"typing" —— 对类型提示的支持
****************************

3.5 版新加入.

**源代码：** Lib/typing.py

備註:

  Python 运行时不强制要求函数与变量类型注解。它们可被类型检查器、IDE、
  错误检查器等第三方工具使用。

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此模块为运行时提供了 **PEP 484** 、 **PEP 526** 、 **PEP 544** 、
**PEP 586** 、 **PEP 589** 和 **PEP 591** 规定的类型提示。最基本的支持
由 "Any"，"Union"，"Tuple"，"Callable"，"TypeVar" 和 "Generic" 类型组
成。有关完整的规范，请参阅 **PEP 484**。有关类型提示的简单介绍，请参阅
**PEP 483**。

下面的函数接收与返回的都是字符串，注解方式如下：

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

"greeting" 函数中，参数 "name" 的类型应是 "str"，返回类型是 "str"。子
类型也可以作为参数。


类型别名
========

类型别名通过将类型分配给别名来定义。在这个例子中， "Vector" 和
"List[float]" 将被视为可互换的同义词:

   from typing import List
   Vector = List[float]

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

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

类型别名适用于简化复杂的类型签名。例如：

   from typing import Dict, Tuple, Sequence

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

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

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

请注意，"None" 作为类型提示是一种特殊情况，并且由 "type(None)" 取代。


NewType
=======

使用 "NewType()" 辅助函数创建不同的类型:

   from typing import NewType

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

静态类型检查器把新类型当作原始类型的子类，这种方式适用于捕捉逻辑错误：

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

   # typechecks
   user_a = get_user_name(UserId(42351))

   # does not typecheck; an int is not a UserId
   user_b = get_user_name(-1)

"UserId" 类型的变量可执行所有 "int" 操作，但返回结果都是 "int" 类型。
这种方式允许在预期 "int" 时传入 "UserId"，还能防止意外创建无效的
"UserId"：

   # 'output' is of type 'int', not 'UserId'
   output = UserId(23413) + UserId(54341)

注意，这些检查只由静态类型检查器强制执行。 在运行时，语句 "Derived =
NewType('Derived', Base)" 将产生一个 "Derived" 函数，该函数立即返回你
传递给它的任何参数。 这意味着表达式 "Derived(some_value)" 不会创建一个
新的类，也不会引入超出常规函数调用的很多开销。

更确切地说，在运行时，"some_value is Derived(some_value)" 表达式总为
True。

这也意味着无法创建 "Derived" 的子类型，因为它是运行时的标识函数，而不
是实际的类型:

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

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

然而，我们可以在 "派生的" "NewType" 的基础上创建一个 "NewType"。

   from typing import NewType

   UserId = NewType('UserId', int)

   ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

同时，"ProUserId" 的类型检查也可以按预期执行。

详见 **PEP 484**。

備註:

  回想一下，使用类型别名声明两种类型彼此 *等效* 。"Alias = Original"
  将使静态类型检查对待所有情况下 "Alias" *完全等同于* "Original"。当您
  想简化复杂类型签名时，这很有用。反之，"NewType" 声明把一种类型当作另
  一种类型的 *子类型*。"Derived = NewType('Derived', Original)" 时，静
  态类型检查器把 "Derived" 当作 "Original" 的 *子类* ，即，"Original"
  类型的值不能用在预期 "Derived" 类型的位置。这种方式适用于以最小运行
  时成本防止逻辑错误。

3.5.2 版新加入.


Callable
========

期望特定签名的回调函数的框架可以将类型标注为 "Callable[[Arg1Type,
Arg2Type], ReturnType]"。

例如：

   from typing import Callable

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

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

通过用文字省略号替换类型提示中的参数列表： "Callable[...，ReturnType]"
，可以声明可调用的返回类型，而无需指定调用签名。


泛型（Generic）
===============

由于无法以通用方式静态推断有关保存在容器中的对象的类型信息，因此抽象基
类已扩展为支持订阅以表示容器元素的预期类型。

   from typing import Mapping, Sequence

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

泛型可以通过使用typing模块中名为 "TypeVar" 的新工厂进行参数化。

   from typing import Sequence, TypeVar

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

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


用户定义的泛型类型
==================

用户定义的类可以定义为泛型类。

   from typing import TypeVar, Generic
   from logging import Logger

   T = TypeVar('T')

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

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

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

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

"Generic[T]" 作为基类定义了类 "LoggedVar" 采用单个类型参数 "T"。这也使
得 "T" 作为类体内的一个类型有效。

"Generic" 基类定义了 "__class_getitem__()" ，使得 "LoggedVar[t]" 作为
类型有效：

   from typing import Iterable

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

泛型类型可以有任意数量的类型变量，并且类型变量可能会受到限制:

   from typing import TypeVar, Generic
   ...

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

   class StrangePair(Generic[T, S]):
       ...

"Generic" 类型变量的参数应各不相同。下列代码就是无效的：

   from typing import TypeVar, Generic
   ...

   T = TypeVar('T')

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

您可以对 "Generic" 使用多重继承:

   from typing import TypeVar, Generic, Sized

   T = TypeVar('T')

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

从泛型类继承时，某些类型变量可能是固定的:

   from typing import TypeVar, Mapping

   T = TypeVar('T')

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

在这个例子中，"MyDict" 就只有一个参数 "T"。

在不指定类型参数的情况下使用泛型类别会为每个位置假设 "Any"。在下面的例
子中，"MyIterable" 不是泛型，但是隐式继承自 "Iterable[Any]":

   from typing import Iterable

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

用户定义的通用类型别名也受支持。例子:

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

   # Return type here is same as Union[Iterable[str], int]
   def response(query: str) -> Response[str]:
       ...

   T = TypeVar('T', int, float, complex)
   Vec = Iterable[Tuple[T, T]]

   def inproduct(v: Vec[T]) -> T: # Same as Iterable[Tuple[T, T]]
       return sum(x*y for x, y in v)

3.7 版更變: "Generic" 不再支持自定义元类。

一个用户定义的泛型类能够使用抽象基本类作为基类，而不会发生元类冲突。泛
型元类不再被支持。参数化泛型的结果会被缓存，并且在 typing 模块中的大部
分类型是可哈希且可比较相等性的。


"Any" 类型
==========

"Any" 是一种特殊的类型。静态类型检查器认为所有类型均与 "Any" 兼容，同
样，"Any" 也与所有类型兼容。

也就是说，可对 "Any" 类型的值执行任何操作或方法调用，并赋值给任意变量
：

   from typing import Any

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

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

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

需要注意的是，将 "Any" 类型的值赋值给另一个更具体的类型时，Python不会
执行类型检查。例如，当把 "a" 赋值给 "s" 时，即使 "s" 被声明为 "str" 类
型，在运行时接收到的是 "int" 值，静态类型检查器也不会报错。

此外，未指定返回值与参数类型的函数，都隐式地默认使用 "Any"：

   def legacy_parser(text):
       ...
       return data

   # A static type checker will treat the above
   # as having the same signature as:
   def legacy_parser(text: Any) -> Any:
       ...
       return data

需要混用动态与静态类型代码时，此操作把 "Any" 当作 *应急出口*。

"Any" 和 "object" 的区别。与 "Any" 相似，所有类型都是 "object" 的子类
型。然而，与 "Any" 不同，object 不可逆："object" *不是* 其它类型的子类
型。

就是说，值的类型是 "object" 时，类型检查器几乎会拒绝所有对它的操作，并
且，把它赋给更精确的类型变量（或返回值）属于类型错误。例如：

   def hash_a(item: object) -> int:
       # Fails; an object does not have a 'magic' method.
       item.magic()
       ...

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

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

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

使用 "object"，说明值能以类型安全的方式转为任何类型。使用 "Any"，说明
值是动态类型。


名义子类型 vs 结构子类型
========================

最初 **PEP 484** 将 Python 的静态类型系统定义为使用 *名义性子类型*。即
是说，当且仅当 "A" 是 "B" 的子类时，可在需要 "B" 类时提供 "A" 类。

此项要求以前也适用于抽象基类，例如，"Iterable" 。这种方式的问题在于，
定义类时必须显式说明，既不 Pythonic，也不是动态类型式 Python 代码的惯
用写法。例如，下列代码就遵从了 **PEP 484** 的规范：

   from typing import Sized, Iterable, Iterator

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

**PEP 544** 允许用户在类定义时不显式说明基类，从而解决了这一问题，静态
类型检查器隐式认为 "Bucket" 既是 "Sized" 的子类型，又是
"Iterable[int]" 的子类型。这就是 *结构子类型* （又称为静态鸭子类型）：

   from typing import Iterator, Iterable

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

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

此外，结构子类型的优势在于，通过继承特殊类 "Protocol" ，用户可以定义新
的自定义协议（见下文中的例子）。


类,函数和修饰器.
================

这个模块定义了如下的类,模块和修饰器.

class typing.TypeVar

   类型变量。

   用法：

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

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

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

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

   本质上，后例的签名重载了 "(str, str) -> str" 与 "(bytes, bytes) ->
   bytes"。注意，参数是 "str" 子类的实例时，返回类型仍是纯 "str"。

   "isinstance(x, T)" 会在运行时抛出 "TypeError" 异常。一般地说，
   "isinstance()" 和 "issubclass()" 不应该和类型一起使用。

   通过 "covariant=True" 或 "contravariant=True" 可以把类型变量标记为
   协变量或逆变量。详见 **PEP 484**。默认情况下，类型变量是不变量。类
   型变量还可以用 "bound=<type>" 指定上限。这里的意思是，（显式或隐式
   地）取代类型变量的实际类型必须是限定类型的子类，详见 **PEP 484**。

class typing.Generic

   用于泛型类型的抽象基类。

   泛型类型一般通过继承含一个或多个类型变量的类实例进行声明。例如，泛
   型映射类型定义如下：

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

   该类的用法如下：

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

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

class typing.Protocol(Generic)

   Protocol 类的基类。Protocol 类的定义如下：

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

   这些类主要与静态类型检查器搭配使用，用来识别结构子类型（静态鸭子类
   型），例如：

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

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

      func(C())  # Passes static type check

   详见 **PEP 544**。Protocol 类用 "runtime_checkable()" （见下文）装
   饰，忽略类型签名，仅检查给定属性是否存在，充当简要的运行时协议。

   Protocol 类可以是泛型，例如：

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

   3.8 版新加入.

class typing.Type(Generic[CT_co])

   一个注解为 "C" 的变量可以接受一个类型为 "C" 的值。相对地，一个注解
   为 "Type[C]" 的变量可以接受本身为类的值 —— 更精确地说它接受 "C" 的
   *类对象* ，例如：

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

   注意 "Type[C]" 是协变的：

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

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

    "Type[C]" 是协变的这一事实暗示了任何 "C" 的子类应当实现与 "C" 相同
   的构造器签名和类方法签名。类型检查器应当标记违反的情况，但应当也允
   许子类中调用构造器符合指示的基类。类型检查器被要求如何处理这种情况
   可能会在 **PEP 484** 将来的版本中改变。

    "Type" 合法的参数仅有类、 "Any" 、类型变量 以及上述类型的联合类型
   。例如：

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

    "Type[Any]" 等价于 "Type"，因此继而等价于 "type"，它是 Python 的元
   类层级的根部。

   3.5.2 版新加入.

class typing.Iterable(Generic[T_co])

   "collections.abc.Iterable" 的泛型版本。

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

   "collections.abc.Iterator" 的泛型版本。

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

   "collections.abc.Reversible" 的泛型版本。

class typing.SupportsInt

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__int__"。

class typing.SupportsFloat

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__float__"。

class typing.SupportsComplex

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__complex__"。

class typing.SupportsBytes

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__bytes__"。

class typing.SupportsIndex

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__index__"。

   3.8 版新加入.

class typing.SupportsAbs

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__abs__"，该方法与其返回类型协变。

class typing.SupportsRound

   一个抽象基类，含一个抽象方法 "__round__"，该方法与其返回类型协变。

class typing.Container(Generic[T_co])

   "collections.abc.Container" 的泛型版本。

class typing.Hashable

   "collections.abc.Hashable" 的别名。

class typing.Sized

   "collections.abc.Sized" 的别名。

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

   "collections.abc.Collection" 的泛型版本。

   3.6.0 版新加入.

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

   "collections.abc.Set"  的泛型版本。

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

   "collections.abc.MutableSet" 的泛型版本。

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

   "collections.abc.Mapping" 的泛型版本。这个类型可以如下使用:

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

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

   "collections.abc.MutableMapping" 的泛型版本。

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

   "collections.abc.Sequence" 的泛型版本。

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

   "collections.abc.MutableSequence" 的泛型版本。

class typing.ByteString(Sequence[int])

   "collections.abc.ByteString" 的泛型版本。

   该类型代表了 "bytes"、"bytearray"、"memoryview" 等字节序列类型。

   作为该类型的简称，"bytes" 可用于标注上述任意类型的参数。

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

   "collections.deque" 的泛型版本。

   3.5.4 版新加入.

   3.6.1 版新加入.

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

   "list" 的泛型版本。适用于注解返回类型。注解参数时，最好使用
   "Sequence" 或 "Iterable" 等抽象容器类型。

   该类型用法如下：

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

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

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

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

   "builtins.set" 的泛型版本。适用于注解返回类型。注解参数时，最好使用
   "AbstractSet" 等抽象容器类型。

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

   "builtins.frozenset" 的泛型版本。

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

   "collections.abc.MappingView" 的泛型版本。

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

   "collections.abc.KeysView" 的泛型版本。

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

   "collections.abc.ItemsView" 的泛型版本。

class typing.ValuesView(MappingView[VT_co])

   "collections.abc.ValuesView" 的泛型版本。

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

   "collections.abc.Awaitable" 的泛型版本。

   3.5.2 版新加入.

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

   "collections.abc.Coroutine" 的泛型版本。类型变量的的差异和顺序与
   "Generator" 的内容相对应，例如：

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

   3.5.3 版新加入.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

   "collections.abc.AsyncIterable" 的泛型版本。

   3.5.2 版新加入.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

   "collections.abc.AsyncIterator" 的泛型版本。

   3.5.2 版新加入.

class typing.ContextManager(Generic[T_co])

   "contextlib.AbstractContextManager" 的泛型版本。

   3.5.4 版新加入.

   3.6.0 版新加入.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])

   "contextlib.AbstractAsyncContextManager" 的泛型版本。

   3.5.4 版新加入.

   3.6.2 版新加入.

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

   "dict" 的泛型版本。对标注返回类型比较有用。如果要标注参数的话，使用
   如 "Mapping" 的抽象容器类型是更好的选择。

   该类型用法如下：

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

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

   "collections.defaultdict" 的泛型版本。

   3.5.2 版新加入.

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

   "collections.OrderedDict" 的泛型版本。

   3.7.2 版新加入.

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

   "collections.Counter" 的泛型版本。

   3.5.4 版新加入.

   3.6.1 版新加入.

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

   "collections.ChainMap" 的泛型版本。

   3.5.4 版新加入.

   3.6.1 版新加入.

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

   生成器可以由泛型类型 "Generator[YieldType, SendType, ReturnType]"
   注解。例如：

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

   注意，与 typing 模块里的其他泛型不同， "Generator" 的 "SendType" 属
   于逆变行为，不是协变行为，也是不变行为。

   如果生成器只产生值，可将 "SendType" 与 "ReturnType" 设为 "None"：

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

   此外，还可以把生成器的返回类型注解为 "Iterable[YieldType]" 或
   "Iterator[YieldType]"：

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

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

   异步生成器可由泛型类型 "AsyncGenerator[YieldType, SendType]" 注解。
   例如：

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

   与常规生成器不同，异步生成器不能返回值，因此没有 "ReturnType" 类型
   参数。 与 "Generator" 类似，"SendType" 也属于逆变行为。

   如果生成器只产生值，可将 "SendType" 设置为 "None"：

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

   此外，可用 "AsyncIterable[YieldType]" 或 "AsyncIterator[YieldType]"
   注解生成器的返回类型：

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

   3.6.1 版新加入.

class typing.Text

   "Text" 是 "str" 的别名。提供了对 Python 2 代码的向下兼容：Python 2
   中，"Text" 是``unicode`` 的别名。

   使用 "Text" 时，值中必须包含 unicode 字符串，以兼容 Python 2 和
   Python 3：

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

   3.5.2 版新加入.

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

   泛型 "IO[AnyStr]" 及其子类 "TextIO(IO[str])"、"BinaryIO(IO[bytes])"
   表示 I/O 流——例如 "open()" 返回的对象——的类型。

class typing.Pattern
class typing.Match

   这些类型对应的是从 "re.compile()" 和 "re.match()" 返回的类型。 这些
   类型（及相应的函数）是 "AnyStr" 中的泛型并可通过编写
   "Pattern[str]", "Pattern[bytes]", "Match[str]" 或 "Match[bytes]" 来
   具体指定。

class typing.NamedTuple

   "collections.namedtuple()" 的类型版本。

   用法：

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

   这相当于：

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

   为字段提供默认值，要在类体内赋值：

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

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

   带默认值的字段必须在不带默认值的字段后面。

   生成的类具有 "__annotations__" 这个附加属性，提供了映射字段名与字段
   类型的字典。（字段名在 ）

   "NamedTuple" 子类也支持文档字符串与方法：

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

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

   反向兼容用法：

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

   3.6 版更變: 添加了对 **PEP 526** 中变量注解句法的支持。

   3.6.1 版更變: 添加了对默认值、方法、文档字符串的支持。

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

   3.8 版更變: "_field_types" 和 "__annotations__" 属性现已使用常规字
   典，不再使用 "OrderedDict" 实例。

class typing.TypedDict(dict)

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

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

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

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

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

   用于内省的类型信息可通过 "Point2D.__annotations__" 和
   "Point2D.__total__" 访问。为了让不支持 **PEP 526** 的老版 Python 也
   能使用此功能，"TypedDict" 支持两个附加的等价句法形式：

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

   默认情况下，所有键都必须列在 TypedDict 里。不过，也可以通过指定
   total 参数进行重写。用法如下：

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

   这段代码的意思是，可以省略 point2D 这个 TypedDict 中的任意键。类型
   核查器只支持字面量 False 或 True 作为 total 参数的值。True 是默认值
   ，表明在类体中，必须定义所有项目。

   更多示例与 "TypedDict" 的详细规则，详见 **PEP 589**。

   3.8 版新加入.

class typing.ForwardRef

   用于字符串前向引用的内部类型表示的类。 例如，"List["SomeClass"]" 会
   被隐式转换为 "List[ForwardRef("SomeClass")]"。 这个类不应由用户来实
   例化，但可以由内省工具使用。

   3.7.4 版新加入.

typing.NewType(name, tp)

   用于为类型核查器标明不同类型的辅助函数，参阅 NewType。在运行时，用
   于返回一个函数，该函数返回它的参数。用法如下：

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

   3.5.2 版新加入.

typing.cast(typ, val)

   把一个值转换为指定的类型。

   这会把值原样返回。对类型检查器而言这代表了返回值具有指定的类型，在
   运行时我们故意没有设计任何检查（我们希望让这尽量快）。

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

   返回函数、方法、模块、类对象的类型提示的字典。

   一般情况下，与 "obj.__annotations__" 相同。此外，可通过在 "globals"
   与 "locals" 命名空间里进行评估，以此来处理编码为字符串字面量的前向
   引用。如有需要，在默认值设置为 "None``时，可为函数或方法注解添加
   ``Optional[t]"。对于类 "C"，则返回一个由所有 "__annotations__" 与
   "C.__mro__" 逆序合并而成的字典。

typing.get_origin(tp)

typing.get_args(tp)

   为泛型类型与特殊类型形式提供了基本内省功能。

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

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

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

   3.8 版新加入.

@typing.overload

   "@overload" 装饰器可以修饰支持多个不同参数类型组合的函数或方法。
   "@overload" - 装饰定义的系列必须紧跟一个非 "@overload"-装饰定义（用
   于同一个函数/方法）。"@overload"-装饰定义仅是为了协助类型检查器，
   因为该装饰器会被非 "@overload"-装饰定义覆盖，后者用于运行时，而且会
   被类型检查器忽略。在运行时直接调用 "@overload" 装饰的函数会触发
   "NotImplementedError"。下面的重载示例给出了比联合类型或类型变量更精
   准的类型：

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

   详见 **PEP 484**，与其他类型语义进行对比。

@typing.final

   告知类型检查器被装饰的方法不能被覆盖，且被装饰的类不能作为子类，例
   如：

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

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

   这些属性没有运行时检查。详见 **PEP 591**。

   3.8 版新加入.

@typing.no_type_check

   标明注解不是类型提示的装饰器。

   此 *decorator* 装饰器生效于类或函数上。如果作用于类上的话，它会递归
   地作用于这个类的所定义的所有方法上（但是对于超类或子类所定义的方法
   不会生效）。

   此方法会就地地修改函数。

@typing.no_type_check_decorator

   让其他装饰器具有 "no_type_check()" 效果的装饰器。

   本装饰器用 "no_type_check()" 里的装饰函数打包其他装饰器。

@typing.type_check_only

   标记一个类或函数在运行时内不可用的装饰器。

   在运行时，该装饰器本身不可用。实现返回的是私有类实例时，它主要是用
   于标记在类型存根文件中定义的类。

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

      def fetch_response() -> Response: ...

   注意，建议不要返回私有类实例，最好将之设为公共类。

@typing.runtime_checkable

   用于把 Protocol 类标记为运行时协议。

   该协议可以与 "isinstance()" 和 "issubclass()" 一起使用。应用于非协
   议的类时，会触发 "TypeError"。该指令支持简易结构检查，与
   "collections.abc" 的 "Iterable" 非常类似，只擅长做一件事。  例如：

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

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

   **警告:** 这将只检查所需方法是否存在，而不检查其类型签名！

   3.8 版新加入.

typing.Any

   特殊类型，表示没有约束的类型。

   * 所有类型都与 "Any" 兼容。

   * "Any" 与所有类型都兼容。

typing.NoReturn

   标记一个函数没有返回值的特殊类型。比如说:

      from typing import NoReturn

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

   3.5.4 版新加入.

   3.6.2 版新加入.

typing.Union

   联合类型； "Union[X, Y]" 意味着：要不是 X，要不是 Y。

   使用形如 "Union[int, str]" 的形式来定义一个联合类型。细节如下:

   * 参数必须是某种类型，且至少有一个。

   * 联合类型之联合类型会被展平，例如：

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

   * 单参数之联合类型就是该参数自身，例如：

        Union[int] == int  # The constructor actually returns int

   * 冗余的参数会被跳过，例如：

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

   * 比较联合类型，不涉及参数顺序，例如：

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

   * 你不能继承或者实例化一个联合类型。

   * 没有 "Union[X][Y]" 这种写法。

   * 你可以使用 "Optional[X]" 作为 "Union[X, None]" 的缩写。

   3.7 版更變: 在运行时，不要移除联合类型中的显式子类。

typing.Optional

   可选类型。

    "Optional[X]" 等价于 "Union[X, None]" 。

   注意，可选类型与含默认值的可选参数不同。含默认值的可选参数不需要在
   类型注解上添加 "Optional" 限定符，因为它仅是可选的。例如：

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

   另一方面，显式应用 "None" 值时，不管该参数是否可选， "Optional" 都
   适用。例如：

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

typing.Tuple

   元组类型； "Tuple[X, Y]" 标注了一个二元组类型，其第一个元素的类型为
   X 且第二个元素的类型为 Y。空元组的类型可写作 "Tuple[()]" 。

   举例： "Tuple[T1, T2]" 是一个二元组，类型分别为 T1 和 T2。
   "Tuple[int, float, str]" 是一个由整数、浮点数和字符串组成的三元组。

   为表达一个同类型元素的变长元组，使用省略号字面量，如 "Tuple[int,
   ...]" 。单独的一个 "Tuple" 等价于 "Tuple[Any, ...]"，进而等价于
   "tuple" 。

typing.Callable

   可调用类型； "Callable[[int], str]" 是一个函数，接受一个 int 参数，
   返回一个 str 。

   下标值的语法必须恰为两个值：参数列表和返回类型。参数列表必须是一个
   类型和省略号组成的列表；返回值必须是单一一个类型。

   不存在语法来表示可选的或关键词参数，这类函数类型罕见用于回调函数。
   "Callable[..., ReturnType]" （使用字面省略号）能被用于提示一个可调
   用对象，接受任意数量的参数并且返回 "ReturnType"。单独的 "Callable"
   等价于 "Callable[..., Any]" ，并且进而等价于
   "collections.abc.Callable" 。

typing.Literal

   该类型将指示类型检查器该变量或者函数参数的值等价于提供的字面量（或
   者提供的几个字面量的其中之一）。例如：

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

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

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

   "Literal[...]" 不能创建子类。在运行时，任意值均可作为
   "Literal[...]" 的类型参数，但类型检查器可以对此加以限制。字面量类型
   详见 **PEP 586** 。

   3.8 版新加入.

typing.ClassVar

   特殊类型注解构造，用于标注类变量。

   如 **PEP 526** 所述，打包在 ClassVar 内的变量注解是指，给定属性应当
   用作类变量，而不应设置在类实例上。用法如下：

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

   "ClassVar" 仅接受类型，也不能使用下标。

   "ClassVar" 本身不是类，不应用于 "isinstance()" 或 "issubclass()"。
   "ClassVar" 不改变 Python 运行时行为，但可以用于第三方类型检查器。例
   如，类型检查器会认为以下代码有错：

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

   3.5.3 版新加入.

typing.Final

   一个特殊的类型构造来指示类型检查器该名称不能被再次赋值或者在子类中
   被重载。例如：

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

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

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

   这些属性没有运行时检查。详见 **PEP 591**。

   3.8 版新加入.

typing.AnyStr

   "AnyStr" 类型变量的定义为 "AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)"
   。

   这里指的是，它可以接受任意同类字符串，但不支持混用不同类别的字符串
   。例如：

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

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

typing.TYPE_CHECKING

   被第三方静态类型检查器假定为 "True" 的特殊常量。 在运行时为 "False"
   。 用法如下:

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

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

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

   3.5.2 版新加入.
