# `typing` — Suporte para dicas de tipo

Adicionado na versão 3.5.

Código-fonte: Lib/typing.py

Nota

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

Este módulo fornece suporte em tempo de execução para dicas de tipo.

Considere a função abaixo:

    def surface_area_of_cube(edge_length: float) -> str:
        return f"A área superficial de um cubo é {6 * edge_length ** 2}."

A função `surface_area_of_cube` recebe um argumento que se espera ser uma instância de `float`, conforme indicado pela dica de tipo `edge_length: float`. Espera-se que a função retorne uma instância de `str`, conforme indicado pela dica `-> str`.

Embora as dicas de tipo possam ser classes simples como `float` ou `str`, elas também podem ser mais complexas. O módulo `typing` fornece um vocabulário de dicas de tipo mais avançadas.

Novos recursos são frequentemente adicionados ao módulo `typing`. O pacote typing_extensions fornece backports desses novos recursos para versões mais antigas do Python.

Ver também

Folha de dicas sobre tipagem

  Uma visão geral das dicas de tipo (hospedado por mypy docs, em inglês).

Seção de referência do sistema de tipos da documentação do mypy

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

Static Typing with Python

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

## Especificação para o sistema de tipos do Python

A especificação canônica e atualizada do sistema de tipos Python pode ser encontrada em Specification for the Python type system.

## Apelidos de tipo

Um apelido de tipo é definido utilizando a instrução `type`, que por sua vez cria uma instância da classe `TypeAliasType`. Neste exemplo, `Vector` e `list[float]` serão tratados de maneira equivalente pelos verificadores de tipo estático:

    type Vector = list[float]

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

    # passa na verificação de tipos; uma lista de floats é qualificada como 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

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

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

    # O verificador de tipo tratará a assinatura de tipo anterior
    # como exatamente equivalente à assinatura abaixo.
    def broadcast_message(
        message: str,
        servers: Sequence[tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]]
    ) -> None:
        ...

A instrução `type` é nova no Python 3.12. Para manter retrocompatibilidade, apelidos de tipo também podem ser criados usando atribuição:

    Vector = list[float]

Ou marcado com `TypeAlias` para tornar explícito que se trata de um apelido de tipo e não uma atribuição de variável comum:

    from typing import TypeAlias

    Vector: TypeAlias = list[float]

## NewType

Utilize o auxiliar `NewType` para criar tipos únicos:

    from typing import NewType

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

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

    def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
        ...

    # passa na verificação de tipo
    user_a = get_user_name(UserId(42351))

    # falha na verificação de tipo: um int não é um 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' é do tipo 'int', em vez de 'UserId'
    output = UserId(23413) + UserId(54341)

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

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

É inválido criar um subtipo de `Derived`:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    # Falha em tempo de execução e não passa na verificação de tipos
    class AdminUserId(UserId): pass

No entanto, é possível criar um `NewType` baseado em um ‘derivado’ `NewType`:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

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

Veja PEP 484 para mais detalhes.

Nota

Lembre-se que o uso de um apelido de tipo declara que dois tipos serão equivalentes entre si. Efetuar `type Alias = Original` fará 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.

Adicionado na versão 3.5.2.

Alterado na versão 3.10: `NewType` agora é uma classe em vez de uma função. Consequentemente, existem alguns custos em tempo de execução ao chamar `NewType` em vez de uma função comum.

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

## Anotações de objetos chamáveis

Funções – ou outros objetos chamáveis – podem ser anotados com `collections.abc.Callable` ou com o tipo descontinuado `typing.Callable`. `Callable[[int], str]` expressa uma função que recebe um único parâmetro de tipo `int` e retorna uma `str`.

Por exemplo:

    from collections.abc import Callable, Awaitable

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

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

    async def on_update(value: str) -> None:
        ...  # Corpo

    callback: Callable[[str], Awaitable[None]] = on_update

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

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

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

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

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

    from collections.abc import Iterable
    from typing import Protocol

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

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

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

    batch_proc([], good_cb)  # OK
    batch_proc([], bad_cb)   # Erro! Argumento 2 tem tipo incompatível por ter
                             # nome e tipo diferente do callback

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

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

Ver também

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

## Genéricos

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

    from collections.abc import Mapping, Sequence

    class Employee: ...

    # Sequence[Employee] indica que todos os elementos na sequência
    # devem ser instâncias de "Employee".
    # Mapping[str, str] indica que todas as chaves e valores no mapeamento
    # devem ser strings.
    def notify_by_email(employees: Sequence[Employee],
                        overrides: Mapping[str, str]) -> None: ...

Funções e classes genéricas podem ser parametrizadas utilizando a sintaxe de parâmetro de tipos:

    from collections.abc import Sequence

    def first[T](l: Sequence[T]) -> T:  # Função é genérica sobre TypeVar "T"
        return l[0]

Ou utilizando a fábrica `TypeVar` diretamente:

    from collections.abc import Sequence
    from typing import TypeVar

    U = TypeVar('U')                  # Declara tipo variável "U"

    def second(l: Sequence[U]) -> U:  # Função é genérica sobre a TypeVar "U"
        return l[1]

Alterado na versão 3.12: O suporte sintático para genéricos é novo no Python 3.12.

## Anotando tuplas

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

    from collections.abc import Mapping

    # Verificador de tipos irá inferir que todos os elementos em ``x`` devem ser ints
    x: list[int] = []

    # Erro no verificador: ``list`` aceita um único tipo de argumento
    y: list[int, str] = [1, 'foo']

    # Verificador de tipos irá inferir que todas as chaves em ``z`` devem ser strings,
    # e todos os valores em ``z`` devem ser strings ou ints
    z: Mapping[str, str | int] = {}

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

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

    # OK: ``x`` foi atribuída a uma tupla de comprimento 1, onde o único elemento é um int
    x: tuple[int] = (5,)

    # OK: ``y`` foi atribuída a uma tupla de comprimento 2;
    # o elemento 1 é um int, o elemento 2 é uma str
    y: tuple[int, str] = (5, "foo")

    # Erro: a anotação de tipo indica uma tupla de comprimento 1,
    # mas ``z`` foi atribuída a uma tupla de comprimento 3
    z: tuple[int] = (1, 2, 3)

Para denotar uma tupla que pode ter qualquer comprimento e na qual todos os elementos são do mesmo tipo `T`, use a literal de reticências `...`: `tuple[T, ...]`. Para denotar uma tupla vazia, use `tuple[()]`. Usar `tuple` simples como anotação equivale a usar `tuple[Any, ...]`:

    x: tuple[int, ...] = (1, 2)
    # Essas reatribuições são OK: ``tuple[int, ...]`` indica que x pode ter qualquer comprimento
    x = (1, 2, 3)
    x = ()
    # Essa reatribuição é um erro: todos os elementos de ``x`` devem ser ints
    x = ("foo", "bar")

    # ``y`` só pode ser atribuída a uma tupla vazia
    y: tuple[()] = ()

    z: tuple = ("foo", "bar")
    # Essas reatribuições são OK: o tipo ``tuple`` equivale a ``tuple[Any, ...]``
    z = (1, 2, 3)
    z = ()

## O tipo de objetos de classe

Uma variável anotada com `C` pode aceitar um valor de tipo `C`. Por outro lado, uma variável anotada com `type[C]` (ou o tipo descontinuado `typing.Type[C]`) pode aceitar valores que são as próprias classes – mais especificamente, ela aceitará o objeto classe de `C`. Por exemplo:

    a = 3         # Tem tipo ``int``
    b = int       # Tem tipo ``type[int]``
    c = type(a)   # Também tem tipo ``type[int]``

Observe que `type[C]` é covariante:

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

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

    make_new_user(User)      # OK
    make_new_user(ProUser)   # Também OK: ``type[ProUser]`` é subtipo de ``type[User]``
    make_new_user(TeamUser)  # Tudo bem
    make_new_user(User())    # Erro: esperava-se ``type[User]`` mas retornou ``User``
    make_new_user(int)       # Erro: ``type[int]`` não é subtipo de ``type[User]``

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

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

    new_non_team_user(BasicUser)  # OK
    new_non_team_user(ProUser)    # OK
    new_non_team_user(TeamUser)   # Erro: ``type[TeamUser]`` não é subtipo
                                  # de ``type[BasicUser | ProUser]``
    new_non_team_user(User)       # Também é um erro

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

## Anotando geradores e corrotinas

Um gerador pode ser anotado usando um tipo genérico `Generator[YieldType, SendType, ReturnType]`. Por exemplo:

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

Note que, diferentemente de outras classes genéricas na biblioteca padrão, o `SendType` da classe `Generator` se comporta contravariantemente, em vez de covariantemente ou invariantemente.

Os parâmetros `SendType` e `ReturnType` são `None` por padrão:

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

Também é possível definir esses tipos explicitamente:

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

Geradores simples que só produzem valores também podem ser anotados com tipo de retorno `Iterable[YieldType]` ou `Iterator[YieldType]`:

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

Geradores assíncronos são manipulados similarmente, mas não espere um argumento de tipo `ReturnType` (`AsyncGenerator[YieldType, SendType]`). O argumento `SendType` é `None` por padrão, então as seguintes definições são equivalentes:

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

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

Como no caso síncrono, `AsyncIterable[YieldType]` e `AsyncIterator[YieldType]` também estão disponíveis:

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

Corrotinas podem ser anotadas usando `Coroutine[YieldType, SendType, ReturnType]`. Argumentos genéricos correspondem àqueles da classe `Generator`, por exemplo:

    from collections.abc import Coroutine
    c: Coroutine[list[str], str, int]  # Uma corrotina defina em outro lugar
    x = c.send('hi')                   # Tipo inferido de 'x' é list[str]
    async def bar() -> None:
        y = await c                    # Tipo inferido de 'y' é int

## Tipos genéricos definidos pelo usuário

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

    from logging import Logger

    class LoggedVar[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)

Esta sintaxe indica que o classe `LoggedVar` é parametrizada em torno de uma única type variable `T`. Isso também torna `T` válido como um tipo dentro do corpo da classe.

Classes genéricas implicitamente herdar de `Generic`. Para compatibilidade com Python 3.11 e versões inferiores, também é possível herdar explicitamente de `Generic` para indicar uma classe genérica:

    from typing import TypeVar, Generic

    T = TypeVar('T')

    class LoggedVar(Generic[T]):
        ...

Classes genéricas têm métodos `__class_getitem__()`, o que significa que podem ser parametrizadas em tempo de execução (por exemplo, `LoggedVar[int]` abaixo):

    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

    class WeirdTrio[T, B: Sequence[bytes], S: (int, str)]:
        ...

    OldT = TypeVar('OldT', contravariant=True)
    OldB = TypeVar('OldB', bound=Sequence[bytes], covariant=True)
    OldS = TypeVar('OldS', int, str)

    class OldWeirdTrio(Generic[OldT, OldB, OldS]):
        ...

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

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

    class Pair[M, M]:  # SyntaxError
        ...

    T = TypeVar('T')

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

Classes genéricas podem também herdar de outras classes:

    from collections.abc import Sized

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

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

    from collections.abc import Mapping

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

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

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

    from collections.abc import Iterable

    class MyIterable(Iterable): # Igual a Iterable[Any]
        ...

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

    from collections.abc import Iterable

    type Response[S] = Iterable[S] | int

    # Tipo de retorno aqui é igual a Iterable[str] | int
    def response(query: str) -> Response[str]:
        ...

    type Vec[T] = Iterable[tuple[T, T]]

    def inproduct[T: (int, float, complex)](v: Vec[T]) -> T: # Igual a Iterable[tuple[T, T]]
        return sum(x*y for x, y in v)

Para manter retrocompatibilidade, os apelidos de tipos genéricos também podem ser criados usando atribuição:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import TypeVar

    S = TypeVar("S")
    Response = Iterable[S] | int

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

Alterado na versão 3.12: Suporte sintático para apelidos de tipo e genéricos é novo na versão 3.12. Anteriormente, as classes genéricas precisavam explicitamente herdar de `Generic` ou conter um tipo de variável em uma de suas bases.

Genéricos definidos pelo usuário para expressões de parâmetros também oferecem suporte por meio de variáveis de especificação de parâmetros no formato `[**P]`. O comportamento é consistente com as variáveis de tipo descritas acima, pois as variáveis de especificação de parâmetro são tratadas pelo módulo `typing` como uma variável de tipo especializada. A única exceção a isso é que uma lista de tipos pode ser usada para substituir um `ParamSpec`:

    >>> class Z[T, **P]: ...  # T é um TypeVar; P é um ParamSpec
    ...
    >>> Z[int, [dict, float]]
    __main__.Z[int, [dict, float]]

Classes genéricas sobre um `ParamSpec` também podem ser criadas usando herança explícita de `Generic`. Neste caso, `**` não é usado:

    from typing import ParamSpec, Generic

    P = ParamSpec('P')

    class Z(Generic[P]):
        ...

Outra diferença entre `TypeVar` e `ParamSpec` é que um genérico com apenas uma variável de especificação de parâmetro aceitará listas de parâmetros nos formatos `X[[Type1, Type2, ...]]` e também `X[Type1, Type2, ...]` por razões estéticas. Internamente, o último é convertido no primeiro, portanto são equivalentes:

    >>> class X[**P]: ...
    ...
    >>> X[int, str]
    __main__.X[[int, str]]
    >>> X[[int, str]]
    __main__.X[[int, str]]

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

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

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

## O tipo `Any`

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

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

    from typing import Any

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

    s: str = ''
    s = a           # OK

    def foo(item: Any) -> int:
        # Passa na verificação de tipos; 'item' pode ser qualquer tipo,
        # e esse tipo pode ter um método 'bar'
        item.bar()
        ...

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

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

    def legacy_parser(text):
        ...
        return data

    # Um verificador de tipo estático tratará a função acima
    # como tendo a mesma assinatura da função abaixo:
    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:
        # Falha na verificação de tipo; um 'object' não tem um método 'magic'.
        item.magic()
        ...

    def hash_b(item: Any) -> int:
        # Passa na verificação de tipo
        item.magic()
        ...

    # Passa na verificação de tipo, já que ints e strs são subclasses de 'object'
    hash_a(42)
    hash_a("foo")

    # Passa na verificação de tipo, já que Any é compatível com todos os tipos
    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:  # Nota: sem classes base
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

    def collect(items: Iterable[int]) -> int: ...
    result = collect(Bucket())  # Passa na verificação de tipo

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

## Conteúdo do módulo

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

### Tipos primitivos especiais

#### Tipos especiais

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

typing.Any

  Tipo especial que indica um tipo irrestrito.

  - Todos os tipos são compatíveis com `Any`.

  - `Any` é compatível com todos os tipos.

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

typing.AnyStr

  Uma tipo variável restrito.

  Definição:

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

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

  Por exemplo:

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

      concat("foo", "bar")    # OK: saída tem tipo 'str'
      concat(b"foo", b"bar")  # OK: saída tem tipo 'bytes'
      concat("foo", b"bar")   # Erro: não se mistura str com bytes

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

      # Uso inválido de AnyStr:
      # A variável de tipo é usada somente uma vez na assinatura da função,
      # então não pode ser "resolvida" pelo verificador de tipo
      def greet_bad(cond: bool) -> AnyStr:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

      # O jeito melhor de anotar esta função
      def greet_proper(cond: bool) -> str | bytes:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

  Descontinuado desde a versão 3.13, será removido na versão 3.18: Descontinuado em favor da nova sintaxe de parâmetro de tipo. Use `class A[T: (str, bytes)]: ...` em vez de importar `AnyStr`. Veja a PEP 695 para mais detalhes.

  No Python 3.16, `AnyStr` será removido de `typing.__all__`, e avisos de descontinuação serão emitidos em tempo de execução quando ele for acessado ou importado de `typing`. `AnyStr` será removido do `typing` no Python 3.18.

typing.LiteralString

  Tipo especial que inclui apenas strings literais.

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

  Exemplo:

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

      def caller(arbitrary_string: str, literal_string: LiteralString) -> None:
          run_query("SELECT * FROM students")  # OK
          run_query(literal_string)  # OK
          run_query("SELECT * FROM " + literal_string)  # OK
          run_query(arbitrary_string)  # erro no verificador
          run_query(  # erro no verificador
              f"SELECT * FROM students WHERE name = {arbitrary_string}"
          )

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

  Veja PEP 675 para mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.11.

typing.Never
typing.NoReturn

  `Never` e `NoReturn` representam o tipo inferior, um tipo que não possui membros.

  Eles podem ser usados para indicar que uma função nunca retorna, como `sys.exit()`:

      from typing import Never  # ou NoReturn

      def stop() -> Never:
          raise RuntimeError('no way')

  Ou para definir uma função que nunca deve ser chamada, pois não existem argumentos válidos, como `assert_never()`:

      from typing import Never  # or NoReturn

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

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          never_call_me(arg)  # erro no verificador
          match arg:
              case int():
                  print("It's an int")
              case str():
                  print("It's a str")
              case _:
                  never_call_me(arg)  # OK, arg é do tipo Never (ou NoReturn)

  `Never` e `NoReturn` têm o mesmo significado no sistema de tipos e os verificadores de tipo estático tratam ambos de forma equivalente.

  Adicionado na versão 3.6.2: Adicionado `NoReturn`.

  Adicionado na versão 3.11: Adicionado `Never`.

typing.Self

  Tipo especial para representar a classe atual inclusa.

  Por exemplo:

      from typing import Self, reveal_type

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

      class SubclassOfFoo(Foo): pass

      reveal_type(Foo().return_self())  # Tipo revelado é "Foo"
      reveal_type(SubclassOfFoo().return_self())  # Tipo revelado é "SubclassOfFoo"

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

      from typing import TypeVar

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

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

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

  Outros casos de uso comuns incluem:

  - `classmethod`s que são usados como construtores alternativos e retornam instâncias do parâmetro `cls`.

  - Anotando um método `__enter__()` que retorna self.

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

      class Eggs:
          # Self seria uma anotação de retorno incorreta aqui,
          # já que o objeto retornado sempre é instância de Eggs,
          # inclusive em subclasses
          def returns_eggs(self) -> "Eggs":
              return Eggs()

  Veja PEP 673 para mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.11.

typing.TypeAlias

  Anotações especiais para declarar explicitamente um apelido de tipo.

  Por exemplo:

      from typing import TypeAlias

      Factors: TypeAlias = list[int]

  `TypeAlias` é particularmente útil em versões mais antigas do Python para anotar apelidos que fazem uso de referências futuras, pois pode ser difícil para os verificadores de tipo distingui-los das atribuições normais de variáveis:

      from typing import Generic, TypeAlias, TypeVar

      T = TypeVar("T")

      # "Box" não existe ainda,
      # então temos que usar aspas para a referência futura em Python <3.12.
      # Usar ``TypeAlias`` diz ao verificador de tipo que isso é uma declaração de apelido de tipo,
      # e não uma atribuição de variável a string.
      BoxOfStrings: TypeAlias = "Box[str]"

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

  Veja PEP 613 para mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.10.

  Descontinuado desde a versão 3.12: `TypeAlias` foi descontinuado em favor da instrução `type`, que cria instâncias de `TypeAliasType` e oferece suporte nativo a referências futuras. Observe que embora `TypeAlias` e `TypeAliasType` sirvam propósitos semelhantes e tenham nomes semelhantes, eles são distintos e o último não é o tipo do primeiro. A remoção de `TypeAlias` não está planejada atualmente, mas os usuários são encorajados a migrar para instruções `type`.

#### Formas especiais

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

class typing.Union

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

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

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

  - As uniões de uniões são achatadas, por exemplo:

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

    Entretanto, isso não se aplica a uniões referenciadas por meio de um apelido de tipo, para evitar forçar a avaliação da `TypeAliasType` subjacente:

        type A = Union[int, str]
        Union[A, float] != Union[int, str, float]

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

        Union[int] == int  # O construtor retorna um int

  - Argumento redundantes são pulados, e.g.:

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

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

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

  - Você não pode estender ou instanciar uma `Union`

  - Você não pode escrever `Union[X][Y]`.

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

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

  Alterado na versão 3.14: `types.UnionType` agora é um apelido para `Union`, e tanto `Union[int, str]` quanto `int | str` criam instâncias da mesma classe. Para verificar se um objeto é um `Union` em tempo de execução, use `isinstance(obj, Union)`. Para compatibilidade com versões anteriores do Python, use `get_origin(obj) is typing.Union or get_origin(obj) is types.UnionType`.

typing.Optional

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

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

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

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

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

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

typing.Concatenate

  Forma especial para anotar funções de ordem superior.

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

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

      from collections.abc import Callable
      from threading import Lock
      from typing import Concatenate

      # Use esta trava para se certificar de que
      # uma única thread a executa a qualquer momento.
      my_lock = Lock()

      def with_lock[**P, R](f: Callable[Concatenate[Lock, P], R]) -> Callable[P, R]:
          '''Um decorador com segurança de tipos que oferece uma trava.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
              # Oferece a trava como primeiro argumento.
              return f(my_lock, *args, **kwargs)
          return inner

      @with_lock
      def sum_threadsafe(lock: Lock, numbers: list[float]) -> float:
          '''Somatório de uma lista de números de modo seguro para threads.'''
          with lock:
              return sum(numbers)

      # We don't need to pass in the lock ourselves thanks to the decorator.
      sum_threadsafe([1.1, 2.2, 3.3])

  Adicionado na versão 3.10.

  Ver também

  - PEP 612 – Variáveis de especificação de parâmetro (a PEP que introduz `ParamSpec` e `Concatenate`)

  - `ParamSpec`

  - Anotações de objetos chamáveis

typing.Literal

  Forma especial de tipagem para definir “tipos literais”.

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

  Por exemplo:

      def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]:  # sempre retorna True
          ...

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

      open_helper('/some/path', 'r')      # Passa verificação de tipos
      open_helper('/other/path', 'typo')  # Erro em verificação de tipos

  `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.

  Detalhes adicionais:

  - Os argumentos devem ser valores literais e deve haver pelo menos um.

  - Tipos `Literal` aninhados são achatados, por exemplo:

        assert Literal[Literal[1, 2], 3] == Literal[1, 2, 3]

    Entretanto, isso não se aplica a tipos `Literal` referenciadas por meio de um apelido de tipo, para evitar forçar a avaliação da `TypeAliasType` subjacente:

        type A = Literal[1, 2]
        assert Literal[A, 3] != Literal[1, 2, 3]

  - Argumento redundantes são pulados, e.g.:

        assert Literal[1, 2, 1] == Literal[1, 2]

  - Ao comparar literais, a ordem de argumentos é ignorada. Por exemplo:

        assert Literal[1, 2] == Literal[2, 1]

  - Você não pode estender ou instanciar uma `Literal`.

  - Você não pode escrever `Literal[X][Y]`.

  Adicionado 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]] = {} # variável de classe
          damage: int = 10                     # variável de instância

  `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 = {} # Erro: atribuindo valor a variável de classe de uma instância
      Starship.stats = {}     # Isso é OK

  Adicionado na versão 3.5.3.

  Alterado na versão 3.13: `ClassVar` agora pode ser aninhada em `Final` e vice-versa.

typing.Final

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

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

  Por exemplo:

      MAX_SIZE: Final = 9000
      MAX_SIZE += 1  # Erro reportado pelo verificador de tipos

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

      class FastConnector(Connection):
          TIMEOUT = 1  # Error reportado pelo verificador de tipos

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

  Adicionado na versão 3.8.

  Alterado na versão 3.13: `Final` agora pode ser aninhada em `ClassVar` e vice-versa.

typing.Required

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

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

  Adicionado na versão 3.11.

typing.NotRequired

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

  Veja `TypedDict` e PEP 655 para obter mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.11.

typing.ReadOnly

  Uma construção especial de tipagem para marcar um item de um `TypedDict` como somente leitura.

  Por exemplo:

      class Movie(TypedDict):
         title: ReadOnly[str]
         year: int

      def mutate_movie(m: Movie) -> None:
         m["year"] = 1999  # permitido
         m["title"] = "The Matrix"  # erro no verificador de tipos

  Não há verificação em tempo de execução para esta propriedade.

  Consulte `TypedDict` e PEP 705 para obter mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.13.

typing.Annotated

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

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

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

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

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

  Annotated[<type>, <metadata>]

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

      @dataclass
      class ValueRange:
          lo: int
          hi: int

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

  O primeiro argumento para `Annotated` deve ser um tipo válido. Vários elementos de metadados podem ser fornecidos, pois `Annotated` suporta argumentos variádicos. A ordem dos elementos de metadados é preservada e importa para verificações de igualdade:

      @dataclass
      class ctype:
           kind: str

      a1 = Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")]
      a2 = Annotated[int, ctype("char"), ValueRange(3, 10)]

      assert a1 != a2  # a ordem importa

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

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

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

  Entretanto, isso não se aplica a tipos `Annotated` referenciadas por meio de um apelido de tipo, para evitar forçar a avaliação da `TypeAliasType` subjacente:

      type From3To10[T] = Annotated[T, ValueRange(3, 10)]
      assert Annotated[From3To10[int], ctype("char")] != Annotated[
         int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
      ]

  Elementos duplicados de metadata não são removidos:

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

  `Annotated` pode ser usado com apelidos aninhados e apelidos genéricos:

  >     @dataclass
  >     class MaxLen:
  >         value: int

  >     type Vec[T] = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)]

  >     # Quando usado em uma anotação de tipo, um verificador de tipos tratará "V" da mesma forma que
  >     # ``Annotated[list[tuple[int, int]], MaxLen(10)]``:
  >     type V = Vec[int]

  `Annotated` não pode ser usado com um `TypeVarTuple` desempacotado:

      type Variadic[*Ts] = Annotated[*Ts, Ann1] = Annotated[T1, T2, T3, ..., Ann1]  # NÃO válido

  onde `T1`, `T2`, … são `TypeVars`. Isso é inválido, pois somente um tipo deve ser passado para Annotated.

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

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

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

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

  Se você quiser recuperar o tipo original envolvido por `Annotated`, use o atributo `__origin__`:

  >     >>> from typing import Annotated, get_origin
  >     >>> Password = Annotated[str, "secret"]
  >     >>> Password.__origin__
  >     <class 'str'>

  Note que usar `get_origin()` retornará o próprio `Annotated`:

  >     >>> get_origin(Password)
  >     typing.Annotated

  Ver também

  PEP 593 - Anotações flexíveis para funções e variáveis

    A PEP que introduz `Annotated` à biblioteca padrão.

  Adicionado na versão 3.9.

typing.TypeIs

  Uma construção especial de tipagem para marcar funções de predicado de tipo definidas pelo usuário.

  `TypeIs` pode ser usado para anotar o tipo de retorno de uma função de predicado de tipo definida pelo usuário. `TypeIs` aceita apenas um único argumento de tipo. Em tempo de execução, funções marcadas dessa forma devem retornar um booleano e receber, no mínimo, um argumento posicional.

  `TypeIs` visa beneficiar estreitamento de tipo – uma técnica usada por verificador de tipo estático para determinar um tipo mais preciso de expressão dentro do fluxo de código de um programa. Normalmente, o estreitamento de tipo é feito por meio da análise do fluxo de código condicional e da aplicação do estreitamento a um bloquear código. A condicional expressão aqui é às vezes chamada de “predicado de tipo”:

      def is_str(val: str | float):
          # predicado de tipos "isinstance"
          if isinstance(val, str):
              # Tipo de ``val`` é restrito a ``str``
              ...
          else:
              # Senão, tipo de ``val`` é restrito a ``float``.
              ...

  Às vezes, seria conveniente usar uma função booleana definida pelo usuário como um predicado de tipo. Essa função deveria usar `TypeIs[...]` ou `TypeGuard` como seu tipo de retorno para alertar o verificador de tipo estático sobre essa intenção. `TypeIs` geralmente tem um comportamento mais intuitivo do que `TypeGuard`, mas não pode ser usado quando os tipos de entrada e saída são incompatíveis (por exemplo, de `list[object]` para `list[int]`) ou quando a função não retorna `True` para todas as instâncias do tipo restrito.

  Usar `-> TypeIs[NarrowedType]` informa ao verificador de tipo estático que, para uma determinada função:

  1. O valor de retorno é um booleano.

  2. Se o valor de retorno for `True`, o tipo de seu argumento será a interseção entre o tipo original do argumento e o `NarrowedType`.

  3. Se o valor de retorno for `False`, o tipo de seu argumento será restrito para excluir `NarrowedType`.

  Por exemplo:

      from typing import assert_type, final, TypeIs

      class Parent: pass
      class Child(Parent): pass
      @final
      class Unrelated: pass

      def is_parent(val: object) -> TypeIs[Parent]:
          return isinstance(val, Parent)

      def run(arg: Child | Unrelated):
          if is_parent(arg):
              # Tipo de ``arg`` é restrito à interseção
              # de ``Parent`` e ``Child``, o que equivale a
              # ``Child``.
              assert_type(arg, Child)
          else:
              # Tipo de ``arg`` é restrito para excluir ``Parent``,
              # então sobrou o tipo ``Unrelated``.
              assert_type(arg, Unrelated)

  O tipo dentro de `TypeIs` deve ser consistente com o tipo do argumento da função; caso contrário, o verificador de tipo estático levantará um erro. Uma função `TypeIs` escrita incorretamente pode ocasionar um comportamento insensato pelo sistema de tipos; é de responsabilidade do usuário escrever tais funções de forma segura para tipos.

  Se uma função `TypeIs` for um método de classe ou instância, então o tipo em `TypeIs` mapeia para o tipo do segundo parâmetro (depois de `cls` ou `self`).

  Em resumo, a forma `def foo(arg: TypeA) -> TypeIs[TypeB]: ...`, significa que se `foo(arg)` retorna `True`, então `arg` é um instância de `TypeB`, e se retorna `False`, não é um instância de `TypeB`.

  `TypeIs` também funciona com variáveis de tipo. Para mais informações, consulte a PEP 742 (Restringindo tipos com `TypeIs`).

  Adicionado na versão 3.13.

typing.TypeGuard

  Uma construção especial de tipagem para marcar funções de predicado de tipo definidas pelo usuário.

  Funções de predicados de tipo são funções definidas pelo usuário que retornam se seu argumento é uma instância de um tipo específico. O `TypeGuard` funciona como `TypeIs`, mas tem efeitos sutilmente diferentes sobre o comportamento da verificação de tipos (veja abaixo).

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

  1. O valor de retorno é um booleano.

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

  `TypeGuard` também funciona com tipos variáveis. Consulte a PEP 647 para obter mais detalhes.

  Por exemplo:

      def is_str_list(val: list[object]) -> TypeGuard[list[str]]:
          '''Determina se todos os objetos na lista são strings'''
          return all(isinstance(x, str) for x in val)

      def func1(val: list[object]):
          if is_str_list(val):
              # Tipo de ``val`` é restrito a ``list[str]``.
              print(" ".join(val))
          else:
              # Tipo de ``val`` continua sendo ``list[object]``.
              print("Not a list of strings!")

  `TypeIs` e `TypeGuard` diferem das seguintes maneiras:

  - `TypeIs` exige que o tipo restrito seja um subtipo do tipo de entrada, enquanto o `TypeGuard`, não. O motivo principal é permitir coisas como restringir `list[object]` a `list[str]`, embora este não seja um subtipo daquele, já que `list` é invariante.

  - Quando uma função `TypeGuard` retorna `True`, os verificadores de tipo restringem o tipo da variável exatamente ao tipo `TypeGuard`. Quando uma função `TypeIs` retorna `True`, os verificadores de tipo podem inferir um tipo mais preciso combinando o tipo previamente conhecido da variável com o tipo `TypeIs`. (Tecnicamente, isso é conhecido como um tipo de interseção).

  - Quando uma função `TypeGuard` retorna `False`, os verificadores de tipo não podem restringir o tipo da variável. Quando uma função `TypeIs` retorna `False`, os verificadores de tipo podem restringir o tipo da variável para excluir o tipo `TypeIs`.

  Adicionado na versão 3.10.

typing.Unpack

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

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

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]
      # Efetivamente faz:
      tup: tuple[Unpack[Ts]]

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

      # Em versões mais antigas do Python, TypeVarTuple e Unpack
      # estão localizados no pacote de backports `typing_extensions`.
      from typing_extensions import TypeVarTuple, Unpack

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]         # Erro de sintaxe no Python <= 3.10!
      tup: tuple[Unpack[Ts]]  # Semanticamente equivalente e compatível com versões anteriores

  `Unpack` também pode ser usado com `typing.TypedDict` para a tipagem de `**kwargs` em uma assinatura de função:

      from typing import TypedDict, Unpack

      class Movie(TypedDict):
          name: str
          year: int

      # Esta função espera dois argumentos nomeados: `name` de tipo `str`
      # e `year` de tipo `int`.
      def foo(**kwargs: Unpack[Movie]): ...

  Consulte PEP 692 para obter mais detalhes sobre como usar `Unpack` para tipagem de `**kwargs`.

  Adicionado na versão 3.11.

#### Criando tipos genéricos e apelidos de tipo

As classes a seguir não devem ser usadas diretamente como anotações. propósito O objetivo delas é construir bloquear para criar genérico e digitar apelido.

Esses objetos podem ser criados por meio de sintaxe especial (listas de parâmetros de tipo e a instrução `type`). Para compatibilidade com Python 3.11 e versões anteriores, eles também podem ser criados sem a sintaxe dedicada, como documentado abaixo.

class typing.Generic

  Classe base abstrata para tipos genéricos

  Normalmente, um tipo genérico é declarado adicionando-se uma lista de parâmetros de tipo após o nome da classe:

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

  Essa classe herda implicitamente de `Generic`. A semântica em tempo de execução dessa sintaxe é discutida na Referência da Linguagem.

  Esta classe pode ser utilizada como segue:

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

  Aqui os colchetes depois no nome da função indica uma função genérica.

  Para manter retrocompatibilidade, as classes genéricas também podem ser declaradas herdando explicitamente de `Generic`. Nesse caso, os parâmetros de tipo devem ser declarados separadamente:

      KT = TypeVar('KT')
      VT = TypeVar('VT')

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

class typing.TypeVar(name, *constraints, bound=None, covariant=False, contravariant=False, infer_variance=False, default=typing.NoDefault)

  Tipo variável.

  A maneira preferida de construir um tipo variável é por meio da sintaxe dedicada para funções genéricas, classes genéricas e apelidos de tipo genérico:

      class Sequence[T]:  # T é um TypeVar
          ...

  Essa sintaxe também pode ser usada para criar tipos variáveis delimitados e tipos variáveis restritos:

      class StrSequence[S: str]:  # S é a TypeVar com como limite superior em `str`;
          ...                     # podemos dizer que S é "delimitada por `str`"

      class StrOrBytesSequence[A: (str, bytes)]:  # A é uma TypeVar restrita a str ou bytes
          ...

  No entanto, se desejado, tipos variáveis reutilizáveis também podem ser construídas manualmente, como:

      T = TypeVar('T') # Pode ser qualquer coisa
      S = TypeVar('S', bound=str) # Pode ser qualquer subtipo de str
      A = TypeVar('A', str, bytes) # Deve ser exatamente str ou bytes

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

      def repeat[T](x: T, n: int) -> Sequence[T]:
          """Retorna uma lista contendo n referências para x."""
          return [x]*n

      def print_capitalized[S: str](x: S) -> S:
          """Exibe x capitalizado, e retorna x."""
          print(x.capitalize())
          return x

      def concatenate[A: (str, bytes)](x: A, y: A) -> A:
          """Concatena dois objetos string ou bytes."""
          return x + y

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

  A variância de tipos variáveis é inferida pelos verificadores de tipo quando eles são criados por meio do sintaxe de parâmetro de tipo ou quando `infer_variance=True` é passado. Os tipos variáveis criados manualmente podem ser explicitamente marcados como covariante ou contravariantes ao passar `covariant=True` ou `contravariant=True`. Por padrão, os tipos variáveis criados manualmente são invariante. Consulte PEP 484 e PEP 695 para obter mais detalhes.

  Tipos variáveis delimitados e tipos variáveis restritos têm semânticas diferentes de várias formas importantes. Usar um tipo variável delimitado significa que a `TypeVar` será resolvido usando o tipo mais específico possível:

      x = print_capitalized('a string')
      reveal_type(x)  # tipo revelado é str

      class StringSubclass(str):
          pass

      y = print_capitalized(StringSubclass('another string'))
      reveal_type(y)  # tipo revelado é StringSubclass

      z = print_capitalized(45)  # erro: int não é subtipo de str

  O limite superior de um tipo variável pode ser um tipo concreto, um tipo abstrato (classe base abstrata ou protocolo) ou até mesmo uma união de tipos:

      # Pode ser qualquer coisa com um método __abs__
      def print_abs[T: SupportsAbs](arg: T) -> None:
          print("Absolute value:", abs(arg))

      U = TypeVar('U', bound=str|bytes)  # Pode ser qualquer subtipo com a união str | bytes
      V = TypeVar('V', bound=SupportsAbs)  # Pode ser qualquer coisa com um método __abs__

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

      a = concatenate('one', 'two')
      reveal_type(a) # o tipo revelado é str

      b = concatenate(StringSubclass('one'), StringSubclass('two'))
      reveal_type(b) # o tipo revelado é str, apesar de StringSubclass ter sido passado

      c = concatenate('one', b'two') # erro: tipo variável 'A' pode ser str ou bytes em uma chamada de função, mas não ambos

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

  __name__

    O nome do tipo variável.

  __covariant__

    Se o tipo variável foi explicitamente marcado como covariante.

  __contravariant__

    Se o tipo variável foi explicitamente marcado como contravariante.

  __infer_variance__

    Se a variância de tipo variável deve ser inferida por verificadores de tipo.

    Adicionado na versão 3.12.

  __bound__

    A limite superior do tipo variável, se houver.

    Alterado na versão 3.12: Para tipos variáveis criado por meio da sintaxe de parâmetro de tipo , a limite é avaliado somente quando o atributo é acessado, não quando o tipo variável é criado (consulte Avaliação preguiçosa).

  evaluate_bound()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__bound__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__bound__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

    Adicionado na versão 3.14.

  __constraints__

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

    Alterado na versão 3.12: Para tipos variáveis criado por meio da sintaxe de parâmetro de tipo , a restrição é avaliada somente quando o atributo é acessado, não quando o tipo variável é criado (consulte Avaliação preguiçosa).

  evaluate_constraints()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__constraints__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__constraints__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

    Adicionado na versão 3.14.

  __default__

    O padrão valor do tipo variável, ou `typing.NoDefault` se ele não tiver padrão.

    Adicionado na versão 3.13.

  evaluate_default()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__default__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__default__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

    Adicionado na versão 3.14.

  has_default()

    Retorna se o tipo variável tem ou não um valor padrão. Isso equivale a verificar se `__default__` não é o singleton `typing.NoDefault`, exceto por não forçar a avaliação instantânea do valor padrão que é avaliado preguiçosamente.

    Adicionado na versão 3.13.

  Alterado na versão 3.12: Tipos variáveis agora podem ser declarados usando a sintaxe de parâmetro de tipo introduzida por PEP 695. O parâmetro `infer_variance` foi adicionado.

  Alterado na versão 3.13: Adiciona suporte a valores padrão.

class typing.TypeVarTuple(name, *, default=typing.NoDefault)

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

  Tuplas de tipo variável podem ser declarada em listas de parâmetros de tipo usando um único asterisco (`*`) antes do nome:

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

  Ou invocando o construtor `TypeVarTuple` explicitamente:

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

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

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

      # T é limitado a int, Ts é limitado a ()
      # Valor retornado é (1,), que tem tipo tuple[int]
      move_first_element_to_last(tup=(1,))

      # T é limitado a int, Ts é limitado a (str,)
      # Valor retornado é ('spam', 1), que tem tipo tuple[str, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam'))

      # T é limitado a int, Ts é limitado a (str, float)
      # Valor retornado é ('spam', 3.0, 1), que tem tipo tuple[str, float, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam', 3.0))

      # Isso é um erro para o verificador de tipos (e falha em tempo de execução)
      # pois tuple[()] não é compatível com tuple[T, *Ts]
      # (pelo menos um elemento é necessário)
      move_first_element_to_last(tup=())

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

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

      x: Ts          # Inválido
      x: tuple[Ts]   # Inválido
      x: tuple[*Ts]  # O jeito correto

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

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

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

      class Array[DType, *Shape]:  # Tudo certo aqui
          pass

      class Array2[*Shape, DType]:  # Tudo certo aqui também
          pass

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

      float_array_1d: Array[float, Height] = Array()     # Totalmente certo
      int_array_2d: Array[int, Height, Width] = Array()  # Sim, certo também

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

      x: tuple[*Ts, *Ts]             # Inválido
      class Array[*Shape, *Shape]:  # Inválido
          pass

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

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

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

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

  __name__

    O nome da tupla de tipos variáveis.

  __default__

    O valor padrão da tupla de tipos variáveis, ou `typing.NoDefault` se não existir padrão.

    Adicionado na versão 3.13.

  evaluate_default()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__default__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__default__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

    Adicionado na versão 3.14.

  has_default()

    Retorna se a tupla de tipos variáveis tem ou não um valor padrão. Isso equivale a verificar se `__default__` não é o singleton `typing.NoDefault`, exceto por não forçar a avaliação instantânea do valor padrão que é avaliado preguiçosamente.

    Adicionado na versão 3.13.

  Adicionado na versão 3.11.

  Alterado na versão 3.12: Tuplas de tipos variáveis agora podem ser declaradas usando a sintaxe de parâmetros de tipo introduzido pela PEP 695.

  Alterado na versão 3.13: Adiciona suporte a valores padrão.

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

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

  Em listas de parâmetros de tipo as especificações de parâmetros podem ser declaradas com dois asteriscos (`**`):

      type IntFunc[**P] = Callable[P, int]

  Para compatibilidade com Python 3.11 e versões anteriores, os objetos `ParamSpec` também podem ser criados da seguinte forma:

      P = ParamSpec('P')

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

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

      from collections.abc import Callable
      import logging

      def add_logging[T, **P](f: Callable[P, T]) -> Callable[P, T]:
          '''Um decorador com segurança de tipos que acrescenta registros de eventos (logs) a uma função.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> T:
              logging.info(f'{f.__name__} was called')
              return f(*args, **kwargs)
          return inner

      @add_logging
      def add_two(x: float, y: float) -> float:
          '''Soma dois números.'''
          return x + y

  Sem o `ParamSpec`, a maneira mais simples de anotar isso anteriormente era usar um `TypeVar` com o limite superior `Callable[..., Any]`. No entanto, isso causa dois problemas:

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

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

  args
  kwargs

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

  __name__

    O nome da especificação de parâmetros.

  __default__

    O valor padrão da especificação de parâmetro, ou `typing.NoDefault` se não tiver padrão.

    Adicionado na versão 3.13.

  evaluate_default()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__default__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__default__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

    Adicionado na versão 3.14.

  has_default()

    Retorna se a especificação de parâmetros tem ou não um valor padrão. Isso equivale a verificar se `__default__` não é o singleton `typing.NoDefault`, exceto por não forçar a avaliação instantânea do valor padrão que é avaliado preguiçosamente.

    Adicionado na versão 3.13.

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

  Adicionado na versão 3.10.

  Alterado na versão 3.12: Especificações de parâmetros agora podem ser declaradas usando a sintaxe de parâmetros de tipo introduzido pela PEP 695.

  Alterado na versão 3.13: Adiciona suporte a valores padrão.

  Nota

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

  Ver também

  - PEP 612 – Variáveis de especificação de parâmetro (a PEP que introduz `ParamSpec` e `Concatenate`)

  - `Concatenate`

  - Anotações de objetos chamáveis

typing.ParamSpecArgs
typing.ParamSpecKwargs

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

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

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

  Adicionado na versão 3.10.

class typing.TypeAliasType(name, value, *, type_params=())

  O tipo de apelidos de tipo criados pela instrução `type`.

  Exemplo:

      >>> type Alias = int
      >>> type(Alias)
      <class 'typing.TypeAliasType'>

  Adicionado na versão 3.12.

  __name__

    O nome do apelido de tipo:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__name__
        'Alias'

  __module__

    O nome do módulo no qual o apelido de tipo foi definido:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__module__
        '__main__'

  __type_params__

    Os parâmetros de tipo do apelido de tipo, ou uma tupla vazia se o apelido não for genérico:

        >>> type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]
        >>> ListOrSet.__type_params__
        (T,)
        >>> type NotGeneric = int
        >>> NotGeneric.__type_params__
        ()

  __value__

    O valor do apelido de tipo. Isso é uma avaliação preguiçosa, portanto, os nomes usados na definição do apelido não são resolvidos até que o atributo `__value__` seja acessado:

        >>> type Mutually = Recursive
        >>> type Recursive = Mutually
        >>> Mutually
        Mutually
        >>> Recursive
        Recursive
        >>> Mutually.__value__
        Recursive
        >>> Recursive.__value__
        Mutually

  evaluate_value()

    Uma função de avaliação correspondente ao atributo `__value__`. Quando chamado diretamente, este método oferece suporte apenas ao formato `VALUE`, que equivale a acessar o atributo `__value__` diretamente, mas o objeto do método pode ser passado para `annotationlib.call_evaluate_function()` para avaliar o valor em um formato diferente.

        >>> type Alias = undefined
        >>> Alias.__value__
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> from annotationlib import Format, call_evaluate_function
        >>> Alias.evaluate_value(Format.VALUE)
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> call_evaluate_function(Alias.evaluate_value, Format.FORWARDREF)
        ForwardRef('undefined')

    Adicionado na versão 3.14.

  Descompactando

  Apelidos de tipo oferecem suporte a desempacotamento em estrela usando a sintaxe `*Alias`. Isso equivale a usar `Unpack[Alias]` diretamente:

      >>> type Alias = tuple[int, str]
      >>> type Unpacked = tuple[bool, *Alias]
      >>> Unpacked.__value__
      tuple[bool, typing.Unpack[Alias]]

  Adicionado na versão 3.14.

#### Outras diretivas especiais

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

class typing.NamedTuple

  Versão tipada de `collections.namedtuple()`.

  Uso:

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

  Isso equivale a:

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

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

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

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

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

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

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

      class Employee(NamedTuple):
          """Representa um funcionário."""
          name: str
          id: int = 3

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

  Subclasses de `NamedTuple` podem ser genéricas:

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

  Uso retrocompatível:

      # Para criar uma NamedTuple genérica em Python 3.11
      T = TypeVar("T")

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

      # Também há suporte para a sintaxe funcional
      Employee = NamedTuple('Employee', [('name', str), ('id', int)])

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

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

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

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

  Alterado na versão 3.9: `NamedTuple` is now a function rather than a class. It can still be used as a class base, as described above.

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

  Alterado na versão 3.14: O uso de `super()` (e a variável de clausura `__class__`) em métodos de subclasses de `NamedTuple` não é suportado e causa um `TypeError`.

  Descontinuado desde a versão 3.13, será removido na versão 3.15: A sintaxe de argumentos nomeados não documentados para criar classes NamedTuple (`NT = NamedTuple("NT", x=int)`) está descontinuado e será proibido na versão 3.15. Em vez disso, use a sintaxe baseada em classes ou a sintaxe funcional.

  Descontinuado desde a versão 3.13, será removido na versão 3.15: Ao usar a sintaxe funcional para criar uma classe NamedTuple, não passar um valor para o parâmetro ‘fields’ (`NT = NamedTuple("NT")`) está descontinuado. Passar `None` para o parâmetro ‘fields’ (`NT = NamedTuple("NT", None)`) também está descontinuado. Ambos não serão permitidos em Python 3.15. Para criar uma classe NamedTuple com 0 campos, use `class NT(NamedTuple): pass` ou `NT = NamedTuple("NT", [])`.

class typing.NewType(name, tp)

  Classe auxiliar para criar tipos únicos com baixo custo.

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

  Uso:

      UserId = NewType('UserId', int) # Declare o NewType "UserId"
      first_user = UserId(1) # "UserId" retorna o argumento inalterado em tempo de execução

  __module__

    O nome do módulo no qual o novo tipo é definido.

  __name__

    O nome do novo tipo.

  __supertype__

    O tipo na qual o novo tipo é baseado.

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

class typing.Protocol(Generic)

  Classe base para classes de protocolo.

  Classes de protocolo são definidas assim:

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

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

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

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

      func(C())  # Passa na verificação de tipos

  Consulte a PEP 544 para obter mais detalhes. Classes de protocolo decoradas com `runtime_checkable()` (descritas posteriormente) funcionam como protocolos em tempo de execução simples, somente verificando a presença de determinados atributos, e ignorando suas assinaturas de tipo. Classes de protocolo sem este decorador não podem ser usadas como o segundo argumento para `isinstance()` ou `issubclass()`.

  Classes de protocolo podem ser genéricas. Por exemplo:

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

  Em códigos que precisam ser compatíveis com Python 3.11 ou versões anteriores, protocolos genéricos podem ser escritos da seguinte forma:

      T = TypeVar("T")

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

  Adicionado 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 permite uma verificação estrutural simples, muito semelhante a “pôneis de um truque só” em `collections.abc`, como `Iterable`. Por exemplo:

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

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

      @runtime_checkable
      class Named(Protocol):
          name: str

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

  Este decorador levanta `TypeError` quando aplicado a uma classe não-protocolo.

  Nota

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

  Nota

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

  Adicionado na versão 3.8.

  Alterado na versão 3.12: A implementação interna do `isinstance()` agora verifica os protocolos verificáveis em tempo de execução usando `inspect.getattr_static()` para procurar o atributo (anteriormente, era usado `hasattr()`). Como resultado, alguns objetos que costumavam ser considerados instâncias de um protoloco verifiável em tempo de execução podem não ser mais considerados instâncias desse protocolo em Python 3.12+, e vice-versa. É improvável que a maioria dos usuários seja afetada por essa alteração.

  Alterado na versão 3.12: Os membros de um protocolo verificável em tempo de execução agora serão considerados “congelados” em tempo de execução assim que a classe for criada. A alteração dinâmica de atributos de um protocolo em tempo de execução ainda funcionará, mas não terá impacto nas verificações de `isinstance()` ao comparar objetos com o protocolo. Consulte o O que há de novo no Python 3.12 para mais detalhes.

class typing.TypedDict(dict)

  Special construct to add type hints to a dictionary. At runtime “`TypedDict` instances” are simply `dicts`.

  `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'}           # Falha na verificação de tipos

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

  Um modo alternativo de criar um `TypedDict` é usando a sintaxe de chamada de função. O segundo argumento deve ser um `dict`:

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

  Esta sintaxe funcional permite definirmos chaves usando identificadores inválidos, por exemplo, por serem palavras-chave ou conterem hífens, ou quando os nomes das chaves não devem ser desconfigurados como nomes privados comuns:

      # levanta SyntaxError
      class Point2D(TypedDict):
          in: int  # 'in' é uma palavra reservada
          x-y: int  # nome com hífen

      class Definition(TypedDict):
          __schema: str  # desconfigurado para `_Definition__schema`

      # OK, sintaxe funcional
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'in': int, 'x-y': int})
      Definition = TypedDict('Definition', {'__schema': str})  # não desconfigurado

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

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

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

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

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

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

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

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

  As chaves individuais de um `TypedDict` com `total=False` podem ser marcadas como obrigatórias usando `Required`:

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

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

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

      class Point3D(Point2D):
          z: int

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

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

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

      class X(TypedDict):
          x: int

      class Y(TypedDict):
          y: int

      class Z(object): pass  # Uma classe não TypedDict

      class XY(X, Y): pass  # OK

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

  Um `TypedDict` pode ser genérico:

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

  Para criar um `TypedDict` genérico que seja compatível com Python 3.11 ou inferior, herde de `Generic` explicitamente:

      T = TypeVar("T")

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

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

  __total__

    `Point2D.__total__` fornece o valor do argumento `total`. Exemplo:

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

    Esse atributo reflete apenas o valor do argumento `total` para a classe `TypedDict` atual, e não que a classe é semanticamente total. Por exemplo, um `TypedDict` com `__total__` definido como `True` pode ter chaves marcadas com `NotRequired`, ou pode herdar de outro `TypedDict` com `total=False`. Portanto, geralmente é melhor usar `__required_keys__` e `__optional_keys__` para introspecção.

  __required_keys__

    Adicionado na versão 3.9.

  __optional_keys__

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

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

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

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

    Adicionado na versão 3.9.

    Nota

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

  O suporte para `ReadOnly` está refletido nos seguintes atributos:

  __readonly_keys__

    Um `frozenset` contendo os nomes de todas as chaves somente para leitura. As chaves são somente para leitura se tiverem o qualificador `ReadOnly`.

    Adicionado na versão 3.13.

  __mutable_keys__

    Um `frozenset` contendo os nomes de todas as chaves mutáveis. As chaves são mutáveis se não tiverem o qualificador `ReadOnly`.

    Adicionado na versão 3.13.

  Consulte a seção TypedDict na documentação de tipagem para obter mais exemplos e regras detalhadas.

  Adicionado na versão 3.8.

  Alterado na versão 3.9: `TypedDict` is now a function rather than a class. It can still be used as a class base, as described above.

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

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

  Alterado na versão 3.13: Removeu suporte para o método de argumento nomeado para criar `TypedDict`s.

  Alterado na versão 3.13: Adiciona suporte ao qualificador `ReadOnly`.

  Descontinuado desde a versão 3.13, será removido na versão 3.15: Ao usar a sintaxe funcional para criar uma classe TypedDict, não passar um valor para o parâmetro ‘fields’ (`TD = TypedDict("TD")`) está descontinuado. Passar `None` para o parâmetro ‘fields’ (`TD = TypedDict("TD", None)`) também está descontinuado. Ambos não serão permitidos em Python 3.15. Para criar uma classe TypedDict com 0 campos, use `class TD(TypedDict): pass` ou `TD = TypedDict("TD", {})`.

### Protocolos

Os protocolos a seguir são fornecidos pelo módulo `typing`. Todos são decorados com `@runtime_checkable`.

class typing.SupportsAbs

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

class typing.SupportsBytes

  Um ABC com um método abstrato `__bytes__`.

class typing.SupportsComplex

  Um ABC com um método abstrato `__complex__`.

class typing.SupportsFloat

  Um ABC com um método abstrato `__float__`.

class typing.SupportsIndex

  Um ABC com um método abstrato `__index__`.

  Adicionado na versão 3.8.

class typing.SupportsInt

  Um ABC com um método abstrato `__int__`.

class typing.SupportsRound

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

### ABCs e protocolos para trabalhar com E/S

class typing.IO[AnyStr]
class typing.TextIO
class typing.BinaryIO

  A classe genérica `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()`. Note que essas classes não são protocolos e sua interface é bem ampla.

Os protocolos `io.Reader` e `io.Writer` oferecem uma alternativa mais simples para tipos de argumentos, quando apenas os métodos `read()` ou `write()` são acessados, respectivamente:

    def read_and_write(reader: Reader[str], writer: Writer[bytes]):
        data = reader.read()
        writer.write(data.encode())

Considere também usar `collections.abc.Iterable` para iterar sobre as linhas de um fluxo de entrada:

    def read_config(stream: Iterable[str]):
        for line in stream:
            ...

### Funções e decoradores

typing.cast(typ, val)

  Converta um valor em um tipo.

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

typing.assert_type(val, typ, /)

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

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

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

      def greet(name: str) -> None:
          assert_type(name, str) # OK, o tipo inferido de `name` é `str`
          assert_type(name, int) # erro no verificador de tipos

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

      def complex_function(arg: object):
          # Realiza alguma lógica complexa de restrição de tipos
          # após a qual esperamos que o tipo seja `int`
          ...
          # Testa se o verificador de tipos entendeu nossa função corretamente
          assert_type(arg, int)

  Adicionado na versão 3.11.

typing.assert_never(arg, /)

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

  Exemplo:

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          match arg:
              case int():
                  print("É um int")
              case str():
                  print("É um str")
              case _ as unreachable:
                  assert_never(unreachable)

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

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

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

  Ver também

  Unreachable Code and Exhaustiveness Checking tem mais informações sobre a verificação de exaustividade com tipagem estática.

  Adicionado na versão 3.11.

typing.reveal_type(obj, /)

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

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

      x: int = 1
      reveal_type(x) # O tipo revelado é "builtins.int"

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

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

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

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

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

  Adicionado na versão 3.11.

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

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

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

  Exemplo de uso com a função decoradora:

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

      @create_model
      class CustomerModel:
          id: int
          name: str

  Em uma classe base:

      @dataclass_transform()
      class ModelBase: ...

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

  Em uma metaclasse:

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

      class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

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

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

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

  Os argumentos do decorador `dataclass_transform` podem ser usados para personalizar o comportamento padrão da classe, metaclasse, ou função decorada:

  Parâmetros:

    - eq_default (bool) – Indica se o parâmetro `eq` é presumido como `True` ou `False` se for omitido pelo chamador. O padrão é `True`.

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

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

    - frozen_default (bool) – Indica se o parâmetro `frozen` é presumido como `True` ou `False` se for omitido pelo chamador. O padrão é `False`. Added in version 3.12

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

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

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

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

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

  Consulte PEP 681 para mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.11.

@typing.overload

  Decorador para criar funções e métodos sobrecarregados.

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

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

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

      @overload
      def process(response: None) -> None:
          ...
      @overload
      def process(response: int) -> tuple[int, str]:
          ...
      @overload
      def process(response: bytes) -> str:
          ...
      def process(response):
          ...  # a implementação real vem aqui

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

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

typing.get_overloads(func)

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

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

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

  Adicionado na versão 3.11.

typing.clear_overloads()

  Apaga todas as sobrecargas registradas no registro interno.

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

  Adicionado na versão 3.11.

@typing.final

  Um decorador para indicar métodos e classes finais.

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

  Por exemplo:

      class Base:
          @final
          def done(self) -> None:
              ...
      class Sub(Base):
          def done(self) -> None:  # Erro reportado pelo verificador de tipos
              ...

      @final
      class Leaf:
          ...
      class Other(Leaf):  # Erro reportado pelo verificador de tipos
          ...

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

  Adicionado na versão 3.8.

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

@typing.no_type_check

  Decorador para indicar que anotações não são dicas de tipo.

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

  `@no_type_check` modifica o objeto decorado internamente.

@typing.no_type_check_decorator

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

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

  Descontinuado desde a versão 3.13, será removido na versão 3.15: Nenhum verificador de tipos jamais adicionou suporte para `@no_type_check_decorator`. Portanto, ele está descontinuado e será removido no Python 3.15.

@typing.override

  Decorador para indicar que um método em uma subclasse deve substituir um método ou atributo em uma superclasse.

  Os verificadores de tipo devem emitir um erro se um método decorado com `@override` substitui nada. Isso ajuda a evitar erros que podem ocorrer quando uma classe base muda sem uma mudança equivalente em uma classe filha.

  Por exemplo:

      class Base:
          def log_status(self) -> None:
              ...

      class Sub(Base):
          @override
          def log_status(self) -> None:  # OK: substitui Base.log_status
              ...

          @override
          def done(self) -> None:  # Erro reportado pelo verificador de tipos
              ...

  Não há verificação desta propriedade em tempo de execução.

  O decorador tentará definir um atributo `__override__` como `True` no objeto decorado. Assim, uma verificação como `if getattr(obj, "__override__", False)` poderá ser usada em tempo de execução para determinar se um objeto `obj` foi marcado como uma substituição. Se o objeto decorado não der suporte à atribuição de atributos, o decorador retorna o objeto inalterado sem levantar uma exceção.

  Consulte PEP 698 para obter mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.12.

@typing.type_check_only

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

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

      @type_check_only
      class Response:  # privado ou indisponível em tempo de execução
          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.

  Geralmente é o mesmo que `obj.__annotations__`, mas esta função faz as seguintes alterações no dicionário de anotações:

  - Referências futuras codificadas como literais de string ou objetos `ForwardRef` são tratados avaliando-as em globalns, localns e (quando aplicável) no espaço de nomes de parâmetro de tipo de obj. Se globalns ou localns não forem fornecidos, os dicionários de espaço de nomes apropriados serão inferidos de obj.

  - `None` é substituído por `types.NoneType`.

  - Se `@no_type_check` tiver sido aplicada a obj, será retornado um dicionário vazio.

  - Se obj for uma classe `C`, a função retorna um dicionário que mescla anotações das classes base de `C` com as de `C` diretamente. Isso é feito percorrendo `C.__mro__` e combinando iterativamente os dicionários `__annotations__`. Anotações em classes que aparecem antes na ordem de resolução de métodos sempre tem precedência sobre anotações em classes que aparecem depois no ordem de resolução de métodos.

  - A função substitui recursivamente todas as ocorrências de `Annotated[T, ...]`, `Required[T]`, `NotRequired[T]` e `ReadOnly[T]` por `T`, a menos que include_extras seja definido como `True` (consulte `Annotated` para obter mais informações).

  Veja também `annotationlib.get_annotations()`, uma função de nível inferior que retorna anotações mais diretamente.

  Cuidado

  Esta função pode executar código arbitrário contido em anotações. Consulte Implicações de segurança de anotações de introspecção para obter mais informações.

  Nota

  Se alguma referência futura nas anotações de obj não for resolvível ou não for código Python válido, esta função levantará uma exceção como `NameError`. Por exemplo, isso pode acontecer com apelidos de tipo importados que incluem referências futuras, ou com nomes importados em `if TYPE_CHECKING`.

  Alterado na versão 3.9: Adiciona o parâmetro `include_extras` como parte da PEP 593. Consulte a documentação em `Annotated` para mais informações.

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

typing.get_origin(tp)

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

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

  Exemplos:

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

  Adicionado na versão 3.8.

typing.get_args(tp)

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

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

  Exemplos:

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

  Adicionado na versão 3.8.

typing.get_protocol_members(tp)

  Retorna o conjunto de membros definidos em um `Protocol`.

      >>> from typing import Protocol, get_protocol_members
      >>> class P(Protocol):
      ...     def a(self) -> str: ...
      ...     b: int
      >>> get_protocol_members(P) == frozenset({'a', 'b'})
      True

  Levanta `TypeError` para argumentos que não são protocolos.

  Adicionado na versão 3.13.

typing.is_protocol(tp)

  Determina se um tipo é um `Protocol`.

  Por exemplo:

      class P(Protocol):
          def a(self) -> str: ...
          b: int

      is_protocol(P)    # => True
      is_protocol(int)  # => False

  Adicionado na versão 3.13.

typing.is_typeddict(tp)

  Verifica se um tipo é um `TypedDict`.

  Por exemplo:

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

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

      # TypedDict é uma fábrica para criar dicionários tipados
      # e não um dicionário tipado em si.
      assert not is_typeddict(TypedDict)

  Adicionado na versão 3.10.

class typing.ForwardRef

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

  Por exemplo, `List["AlgumaClasse"]` é implicitamente transformado em `List[ForwardRef("AlgumaClasse")]`. `ForwardRef` não deve ser instanciada por um usuário, mas pode ser usada por ferramentas de introspecção.

  Nota

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

  Adicionado na versão 3.7.4.

  Alterado na versão 3.14: Este agora é um apelido para `annotationlib.ForwardRef`. Vários comportamentos não documentados desta classe foram alterados; por exemplo, após a avaliação de um `ForwardRef`, o valor avaliado não é mais armazenado em cache.

typing.evaluate_forward_ref(forward_ref, *, owner=None, globals=None, locals=None, type_params=None, format=annotationlib.Format.VALUE)

  Avalia um `annotationlib.ForwardRef` como um dica de tipo.

  Isso é semelhante a chamar `annotationlib.ForwardRef.evaluate()`, mas diferentemente desse método, `evaluate_forward_ref()` também avalia recursivamente referências futuras aninhadas dentro da dica de tipo.

  Consulte a documentação de `annotationlib.ForwardRef.evaluate()` para saber o significado dos parâmetros owner, globals, locals, type_params e format.

  Cuidado

  Esta função pode executar código arbitrário contido em anotações. Consulte Implicações de segurança de anotações de introspecção para obter mais informações.

  Adicionado na versão 3.14.

typing.NoDefault

  Um objeto sinalizador usado para indicar que um parâmetro de tipo não possui valor-padrão. Por exemplo:

      >>> T = TypeVar("T")
      >>> T.__default__ is typing.NoDefault
      True
      >>> S = TypeVar("S", default=None)
      >>> S.__default__ is None
      True

  Adicionado na versão 3.13.

### Constante

typing.TYPE_CHECKING

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

  Um módulo cuja importação é cara e que contém apenas tipos usados para anotações de tipagem pode ser importado com segurança dentro de um bloco `if TYPE_CHECKING:`. Isso impede que o módulo seja importado em tempo de execução; anotações não são avaliadas de forma ansiosa (veja PEP 649), portanto, usar símbolos indefinidos em anotações é inofensivo – desde que você não os examine posteriormente. Sua ferramenta de análise de tipos estáticos definirá `TYPE_CHECKING` como `True` durante a análise de tipos estáticos, o que significa que o módulo será importado e os tipos serão verificados corretamente durante essa análise.

  Uso:

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

  Se você ocasionalmente precisar examinar anotações de tipo em tempo de execução que podem conter símbolos indefinidos, use `annotationlib.get_annotations()` com um parâmetro `format` de `annotationlib.Format.STRING` ou `annotationlib.Format.FORWARDREF` para recuperar as anotações com segurança sem levantar `NameError`.

  Adicionado na versão 3.5.2.

### Apelidos descontinuados

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

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

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

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

#### Apelidos de tipos embutidos

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

  Apelido descontinuado de `dict`.

  Note que, para anotar argumentos, prefere-se usar um tipo de coleção abstrata como `Mapping` em vez de `dict` ou `typing.Dict`.

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

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

  Apelido descontinuado de `list`.

  Note que, para anotar argumentos, é preferível usar um tipo de coleção abstrata, como `Sequence` ou `Iterable`, em vez de `list` ou `typing.List`.

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

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

  Apelido descontinuado de `builtins.set`.

  Note que, para anotar argumentos, prefere-se usar um tipo de coleção abstrata como `collections.abc.Set` em vez de `set` ou `typing.Set`.

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

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

  Apelido descontinuado de `builtins.frozenset`.

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

typing.Tuple

  Apelido descontinuado para `tuple`.

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

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

class typing.Type(Generic[CT_co])

  Apelido descontinuado de `type`.

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

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

#### Apelidos para tipos em `collections`

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

  Apelido descontinuado de `collections.defaultdict`.

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.OrderedDict`.

  Adicionado na versão 3.7.2.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.ChainMap`.

  Adicionado na versão 3.6.1.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.Counter`.

  Adicionado na versão 3.6.1.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.deque`.

  Adicionado na versão 3.6.1.

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

#### Apelidos de outros tipos concretos

class typing.Pattern
class typing.Match

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

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

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

class typing.Text

  Apelido descontinuado de `str`.

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

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

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

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

#### Apelidos de contêineres ABC em `collections.abc`.

class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Set`.

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

class typing.ByteString(Sequence[int])

  Apelido descontinuado para `collections.abc.ByteString`.

  Use `isinstance(obj, collections.abc.Buffer)` para testar se `obj` implementa o protocolo de buffer em tempo de execução. Para uso em anotações de tipo, use `Buffer` ou uma união que especifique explicitamente os tipos suportados pelo seu código (por exemplo, `bytes | bytearray | memoryview`).

  `ByteString` foi originalmente concebido para ser uma classe abstrata que serviria como um supertipo de `bytes` e `bytearray`. No entanto, como o ABC nunca teve métodos, saber que um objeto era uma instância de `ByteString` nunca lhe dizia nada de útil sobre o objeto. Outros tipos comuns de buffer, como `memoryview`, também nunca foram entendidos como subtipos de `ByteString` (seja em tempo de execução ou por verificadores de tipo estáticos).

  See PEP 688 for more details.

  Descontinuado desde a versão 3.9, será removido na versão 3.17.

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Collection`.

  Adicionado na versão 3.6.

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

class typing.Container(Generic[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Container`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.ItemsView`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.KeysView`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Mapping`.

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

class typing.MappingView(Sized)

  Apelido descontinuado de `collections.abc.MappingView`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.MutableMapping`.

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

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.MutableSequence`.

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

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.MutableSet`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Sequence`.

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.ValuesView`.

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

#### Apelidos para ABCs assíncronas em `collections.abc`

class typing.Coroutine(Awaitable[ReturnType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Coroutine`.

  Consulte Anotando geradores e corrotinas para obter detalhes sobre como usar `collections.abc.Coroutine` e `typing.Coroutine` em anotações de tipos.

  Adicionado na versão 3.5.3.

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

class typing.AsyncGenerator(AsyncIterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.AsyncGenerator`.

  Consulte Anotando geradores e corrotinas para obter detalhes sobre como usar `collections.abc.AsyncGenerator` e `typing.AsyncGenerator` em anotações de tipos.

  Adicionado na versão 3.6.1.

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

  Alterado na versão 3.13: O parâmetro `SendType` agora tem um valor-padrão.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.AsyncIterable`.

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.AsyncIterator`.

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Awaitable`.

  Adicionado na versão 3.5.2.

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

#### Apelidos para outros ABCs em `collections.abc`.

class typing.Iterable(Generic[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Iterable`.

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

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Iterator`.

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

typing.Callable

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Callable`.

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

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

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

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

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Generator`.

  Consulte Anotando geradores e corrotinas para obter detalhes sobre como usar `collections.abc.Generator` e `typing.Generator` em anotações de tipos.

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

  Alterado na versão 3.13: Adiciona valores-padrão para os tipos de envio e retorno.

class typing.Hashable

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Hashable`.

  Descontinuado desde a versão 3.12: Use `collections.abc.Hashable` diretamente.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Reversible`.

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

class typing.Sized

  Apelido descontinuado de `collections.abc.Sized`.

  Descontinuado desde a versão 3.12: Use `collections.abc.Sized` diretamente.

#### Apelidos de ABCs da `contextlib`

class typing.ContextManager(Generic[T_co, ExitT_co])

  Apelido descontinuado de `contextlib.AbstractContextManager`.

  O primeiro parâmetro de tipo, `T_co`, representa o tipo retornado pelo método `__enter__()`. O segundo parâmetro opcional de tipo, `ExitT_co`, cujo valor-padrão é `bool | None`, representa o tipo retornado pelo método `__exit__()`.

  Adicionado na versão 3.5.4.

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

  Alterado na versão 3.13: Adiciona o segundo parâmetro opcional de tipo, `ExitT_co`.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co, AExitT_co])

  Apelido descontinuado de `contextlib.AbstractAsyncContextManager`.

  O primeiro parâmetro de tipo, `T_co`, representa o tipo retornado pelo método `__aenter__()`. O segundo parâmetro opcional de tipo, `AExitT_co`, cujo valor-padrão é `bool | None`, representa o tipo retornado pelo método `__aexit__()`.

  Adicionado na versão 3.6.2.

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

  Alterado na versão 3.13: Adiciona o segundo parâmetro opcional de tipo, `AExitT_co`.

## Cronograma de descontinuação dos principais recursos

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

Recurso | Descontinuado em | Remoção planejada | PEP/issue
--- | --- | --- | ---
versões `typing` de coleções-padrão | 3.9 | Não definido (consulte apelidos descontinuados para mais informações) | PEP 585
`typing.ByteString` | 3.9 | 3.17 | gh-91896
`typing.Text` | 3.11 | Não definido | gh-92332
`typing.Hashable` e `typing.Sized` | 3.12 | Não definido | gh-94309
`typing.TypeAlias` | 3.12 | Não definido | PEP 695
`@typing.no_type_check_decorator` | 3.13 | 3.15 | gh-106309
`typing.AnyStr` | 3.13 | 3.18 | gh-105578