一、類型注解的核心價值
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代碼可讀性：明確函數輸入輸出類型
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靜態檢查：配合mypy提前發現類型錯誤
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IDE支持：提升代碼補全和重構能力
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文檔替代：類型即文檔的現代編程理念
二、基礎語法規范
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、高級類型應用
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復合類型：使用typing模塊
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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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類型別名：
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、工程最佳實踐
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漸進式注解：從核心模塊開始
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嚴格模式配置：
[mypy] disallow_untyped_defs = True warn_return_any = True -
類型存根文件(.pyi)的使用
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與Pydantic的結合：數據驗證場景
五、常見問題解決方案
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循環引用問題：使用字符串字面量
def process_user(user: 'User') -> None: ... -
動態類型處理：TypeDict和Protocol
