Использование typing для строковых типов данных

Расширенные примеры использования строковых аннотаций

Пример 1. Комбинация Literal с NewType для конечного набора идентификаторов

from typing import Literal, NewType

Status = NewType('Status', Literal['active', 'inactive', 'pending'])
def set_status(s: Status) -> None:
    print(f'Статус изменён на {s}')

# Правильное использование
set_status(Status('active'))
# Ошибка при проверке типов (STATIC): set_status('active') - str, не Status

Вывод: Статус изменён на active

Пояснение: Создаётся псевдоним, который во время выполнения ведёт себя как строка, но статический анализатор разрешает только строки из указанного набора. При этом нужно явно «оборачивать» значение вызовом Status(...).

Пример 2. Аннотация строки с проверкой длины через Annotated и Pydantic

from typing import Annotated
from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    username: Annotated[str, Field(min_length=3, max_length=20)]
    email: Annotated[str, Field(pattern=r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$')]

user = User(username='jo', email='invalid')  # Вызовет ошибку валидации

Вывод:
ValidationError: 2 validation errors for User
username
  String should have at least 3 characters [type=string_too_short, ...]
email
  String should match pattern '^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$' [type=string_pattern_mismatch, ...]

Пояснение: Используется Annotated с метаданными из Pydantic, которые интерпретируются во время выполнения. Это даёт и статическую аннотацию, и runtime-валидацию.

Пример 3. Переменная типа TypeVar, ограниченная строкой

from typing import TypeVar, Generic

S = TypeVar('S', bound=str)

class Container(Generic[S]):
    def __init__(self, value: S) -> None:
        self.value = value

c = Container('hello')  # S = str
# c = Container(123)  # Ошибка: int не является str

Вывод: (код выполняется без ошибок, но статический анализатор выдаст предупреждение на второй строке)

Пояснение: TypeVar с параметром bound=str ограничивает возможные типы только строками или их подклассами. Это полезно для создания обобщённых классов или функций, работающих со строками.

Пример 4. Использование typing.Pattern с несколькими флагами

import re
from typing import Pattern

pattern: Pattern[str] = re.compile(r'^\d+$', re.IGNORECASE | re.UNICODE)
def is_digit_only(text: str) -> bool:
    return bool(pattern.match(text))

print(is_digit_only('123'))   # True
print(is_digit_only('abc'))   # False

True
False

Пояснение: Аннотация Pattern[str] подходит для скомпилированного регулярного выражения, работающего со строками Unicode. Передача re.IGNORECASE не влияет на результат, так как цифры не имеют регистра, но демонстрирует допустимость флагов.

Пример 5. Сравнение Text и str в коде, совместимом с Python 2 и 3

# Python 2/3 совместимый код (устаревший)
from typing import Text

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

# Современный Python:
def concat_new(a: str, b: str) -> str:
    return a + b

print(concat('Hello', ' World'))  # 'Hello World'
print(concat_new('Hello', ' World'))  # 'Hello World'

Hello World
Hello World

Пояснение: Разница проявляется только в Python 2, где Text соответствует unicode, а str - байтам. В Python 3 оба работают одинаково, но Text считается устаревшим, как упоминалось ранее.

Пример 6. Ошибочное импортирование несуществующего String

# from typing import String  # ImportError: cannot import name 'String' from 'typing'
# Правильный вариант:
from typing import Text  # (устаревший) или просто использовать str

Ошибка импорта при использовании String

Решение: В модуле typing нет типа с именем String. Всегда используйте встроенный str или, для обратной совместимости, typing.Text, но лучше обновить код.