"typing" --- Suporte para dicas de tipo
***************************************

Novo na versão 3.5.

**Código-fonte:** Lib/typing.py

Nota:

  O tempo de execução do Python não força anotações de tipos de
  variáveis e funções. Elas podem ser usadas por ferramentas de
  terceiros como verificadores de tipo, IDEs, linters, 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 full specification, please see **PEP
484**. For a simplified introduction to type hints, see **PEP 483**.

A função abaixo recebe e retorna uma string e é anotada como a seguir:

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

Na função "greeting", é esperado que o argumento "name" seja do tipo
"str" e o retorno do tipo "str". Subtipos são aceitos como argumentos.

Novos recursos são frequentemente adicionados ao módulo "typing". O
pacote typing_extensions provê suporte retroativo a estes novos
recursos em versões anteriores do Python.

Ver também:

  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.

  The documentation at https://typing.readthedocs.io/ serves as useful
  reference for type system features, useful typing related tools and
  typing best practices.


PEPs Relevantes
===============

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:

* **PEP 526**: Sintaxe para Anotações de Variável
     "Introduzindo" sintaxe para anotar variáveis fora de definições
     de funções e "ClassVar".

* **PEP 544**: Protocols: Structural subtyping (static duck typing)
     *Introduzindo* "Protocol" e o decorador "@runtime_checkable".

* **PEP 585**: Type Hinting Generics In Standard Collections
     *Introducing* "types.GenericAlias" and the ability to use
     standard library classes as generic types

* **PEP 586**: Tipos literais
     *Introduzindo* "Literal"

* **PEP 589**: TypedDict: Type Hints for Dictionaries with a Fixed Set
  of Keys
     *Introducing* "TypedDict"

* **PEP 591**: Adicionando um qualificador final para escrita
     *Introducing* "Final" and the "@final" decorator

* **PEP 593**: Flexible function and variable annotations
     *Introducing* "Annotated"

* **PEP 604**: Allow writing union types as "X | Y"
     *Introducing* "types.UnionType" and the ability to use the
     binary-or operator "|" to signify a union of types

* **PEP 612**: Parameter Specification Variables
     *Introducing* "ParamSpec" and "Concatenate"

* **PEP 613**: Explicit Type Aliases
     *Introducing* "TypeAlias"

* **PEP 647**: User-Defined Type Guards
     *Introducing* "TypeGuard"


Apelidos de tipo
================

Um apelido de tipo é definido ao atribuir o tipo ao apelido. Nesse
exemplo, "Vector" e "list[float]" serão tratados como sinônimos
intercambiáveis:

   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])

Apelidos de tipo são úteis para simplificar assinaturas de tipo
complexas. Por exemplo:

   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:
       ...

Note que "None" como uma dica de tipo é um caso especial e é
substituído por "type(None)".


NewType
=======

Utilize o auxiliar "NewType" para criar tipos únicos:

   from typing import NewType

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

O verificador de tipo estático tratará o novo tipo como se fosse uma
subclasse do tipo original. Isso é útil para ajudar a encontrar erros
de lógica:

   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)

Você ainda pode executar todas as operações "int" em uma variável do
tipo "UserId", mas o resultado sempre será do tipo "int". Isso permite
que você passe um "UserId" em qualquer ocasião que "int" possa ser
esperado, mas previne que você acidentalmente crie um "UserId" de uma
forma inválida:

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

Note que essas verificações são aplicadas apenas pelo verificador de
tipo estático. Em tempo de execução, a instrução "Derived =
NewType('Derived', Base)" irá tornar "Derived" um chamável que
retornará imediatamente qualquer parâmetro que você passar. Isso
significa que a expressão "Derived(some_value)" não cria uma nova
classe ou introduz sobrecarga além de uma chamada regular de
função.instrução

Mais precisamente, a expressão "some_value is Derived(some_value)" é
sempre verdadeira em tempo de execução.

É inválido criar um subtipo de "Derived":

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

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

No entanto, é possível criar um "NewType" baseado em um 'derivado'
"NewType":

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

   ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

e a verificação de tipos para "ProUserId" funcionará como esperado.

Veja **PEP 484** para mais detalhes.

Nota:

  Relembre que o uso de um apelido de tipo declara que dois tipos
  serão *equivalentes* entre si. Efetuar "Alias = Original" irá fazer
  o verificador de tipo estático tratar "Alias" como sendo *exatamente
  equivalente* a "Original" em todos os casos. Isso é útil quando você
  deseja simplificar assinaturas de tipo complexas.Em contraste,
  "NewType" declara que um tipo será *subtipo* de outro. Efetuando
  "Derived = NewType('Derived', Original)" irá fazer o verificador de
  tipo estático tratar "Derived" como uma *subclasse* de "Original", o
  que significa que um valor do tipo "Original" não pode ser utilizado
  onde um valor do tipo "Derived" é esperado. Isso é útil quando você
  deseja evitar erros de lógica com custo mínimo de tempo de execução.

Novo na versão 3.5.2.

Alterado na versão 3.10: "NewType" é agora uma classe ao invés de uma
função.  Há algum custo adicional de tempo de execução ao chamar
"NewType" ao invés de uma função regular.  Entretanto, esse custo será
reduzido na 3.11.0.


Callable
========

Frameworks que esperam funções de retorno com assinaturas específicas
podem ter seus tipos indicados usando "Callable[[Arg1Type, Arg2Type],
ReturnType]".

Por exemplo:

   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

É possível declarar o tipo de retorno de um chamável sem especificar a
assinatura da chamada, substituindo por reticências literais a lista
de argumentos na dica de tipo: "Callable[..., ReturnType]".

Chamáveis que recebem outros chamáveis como argumentos podem indicar
que seus tipos de parâmetro dependem uns dos outros usando
"ParamSpec". Além disso, se esse chamável adiciona ou remove
argumentos de outros chamáveis, o operador "Concatenate" pode ser
usado.  Eles assumem a forma de "Callable[ParamSpecVariable,
ReturnType]" e "Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ...,
ParamSpecVariable], ReturnType]", respectivamente.

Alterado na versão 3.10: "Callable" agora oferece suporte a
"ParamSpec" e "Concatenate". Veja **PEP 612** para mais detalhes.

Ver também:

  A documentação para "ParamSpec" e "Concatenate" contém exemplos de
  uso em "Callable".


Genéricos
=========

Since type information about objects kept in containers cannot be
statically inferred in a generic way, abstract base classes have been
extended to support subscription to denote expected types for
container elements.

   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]


Tipos genéricos definidos pelo usuário
======================================

Uma classe definida pelo usuário pode ser definida como uma classe
genérica.

   from typing import TypeVar, Generic
   from logging import Logger

   T = TypeVar('T')

   class LoggedVar(Generic[T]):
       def __init__(self, value: T, name: str, logger: Logger) -> None:
           self.name = name
           self.logger = logger
           self.value = value

       def set(self, new: T) -> None:
           self.log('Set ' + repr(self.value))
           self.value = new

       def get(self) -> T:
           self.log('Get ' + repr(self.value))
           return self.value

       def log(self, message: str) -> None:
           self.logger.info('%s: %s', self.name, message)

"Generic[T]" as a base class defines that the class "LoggedVar" takes
a single type parameter "T" . This also makes "T" valid as a type
within the class body.

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)

Um tipo genérico pode ter qualquer número de tipos de variáveis. Todas
as variedades de "TypeVar" são permitidas como parâmetros para um tipo
genérico:

   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]):
       ...

Cada tipo dos argumentos para "Generic" devem ser distintos. Assim, os
seguintes exemplos são inválidos:

   from typing import TypeVar, Generic
   ...

   T = TypeVar('T')

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

You can use multiple inheritance with "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 variables could be
fixed:

   from collections.abc import Mapping
   from typing import TypeVar

   T = TypeVar('T')

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

Neste caso "MyDict" possui um único parâmetro, "T".

Using a generic class without specifying type parameters assumes "Any"
for each position. In the following example, "MyIterable" is not
generic but implicitly inherits from "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)

Alterado na versão 3.7: "Generic" não possui mais uma metaclasse
personalizada.

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.

Alterado na versão 3.10: "Generic" agora pode ser parametrizado
através de expressões de parâmetros. Veja "ParamSpec" e **PEP 612**
para mais detalhes.

Uma classe genérica definida pelo usuário pode ter ABCs como classes
base sem conflito de metaclasse. Não há suporte a metaclasses
genéricas. O resultado da parametrização de genéricos é armazenado em
cache, e a maioria dos tipos no módulo typing são *hasheáveis* e
comparáveis em termos de igualdade.


O tipo "Any"
============

Um tipo especial de tipo é "Any". Um verificador de tipo estático
tratará cada tipo como sendo compatível com "Any" e "Any" como sendo
compatível com todos os tipos.

Isso significa que é possível realizar qualquer operação ou chamada de
método sobre um valor do tipo "Any" e atribuí-lo a qualquer variável:

   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()
       ...

Observe que nenhuma verificação de tipo é realizada ao atribuir um
valor do tipo "Any" a um tipo mais preciso. Por exemplo, o verificador
de tipo estático não relatou um erro ao atribuir "a" a "s" mesmo que
"s" tenha sido declarado como sendo do tipo "str" e receba um valor
"int" em tempo de execução!

Além disso, todas as funções sem um tipo de retorno ou tipos de
parâmetro terão como padrão implicitamente o uso de "Any":

   def legacy_parser(text):
       ...
       return data

   # A static type checker will treat the above
   # as having the same signature as:
   def legacy_parser(text: Any) -> Any:
       ...
       return data

Este comportamento permite que "Any" seja usado como uma *saída de
emergência* quando você precisar misturar código tipado dinamicamente
e estaticamente.

Compare o comportamento de "Any" com o comportamento de "object".
Semelhante a "Any", todo tipo é um subtipo de "object". No entanto, ao
contrário de "Any", o inverso não é verdadeiro: "object" *não* é um
subtipo de qualquer outro tipo.

Isso significa que quando o tipo de um valor é "object", um
verificador de tipo rejeitará quase todas as operações nele, e
atribuí-lo a uma variável (ou usá-la como valor de retorno) de um tipo
mais especializado é um tipo erro. Por exemplo:

   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")

Use "object" para indicar que um valor pode ser de qualquer tipo de
maneira segura. Use "Any" para indicar que um valor é tipado
dinamicamente.


Subtipagem nominal vs estrutural
================================

Inicialmente a **PEP 484** definiu o sistema de tipos estáticos do
Python como usando *subtipagem nominal*. Isto significa que uma classe
"A" é permitida onde uma classe "B" é esperada se e somente se "A" for
uma subclasse de "B".

Este requisito anteriormente também se aplicava a classes base
abstratas, como "Iterable". O problema com essa abordagem é que uma
classe teve que ser marcada explicitamente para suportá-los, o que não
é pythônico e diferente do que normalmente seria feito em código
Python de tipo dinamicamente idiomático. Por exemplo, isso está em
conformidade com **PEP 484**:

   from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator

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

**PEP 544** permite resolver este problema permitindo que os usuários
escrevam o código acima sem classes base explícitas na definição de
classe, permitindo que "Bucket" seja implicitamente considerado um
subtipo de "Sized" e "Iterable[int]" por verificador de tipo estático.
Isso é conhecido como *subtipagem estrutural* (ou tipagem pato
estática):

   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

Além disso, ao criar uma subclasse de uma classe especial "Protocol",
um usuário pode definir novos protocolos personalizados para
aproveitar ao máximo a subtipagem estrutural (veja exemplos abaixo).


Conteúdo do módulo
==================

The module defines the following classes, functions and decorators.

Nota:

  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 in 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*.


Tipos primitivos especiais
--------------------------


Tipos especiais
~~~~~~~~~~~~~~~

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

typing.Any

   Tipo especial que indica um tipo irrestrito.

   * Todos os tipos são compatíveis com "Any".

   * "Any" é compatível com todos os tipos.

typing.NoReturn

   Tipo especial indicando que uma função nunca retorna. Por exemplo:

      from typing import NoReturn

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

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.2.

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.

   Novo na versão 3.10.


Formas especiais
~~~~~~~~~~~~~~~~

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

typing.Tuple

   Tuple type; "Tuple[X, Y]" is the type of a tuple of two items with
   the first item of type X and the second of type Y. The type of the
   empty tuple can be written as "Tuple[()]".

   Example: "Tuple[T1, T2]" is a tuple of two elements corresponding
   to type variables T1 and T2.  "Tuple[int, float, str]" is a tuple
   of an int, a float and a string.

   To specify a variable-length tuple of homogeneous type, use literal
   ellipsis, e.g. "Tuple[int, ...]". A plain "Tuple" is equivalent to
   "Tuple[Any, ...]", and in turn to "tuple".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.tuple" agora oferece suporte
   a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

typing.Union

   Tipo de união;  "Union[X, Y]" é equivalente a "X | Y" e significa X
   ou Y.

   Para definir uma união, use, por exemplo. "Union[int, str]" ou a
   abreviatura "int | str". Usar essa abreviação é recomendado.
   Detalhes:

   * Os argumentos devem ser tipos e deve haver pelo menos um.

   * As uniões de uniões são achatadas, por exemplo:

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

   * As uniões de um único argumento desaparecem, por exemplo:

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

   * Argumento redundantes são pulados, e.g.:

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

   * Ao comparar uniões, a ordem de argumentos é ignorada. Por
     exemplo:

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

   * Você não pode estender ou instanciar uma "Union"

   * Você não pode escrever "Union[X][Y]".

   Alterado na versão 3.7: Não remova subclasses explícitas de uniões
   em tempo de execução.

   Alterado na versão 3.10: Uniões agora podem ser escritas com "X |
   Y". Veja expressões de união de tipos.

typing.Optional

   Tipo opcional.

   "Optional[X]" equivale a "X | None" (ou "Union[X, None]").

   Note que isso não é o mesmo conceito de um argumento opcional, que
   possui um valor por padrão. Um argumento opcional com padrão não
   requer o qualificador "Optional" em sua anotação de tipo só por ser
   opcional. Por exemplo:

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

   Por outro lado, se um valor explícito de "None" for permitido, o
   uso de "Optional" é apropriado, seja o argumento opcional ou não.
   Por exemplo:

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

   Alterado na versão 3.10: Optional agora pode ser escrito como "X |
   None". Veja expressões de união de tipos.

typing.Callable

   Callable type; "Callable[[int], str]" is a function of (int) ->
   str.

   The subscription syntax must always be used with exactly two
   values: the argument list and the return type.  The argument list
   must be a list of types or an ellipsis; the return type must be a
   single type.

   There is no syntax to indicate optional or keyword arguments; such
   function types are rarely used as callback types. "Callable[...,
   ReturnType]" (literal ellipsis) can be used to type hint a callable
   taking any number of arguments and returning "ReturnType".  A plain
   "Callable" is equivalent to "Callable[..., Any]", and in turn to
   "collections.abc.Callable".

   Chamáveis que recebem outros chamáveis como argumentos podem
   indicar que seus tipos de parâmetro dependem uns dos outros usando
   "ParamSpec". Além disso, se esse chamável adiciona ou remove
   argumentos de outros chamáveis, o operador "Concatenate" pode ser
   usado.  Eles assumem a forma de "Callable[ParamSpecVariable,
   ReturnType]" e "Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ...,
   ParamSpecVariable], ReturnType]", respectivamente.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Callable" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

   Alterado na versão 3.10: "Callable" agora oferece suporte a
   "ParamSpec" e "Concatenate". Veja **PEP 612** para mais detalhes.

   Ver também:

     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".

   Por exemplo, para anotar um decorador "with_lock" que oferece uma
   instância de "threading.Lock" para a função decorada, "Concatenate"
   pode ser usado para indicar que "with_lock" espera um chamável cujo
   primeiro argumento tem tipo "Lock", e retorna um chamável com uma
   assinatura de tipos diferente. Neste caso, o "ParamSpec" indica que
   os tipos dos parâmetros do chamável retornado dependem dos tipos
   dos parâmetros do chamável de entrada:

      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])

Novo na versão 3.10.

Ver também:

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

  * "ParamSpec" and "Callable".

class typing.Type(Generic[CT_co])

   A variable annotated with "C" may accept a value of type "C". In
   contrast, a variable annotated with "Type[C]" may accept values
   that are classes themselves -- specifically, it will accept the
   *class object* of "C". For example:

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

   Note that "Type[C]" is 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()

   The fact that "Type[C]" is covariant implies that all subclasses of
   "C" should implement the same constructor signature and class
   method signatures as "C". The type checker should flag violations
   of this, but should also allow constructor calls in subclasses that
   match the constructor calls in the indicated base class. How the
   type checker is required to handle this particular case may change
   in future revisions of **PEP 484**.

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

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

   "Type[Any]" is equivalent to "Type" which in turn is equivalent to
   "type", which is the root of Python's metaclass hierarchy.

   Novo na versão 3.5.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.type" agora oferece suporte
   a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

typing.Literal

   A type that can be used to indicate to type checkers that the
   corresponding variable or function parameter has a value equivalent
   to the provided literal (or one of several literals). For example:

      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[...]" não é subclasse. Em tempo de execução, permite-se um
   valor arbitrário como argumento de tipo para "Literal[...]", mas
   verificadores de tipo podem impor restrições. Veja **PEP 586** para
   mais detalhes sobre tipos literais.

   Novo na versão 3.8.

   Alterado na versão 3.9.1: "Literal" agora remove parâmetros
   duplicados. Comparações de igualdade entre objetos "Literal" não
   dependem da ordem. Objetos "Literal" agora levantam uma exceção
   "TypeError" durante comparações de igualdade se um de seus
   parâmetros não for *hasheável*.

typing.ClassVar

   Uma construção especial de tipagem para marcar variáveis de classe.

   Como introduzido na **PEP 526**, uma variável cuja anotação de tipo
   tem um invólucro ClassVar indica que um dado atributo deve ser
   usado como uma variável de classe, e que ele não deve ser definido
   em instâncias dessa classe. Modo de usar:

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

   "ClassVar" aceita apenas tipos e não pode ser subscrita
   posteriormente.

   "ClassVar" não é uma classe, e não deve ser usada com
   "isinstance()" ou "issubclass()". "ClassVar" não muda com o
   comportamento do Python em tempo de execução, mas pode ser usada
   por verificadores de tipos de terceiros. Por exemplo, um
   verificador de tipos pode sinalizar que o seguinte código é errado:

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

   Novo na versão 3.5.3.

typing.Final

   A special typing construct to indicate to type checkers that a name
   cannot be re-assigned or overridden in a subclass. For example:

      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

   Não há verificação em tempo de execução dessas propriedades. Veja
   **PEP 591** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.8.

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.

   Os detalhes da sintaxe:

   * O primeiro argumento de "Annotated" deve ser um tipo válido

   * 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)]

   Novo na versão 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.

   Usar "-> TypeGuard" informa ao verificador de tipo estático que,
   para uma determinada função:

   1. O valor de retorno é um booleano.

   2. Se o valor de retorno for "True", o tipo de seu argumento é o
      tipo dentro de "TypeGuard".

   Por exemplo:

      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".

   Nota:

     "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" também funciona com tipos variáveis. Consulte a **PEP
   647** para obter mais detalhes.

   Novo na versão 3.10.


Construindo tipos genéricos
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

class typing.Generic

   Classe base abstrata para tipos genéricos

   A generic type is typically declared by inheriting from an
   instantiation of this class with one or more type variables. For
   example, a generic mapping type might be defined as:

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

   Esta classe pode ser utilizada como segue:

      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

   Tipo variável.

   Uso:

      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 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

   Observe que tipos variáveis podem ser *delimitados*, *restritos*,
   nenhum dos dois, mas não podem ser *ambos*.

   Constrained type variables and bound type variables have different
   semantics in several important ways. Using a *constrained* type
   variable means that the "TypeVar" can only ever be solved as being
   exactly one of the constraints given:

      a = concatenate('one', 'two')  # Ok, variable 'a' has type 'str'
      b = concatenate(StringSubclass('one'), StringSubclass('two'))  # Inferred type of variable 'b' 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

   Using a *bound* type variable, however, means that the "TypeVar"
   will be solved using the most specific type possible:

      print_capitalized('a string')  # Ok, output has type 'str'

      class StringSubclass(str):
          pass

      print_capitalized(StringSubclass('another string'))  # Ok, output has type 'StringSubclass'
      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

   Bound type variables are particularly useful for annotating
   "classmethods" that serve as alternative constructors. In the
   following example (by Raymond Hettinger), the type variable "C" is
   bound to the "Circle" class through the use of a forward reference.
   Using this type variable to annotate the "with_circumference"
   classmethod, rather than hardcoding the return type as "Circle",
   means that a type checker can correctly infer the return type even
   if the method is called on a subclass:

      import math

      C = TypeVar('C', bound='Circle')

      class Circle:
          """An abstract circle"""

          def __init__(self, radius: float) -> None:
              self.radius = radius

          # Use a type variable to show that the return type
          # will always be an instance of whatever ``cls`` is
          @classmethod
          def with_circumference(cls: type[C], circumference: float) -> C:
              """Create a circle with the specified circumference"""
              radius = circumference / (math.pi * 2)
              return cls(radius)


      class Tire(Circle):
          """A specialised circle (made out of rubber)"""

          MATERIAL = 'rubber'


      c = Circle.with_circumference(3)  # Ok, variable 'c' has type 'Circle'
      t = Tire.with_circumference(4)  # Ok, variable 't' has type 'Tire' (not 'Circle')

   At runtime, "isinstance(x, T)" will raise "TypeError".  In general,
   "isinstance()" and "issubclass()" should not be used with types.

   Type variables may be marked covariant or contravariant by passing
   "covariant=True" or "contravariant=True".  See **PEP 484** for more
   details.  By default, type variables are invariant.

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

   Parameter specification variable.  A specialized version of "type
   variables".

   Uso:

      P = ParamSpec('P')

   Variáveis de especificação de parâmetro existem principalmente para
   o benefício de verificadores de tipo estático. São usadas para
   encaminhar os tipos de parâmetros de um chamável para outro
   chamável -- um padrão comumente encontrado em funções e decoradores
   de ordem superior. Só são válidas quando usados em "Concatenate",
   ou como o primeiro argumento para "Callable", ou como parâmetro
   para genéricos definidos pelo usuário. Consulte "Generic" para
   obter mais informações sobre tipos genéricos.

   Por exemplo, para adicionar um registro básico de eventos a uma
   função, é possível criar um decorador "add_logging" para registrar
   chamadas de função. A variável de especificação de parâmetro
   informa ao verificador de tipos que o chamável passado para o
   decorador e o novo chamável retornado por ele têm parâmetros de
   tipo interdependentes:

      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. O verificador de tipos não consegue verificar a função "inner",
      porque "*args" e "**kwargs" precisam ter tipo "Any".

   2. "cast()" pode ser exigida no corpo do decorador "add_logging" ao
      retornar a função "inner", ou o verificador de tipo estático
      deverá ser instruído a ignorar o "return inner".

   args

   kwargs

      Como "ParamSpec" captura tanto parâmetros posicionais quanto
      parâmetros nomeados, "P.args" e "P.kwargs" podem ser usados para
      dividir um "ParamSpec" em seus componentes. "P.args" representa
      a tupla de parâmetros posicionais em uma determinada chamada e
      só deve ser usada para anotar "*args". "P.kwargs" representa o
      mapeamento de parâmetros nomeados para seus valores em uma
      determinada chamada, e só deve ser usado para anotar "**kwargs".
      Ambos os atributos exigem que o parâmetro anotado esteja em
      escopo. Em tempo de execução, "P.args" e "P.kwargs" são
      instâncias, respectivamente, de "ParamSpecArgs" e
      "ParamSpecKwargs".

   Variáveis de especificação de parâmetros criadas com
   "covariant=True" ou "contravariant=True" podem ser usadas para
   declarar tipos genéricos covariantes ou contravariantes. O
   argumento "bound" também é aceito, semelhante ao "TypeVar". Porém,
   a semântica real dessas palavras reservadas ainda não foi decidida.

   Novo na versão 3.10.

   Nota:

     Somente variáveis de especificação de parâmetro definidas em
     escopo global podem ser serializadas com pickle.

   Ver também:

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

     * "Callable" and "Concatenate".

typing.ParamSpecArgs

typing.ParamSpecKwargs

   Tipos dos argumentos e dos argumentos nomeados de um "ParamSpec". O
   atributo "P.args" de um "ParamSpec" é uma instância de
   "ParamSpecArgs", e o atributo "P.kwargs" é uma instância de
   "ParamSpecKwargs". São destinados à introspecção em tempo de
   execução, e não têm nenhum significado especial para o verificador
   de tipo estático.

   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

   Novo na versão 3.10.

typing.AnyStr

   "AnyStr" is a "constrained type variable" defined as "AnyStr =
   TypeVar('AnyStr', str, bytes)".

   It is meant to be used for functions that may accept any kind of
   string without allowing different kinds of strings to mix. For
   example:

      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)

   Base class for protocol classes. Protocol classes are defined like
   this:

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

   Essas classes são usadas principalmente com verificadores de tipo
   estático que reconhecem a subtipagem estrutural (tipagem pato
   estática). Por exemplo:

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

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

      func(C())  # Passes static type check

   Consulte a **PEP 544** para obter mais detalhes. Classes de
   protocolo decoradas com "runtime_checkable()" (descritas
   posteriormente) funcionam como protocolos em tempo de execução
   simples, somente verificando a presença de determinados atributos,
   e ignorando suas assinaturas de tipo.

   Classes de protocolo podem ser genéricas. Por exemplo:

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

   Novo na versão 3.8.

@typing.runtime_checkable

   Marca uma classe de protocolo como um protocolo de tempo de
   execução.

   Esse protocolo pode ser usado com "isinstance()" e "issubclass()".
   Isso levanta "TypeError" quando aplicado a uma classe não-
   protocolo.  Isso permite uma verificação estrutural simples, muito
   semelhante a "pôneis de um truque só" em "collections.abc", como
   "Iterable". Por exemplo:

      @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)

   Nota:

     "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".

   Nota:

     uma verificação com "isinstance()" sobre um protocolo verificável
     em tempo de execução pode ser surpreendentemente lenta se
     comparada a uma verificação "isinstance()" sobre outros tipos de
     classe. Considere usar expressões alternativas, como chamar a
     função "hasattr()" para realizar verificações estruturais em
     código sensível a desempenho.

   Novo na versão 3.8.


Outras diretivas especiais
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

class typing.NamedTuple

   Versão tipada de "collections.namedtuple()".

   Uso:

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

   Isso equivale a:

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

   Para dar um valor padrão a um campo, você pode atribuir um valor a
   ele no corpo da classe:

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

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

   Campos com valor padrão devem vir depois de quaisquer campos sem
   valor padrão.

   A classe resultante tem um atributo extra "__annotations__" que
   fornece um dicionário que mapeia os nomes de campos para os tipos
   de campos. (Os nomes de campos estão no atributo "_fields" e os
   valores padrões estão no atributo "_field_defaults", e ambos fazem
   parte da API de "namedtuple()".)

   Subclasses de "NamedTuple" também podem ter strings de documentação
   e métodos:

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

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

   Uso retrocompatível:

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

   Alterado na versão 3.6: Adiciona suporte à sintaxe de anotação de
   variáveis da **PEP 526**.

   Alterado na versão 3.6.1: Adiciona suporte a valores padrões,
   métodos, e docstrings.

   Alterado na versão 3.8: Os atributos "_field_types" e
   "__annotations__" agora são dicionários regulares em vez de
   instâncias de "OrderedDict".

   Alterado na versão 3.9: Remove o atributo "_field_types" em favor
   do atributo mais padronizado "__annotations__" que tem as mesmas
   informações.

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)

   Novo na versão 3.5.2.

   Alterado na versão 3.10: "NewType" agora é uma classe em vez de uma
   função.

class typing.TypedDict(dict)

   Uma construção especial para adicionar dicas de tipo a um
   dicionário. Em tempo de execução, é um simples "dict".

   "TypedDict" declara um tipo dicionário que espera que todas as suas
   instâncias tenham um determinado conjunto de chaves, onde cada
   chave está associada a um valor de um tipo consistente. Essa
   expectativa não é verificada em tempo de execução, mas é imposta
   apenas por verificadores de tipos. Modo de usar:

      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:

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

   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 override this by specifying totality. Usage:

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

   Isso significa que um "TypedDict" "Point2D"  pode ter qualquer uma
   de suas chaves omitidas. Espera-se que um verificador de tipos
   apenas permita os literais "False" ou "True" como valores do
   argumento "total". "True" é o padrão, e todos os itens definidos no
   corpo da classe tornam-se obrigatórios.

   É possível que um tipo "TypedDict" herde de um ou mais tipos
   "TypedDict" usando a sintaxe baseada em classes. Modo de usar:

      class Point3D(Point2D):
          z: int

   "Point3D" tem três itens: "x", "y" e "z". Equivale a esta
   definição:

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

   A "TypedDict" cannot inherit from a non-"TypedDict" class, notably
   including "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

   Um "TypedDict" pode ser inspecionado por meio de dicionários de
   anotações (consulte Boas práticas para anotações para obter mais
   informações sobre as melhores práticas de anotações), "__total__",
   "__required_keys__" e "__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__

      Novo na versão 3.9.

   __optional_keys__

      "Point2D.__required_keys__" and "Point2D.__optional_keys__"
      return "frozenset" objects containing required and non-required
      keys, respectively. Currently the only way to declare both
      required and non-required keys in the same "TypedDict" is mixed
      inheritance, declaring a "TypedDict" with one value for the
      "total" argument and then inheriting it from another "TypedDict"
      with a different value for "total". Usage:

         >>> 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

      Novo na versão 3.9.

   Consulte **PEP 589** para obter mais exemplos e regras detalhadas
   sobre o uso de "TypedDict".

   Novo na versão 3.8.


Generic concrete collections
----------------------------


Corresponding to built-in types
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

   A generic version of "dict". Useful for annotating return types. To
   annotate arguments it is preferred to use an abstract collection
   type such as "Mapping".

   This type can be used as follows:

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

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.dict" agora oferece suporte
   a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

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

   Generic version of "list". Useful for annotating return types. To
   annotate arguments it is preferred to use an abstract collection
   type such as "Sequence" or "Iterable".

   This type may be used as follows:

      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]

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.list" agora oferece suporte
   a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

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

   A generic version of "builtins.set". Useful for annotating return
   types. To annotate arguments it is preferred to use an abstract
   collection type such as "AbstractSet".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.set" agora oferece suporte a
   subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

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

   A generic version of "builtins.frozenset".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "builtins.frozenset" agora oferece
   suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic
   Alias.

Nota:

  "Tuple" is a special form.


Corresponding to types in "collections"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

   A generic version of "collections.defaultdict".

   Novo na versão 3.5.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.defaultdict" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.OrderedDict".

   Novo na versão 3.7.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.OrderedDict" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.ChainMap".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.ChainMap" agora oferece
   suporte a subscrição ("[]"). consulte **PEP 585** e Tipo Generic
   Alias.

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

   A generic version of "collections.Counter".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.Counter" agora oferece
   suporte a subscrição ("[]"). consulte **PEP 585** e Tipo Generic
   Alias.

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

   A generic version of "collections.deque".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.deque" agora oferece
   suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic
   Alias.


Other concrete types
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

   O tipo genérico "IO[AnyStr]" e suas subclasses "TextIO(IO[str])" e
   "BinaryIO(IO[bytes])" representam os tipos de fluxos de E/S, como
   os retornados por "open()".

   Deprecated since version 3.8, will be removed in 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]".

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.13: The
   "typing.re" namespace is deprecated and will be removed. These
   types should be directly imported from "typing" instead.

   Obsoleto desde a versão 3.9: Classes "Pattern" e "Match" de "re"
   agora suporte "[]". Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.

class typing.Text

   "Text" is an alias for "str". It is provided to supply a forward
   compatible path for Python 2 code: in Python 2, "Text" is an alias
   for "unicode".

   Use "Text" para indicar que um valor deve conter uma string unicode
   de forma compatível com Python 2 e Python 3:

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

   Novo na versão 3.5.2.


Classes Bases Abstratas
-----------------------


Corresponding to collections in "collections.abc"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Set".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Set" agora oferece
   suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic
   Alias.

class typing.ByteString(Sequence[int])

   A generic version of "collections.abc.ByteString".

   Este tipo representa os tipos "bytes", "bytearray" e "memoryview"
   de sequências de bytes.

   As a shorthand for this type, "bytes" can be used to annotate
   arguments of any of the types mentioned above.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.ByteString" now
   supports subscripting ("[]"). See **PEP 585** and Tipo Generic
   Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.Collection"

   Novo na versão 3.6.0.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Collection" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.Container(Generic[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Container".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Container" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.ItemsView".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.ItemsView" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.KeysView".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.KeysView" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.Mapping". This type can be
   used as follows:

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

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Mapping" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.MappingView(Sized)

   A generic version of "collections.abc.MappingView".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.MappingView" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.MutableMapping".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.MutableMapping" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

   A generic version of "collections.abc.MutableSequence".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.MutableSequence"
   agora oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e
   Tipo Generic Alias.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

   A generic version of "collections.abc.MutableSet".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.MutableSet" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.Sequence".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Sequence" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generic version of "collections.abc.ValuesView".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.ValuesView" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.


Corresponding to other types in "collections.abc"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

class typing.Iterable(Generic[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Iterable".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Iterable" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Iterator".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Iterator" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   A generator can be annotated by the generic type
   "Generator[YieldType, SendType, ReturnType]". For example:

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

   Note that unlike many other generics in the typing module, the
   "SendType" of "Generator" behaves contravariantly, not covariantly
   or invariantly.

   If your generator will only yield values, set the "SendType" and
   "ReturnType" to "None":

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

   Alternatively, annotate your generator as having a return type of
   either "Iterable[YieldType]" or "Iterator[YieldType]":

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

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Generator" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.Hashable

   An alias to "collections.abc.Hashable".

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Reversible".

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Reversible" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.Sized

   An alias to "collections.abc.Sized".


Asynchronous programming
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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

   A generic version of "collections.abc.Coroutine". The variance and
   order of type variables correspond to those of "Generator", for
   example:

      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

   Novo na versão 3.5.3.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Coroutine" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

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

   An async generator can be annotated by the generic type
   "AsyncGenerator[YieldType, SendType]". For example:

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

   Unlike normal generators, async generators cannot return a value,
   so there is no "ReturnType" type parameter. As with "Generator",
   the "SendType" behaves contravariantly.

   If your generator will only yield values, set the "SendType" to
   "None":

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

   Alternatively, annotate your generator as having a return type of
   either "AsyncIterable[YieldType]" or "AsyncIterator[YieldType]":

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

   Novo na versão 3.6.1.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.AsyncGenerator" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

   Uma versão genérica de "collections.abc.AsyncIterable".

   Novo na versão 3.5.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.AsyncIterable" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

   A generic version of "collections.abc.AsyncIterator".

   Novo na versão 3.5.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.AsyncIterator" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

   A generic version of "collections.abc.Awaitable".

   Novo na versão 3.5.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "collections.abc.Awaitable" agora
   oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo
   Generic Alias.


Context manager types
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

class typing.ContextManager(Generic[T_co])

   Uma versão genérica de "contextlib.AbstractContextManager".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.0.

   Obsoleto desde a versão 3.9: "contextlib.AbstractContextManager"
   agora oferece suporte a subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e
   Tipo Generic Alias.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])

   A generic version of "contextlib.AbstractAsyncContextManager".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.2.

   Obsoleto desde a versão 3.9:
   "contextlib.AbstractAsyncContextManager" agora oferece suporte a
   subscrição ("[]"). Consulte **PEP 585** e Tipo Generic Alias.


Protocolos
----------

Esses protocolos são decorados com "runtime_checkable()".

class typing.SupportsAbs

   Um ABC com um método abstrato "__abs__" que é covariante em seu
   tipo de retorno.

class typing.SupportsBytes

   Um ABC com um método abstrato "__bytes__".

class typing.SupportsComplex

   Um ABC com um método abstrato "__complex__".

class typing.SupportsFloat

   Um ABC com um método abstrato "__float__".

class typing.SupportsIndex

   Um ABC com um método abstrato "__index__".

   Novo na versão 3.8.

class typing.SupportsInt

   Um ABC com um método abstrato "__int__".

class typing.SupportsRound

   Uma ABC com um método abstrato "__round__" que é covariante em seu
   tipo de retorno.


Funções e decoradores
---------------------

typing.cast(typ, val)

   Converta um valor em um tipo.

   Isso retorna o valor inalterado. Para o verificador de tipos, isso
   indica que o valor de retorno tem o tipo designado, mas em tempo de
   execução não verificamos nada intencionalmente (queremos que isso
   seja o mais rápido possível).

@typing.overload

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

      @overload
      def process(response: None) -> None:
          ...
      @overload
      def process(response: int) -> tuple[int, str]:
          ...
      @overload
      def process(response: bytes) -> str:
          ...
      def process(response):
          <actual implementation>

   Consulte **PEP 484** para mais detalhes e uma comparação com outras
   semânticas de tipagem.

@typing.final

   A decorator to indicate to type checkers that the decorated method
   cannot be overridden, and the decorated class cannot be subclassed.
   For example:

      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
          ...

   Não há verificação em tempo de execução dessas propriedades. Veja
   **PEP 591** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.8.

@typing.no_type_check

   Decorador para indicar que anotações não são dicas de tipo.

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

   This mutates the function(s) in place.

@typing.no_type_check_decorator

   Decorador para dar a outro decorador o efeito "no_type_check()".

   Isso envolve o decorador com algo que envolve a função decorada em
   "no_type_check()".

@typing.type_check_only

   Decorator to mark a class or function to be unavailable at runtime.

   Este decorador em si não está disponível em tempo de execução. Seu
   objetivo principal é marcar classes definidas em arquivos de tipo
   stub se uma implementação retornar uma instância de uma classe
   privada:

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

      def fetch_response() -> Response: ...

   Observe que retornar instâncias de classes privadas não é
   recomendado. Normalmente, é preferível tornar essas classes
   públicas.


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

   Retorna um dicionário contendo dicas de tipo para uma função,
   método, módulo ou objeto classe.

   This is often the same as "obj.__annotations__". In addition,
   forward references encoded as string literals are handled by
   evaluating them in "globals" and "locals" namespaces. If necessary,
   "Optional[t]" is added for function and method annotations if a
   default value equal to "None" is set. For a class "C", return a
   dictionary constructed by merging all the "__annotations__" along
   "C.__mro__" in reverse order.

   The function recursively replaces all "Annotated[T, ...]" with "T",
   unless "include_extras" is set to "True" (see "Annotated" for more
   information). For example:

      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']
      }

   Nota:

     "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.

   Alterado na versão 3.9: Added "include_extras" parameter as part of
   **PEP 593**.

typing.get_args(tp)

typing.get_origin(tp)

   Provide basic introspection for generic types and special typing
   forms.

   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)

   Novo na versão 3.8.

typing.is_typeddict(tp)

   Verifica se um tipo é um "TypedDict".

   Por exemplo:

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

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

   Novo na versão 3.10.

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.

   Nota:

     Tipos genéricos da **PEP 585** como "list["SomeClass"]" não serão
     transformados implicitamente em "list[ForwardRef("SomeClass")]"
     e, portanto, não serão resolvidos automaticamente para
     "list[SomeClass]".

   Novo na versão 3.7.4.


Constante
---------

typing.TYPE_CHECKING

   A special constant that is assumed to be "True" by 3rd party static
   type checkers. It is "False" at runtime. Usage:

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

   A primeira anotação de tipo deve ser colocada entre aspas,
   tornando-a uma "referência futura", para esconder do interpretador
   a referência ao módulo "expensive_mod". As anotações de tipos em
   variáveis locais não são avaliadas, então a segunda anotação não
   precisa ser colocada entre aspas.

   Nota:

     Se "from __future__ import annotations" for usado, anotações não
     serão avaliadas no momento de definição de funções. Em vez disso,
     elas são armazenadas como string em "__annotations__". Isso torna
     desnecessário o uso de aspas em anotações (consulte **PEP 563**).

   Novo na versão 3.5.2.
