類型注解是python中一種為變量、函數參數及返回值添加類型信息的技術，它提升代碼可讀性和維護性。例如，函數greet(name: str) -> str指定參數和返回值應為字符串。變量如age: int = 25也可加注解。對于函數，即使有默認參數也應加類型，無返回值用none，不確定類型可用any但建議少用。使用typing模塊的optional、list、dict、union和callable等工具可實現更復雜的類型提示，分別用于表示可能none、集合元素類型、多類型可能及回調函數類型。類型注解的好處包括ide更智能、減少bug、促進團隊協作及提供文檔作用，在大型項目中尤為有價值。
python 的類型注解不是強制性的，但它能讓你的代碼更清晰、更容易維護。尤其在大型項目中，合理使用類型提示可以提升可讀性、減少 bug，并幫助 IDE 提供更好的自動補全和錯誤檢查。
什么是類型注解？
類型注解（Type Annotation）是 Python 3.5 引入的一個特性，它允許你在變量、函數參數和返回值上加上類型信息。這些信息不會影響程序運行，但對閱讀代碼、靜態分析工具（比如 mypy）以及 IDE 來說非常有用。
舉個例子：
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def greet(name: str) -> str: return "Hello, " + name
這里 name: str 表示參數期望是一個字符串，-> str 表示返回值也應該是字符串。
如何給變量加類型注解？
變量的類型注解寫法很簡單，就是在變量名后面加冒號和類型：
age: int = 25 name: str = "Alice"
你也可以只加注解不賦值：
count: int
這種寫法適合做接口定義或者延遲賦值的情況。
注意：如果變量的值會被多次改變，盡量選擇通用性強的類型，比如 Union[int, Float] 或者直接用 float，避免頻繁轉換時出錯。
函數中的類型提示怎么寫？
函數是最常見的使用場景之一。除了基本的參數和返回類型，還有一些實用技巧：
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默認參數也要加類型
def log(message: str, level: int = 1) -> None: ...
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沒有返回值就用 None
def print_hello() -> None: print("Hello") -
不確定類型可以用 Any，但盡量少用
from typing import Any def process(data: Any) -> Any: return data
建議：優先使用具體的類型或聯合類型（如 Union[str, int]），而不是 Any，這樣可以更好地發揮類型系統的價值。
使用常用類型工具讓注解更靈活
Python 的 typing 模塊提供了一些工具來處理更復雜的類型情況：
1. Optional：表示可能是 None
from typing import Optional def find_user(user_id: int) -> Optional[dict]: ...
這個函數可能返回一個字典，也可能返回 None。
2. List 和 Dict：指定集合里的元素類型
from typing import List, Dict def get_users() -> List[Dict[str, any]]: ...
說明返回的是一個由字典組成的列表。
3. Union：表示多個可能的類型
from typing import Union def parse_input(value: str) -> Union[int, float, str]: ...
4. Callable：用于回調函數類型
from typing import Callable def apply(func: Callable[[int], int], x: int) -> int: return func(x)
這些工具能讓你的類型提示更精確，也能幫助發現潛在的問題。
類型注解的實際好處
- IDE 更聰明了：pycharm、VS Code 等編輯器可以根據類型提示給出更準確的自動補全。
- 減少 bug：比如傳錯了參數類型，mypy 可以提前報錯。
- 團隊協作更順暢：新成員看代碼時更容易理解函數意圖。
- 文檔更清晰：類型信息本身就是一種輕量級文檔。
當然，如果你只是寫個小腳本，類型注解也不是必須的。但在多人協作或長期維護的項目中，它的價值非常明顯。
基本上就這些，寫起來不復雜但容易忽略細節。剛開始可以先從函數入手，慢慢再擴展到整個項目。
