Esta documentação é de uma versão antiga do Python que não é mais atualizada. Você deveria atualizar e ler a Documentação do Python para versão estável atual.

# `typing` — Suporte para dicas de tipo

Novo na versão 3.5.

Código-fonte: Lib/typing.py

Nota

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

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

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

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

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

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

## PEPs Relevantes

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

- PEP 526: Sintaxe para Anotações de Variável

    “Introduzindo” sintaxe para anotar variáveis fora de definições de funções e `ClassVar`.

- PEP 544: Protocols: Structural subtyping (static duck typing)

    Introduzindo `Protocol` e o decorador `@runtime_checkable`.

- PEP 585: Type Hinting Generics In Standard Collections

    Introducing `types.GenericAlias` and the ability to use standard library classes as generic types

- PEP 586: Tipos literais

    Introducing `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`

## Apelidos de tipo

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

    Vector = list[float]

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

    # 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 collections.abc import Sequence

    ConnectionOptions = dict[str, str]
    Address = tuple[str, int]
    Server = tuple[Address, ConnectionOptions]

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

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

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

## NewType

Use the `NewType()` helper 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 callable 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 collections.abc import Callable

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

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

    async def on_update(value: str) -> None:
        # Body
    callback: Callable[[str], Awaitable[None]] = on_update

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

## Genéricos

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

    from collections.abc import Mapping, Sequence

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

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

    from collections.abc import Sequence
    from typing import TypeVar

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

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

## Tipos genéricos definidos pelo usuário

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

    from typing import TypeVar, Generic
    from logging import Logger

    T = TypeVar('T')

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

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

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

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

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

The `Generic` base class defines `__class_getitem__()` so that `LoggedVar[t]` is valid as a type:

    from collections.abc import Iterable

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

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

    from typing import TypeVar, Generic, Sequence

    T = TypeVar('T', contravariant=True)
    B = TypeVar('B', bound=Sequence[bytes], covariant=True)
    S = TypeVar('S', int, str)

    class WeirdTrio(Generic[T, B, S]):
        ...

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

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

    T = TypeVar('T')

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

You can use multiple inheritance with `Generic`:

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

    T = TypeVar('T')

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

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

    from collections.abc import Mapping
    from typing import TypeVar

    T = TypeVar('T')

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

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

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

    from collections.abc import Iterable

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

User defined generic type aliases are also supported. Examples:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import TypeVar, 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: Any = None
    a = []          # OK
    a = 2           # OK

    s: 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

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

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

    from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator

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

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

    from collections.abc import Iterator, Iterable

    class Bucket:  # Note: no base classes
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

    def collect(items: Iterable[int]) -> int: ...
    result = collect(Bucket())  # Passes type check

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

## Conteúdo do módulo

The module defines the following classes, functions and decorators.

Nota

This module defines several types that are subclasses of pre-existing standard library classes which also extend `Generic` to support type variables inside `[]`. These types became redundant in Python 3.9 when the corresponding pre-existing classes were enhanced to support `[]`.

The redundant types are deprecated as of Python 3.9 but no deprecation warnings will be issued by the interpreter. It is expected that type checkers will flag the deprecated types when the checked program targets Python 3.9 or newer.

The deprecated types will be removed from the `typing` module in the first Python version released 5 years after the release of Python 3.9.0. See details in PEP 585—Type Hinting Generics In Standard Collections.

### Tipos primitivos especiais

#### Tipos especiais

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

`typing.``Any`

  Tipo especial que indica um tipo irrestrito.

  - Todos os tipos são compatíveis com `Any`.

  - `Any` é compatível com todos os tipos.

`typing.``NoReturn`

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

      from typing import NoReturn

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

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.2.

#### Formas especiais

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

`typing.``Tuple`

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

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.tuple` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

`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.``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`.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Callable` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.type` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

`typing.``Literal`

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

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

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

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

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

  Novo na versão 3.8.

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

`typing.``ClassVar`

  Uma construção especial de tipagem para marcar variáveis de classe.

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

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

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

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

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

  Novo na versão 3.5.3.

`typing.``Final`

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

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

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

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

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

  Novo na versão 3.8.

`typing.``Annotated`

  A type, introduced in PEP 593 (`Flexible function and variable annotations`), to decorate existing types with context-specific metadata (possibly multiple pieces of it, as `Annotated` is variadic). Specifically, a type `T` can be annotated with metadata `x` via the typehint `Annotated[T, x]`. This metadata can be used for either static analysis or at runtime. If a library (or tool) encounters a typehint `Annotated[T, x]` and has no special logic for metadata `x`, it should ignore it and simply treat the type as `T`. Unlike the `no_type_check` functionality that currently exists in the `typing` module which completely disables typechecking annotations on a function or a class, the `Annotated` type allows for both static typechecking of `T` (which can safely ignore `x`) together with runtime access to `x` within a specific application.

  Ultimately, the responsibility of how to interpret the annotations (if at all) is the responsibility of the tool or library encountering the `Annotated` type. A tool or library encountering an `Annotated` type can scan through the annotations to determine if they are of interest (e.g., using `isinstance()`).

  When a tool or a library does not support annotations or encounters an unknown annotation it should just ignore it and treat annotated type as the underlying type.

  It’s up to the tool consuming the annotations to decide whether the client is allowed to have several annotations on one type and how to merge those annotations.

  Since the `Annotated` type allows you to put several annotations of the same (or different) type(s) on any node, the tools or libraries consuming those annotations are in charge of dealing with potential duplicates. For example, if you are doing value range analysis you might allow this:

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

  Passing `include_extras=True` to `get_type_hints()` lets one access the extra annotations at runtime.

  Os detalhes da sintaxe:

  - O primeiro argumento de `Annotated` deve ser um tipo válido

  - Multiple type annotations are supported (`Annotated` supports variadic arguments):

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

  - `Annotated` must be called with at least two arguments ( `Annotated[int]` is not valid)

  - The order of the annotations is preserved and matters for equality checks:

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

  - Nested `Annotated` types are flattened, with metadata ordered starting with the innermost annotation:

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

  - Duplicated annotations are not removed:

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

  - `Annotated` can be used with nested and generic aliases:

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

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

  Novo na versão 3.9.

#### Construindo tipos genéricos

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

class `typing.``Generic`

  Classe base abstrata para tipos genéricos

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

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

  Esta classe pode ser utilizada como segue:

      X = TypeVar('X')
      Y = TypeVar('Y')

      def lookup_name(mapping: Mapping[X, Y], key: X, default: Y) -> Y:
          try:
              return mapping[key]
          except KeyError:
              return default

class `typing.``TypeVar`

  Tipo variável.

  Uso:

      T = TypeVar('T')  # Can be anything
      S = TypeVar('S', bound=str)  # Can be any subtype of str
      A = TypeVar('A', str, bytes)  # Must be exactly str or bytes

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

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

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

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

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

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

      a = concatenate('one', 'two')  # Ok, variable 'a' has type 'str'
      b = concatenate(StringSubclass('one'), StringSubclass('two'))  # Inferred type of variable 'b' is 'str',
                                                                     # despite 'StringSubclass' being passed in
      c = concatenate('one', b'two')  # error: type variable 'A' can be either 'str' or 'bytes' in a function call, but not both

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

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

      class StringSubclass(str):
          pass

      print_capitalized(StringSubclass('another string'))  # Ok, output has type 'StringSubclass'
      print_capitalized(45)  # error: int is not a subtype of str

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

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

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

      import math

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

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

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

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

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

          MATERIAL = 'rubber'

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

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

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

`typing.``AnyStr`

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

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

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

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

class `typing.``Protocol`(Generic)

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

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

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

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

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

      func(C())  # Passes static type check

  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.

`@``typing.``runtime_checkable`

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

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

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

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

  Nota

  `runtime_checkable()` will check only the presence of the required methods, not their type signatures! For example, `builtins.complex` implements `__float__()`, therefore it passes an `issubclass()` check against `SupportsFloat`. However, the `complex.__float__` method exists only to raise a `TypeError` with a more informative message.

  Novo na versão 3.8.

#### Outras diretivas especiais

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

class `typing.``NamedTuple`

  Versão tipada de `collections.namedtuple()`.

  Uso:

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

  Isso equivale a:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  Uso retrocompatível:

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

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

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

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

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

`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.

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)

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

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

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

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

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

      # 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.

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

      class Point3D(Point2D):
          z: int

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

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

  A `TypedDict` cannot inherit from a non-`TypedDict` class, notably including `Generic`. For example:

      class X(TypedDict):
          x: int

      class Y(TypedDict):
          y: int

      class Z(object): pass  # A non-TypedDict class

      class XY(X, Y): pass  # OK

      class XZ(X, Z): pass  # raises TypeError

      T = TypeVar('T')
      class XT(X, Generic[T]): pass  # raises TypeError

  A `TypedDict` can be introspected via `__annotations__`, `__total__`, `__required_keys__`, and `__optional_keys__`.

  `__total__`

    `Point2D.__total__` gives the value of the `total` argument. Example:

        >>> from typing import TypedDict
        >>> class Point2D(TypedDict): pass
        >>> Point2D.__total__
        True
        >>> class Point2D(TypedDict, total=False): pass
        >>> Point2D.__total__
        False
        >>> class Point3D(Point2D): pass
        >>> Point3D.__total__
        True

  `__required_keys__`
  `__optional_keys__`

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

        >>> class Point2D(TypedDict, total=False):
        ...     x: int
        ...     y: int
        ...
        >>> class Point3D(Point2D):
        ...     z: int
        ...
        >>> Point3D.__required_keys__ == frozenset({'z'})
        True
        >>> Point3D.__optional_keys__ == frozenset({'x', 'y'})
        True

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

  Novo na versão 3.8.

### Generic concrete collections

#### Corresponding to built-in types

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

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

  This type can be used as follows:

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.dict` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  This type may be used as follows:

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

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.list` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.set` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `builtins.frozenset`.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `builtins.frozenset` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

Nota

`Tuple` is a special form.

#### Corresponding to types in `collections`

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

  A generic version of `collections.defaultdict`.

  Novo na versão 3.5.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.defaultdict` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `collections.OrderedDict`.

  Novo na versão 3.7.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.OrderedDict` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `collections.ChainMap`.

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.1.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.ChainMap` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `collections.Counter`.

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.1.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.Counter` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `collections.deque`.

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.1.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.deque` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

#### Other concrete types

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

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

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.12: These types are also in the `typing.io` namespace, which was never supported by type checkers and will be removed.

class `typing.``Pattern`
class `typing.``Match`

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

  Deprecated since version 3.8, will be removed in version 3.12: These types are also in the `typing.re` namespace, which was never supported by type checkers and will be removed.

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

class `typing.``Text`

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

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

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

  Novo na versão 3.5.2.

### Classes Bases Abstratas

#### Corresponding to collections in `collections.abc`

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Set` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``ByteString`(Sequence[int])

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

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.ByteString` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

  A generic version of `collections.abc.Collection`

  Novo na versão 3.6.0.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Collection` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``Container`(Generic[T_co])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Container` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.ItemsView` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.KeysView` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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]

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Mapping` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.MappingView` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.MutableMapping` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``MutableSequence`(Sequence[T])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.MutableSequence` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``MutableSet`(AbstractSet[T])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.MutableSet` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Sequence` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``ValuesView`(MappingView[VT_co])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.ValuesView` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

#### Corresponding to other types in `collections.abc`

class `typing.``Iterable`(Generic[T_co])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Iterable` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``Iterator`(Iterable[T_co])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Iterator` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

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

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

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

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

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

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Generator` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``Hashable`

  An alias to `collections.abc.Hashable`.

class `typing.``Reversible`(Iterable[T_co])

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

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Reversible` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``Sized`

  An alias to `collections.abc.Sized`.

#### Asynchronous programming

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

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

      from collections.abc import Coroutine
      c: Coroutine[list[str], str, int]  # Some coroutine defined elsewhere
      x = c.send('hi')                   # Inferred type of 'x' is list[str]
      async def bar() -> None:
          y = await c                    # Inferred type of 'y' is int

  Novo na versão 3.5.3.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Coroutine` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

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

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

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

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

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

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

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

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

  Novo na versão 3.6.1.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.AsyncGenerator` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``AsyncIterable`(Generic[T_co])

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

  Novo na versão 3.5.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.AsyncIterable` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``AsyncIterator`(AsyncIterable[T_co])

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

  Novo na versão 3.5.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.AsyncIterator` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``Awaitable`(Generic[T_co])

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

  Novo na versão 3.5.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `collections.abc.Awaitable` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

#### Context manager types

class `typing.``ContextManager`(Generic[T_co])

  Uma versão genérica de `contextlib.AbstractContextManager`.

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.0.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `contextlib.AbstractContextManager` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

class `typing.``AsyncContextManager`(Generic[T_co])

  A generic version of `contextlib.AbstractAsyncContextManager`.

  Novo na versão 3.5.4.

  Novo na versão 3.6.2.

  Obsoleto desde a versão 3.9: `contextlib.AbstractAsyncContextManager` now supports `[]`. See PEP 585 and Tipo Generic Alias.

### Protocolos

Esses protocolos são decorados com `runtime_checkable()`.

class `typing.``SupportsAbs`

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

class `typing.``SupportsBytes`

  Um ABC com um método abstrato `__bytes__`.

class `typing.``SupportsComplex`

  Um ABC com um método abstrato `__complex__`.

class `typing.``SupportsFloat`

  Um ABC com um método abstrato `__float__`.

class `typing.``SupportsIndex`

  Um ABC com um método abstrato `__index__`.

  Novo na versão 3.8.

class `typing.``SupportsInt`

  Um ABC com um método abstrato `__int__`.

class `typing.``SupportsRound`

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

### Funções e decoradores

`typing.``cast`(typ, val)

  Converta um valor em um tipo.

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

`@``typing.``overload`

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

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

  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.

  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. If necessary, `Optional[t]` is added for function and method annotations if a default value equal to `None` is set. For a class `C`, return a dictionary constructed by merging all the `__annotations__` along `C.__mro__` in reverse order.

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

      class Student(NamedTuple):
          name: Annotated[str, 'some marker']

      get_type_hints(Student) == {'name': str}
      get_type_hints(Student, include_extras=False) == {'name': str}
      get_type_hints(Student, include_extras=True) == {
          'name': Annotated[str, 'some marker']
      }

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

`typing.``get_args`(tp)

`typing.``get_origin`(tp)

  Provide basic introspection for generic types and special typing forms.

  For a typing object of the form `X[Y, Z, ...]` these functions return `X` and `(Y, Z, ...)`. If `X` is a generic alias for a builtin or `collections` class, it gets normalized to the original class. If `X` is a `Union` or `Literal` contained in another generic type, the order of `(Y, Z, ...)` may be different from the order of the original arguments `[Y, Z, ...]` due to type caching. For unsupported objects return `None` and `()` correspondingly. Examples:

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

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

  Novo na versão 3.8.

class `typing.``ForwardRef`

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

  Nota

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

  Novo na versão 3.7.4.

### Constante

`typing.``TYPE_CHECKING`

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

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

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

  Nota

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

  Novo na versão 3.5.2.