一、类型注解的核心价值
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代码可读性：明确函数输入输出类型
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静态检查：配合mypy提前发现类型错误
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IDE支持：提升代码补全和重构能力
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文档替代：类型即文档的现代编程理念
二、基础语法规范
def greet(name: str, times: int = 1) -> str:return "\n".join([f"Hello {name}"] * times)class User:def __init__(self, uid: int, name: str) -> None:self.uid = uidself.name = name三、高级类型应用
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复合类型：使用typing模块
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List[str], Dict[str, int]
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Optional[str] = Union[str, None]
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Callable[[int, str], bool]
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类型别名：
UserID = NewType('UserID', int) Coordinates = Tuple[float, float] -
泛型支持：
T = TypeVar('T') class Stack(Generic[T]):def push(self, item: T) -> None: ...def pop(self) -> T: ...
四、工程最佳实践
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渐进式注解：从核心模块开始
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严格模式配置：
[mypy] disallow_untyped_defs = True warn_return_any = True -
类型存根文件(.pyi)的使用
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与Pydantic的结合：数据验证场景
五、常见问题解决方案
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循环引用问题：使用字符串字面量
def process_user(user: 'User') -> None: ... -
动态类型处理：TypeDict和Protocol
