"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.

======================================================================

Este módulo oferece suporte para dicas de tipo ao ambiente de
execução. Para a especificação original de tipagem do sistema, veja
**PEP 484**. Para uma introdução simplificada as dicas de tipo, veja
**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.

Para ter um resumo dos recursos descontinuados e um cronograma de
descontinuação, por favor, veja  Cronograma de Descontinuação dos
Principais Recursos.

Ver também:

  "Guia rápido sobre Dicas de Tipo"
     Uma visão geral das dicas de tipo (hospedado por mypy docs, em
     inglês).

  "Referência sobre Sistema de Tipo" seção de the mypy docs
     O sistema de tipagem do Python é padronizado pelas PEPs, portanto
     esta  referência deve se aplicar a maioria do verificadores de
     tipo do Python. (Alguns trechos podem se referir especificamente
     ao mypy. Documento em inglês).

  "Tipagem Estática com Python"
     Documentação independente de verificador de tipo escrita pela
     comunidade, detalhando os recursos do sistema de tipo,
     ferramentas úteis de tipagem e melhores práticas.


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

Desde a introdução das dicas de tipo nas  **PEP 484** e **PEP 483**,
várias PEPs tem modificado e aprimorado o framework do Python para
anotações de tipo:

* **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 646**: Variadic Generics
     *Introducing* "TypeVarTuple"

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

* **PEP 655**: Marking individual TypedDict items as required or
  potentially missing
     *Introducing* "Required" and "NotRequired"

* **PEP 673**: Self type
     *Introducing* "Self"

* **PEP 675**: Arbitrary Literal String Type
     *Introducing* "LiteralString"

* **PEP 681**: Data Class Transforms
     *Introducing* the "@dataclass_transform" decorator


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

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

   Vector = list[float]

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

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

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:
       ...

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

   from typing import TypeAlias

   Vector: TypeAlias = list[float]


NewType
=======

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:

  Recall that the use of a type alias declares two types to be
  *equivalent* to one another. Doing "Alias = Original" will make the
  static type checker treat "Alias" as being *exactly equivalent* to
  "Original" in all cases. This is useful when you want to simplify
  complex type signatures.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" agora é uma classe em vez de uma
função. Consequentemente, existem alguns custos em tempo de execução
ao chamar "NewType" em vez de uma função comum.

Alterado na versão 3.11: O desempenho de chamar "NewType" voltou ao
mesmo nível da versão Python 3.9.


Anotações de objetos chamáveis
==============================

Funções -- ou outros objetos *chamáveis* -- podem ser anotados
utilizando-se "collections.abc.Callable" ou "typing.Callable".
"Callable[[int], str]". Significa uma função que recebe um único
parâmetro do tipo "int". e retorna um "str".

Por exemplo:

   from collections.abc import Callable, Awaitable

   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

A sintaxe da subscrição deve sempre ser usada com exatamente dois
valores: uma lista de argumentos e o tipo de retorno. A lista de
argumentos deve ser uma lista de tipos, um "ParamSpec", "Concatenate",
ou reticências. O tipo de retorno deve ser um único tipo.

Se uma reticências literal "..." é passada no lugar de uma lista de
argumentos, ela indica que um chamável com uma lista de qualquer
parâmetro arbitrário seria aceita.

   def concat(x: str, y: str) -> str:
       return x + y

   x: Callable[..., str]
   x = str     # OK
   x = concat  # Also OK

"Callable" não pode representar assinaturas complexas, como funções
que aceitam um número variado de argumentos, funções sobrecarregadas,
or funções que recebem apenas parâmetros somente-nomeados. No entanto,
essas assinaturas podem ser expressas ao se definir uma  "Protocol"
com um método "__call__()":

   from collections.abc import Iterable
   from typing import Protocol

   class Combiner(Protocol):
       def __call__(self, *vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]: ...

   def batch_proc(data: Iterable[bytes], cb_results: Combiner) -> bytes:
       for item in data:
           ...

   def good_cb(*vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]:
       ...
   def bad_cb(*vals: bytes, maxitems: int | None) -> list[bytes]:
       ...

   batch_proc([], good_cb)  # OK
   batch_proc([], bad_cb)   # Error! Argument 2 has incompatible type because of
                            # different name and kind in the callback

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
=========

Como a informação de tipo sobre objetos mantidos em contêineres não
pode ser inferida estaticamente de uma maneira genérica, muitas
classes de contêineres na biblioteca padrão permitem usar subscrição
para denotar o tipo esperado dos elementos dos contêineres.

   from collections.abc import Mapping, Sequence

   class Employee: ...

   # Sequence[Employee] indicates that all elements in the sequence
   # must be instances of "Employee".
   # Mapping[str, str] indicates that all keys and all values in the mapping
   # must be strings.
   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 "T"

   def first(l: Sequence[T]) -> T:   # Function is generic over the TypeVar "T"
       return l[0]


Anotando tuplas
===============

Para a maior parte dos tipos containers em Python, o sistema de
tipagem presume que todos os elementos do contêiner são do mesmo tipo.
Por exemplo:

   from collections.abc import Mapping

   # Type checker will infer that all elements in ``x`` are meant to be ints
   x: list[int] = []

   # Type checker error: ``list`` only accepts a single type argument:
   y: list[int, str] = [1, 'foo']

   # Type checker will infer that all keys in ``z`` are meant to be strings,
   # and that all values in ``z`` are meant to be either strings or ints
   z: Mapping[str, str | int] = {}

"list" aceita apenas um tipo de argumento, e assim o verificador de
tipos emitirá um erro na atribuição "y" acima. Da mesma forma,
"Mapping" aceita apenas dois tipos de argumento: O primeiro indica o
tipo das chaves, e o segundo indica o tipo dos valores.

Ao contrário da maioria dos outros contêineres Python, é comum no
código Python idiomático que as tuplas tenham elementos que não sejam
todos do mesmo tipo. Por esse motivo, as tuplas têm um caso especial
no sistema de tipagem do Python. "tuple" aceita *qualquer quantidade*
de argumentos de tipo:

   # OK: ``x`` is assigned to a tuple of length 1 where the sole element is an int
   x: tuple[int] = (5,)

   # OK: ``y`` is assigned to a tuple of length 2;
   # element 1 is an int, element 2 is a str
   y: tuple[int, str] = (5, "foo")

   # Error: the type annotation indicates a tuple of length 1,
   # but ``z`` has been assigned to a tuple of length 3
   z: tuple[int] = (1, 2, 3)

Para indicar um tupla que pode ser de *qualquer* comprimento, e no
qual todos os elementos são do mesmo tipo "T", use "tuple[T, ...]".
Para denotar um tupla vazia, use "tuple[()]". Usando apenas "tuple"
como anotação, é equivalente a usar "tuple[Any, ...]":

   x: tuple[int, ...] = (1, 2)
   # These reassignments are OK: ``tuple[int, ...]`` indicates x can be of any length
   x = (1, 2, 3)
   x = ()
   # This reassignment is an error: all elements in ``x`` must be ints
   x = ("foo", "bar")

   # ``y`` can only ever be assigned to an empty tuple
   y: tuple[()] = ()

   z: tuple = ("foo", "bar")
   # These reassignments are OK: plain ``tuple`` is equivalent to ``tuple[Any, ...]``
   z = (1, 2, 3)
   z = ()


O tipo de objetos de classe
===========================

Uma variável anotada com "C" pode aceitar um valor do tipo "C". Por
outro lado, uma variável anotada com "type[C]" (ou "typing.Type[C]")
pode aceitar valores que são classes -- especificamente, ela aceitará
o *objeto classe* de "C". Por exemplo:

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

Observe que "type[C]" é covariante:

   class User: ...
   class ProUser(User): ...
   class TeamUser(User): ...

   def make_new_user(user_class: type[User]) -> User:
       # ...
       return user_class()

   make_new_user(User)      # OK
   make_new_user(ProUser)   # Also OK: ``type[ProUser]`` is a subtype of ``type[User]``
   make_new_user(TeamUser)  # Still fine
   make_new_user(User())    # Error: expected ``type[User]`` but got ``User``
   make_new_user(int)       # Error: ``type[int]`` is not a subtype of ``type[User]``

Os únicos parâmetros válidos para "type" são classes, "Any", type
variables e uniões de qualquer um desses tipos. Por exemplo:

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

   new_non_team_user(BasicUser)  # OK
   new_non_team_user(ProUser)    # OK
   new_non_team_user(TeamUser)   # Error: ``type[TeamUser]`` is not a subtype
                                 # of ``type[BasicUser | ProUser]``
   new_non_team_user(User)       # Also an error

"type[Any]" é equivalente a "type", que é a raiz da hierarquia de
metaclasses do Python.


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

Uma classe definida pelo usuário pode ser definica 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]):
       ...

Ao herdar das classes genérico, algun tipos podem ser fixos:

   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".

O uso de uma classe genérica sem especificar tipos pressupõe "Any"
para cada posição. No exemplo a seguir, "MyIterable" não é genérico,
mas herda implicitamente de "Iterable[Any]":

   from collections.abc import Iterable

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

Também há suporte para tipos genéricos definidos pelo usuário.
Exemplos:

   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'>)]

Observe que genéricos com "ParamSpec" podem não ter "__parameters__"
corretos após a substituição em alguns casos porque eles são
destinados principalmente à verificação de tipo estático.

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
==================

O módulo "typing" define as seguintes classes, funções e decoracores.


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


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

Eles podem ser usados como tipos em anotações. Eles não oferecem
suporte a subscrição usando "[]".

typing.Any

   Tipo especial que indica um tipo irrestrito.

   * Todos os tipos são compatíveis com "Any".

   * "Any" é compatível com todos os tipos.

   Alterado na versão 3.11: "Any" agora pode ser usado como classe
   base. Isso pode ser útil para evitar erros do verificador de tipo
   com classes que podem digitar em qualquer lugar ou são altamente
   dinâmicas.

typing.AnyStr

   Uma tipo variável restrito.

   Definição:

      AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)

   "AnyStr" deve ser usado para funções que podem aceitar argumentos
   "str" ou "bytes" mas não podem permitir que os dois se misturem.

   Por exemplo:

      def concat(a: AnyStr, b: AnyStr) -> AnyStr:
          return a + b

      concat("foo", "bar")    # OK, output has type 'str'
      concat(b"foo", b"bar")  # OK, output has type 'bytes'
      concat("foo", b"bar")   # Error, cannot mix str and bytes

   Note que, apesar do nome, "AnyStr" não tem nada a ver com o tipo
   "Any", nem significa "qualquer string". Em particular, "AnyStr" e
   "str | bytes" são diferentes entre si e têm casos de uso
   diferentes:

      # Invalid use of AnyStr:
      # The type variable is used only once in the function signature,
      # so cannot be "solved" by the type checker
      def greet_bad(cond: bool) -> AnyStr:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

      # The better way of annotating this function:
      def greet_proper(cond: bool) -> str | bytes:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

typing.LiteralString

   Tipo especial que inclui apenas strings literais.

   Qualquer literal de string é compatível com "LiteralString", assim
   como outro "LiteralString". Entretanto, um objeto digitado apenas
   "str" não é. Uma string criada pela composição de objetos do tipo
   "LiteralString" também é aceitável como uma "LiteralString".

   Exemplo:

      def run_query(sql: LiteralString) -> None:
          ...

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

   "LiteralString" é útil para APIs sensíveis onde strings arbitrárias
   geradas pelo usuário podem gerar problemas. Por exemplo, os dois
   casos acima que geram erros no verificador de tipo podem ser
   vulneráveis a um ataque de injeção de SQL.

   Veja **PEP 675** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.11.

typing.Never

   The bottom type, a type that has no members.

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

      from typing import Never

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

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

   Novo na versão 3.11: On older Python versions, "NoReturn" may be
   used to express the same concept. "Never" was added to make the
   intended meaning more explicit.

typing.NoReturn

   Tipo especial indicando que uma função nunca retorna.

   Por exemplo:

      from typing import NoReturn

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

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

   Novo na versão 3.6.2.

typing.Self

   Tipo especial para representar a classe atual inclusa.

   Por exemplo:

      from typing import Self, reveal_type

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

      class SubclassOfFoo(Foo): pass

      reveal_type(Foo().return_self())  # Revealed type is "Foo"
      reveal_type(SubclassOfFoo().return_self())  # Revealed type is "SubclassOfFoo"

   Esta anotação é semanticamente equivalente à seguinte, embora de
   forma mais sucinta:

      from typing import TypeVar

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

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

   Em geral, se algo retorna "self", como nos exemplos acima, você
   deve usar "Self" como anotação de retorno. Se "Foo.return_self" foi
   anotado como retornando ""Foo"", então o verificador de tipo
   inferiria o objeto retornado de "SubclassOfFoo.return_self" como
   sendo do tipo "Foo" em vez de "SubclassOfFoo".

   Outros casos de uso comuns incluem:

   * "classmethod"s que são usados como construtores alternativos e
     retornam instâncias do parâmetro "cls".

   * Anotando um método "__enter__()" que retorna self.

   Você não deveria usar "Self" como a anotação de retorno se não for
   garantido que o método retorne uma instância de uma subclasse
   quando a classe for subclassificada:

      class Eggs:
          # Self would be an incorrect return annotation here,
          # as the object returned is always an instance of Eggs,
          # even in subclasses
          def returns_eggs(self) -> "Eggs":
              return Eggs()

   Veja **PEP 673** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.11.

typing.TypeAlias

   Anotações especiais para declarar explicitamente um apelido de
   tipo.

   Por exemplo:

      from typing import TypeAlias

      Factors: TypeAlias = list[int]

   "TypeAlias" is particularly useful for annotating aliases that make
   use of forward references, as it can be hard for type checkers to
   distinguish these from normal variable assignments:

      from typing import Generic, TypeAlias, TypeVar

      T = TypeVar("T")

      # "Box" does not exist yet,
      # so we have to use quotes for the forward reference.
      # Using ``TypeAlias`` tells the type checker that this is a type alias declaration,
      # not a variable assignment to a string.
      BoxOfStrings: TypeAlias = "Box[str]"

      class Box(Generic[T]):
          @classmethod
          def make_box_of_strings(cls) -> BoxOfStrings: ...

   Veja **PEP 613** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.10.


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

Eles podem ser usados ​como tipos em anotações. Todos eles oferecem
suporte a subscrição usando "[]", mas cada um tem uma sintaxe única.

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

   "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.Concatenate

   Forma especial para anotar funções de ordem superior.

   "Concatenate" pode ser usado em conjunção com Callable e
   "ParamSpec" para anotar um chamável de maior ordem que adiciona,
   remove ou transforma parâmetros de outro chamável. Seu uso é feito
   na forma "Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable]",
   "Concatenate" atualmente só é válido quando usado como primeiro
   argumento de um Callable. O último parâmetro de "Concatenate" deve
   ser um "ParamSpec" ou reticências ("...").

   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** -- Variáveis de especificação de parâmetro (a PEP
       que introduz "ParamSpec" e "Concatenate")

     * "ParamSpec"

     * Anotações de objetos chamáveis

typing.Literal

   Forma especial de tipagem para definir "tipos literais".

   "Literal" pode ser usado para indicar aos verificadores de tipo que
   o objeto anotado tem valor equivalente a algum dos literais
   oferecidos.

   Por exemplo:

      def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]:  # always returns True
          ...

      Mode: TypeAlias = 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

   Uma construção especial de tipagem para indicar nomes finais a
   verificadores de tipos

   Nomes finais não podem ser reatribuídos em qualquer escopo. Nomes
   finais declarados em escopos de classe não podem ser substituídos
   em subclasses.

   Por exemplo:

      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.Required

   Uma construção especial de tipagem para marcar uma chave de
   "TypedDict" como necessária.

   Isso é útil principalmente para TypedDicts com "total=False". Veja
   "TypedDict" e **PEP 655** para obter mais detalhes.

   Novo na versão 3.11.

typing.NotRequired

   Uma construção especial de tipagem para marcar uma chave de
   "TypedDict" como potencialmente ausente.

   Veja "TypedDict" e **PEP 655** para obter mais detalhes.

   Novo na versão 3.11.

typing.Annotated

   Forma especial de tipagem para adicionar metadados específicos de
   contexto para uma anotação.

   Adiciona metadados "x" a um determinado tipo "T" usando a anotação
   "Annotated[T, x]". Os metadados adicionados usando "Annotated"
   podem ser usados por ferramentas de análise estática ou em tempo de
   execução. Em tempo de execução, os metadados são armazenados em um
   atributo "__metadata__".

   Se uma biblioteca ou ferramenta encontrar uma anotação
   "Annotated[T, x]" e ela não tiver lógica especial para os
   metadados, ela deverá ignorar os metadados e simplesmente tratar a
   anotação como "T". Dessa forma, "Annotated" pode ser útil em
   códigos que desejarem usar a anotação para propósitos fora do
   sistema de tipagem estática do Python.

   Usar "Annotated[T, x]" como um anotação ainda permite a verificação
   estática do tipo de "T", pois os verificadores de tipo simplesmente
   ignoram os metadados em "x". Dessa forma, o "Annotated" difere do
   decorador "@no_type_check", que também pode ser usado para
   adicionar anotações fora do escopo do sistema de tipagem, mas
   desativa completamente a verificação de tipos para uma função ou
   classe.

   A responsabilidade de como interpretar os metadados é da ferramenta
   ou da biblioteca que encontrar uma anotação "Annotated". Uma
   ferramenta ou biblioteca que encontrar um tipo "Annotated" poderá
   examinar os elementos de metadados para determinar se eles são de
   interesse (por exemplo, usando "isinstance()").

   Annotated[<type>, <metadata>]

   Aqui está um exemplo de como você pode usar "Annotated" para
   adicionar metadados a anotações de tipos se estiver fazendo uma
   análise de intervalos:

      @dataclass
      class ValueRange:
          lo: int
          hi: int

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

   Detalhes da sintaxe:

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

   * Múltiplos elementos de metadados podem ser fornecidos
     ("Annotated" dá suporte a argumentos variádicos):

        @dataclass
        class ctype:
            kind: str

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

     Cabe à ferramenta que consome as anotações decidir se o cliente
     tem permissão de adicionar vários elementos de metadados a uma
     anotação e como mesclar essas anotações.

   * "Annotated" deve ser subscrito com pelo menos dois argumentos
     ("Annotated[int]" é inválido)

   * A ordem dos elementos de metadados é preservada e é importante em
     verificações de igualdade:

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

   * Os tipos "Annotated" aninhados são achatados. A ordem dos
     elementos de metadados começa com a anotação mais interna:

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

   * Elementos duplicados de metadata não são removidos:

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

   * "Annotated" pode ser usado com apelidos aninhados e apelidos
     genéricos:

        @dataclass
        class MaxLen:
            value: int

        T = TypeVar("T")
        Vec: TypeAlias = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)]

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

   * "Annotated" não pode ser usado com um "TypeVarTuple"
     desempacotado:

        Variadic: TypeAlias = Annotated[*Ts, Ann1]  # NOT valid

     Isso deve equivaler a:

        Annotated[T1, T2, T3, ..., Ann1]

     onde "T1", "T2", etc. são "TypeVars". Isso seria inválido:
     somente um tipo deve ser passado para Annotated.

   * Por padrão, "get_type_hints()" retira os metadados de anotações.
     Passe "include_extras=True" para preservar os metadados:

        >>> from typing import Annotated, get_type_hints
        >>> def func(x: Annotated[int, "metadata"]) -> None: pass
        ...
        >>> get_type_hints(func)
        {'x': <class 'int'>, 'return': <class 'NoneType'>}
        >>> get_type_hints(func, include_extras=True)
        {'x': typing.Annotated[int, 'metadata'], 'return': <class 'NoneType'>}

   * Em tempo de execução, os metadados associados a um tipo
     "Annotated" podem ser recuperados por meio do atributo
     "__metadata__":

        >>> from typing import Annotated
        >>> X = Annotated[int, "very", "important", "metadata"]
        >>> X
        typing.Annotated[int, 'very', 'important', 'metadata']
        >>> X.__metadata__
        ('very', 'important', 'metadata')

   Ver também:

     **PEP 593** - Anotações flexíveis para funções e variáveis
        A PEP que introduz "Annotated" à biblioteca padrão.

   Novo na versão 3.9.

typing.TypeGuard

   Special typing construct for marking user-defined type guard
   functions.

   "TypeGuard" can be 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.

typing.Unpack

   Operador de tipagem para marcar conceitualmente um objeto como
   tendo sido desempacotado.

   Por exemplo, usar o operador de desempacotamento "*" em uma tupla
   de tipos variáveis equivale a usar o "Unpack" para marcar a tupla
   de tipos variáveis como tendo sido desempacotada:

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

   Na verdade, "Unpack" pode ser usado de forma intercambiável com "*"
   no contexto dos tipos "typing.TypeVarTuple" e "builtins.tuple".
   Você pode ver "Unpack" sendo usado explicitamente em versões mais
   antigas do Python, onde "*" não podia ser usado em certos lugares:

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

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

   Novo na versão 3.11.


Building generic types
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

The following classes should not be used directly as annotations.
Their intended purpose is to be 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(name, *constraints, bound=None, covariant=False, contravariant=False)

   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 and type alias definitions. See "Generic"
   for more information on generic types.  Generic functions work as
   follows:

      def repeat(x: T, n: int) -> Sequence[T]:
          """Return a list containing n references to x."""
          return [x]*n


      def print_capitalized(x: S) -> S:
          """Print x capitalized, and return x."""
          print(x.capitalize())
          return x


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

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

   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.

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

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

      class StringSubclass(str):
          pass

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

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

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

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

   Porém, usar um tipo variável *restrito* significa que a "TypeVar"
   só poderá ser resolvida como sendo exatamente uma das restrições
   dadas:

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

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

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

   Em tempo de execução, "isinstance(x, T)" levantará "TypeError".

   __name__

      The name of the type variable.

   __covariant__

      Whether the type var has been marked as covariant.

   __contravariant__

      Whether the type var has been marked as contravariant.

   __bound__

      The bound of the type variable, if any.

   __constraints__

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

class typing.TypeVarTuple(name)

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

   Uso:

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

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

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

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

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

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

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

   Observe o uso do operador de desempacotamento "*" em "tuple[T,
   *Ts]". Conceitualmente, você pode interpretar "Ts" como uma tupla
   de tipos variáveis "(T1, T2, ...)" . Então o tipo "tuple[T, *Ts]"
   se tornaria "tuple[T, *(T1, T2, ...)]", que equivale a "tuple[T,
   T1, T2, ...]". (Note que, em versões mais antigas de Python, você
   pode encontrar isso escrito com "Unpack" em vez de "Unpack[Ts]".)

   Tuplas de tipos variáveis devem *sempre* ser desempacotadas. Isso
   ajuda a distinguir entre tuplas de tipos variáveis e tipos
   variáveis normais:

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

   As tuplas de tipos variáveis podem ser usadas no mesmo contexto que
   tipos variáveis normais. Por exemplo, em argumentos, tipos de
   retorno e definições de classes:

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

   As tuplas de tipos variáveis podem ser combinadas com tipos
   variáveis normais:

      DType = TypeVar('DType')
      Shape = TypeVarTuple('Shape')

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

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

      class Height: ...
      class Width: ...

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

   No entanto, observe que no máximo uma tupla de tipos variáveis pode
   aparecer em uma única lista de argumentos de tipo ou parâmetros de
   tipo:

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

   Por fim, uma tupla de tipos variáveis desempacotada pode ser usada
   como anotação de tipo de "*args":

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

   Ao contrário do que acontece com anotações não desempacotadas de
   "*args" - por exemplo, "*args: int", que especificaria que *todos*
   os argumentos são "int" -, "*args: *Ts" permite referenciar os
   tipos de cada argumento em "*args" *individualmente*. Isso nos
   permite garantir que os tipos em "*args" passados para "call_soon"
   correspondem aos tipos dos argumentos (posicionais) de "callback".

   Consulte a **PEP 646** para mais detalhes sobre tuplas de tipos
   variáveis.

   __name__

      O nome da tupla de tipos variáveis.

   Novo na versão 3.11.

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

   Variável de especificação de parâmetro. Uma versão especializada de
   tipos variáveis.

   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" capturar 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".

   __name__

      O nome da especificação de parâmetros.

   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** -- Variáveis de especificação de parâmetro (a PEP
       que introduz "ParamSpec" e "Concatenate")

     * "Concatenate"

     * Anotações de objetos chamáveis

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.

   Chamar "get_origin()" em qualquer um desses objetos fará retornará
   o "ParamSpec" original:

      >>> from typing import ParamSpec, get_origin
      >>> P = ParamSpec("P")
      >>> get_origin(P.args) is P
      True
      >>> get_origin(P.kwargs) is P
      True

   Novo na versão 3.10.


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

Essas funções e classes não devem ser usadas diretamente como
anotações. O objetivo é que sejam blocos de construção para criar e
declarar tipos.

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 valores padrão devem vir depois de quaisquer campos sem
   valores 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 padrão estão no atributo "_field_defaults", e ambos fazem
   parte da API de "namedtuple()".)

   Subclasses de "NamedTuple" também podem ter docstrings 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}>'

   Subclasses de "NamedTuple" podem ser genéricas:

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

   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 padrão,
   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 padrão "__annotations__" que tem as mesmas
   informações.

   Alterado na versão 3.11: Adicionado suporte a namedtuples
   genéricas.

class typing.NewType(name, tp)

   Helper class to create low-overhead distinct types.

   Um tipo "NewType" é considerado um tipo distinto por um verificador
   de tipos. Porém, em tempo de execução, chamar "NewType" retorna seu
   argumento inalterado.

   Uso:

      UserId = NewType('UserId', int)  # Declare the NewType "UserId"
      first_user = UserId(1)  # "UserId" returns the argument unchanged at runtime

   __module__

      O endereço módulo no qual o novo tipo é definido.

   __name__

      O nome do novo tipo.

   __supertype__

      O tipo na qual o novo tipo é baseado.

   Novo na versão 3.5.2.

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

class typing.Protocol(Generic)

   Classe base para classes de protocolo.

   Classes de protocolo são definidas assim:

      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:

      T = TypeVar("T")

      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.

   Such a protocol can be used with "isinstance()" and "issubclass()".
   This raises "TypeError" when applied to a non-protocol class.  This
   allows a simple-minded structural check, very similar to "one trick
   ponies" in "collections.abc" such as "Iterable".  For example:

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

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

      @runtime_checkable
      class Named(Protocol):
          name: str

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

   Nota:

     "runtime_checkable()" verificará apenas a presença dos métodos ou
     atributos obrigatórios, em vez de tipos ou assinaturas de tipos.
     Por exemplo, o "ssl.SSLObject" é uma classe e, portanto, passa
     por uma verificação "issubclass()" em relação ao Callable. No
     entanto, o método "ssl.SSLObject.__init__" existe apenas para
     levantar um "TypeError" com uma mensagem mais informativa, o que
     impossibilita chamar (instanciar) o "ssl.SSLObject".

   Nota:

     A verificação "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.

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:

   * Utilizando um literal "dict" como segundo argumento:

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

   * Using keyword arguments:

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

   Descontinuado desde a versão 3.11, será removido na versão 3.13:
   The keyword-argument syntax is deprecated in 3.11 and will be
   removed in 3.13. It may also be unsupported by static type
   checkers.

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

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

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

   Por padrão, todas as chaves devem estar presentes em um
   "TypedDict". É possível marcar chaves individuais como não
   obrigatórias usando "NotRequired":

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

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

   Isso significa que um "TypedDict" "Point2D" pode ter a chave
   "label" omitida.

   Também é possível marcar todas as chaves como não necessárias por
   padrão, especificando a totalidade como "False":

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

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

   Isso significa que um "Point2D" "TypedDict" 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.

   As chaves individuais de um "TypedDict" com "total=False" podem ser
   marcadas conforme necessário usando "Required":

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

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

   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

   Um "TypedDict" não pode herdar de uma classe não "TypedDict",
   exceto "Generic". Por exemplo:

      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

   A "TypedDict" can be generic:

      T = TypeVar("T")

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

   Um "TypedDict" pode ser introspeccionado 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__" fornece o valor do argumento "total".
      Exemplo:

         >>> 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

      This attribute reflects *only* the value of the "total" argument
      to the current "TypedDict" class, not whether the class is
      semantically total. For example, a "TypedDict" with "__total__"
      set to True may have keys marked with "NotRequired", or it may
      inherit from another "TypedDict" with "total=False". Therefore,
      it is generally better to use "__required_keys__" and
      "__optional_keys__" for introspection.

   __required_keys__

      Novo na versão 3.9.

   __optional_keys__

      "Point2D.__required_keys__" e "Point2D.__optional_keys__"
      retornam objetos "frozenset" contendo chaves obrigatórias e
      opcionais, respectivamente.

      As chaves marcadas com "Required" sempre aparecerão em
      "__required_keys__" e as chaves marcadas com "NotRequired"
      sempre aparecerão em "__optional_keys__".

      Para manter a retrocompatibilidade com Python 3.10 e versões
      anteriores, também é possível usar herança para declarar chaves
      obrigatórias e opcionais no mesmo "TypedDict". Isso é feito
      declarando um "TypedDict" com um valor para o argumento "total"
      e então herdando-a em outro "TypedDict" usando um valor "total"
      diferente:

         >>> 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.

      Nota:

        Se "from __future__ import annotations" for usado ou se
        anotações forem fornecidas como strings, as anotações não
        serão avaliadas quando o "TypedDict" for definido. Portanto, a
        introspecção em tempo de execução da qual "__required_keys__"
        e "__optional_keys__" dependem pode não funcionar
        corretamente, e os valores dos atributos podem estar
        incorretos.

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

   Novo na versão 3.8.

   Alterado na versão 3.11: Adicionado suporte para marcar chaves
   individuais como "Required" ou "NotRequired". Consulte **PEP 655**.

   Alterado na versão 3.11: Adicionado suporte para "TypedDict"s
   genéricos.


Protocolos
----------

Os protocolos a seguir são fornecidos pelo módulo typing. Todos 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.


ABCs para trabalhar com E/S
---------------------------

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()".


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

typing.cast(typ, val)

   Define um valor para 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.assert_type(val, typ, /)

   Pede para um verificador de tipo estático confirmar se *val* tem
   tipo inferido *typ*.

   Essa função faz nada em tempo de execução: ela retorna o primeiro
   argumento inalterado, sem verificações ou efeitos colaterais,
   independentemente do tipo real do argumento.

   Quando um verificador de tipo estático encontra uma chamada para
   "assert_type()", ele emite um erro se o valor não for do tipo
   especificado:

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

   Esse função é útil para garantir que o verificador de tipos entende
   um script conforme as intenções do desenvolvedor:

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

   Novo na versão 3.11.

typing.assert_never(arg, /)

   Pede ao verificador de tipo estático para confirmar se uma linha de
   código é inalcançável.

   Exemplo:

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

   Aqui, as anotações permitem que o verificador de tipos deduza que o
   último caso nunca será executado, pois "arg" é um "int" ou uma
   "str", e ambas as opções são cobertas por casos anteriores.

   Se um verificador de tipos descobrir que uma chamada para
   "assert_never()" é alcançável, ele emitirá um erro. por exemplo, se
   o anotação de tipo para "arg" fosse "int | str | float", o
   verificador de tipos emitiria um erro indicando que "unreachable" é
   do tipo "float". Para que uma chamada para "assert_never" passe
   verificação de tipos, o tipo inferido do argumento passado deve ser
   o tipo inferior, "Never", e nada mais.

   Em tempo de execução, essa função levanta uma exceção quando
   chamada.

   Ver também:

     Unreachable Code and Exhaustiveness Checking has more information
     about exhaustiveness checking with static typing.

   Novo na versão 3.11.

typing.reveal_type(obj, /)

   Pede para um verificador de tipo estático revelar o tipo inferido
   de uma expressão.

   Quando um verificador de tipo estático encontra uma chamada para
   essa função, ele emite um diagnóstico com o tipo inferido do
   argumento. Por exemplo:

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

   Isso pode ser útil quando você deseja depurar como o verificador de
   tipos lida com um determinado trecho de código.

   Em tempo de execução, esta função envia o tipo de seu argumento
   para "sys.stderr" e retorna o argumento inalterado (permitindo que
   a chamada seja usada em uma expressão):

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

   Observe que o tipo em tempo de execução pode ser diferente (mais ou
   menos específico) do tipo inferido estaticamente por um verificador
   de tipos.

   A maioria dos verificadores de tipos dá suporte a "reveal_type()"
   em qualquer lugar, mesmo que o nome não seja importado de "typing".
   Porém, importar o nome de "typing" permite que o código seja
   executado sem erros em tempo de execução e comunica a intenção com
   mais clareza.

   Novo na versão 3.11.

@typing.dataclass_transform(*, eq_default=True, order_default=False, kw_only_default=False, field_specifiers=(), **kwargs)

   Um decorador que marca um objeto como tendo comportamento similar a
   uma "dataclass".

   "dataclass_transform" pode ser usado para decorar uma classe,
   metaclasse, ou função decoradora. A presença de
   "@dataclass_transform()" informa a um verificador de tipo estático
   que o objeto decorado executa "mágica" em tempo de execução que
   transforma uma classe de maneira semelhante a
   "@dataclasses.dataclass".

   Exemplo de uso com a função decoradora:

      T = TypeVar("T")

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

      @create_model
      class CustomerModel:
          id: int
          name: str

   Em uma classe base:

      @dataclass_transform()
      class ModelBase: ...

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

   Em uma metaclasse:

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

      class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

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

   As classes "CustomerModel" definidas acima serão tratadas pelos
   verificadores de tipos semelhantemente às classes criadas com
   "@dataclasses.dataclass". Por exemplo, os verificadores de tipo
   presumirão que essas classes têm métodos "__init__" que aceitam
   "id" e "name".

   A classe, metaclasse, ou função decorada pode aceitar os seguintes
   argumentos booleanos tal que verificadores de tipo presumirão ter o
   mesmo efeito que teriam no decorador "@dataclasses.dataclass":
   "init", "eq", "order", "unsafe_hash", "frozen", "match_args",
   "kw_only", e "slots". É necessário que o valor desses argumentos
   ("True" ou "False") seja avaliado estaticamente.

   Os argumentos do decorador "dataclass_transform" podem ser usados
   para personalizar os comportamentos padrão da classe, metaclasse,
   ou função decorada:

   Parâmetros:
      * **eq_default** (*bool*) -- Indica se o parâmetro "eq" é
        presumido como "True" ou "False" se for omitido pelo chamador.
        O padrão é "True".

      * **order_default** (*bool*) -- Indica se o parâmetro "order" é
        presumido como "True" ou "False" se for omitido pelo chamador.
        O padrão é "False".

      * **kw_only_default** (*bool*) -- Indica se o parâmetro
        "kw_only" é presumido como "True" ou "False" se for omitido
        pelo chamador. O padrão é "False".

      * **field_specifiers** (*tuple**[**Callable**[**...**,
        **Any**]**, **...**]*) -- Especifica uma lista estática de
        classes ou funções compatíveis que descrevem campos,
        semelhante a "dataclasses.field()". O valor padrão é "()".

      * ****kwargs** (*Any*) -- Outros argumentos nomeados arbitrários
        são aceitos para permitir possíveis futuras extensões.

   Verificadores de tipo reconhecem os seguintes parâmetros opcionais
   em especificadores de campos:


   **Parâmetros reconhecidos para especificadores de campos**
   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | Nome do parâmetro    | Descrição                                                                        |
   |======================|==================================================================================|
   | "init"               | Indica se o campo deve ser incluído no método "__init__" sintetizado. Se não for |
   |                      | especificado, o valor padrão de "init" é "True".                                 |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | "default"            | Fornece o valor padrão do campo.                                                 |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | "default_factory"    | Fornece uma função de retorno de tempo de execução que retorna o valor padrão do |
   |                      | campo. Se nem "default" nem "default_factory" forem especificados, o campo é     |
   |                      | presumido como sem valor padrão e deverá receber um valor quando a classe for    |
   |                      | instanciada.                                                                     |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | "factory"            | Um apelido para o parâmetro "default_factory" em especificadores de campos.      |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | "kw_only"            | Indica se o campo deve ser marcado como somente-nomeado. Se verdadeiro, o campo  |
   |                      | será somente-nomeado. Se falso, não será somente-nomeado. Se não for             |
   |                      | especificado, será usado o valor do parâmetro "kw_only" do objeto decorado com   |
   |                      | "dataclass_transform" ou, se este não for especificado, será usado o valor de    |
   |                      | "kw_only_default" no "dataclass_transform".                                      |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
   | "alias"              | Fornece um nome alternativo para o campo. Esse nome alternativo é usado no       |
   |                      | método "__init__" sintetizado.                                                   |
   +----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+

   Em tempo de execução, esse decorador registra seu argumento no
   atributo "__dataclass_transform__" no objeto decorado. Ele não tem
   nenhum outro efeito em tempo de execução.

   Veja **PEP 681** para mais detalhes.

   Novo na versão 3.11.

@typing.overload

   Decorador para criar funções e métodos sobrecarregados.

   O decorador "@overload" permite descrever funções e métodos com
   suporte a várias combinações de tipos de argumento. Uma sequência
   de definições decoradas com "@overload" deve preceder uma única
   definição não decorada por "@overload" (para a mesma
   função/método).

   Definições decoradas com "@overload" são usadas somente para
   benefício do verificador de tipos, já que serão sobrescritas por
   definições sem decoração de "@overload". Enquanto isso, definições
   sem decoração de "@overload" serão usadas em tempo de execução, mas
   devem ser ignoradas pelo verificador de tipos. Em tempo de
   execução, chamar uma função decorada por "@overload" diretamente
   levantará "NotImplementedError".

   Um exemplo de sobrecarga que fornece um tipo mais preciso do que o
   tipo expresso usando uma união ou um tipo variável:

      @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 goes here

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

   Alterado na versão 3.11: Funções sobrecarregadas agora podem ser
   introspeccionadas em tempo de execução usando "get_overloads()".

typing.get_overloads(func)

   Retorna uma sequência de "@overload" -definições decoradas para
   *func*.

   *func* é o objeto função para a implementação da função
   sobrecarregada. Por exemplo, dada a definição de "process" na
   documentação de "@sobrecarga" , "get_overloads(process)" retornará
   uma sequência de três objetos função para as três sobrecargas
   definidas. Se for chamada em uma função sem sobrecargas,
   "get_overloads()" retornará uma sequência vazia.

   A função "get_overloads()" pode ser usada em tempo de execução para
   introspecção de uma função sobrecarregada.

   Novo na versão 3.11.

typing.clear_overloads()

   Apaga todas as sobrecargas registradas no registro interno.

   Isso pode ser usado para recuperar a memória usada pelo registro.

   Novo na versão 3.11.

@typing.final

   Um decorador para indicar métodos e classes finais.

   Decorar um método com "@final" indica a um verificador de tipos que
   o método não pode ser substituído em uma subclasse. Decorar uma
   classe com "@final" indica que ela não pode ser herdada.

   Por exemplo:

      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.

   Alterado na versão 3.11: O decorador tentará definir um atributo
   "__final__" como "True" no objeto decorado. Assim, uma verificação
   como "if getattr(obj, "__final__", False)" pode ser usada em tempo
   de execução para determinar se um objeto "obj" foi marcado como
   final. Se o objeto decorado dá suporte a definição de atributos, o
   decorador retorna o objeto inalterado sem levantar uma exceção.

@typing.no_type_check

   Decorador para indicar que anotações não são dicas de tipo.

   Isso funciona como *decorator* de uma classe ou função. Com uma
   classe, ele se aplica recursivamente a todos os métodos e classes
   definidos nessa classe (mas não a métodos definidos em suas
   superclasses ou subclasses). Os verificadores de tipos ignorarão
   todas as anotações em uma função ou classe com este decorador.

   "@no_type_check" modifica o objeto decorado internamente.

@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

   Decorador para marcar uma classe ou função como indisponível em
   tempo de execução.

   This decorator is itself not available at runtime. It is mainly
   intended to mark classes that are defined in type stub files if an
   implementation returns an instance of a private class:

      @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.


Introspection helpers
---------------------

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. 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']

      assert get_type_hints(Student) == {'name': str}
      assert get_type_hints(Student, include_extras=False) == {'name': str}
      assert 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: Adiciona o parâmetro "include_extras" como
   parte da **PEP 593**. Consulte a documentação em "Annotated" para
   obter mais informações.

   Alterado na versão 3.11: Anteriormente, "Optional[t]" era
   adicionado a anotações de funções e métodos se um valor padrão
   igual a "None" fosse definido. Agora, a anotação é retornada
   inalterada.

typing.get_origin(tp)

   Obtenha o versão sem subscrição de um tipo: para um objeto cujo
   tipo tem a forma "X[Y, Z, ...]", retorna "X" .

   Se "X" for um apelido do módulo typing para uma classe embutida ou
   classe de "collections", ele será normalizado para a classe
   original. Se "X" for uma instância de "ParamSpecArgs" ou
   "ParamSpecKwargs", retorna o "ParamSpec" subjacente. Retorna "None"
   para objetos incompatíveis.

   Exemplos:

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

   Novo na versão 3.8.

typing.get_args(tp)

   Obtenha os argumentos de tipos com todas as substituições
   realizadas: para um objeto cujo tipo tem a forma "X[Y, Z, ...]",
   retorna "(Y, Z, ...)" .

   Se "X" for uma união ou um "Literal", e estiver contido em outro
   tipo genérico, a ordem de "(Y, Z, ...)" poderá ser diferente da
   ordem dos argumentos originais "[Y, Z, ...]" devido ao
   armazenamento dos tipos em cache. Retorna "()" para objetos sem
   suporte.

   Exemplos:

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

      assert is_typeddict(Film)
      assert not is_typeddict(list | str)

      # TypedDict is a factory for creating typed dicts,
      # not a typed dict itself
      assert not is_typeddict(TypedDict)

   Novo na versão 3.10.

class typing.ForwardRef

   Class used for internal typing representation of string forward
   references.

   Por exemplo, o tipo "List["SomeClass"]" é implicitamente
   transformado em "List[ForwardRef("SomeClass")]". "ForwardRef" não
   deve ser instanciado por um usuário, mas pode ser usado por
   ferramentas de introspecção.

   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

   Uma constante especial presumida ser "True" por verificadores de
   tipo estático de terceiros. É "False" em tempo de execução.

   Uso:

      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 ao futuro", 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.


Apelidos descontinuados
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Este módulo define vários apelidos descontinuados de classes
pré-existentes da biblioteca padrão. Originalmente, elas eram
incluídas no módulo typing para permitir a parametrização dessas
classes genéricas usand "[]". Porém, os apelidos se tornaram
redundantes no Python 3.9, quando as classes pré-existentes
correspondentes passaram a dar suporte a "[]" (consulte a **PEP
585**).

Os tipos redundantes estão descontinuados desde Python 3.9. No
entanto, enquanto os apelidos podem ser removidos em algum momento,
essa remoção desses apelidos não está planejada. Assim, nenhum aviso
de descontinuação será enviado pelo interpretador para esses apelidos.

Se em algum momento decidirem remover esses apelidos descontinuados, o
interpretador emitirá um aviso de descontinuação por, no mínimo, duas
versões de lançamento antes da remoção. Os apelidos são garantidos a
permanecerem no módulo typing sem avisos de descontinuação até, no
mínimo, Python 3.14.

Verificadores de tipos são encorajados a sinalizar o uso de tipos
descontinuados se o programa que estão verificando respeita uma versão
mínima de Python 3.9 ou mais nova.


Apelidos de tipos embutidos
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class typing.Dict(dict, MutableMapping[KT, VT])

   Apelido descontinuado de "dict".

   Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract
   collection type such as "Mapping" rather than to use "dict" or
   "typing.Dict".

   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])

   Apelido descontinuado de "list".

   Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract
   collection type such as "Sequence" or "Iterable" rather than to use
   "list" or "typing.List".

   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])

   Apelido descontinuado de "builtins.set".

   Note that to annotate arguments, it is preferred to use an abstract
   collection type such as "AbstractSet" rather than to use "set" or
   "typing.Set".

   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])

   Apelido descontinuado de "builtins.frozenset".

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

typing.Tuple

   Apelido descontinuado para "tuple".

   "tuple" e "Tuple" são casos especiais no sistema de tipos; consulte
   Anotando tuplas para obter mais detalhes.

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

class typing.Type(Generic[CT_co])

   Apelido descontinuado de "type".

   Consulte O tipo de objetos de classe para obter detalhes sobre como
   usar "type" ou "typing.Type" em anotações de tipos.

   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.


Apelidos para tipos em "collections"
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class typing.DefaultDict(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "collections.ChainMap".

   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])

   Apelido descontinuado de "collections.Counter".

   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])

   Apelido descontinuado de "collections.deque".

   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.


Apelidos de outros tipos concretos
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class typing.Pattern
class typing.Match

   Apelidos descontinuados correspondem aos tipos de retorno de
   "re.compile()" e "re.match()".

   Esses tipos (e as funções correspondentes) são genéricas sobre
   "AnyStr". "Pattern" pode ser especializado como "Pattern[str]" ou
   "Pattern[bytes]"; "Match" pode ser especializado como "Match[str]"
   ou "Match[bytes]".

   Descontinuado desde a versão 3.8, será removido na versão 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

   Apelido descontinuado de "str".

   "Text" 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.

   Obsoleto desde a versão 3.11: Python 2 deixou de receber suporte, e
   a maioria dos verificadores de tipos também não oferece suporte à
   verificação de tipos de código de Python 2. A remoção do apelido
   não está planejada no momento, mas os usuários são incentivados a
   usar "str" em vez de "Text".


Apelidos de contêineres ABC em "collections.abc".
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class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

   Apelido descontinuado de "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])

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

   Descontinuado desde a versão 3.9, será removido na versão 3.14:
   Prefer "typing_extensions.Buffer", or a union like "bytes |
   bytearray | memoryview".

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

   Apelido descontinuado de "collections.abc.Collection".

   Novo na versão 3.6.

   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])

   Apelido descontinuado de "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]])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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)

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "collections.abc.ValuesView".

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


Apelidos para ABCs assíncronas em "collections.abc"
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class typing.Coroutine(Awaitable[ReturnType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

   Apelido descontinuado de "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[YieldType], Generic[YieldType, SendType])

   Apelido descontinuado de "collections.abc.AsyncGenerator".

   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])

   Apelido descontinuado 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])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "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.


Apelidos para outros ABCs em "collections.abc".
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class typing.Iterable(Generic[T_co])

   Apelido descontinuado de "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])

   Apelido descontinuado de "collections.abc.Iterator".

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

typing.Callable

   Apelido descontinuado de "collections.abc.Callable".

   Veja Anotações de objetos chamáveis para detalhes sobre como usar
   "collections.abc.Callable" e "typing.Callable" em anotações de
   tipo.

   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.

class typing.Generator(Iterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

   Apelido descontinuado de "collections.abc.Generator".

   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

   Alias to "collections.abc.Hashable".

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

   Apelido descontinuado de "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

   Alias to "collections.abc.Sized".


Apelidos de ABCs da "contextlib"
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class typing.ContextManager(Generic[T_co])

   Apelido descontinuado de "contextlib.AbstractContextManager".

   Novo na versão 3.5.4.

   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])

   Apelido descontinuado de "contextlib.AbstractAsyncContextManager".

   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.


Cronograma de descontinuação dos principais recursos
====================================================

Alguns recursos em "typing" estão descontinuados e podem ser removidos
em uma versão futura de Python. A tabela a seguir resume as principais
descontinuações para sua conveniência. Ela está sujeita a alterações,
e nem todas as descontinuações estão listadas.

+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
| Recurso                   | Descontinuado em          | Remoção planejada         | PEP/issue                 |
|===========================|===========================|===========================|===========================|
| "typing.io" and           | 3.8                       | 3.13                      | bpo-38291                 |
| "typing.re" submodules    |                           |                           |                           |
+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
| versões "typing" de       | 3.9                       | Undecided (see Apelidos   | **PEP 585**               |
| coleções-padrão           |                           | descontinuados for more   |                           |
|                           |                           | information)              |                           |
+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
| "typing.ByteString"       | 3.9                       | 3.14                      | gh-91896                  |
+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
| "typing.Text"             | 3.11                      | Não definido              | gh-92332                  |
+---------------------------+---------------------------+---------------------------+---------------------------+
