Как решить проблему нестрогой типизации в Python для указания ожидаемых типов

Что проверяют

Знаете ли вы современную типизацию Python и понимаете ли, где заканчивается её действие. Уточнение почти всегда одно: проверяются ли аннотации во время выполнения.

Как отвечать

Сначала поправьте формулировку: типизация в Python динамическая, но строгая. "1" + 1 падает с TypeError, неявного приведения нет. Задача в другом: указать ожидаемые типы и ловить ошибки до запуска.

• аннотации: def total(items: list[int]) -> int. С Python 3.9 встроенные list и dict работают как дженерики, с 3.10 объединение пишется как int | None. typing.List и Optional остались для совместимости, в новом коде они не нужны;
• статическая проверка: mypy или pyright в CI и в редакторе. Для нового кода режим --strict у mypy, для старого постепенное включение по модулям через конфиг;
• выразительные типы: Protocol для структурной типизации без наследования, TypedDict для словарей из JSON, Literal для фиксированных значений, TypeVar или синтаксис def first[T](xs: list[T]) -> T из 3.12;
• проверка на границах: аннотации сами ничего не проверяют в рантайме. Данные извне (тело запроса, конфиг, файл) валидирует Pydantic v2, а внутри кода работает статический анализ.

Хорошо упомянуть, что в Python 3.14 аннотации вычисляются лениво, поэтому ссылка на ещё не объявленный класс больше не требует кавычек или from __future__ import annotations.

Где спотыкаются

Считают, что def f(x: int) не пустит строку. Интерпретатор аннотации не проверяет, и без mypy или pyright ошибка всплывёт только в работе.

Глушат проверку через Any, cast и # type: ignore на каждой второй строке. Формально CI зелёный, по сути типов нет. Подавление стоит писать с кодом ошибки, например # type: ignore[arg-type], и с причиной.

Аннотируют всё подряд, включая очевидные локальные переменные. Вывод типов справляется сам, а главную ценность дают сигнатуры публичных функций и структуры данных.