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

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 589PEP 591로 지정된 형 힌트에 대한 런타임 지원을 제공합니다. 가장 기본적인 지원은 형 Any, Union, Tuple, Callable, TypeVarGeneric으로 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 greeting에서, 인자 name은 형 str로, 반환형은 str로 기대됩니다. 서브 형은 인자로 허용됩니다.

형 에일리어스

형 에일리어스는 별칭에 형을 대입하여 정의됩니다. 이 예에서, VectorList[float]는 교환 가능한 동의어로 취급됩니다:

from typing import List
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 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:
    ...

# 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 None은 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 int가 기대되는 모든 곳에 UserId를 전달할 수 있지만, 잘못된 방식으로 의도하지 않게 UserId를 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)Derived를 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 Derived의 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' NewType을 기반으로 NewType()을 만들 수 있습니다:

from typing import NewType

UserId = NewType('UserId', int)

ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

그리고 ProUserId에 대한 형 검사는 예상대로 작동합니다.

자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오.

참고

형 에일리어스를 사용하면 두 형이 서로 동등한 것으로 선언됨을 상기하십시오. Alias = Original은 모든 경우 정적 형 검사기가 AliasOriginal정확히 동등한 것으로 취급하게 합니다. 이것은 복잡한 형 서명을 단순화하려는 경우에 유용합니다.

반면에, NewType은 한 형을 다른 형의 서브 형으로 선언합니다. Derived = NewType('Derived', Original)은 정적 형 검사기가 DerivedOriginal서브 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 typing 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 typing import Mapping, Sequence

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

제네릭은 TypeVar라는 typing에서 제공되는 새로운 팩토리를 사용하여 매개 변수화될 수 있습니다.

from typing import Sequence, 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 LoggedVar가 단일한 형 매개 변수 T를 취한다는 것을 정의합니다. 이는 또한 T를 클래스 바디 내에서 형으로 유효하게 만듭니다.

Generic 베이스 클래스는 LoggedVar[t]가 형으로 유효하도록 __class_getitem__()을 정의합니다:

from typing 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]):
    ...

Generic에 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
    ...

Generic으로 다중 상속을 사용할 수 있습니다:

from typing import TypeVar, Generic, Sized

T = TypeVar('T')

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

제네릭 클래스에서 상속할 때, 일부 형 변수를 고정할 수 있습니다:

from typing import TypeVar, Mapping

T = TypeVar('T')

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

이 경우 MyDict는 단일 매개 변수 T를 갖습니다.

형 매개 변수를 지정하지 않고 제네릭 클래스를 사용하는 것은 각 위치에 대해 Any를 가정합니다. 다음 예제에서, MyIterable은 제네릭이 아니지만 Iterable[Any]를 묵시적으로 상속합니다:

from typing import Iterable

class MyIterable(Iterable): # Iterable[Any]와 같습니다

사용자 정의 제네릭 형 에릴리어스도 지원됩니다. 예:

from typing import TypeVar, Iterable, Tuple, 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: Generic에는 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

특수한 종류의 형은 Any입니다. 정적 형 검사기는 모든 형을 Any와 호환되는 것으로, Any를 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 s가 형 str로 선언되고 실행 시간에 int 값을 수신하더라도 as에 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 Any탈출구로 사용할 수 있도록 합니다.

Any의 동작과 object의 동작을 대조하십시오. Any와 유사하게, 모든 형은 object의 서브 형입니다. 그러나, Any와는 달리, 그 반대는 사실이 아닙니다: object는 다른 모든 형의 서브 형이 아닙니다.

이것은 값의 형이 object일 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 object를 사용하십시오. 값이 동적으로 형이 지정됨을 표시하려면 Any를 사용하십시오.

명목적 대 구조적 서브 타이핑

처음에는 PEP 484가 파이썬 정적 형 시스템을 명목적 서브 타이핑(nominal subtyping)을 사용하는 것으로 정의했습니다. 이것은 오직 AB의 서브 클래스일 때만 클래스 B가 기대되는 곳에 클래스 A가 허용됨을 의미합니다.

이 요구 사항은 이전에 Iterable과 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 typing 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 BucketSizedIterable[int]의 서브 형으로 묵시적으로 취급하도록 합니다. 이것은 구조적 서브 타이핑(structural subtyping)(또는 정적 덕 타이핑)으로 알려져 있습니다:

from typing 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 Protocol을 서브 클래싱 함으로써, 사용자는 새로운 사용자 정의 프로토콜을 정의하여 구조적 서브 타이핑을 완전히 누릴 수 있습니다 (아래 예를 참조하십시오).

클래스, 함수 및 데코레이터

모듈은 다음 클래스, 함수 및 데코레이터를 정의합니다:

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 클래스를 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(bytes, bytes) -> bytes의 오버로딩입니다. 또한 인자가 str의 어떤 서브 클래스의 인스턴스면 반환형은 여전히 일반 str임에 유의하십시오.

실행 시간에, isinstance(x, T)TypeError를 발생시킵니다. 일반적으로, isinstance()issubclass()는 형과 함께 사용하면 안 됩니다.

형 변수는 covariant=Truecontravariant=True를 전달하여 공변적(covariant)이나 반변적(contravariant)으로 표시될 수 있습니다. 자세한 내용은 PEP 484를 참조하십시오. 기본적으로 형 변수는 불변적(invariant)입니다. 대안적으로, 형 변수는 bound=<type>을 사용하여 상한을 지정할 수 있습니다. 이것은 형 변수에 (명시적으로나 묵시적으로) 치환되는 실제 형이 상한 형의 서브 클래스여야 함을 의미합니다, PEP 484를 참조하십시오.

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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 covariantcontravariant를 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 BaseDerived 가 있고, BaseDerived 의 베이스 클래스라고 합시다. Base라고 형을 선언한 변수에는 Derived 형의 값을 대입할 수 있습니다. 이것이 간단한 형의 서브 타이핑 관계입니다.

이제 List[Base]라고 형을 선언한 변수를 생각해 봅시다. 이 변수에 List[Derived] 형의 값을 대입하도록 허락해야 할까요? 만약 허락한다면 (이것을 공변적이라고 합니다), 이후에 List[Base]라고 선언된 변수의 append() 메서드 호출도 허용해야 하는데, 이 메서드는 당연히 Base 형의 값을 리스트에 추가할 수 있습니다. 그러면 메서드 호출 이후에 List[Derived]라고 형이 선언된 값에 Derived 가 아니라, 단순히 Base 형의 값이 들어가게 되었습니다. 하지만, List[Derived]라고 선언하는 것은, 이 리스트에는 DerivedDerived의 서브 클래스만 넣겠다는 의사 표현일 수도 있습니다. 이런 관점에서 본다면 앞의 대입은 금지되어야 합니다 (실행 시간에 금지되지는 않습니다. 형 검사가 실패로 간주할 뿐입니다). 이 때문에 typing에서 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 typing에서 정의되는 모든 불변(immutable) 컨테이너는 공변적(covariant)으로 정의되어 있습니다.

반변적(contravariant)인 관계는 약간 복잡해 보이지만 설명해 보겠습니다. typing 모듈에서 제공되는 반변성은 Generator와 이와 유사한 제네릭 형(AsyncGenerator, Coroutine, ...)에서 찾을 수 있습니다. send() 메서드의 인자로 전달되는 형이 반변적입니다. 이 형(SendType)을 Derived라고 선언한 제너레이터(Generator[..., SendType, ...])를 저장하는 변수 g를 생각해 봅시다. 이 변수를 사용하는 코드는 g.send(Derived()) 와 같은 호출을 하고 있을 겁니다. 한편, 이 변수에 대입되는 제너레이터의 코드는 v = yield 와 같은 식으로 send()가 보낸 값을 받을 겁니다. 만약 v의 형이 Base로 선언되어 있더라도, Derived()가 대입되는 것은 문제가 되지 않습니다. 하지만 v의 형이 Derived의 서브 클래스 (MoreDerived)라면 문제가 됩니다. 이는 변수 gGenerator[..., Base, ...]를 대입하는 것은 허락해야 하지만, Generator[..., MoreDerived, ...]를 대입하는 것은 금지해야 한다는 뜻이 됩니다. 이것이 SendType이 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.

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.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.

class typing.Type(Generic[CT_co])

C로 어노테이트 된 변수는 C 형의 값을 받아들일 수 있습니다. 대조적으로, Type[C]로 어노테이트 된 변수는 클래스 자신인 값을 받아들일 수 있습니다 -- 구체적으로, C클래스 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 사실은 C의 모든 서브 클래스가 C와 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.

Type의 합법적인 매개 변수는 클래스, Any, 형 변수 및 이러한 형들의 공용체(union) 뿐 입니다. 예를 들면:

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

Type[Any]Type와 동등하며, 이는 다시 파이썬의 메타 클래스 계층 구조의 루트인 type과 동등합니다.

버전 3.5.2에 추가.

class typing.Iterable(Generic[T_co])

collections.abc.Iterable의 제네릭 버전.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

collections.abc.Iterator의 제네릭 버전.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

collections.abc.Reversible의 제네릭 버전.

class typing.SupportsInt

하나의 추상 메서드 __int__를 가진 ABC.

class typing.SupportsFloat

하나의 추상 메서드 __float__를 가진 ABC.

class typing.SupportsComplex

하나의 추상 메서드 __complex__를 가진 ABC.

class typing.SupportsBytes

하나의 추상 메서드 __bytes__를 가진 ABC.

class typing.SupportsIndex

하나의 추상 메서드 __index__를 가진 ABC.

버전 3.8에 추가.

class typing.SupportsAbs

반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드 __abs__를 가진 ABC.

class typing.SupportsRound

반환형이 공변적(covariant)인 하나의 추상 메서드 __round__를 가진 ABC.

class typing.Container(Generic[T_co])

collections.abc.Container의 제네릭 버전.

class typing.Hashable

collections.abc.Hashable에 대한 별칭

class typing.Sized

collections.abc.Sized에 대한 별칭

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

collections.abc.Collection의 제네릭 버전

버전 3.6.0에 추가.

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

collections.abc.Set의 제네릭 버전.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

collections.abc.MutableSet의 제네릭 버전.

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

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

collections.abc.MutableMapping의 제네릭 버전.

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

collections.abc.Sequence의 제네릭 버전.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

collections.abc.MutableSequence의 제네릭 버전.

class typing.ByteString(Sequence[int])

collections.abc.ByteString의 제네릭 버전.

이 형은 bytes, bytearraymemoryview 형을 나타냅니다.

이 형의 줄임 표현으로, bytes는 위에 언급된 모든 형의 인자를 어노테이트하는 데 사용될 수 있습니다.

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

collections.deque의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

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

list의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 SequenceIterable과 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]
class typing.Set(set, MutableSet[T])

builtins.set의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 AbstractSet과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.

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

builtins.frozenset의 제네릭 버전.

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

collections.abc.MappingView의 제네릭 버전.

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

collections.abc.KeysView의 제네릭 버전.

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

collections.abc.ItemsView의 제네릭 버전.

class typing.ValuesView(MappingView[VT_co])

collections.abc.ValuesView의 제네릭 버전.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

collections.abc.Awaitable의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

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

collections.abc.Coroutine의 제네릭 버전. 형 변수의 변화와 순서는 Generator의 것과 같습니다, 예를 들어:

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

버전 3.5.3에 추가.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

collections.abc.AsyncIterable의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

collections.abc.AsyncIterator의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

class typing.ContextManager(Generic[T_co])

contextlib.AbstractContextManager의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.0에 추가.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co])

contextlib.AbstractAsyncContextManager의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.2에 추가.

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

dict의 제네릭 버전. 반환형을 어노테이트하는 데 유용합니다. 인자를 어노테이트 하려면 Mapping과 같은 추상 컬렉션 형을 사용하는 것이 좋습니다.

이 형은 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

def count_words(text: str) -> Dict[str, int]:
    ...
class typing.DefaultDict(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])

collections.defaultdict의 제네릭 버전.

버전 3.5.2에 추가.

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

collections.OrderedDict의 제네릭 버전.

버전 3.7.2에 추가.

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

collections.Counter의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

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

collections.ChainMap의 제네릭 버전.

버전 3.5.4에 추가.

버전 3.6.1에 추가.

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 GeneratorSendType은 공변적(covariant)이거나 불변적(invariant)이 아니라 반변적(contravariant)으로 행동함에 유의하십시오.

flowdas

이에 대한 설명은 TypeVar에 붙인 주석을 참조하십시오.

제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면, SendTypeReturnTypeNone으로 설정하십시오:

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

또는, Iterable[YieldType]이나 Iterator[YieldType] 중 하나의 반환형을 갖는 것으로 제너레이터를 어노테이트 하십시오:

def infinite_stream(start: int) -> Iterator[int]:
    while True:
        yield start
        start += 1
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. Generator와 마찬가지로, SendType은 반변적(contravariant)으로 행동합니다.

제너레이터가 값을 일드(yield)하기만 하면, SendTypeNone으로 설정하십시오:

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

또는, AsyncIterable[YieldType]이나 AsyncIterator[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.

class typing.Text

Textstr의 별칭입니다. 파이썬 2 코드를 위한 상위 호환 경로를 제공하기 위해 제공됩니다: 파이썬 2에서, Textunicode의 별칭입니다.

Text를 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.

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

제네릭 형 IO[AnyStr]와 서브 클래스 TextIO(IO[str])BinaryIO(IO[bytes])open()에 의해 반환되는 것과 같은 I/O 스트림 형을 나타냅니다.

class typing.Pattern
class typing.Match

이 형 에일리어스는 re.compile()re.match()의 반환형에 해당합니다. 이러한 형(및 해당 함수)은 AnyStr로 제네릭하며 Pattern[str], Pattern[bytes], Match[str] 또는 Match[bytes]로 써서 구체적으로 만들 수 있습니다.

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 어트리뷰트를 폐지하고, 같은 정보를 가지는 더 표준적인 __annotations__ 어트리뷰트로 대체했습니다.

버전 3.8에서 변경: _field_types__annotations__ 어트리뷰트는 이제 OrderedDict 인스턴스가 아닌 일반 딕셔너리입니다.

class typing.TypedDict(dict)

간단한 형 지정된(typed) 이름 공간. 실행 시간에 일반 dict와 동등합니다.

TypedDict는 모든 인스턴스가 각 키가 일관된 형의 값에 연관되는, 특정한 키 집합을 갖도록 기대되는 딕셔너리 형을 만듭니다. 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__Point2D.__total__을 통해 액세스할 수 있습니다. PEP 526을 지원하지 않는 이전 버전의 파이썬에서 이 기능을 사용하도록 하기 위해, TypedDict는 두 개의 추가 문법 형식을 지원합니다:

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

추가 예제와 형 검사기에서 TypedDict를 사용하는 자세한 규칙은 PEP 589를 참조하십시오.

버전 3.8에 추가.

class typing.ForwardRef

문자열 전방 참조의 내부 typing 표현에 사용되는 클래스. 예를 들어, List["SomeClass"]는 묵시적으로 List[ForwardRef("SomeClass")]로 변환됩니다. 이 클래스는 사용자가 인스턴스 화해서는 안 되지만, 인트로스팩션 도구에서 사용할 수 있습니다.

typing.NewType(typ)

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.

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

함수, 메서드, 모듈 또는 클래스 객체에 대한 형 힌트가 포함된 딕셔너리를 반환합니다.

이것은 종종 obj.__annotations__와 같습니다. 또한, 문자열 리터럴로 인코딩된 전방 참조는 globalslocals 이름 공간에서 이를 평가하여 처리됩니다. 필요하면, 기본값이 None으로 설정되면 함수와 메서드 어노테이션에 Optional[t]가 추가됩니다. 클래스 C에 대해, C.__mro__의 역순으로 모든 __annotations__를 병합하여 만든 딕셔너리를 반환합니다.

typing.get_origin(tp)
typing.get_args(tp)

제네릭 형과 특수 typing 형식에 대한 기본적인 인트로스펙션을 제공합니다.

X[Y, Z, ...] 형식의 typing 객체의 경우, 이 함수는 X(Y, Z, ...)를 반환합니다. X가 내장이나 collections 클래스의 제네릭 에일리어스인 경우, 원래 클래스로 정규화됩니다. 지원되지 않는 객체의 경우 각각 None()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.

@typing.overload

@overload 데코레이터는 여러 가지 다양한 인자형의 조합을 지원하는 함수와 메서드를 기술할 수 있도록 합니다. @overload로 데코레이트 된 일련의 정의에는 (같은 함수/메서드에 대해) 정확히 하나의 @overload로 데코레이트 되지 않은 정의가 뒤따라야 합니다. @overload로 데코레이트 된 정의는 @overload로 데코레이트 되지 않은 정의에 의해 덮어 쓰이기 때문에 형 검사기만을 위한 것입니다. 후자는 실행 시간에 사용되지만, 형 검사기에서는 무시되어야 합니다. 실행 시간에, @overload로 데코레이트 된 함수를 직접 호출하면 NotImplementedError 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.

@typing.runtime_checkable

프로토콜 클래스를 실행 시간 프로토콜로 표시합니다.

이러한 프로토콜은 isinstance()issubclass()와 함께 사용할 수 있습니다. 이것은 비 프로토콜 클래스에 적용될 때 TypeError를 발생시킵니다. 이것은 collections.abc에 있는 Iterable처럼 "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)

경고: 이것은 필요한 메서드의 존재만 검사할 뿐, 그것들의 형 서명은 검사하지 않습니다!

버전 3.8에 추가.

typing.Any

제한되지 않는 형을 나타내는 특수형.

  • 모든 형은 Any와 호환됩니다.

  • Any는 모든 형과 호환됩니다.

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.

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]Union[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]Union[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 관계없이 Optional을 사용하는 것이 적합합니다. 예를 들면:

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

튜플 형; Tuple[X, Y]는 첫 번째 항목의 형이 X이고 두 번째 항목의 형이 Y인 두 항목의 튜플 형입니다. 빈 튜플의 형은 Tuple[()]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, ...]. 단순한 TupleTuple[Any, ...]와 동등하고, 이는 다시 tuple과 동등합니다.

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 취하고 ReturnType을 반환하는 콜러블에 형 힌트를 주는 데 사용할 수 있습니다. 단순한 CallableCallable[..., Any]와 동등하며, 이는 다시 collections.abc.Callable과 동등합니다.

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 값이 Literal[...]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

ClassVar는 형만 받아들이며 더는 서브 스크립트 할 수 없습니다.

ClassVar는 클래스 자체가 아니므로, isinstance()issubclass()와 함께 사용하면 안 됩니다. ClassVar는 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.AnyStr

AnyStrAnyStr = 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
typing.TYPE_CHECKING

제삼자 정적 형 검사기에 의해 True로 설정될 것으로 가정되는 특수 상수. 실행 시간에는 False입니다. 용법:

if TYPE_CHECKING:
    import expensive_mod

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

첫 번째 어노테이션이 따옴표로 묶였음에 유의하십시오, "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.

버전 3.5.2에 추가.