimé dans la version 3.13: The keyword-argument syntax is deprecated in 3.11 and will be removed in 3.13. It may also be unsupported by static type checkers.

The functional syntax should also be used when any of the keys are not valid identifiers, for example because they are keywords or contain hyphens. Example:

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

# OK, functional syntax
Point2D = TypedDict('Point2D', {'in': int, 'x-y': int})

By default, all keys must be present in a TypedDict. It is possible to mark individual keys as non-required using NotRequired:

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

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

This means that a Point2D TypedDict can have the label key omitted.

It is also possible to mark all keys as non-required by default by specifying a totality of False:

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

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

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 required.

Individual keys of a total=False TypedDict can be marked as required using Required:

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

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

It is possible for a TypedDict type to inherit from one or more other TypedDict types using the class-based syntax. Usage:

class Point3D(Point2D):
    z: int

Point3D has three items: x, y and z. It is equivalent to this definition:

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

A TypedDict cannot inherit from a non-TypedDict class, except for Generic. For example:

class X(TypedDict):
    x: int

class Y(TypedDict):
    y: int

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

class XY(X, Y): pass  # OK

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

T = TypeVar('T')
class XT(X, Generic[T]): pass  # raises TypeError

A TypedDict can be generic:

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

A TypedDict can be introspected via annotations dicts (see Bonnes pratiques concernant les annotations for more information on annotations best practices), __total__, __required_keys__, and __optional_keys__.

__total__

Point2D.__total__ gives the value of the total argument. Example:

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

Nouveau dans la version 3.9.

__optional_keys__

Point2D.__required_keys__ and Point2D.__optional_keys__ return frozenset objects containing required and non-required keys, respectively.

Keys marked with Required will always appear in __required_keys__ and keys marked with NotRequired will always appear in __optional_keys__.

For backwards compatibility with Python 3.10 and below, it is also possible to use inheritance to declare both required and non-required keys in the same TypedDict . This is done by declaring a TypedDict with one value for the total argument and then inheriting from it in another TypedDict with a different value for total:

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

Nouveau dans la version 3.9.

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

Nouveau dans la version 3.8.

Modifié dans la version 3.11: Added support for marking individual keys as Required or NotRequired. See PEP 655.

Modifié dans la version 3.11: Added support for generic TypedDicts.

Generic concrete collections

Corresponding to built-in types

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]:
    ...

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.dict now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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]

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.list now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.set now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de builtins.frozenset.

Obsolète depuis la version 3.9: builtins.frozenset now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Note

Tuple is a special form.

Corresponding to types in collections

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

Une version générique de collections.defaultdict.

Nouveau dans la version 3.5.2.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.defaultdict now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.OrderedDict.

Nouveau dans la version 3.7.2.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.OrderedDict now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.ChainMap now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.Counter now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.deque now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Other concrete types

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().

Obsolète depuis la version 3.8, sera supprimé dans la version 3.13: The typing.io namespace is deprecated and will be removed. These types should be directly imported from typing instead.

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].

Obsolète depuis la version 3.8, sera supprimé dans la version 3.13: The typing.re namespace is deprecated and will be removed. These types should be directly imported from typing instead.

Obsolète depuis la version 3.9: Classes Pattern and Match from re now support []. See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.11: Python 2 is no longer supported, and most type checkers also no longer support type checking Python 2 code. Removal of the alias is not currently planned, but users are encouraged to use str instead of Text.

Abstract Base Classes

Correspond aux collections au sein de collections.abc

class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

Une version générique de collections.abc.Set.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Set now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.ByteString(Sequence[int])

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

Obsolète depuis la version 3.9, sera supprimé dans la version 3.14: Prefer typing_extensions.Buffer, or a union like bytes | bytearray | memoryview.

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

Une version générique de collections.abc.Collection

Nouveau dans la version 3.6.0.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Collection now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.Container(Generic[T_co])

Une version générique de collections.abc.Container.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Container now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.abc.ItemsView.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.ItemsView now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.abc.KeysView.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.KeysView now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Mapping now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.MappingView(Sized)

Une version générique de collections.abc.MappingView.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.MappingView now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.abc.MutableMapping.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.MutableMapping now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

Une version générique de collections.abc.MutableSequence.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.MutableSequence now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

Une version générique de collections.abc.MutableSet.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.MutableSet now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.abc.Sequence.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Sequence now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Une version générique de collections.abc.ValuesView.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.ValuesView now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Correspond aux autres types au sein de collections.abc.

class typing.Iterable(Generic[T_co])

Une version générique de collections.abc.Iterable.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Iterable now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

Une version générique de collections.abc.Iterator.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Iterator now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Generator now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.Hashable

An alias to collections.abc.Hashable.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

Une version générique de collections.abc.Reversible.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Reversible now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.Sized

An alias to collections.abc.Sized.

Programmation asynchrone

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

Nouveau dans la version 3.5.3.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Coroutine now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.AsyncGenerator now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

Une version générique de collections.abc.AsyncIterable.

Nouveau dans la version 3.5.2.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.AsyncIterable now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

Une version générique de collections.abc.AsyncIterator.

Nouveau dans la version 3.5.2.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.AsyncIterator now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

Une version générique de collections.abc.Awaitable.

Nouveau dans la version 3.5.2.

Obsolète depuis la version 3.9: collections.abc.Awaitable now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Types associés aux gestionnaires de contexte

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.

Obsolète depuis la version 3.9: contextlib.AbstractContextManager now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

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.

Obsolète depuis la version 3.9: contextlib.AbstractAsyncContextManager now supports subscripting ([]). See PEP 585 and Type Alias générique.

Protocoles

Ces protocoles sont décorés par runtime_checkable().

class typing.SupportsAbs

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

class typing.SupportsBytes

Une ABC avec une méthode abstraite __bytes__.

class typing.SupportsComplex

Une ABC avec une méthode abstraite __complex__.

class typing.SupportsFloat

Une ABC avec une méthode abstraite __float__.

class typing.SupportsIndex

Une ABC avec une méthode abstraite __index__.

Nouveau dans la version 3.8.

class typing.SupportsInt

Une ABC avec une méthode abstraite __int__.

class typing.SupportsRound

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

Functions and decorators

typing.cast(typ, val)

Convertit une valeur en un type.

Ceci renvoie la valeur inchangée. Pour le vérificateur de types, 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.assert_type(val, typ, /)

Vérifie que val est bien du type typ.

At runtime this does nothing: it returns the first argument unchanged with no checks or side effects, no matter the actual type of the argument.

When a static type checker encounters a call to assert_type(), it emits an error if the value is not of the specified type:

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

Cette fonction permet de s'assurer de la compréhension du vérificateur de type d'un script par rapport aux intentions du développeur :

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

Nouveau dans la version 3.11.

typing.assert_never(arg, /)

Demande une confirmation de la part du vérificateur statique de type qu'une ligne de code est inaccessible.

Example:

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

Les annotations permettent ici au vérificateur de types de déduire que le dernier cas ne sera jamais exécuté car les seuls cas possibles (qu'arg soit un int ou un str) sont couverts dans les cas précédents. Une erreur est levée si un appel à assert_never() est atteignable. Par exemple, si l'annotation de type d'arg est int | str | float, une erreur sera levée indiquant qu'unreachable est de type float. Lors d'un appel à assert_never, afin de passer la vérification de type avec succès, le type déduit de l'argument doit être de type Never.

Une erreur est levé si la fonction est appelé lors de l'exécution.

Voir aussi

Unreachable Code and Exhaustiveness Checking pour plus détails sur la vérification exhaustive statique de type.

Nouveau dans la version 3.11.

typing.reveal_type(obj, /)

Révèle le type statique déduit d'une expression.

Lorsqu'un vérificateur de types rencontre un appel à cette fonction, il va diagnostiquer le type de l'argument. Par exemple :

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

Cela est utile afin de comprendre comment le vérificateur de types va traiter un bout de code précis.

La fonction renvoie l'argument inchangé. Ce qui permet de l'utiliser au sein d'une expression :

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

La plupart des vérificateurs de type supportent reveal_type(), même dans le cas ou le nom du type n'est pas importé depuis typing. Cependant, l'import depuis typing permet d'éviter les erreurs d'exécution et devient plus compréhensible.

Lors de l'exécution, cette fonction affiche le type de son argument dans stderr et le renvoie inchangé :

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

Nouveau dans la version 3.11.

@typing.dataclass_transform

dataclass_transform permet de décorer une classe, une métaclasse ou une fonction décoratrice. L'utilisation de @dataclass_transform() avertit le vérificateur de types statiques que l'objet décoré effectue de la "magie" consistant à transformer une classe, lui appliquant un comportement du type de dataclasses.dataclass().

Exemple d'utilisation avec une fonction décoratrice :

T = TypeVar("T")

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

@create_model
class CustomerModel:
    id: int
    name: str

Avec une classe de base :

@dataclass_transform()
class ModelBase: ...

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

Avec une métaclasse :

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

class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

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

Les classes CustomerModel définis ci-dessus sont traitées par les vérificateurs de type de la même que les classes créées avec @dataclasses.dataclass. Par exemple, les vérificateurs de type déduisent que ces classes possèdent une méthode __init__ acceptant id et name comme arguments.

Les arguments booléens suivants sont acceptés,les vérificateurs de type supposent qu'ils ont le même effet qu'ils auraient eu sur le décorateur @dataclasses.dataclass : init, eq, order, unsafe_hash, frozen, match_args, kw_only, et slots. Il est possible d'évaluer statiquement les valeurs de ces arguments (True or False).

Les arguments du décorateur dataclass_transform permettent de personnaliser le comportement par défaut de la classe, métaclasse ou fonction décorée :

  • eq_default indique la valeur du paramètre eq (True ou False) si ce ne n'est pas précisé lors de l'appel.

  • order_default indique la valeur du paramètre order (True ou False) si ce n'est pas précisé lors de l'appel.

  • kw_only_default indique la valeur du paramètre kw_only_default (True ou False) si ce ne n'est pas précisé lors de l'appel.

  • field_specifiers spécifie une liste statique des classes ou fonctions prises en charge pour la description des champs, similaire à dataclasses.field().

  • D'autres arguments sont acceptés afin d'autoriser de futurs possibles extensions.

Les arguments optionnels suivants pour la spécifications des champs sont reconnus :

  • init indique si le champ doit être inclut au sein de la méthode __init__. Vaut True par défaut.

  • default indique la valeur par défaut du champ.

  • default_factory fournit une fonction de rappel renvoyant la valeur par défaut du champ. Si les arguments default et default_factory ne sont pas renseignés, le champ n'a pas de valeur pas défaut et il faudra en fournir une lors de l'instanciation de la classe.

  • factory est un alias pour default_factory.

  • kw_only indique si le champ est uniquement par mot-clé. Si l'argument n'est pas renseigné, la valeur du paramètre kw_only de l'objet décoré avec dataclass_transform est utilisé. Ou si cette valeur n'est pas renseigné non plus, la valeur de kw_only_default de dataclass_transform est utilisé.

  • alias indique un nom alternatif pour le champ. Cet alias est utilisé dans le méthode __init__ synthétisée.

Lors de l'exécution, les arguments de ce décorateur sont enregistrés au sein de l'attribut __dataclass_transform__ de l'objet décoré. Il n'y pas d'autre effet à l'exécution.

See PEP 681 for more details.

Nouveau dans la version 3.11.

@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 types 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>

See PEP 484 for more details and comparison with other typing semantics.

Modifié dans la version 3.11: Les fonctions surchargées peuvent maintenant être inspectées durant l'exécution via get_overloads().

typing.get_overloads(func)

Renvoie la séquence des définitions des fonctions décorées comme @overload associées à func. func est l'objet de la fonction implémenté de base. Par exemple, en reprenant le définition de process dans la documentation pour @overload, get_overloads(process) renvoie une séquence composée de trois objets de fonction associés aux trois fonctions surchargées définies. En cas d'appel à get_overloads() sur une fonction non surchargés, une séquence vide est retournée.

get_overloads() peut être utilisé afin d'inspecter une fonction surchargée durant l'exécution.

Nouveau dans la version 3.11.

typing.clear_overloads()

Suppression de toutes les surcharges enregistrées au sein du registre interne. Cela peut être utilisé afin de récupérer la mémoire utilisé par le registre.

Nouveau dans la version 3.11.

@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.

Modifié dans la version 3.11: Le décorateur met l'attribut __final__ à True de l'objet décoré. Cela permet d'utiliser une vérification comme if getattr(obj, "__final__", False) durant l'exécution afin de vérifier si un objet obj est décoré comme final. Dans le cas où l'objet décoré ne supporte pas la modification d'attributs, le décorateur retournera l'objet de base sans lever d'exception.

@typing.no_type_check

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

This works as class or function decorator. With a class, it applies recursively to all methods and classes defined in that class (but not to methods defined in its superclasses or subclasses).

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.

Utilitaires d'introspection

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

Renvoie un dictionnaire contenant des annotations 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 postérieures encodées sous forme de chaîne de caractères sont évaluées dans les espaces de nommage globals et locals. Pour une classe C, elle renvoie un dictionnaire construit en fusionnant toutes les __annotations__ en parcourant C.__mro__ en ordre inverse.

La fonction remplace récursivement tous les Annotated[T, ...] avec T, sauf si la valeur de include_extras est définie à True (voir Annotated pour plus d'information). Par exemple :

class Student(NamedTuple):
    name: Annotated[str, 'some marker']

get_type_hints(Student) == {'name': str}
get_type_hints(Student, include_extras=False) == {'name': str}
get_type_hints(Student, include_extras=True) == {
    'name': Annotated[str, 'some marker']
}

Note

get_type_hints() ne fonctionne pas avec les alias de type importés contenant des références postérieures. L'activation d'évaluation différée des annotations (PEP 563) permet de supprimer le besoin de références postérieures supplémentaires.

Modifié dans la version 3.9: Ajout du paramètre include_extras comme énoncé dans la PEP 593.

Modifié dans la version 3.11: Avant, Optional[t] était ajouté pour les annotations de fonctions et de méthodes dans le cas où une valeur par défaut était égal à None. Maintenant, les annotations sont renvoyées inchangées.

typing.get_origin(tp)

Get the unsubscripted version of a type: for a typing object of the form X[Y, Z, ...] return X. If X is a generic alias for a builtin or collections class, it gets normalized to the original class. If X is an instance of ParamSpecArgs or ParamSpecKwargs, return the underlying ParamSpec. Return None for unsupported objects. Examples:

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

Nouveau dans la version 3.8.

typing.get_args(tp)

Get type arguments with all substitutions performed: for a typing object of the form X[Y, Z, ...] return (Y, Z, ...). If X is a union or Literal contained in another generic type, the order of (Y, Z, ...) may be different from the order of the original arguments [Y, Z, ...] due to type caching. Return () for unsupported objects. Examples:

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

Nouveau dans la version 3.8.

typing.is_typeddict(tp)

Vérifier si un type est un TypedDict.

Par exemple :

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

is_typeddict(Film)  # => True
is_typeddict(list | str)  # => False

Nouveau dans la version 3.10.

class typing.ForwardRef

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

Note

Les types PEP 585 tels que list["SomeClass"] ne seront pas implicitement transformés en list[ForwardRef("SomeClass")] et ne seront donc pas automatiquement résolus en list[SomeClass].

Nouveau dans la version 3.7.4.

Constante

typing.TYPE_CHECKING

Constante spéciale qui vaut True pour les vérificateurs de types statique 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()

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.

Note

Si from __future__ import annotations est utilisé, les annotations ne sont pas évaluées au moment de la définition de fonction. Elles sont alors stockées comme des chaînes de caractères dans __annotations__, ce qui rend inutile l'utilisation de guillemets autour de l'annotation (Voir PEP 563).

Nouveau dans la version 3.5.2.

Étapes d'Obsolescence des Fonctionnalités Majeures

Certaines fonctionnalités dans typing sont obsolètes et peuvent être supprimées dans une future version de Python. Le tableau suivant résume les principales dépréciations. Celui-ci peut changer et toutes les dépréciations ne sont pas listées.

Fonctionnalité

Obsolète en

Suppression prévue

PEP/issue

sous-modules typing.io et typing.re

3.8

3.13

bpo-38291

Versions de typage des collections standards

3.9

Non défini

PEP 585

typing.ByteString

3.9

3.14

gh-91896

typing.Text

3.11

Non défini

gh-92332