python类型提示仅用于静态分析，不改变运行时行为；需配合mypy等工具并配置严格选项（如--strict、--disallow-untyped-defs）才能有效捕获类型错误。
Python 类型提示不是类型检查，别指望它阻止运行时错误
加了 def foo(x: int) -> str: 不代表传个字符串进去就会报错——Python 解释器完全忽略这些提示。它们只对静态分析工具（比如 mypy、pyright）有效，且必须额外运行才能发现问题。
常见错误现象：改完函数签名加了类型，本地跑通就以为“类型安全”了，结果上线后 TypeError 照样炸；或者误以为 IDE 的红色波浪线 = 运行时保障，其实只是编辑器调用了某个 LSP 服务在后台跑了一次 mypy。
- 类型提示本身不改变运行时行为，
isinstance(x, int)和x: int是两回事 - 想真正拦截错误，得在 CI 里加
mypy --strict，而不是只靠编辑器提示 -
Any、Union、Optional写法差异大，但都逃不过运行时“不校验”的事实
mypy 默认不检查函数体内部，容易漏掉隐式类型错误
mypy 默认只校验函数签名和顶层赋值，对函数体内变量推导很保守。比如一个返回 List[Dict] 的函数，如果中间用了 result.append({})，mypy 可能不会报错，哪怕后续代码假定 result[0]["name"] 一定存在。
使用场景：写 API 响应构造逻辑、数据清洗流水线这类强结构依赖的代码时，这种“默认宽松”会掩盖深层类型不匹配。
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- 启用
--disallow-untyped-defs强制所有函数标注，避免“签名有、实现没”的断层 -
--disallow-any-expr能揪出json.loads(...)这类返回Any的危险调用 - 注意
Dict和dict区别：Dict[str, int]是泛型类型，dict是运行时类型，mypy 对后者几乎不校验键值类型
typing.Union 与 |（PEP 604）混用会导致 mypy 版本兼容问题
Python 3.10+ 支持 int | str 写法，看着清爽，但旧版 mypy（如 0.991 之前）不认识，直接报错 SyntaxError: invalid syntax；而新版 mypy 对老写法 Union[int, str] 兼容没问题。
性能影响几乎没有，但团队协作时，有人用新语法、CI 用旧 mypy，就会卡在 lint 阶段。
- 统一团队 mypy 版本，推荐锁死
mypy==1.10.0（支持 PEP 604 且稳定） - 若需兼容 Python Union，别为了“简洁”引入运行环境限制
-
Optional[T]等价于T | None，但前者在旧 Python + 旧 mypy 组合下更稳
dataclass + type hint 容易忽略字段默认值的类型推导陷阱
写 @dataclass 时，如果字段带默认值但没写类型，比如 name = "unknown"，mypy 会把它推成 str；但如果默认值是 None，它可能推成 Any 或者直接报错，取决于是否启用了 --disallow-untyped-fields。
容易踩的坑：字段声明为 items: List[str] = field(default_factory=list) 没问题，但写成 items = field(default_factory=list) 就会让 mypy 认为 items 是 Any，后续调用 items.append(123) 就不会被拦住。
- 所有
@dataclass字段必须显式标注类型，哪怕只是items: list = field(default_factory=list) -
default_factory的返回类型必须和字段类型一致，否则 mypy 无法验证初始化逻辑 - 用
InitVar标记构造参数但不存为字段时，也要写类型，否则构造调用处的类型检查会失效
