类型提示进阶
第 13 章讲了基础注解。进阶提示能表达更精细的约束：Protocol 做"鸭子类型"的静态检查、Literal 限制取值集合、TypedDict 给字典加结构、overload 描述不同入参对应不同返回。
1. Protocol：结构化子类型
只要对象"长得像"就通过，不必继承——这正是 Python 鸭子类型的类型化。
from typing import Protocol
class Sized(Protocol):
def __len__(self) -> int: ...
def count(x: Sized) -> int:
return len(x)
print(count([1, 2, 3]))
print(count("hello"))2. Literal 与 NewType
Literal 把参数限定为几个固定值；NewType 在不改运行时成本的前提下，区分"同名但语义不同"的类型。
from typing import Literal, NewType
Mode = Literal["read", "write", "append"]
UserId = NewType("UserId", int)
uid = UserId(42)
print(uid, type(uid)) # 42 <class 'int'>，但类型检查视为 UserId3. TypedDict：有结构的字典
普通 dict 注解不出字段名，TypedDict 让字典像"带字段名的结构"。
from typing import TypedDict
class User(TypedDict):
name: str
age: int
u: User = {"name": "小明", "age": 18}
print(u["name"])ℹ️TypedDict 对 JSON 特别友好
接口返回的 JSON 本质是字典，用 TypedDict 注解后，IDE 能补全 user["name"]，避免拼错 key。
4. @overload：描述多种签名
同一个函数对"不同类型入参"返回不同类型时，用 overload 声明，实现体只用宽松类型兜底。
from typing import overload, List
@overload
def first(items: List[int]) -> int | None: ...
@overload
def first(items: List[str]) -> str | None: ...
def first(items):
return items[0] if items else None
print(first([1, 2]), first(["a", "b"]))💡overload 只影响检查器
overload 装饰的版本体是 ...，运行时不参与；真正的实现只有一个，参数/返回用宽松类型，靠类型检查器在调用处做区分。
小结
- ✅
Protocol给鸭子类型加静态约束，不必继承 - ✅
Literal限制取值集合；NewType区分同名语义类型 - ✅
TypedDict给字典加字段结构，JSON 处理更安全 - ✅
@overload声明多签名，实现体兜底 - ✅ 进阶提示让大型项目的类型检查更精准
到这里，Python 课程从语法到工程化打包已经基本完整。