typing.Literal 本身不做运行时校验，因其仅为静态类型提示工具，Python 解释器在运行时不解析或验证它；需手动实现校验逻辑，推荐用 get_args 提取字面量并比对，注意联合类型和版本兼容性。

为什么 typing.Literal 本身不做运行时校验

typing.Literal 是纯类型提示工具，只在静态检查（如 mypy）或 IDE 中起作用，Python 解释器在运行时不读取、不验证它。你写 def f(x: Literal["a", "b"]) -> None:，传入 "c" 完全不会报错——这没问题，也符合 Python 的设计哲学。但如果你**确实需要运行时约束**（比如配置解析、API 参数强校验），就得自己补上逻辑。

手动实现 Literal 运行时校验的三种方式

核心思路：拿到类型注解里的字面量值，再比对实际参数。关键难点在于**如何从 get_type_hints 或 inspect.signature 中安全提取 Literal 的参数**，因为不同 Python 版本（3.8–3.12）对 Literal 的内部表示略有差异。

• 用 typing.get_args(t) 提取字面量元组（推荐）：对 Literal["a", 1, True] 返回 ("a", 1, True)，兼容所有支持 Literal 的版本
• 避免直接访问 t.__args__：在某些旧版 typing_extensions 中可能为空或结构不一致
• 注意嵌套场景：如 Literal["x"] | int（联合类型）需先拆解，get_args 对联合类型返回所有分支，要过滤出 Literal 子项

简单示例：

from typing import Literal, get_args
def validate_literal(value, literal_type):
if hasattr(literal_type, "origin") and literal_type.origin is Literal:
allowed = get_args(literal_type)
if value not in allowed:
raise ValueError(f"Expected {literal_type}, got {repr(value)}")
return value
使用
validate_literal("red", Literal["red", "green", "blue"])  # OK
validate_literal("yellow", Literal["red", "green", "blue"])  # ValueError

在函数装饰器中自动校验 Literal 参数

把校验逻辑注入调用链，避免每个函数都手写 validate_literal。重点是：用 inspect.signature 获取参数注解，对每个带 Literal 注解的形参，在 *args/**kwargs 中定位值并校验。

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• 必须处理位置参数和关键字参数两种传入方式，不能只看 **kwargs
• 对有默认值的 Literal 参数，校验只在显式传入时触发（否则会误判未传参为非法）
• 使用 typing.is_typeddict 等辅助判断类型是否为 Literal 不可靠，应统一用 hasattr(t, "__origin__") and t.__origin__ is Literal
• 性能影响小，但高频调用函数建议加缓存（如 lru_cache 缓存签名解析结果）

最小可用装饰器骨架：

from functools import wraps
from inspect import signature, Parameter
from typing import Literal, get_args
def literal_check(func):
sig = signature(func)
literal_params = {}
for name, param in sig.parameters.items():
if param.annotation is not Parameter.empty:
ann = param.annotation
if hasattr(ann, "origin") and ann.origin is Literal:
literal_params[name] = get_args(ann)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
    bound = sig.bind(*args, **kwargs)
    bound.apply_defaults()
    for name, allowed in literal_params.items():
        val = bound.arguments[name]
        if val not in allowed:
            raise ValueError(f"Argument {name}={repr(val)} not in {allowed}")
    return func(*args, **kwargs)
return wrapper
容易被忽略的边界情况
真实项目里踩坑最多的地方不在主逻辑，而在这些细节：


Literal[None] 和 Literal[0]：它们是合法字面量，但 0 in (0,) 为真，None in (None,) 也为真——看似没问题，但要注意 is vs ==；get_args 返回的是原值，校验用 in 即可，无需特殊处理
字符串大小写敏感：Literal["A"] 和传入 "a" 明确不等，但若业务需要忽略大小写，得额外包装逻辑，Literal 本身不提供这种语义
运行时动态构造 Literal 类型（如 Literal[*my_list]）：Python 3.12+ 支持，但 get_args 仍能正确返回展开后的元组，无需特殊适配
与 Union / | 混用：例如 str | Literal["auto"]，此时 __origin__ 是 types.UnionType（3.10+）或 Union，需递归检查每个分支是否为 Literal


最常漏掉的是联合类型中的 Literal 分支——校验器只扫一层注解，遇到 | 就停住，导致字面量约束静默失效。