Указание типа переменной в Python: подробное руководство с примерами кода

Расширенные примеры аннотаций типов

1. Аннотация декоратора с помощью ParamSpec и TypeVar

Для сохранения сигнатуры декорируемой функции используется ParamSpec (Python 3.10+) или Callable с TypeVar.

from typing import Callable, ParamSpec, TypeVar

P = ParamSpec('P')
R = TypeVar('R')

def log_call(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]:
    def wrapper(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
        print(f"Вызов {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@log_call
def greet(name: str, greeting: str = "Привет") -> str:
    return f"{greeting}, {name}!"

# Результат: при запуске greet("Иван") будет выведено "Вызов greet"

Пояснение: ParamSpec позволяет передать параметры декорируемой функции в обёртку без потери типов. Без этого анализатор не смог бы правильно вывести типы аргументов возвращаемого объекта.

2. Аннотация словаря с фиксированной структурой (TypedDict)

Позволяет задать ожидаемые ключи и их типы для словарей, работающих как структуры данных.

from typing import TypedDict

class Person(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str | None  # Python 3.10+

def process_person(data: Person) -> None:
    print(f"{data['name']} ({data['age']})")

# При вызове process_person({"name": "Ольга", "age": 30, "email": None}) код выполнится без ошибок

Пояснение: TypedDict проверяет наличие ключей и их типы. Это альтернатива датаклассам, когда нужен только словарь с фиксированной структурой.

3. Аннотация генератора и использование Iterator / Generator

Для функций-генераторов можно указать типы выдаваемых значений, возвращаемого значения и типы, передаваемые через send().

from typing import Generator, Iterator

def count_up_to(n: int) -> Generator[int, None, str]:
    # Generator[YieldType, SendType, ReturnType]
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1
    return "Готово"

def square_elements(it: Iterator[int]) -> Iterator[int]:
    for x in it:
        yield x * x

for val in square_elements(count_up_to(5)):
    print(val, end=' ')

0 1 4 9 16

Пояснение: Generator с тремя параметрами - наиболее точное описание. Если нужно только чтение, достаточно Iterator[YieldType].

4. Использование Protocol для структурной типизации (утиная типизация)

Позволяет определить, что объект должен иметь определённые методы/атрибуты, без наследования.

from typing import Protocol

class Drawable(Protocol):
    def draw(self) -> None: ...

class Circle:
    def draw(self) -> None:
        print("Рисуем круг")

class Square:
    def draw(self) -> None:
        print("Рисуем квадрат")

def render(obj: Drawable) -> None:
    obj.draw()

render(Circle())  # OK
render(Square())  # OK

Рисуем круг
Рисуем квадрат

Пояснение: Protocol позволяет описывать интерфейсы без жёсткой привязки к иерархии классов. Это удобно для библиотек, работающих с разными объектами, если они имеют нужные методы.