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

Novo na versão 3.5.

**Código-fonte:** Lib/typing.py

Nota:

  O tempo de execução do Python não força anotações de tipos de
  variáveis e funções. Elas podem ser usadas por ferramentas de
  terceiros como verificadores de tipo, IDEs, linters, etc.

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

This module provides runtime support for type hints as specified by
**PEP 484**, **PEP 526**, **PEP 544**, **PEP 586**, **PEP 589**, and
**PEP 591**. The most fundamental support consists of the types "Any",
"Union", "Tuple", "Callable", "TypeVar", and "Generic".  For full
specification please see **PEP 484**.  For a simplified introduction
to type hints see **PEP 483**.

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

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

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


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:

   from typing import List
   Vector = List[float]

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

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

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

   from typing import Dict, Tuple, Sequence

   ConnectionOptions = Dict[str, str]
   Address = Tuple[str, int]
   Server = Tuple[Address, ConnectionOptions]

   def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None:
       ...

   # The static type checker will treat the previous type signature as
   # being exactly equivalent to this one.
   def broadcast_message(
           message: str,
           servers: Sequence[Tuple[Tuple[str, int], Dict[str, str]]]) -> None:
       ...

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


NewType
=======

Use the "NewType()" helper function to create distinct types:

   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:
       ...

   # typechecks
   user_a = get_user_name(UserId(42351))

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

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

This also means that it is not possible to create a subtype of
"Derived" since it is an identity function at runtime, not an actual
type:

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

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

However, it is possible to create a "NewType()" based on a 'derived'
"NewType":

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

   ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

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

Veja **PEP 484** para mais detalhes.

Nota:

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

Novo na versão 3.5.2.


Callable
========

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

Por exemplo:

   from typing import Callable

   def feeder(get_next_item: Callable[[], str]) -> None:
       # Body

   def async_query(on_success: Callable[[int], None],
                   on_error: Callable[[int, Exception], None]) -> None:
       # Body

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


Genéricos
=========

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

   from typing import Mapping, Sequence

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

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

   from typing import Sequence, TypeVar

   T = TypeVar('T')      # Declare type variable

   def first(l: Sequence[T]) -> T:   # Generic function
       return l[0]


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

Uma classe definida pelo usuário pode ser 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 typing import Iterable

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

A generic type can have any number of type variables, and type
variables may be constrained:

   from typing import TypeVar, Generic
   ...

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

   class StrangePair(Generic[T, 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 typing import TypeVar, Generic, Sized

   T = TypeVar('T')

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

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

   from typing import TypeVar, Mapping

   T = TypeVar('T')

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

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

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

   from typing import Iterable

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

User defined generic type aliases are also supported. Examples:

   from typing import TypeVar, Iterable, Tuple, Union
   S = TypeVar('S')
   Response = Union[Iterable[S], int]

   # Return type here is same as Union[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.

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


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 = None    # type: Any
   a = []      # OK
   a = 2       # OK

   s = ''      # type: str
   s = a       # OK

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

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

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

   def hash_b(item: Any) -> int:
       # Typechecks
       item.magic()
       ...

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

   # Typechecks, since Any is compatible with all types
   hash_b(42)
   hash_b("foo")

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

Initially **PEP 484** defined Python static type system as using
*nominal subtyping*. This means that a class "A" is allowed where a
class "B" is expected if and only if "A" is a subclass of "B".

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 typing 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 typing 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).


Classes, functions, and decorators
==================================

The module defines the following classes, functions and decorators:

class typing.TypeVar

   Tipo variável.

   Uso:

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

   Type variables exist primarily for the benefit of static type
   checkers.  They serve as the parameters for generic types as well
   as for generic function definitions.  See class Generic for more
   information on generic types.  Generic functions work as follows:

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

      def longest(x: A, y: A) -> A:
          """Return the longest of two strings."""
          return x if len(x) >= len(y) else y

   The latter example's signature is essentially the overloading of
   "(str, str) -> str" and "(bytes, bytes) -> bytes".  Also note that
   if the arguments are instances of some subclass of "str", the
   return type is still plain "str".

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

   Type variables may be marked covariant or contravariant by passing
   "covariant=True" or "contravariant=True".  See **PEP 484** for more
   details.  By default type variables are invariant.  Alternatively,
   a type variable may specify an upper bound using "bound=<type>".
   This means that an actual type substituted (explicitly or
   implicitly) for the type variable must be a subclass of the
   boundary type, see **PEP 484**.

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.Protocol(Generic)

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

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

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

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

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

      func(C())  # Passes static type check

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

   Classes de protocolo podem ser genéricas. Por exemplo:

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

   Novo na versão 3.8.

class typing.Type(Generic[CT_co])

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

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

   Note that "Type[C]" is covariant:

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

      # Accepts User, BasicUser, ProUser, TeamUser, ...
      def make_new_user(user_class: Type[User]) -> User:
          # ...
          return user_class()

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

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

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

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

   Novo na versão 3.5.2.

class typing.Iterable(Generic[T_co])

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

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

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

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

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

class typing.SupportsInt

   Um ABC com um método abstrato "__int__".

class typing.SupportsFloat

   Um ABC com um método abstrato "__float__".

class typing.SupportsComplex

   Um ABC com um método abstrato "__complex__".

class typing.SupportsBytes

   Um ABC com um método abstrato "__bytes__".

class typing.SupportsIndex

   Um ABC com um método abstrato "__index__".

   Novo na versão 3.8.

class typing.SupportsAbs

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

class typing.SupportsRound

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

class typing.Container(Generic[T_co])

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

class typing.Hashable

   An alias to "collections.abc.Hashable"

class typing.Sized

   An alias to "collections.abc.Sized"

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

   A generic version of "collections.abc.Collection"

   Novo na versão 3.6.0.

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

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

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

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

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

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

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

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

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

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

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

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

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

class typing.ByteString(Sequence[int])

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

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

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

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

   A generic version of "collections.deque".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

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

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

   This type may be used as follows:

      T = TypeVar('T', int, float)

      def vec2(x: T, y: T) -> List[T]:
          return [x, y]

      def keep_positives(vector: Sequence[T]) -> List[T]:
          return [item for item in vector if item > 0]

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

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

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

   A generic version of "builtins.frozenset".

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

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

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

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

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

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

class typing.ValuesView(MappingView[VT_co])

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

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

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

   Novo na versão 3.5.2.

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

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

      from typing import List, Coroutine
      c = None # type: Coroutine[List[str], str, int]
      ...
      x = c.send('hi') # type: List[str]
      async def bar() -> None:
          x = await c # type: int

   Novo na versão 3.5.3.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

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

   Novo na versão 3.5.2.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

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

   Novo na versão 3.5.2.

class typing.ContextManager(Generic[T_co])

   Uma versão genérica de "contextlib.AbstractContextManager".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.0.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])

   A generic version of "contextlib.AbstractAsyncContextManager".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.2.

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

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

   This type can be used as follows:

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

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

   A generic version of "collections.defaultdict".

   Novo na versão 3.5.2.

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

   A generic version of "collections.OrderedDict".

   Novo na versão 3.7.2.

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

   A generic version of "collections.Counter".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

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

   A generic version of "collections.ChainMap".

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.1.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

   Novo na versão 3.6.1.

class typing.Text

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

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

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

   Novo na versão 3.5.2.

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()".

class typing.Pattern
class typing.Match

   These type aliases correspond to the return types from
   "re.compile()" and "re.match()".  These types (and the
   corresponding functions) are generic in "AnyStr" and can be made
   specific by writing "Pattern[str]", "Pattern[bytes]", "Match[str]",
   or "Match[bytes]".

class typing.NamedTuple

   Versão tipada de "collections.namedtuple()".

   Uso:

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

   Isso equivale a:

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

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

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

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

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

   The resulting class has an extra attribute "__annotations__" giving
   a dict that maps the field names to the field types.  (The field
   names are in the "_fields" attribute and the default values are in
   the "_field_defaults" attribute both of which are part of the
   namedtuple API.)

   Subclasses de "NamedTuple" também podem ter docstrings e métodos:

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

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

   Uso retrocompatível:

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

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

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

   Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.9:
   Deprecated the "_field_types" attribute in favor of the more
   standard "__annotations__" attribute which has the same
   information.

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

class typing.TypedDict(dict)

   A simple typed namespace. At runtime it is equivalent to a plain
   "dict".

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

      class Point2D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          label: str

      a: Point2D = {'x': 1, 'y': 2, 'label': 'good'}  # OK
      b: Point2D = {'z': 3, 'label': 'bad'}           # Fails type check

      assert Point2D(x=1, y=2, label='first') == dict(x=1, y=2, label='first')

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

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

   By default, all keys must be present in a TypedDict. It is possible
   to override this by specifying totality. Usage:

      class point2D(TypedDict, total=False):
          x: int
          y: int

   This means that a point2D TypedDict can have any of the keys
   omitted. A type checker is only expected to support a literal False
   or True as the value of the total argument. True is the default,
   and makes all items defined in the class body be required.

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

   Novo na versão 3.8.

class typing.ForwardRef

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

   Novo na versão 3.7.4.

typing.NewType(name, tp)

   A helper function to indicate a distinct type to a typechecker, see
   NewType. At runtime it returns a function that returns its
   argument. Usage:

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

   Novo na versão 3.5.2.

typing.cast(typ, val)

   Define um valor para um tipo.

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

typing.get_type_hints(obj[, globals[, locals]])

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

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

typing.get_origin(tp)

typing.get_args(tp)

   Provide basic introspection for generic types and special typing
   forms.

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

      assert get_origin(Dict[str, int]) is dict
      assert get_args(Dict[int, str]) == (int, str)

      assert get_origin(Union[int, str]) is Union
      assert get_args(Union[int, str]) == (int, str)

   Novo na versão 3.8.

@typing.overload

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

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

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

@typing.final

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

      class Base:
          @final
          def done(self) -> None:
              ...
      class Sub(Base):
          def done(self) -> None:  # Error reported by type checker
                ...

      @final
      class Leaf:
          ...
      class Other(Leaf):  # Error reported by type checker
          ...

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

   Novo na versão 3.8.

@typing.no_type_check

   Decorador para indicar que anotações não são dicas de tipo.

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

   This mutates the function(s) in place.

@typing.no_type_check_decorator

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

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

@typing.type_check_only

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

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

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

      def fetch_response() -> Response: ...

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

@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)

   **Warning:** this will check only the presence of the required
   methods, not their type signatures!

   Novo na versão 3.8.

typing.Any

   Tipo especial que indica um tipo irrestrito.

   * Todos os tipos são compatíveis com "Any".

   * "Any" é compatível com todos os tipos.

typing.NoReturn

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

      from typing import NoReturn

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

   Novo na versão 3.5.4.

   Novo na versão 3.6.2.

typing.Union

   Union type; "Union[X, Y]" means either X or Y.

   To define a union, use e.g. "Union[int, str]".  Details:

   * 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]

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

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

   * You cannot subclass or instantiate a union.

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

   * You can use "Optional[X]" as a shorthand for "Union[X, None]".

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

typing.Optional

   Tipo opcional.

   "Optional[X]" is equivalent to "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:
          ...

typing.Tuple

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

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

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

typing.Callable

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

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

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

typing.Literal

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

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

      MODE = Literal['r', 'rb', 'w', 'wb']
      def open_helper(file: str, mode: MODE) -> str:
          ...

      open_helper('/some/path', 'r')  # Passes type check
      open_helper('/other/path', 'typo')  # Error in type checker

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

   Novo na versão 3.8.

typing.ClassVar

   Uma construção especial de tipagem para marcar variáveis de classe.

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

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

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

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

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

   Novo na versão 3.5.3.

typing.Final

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

      MAX_SIZE: Final = 9000
      MAX_SIZE += 1  # Error reported by type checker

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

      class FastConnector(Connection):
          TIMEOUT = 1  # Error reported by type checker

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

   Novo na versão 3.8.

typing.AnyStr

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

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

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

      concat(u"foo", u"bar")  # Ok, output has type 'unicode'
      concat(b"foo", b"bar")  # Ok, output has type 'bytes'
      concat(u"foo", b"bar")  # Error, cannot mix unicode and bytes

typing.TYPE_CHECKING

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

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

   Note that the first type annotation must be enclosed in quotes,
   making it a "forward reference", to hide the "expensive_mod"
   reference from the interpreter runtime.  Type annotations for local
   variables are not evaluated, so the second annotation does not need
   to be enclosed in quotes.

   Novo na versão 3.5.2.
