Как ограничить функцию для работы только с числовыми типами данных в Python?

Что проверяют

Различаете ли вы статическую и рантайм-проверку типов и знаете ли, что в Python считается числом. Следом обычно спрашивают, пропустит ли ваша проверка True, Decimal и числа из NumPy.

Как отвечать

Сначала уточните, что нужно: подсказка для анализатора или отказ во время выполнения. Это разные инструменты.

• аннотации: def scale(x: float) -> float. По числовой иерархии из PEP 484 аннотация float принимает и int. Проверяют это mypy или pyright, интерпретатор аннотации не исполняет;
• обобщённая функция: чтобы тип результата совпадал с типом аргумента, нужен ограниченный TypeVar, в Python 3.12 это пишется как def scale[T: (int, float)](x: T) -> T;
• рантайм через ABC: isinstance(x, numbers.Real) пропускает int, float, Fraction и скаляры NumPy, которые зарегистрированы в этих ABC. numbers.Number шире и пропустит ещё complex и Decimal;
• отсечь bool: bool наследует int, поэтому isinstance(True, int) истинно. Если логические значения недопустимы, их исключают отдельной проверкой;
• валидация на границе: декоратор validate_call из Pydantic v2 проверяет и приводит аргументы по аннотациям, есть также beartype и typeguard;
• разные реализации: если для разных типов нужна своя логика, подходит functools.singledispatch.

Хороший ответ заканчивается мыслью про утиную типизацию: часто правильнее не проверять тип, а выполнить операцию и обработать TypeError. Жёсткую проверку ставят на входе публичного API, а не в каждой внутренней функции.

Где спотыкаются

Проверяют isinstance(x, (int, float)). Такая проверка пропускает True, но отвергает Decimal, Fraction и numpy.int64, который не наследует int.

Думают, что аннотация x: int запретит передать строку. Без внешнего инструмента во время выполнения она ничего не проверяет.

Пишут type(x) == int. Это ломает наследование и не спасает от float("nan"), которое проходит любую проверку типа, хотя по смыслу числом не является.