Какие библиотеки Python позволяют работать с типами

Что проверяют

Понимаете ли вы разницу между аннотациями, статической проверкой и проверкой во время выполнения. Главное, что хотят услышать: сам Python аннотации не проверяет. Следом спрашивают, чем mypy отличается от pydantic, или как типизировать обобщённую функцию.

Как отвечать

Разложите инструменты по назначению:

• typing: стандартный модуль с Protocol, TypeVar, Literal, TypedDict, Callable. Для коллекций с Python 3.9 пишут встроенные list[int] и dict[str, int], алиасы List и Dict устарели. С 3.10 объединение пишется как int | None, с 3.12 есть синтаксис def first[T](xs: list[T]) -> T;
• typing_extensions: бэкпорт новых возможностей typing на старые версии Python;
• статические анализаторы: mypy как эталон и pyright (он же работает внутри Pylance в VS Code). Появились и быстрые проверяльщики на Rust, но они моложе. Ошибки находятся до запуска, в CI обычно включают --strict;
• pydantic: проверка и приведение данных во время выполнения по аннотациям. Вторая версия с ядром на Rust, это стандарт для FastAPI, конфигов, разбора JSON;
• dataclasses и attrs: генерация __init__, __repr__, __eq__ по аннотированным полям. Типы при этом не проверяются, attrs умеет подключать валидаторы;
• beartype и typeguard: проверка аннотаций во время вызова функций, полезна в тестах.

Покажите, где что уместно: на границе системы, куда приходит внешний JSON, работает pydantic, внутри кода достаточно статической проверки.

Где спотыкаются

Думают, что аннотация age: int в @dataclass запретит передать строку. Не запретит: Python хранит аннотацию, но не проверяет её, это делает только mypy или pydantic.

Пишут from typing import List, Dict в новом коде. Это работает, но выдаёт незнание современных версий.

Путают Optional[int] с необязательным аргументом. Optional[int] означает «int или None», значение по умолчанию задаётся отдельно, и без него аргумент остаётся обязательным.