第一次接触 java 时是无比震惊的，修改大几百行代码，编译通过直接发布至预发部署后，竟运行的无比丝滑。静态类型的绝对优势，对我的 TDD 价值观都带来了极大的冲击。

万幸 Python 虽然是动态类型语言，但经过多年的发展，类型注解已逐步成熟。刚好十月底 Python 3.11.0 发布，让我们一起看看又引入了哪些新特性呢？

TOC:

PEP 673: Self type

痛点：15 行 set_scale 方法返回基类 Shape，若继续调用 16 行 set_radius 方法，会导致静态类型检查器报错：提示找不到该方法。

from __future__ import annotations

class Shape:
    def set_scale(self, scale: float) -> Shape:
        self.scale = scale
        return self

Shape().set_scale(0.5)  # => Shape

class Circle(Shape):
    def set_radius(self, r: float) -> Circle:
        self.radius = r
        return self

Circle().set_scale(0.5)  # *Shape*, not Circle
Circle().set_scale(0.5).set_radius(2.7)
# => Error: Shape has no attribute set_radius

解法：引入 Self 关键字规避该问题。

from __future__ import annotations
from typing import Self

class Shape:
    def set_scale(self, scale: float) -> Self:
        self.scale = scale
        return self

class Circle(Shape):
    def set_radius(self, radius: float) -> Self:
        self.radius = radius
        return self

PEP 646: Variadic Generics

痛点：虽然入参已提示为 Array 类型（任意维度），但需进一步明确类型为 Array[int] or Array[int, str, float]

def add_dimension(arrar: Array): ...

解法：新引入 TypeVarTuple 关键字代表可变长度的一坨类型（number of types），并支持使用 * 关键字展开。

from __future__ import annotations
from typing import Generic, TypeVar, TypeVarTuple, reveal_type

T = TypeVar("T")
Ts = TypeVarTuple("Ts")
  
class Array(Generic[*Ts]):
    def multiple(self, x: int) -> Array[*Ts]: ...
    def add_dimension(self, x: T) -> Array[*Ts, T]: ...

a: Array[float, int, str] = Array()
reveal_type(a.multiple(2)) # Array[float, int, str]
reveal_type(a.add_dimension(2)) # Array[float, int, str, int]

PEP 675: Arbitrary Literal String Type

痛点：如何规避 sql 注入等问题（特别是 f-string）。

仅通过文档提示用户是远远不够的，有没有可能直接在静态检查中显性提示用户？（#6）

def run_query(sql: str, *params: object) -> ...:
    ...
  
def caller(name: str):
    # ⚠️存在注入风险，无警告提示
    run_query(f"SELECT * from users where id = {name}")
    # ✅无注入风险
    run_query("SELECT * from users where id = %s", name)

解法：新引入 LiteralString 关键字，代表仅接受文字字符串类型，实现静态的注入风险异常提示（#8）

from typing import LiteralString
  
def run_query(sql: LiteralString, *params: object) -> ...:
    ...
  
def caller(name: str):
    # ✅异常提示："str" is incompatible with "LiteralString"
    run_query(f"SELECT * from users where id = {name}")

caller("user123; DROP TABLE users")

PEP 655: Marking individual TypedDict items as required or potentially missing

针对 PEP 589 引入的 TypedDict，新增 Required & NotRequired 关键字。

如下若属性 year 标记为必填，静态检查则会直接报错。

from typing import Required, TypedDict
  
class Movie(TypedDict):
    title: str
    year: Required[int]
  
movie: Movie = {"title": "Blade Runner"} 
    # "year" is required in "Movie"

PEP 681: Data Class Transforms

痛点：第三方库的数据类(例如 Django 中的 ORM model、attr 库等)，各自提供类似 @dataclass 的语法，但静态类型解析器不可能一一适配。

import attr

@attr.s(frozen=True)
class Coordinates:
    x: int
    y: int

解法：引入了 dataclass_transform 提供统一的“协议标准”后，自动“合成”对应的类型注解，让静态类型检查器将第三方库的数据类当作 dataclass 一样统一处理，包含：

  1. 自动合成 __init__ 方法
  2. 自动合成 __eq__, __ne__, __lt__ 等魔法方法（可选）
  3. 支持 frozen 选项的静态解析，字段是否不可变
  4. 支持 field specifiers，e.g. 字段是否提供了默认值

举个例子：

from typing import dataclass_transform

@dataclass_transform()
class ModelBase:
    ...

class CustomerModel(ModelBase, frozen=True):
    id: int
    name: str

c = CustomerModel()
    # ERROR: Arguments missing for parameters "id", "name"
c.name = "foo"
    # ERROR: Cannot assign member "name" for type "CustomerModel"
    #          "CustomerModel" is frozen

题外话