本文主要介绍Python中类型标注的作用，以及最常用的类型标注应该怎么写。
由于Python属于动态类型语言，所以只有在运行代码的时候才能够知道变量类型，而这往往会让我们在调用其他人的代码，或者自己很久以前（昨天）写的代码时传入错误的变量类型，导致bug产生。
所以在Python3.5的时候开始引入了类型标注（Type Hint），让我们能够显式地标注变量类型。
类型标注的优点
下面就是一个简单的带有类型标注的函数：
进行类型标注之后，有什么优点呢？
- 函数的可读性会增强。
- 使用这个函数时，IDE会显示这个函数的输入参数跟输出值是什么类型。
- 能帮我们解决一些由类型导致的逻辑问题，不用运行代码时就能够对代码进行分析。
静态分析工具mypy
不用运行代码时就能够对代码进行分析的工具，我们称为静态分析工具，这里介绍的是mypy。
要使用mypy之前，需要先通过pip进行安装：
pip install mypy
安装好之后有以下两种使用方法。
方法一 在命令行中输入命令对文件进行检查
mypy example.py
方法二 在vscode中直接启用mypy检查
打开“settings.json”文件，增加下面这行设置：
"python.linting.mypyEnabled": true,
修改完之后再返回代码编辑，可以发现直接在编辑过程中就能显示错误了：
自定义数据类型的类型标注
Python的内置数据类型都是可以拿来做类型标注的，例入int、float、list等等。
这里不做赘述，主要介绍自定义数据类型应该如何处理。
可以看到，在第9行函数的输入是类本身的时候是会报错的，而第10行的时候函数的输入类的实例化对象是没有任何问题的。
下面再介绍一种特殊情况，就是在类的方法里面需要用到这个类的类型的时候，但是这个类在写这个方法时还没有被定义，也就是遇到了“先有鸡还是先有蛋”的问题，这样写是会报错的：
这种情况下可以在Node加上双引号，把他变成String，就能解决循环依赖的问题：
列表类型标注
在很多场景下，我们不仅要求参数类型是list，还要求list内的对象是int类型，那么可以这样写：
from typing import List
def my_sum(lst: List[int]) -> int:
total = 0
for i in lst:
total += i
return total
对于Python3.9及更新版本，可以这样写：
def my_sum(lst: list[int]) -> int:
total = 0
for i in lst:
total += i
return total
在实际使用中，我们可能会允许一个参数可以是list或者tuple，那么我们可以引入更抽象的Sequence：
可以看到，Sequence不仅支持list和tuple，还支持byte和range。
字典类型标注
由于dict是有key和value的，因此需要同时对两者进行类型注解，中间用,隔开：
允许多种数据类型的标注
在很多情况下，我们允许一个参数传入int/None多种数据类型，那么可以这样表示：
而在Python3.10之后也可以简写为：
由于参数允许None是很常见的，所以Python也提供了Optional，默认是包含None类型的，这样写起来更简洁：
也就是说，以上这3种写法都是等价的（注意第二种写法仅在Python3.10之后支持）。
小结
本文是对Python类型标注的一个基础用法进行简单讲解，看完之后就可以尝试着在我们的Python项目中增加类型标注了。
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