# `typing` — Suporte para dicas de tipo

Novo na versão 3.5.

Código-fonte: Lib/typing.py

Nota

O ambiente 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:

The full list of PEPs

- 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

  Tipos variáveis existem principalmente para o benefício de verificadores de tipo estático. Eles servem como parâmetros para tipos genéricos, bem como para definições de função genérica e apelidos de tipo. Consulte `Generic` para obter mais informações sobre genérico. Funções genéricas funcionam da seguinte forma:

      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__

    O nome do tipo variável.

  __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__

    Um tupla contendo as restrições do tipo variável, se houver.

class typing.TypeVarTuple(name)

  Tupla de tipo variável. Uma forma especializada de tipo variável que permite genéricos variádicos.

  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])

  Um tipo variável normal permite a parametrização com um único tipo. Uma tupla de tipos variáveis, por outro lado, permite a parametrização com um número arbitrário de tipos, agindo como um número arbitrário de tipos variáveis envolvidos em um tupla. Por exemplo:

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

  __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 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 valor padrão devem vir depois de quaisquer campos sem valor padrão.

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

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

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

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

  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 padrões, métodos, e docstrings.

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

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

  Alterado na versão 3.11: Adiciona suporte a tuplas nomeadas genéricas.

class typing.NewType(name, tp)

  Classe auxiliar para criar tipos únicos com baixo custo.

  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 módulo no qual o novo tipo está 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 a 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

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

  Novo na versão 3.8.

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

  As chaves individuais de um `TypedDict` com `total=False` podem ser marcadas como obrigatórias 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 inspecionado por meio de dicionários de anotações (consulte Boas práticas para anotações para obter mais informações sobre as melhores práticas de anotações), `__total__`, `__required_keys__` e `__optional_keys__`.

  __total__

    `Point2D.__total__` 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)

  Converta um valor em um tipo.

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

typing.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 a 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 o comportamento 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 expressar o tipo expresso por 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 inspecionadas em tempo de execução usando `get_overloads()`.

typing.get_overloads(func)

  Retorna uma sequência de definições de func decoradas com `@overload`.

  func é o objeto função para a implementação da função sobrecarregada. Por exemplo, dada a definição de `process` na documentação de `@overload`, `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 não tem 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.

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

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

      def fetch_response() -> Response: ...

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

### Auxiliares de introspecção

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 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

  Classe usada para representação de tipagem interna de referências futuras como strings.

  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 futura”, para esconder do interpretador a referência ao módulo `expensive_mod`. As anotações de tipos em variáveis locais não são avaliadas, então a segunda anotação não precisa ser colocada entre aspas.

  Nota

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

  Novo na versão 3.5.2.

### Apelidos descontinuados

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

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`

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

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` é fornecida para servir como um caminho compatível com versões futuras para código em Python 2: no Python 2, `Text` é um apelido para `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`.

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`

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`.

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`

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 `typing.re` submodules | 3.8 | 3.13 | bpo-38291
versões `typing` de coleções-padrão | 3.9 | Undecided (see Apelidos descontinuados for more information) | PEP 585
`typing.ByteString` | 3.9 | 3.14 | gh-91896
`typing.Text` | 3.11 | Não definido | gh-92332