typing — 형 힌트 지원

버전 3.5에 추가.

소스 코드: Lib/typing.py

참고

파이썬 런타임은 함수와 변수 형 어노테이션을 강제하지 않습니다. 형 어노테이션은 형 검사기, IDE, 린터(linter) 등과 같은 제삼자 도구에서 사용할 수 있습니다.


This module provides runtime support for type hints. The most fundamental support consists of the types Any, Union, Callable, TypeVar, and Generic. For a full specification, please see PEP 484. For a simplified introduction to type hints, see PEP 483.

아래의 함수는 문자열을 취하고 반환하며 다음과 같이 어노테이트 되었습니다:

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

함수 greeting에서, 인자 name은 형 str로, 반환형은 str로 기대됩니다. 서브 형은 인자로 허용됩니다.

Relevant PEPs

Since the initial introduction of type hints in PEP 484 and PEP 483, a number of PEPs have modified and enhanced Python’s framework for type annotations. These include:

형 에일리어스

형 에일리어스는 별칭에 형을 대입하여 정의됩니다. 이 예에서, Vectorlist[float]는 교환 가능한 동의어로 취급됩니다:

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])

형 에일리어스는 복잡한 형 서명을 단순화하는 데 유용합니다. 예를 들면:

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:
    ...

형 힌트로서의 None은 특별한 경우이며 type(None)으로 치환됨에 유의하십시오.

NewType

Use the NewType helper class to create distinct types:

from typing import NewType

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

정적 형 검사기는 새 형을 원래 형의 서브 클래스인 것처럼 다룹니다. 논리 에러를 잡는 데 유용합니다:

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)

UserId 형의 변수에 대해 모든 int 연산을 여전히 수행할 수 있지만, 결과는 항상 int 형이 됩니다. 이것은 int가 기대되는 모든 곳에 UserId를 전달할 수 있지만, 잘못된 방식으로 의도하지 않게 UserId를 만들지 않도록 합니다:

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

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

더욱 정확하게, 표현식 some_value is Derived(some_value)는 실행 시간에 항상 참입니다.

It is invalid to create a subtype of Derived:

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

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

However, it is possible to create a NewType based on a 〈derived〉 NewType:

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

그리고 ProUserId에 대한 형 검사는 예상대로 작동합니다.

자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오.

참고

형 에일리어스를 사용하면 두 형이 서로 동등한 것으로 선언됨을 상기하십시오. Alias = Original은 모든 경우 정적 형 검사기가 AliasOriginal정확히 동등한 것으로 취급하게 합니다. 이것은 복잡한 형 서명을 단순화하려는 경우에 유용합니다.

반면에, NewType은 한 형을 다른 형의 서브 형으로 선언합니다. Derived = NewType('Derived', Original)은 정적 형 검사기가 DerivedOriginal서브 클래스로 취급하게 합니다. 이는 Original 형의 값이 Derived 형의 값이 예상되는 위치에서 사용될 수 없음을 의미합니다. 실행 시간 비용을 최소화하면서 논리 에러를 방지하려는 경우에 유용합니다.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.10에서 변경: NewType is now a class rather than a function. There is some additional runtime cost when calling NewType over a regular function. However, this cost will be reduced in 3.11.0.

Callable

특정 서명의 콜백 함수를 기대하는 프레임워크는 Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]을 사용하여 형 힌트를 제공할 수 있습니다.

예를 들면:

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

형 힌트에서 인자 리스트를 리터럴 줄임표(ellipsis)로 대체하여 호출 서명을 지정하지 않고 콜러블의 반환 값을 선언할 수 있습니다: Callable[..., ReturnType].

Callables which take other callables as arguments may indicate that their parameter types are dependent on each other using ParamSpec. Additionally, if that callable adds or removes arguments from other callables, the Concatenate operator may be used. They take the form Callable[ParamSpecVariable, ReturnType] and Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType] respectively.

버전 3.10에서 변경: Callable now supports ParamSpec and Concatenate. See PEP 612 for more information.

더 보기

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

제네릭

컨테이너에 보관된 객체에 대한 형 정보는 일반적인 방식으로 정적으로 유추될 수 없기 때문에, 컨테이너 요소에 대해 기대되는 형을 나타내는 서명을 지원하도록 추상 베이스 클래스가 확장되었습니다.

from collections.abc import Mapping, Sequence

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

제네릭은 TypeVar라는 typing에서 제공되는 새로운 팩토리를 사용하여 매개 변수화될 수 있습니다.

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]

사용자 정의 제네릭 형

사용자 정의 클래스는 제네릭 클래스로 정의 할 수 있습니다.

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)

베이스 클래스로서의 Generic[T]는 클래스 LoggedVar가 단일한 형 매개 변수 T를 취한다는 것을 정의합니다. 이는 또한 T를 클래스 바디 내에서 형으로 유효하게 만듭니다.

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)

제네릭 형은 임의 개수의 형 변수를 가질 수 있으며, 형 변수는 제한될 수 있습니다:

from typing import TypeVar, Generic
...

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

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

Generic에 대한 각 형 변수 인자는 달라야 합니다. 그래서 이것은 잘못되었습니다:

from typing import TypeVar, Generic
...

T = TypeVar('T')

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

Generic으로 다중 상속을 사용할 수 있습니다:

from collections.abc import Sized
from typing import TypeVar, Generic

T = TypeVar('T')

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

제네릭 클래스에서 상속할 때, 일부 형 변수를 고정할 수 있습니다:

from collections.abc import Mapping
from typing import TypeVar

T = TypeVar('T')

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

이 경우 MyDict는 단일 매개 변수 T를 갖습니다.

형 매개 변수를 지정하지 않고 제네릭 클래스를 사용하는 것은 각 위치에 대해 Any를 가정합니다. 다음 예제에서, MyIterable은 제네릭이 아니지만 Iterable[Any]를 묵시적으로 상속합니다:

from collections.abc import Iterable

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

사용자 정의 제네릭 형 에일리어스도 지원됩니다. 예:

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)

버전 3.7에서 변경: Generic에는 더는 사용자 정의 메타 클래스가 없습니다.

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 and are thus 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.

버전 3.10에서 변경: Generic can now be parameterized over parameter expressions. See ParamSpec and PEP 612 for more details.

사용자 정의 제네릭 클래스는 메타 클래스 충돌 없이 베이스 클래스로 ABC를 가질 수 있습니다. 제네릭 메타 클래스는 지원되지 않습니다. 제네릭을 매개 변수화한 결과가 캐시 되며, typing 모듈의 대부분 형이 해시 가능하고 동등성을 비교할 수 있습니다.

Any

특수한 종류의 형은 Any입니다. 정적 형 검사기는 모든 형을 Any와 호환되는 것으로, Any를 모든 형과 호환되는 것으로 취급합니다.

이것은 Any 형의 값에 대해 어떤 연산이나 메서드 호출을 수행하고, 그것을 임의의 변수에 대입할 수 있다는 것을 의미합니다:

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()
    ...

Any 형의 값을 보다 구체적인 형에 대입할 때 형 검사가 수행되지 않음에 유의하십시오. 예를 들어, 정적 형 검사기는 s가 형 str로 선언되고 실행 시간에 int 값을 수신하더라도 as에 대입할 때 에러를 보고하지 않았습니다!

또한, 반환형이나 매개 변수 형이 없는 모든 함수는 묵시적으로 Any 기본값을 사용합니다:

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

이 동작은 여러분이 동적으로 형이 지정되는 코드와 정적으로 형이 지정되는 코드를 혼합해야 할 때 Any탈출구로 사용할 수 있도록 합니다.

Any의 동작과 object의 동작을 대조하십시오. Any와 유사하게, 모든 형은 object의 서브 형입니다. 그러나, Any와는 달리, 그 반대는 사실이 아닙니다: object는 다른 모든 형의 서브 형이 아닙니다.

이것은 값의 형이 object일 때, 형 검사기가 그것에 대한 거의 모든 연산을 거부하고, 그것을 더 특수한 형의 변수에 대입(또는 그것을 반환 값으로 사용)하는 것이 형 에러임을 의미합니다. 예를 들면:

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")

값이 형 안전한 방식으로 모든 형이 될 수 있음을 표시하려면 object를 사용하십시오. 값이 동적으로 형이 지정됨을 표시하려면 Any를 사용하십시오.

명목적 대 구조적 서브 타이핑

처음에는 PEP 484가 파이썬 정적 형 시스템을 명목적 서브 타이핑(nominal subtyping)을 사용하는 것으로 정의했습니다. 이것은 오직 AB의 서브 클래스일 때만 클래스 B가 기대되는 곳에 클래스 A가 허용됨을 의미합니다.

이 요구 사항은 이전에 Iterable과 같은 추상 베이스 클래스에도 적용되었습니다. 이 접근 방식의 문제점은 이것을 지원하려면 클래스를 명시적으로 표시해야만 한다는 점입니다. 이는 파이썬답지 않고 관용적인 동적으로 형이 지정된 파이썬 코드에서 일반적으로 수행하는 것과는 다릅니다. 예를 들어, 이것은 PEP 484를 만족합니다:

from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator

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

PEP 544는 사용자가 클래스 정의에서 명시적인 베이스 클래스 없이 위의 코드를 작성할 수 있게 함으로써 이 문제를 풀도록 합니다. 정적 형 검사기가 BucketSizedIterable[int]의 서브 형으로 묵시적으로 취급하도록 합니다. 이것은 구조적 서브 타이핑(structural subtyping)(또는 정적 덕 타이핑)으로 알려져 있습니다:

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

또한, 특별한 클래스 Protocol을 서브 클래싱 함으로써, 사용자는 새로운 사용자 정의 프로토콜을 정의하여 구조적 서브 타이핑을 완전히 누릴 수 있습니다 (아래 예를 참조하십시오).

모듈 내용

모듈은 다음 클래스, 함수 및 데코레이터를 정의합니다.

참고

이 모듈은 [] 내부의 형 변수를 지원하도록 Generic를 확장하기도 하는 기존 표준 라이브러리 클래스의 서브 클래스인 여러 형을 정의합니다. 이러한 형은 해당하는 기존 클래스가 []를 지원하도록 개선되었을 때 파이썬 3.9에서 중복되었습니다.

중복된 형은 파이썬 3.9부터 폐지되었지만, 인터프리터에서 폐지 경고가 발생하지 않습니다. 검사되는 프로그램이 파이썬 3.9 이상을 대상으로 할 때 형 검사기가 폐지된 형을 표시할 것으로 예상됩니다.

폐지된 형은 파이썬 3.9.0 릴리스 5년 후에 릴리스 되는 첫 번째 파이썬 버전의 typing 모듈에서 제거됩니다. 자세한 내용은 PEP 585-표준 컬렉션의 형 힌트 제네릭을 참조하십시오.

특수 타이핑 프리미티브

특수형

이들은 어노테이션에서 형으로 사용할 수 있으며 []를 지원하지 않습니다.

typing.Any

제한되지 않는 형을 나타내는 특수형.

  • 모든 형은 Any와 호환됩니다.

  • Any는 모든 형과 호환됩니다.

typing.NoReturn

함수가 절대 반환하지 않는 것을 나타내는 특수한 형. 예를 들면:

from typing import NoReturn

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

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.2에 추가.

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.

버전 3.10에 추가.

특수 형태

이들은 []를 사용하여 어노테이션에서 형으로 사용할 수 있는데, 각기 고유한 문법을 가집니다.

typing.Tuple

튜플 형; Tuple[X, Y]는 첫 번째 항목의 형이 X이고 두 번째 항목의 형이 Y인 두 항목의 튜플 형입니다. 빈 튜플의 형은 Tuple[()]로 쓸 수 있습니다.

예: Tuple[T1, T2]는 각각 형 변수 T1과 T2에 해당하는 두 요소의 튜플입니다. Tuple[int, float, str]은 int, float 및 문자열의 튜플입니다.

같은 형의 가변 길이 튜플을 지정하려면 리터럴 생략 부호(ellipsis)를 사용하십시오, 예를 들어 Tuple[int, ...]. 단순한 TupleTuple[Any, ...]와 동등하고, 이는 다시 tuple과 동등합니다.

버전 3.9부터 폐지: builtins.tuple은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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. Details:

  • 인자는 형이어야 하며 적어도 하나 있어야 합니다.

  • 공용체의 공용체는 펼쳐집니다, 예를 들어:

    Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]
    
  • 단일 인자의 공용체는 사라집니다. 예를 들어:

    Union[int] == int  # The constructor actually returns int
    
  • 중복 인자는 건너뜁니다. 예를 들어:

    Union[int, str, int] == Union[int, str] == int | str
    
  • 공용체를 비교할 때, 인자 순서가 무시됩니다, 예를 들어:

    Union[int, str] == Union[str, int]
    
  • You cannot subclass or instantiate a Union.

  • Union[X][Y]라고 쓸 수 없습니다.

버전 3.7에서 변경: 실행 시간에 공용체의 명시적 서브 클래스를 제거하지 않습니다.

버전 3.10에서 변경: Unions can now be written as X | Y. See union type expressions.

typing.Optional

선택적 형.

Optional[X] is equivalent to X | None (or Union[X, None]).

이는 기본값을 갖는 선택적 인자와 같은 개념이 아님에 유의하십시오. 단지 선택적이기 때문에 기본값을 갖는 선택적 인자가 형 어노테이션에 Optional 한정자가 필요하지는 않습니다. 예를 들면:

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

한편, 명시적인 None 값이 허용되면, 인자가 선택적인지와 관계없이 Optional을 사용하는 것이 적합합니다. 예를 들면:

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

버전 3.10에서 변경: Optional can now be written as X | None. See union type expressions.

typing.Callable

콜러블 형; Callable[[int], str]은 (int) -> str 인 함수입니다.

서브스크립션 문법은 항상 정확히 두 개의 값으로 사용되어야 합니다: 인자 리스트와 반환형. 인자 리스트는 형의 리스트거나 생략 부호(ellipsis)여야 합니다. 반환형은 단일한 형이어야 합니다.

선택적이나 키워드 인자를 나타내는 문법은 없습니다; 그런 함수 형은 거의 콜백 형으로 사용되지 않습니다. Callable[..., ReturnType](리터럴 생략 부호)은 임의의 수의 인자를 취하고 ReturnType을 반환하는 콜러블에 형 힌트를 주는 데 사용할 수 있습니다. 단순한 CallableCallable[..., Any]와 동등하며, 이는 다시 collections.abc.Callable과 동등합니다.

Callables which take other callables as arguments may indicate that their parameter types are dependent on each other using ParamSpec. Additionally, if that callable adds or removes arguments from other callables, the Concatenate operator may be used. They take the form Callable[ParamSpecVariable, ReturnType] and Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType] respectively.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Callable은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

버전 3.10에서 변경: Callable now supports ParamSpec and Concatenate. See PEP 612 for more information.

더 보기

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.

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 Any, 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.'''
    global my_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])

버전 3.10에 추가.

더 보기

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

  • ParamSpec and Callable.

class typing.Type(Generic[CT_co])

C로 어노테이트 된 변수는 C 형의 값을 받아들일 수 있습니다. 대조적으로, Type[C]로 어노테이트 된 변수는 클래스 자신인 값을 받아들일 수 있습니다 – 구체적으로, C클래스 객체를 허용합니다. 예를 들면:

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

Type[C]는 공변적(covariant)입니다:

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()

Type[C]가 공변적(covariant)이라는 사실은 C의 모든 서브 클래스가 C와 같은 생성자 서명과 클래스 메서드 서명을 구현해야 함을 의미합니다. 형 검사기는 이 위반을 표시해야 하지만, 표시된 베이스 클래스의 생성자 호출과 일치하는 서브 클래스의 생성자 호출을 허용해야 합니다. 이 특별한 경우를 처리하기 위한 형 검사기의 요구 사항은 향후 PEP 484 개정판에서 변경될 수 있습니다.

Type의 합법적인 매개 변수는 클래스, Any, 형 변수 및 이러한 형들의 공용체(union)뿐입니다. 예를 들면:

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

Type[Any]Type과 동등하며, 이는 다시 파이썬의 메타 클래스 계층 구조의 루트인 type과 동등합니다.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: builtins.type은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

typing.Literal

대응하는 변수나 함수 매개 변수가 제공된 리터럴(또는 여러 리터럴 중 하나)과 동등한 값을 가짐을 형 검사기에 알리는 데 사용할 수 있는 형. 예를 들면:

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[...]은 서브 클래싱 될 수 없습니다. 실행 시간에는, 임의의 값이 Literal[...]에 대한 형 인자로 허용되지만, 형 검사기는 제한을 부과할 수 있습니다. 리터럴 형에 대한 자세한 내용은 PEP 586을 참조하십시오.

버전 3.8에 추가.

버전 3.9.1에서 변경: 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

클래스 변수를 표시하기 위한 특수 형 구조물.

PEP 526에서 소개된 것처럼, ClassVar로 감싼 변수 어노테이션은 주어진 어트리뷰트가 클래스 변수로 사용되도록 의도되었으며 해당 클래스의 인스턴스에 설정되어서는 안 됨을 나타냅니다. 용법:

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

ClassVar는 형만 받아들이며 더는 서브 스크립트 할 수 없습니다.

ClassVar는 클래스 자체가 아니므로, isinstance()issubclass()와 함께 사용하면 안 됩니다. ClassVar는 파이썬 실행 시간 동작을 변경하지 않지만, 제삼자 형 검사기에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 형 검사기는 다음 코드를 에러로 표시 할 수 있습니다:

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

버전 3.5.3에 추가.

typing.Final

형 검사기에 이름이 다시 대입되거나 서브 클래스에서 재정의될 수 없다는 것을 나타내는 특수한 typing 구조물. 예를 들면:

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

이러한 속성에 대한 실행 시간 검사는 없습니다. 자세한 내용은 PEP 591을 참조하십시오.

버전 3.8에 추가.

typing.Annotated

PEP 593(Flexible function and variable annotations)에 도입된, 기존 형을 문맥 별 메타 데이터(Annotated가 가변적(variadic)이므로 여러 개가 가능합니다)로 데코레이트하는 형. 구체적으로, 형 T는 형 힌트 Annotated[T, x]를 통해 메타 데이터 x로 어노테이트될 수 있습니다. 이 메타 데이터는 정적 분석이나 실행 시간에 사용할 수 있습니다. 라이브러리(또는 도구)가 형 힌트 Annotated[T, x]를 만나고 메타 데이터 x에 대한 특별한 논리가 없으면, 이를 무시하고 단순히 형을 T로 처리해야 합니다. 현재 typing 모듈에 존재하는, 함수나 클래스에서 형 검사 어노테이션을 완전히 비활성화하는 no_type_check 기능과 달리, Annotated 형은 T의 정적 형 검사(예를 들어, 안전하게 x를 무시할 수 있는, mypy나 Pyre를 통해)와 특정 응용프로그램에서 x에 실행 시간 액세스하는 것을 동시에 허용합니다.

궁극적으로, 어노테이션을 해석하는 방법에 대한 책임은 (있기는 하다면) Annotated 형을 만나는 도구나 라이브러리의 책임입니다. Annotated 형을 만나는 도구나 라이브러리는 어노테이션을 통해 스캔하여 관심이 있는 것인지 판별합니다 (예를 들어, isinstance()를 사용하여).

도구나 라이브러리가 어노테이션을 지원하지 않거나 알 수 없는 어노테이션을 만나면, 이를 무시하고 어노테이트 된 형을 하부 형으로 처리해야 합니다.

클라이언트가 한 형에 여러 어노테이션을 갖도록 허용되는지와 해당 어노테이션들을 병합하는 방법을 결정하는 것은 어노테이션을 소비하는 도구에 달려 있습니다.

Annotated 형을 사용하면 임의의 노드에 같은 (또는 다른) 형의 여러 어노테이션을 넣을 수 있도록 하므로, 이 어노테이션을 소비하는 도구나 라이브러리는 잠재적 중복을 처리해야 합니다. 예를 들어, 값 범위 분석을 수행하는 경우 다음처럼 허용할 수 있습니다:

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

include_extras=Trueget_type_hints()로 전달하면 실행 시간에 추가 어노테이션에 액세스 할 수 있습니다.

문법의 세부 사항:

  • Annotated의 첫 번째 인자는 유효한 형이어야 합니다

  • 여러 개의 형 주석이 지원됩니다 (Annotated는 가변 인자를 지원합니다):

    Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")]
    
  • Annotated는 최소한 두 개의 인자로 호출해야 합니다 (Annotated[int]는 유효하지 않습니다)

  • 어노테이션의 순서는 유지되며 동등(equality) 검사의 경우 중요합니다:

    Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")] != Annotated[
        int, ctype("char"), ValueRange(3, 10)
    ]
    
  • 중첩된 Annotated 형은 가장 안쪽 주석으로 시작하는 메타 데이터로 평탄화됩니다:

    Annotated[Annotated[int, ValueRange(3, 10)], ctype("char")] == Annotated[
        int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
    ]
    
  • 중복된 어노테이션은 제거되지 않습니다:

    Annotated[int, ValueRange(3, 10)] != Annotated[
        int, ValueRange(3, 10), ValueRange(3, 10)
    ]
    
  • Annotated는 중첩되고 제네릭한 에일리어스와 함께 사용할 수 있습니다:

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

버전 3.9에 추가.

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.

    예를 들면:

    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.

참고

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. For more information, see PEP 647 (User-Defined Type Guards).

버전 3.10에 추가.

제네릭 형 구축하기

이들은 어노테이션에는 사용되지 않습니다. 제네릭 형을 만들기 위한 빌딩 블록입니다.

class typing.Generic

제네릭 형을 위한 추상 베이스 클래스.

제네릭 형은 일반적으로 이 클래스를 하나 이상의 형 변수로 인스턴스 화한 것을 상속하여 선언됩니다. 예를 들어, 제네릭 매핑형은 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

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

이 클래스는 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

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

형 변수.

용법:

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

형 변수는 주로 정적 형 검사기를 위해 존재합니다. 이들은 제네릭 함수 정의뿐만 아니라 제네릭 형의 매개 변수 역할을 합니다. 제네릭 형에 대한 자세한 내용은 Generic을 참조하십시오. 제네릭 함수는 다음과 같이 작동합니다:

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

후자의 예의 서명은 기본적으로 (str, str) -> str(bytes, bytes) -> bytes의 오버로딩입니다. 또한 인자가 str의 어떤 서브 클래스의 인스턴스면 반환형은 여전히 일반 str임에 유의하십시오.

실행 시간에, isinstance(x, T)TypeError를 발생시킵니다. 일반적으로, isinstance()issubclass()는 형과 함께 사용하면 안 됩니다.

형 변수는 covariant=Truecontravariant=True를 전달하여 공변적(covariant)이나 반변적(contravariant)으로 표시될 수 있습니다. 자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오. 기본적으로 형 변수는 불변적(invariant)입니다. 대안적으로, 형 변수는 bound=<type>을 사용하여 상한을 지정할 수 있습니다. 이것은 형 변수에 (명시적으로나 묵시적으로) 치환되는 실제 형이 상한 형의 서브 클래스여야 함을 의미합니다, PEP 484를 참조하십시오.

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

Parameter specification variable. A specialized version of type variables.

용법:

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.

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.

버전 3.10에 추가.

참고

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

더 보기

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

버전 3.10에 추가.

typing.AnyStr

AnyStrAnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)로 정의된 형 변수입니다.

다른 종류의 문자열을 섞지 않고 모든 종류의 문자열을 받아들일 수 있는 함수에 사용하기 위한 것입니다. 예를 들면:

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
class typing.Protocol(Generic)

프로토콜 클래스의 베이스 클래스. 프로토콜 클래스는 다음과 같이 정의됩니다:

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

이러한 클래스는 주로 구조적 서브 타이핑(정적 덕 타이핑)을 인식하는 정적 형 검사기와 함께 사용됩니다, 예를 들어:

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

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

func(C())  # Passes static type check

자세한 내용은 PEP 544를 참조하십시오. runtime_checkable()(아래에서 설명합니다)로 데코레이트 된 프로토콜 클래스는 주어진 어트리뷰트의 존재 여부만 확인하고 형 서명을 무시하는 단순한 실행 시간 프로토콜로 작동합니다.

프로토콜 클래스는 제네릭일 수 있습니다, 예를 들어:

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

버전 3.8에 추가.

@typing.runtime_checkable

프로토콜 클래스를 실행 시간 프로토콜로 표시합니다.

이러한 프로토콜은 isinstance()issubclass()와 함께 사용할 수 있습니다. 이것은 비 프로토콜 클래스에 적용될 때 TypeError를 발생시킵니다. 이것은 collections.abc에 있는 Iterable처럼 《한 가지만 잘하는》 것과 매우 유사한 단순한 구조적 검사를 허용합니다. 예를 들면:

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

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

참고

runtime_checkable() will check only the presence of the required methods, not their type signatures. 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.

버전 3.8에 추가.

기타 특수 지시자

이들은 어노테이션에는 사용되지 않습니다. 형 선언을 위한 빌딩 블록입니다.

class typing.NamedTuple

형 지정된(typed) collections.namedtuple() 버전.

용법:

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

이것은 다음과 동등합니다:

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

필드에 기본값을 부여하려면, 클래스 바디에서 그 값을 대입할 수 있습니다:

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

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

기본값이 있는 필드는 기본값이 없는 모든 필드 뒤에 와야 합니다.

결과 클래스에는 필드 이름을 필드형에 매핑하는 딕셔너리를 제공하는 추가 어트리뷰트 __annotations__가 있습니다. (필드 이름은 _fields 어트리뷰트에 있고 기본값은 _field_defaults 어트리뷰트에 있는데, 모두 namedtuple API의 일부입니다.)

NamedTuple 서브 클래스는 독스트링과 메서드도 가질 수 있습니다:

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

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

이전 버전과 호환되는 사용법:

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

버전 3.6에서 변경: PEP 526 변수 어노테이션 문법 지원을 추가했습니다.

버전 3.6.1에서 변경: 기본값, 메서드 및 독스트링에 대한 지원을 추가했습니다.

버전 3.8에서 변경: _field_types__annotations__ 어트리뷰트는 이제 OrderedDict 인스턴스가 아닌 일반 딕셔너리입니다.

버전 3.9에서 변경: _field_types 어트리뷰트를 제거하고, 같은 정보를 가지는 더 표준적인 __annotations__ 어트리뷰트로 대체했습니다.

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)

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.10에서 변경: NewType is now a class rather than a function.

class typing.TypedDict(dict)

딕셔너리에 형 힌트를 추가하는 특수 구조. 실행 시간에 일반 dict입니다.

TypedDict는 모든 인스턴스가 각 키가 일관된 형의 값에 연관되는, 특정한 키 집합을 갖도록 기대되는 딕셔너리 형을 선언합니다. 이 기대는 실행 시간에는 검사되지 않고, 형 검사기에서만 강제됩니다. 사용법:

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')

The type info for introspection can be accessed via Point2D.__annotations__, Point2D.__total__, Point2D.__required_keys__, and Point2D.__optional_keys__. To allow using this feature with older versions of Python that do not support PEP 526, TypedDict supports two additional equivalent syntactic forms:

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 required.

추가 예제와 TypedDict를 사용하는 자세한 규칙은 PEP 589를 참조하십시오.

버전 3.8에 추가.

제네릭 구상 컬렉션

내장형에 해당하는 것들

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

dict의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 Mapping과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.

이 형은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

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

버전 3.9부터 폐지: builtins.dict는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

list의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 SequenceIterable과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.

이 형은 다음과 같이 사용될 수 있습니다:

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]

버전 3.9부터 폐지: builtins.list는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

builtins.set의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 AbstractSet과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.

버전 3.9부터 폐지: builtins.set은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

builtins.frozenset의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: builtins.frozenset은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

참고

Tuple은 특수 형태입니다.

collections의 형에 해당하는 것들

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

collections.defaultdict의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.defaultdict는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.OrderedDict의 제네릭 버전.

버전 3.7.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.OrderedDict는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.ChainMap의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.ChainMap은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.Counter의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.Counter는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.deque의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.deque는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

기타 구상형

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().

Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.12: 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].

Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.12: The typing.re namespace is deprecated and will be removed. These types should be directly imported from typing instead.

버전 3.9부터 폐지: re의 클래스 PatternMatch는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Text

Textstr의 별칭입니다. 파이썬 2 코드를 위한 상위 호환 경로를 제공하기 위해 제공됩니다: 파이썬 2에서, Textunicode의 별칭입니다.

Text를 사용하여 값이 파이썬 2와 파이썬 3 모두와 호환되는 방식으로 유니코드 문자열을 포함해야 함을 나타내십시오:

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

버전 3.5.2에 추가.

추상 베이스 클래스

collections.abc의 컬렉션에 해당하는 것들

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

collections.abc.Set의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Set은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.ByteString(Sequence[int])

collections.abc.ByteString의 제네릭 버전.

이 형은 bytes, bytearray 및 바이트 시퀀스의 memoryview 형을 나타냅니다.

이 형의 줄임 표현으로, bytes는 위에 언급된 모든 형의 인자를 어노테이트하는 데 사용될 수 있습니다.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.ByteString은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.Collection의 제네릭 버전

버전 3.6.0에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Collection은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Container(Generic[T_co])

collections.abc.Container의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Container는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.ItemsView의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.ItemsView는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.KeysView의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.KeysView는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.Mapping의 제네릭 버전. 이 형은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

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

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Mapping은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.MappingView의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.MappingView는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.MutableMapping의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.MutableMapping은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

collections.abc.MutableSequence의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.MutableSequence는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

collections.abc.MutableSet의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.MutableSet은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

collections.abc.Sequence의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Sequence는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.ValuesView(MappingView[VT_co])

collections.abc.ValuesView의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.ValuesView는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

collections.abc의 기타 형에 해당하는 것들

class typing.Iterable(Generic[T_co])

collections.abc.Iterable의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Iterable은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

collections.abc.Iterator의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Iterator는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

제너레이터는 제네릭 형 Generator[YieldType, SendType, ReturnType]으로 어노테이트할 수 있습니다. 예를 들면:

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

typing 모듈의 다른 많은 제네릭과 달리 GeneratorSendType은 공변적(covariant)이거나 불변적(invariant)이 아니라 반변적(contravariant)으로 행동함에 유의하십시오.

제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면, SendTypeReturnTypeNone으로 설정하십시오:

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

또는, Iterable[YieldType]이나 Iterator[YieldType] 중 하나의 반환형을 갖는 것으로 제너레이터를 어노테이트 하십시오:

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

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Generator는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Hashable

collections.abc.Hashable에 대한 별칭

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

collections.abc.Reversible의 제네릭 버전.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Reversible은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Sized

collections.abc.Sized에 대한 별칭

비동기 프로그래밍

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

collections.abc.Coroutine의 제네릭 버전. 형 변수의 변화와 순서는 Generator의 것과 같습니다, 예를 들어:

from collections.abc import 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

버전 3.5.3에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Coroutine은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

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

비동기 제너레이터는 제네릭 형 AsyncGenerator[YieldType, SendType]으로 어노테이트할 수 있습니다. 예를 들면:

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

일반 제너레이터와 달리, 비동기 제너레이터는 값을 반환할 수 없기 때문에, ReturnType 형 매개 변수가 없습니다. Generator와 마찬가지로, SendType은 반변적(contravariant)으로 행동합니다.

제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면, SendTypeNone으로 설정하십시오:

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

또는, AsyncIterable[YieldType]이나 AsyncIterator[YieldType] 중 하나의 반환형을 갖는 것으로 제너레이터를 어노테이트 하십시오:

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

버전 3.6.1에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.AsyncGenerator는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

collections.abc.AsyncIterable의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.AsyncIterable은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

collections.abc.AsyncIterator의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.AsyncIterator는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

collections.abc.Awaitable의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.abc.Awaitable은 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

컨텍스트 관리자 형

class typing.ContextManager(Generic[T_co])

contextlib.AbstractContextManager 의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.0에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.contextlib.AbstractContextManager는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])

contextlib.AbstractAsyncContextManager 의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.2에 추가.

버전 3.9부터 폐지: collections.contextlib.AbstractAsyncContextManager는 이제 []를 지원합니다. PEP 585제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.

프로토콜

이 프로토콜은 runtime_checkable()로 데코레이트 되어 있습니다.

class typing.SupportsAbs

반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드 __abs__를 가진 ABC.

class typing.SupportsBytes

하나의 추상 메서드 __bytes__를 가진 ABC.

class typing.SupportsComplex

하나의 추상 메서드 __complex__를 가진 ABC.

class typing.SupportsFloat

하나의 추상 메서드 __float__를 가진 ABC.

class typing.SupportsIndex

하나의 추상 메서드 __index__를 가진 ABC.

버전 3.8에 추가.

class typing.SupportsInt

하나의 추상 메서드 __int__를 가진 ABC.

class typing.SupportsRound

반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드 __round__를 가진 ABC.

함수와 데코레이터

typing.cast(typ, val)

값을 형으로 변환합니다.

값을 변경하지 않고 반환합니다. 형 검사기에서는 반환 값이 지정된 형임을 나타내지만, 실행 시간에는 의도적으로 아무것도 확인하지 않습니다 (우리는 이것이 가능한 한 빠르기를 원합니다).

@typing.overload

@overload 데코레이터는 여러 가지 다양한 인자형의 조합을 지원하는 함수와 메서드를 기술할 수 있도록 합니다. @overload로 데코레이트 된 일련의 정의에는 (같은 함수/메서드에 대해) 정확히 하나의 @overload로 데코레이트 되지 않은 정의가 뒤따라야 합니다. @overload로 데코레이트 된 정의는 @overload로 데코레이트 되지 않은 정의에 의해 덮어 쓰이기 때문에 형 검사기만을 위한 것입니다. 후자는 실행 시간에 사용되지만, 형 검사기에서는 무시되어야 합니다. 실행 시간에, @overload로 데코레이트 된 함수를 직접 호출하면 NotImplementedError 가 발생합니다. 공용체(union)나 형 변수를 사용하여 표현할 수 있는 것보다 더 정밀한 형을 제공하는 오버로드의 예:

@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>

자세한 내용과 다른 typing 의미와의 비교는 PEP 484를 참조하십시오.

@typing.final

데코레이트 된 메서드가 재정의될 수 없고, 데코레이트 된 클래스가 서브 클래싱 될 수 없음을 형 검사기에 알리는 데코레이터. 예를 들면:

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
    ...

이러한 속성에 대한 실행 시간 검사는 없습니다. 자세한 내용은 PEP 591을 참조하십시오.

버전 3.8에 추가.

@typing.no_type_check

어노테이션이 형 힌트가 아님을 나타내는 데코레이터.

이것은 클래스나 함수 데코레이터로 작동합니다. 클래스일 때, 해당 클래스에 정의된 모든 메서드에 재귀적으로 적용됩니다 (하지만 슈퍼 클래스나 서브 클래스에 정의된 메서드에는 적용되지 않습니다).

함수가 제자리에서(in place) 변경됩니다.

@typing.no_type_check_decorator

다른 데코레이터에 no_type_check() 효과를 주는 데코레이터.

이것은 데코레이트 된 함수를 no_type_check()로 감싸는 무언가로 데코레이터를 감쌉니다.

@typing.type_check_only

실행 시간에 클래스나 함수를 사용할 수 없도록 표시하는 데코레이터.

이 데코레이터 자체는 실행 시간에 사용할 수 없습니다. 주로, 구현이 비공개 클래스의 인스턴스를 반환할 때, 형 스텁 파일에 정의된 클래스를 표시하기 위한 용도입니다:

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

def fetch_response() -> Response: ...

비공개 클래스의 인스턴스를 반환하는 것은 좋지 않음에 유의하십시오. 일반적으로 그러한 클래스를 공개로 만드는 것이 바람직합니다.

인트로스펙션 도우미

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

함수, 메서드, 모듈 또는 클래스 객체에 대한 형 힌트가 포함된 딕셔너리를 반환합니다.

이것은 종종 obj.__annotations__와 같습니다. 또한, 문자열 리터럴로 인코딩된 전방 참조는 globalslocals 이름 공간에서 이를 평가하여 처리됩니다. 필요하면, 기본값이 None으로 설정되면 함수와 메서드 어노테이션에 Optional[t]가 추가됩니다. 클래스 C에 대해, C.__mro__의 역순으로 모든 __annotations__를 병합하여 만든 딕셔너리를 반환합니다.

include_extrasTrue로 설정되어 있지 않은 한, 이 함수는 모든 Annotated[T, ...]T로 재귀적으로 치환합니다 (자세한 내용은 Annotated를 참조하십시오). 예를 들면:

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']
}

참고

get_type_hints() does not work with imported type aliases that include forward references. Enabling postponed evaluation of annotations (PEP 563) may remove the need for most forward references.

버전 3.9에서 변경: PEP 593의 일부로 include_extras 매개 변수를 추가했습니다.

typing.get_args(tp)
typing.get_origin(tp)

제네릭 형과 특수 typing 형식에 대한 기본적인 인트로스펙션을 제공합니다.

For a typing object of the form X[Y, Z, ...] these functions return X and (Y, Z, ...). If X is a generic alias for a builtin or collections class, it gets normalized to the original class. 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. For unsupported objects return None and () correspondingly. Examples:

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)

버전 3.8에 추가.

typing.is_typeddict(tp)

Check if a type is a TypedDict.

예를 들면:

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

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

버전 3.10에 추가.

class typing.ForwardRef

A class used for internal typing representation of string forward references. For example, List["SomeClass"] is implicitly transformed into List[ForwardRef("SomeClass")]. This class should not be instantiated by a user, but may be used by introspection tools.

참고

PEP 585 generic types such as list["SomeClass"] will not be implicitly transformed into list[ForwardRef("SomeClass")] and thus will not automatically resolve to list[SomeClass].

버전 3.7.4에 추가.

상수

typing.TYPE_CHECKING

제삼자 정적 형 검사기에 의해 True로 설정될 것으로 가정되는 특수 상수. 실행 시간에는 False입니다. 용법:

if TYPE_CHECKING:
    import expensive_mod

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

첫 번째 어노테이션은 따옴표로 묶여야 합니다, 《전방 참조》로 만들어서 인터프리터 실행 시간에 expensive_mod 참조를 숨깁니다. 지역 변수에 대한 형 어노테이션은 평가되지 않기 때문에, 두 번째 어노테이션을 따옴표로 묶을 필요는 없습니다.

참고

파이썬 3.7 이상에서 from __future__ import annotations이 사용되면, 함수 정의 시점에 어노테이션이 평가되지 않습니다. 대신, __annotations__에 문자열로 저장되어서, 어노테이션 주위에 따옴표를 사용할 필요가 없습니다. (PEP 563을 참조하십시오).

버전 3.5.2에 추가.