typing
--- 형 힌트 지원¶
버전 3.5에 추가.
소스 코드: Lib/typing.py
참고
파이썬 런타임은 함수와 변수 형 어노테이션을 강제하지 않습니다. 형 어노테이션은 형 검사기, IDE, 린터(linter) 등과 같은 제삼자 도구에서 사용할 수 있습니다.
flowdas
Typeable 도 살펴보세요.
flowdas
파이썬 3.5 이전 버전을 위한 역 이식 도 제공됩니다.
flowdas
대표적인 정적 형 검사기는 mypy입니다.
이 모듈은 PEP 484, PEP 526, PEP 544, PEP 586, PEP 589 및 PEP 591로 지정된 형 힌트에 대한 런타임 지원을 제공합니다. 가장 기본적인 지원은 형 Any
, Union
, Tuple
, Callable
, TypeVar
및 Generic
으로 구성됩니다. 전체 명세는 PEP 484를 참조하십시오. 형 힌트에 대한 간략한 소개는 PEP 483을 참조하십시오.
아래의 함수는 문자열을 취하고 반환하며 다음과 같이 어노테이트 되었습니다:
def greeting(name: str) -> str:
return 'Hello ' + name
함수 greeting
에서, 인자 name
은 형 str
로, 반환형은 str
로 기대됩니다. 서브 형은 인자로 허용됩니다.
형 에일리어스¶
형 에일리어스는 별칭에 형을 대입하여 정의됩니다. 이 예에서, Vector
와 list[float]
는 교환 가능한 동의어로 취급됩니다:
Vector = list[float]
def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
return [scalar * num for num in vector]
# 형 검사 통과; float의 리스트는 Vector로 적합합니다.
new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])
형 에일리어스는 복잡한 형 서명을 단순화하는 데 유용합니다. 예를 들면:
from collections.abc import Sequence
ConnectionOptions = dict[str, str]
Address = tuple[str, int]
Server = tuple[Address, ConnectionOptions]
def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None:
...
# 정적 형 검사기는 이전 형 서명을 이것과 정확히 동등한 것으로 취급합니다.
def broadcast_message(
message: str,
servers: Sequence[tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]]) -> None:
...
형 힌트로서의 None
은 특별한 경우이며 type(None)
으로 치환됨에 유의하십시오.
NewType¶
NewType()
도우미 함수를 사용하여 다른 형을 만드십시오:
from typing import NewType
UserId = NewType('UserId', int)
some_id = UserId(524313)
정적 형 검사기는 새 형을 원래 형의 서브 클래스인 것처럼 다룹니다. 논리 에러를 잡는 데 유용합니다:
def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
...
# 형 검사 통과
user_a = get_user_name(UserId(42351))
# 형 검사 실패; int는 UserId가 아닙니다
user_b = get_user_name(-1)
UserId
형의 변수에 대해 모든 int
연산을 여전히 수행할 수 있지만, 결과는 항상 int
형이 됩니다. 이것은 int
가 기대되는 모든 곳에 UserId
를 전달할 수 있지만, 잘못된 방식으로 의도하지 않게 UserId
를 만들지 않도록 합니다:
# 'output'은 형 'int'입니다, 'UserId'가 아닙니다
output = UserId(23413) + UserId(54341)
이러한 검사는 정적 형 검사기에서만 적용됨에 유의하십시오. 실행 시간에, 문장 Derived = NewType('Derived', Base)
는 Derived
를 전달하는 매개 변수를 즉시 반환하는 함수로 만듭니다. 이것은 Derived(some_value)
표현식이 새로운 클래스를 만들거나 일반 함수 호출을 넘어서는 오버헤드를 발생시키지 않음을 의미합니다.
더욱 정확하게, 표현식 some_value is Derived(some_value)
는 실행 시간에 항상 참입니다.
이것은 또한 Derived
의 서브 형을 만들 수 없다는 것을 의미하는데, 실행 시간에 항등함수(identity function)일 뿐 실제 형이 아니기 때문입니다:
from typing import NewType
UserId = NewType('UserId', int)
# 실행 시간에 실패하고 형 검사를 통과하지 못합니다
class AdminUserId(UserId): pass
그러나, '파생된' NewType
을 기반으로 NewType()
을 만들 수 있습니다:
from typing import NewType
UserId = NewType('UserId', int)
ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)
그리고 ProUserId
에 대한 형 검사는 예상대로 작동합니다.
자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오.
참고
형 에일리어스를 사용하면 두 형이 서로 동등한 것으로 선언됨을 상기하십시오. Alias = Original
은 모든 경우 정적 형 검사기가 Alias
를 Original
과 정확히 동등한 것으로 취급하게 합니다. 이것은 복잡한 형 서명을 단순화하려는 경우에 유용합니다.
반면에, NewType
은 한 형을 다른 형의 서브 형으로 선언합니다. Derived = NewType('Derived', Original)
은 정적 형 검사기가 Derived
를 Original
의 서브 클래스로 취급하게 합니다. 이는 Original
형의 값이 Derived
형의 값이 예상되는 위치에서 사용될 수 없음을 의미합니다. 실행 시간 비용을 최소화하면서 논리 에러를 방지하려는 경우에 유용합니다.
버전 3.5.2에 추가.
Callable¶
특정 서명의 콜백 함수를 기대하는 프레임워크는 Callable[[Arg1Type, Arg2Type], ReturnType]
을 사용하여 형 힌트를 제공할 수 있습니다.
예를 들면:
from collections.abc import Callable
def feeder(get_next_item: Callable[[], str]) -> None:
# 바디
def async_query(on_success: Callable[[int], None],
on_error: Callable[[int, Exception], None]) -> None:
# 바디
형 힌트에서 인자 리스트를 리터럴 줄임표(ellipsis)로 대체하여 호출 서명을 지정하지 않고 콜러블의 반환 값을 선언할 수 있습니다: Callable[..., ReturnType]
.
제네릭¶
컨테이너에 보관된 객체에 대한 형 정보는 일반적인 방식으로 정적으로 유추될 수 없기 때문에, 컨테이너 요소에 대해 기대되는 형을 나타내는 서명을 지원하도록 추상 베이스 클래스가 확장되었습니다.
from collections.abc import Mapping, Sequence
def notify_by_email(employees: Sequence[Employee],
overrides: Mapping[str, str]) -> None: ...
제네릭은 TypeVar
라는 typing에서 제공되는 새로운 팩토리를 사용하여 매개 변수화될 수 있습니다.
from collections.abc import Sequence
from typing import TypeVar
T = TypeVar('T') # 형 변수를 선언합니다
def first(l: Sequence[T]) -> T: # 제네릭 함수
return l[0]
사용자 정의 제네릭 형¶
사용자 정의 클래스는 제네릭 클래스로 정의 할 수 있습니다.
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)
베이스 클래스로서의 Generic[T]
는 클래스 LoggedVar
가 단일한 형 매개 변수 T
를 취한다는 것을 정의합니다. 이는 또한 T
를 클래스 바디 내에서 형으로 유효하게 만듭니다.
Generic
베이스 클래스는 LoggedVar[t]
가 형으로 유효하도록 __class_getitem__()
을 정의합니다:
from collections.abc import Iterable
def zero_all_vars(vars: Iterable[LoggedVar[int]]) -> None:
for var in vars:
var.set(0)
제네릭 형은 임의 개수의 형 변수를 가질 수 있으며, 형 변수는 제한될 수 있습니다:
from typing import TypeVar, Generic
...
T = TypeVar('T')
S = TypeVar('S', int, str)
class StrangePair(Generic[T, S]):
...
Generic
에 대한 각 형 변수 인자는 달라야 합니다. 그래서 이것은 잘못되었습니다:
from typing import TypeVar, Generic
...
T = TypeVar('T')
class Pair(Generic[T, T]): # 유효하지 않습니다
...
Generic
으로 다중 상속을 사용할 수 있습니다:
from collections.abc import Sized
from typing import TypeVar, Generic
T = TypeVar('T')
class LinkedList(Sized, Generic[T]):
...
제네릭 클래스에서 상속할 때, 일부 형 변수를 고정할 수 있습니다:
from collections.abc import Mapping
from typing import TypeVar
T = TypeVar('T')
class MyDict(Mapping[str, T]):
...
이 경우 MyDict
는 단일 매개 변수 T
를 갖습니다.
형 매개 변수를 지정하지 않고 제네릭 클래스를 사용하는 것은 각 위치에 대해 Any
를 가정합니다. 다음 예제에서, MyIterable
은 제네릭이 아니지만 Iterable[Any]
를 묵시적으로 상속합니다:
from collections.abc import Iterable
class MyIterable(Iterable): # Iterable[Any]와 같습니다
사용자 정의 제네릭 형 에일리어스도 지원됩니다. 예:
from collections.abc import Iterable
from typing import TypeVar, Union
S = TypeVar('S')
Response = Union[Iterable[S], int]
# 여기서 반환형은 Union[Iterable[str], int]와 같습니다
def response(query: str) -> Response[str]:
...
T = TypeVar('T', int, float, complex)
Vec = Iterable[tuple[T, T]]
def inproduct(v: Vec[T]) -> T: # Iterable[tuple[T, T]]와 같습니다
return sum(x*y for x, y in v)
버전 3.7에서 변경: Generic
에는 더는 사용자 정의 메타 클래스가 없습니다.
사용자 정의 제네릭 클래스는 메타 클래스 충돌 없이 베이스 클래스로 ABC를 가질 수 있습니다. 제네릭 메타 클래스는 지원되지 않습니다. 제네릭을 매개 변수화한 결과가 캐시 되며, typing 모듈의 대부분 형이 해시 가능하고 동등성을 비교할 수 있습니다.
Any
형¶
특수한 종류의 형은 Any
입니다. 정적 형 검사기는 모든 형을 Any
와 호환되는 것으로, Any
를 모든 형과 호환되는 것으로 취급합니다.
이것은 Any
형의 값에 대해 어떤 연산이나 메서드 호출을 수행하고, 그것을 임의의 변수에 대입할 수 있다는 것을 의미합니다:
from typing import Any
a = None # type: Any
a = [] # OK
a = 2 # OK
s = '' # type: str
s = a # OK
def foo(item: Any) -> int:
# 형 검사 통과; 'item'은 임의의 형이 될 수 있습니다,
# 그리고 그 형은 'bar' 메서드를 가질 수 있습니다
item.bar()
...
Any
형의 값을 보다 구체적인 형에 대입할 때 형 검사가 수행되지 않음에 유의하십시오. 예를 들어, 정적 형 검사기는 s
가 형 str
로 선언되고 실행 시간에 int
값을 수신하더라도 a
를 s
에 대입할 때 에러를 보고하지 않았습니다!
또한, 반환형이나 매개 변수 형이 없는 모든 함수는 묵시적으로 Any
기본값을 사용합니다:
def legacy_parser(text):
...
return data
# 정적 형 검사기는 위의 것이 다음과 같은 서명을 가진 것으로 취급합니다:
def legacy_parser(text: Any) -> Any:
...
return data
이 동작은 여러분이 동적으로 형이 지정되는 코드와 정적으로 형이 지정되는 코드를 혼합해야 할 때 Any
를 탈출구로 사용할 수 있도록 합니다.
Any
의 동작과 object
의 동작을 대조하십시오. Any
와 유사하게, 모든 형은 object
의 서브 형입니다. 그러나, Any
와는 달리, 그 반대는 사실이 아닙니다: object
는 다른 모든 형의 서브 형이 아닙니다.
이것은 값의 형이 object
일 때, 형 검사기가 그것에 대한 거의 모든 연산을 거부하고, 그것을 더 특수한 형의 변수에 대입(또는 그것을 반환 값으로 사용)하는 것이 형 에러임을 의미합니다. 예를 들면:
def hash_a(item: object) -> int:
# 실패; object에는 'magic' 메서드가 없습니다.
item.magic()
...
def hash_b(item: Any) -> int:
# 형 검사 통과
item.magic()
...
# 형 검사 통과, int와 str이 object의 서브 클래스이기 때문
hash_a(42)
hash_a("foo")
# 형 검사 통과, Any가 모든 형과 호환되기 때문
hash_b(42)
hash_b("foo")
값이 형 안전한 방식으로 모든 형이 될 수 있음을 표시하려면 object
를 사용하십시오. 값이 동적으로 형이 지정됨을 표시하려면 Any
를 사용하십시오.
명목적 대 구조적 서브 타이핑¶
처음에는 PEP 484가 파이썬 정적 형 시스템을 명목적 서브 타이핑(nominal subtyping)을 사용하는 것으로 정의했습니다. 이것은 오직 A
가 B
의 서브 클래스일 때만 클래스 B
가 기대되는 곳에 클래스 A
가 허용됨을 의미합니다.
이 요구 사항은 이전에 Iterable
과 같은 추상 베이스 클래스에도 적용되었습니다. 이 접근 방식의 문제점은 이것을 지원하려면 클래스를 명시적으로 표시해야만 한다는 점입니다. 이는 파이썬답지 않고 관용적인 동적으로 형이 지정된 파이썬 코드에서 일반적으로 수행하는 것과는 다릅니다. 예를 들어, 이것은 PEP 484를 만족합니다:
from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator
class Bucket(Sized, Iterable[int]):
...
def __len__(self) -> int: ...
def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...
PEP 544는 사용자가 클래스 정의에서 명시적인 베이스 클래스 없이 위의 코드를 작성할 수 있게 함으로써 이 문제를 풀도록 합니다. 정적 형 검사기가 Bucket
을 Sized
와 Iterable[int]
의 서브 형으로 묵시적으로 취급하도록 합니다. 이것은 구조적 서브 타이핑(structural subtyping)(또는 정적 덕 타이핑)으로 알려져 있습니다:
from collections.abc import Iterator, Iterable
class Bucket: # 참고: 베이스 클래스가 없습니다
...
def __len__(self) -> int: ...
def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...
def collect(items: Iterable[int]) -> int: ...
result = collect(Bucket()) # 형 검사를 통과합니다
또한, 특별한 클래스 Protocol
을 서브 클래싱 함으로써, 사용자는 새로운 사용자 정의 프로토콜을 정의하여 구조적 서브 타이핑을 완전히 누릴 수 있습니다 (아래 예를 참조하십시오).
모듈 내용¶
모듈은 다음 클래스, 함수 및 데코레이터를 정의합니다.
참고
이 모듈은 []
내부의 형 변수를 지원하도록 Generic
를 확장하기도 하는 기존 표준 라이브러리 클래스의 서브 클래스인 여러 형을 정의합니다. 이러한 형은 해당하는 기존 클래스가 []
를 지원하도록 개선되었을 때 파이썬 3.9에서 중복되었습니다.
중복된 형은 파이썬 3.9부터 폐지되었지만, 인터프리터에서 폐지 경고가 발생하지 않습니다. 검사되는 프로그램이 파이썬 3.9 이상을 대상으로 할 때 형 검사기가 폐지된 형을 표시할 것으로 예상됩니다.
폐지된 형은 파이썬 3.9.0 릴리스 5년 후에 릴리스 되는 첫 번째 파이썬 버전의 typing
모듈에서 제거됩니다. 자세한 내용은 PEP 585-표준 컬렉션의 형 힌트 제네릭을 참조하십시오.
특수 타이핑 프리미티브¶
특수형¶
이들은 어노테이션에서 형으로 사용할 수 있으며 []
를 지원하지 않습니다.
-
typing.
NoReturn
¶ 함수가 절대 반환하지 않는 것을 나타내는 특수한 형. 예를 들면:
from typing import NoReturn def stop() -> NoReturn: raise RuntimeError('no way')
버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.2에 추가.
특수 형태¶
이들은 []
를 사용하여 어노테이션에서 형으로 사용할 수 있는데, 각기 고유한 문법을 가집니다.
-
typing.
Tuple
¶ 튜플 형;
Tuple[X, Y]
는 첫 번째 항목의 형이 X이고 두 번째 항목의 형이 Y인 두 항목의 튜플 형입니다. 빈 튜플의 형은Tuple[()]
로 쓸 수 있습니다.예:
Tuple[T1, T2]
는 각각 형 변수 T1과 T2에 해당하는 두 요소의 튜플입니다.Tuple[int, float, str]
은 int, float 및 문자열의 튜플입니다.같은 형의 가변 길이 튜플을 지정하려면 리터럴 생략 부호(ellipsis)를 사용하십시오, 예를 들어
Tuple[int, ...]
. 단순한Tuple
은Tuple[Any, ...]
와 동등하고, 이는 다시tuple
과 동등합니다.버전 3.9부터 폐지:
builtins.tuple
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
typing.
Union
¶ 공용체 형;
Union[X, Y]
는 X나 Y를 의미합니다.공용체를 정의하려면, 예를 들어
Union[int, str]
을 사용하십시오. 세부 사항:인자는 형이어야 하며 적어도 하나 있어야 합니다.
공용체의 공용체는 펼쳐집니다, 예를 들어:
Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]
단일 인자의 공용체는 사라집니다. 예를 들어:
Union[int] == int # 생성자가 실제로는 int를 반환합니다
중복 인자는 건너뜁니다. 예를 들어:
Union[int, str, int] == Union[int, str]
공용체를 비교할 때, 인자 순서가 무시됩니다, 예를 들어:
Union[int, str] == Union[str, int]
공용체를 서브 클래스 화하거나 인스턴스 화할 수 없습니다.
Union[X][Y]
라고 쓸 수 없습니다.Optional[X]
를Union[X, None]
의 줄임 표현으로 사용할 수 있습니다.
버전 3.7에서 변경: 실행 시간에 공용체의 명시적 서브 클래스를 제거하지 않습니다.
-
typing.
Optional
¶ 선택적 형.
Optional[X]
는Union[X, None]
과 동등합니다.이는 기본값을 갖는 선택적 인자와 같은 개념이 아님에 유의하십시오. 단지 선택적이기 때문에 기본값을 갖는 선택적 인자가 형 어노테이션에
Optional
한정자가 필요하지는 않습니다. 예를 들면:def foo(arg: int = 0) -> None: ...
한편, 명시적인
None
값이 허용되면, 인자가 선택적인지와 관계없이Optional
을 사용하는 것이 적합합니다. 예를 들면:def foo(arg: Optional[int] = None) -> None: ...
-
typing.
Callable
¶ 콜러블 형;
Callable[[int], str]
은 (int) -> str 인 함수입니다.서브스크립션 문법은 항상 정확히 두 개의 값으로 사용되어야 합니다: 인자 리스트와 반환형. 인자 리스트는 형의 리스트거나 생략 부호(ellipsis)여야 합니다. 반환형은 단일한 형이어야 합니다.
선택적이나 키워드 인자를 나타내는 문법은 없습니다; 그런 함수 형은 거의 콜백 형으로 사용되지 않습니다.
Callable[..., ReturnType]
(리터럴 생략 부호)은 임의의 수의 인자를 취하고ReturnType
을 반환하는 콜러블에 형 힌트를 주는 데 사용할 수 있습니다. 단순한Callable
은Callable[..., Any]
와 동등하며, 이는 다시collections.abc.Callable
과 동등합니다.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Callable
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Type
(Generic[CT_co])¶ C
로 어노테이트 된 변수는C
형의 값을 받아들일 수 있습니다. 대조적으로,Type[C]
로 어노테이트 된 변수는 클래스 자신인 값을 받아들일 수 있습니다 -- 구체적으로,C
의 클래스 객체를 허용합니다. 예를 들면:a = 3 # 형 'int' 입니다 b = int # 형 'Type[int]' 입니다 c = type(a) # 역시 형 'Type[int]' 입니다
Type[C]
는 공변적(covariant)입니다:class User: ... class BasicUser(User): ... class ProUser(User): ... class TeamUser(User): ... # User, BasicUser, ProUser, TeamUser, ... 를 허용합니다 def make_new_user(user_class: Type[User]) -> User: # ... return user_class()
Type[C]
가 공변적(covariant)이라는 사실은C
의 모든 서브 클래스가C
와 같은 생성자 서명과 클래스 메서드 서명을 구현해야 함을 의미합니다. 형 검사기는 이 위반을 표시해야 하지만, 표시된 베이스 클래스의 생성자 호출과 일치하는 서브 클래스의 생성자 호출을 허용해야 합니다. 이 특별한 경우를 처리하기 위한 형 검사기의 요구 사항은 향후 PEP 484 개정판에서 변경될 수 있습니다.Type
의 합법적인 매개 변수는 클래스,Any
, 형 변수 및 이러한 형들의 공용체(union)뿐입니다. 예를 들면:def new_non_team_user(user_class: Type[Union[BasicUser, ProUser]]): ...
Type[Any]
는Type
과 동등하며, 이는 다시 파이썬의 메타 클래스 계층 구조의 루트인type
과 동등합니다.버전 3.5.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
builtins.type
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
typing.
Literal
¶ 대응하는 변수나 함수 매개 변수가 제공된 리터럴(또는 여러 리터럴 중 하나)과 동등한 값을 가짐을 형 검사기에 알리는 데 사용할 수 있는 형. 예를 들면:
def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]: # 항상 True를 반환합니다 ... MODE = Literal['r', 'rb', 'w', 'wb'] def open_helper(file: str, mode: MODE) -> str: ... open_helper('/some/path', 'r') # 형 검사기를 통과합니다 open_helper('/other/path', 'typo') # 형 검사기에서 에러입니다
Literal[...]
은 서브 클래싱 될 수 없습니다. 실행 시간에는, 임의의 값이Literal[...]
에 대한 형 인자로 허용되지만, 형 검사기는 제한을 부과할 수 있습니다. 리터럴 형에 대한 자세한 내용은 PEP 586을 참조하십시오.버전 3.8에 추가.
-
typing.
ClassVar
¶ 클래스 변수를 표시하기 위한 특수 형 구조물.
PEP 526에서 소개된 것처럼, ClassVar로 감싼 변수 어노테이션은 주어진 어트리뷰트가 클래스 변수로 사용되도록 의도되었으며 해당 클래스의 인스턴스에 설정되어서는 안 됨을 나타냅니다. 용법:
class Starship: stats: ClassVar[dict[str, int]] = {} # 클래스 변수 damage: int = 10 # 인스턴스 변수
ClassVar
는 형만 받아들이며 더는 서브 스크립트 할 수 없습니다.ClassVar
는 클래스 자체가 아니므로,isinstance()
나issubclass()
와 함께 사용하면 안 됩니다.ClassVar
는 파이썬 실행 시간 동작을 변경하지 않지만, 제삼자 형 검사기에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 형 검사기는 다음 코드를 에러로 표시 할 수 있습니다:enterprise_d = Starship(3000) enterprise_d.stats = {} # 에러, 클래스 변수를 인스턴스에 설정합니다 Starship.stats = {} # 이것은 OK
버전 3.5.3에 추가.
-
typing.
Final
¶ 형 검사기에 이름이 다시 대입되거나 서브 클래스에서 재정의될 수 없다는 것을 나타내는 특수한 typing 구조물. 예를 들면:
MAX_SIZE: Final = 9000 MAX_SIZE += 1 # 형 검사기가 에러를 보고합니다 class Connection: TIMEOUT: Final[int] = 10 class FastConnector(Connection): TIMEOUT = 1 # 형 검사기가 에러를 보고합니다
이러한 속성에 대한 실행 시간 검사는 없습니다. 자세한 내용은 PEP 591을 참조하십시오.
버전 3.8에 추가.
-
typing.
Annotated
¶ PEP 593(
Flexible function and variable annotations
)에 도입된, 기존 형을 문맥 별 메타 데이터(Annotated
가 가변적(variadic)이므로 여러 개가 가능합니다)로 데코레이트하는 형. 구체적으로, 형T
는 형 힌트Annotated[T, x]
를 통해 메타 데이터x
로 어노테이트될 수 있습니다. 이 메타 데이터는 정적 분석이나 실행 시간에 사용할 수 있습니다. 라이브러리(또는 도구)가 형 힌트Annotated[T, x]
를 만나고 메타 데이터x
에 대한 특별한 논리가 없으면, 이를 무시하고 단순히 형을T
로 처리해야 합니다. 현재typing
모듈에 존재하는, 함수나 클래스에서 형 검사 어노테이션을 완전히 비활성화하는no_type_check
기능과 달리,Annotated
형은T
의 정적 형 검사(예를 들어, 안전하게x
를 무시할 수 있는, mypy나 Pyre를 통해)와 특정 응용프로그램에서x
에 실행 시간 액세스하는 것을 동시에 허용합니다.궁극적으로, 어노테이션을 해석하는 방법에 대한 책임은 (있기는 하다면)
Annotated
형을 만나는 도구나 라이브러리의 책임입니다.Annotated
형을 만나는 도구나 라이브러리는 어노테이션을 통해 스캔하여 관심이 있는 것인지 판별합니다 (예를 들어,isinstance()
를 사용하여).도구나 라이브러리가 어노테이션을 지원하지 않거나 알 수 없는 어노테이션을 만나면, 이를 무시하고 어노테이트 된 형을 하부 형으로 처리해야 합니다.
클라이언트가 한 형에 여러 어노테이션을 갖도록 허용되는지와 해당 어노테이션들을 병합하는 방법을 결정하는 것은 어노테이션을 소비하는 도구에 달려 있습니다.
Annotated
형을 사용하면 임의의 노드에 같은 (또는 다른) 형의 여러 어노테이션을 넣을 수 있도록 하므로, 이 어노테이션을 소비하는 도구나 라이브러리는 잠재적 중복을 처리해야 합니다. 예를 들어, 값 범위 분석을 수행하는 경우 다음처럼 허용할 수 있습니다:T1 = Annotated[int, ValueRange(-10, 5)] T2 = Annotated[T1, ValueRange(-20, 3)]
include_extras=True
를get_type_hints()
로 전달하면 실행 시간에 추가 어노테이션에 액세스 할 수 있습니다.문법의 세부 사항:
Annotated
의 첫 번째 인자는 유효한 형이어야 합니다여러 개의 형 주석이 지원됩니다 (
Annotated
는 가변 인자를 지원합니다):Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")]
Annotated
는 최소한 두 개의 인자로 호출해야 합니다 (Annotated[int]
는 유효하지 않습니다)어노테이션의 순서는 유지되며 동등(equality) 검사의 경우 중요합니다:
Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")] != Annotated[ int, ctype("char"), ValueRange(3, 10) ]
중첩된
Annotated
형은 가장 안쪽 주석으로 시작하는 메타 데이터로 평탄화됩니다:Annotated[Annotated[int, ValueRange(3, 10)], ctype("char")] == Annotated[ int, ValueRange(3, 10), ctype("char") ]
중복된 어노테이션은 제거되지 않습니다:
Annotated[int, ValueRange(3, 10)] != Annotated[ int, ValueRange(3, 10), ValueRange(3, 10) ]
Annotated
는 중첩되고 제네릭한 에일리어스와 함께 사용할 수 있습니다:T = TypeVar('T') Vec = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)] V = Vec[int] V == Annotated[list[tuple[int, int]], MaxLen(10)]
버전 3.9에 추가.
제네릭 형 구축하기¶
이들은 어노테이션에는 사용되지 않습니다. 제네릭 형을 만들기 위한 빌딩 블록입니다.
-
class
typing.
Generic
¶ 제네릭 형을 위한 추상 베이스 클래스.
제네릭 형은 일반적으로 이 클래스를 하나 이상의 형 변수로 인스턴스 화한 것을 상속하여 선언됩니다. 예를 들어, 제네릭 매핑형은 다음과 같이 정의할 수 있습니다:
class Mapping(Generic[KT, VT]): def __getitem__(self, key: KT) -> VT: ... # 등등.
이 클래스는 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
X = TypeVar('X') Y = TypeVar('Y') def lookup_name(mapping: Mapping[X, Y], key: X, default: Y) -> Y: try: return mapping[key] except KeyError: return default
-
class
typing.
TypeVar
¶ 형 변수.
용법:
T = TypeVar('T') # 무엇이든 될 수 있습니다 A = TypeVar('A', str, bytes) # str이나 bytes여야 합니다
형 변수는 주로 정적 형 검사기를 위해 존재합니다. 이들은 제네릭 함수 정의뿐만 아니라 제네릭 형의 매개 변수 역할을 합니다. 제네릭 형에 대한 자세한 내용은
Generic
을 참조하십시오. 제네릭 함수는 다음과 같이 작동합니다:def repeat(x: T, n: int) -> Sequence[T]: """x에 대한 n개의 참조가 포함된 리스트를 반환합니다.""" return [x]*n def longest(x: A, y: A) -> A: """두 문자열 중 가장 긴 문자열을 반환합니다.""" return x if len(x) >= len(y) else y
후자의 예의 서명은 기본적으로
(str, str) -> str
과(bytes, bytes) -> bytes
의 오버로딩입니다. 또한 인자가str
의 어떤 서브 클래스의 인스턴스면 반환형은 여전히 일반str
임에 유의하십시오.실행 시간에,
isinstance(x, T)
는TypeError
를 발생시킵니다. 일반적으로,isinstance()
와issubclass()
는 형과 함께 사용하면 안 됩니다.형 변수는
covariant=True
나contravariant=True
를 전달하여 공변적(covariant)이나 반변적(contravariant)으로 표시될 수 있습니다. 자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오. 기본적으로 형 변수는 불변적(invariant)입니다. 대안적으로, 형 변수는bound=<type>
을 사용하여 상한을 지정할 수 있습니다. 이것은 형 변수에 (명시적으로나 묵시적으로) 치환되는 실제 형이 상한 형의 서브 클래스여야 함을 의미합니다, PEP 484를 참조하십시오.flowdas
제네릭 형의 공변성(covariancy)은 세 가지 상태를 갖습니다: 불변적(invariant), 공변적(covariant), 반변적(contravariant). 형 변수에서 지정되기는 하지만, 공변성은 형 변수의 성질이라기보다는, 이 변수를 사용하여 선언되는 제네릭 형의 성질입니다. 다만, 여러 개의 형 변수를 사용하는 제네릭 형은 형 변수마다 다른 공변성을 가질 수 있기 때문에, 형 변수를 통해 지정합니다. 또한 제네릭 함수에 사용되는 형 변수는
covariant
나contravariant
를 지정하지 않아야 합니다.제네릭 형이 불변적(기본값)이면 형 변수에 치환되는 실제 형은 선언된 형과 정확히 일치해야 합니다. 공변적이면 실제 형은 선언된 형의 서브 형이 허용됩니다. 반변적인 것은 공변적인 것과 정확히 반대의 성질을 가집니다.
공변성은 간단한 형의 서브 타이핑 관계와 이를 사용한 복잡한 형의 서브 타이핑 관계가 어떻게 연관되는지를 정의합니다. 예를 들어 두 클래스
Base
와Derived
가 있고,Base
가Derived
의 베이스 클래스라고 합시다.Base
라고 형을 선언한 변수에는Derived
형의 값을 대입할 수 있습니다. 이것이 간단한 형의 서브 타이핑 관계입니다.이제
List[Base]
라고 형을 선언한 변수를 생각해 봅시다. 이 변수에List[Derived]
형의 값을 대입하도록 허락해야 할까요? 만약 허락한다면 (이것을 공변적이라고 합니다), 이후에List[Base]
라고 선언된 변수의append()
메서드 호출도 허용해야 하는데, 이 메서드는 당연히Base
형의 값을 리스트에 추가할 수 있습니다. 그러면 메서드 호출 이후에List[Derived]
라고 형이 선언된 값에Derived
가 아니라, 단순히Base
형의 값이 들어가게 되었습니다. 하지만,List[Derived]
라고 선언하는 것은, 이 리스트에는Derived
나Derived
의 서브 클래스만 넣겠다는 의사 표현일 수도 있습니다. 이런 관점에서 본다면 앞의 대입은 금지되어야 합니다 (실행 시간에 금지되지는 않습니다. 형 검사가 실패로 간주할 뿐입니다). 이 때문에typing
에서 정의되는 모든 가변(mutable) 컨테이너들은 불변적(invariant) 입니다.하지만 모든 컨테이너가 불변적(invariant)일 필요는 없습니다. 앞에서 예시한 문제는 컨테이너를 수정할 때만 발생함에 유의하십시오. 튜플 같은 불변(immutable) 컨테이너에서는 이런 문제가 없습니다. 따라서
typing
에서 정의되는 모든 불변(immutable) 컨테이너는 공변적(covariant)으로 정의되어 있습니다.반변적(contravariant)인 관계는 약간 복잡해 보이지만 설명해 보겠습니다.
typing
모듈에서 제공되는 반변성은Generator
와 이와 유사한 제네릭 형(AsyncGenerator
,Coroutine
, ...)에서 찾을 수 있습니다.send()
메서드의 인자로 전달되는 형이 반변적입니다. 이 형(SendType
)을Derived
라고 선언한 제너레이터(Generator[..., SendType, ...]
)를 저장하는 변수g
를 생각해 봅시다. 이 변수를 사용하는 코드는g.send(Derived())
와 같은 호출을 하고 있을 겁니다. 한편, 이 변수에 대입되는 제너레이터의 코드는v = yield
와 같은 식으로send()
가 보낸 값을 받을 겁니다. 만약v
의 형이Base
로 선언되어 있더라도,Derived()
가 대입되는 것은 문제가 되지 않습니다. 하지만v
의 형이Derived
의 서브 클래스 (MoreDerived
)라면 문제가 됩니다. 이는 변수g
에Generator[..., Base, ...]
를 대입하는 것은 허락해야 하지만,Generator[..., MoreDerived, ...]
를 대입하는 것은 금지해야 한다는 뜻이 됩니다. 이것이SendType
이 반변적이어야 하는 이유입니다.제네릭 형에서 형 변수들의 공변성은 중요합니다. 설명서에서 따로 명시하고 있지는 않지만, 공변적인 형 변수에는
_co
접미사를, 반변적인 형 변수에는_contra
접미사를 붙이고, 불변적인 형 변수는 접미사 없이 표현하고 있습니다. 여러분의 코드에서도 이런 규칙을 지키는 것이 좋습니다.
-
typing.
AnyStr
¶ AnyStr
은AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)
로 정의된 형 변수입니다.다른 종류의 문자열을 섞지 않고 모든 종류의 문자열을 받아들일 수 있는 함수에 사용하기 위한 것입니다. 예를 들면:
def concat(a: AnyStr, b: AnyStr) -> AnyStr: return a + b concat(u"foo", u"bar") # Ok, 출력은 형 'unicode' 입니다 concat(b"foo", b"bar") # Ok, 출력은 형 'bytes' 입니다 concat(u"foo", b"bar") # 에러, unicode 와 bytes를 섞을 수 없습니다
-
class
typing.
Protocol
(Generic)¶ 프로토콜 클래스의 베이스 클래스. 프로토콜 클래스는 다음과 같이 정의됩니다:
class Proto(Protocol): def meth(self) -> int: ...
이러한 클래스는 주로 구조적 서브 타이핑(정적 덕 타이핑)을 인식하는 정적 형 검사기와 함께 사용됩니다, 예를 들어:
class C: def meth(self) -> int: return 0 def func(x: Proto) -> int: return x.meth() func(C()) # 정적 형 검사를 통과합니다
자세한 내용은 PEP 544를 참조하십시오.
runtime_checkable()
(아래에서 설명합니다)로 데코레이트 된 프로토콜 클래스는 주어진 어트리뷰트의 존재 여부만 확인하고 형 서명을 무시하는 단순한 실행 시간 프로토콜로 작동합니다.프로토콜 클래스는 제네릭일 수 있습니다, 예를 들어:
class GenProto(Protocol[T]): def meth(self) -> T: ...
버전 3.8에 추가.
-
@
typing.
runtime_checkable
¶ 프로토콜 클래스를 실행 시간 프로토콜로 표시합니다.
이러한 프로토콜은
isinstance()
와issubclass()
와 함께 사용할 수 있습니다. 이것은 비 프로토콜 클래스에 적용될 때TypeError
를 발생시킵니다. 이것은collections.abc
에 있는Iterable
처럼 "한 가지만 잘하는" 것과 매우 유사한 단순한 구조적 검사를 허용합니다. 예를 들면:@runtime_checkable class Closable(Protocol): def close(self): ... assert isinstance(open('/some/file'), Closable)
참고
runtime_checkable()
은 필요한 메서드의 존재만 검사할 뿐, 그것들의 형 서명은 검사하지 않습니다! 예를 들어,builtins.complex
는__float__()
를 구현하므로,SupportsFloat
에 대해issubclass()
검사를 통과합니다. 그러나,complex.__float__
메서드는 더 많은 정보를 제공하는 메시지와 함께TypeError
를 발생시키기 위해서만 존재합니다.버전 3.8에 추가.
기타 특수 지시자¶
이들은 어노테이션에는 사용되지 않습니다. 형 선언을 위한 빌딩 블록입니다.
-
class
typing.
NamedTuple
¶ 형 지정된(typed)
collections.namedtuple()
버전.용법:
class Employee(NamedTuple): name: str id: int
이것은 다음과 동등합니다:
Employee = collections.namedtuple('Employee', ['name', 'id'])
필드에 기본값을 부여하려면, 클래스 바디에서 그 값을 대입할 수 있습니다:
class Employee(NamedTuple): name: str id: int = 3 employee = Employee('Guido') assert employee.id == 3
기본값이 있는 필드는 기본값이 없는 모든 필드 뒤에 와야 합니다.
결과 클래스에는 필드 이름을 필드형에 매핑하는 딕셔너리를 제공하는 추가 어트리뷰트
__annotations__
가 있습니다. (필드 이름은_fields
어트리뷰트에 있고 기본값은_field_defaults
어트리뷰트에 있는데, 모두 namedtuple API의 일부입니다.)NamedTuple
서브 클래스는 독스트링과 메서드도 가질 수 있습니다:class Employee(NamedTuple): """종업원을 나타냅니다.""" name: str id: int = 3 def __repr__(self) -> str: return f'<Employee {self.name}, id={self.id}>'
이전 버전과 호환되는 사용법:
Employee = NamedTuple('Employee', [('name', str), ('id', int)])
버전 3.6에서 변경: PEP 526 변수 어노테이션 문법 지원을 추가했습니다.
버전 3.6.1에서 변경: 기본값, 메서드 및 독스트링에 대한 지원을 추가했습니다.
버전 3.8에서 변경:
_field_types
와__annotations__
어트리뷰트는 이제OrderedDict
인스턴스가 아닌 일반 딕셔너리입니다.버전 3.9에서 변경:
_field_types
어트리뷰트를 제거하고, 같은 정보를 가지는 더 표준적인__annotations__
어트리뷰트로 대체했습니다.
-
typing.
NewType
(name, tp)¶ 형 검사기에 구별되는 형을 가리키는 도우미 함수, NewType을 참조하십시오. 실행 시간에 인자를 반환하는 함수를 반환합니다. 용법:
UserId = NewType('UserId', int) first_user = UserId(1)
버전 3.5.2에 추가.
-
class
typing.
TypedDict
(dict)¶ 딕셔너리에 형 힌트를 추가하는 특수 구조. 실행 시간에 일반
dict
입니다.TypedDict
는 모든 인스턴스가 각 키가 일관된 형의 값에 연관되는, 특정한 키 집합을 갖도록 기대되는 딕셔너리 형을 선언합니다. 이 기대는 실행 시간에는 검사되지 않고, 형 검사기에서만 강제됩니다. 사용법:class Point2D(TypedDict): x: int y: int label: str a: Point2D = {'x': 1, 'y': 2, 'label': 'good'} # OK b: Point2D = {'z': 3, 'label': 'bad'} # 형 검사에 실패합니다 assert Point2D(x=1, y=2, label='first') == dict(x=1, y=2, label='first')
인트로스펙션을 위한 형 정보는
Point2D.__annotations__
와Point2D.__total__
을 통해 액세스할 수 있습니다. PEP 526을 지원하지 않는 이전 버전의 파이썬에서 이 기능을 사용하도록 하기 위해,TypedDict
는 두 개의 추가 문법 형식을 지원합니다:Point2D = TypedDict('Point2D', x=int, y=int, label=str) Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int, 'label': str})
기본적으로 모든 키는 TypedDict에 있어야 합니다. total을 지정하여 이를 재정의할 수 있습니다. 용법:
class point2D(TypedDict, total=False): x: int y: int
이것은 point2D TypedDict는 모든 키를 생략 할 수 있다는 뜻입니다. 형 검사기는 total 인자의 값으로 리터럴 False나 True만 지원해야 합니다. 기본값은 True이며, 클래스 본문에 정의된 모든 항목이 필수가 되도록 합니다.
추가 예제와
TypedDict
를 사용하는 자세한 규칙은 PEP 589를 참조하십시오.버전 3.8에 추가.
제네릭 구상 컬렉션¶
내장형에 해당하는 것들¶
-
class
typing.
Dict
(dict, MutableMapping[KT, VT])¶ dict
의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면Mapping
과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.이 형은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
def count_words(text: str) -> Dict[str, int]: ...
버전 3.9부터 폐지:
builtins.dict
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
List
(list, MutableSequence[T])¶ list
의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면Sequence
나Iterable
과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.이 형은 다음과 같이 사용될 수 있습니다:
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]
버전 3.9부터 폐지:
builtins.list
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Set
(set, MutableSet[T])¶ builtins.set
의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면AbstractSet
과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.버전 3.9부터 폐지:
builtins.set
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
FrozenSet
(frozenset, AbstractSet[T_co])¶ builtins.frozenset
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
builtins.frozenset
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
참고
Tuple
은 특수 형태입니다.
collections
의 형에 해당하는 것들¶
-
class
typing.
DefaultDict
(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])¶ collections.defaultdict
의 제네릭 버전.버전 3.5.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.defaultdict
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
OrderedDict
(collections.OrderedDict, MutableMapping[KT, VT])¶ collections.OrderedDict
의 제네릭 버전.버전 3.7.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.OrderedDict
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
ChainMap
(collections.ChainMap, MutableMapping[KT, VT])¶ collections.ChainMap
의 제네릭 버전.버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.1에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.ChainMap
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Counter
(collections.Counter, Dict[T, int])¶ collections.Counter
의 제네릭 버전.버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.1에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.Counter
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Deque
(deque, MutableSequence[T])¶ collections.deque
의 제네릭 버전.버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.1에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.deque
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
기타 구상형¶
-
class
typing.
IO
¶ -
class
typing.
TextIO
¶ -
class
typing.
BinaryIO
¶ 제네릭 형
IO[AnyStr]
와 서브 클래스TextIO(IO[str])
및BinaryIO(IO[bytes])
는open()
에 의해 반환되는 것과 같은 I/O 스트림 형을 나타냅니다. 이러한 형들은typing.io
이름 공간에도 있습니다.
-
class
typing.
Pattern
¶ -
class
typing.
Match
¶ 이 형 에일리어스는
re.compile()
과re.match()
의 반환형에 해당합니다. 이러한 형(및 해당 함수)은AnyStr
로 제네릭하며Pattern[str]
,Pattern[bytes]
,Match[str]
또는Match[bytes]
로 써서 구체적으로 만들 수 있습니다. 이러한 형들은typing.re
이름 공간에도 있습니다.버전 3.9부터 폐지:
re
의 클래스Pattern
과Match
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Text
¶ Text
는str
의 별칭입니다. 파이썬 2 코드를 위한 상위 호환 경로를 제공하기 위해 제공됩니다: 파이썬 2에서,Text
는unicode
의 별칭입니다.Text
를 사용하여 값이 파이썬 2와 파이썬 3 모두와 호환되는 방식으로 유니코드 문자열을 포함해야 함을 나타내십시오:def add_unicode_checkmark(text: Text) -> Text: return text + u' \u2713'
버전 3.5.2에 추가.
추상 베이스 클래스¶
collections.abc
의 컬렉션에 해당하는 것들¶
-
class
typing.
AbstractSet
(Sized, Collection[T_co])¶ collections.abc.Set
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Set
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
ByteString
(Sequence[int])¶ collections.abc.ByteString
의 제네릭 버전.이 형은
bytes
,bytearray
및 바이트 시퀀스의memoryview
형을 나타냅니다.이 형의 줄임 표현으로,
bytes
는 위에 언급된 모든 형의 인자를 어노테이트하는 데 사용될 수 있습니다.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.ByteString
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Collection
(Sized, Iterable[T_co], Container[T_co])¶ collections.abc.Collection
의 제네릭 버전버전 3.6.0에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Collection
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Container
(Generic[T_co])¶ collections.abc.Container
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Container
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
ItemsView
(MappingView, Generic[KT_co, VT_co])¶ collections.abc.ItemsView
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.ItemsView
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
KeysView
(MappingView[KT_co], AbstractSet[KT_co])¶ collections.abc.KeysView
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.KeysView
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Mapping
(Sized, Collection[KT], Generic[VT_co])¶ collections.abc.Mapping
의 제네릭 버전. 이 형은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:def get_position_in_index(word_list: Mapping[str, int], word: str) -> int: return word_list[word]
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Mapping
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
MappingView
(Sized, Iterable[T_co])¶ collections.abc.MappingView
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.MappingView
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
MutableMapping
(Mapping[KT, VT])¶ collections.abc.MutableMapping
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.MutableMapping
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
MutableSequence
(Sequence[T])¶ collections.abc.MutableSequence
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.MutableSequence
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
MutableSet
(AbstractSet[T])¶ collections.abc.MutableSet
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.MutableSet
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Sequence
(Reversible[T_co], Collection[T_co])¶ collections.abc.Sequence
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Sequence
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
ValuesView
(MappingView[VT_co])¶ collections.abc.ValuesView
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.ValuesView
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
collections.abc
의 기타 형에 해당하는 것들¶
-
class
typing.
Iterable
(Generic[T_co])¶ collections.abc.Iterable
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Iterable
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Iterator
(Iterable[T_co])¶ collections.abc.Iterator
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Iterator
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Generator
(Iterator[T_co], Generic[T_co, T_contra, V_co])¶ 제너레이터는 제네릭 형
Generator[YieldType, SendType, ReturnType]
으로 어노테이트할 수 있습니다. 예를 들면:def echo_round() -> Generator[int, float, str]: sent = yield 0 while sent >= 0: sent = yield round(sent) return 'Done'
typing 모듈의 다른 많은 제네릭과 달리
Generator
의SendType
은 공변적(covariant)이거나 불변적(invariant)이 아니라 반변적(contravariant)으로 행동함에 유의하십시오.flowdas
이에 대한 설명은
TypeVar
에 붙인 주석을 참조하십시오.제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면,
SendType
과ReturnType
을None
으로 설정하십시오:def infinite_stream(start: int) -> Generator[int, None, None]: while True: yield start start += 1
또는,
Iterable[YieldType]
이나Iterator[YieldType]
중 하나의 반환형을 갖는 것으로 제너레이터를 어노테이트 하십시오:def infinite_stream(start: int) -> Iterator[int]: while True: yield start start += 1
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Generator
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Hashable
¶ collections.abc.Hashable
에 대한 별칭
-
class
typing.
Reversible
(Iterable[T_co])¶ collections.abc.Reversible
의 제네릭 버전.버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Reversible
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Sized
¶ collections.abc.Sized
에 대한 별칭
비동기 프로그래밍¶
-
class
typing.
Coroutine
(Awaitable[V_co], Generic[T_co, T_contra, V_co])¶ collections.abc.Coroutine
의 제네릭 버전. 형 변수의 변화와 순서는Generator
의 것과 같습니다, 예를 들어:from collections.abc import 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
버전 3.5.3에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Coroutine
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
AsyncGenerator
(AsyncIterator[T_co], Generic[T_co, T_contra])¶ 비동기 제너레이터는 제네릭 형
AsyncGenerator[YieldType, SendType]
으로 어노테이트할 수 있습니다. 예를 들면:async def echo_round() -> AsyncGenerator[int, float]: sent = yield 0 while sent >= 0.0: rounded = await round(sent) sent = yield rounded
일반 제너레이터와 달리, 비동기 제너레이터는 값을 반환할 수 없기 때문에,
ReturnType
형 매개 변수가 없습니다.Generator
와 마찬가지로,SendType
은 반변적(contravariant)으로 행동합니다.제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면,
SendType
을None
으로 설정하십시오:async def infinite_stream(start: int) -> AsyncGenerator[int, None]: while True: yield start start = await increment(start)
또는,
AsyncIterable[YieldType]
이나AsyncIterator[YieldType]
중 하나의 반환형을 갖는 것으로 제너레이터를 어노테이트 하십시오:async def infinite_stream(start: int) -> AsyncIterator[int]: while True: yield start start = await increment(start)
버전 3.6.1에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.AsyncGenerator
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
AsyncIterable
(Generic[T_co])¶ collections.abc.AsyncIterable
의 제네릭 버전.버전 3.5.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.AsyncIterable
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
AsyncIterator
(AsyncIterable[T_co])¶ collections.abc.AsyncIterator
의 제네릭 버전.버전 3.5.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.AsyncIterator
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
Awaitable
(Generic[T_co])¶ collections.abc.Awaitable
의 제네릭 버전.버전 3.5.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.abc.Awaitable
은 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
컨텍스트 관리자 형¶
-
class
typing.
ContextManager
(Generic[T_co])¶ contextlib.AbstractContextManager
의 제네릭 버전.버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.0에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.contextlib.AbstractContextManager
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
-
class
typing.
AsyncContextManager
(Generic[T_co])¶ contextlib.AbstractAsyncContextManager
의 제네릭 버전.버전 3.5.4에 추가.
버전 3.6.2에 추가.
버전 3.9부터 폐지:
collections.contextlib.AbstractAsyncContextManager
는 이제[]
를 지원합니다. PEP 585와 제네릭 에일리어스 형을 참조하십시오.
프로토콜¶
이 프로토콜은 runtime_checkable()
로 데코레이트 되어 있습니다.
-
class
typing.
SupportsAbs
¶ 반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드
__abs__
를 가진 ABC.
-
class
typing.
SupportsBytes
¶ 하나의 추상 메서드
__bytes__
를 가진 ABC.
-
class
typing.
SupportsComplex
¶ 하나의 추상 메서드
__complex__
를 가진 ABC.
-
class
typing.
SupportsFloat
¶ 하나의 추상 메서드
__float__
를 가진 ABC.
-
class
typing.
SupportsIndex
¶ 하나의 추상 메서드
__index__
를 가진 ABC.버전 3.8에 추가.
-
class
typing.
SupportsInt
¶ 하나의 추상 메서드
__int__
를 가진 ABC.
-
class
typing.
SupportsRound
¶ 반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드
__round__
를 가진 ABC.
함수와 데코레이터¶
-
typing.
cast
(typ, val)¶ 값을 형으로 변환합니다.
값을 변경하지 않고 반환합니다. 형 검사기에서는 반환 값이 지정된 형임을 나타내지만, 실행 시간에는 의도적으로 아무것도 확인하지 않습니다 (우리는 이것이 가능한 한 빠르기를 원합니다).
-
@
typing.
overload
¶ @overload
데코레이터는 여러 가지 다양한 인자형의 조합을 지원하는 함수와 메서드를 기술할 수 있도록 합니다.@overload
로 데코레이트 된 일련의 정의에는 (같은 함수/메서드에 대해) 정확히 하나의@overload
로 데코레이트 되지 않은 정의가 뒤따라야 합니다.@overload
로 데코레이트 된 정의는@overload
로 데코레이트 되지 않은 정의에 의해 덮어 쓰이기 때문에 형 검사기만을 위한 것입니다. 후자는 실행 시간에 사용되지만, 형 검사기에서는 무시되어야 합니다. 실행 시간에,@overload
로 데코레이트 된 함수를 직접 호출하면NotImplementedError
가 발생합니다. 공용체(union)나 형 변수를 사용하여 표현할 수 있는 것보다 더 정밀한 형을 제공하는 오버로드의 예:@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>
자세한 내용과 다른 typing 의미와의 비교는 PEP 484를 참조하십시오.
-
@
typing.
final
¶ 데코레이트 된 메서드가 재정의될 수 없고, 데코레이트 된 클래스가 서브 클래싱 될 수 없음을 형 검사기에 알리는 데코레이터. 예를 들면:
class Base: @final def done(self) -> None: ... class Sub(Base): def done(self) -> None: # 형 검사기가 에러를 보고합니다 ... @final class Leaf: ... class Other(Leaf): # 형 검사기가 에러를 보고합니다 ...
이러한 속성에 대한 실행 시간 검사는 없습니다. 자세한 내용은 PEP 591을 참조하십시오.
버전 3.8에 추가.
-
@
typing.
no_type_check
¶ 어노테이션이 형 힌트가 아님을 나타내는 데코레이터.
flowdas
이 데코레이터가 적용되면
get_type_hints()
가 빈 딕셔너리를 반환합니다. 하지만__annotations__
를 변경하지는 않습니다.이것은 클래스나 함수 데코레이터로 작동합니다. 클래스일 때, 해당 클래스에 정의된 모든 메서드에 재귀적으로 적용됩니다 (하지만 슈퍼 클래스나 서브 클래스에 정의된 메서드에는 적용되지 않습니다).
함수가 제자리에서(in place) 변경됩니다.
-
@
typing.
no_type_check_decorator
¶ 다른 데코레이터에
no_type_check()
효과를 주는 데코레이터.이것은 데코레이트 된 함수를
no_type_check()
로 감싸는 무언가로 데코레이터를 감쌉니다.flowdas
이 데코레이터는 클래스나 함수에 사용하는 것이 아니라, 데코레이터에 사용하는 메타 데코레이터입니다. 다른 데코레이터에 이 데코레이터를 적용하면, 해당 데코레이터가
no_type_check()
의 효과를 포함하도록 수정합니다.
-
@
typing.
type_check_only
¶ 실행 시간에 클래스나 함수를 사용할 수 없도록 표시하는 데코레이터.
이 데코레이터 자체는 실행 시간에 사용할 수 없습니다. 주로, 구현이 비공개 클래스의 인스턴스를 반환할 때, 형 스텁 파일에 정의된 클래스를 표시하기 위한 용도입니다:
@type_check_only class Response: # 비공개거나 실행 시간에 사용할 수 없습니다 code: int def get_header(self, name: str) -> str: ... def fetch_response() -> Response: ...
비공개 클래스의 인스턴스를 반환하는 것은 좋지 않음에 유의하십시오. 일반적으로 그러한 클래스를 공개로 만드는 것이 바람직합니다.
인트로스펙션 도우미¶
-
typing.
get_type_hints
(obj, globalns=None, localns=None, include_extras=False)¶ 함수, 메서드, 모듈 또는 클래스 객체에 대한 형 힌트가 포함된 딕셔너리를 반환합니다.
이것은 종종
obj.__annotations__
와 같습니다. 또한, 문자열 리터럴로 인코딩된 전방 참조는globals
와locals
이름 공간에서 이를 평가하여 처리됩니다. 필요하면, 기본값이None
으로 설정되면 함수와 메서드 어노테이션에Optional[t]
가 추가됩니다. 클래스C
에 대해,C.__mro__
의 역순으로 모든__annotations__
를 병합하여 만든 딕셔너리를 반환합니다.include_extras
가True
로 설정되어 있지 않은 한, 이 함수는 모든Annotated[T, ...]
를T
로 재귀적으로 치환합니다 (자세한 내용은Annotated
를 참조하십시오). 예를 들면:class Student(NamedTuple): name: Annotated[str, 'some marker'] get_type_hints(Student) == {'name': str} get_type_hints(Student, include_extras=False) == {'name': str} get_type_hints(Student, include_extras=True) == { 'name': Annotated[str, 'some marker'] }
버전 3.9에서 변경: PEP 593의 일부로
include_extras
매개 변수를 추가했습니다.
-
typing.
get_args
(tp)¶
-
typing.
get_origin
(tp)¶ 제네릭 형과 특수 typing 형식에 대한 기본적인 인트로스펙션을 제공합니다.
X[Y, Z, ...]
형식의 typing 객체의 경우, 이 함수는X
와(Y, Z, ...)
를 반환합니다.X
가 내장이나collections
클래스의 제네릭 에일리어스인 경우, 원래 클래스로 정규화됩니다.X
가 다른 제네릭 형에 포함된Union
이나Literal
이면,(Y, Z, ...)
의 순서는 형 캐싱으로 인해 원래 인자[Y, Z, ...]
의 순서와 다를 수 있습니다. 지원되지 않는 객체의 경우 각각None
과()
를 반환합니다. 예: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)
flowdas
정규화는 내장이나
collections
클래스로만 제한되지는 않습니다:assert get_origin(Optional[int]) is Union assert get_args(Optional[int]) == (int, type(None))
버전 3.8에 추가.
-
class
typing.
ForwardRef
¶ 문자열 전방 참조의 내부 typing 표현에 사용되는 클래스. 예를 들어,
list["SomeClass"]
는 묵시적으로list[ForwardRef("SomeClass")]
로 변환됩니다. 이 클래스는 사용자가 인스턴스 화해서는 안 되지만, 인트로스펙션 도구에서 사용할 수 있습니다.버전 3.7.4에 추가.
상수¶
-
typing.
TYPE_CHECKING
¶ 제삼자 정적 형 검사기에 의해
True
로 설정될 것으로 가정되는 특수 상수. 실행 시간에는False
입니다. 용법:if TYPE_CHECKING: import expensive_mod def fun(arg: 'expensive_mod.SomeType') -> None: local_var: expensive_mod.AnotherType = other_fun()
첫 번째 어노테이션은 따옴표로 묶여야 합니다, "전방 참조"로 만들어서 인터프리터 실행 시간에
expensive_mod
참조를 숨깁니다. 지역 변수에 대한 형 어노테이션은 평가되지 않기 때문에, 두 번째 어노테이션을 따옴표로 묶을 필요는 없습니다.참고
파이썬 3.7 이상에서
from __future__ import annotations
이 사용되면, 함수 정의 시점에 어노테이션이 평가되지 않습니다. 대신,__annotations__
에 문자열로 저장되어서, 어노테이션 주위에 따옴표를 사용할 필요가 없습니다. (PEP 563을 참조하십시오).버전 3.5.2에 추가.