Использовали ли type checkers в Python

Что проверяют

Пишете ли вы типизированный Python осознанно и понимаете ли, что проверка типов происходит до запуска, а не во время выполнения. Следом спрашивают, как вы внедряли проверку в существующий проект без аннотаций и чем mypy отличается от pydantic.

Как отвечать

Если использовали, расскажите конкретно: какой инструмент, на каком проекте, в каком режиме и что он поймал. Опорные факты:

• инструменты: mypy как эталонная реализация, pyright от Microsoft (на нём работает Pylance в VS Code), а также новые быстрые проверяльщики на Rust: ty от Astral и pyrefly от Meta;
• постепенное внедрение: конфиг в pyproject.toml в секции [tool.mypy], сначала мягкий режим, затем disallow_untyped_defs по модулям через [[tool.mypy.overrides]], в конце --strict. Запуск в pre-commit и в CI, красная проверка блокирует слияние;
• сторонние библиотеки: стабы вроде types-requests, маркер py.typed у пакетов, которые поставляют типы сами, django-stubs и плагин pydantic для mypy;
• приёмы: Protocol для утиной типизации, TypedDict для словарей из JSON, reveal_type() для отладки вывода типов, # type: ignore[код-ошибки] точечно и с кодом, а не на весь файл.

Хорошо показать разницу: аннотации по PEP 484 интерпретатор не проверяет, это делает только внешний инструмент. Данные во время выполнения проверяет pydantic, и в сервисе на FastAPI они работают вместе.

Если не использовали, скажите честно, покажите, что пишете аннотации и знаете синтаксис вроде list[int] и X | None, и опишите, с чего бы начали: mypy в CI на новый код, старые модули через overrides.

Где спотыкаются

Думают, что аннотации проверяются при запуске. Функция с x: int спокойно примет строку, а упадёт она позже или не упадёт вовсе.

Не знают, что mypy по умолчанию не проверяет тела функций без аннотаций. Кажется, что ошибок нет, а на деле половина кода не анализируется. Помогает опция check_untyped_defs.

Путают линтер с проверкой типов. ruff и flake8 ловят стиль и часть багов, но совместимость типов между функциями не проверяют.