mypy 无法自动推断空初始化的泛型容器（如 `counter()`）的具体类型，必须显式提供类型注解（如 `counter[str]`）或通过带数据的初始化触发类型推导。
在静态类型检查中，collections.Counter 是一个泛型类，其键和值类型需明确——例如 Counter[str] 表示字符串为键、整数为值的计数器。然而，当以无参方式初始化（Counter()）时，mypy 无法从上下文推断元素类型，因此会报错：
from collections import Counter C = Counter() # ❌ mypy 错误：Need type annotation for "C" [var-annotated]
这是因为 Python 运行时的 Counter() 构造函数不携带类型信息，而 mypy 的类型推导依赖于字面量、参数类型或显式注解，而非运行时行为。
✅ 正确做法有两种：
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显式类型注解（推荐）：
在变量声明时指定泛型参数，清晰且健壮：from collections import Counter C: Counter[str] = Counter() # ✅ 推导成功：C 是 Counter[str]
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带初始数据的构造（隐式推导）：
利用传入的可迭代对象让 mypy 自动推导类型：from collections import Counter C = Counter(["a", "b", "a"]) # ✅ 推导为 Counter[str] D = Counter([1, 2, 2]) # ✅ 推导为 Counter[int]
⚠️ 注意事项：
- Counter[str]() 和 Counter() 在运行时完全等价，但前者为 mypy 提供了必需的静态类型线索；
- 不要写 C: Counter = Counter() —— 缺少泛型参数会被 mypy 视为不完整类型（Counter[Any]），削弱类型安全性；
- 类似规则适用于其他泛型容器，如 list, dict, set, defaultdict 等（详见 mypy 官方文档：Types of empty collections）。
总结：类型安全 ≠ 完全自动化。对空泛型容器，主动标注是必要且低成本的最佳实践——它既满足 mypy 检查，也提升代码可读性与维护性。
