泛型是接口契约的显性化表达，核心价值在于将隐含类型关系写入接口以提升类型安全与开发体验。它在类型检查阶段生效、运行时擦除，需正确使用typevar并显式标注实例类型，避免失效或误用。
泛型不是装饰，是接口契约的显性化表达
在真实工程项目里，泛型最直接的价值不是“看起来更专业”，而是把隐含的类型关系写进接口——让 get() 返回什么、push() 接受什么，IDE 和 mypy 能一眼看懂，而不是靠人肉猜或翻文档。
常见错误现象：Box 类不带泛型时，box.get() + 1 在编辑器里毫无报错提示，运行才崩；加了 TypeVar 后，同一行立刻标红，提示 “str + int not supported”。
- 使用场景：容器类（
Stack[T]、Result[T]）、工具函数（first_item(items: List[T]) -> T）、API 响应封装（ApiResponse[User]） - 不做泛型的代价：调用方必须反复查源码确认返回类型，重构时不敢动函数签名，因为不知道谁依赖了它的隐式返回类型
- 性能无影响：泛型只在类型检查阶段起作用，运行时完全擦除，和
list或dict本身无关
TypeVar 怎么定义才算真正生效
只写 T = TypeVar('T') 是不够的——它必须出现在至少一个参数和返回值中，且不能被“绕过”。否则 mypy 会当成 Any 处理，失去约束力。
典型失效写法：def process(x: T) -> None: —— 返回值没用 T，mypy 不推导输入类型，也无法校验调用一致性。
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- 正确模式：输入用
T，输出也用T（如identity(value: T) -> T），或输入用List[T]、输出用T（如first(items: List[T]) -> T） - 边界控制很重要：需要数值运算？用
Number = TypeVar('Number', bound=Union[int, float])；只允许数据类？加bound=BaseModel（Pydantic 场景） - 避免
constraints过度收紧：比如TypeVar('T', int, str)看似安全，但一旦要支持float就得改所有调用点，反而降低复用性
泛型类实例化时漏写类型参数，mypy 可能不报错但已失效
这是工程中最隐蔽的坑：stack = Stack() 看似合法，实际 mypy 默认当 Stack[Any] 处理，后续 stack.push("hello") 和 stack.pop() 返回 Any，类型链彻底断裂。
错误现象：单元测试跑通，mypy 零报错，但 IDE 补全失效，stack.pop().upper() 没提示，上线后才发现字符串方法调用失败。
- 强制显式标注：定义类时继承
Generic[T]，实例化必须写Stack[int]()或Stack[str]() - CI 中加严格模式：
mypy --disallow-any-generics可捕获未标注泛型实例 - PyCharm/VSCode 需开启 “Type checking for Python” 并配置
mypy插件，否则只依赖语法高亮，不触发泛型推导
和 Union、Optional 混用时，泛型优先级容易误判
泛型变量 T 和联合类型不是同一层概念。写 def parse(data: Union[str, bytes]) -> T 是错的——T 没法从 Union 里自动解包，mypy 会警告 “Cannot infer type variable T”。
真实需求往往是：输入是 str 或 bytes，输出对应转成 int 或 dict，这时该用重载（@overload）或拆成两个函数，而不是硬套 TypeVar。
- 泛型适合“同构映射”：输入类型决定输出类型（
List[T] → T，Callable[[T], T]） -
Union/Optional适合“异构分支”：同一函数处理多种不相关类型，返回类型需分别声明 - 别为了“看起来统一”强行泛型化：比如
ConfigLoader[T]本意是加载 JSON/YAML，但T实际是dict或list，不如直接用Dict[str, Any]+ 文档说明更清晰
泛型真正的复杂点不在语法，而在设计时要不要把类型关系暴露出去——暴露太多，调用方负担重；暴露太少，类型检查形同虚设。工程里最常被忽略的，是没想清楚「这个 T 到底由谁决定」：是调用方指定？还是内部逻辑推导？还是根本不需要保持一致？问清这个问题，比记住 Generic 写法重要得多。
