# `typing` — Support for type hints

Added in version 3.5.

Source code: Lib/typing.py

Nota

El entorno de ejecución de Python no exige anotaciones de tipos de funciones y variables. Pueden ser utilizadas por herramientas de terceros como type checkers, IDE, linters, etc.

Este módulo proporciona soporte en tiempo de ejecución para sugerencias de tipo.

Considere la función a continuación:

    def surface_area_of_cube(edge_length: float) -> str:
        return f"The surface area of the cube is {6 * edge_length ** 2}."

La función `surface_area_of_cube` toma un argumento que se espera que sea una instancia de `float`, como lo indica type hint `edge_length: float`. Se espera que la función devuelva una instancia de `str`, como lo indica la sugerencia `-> str`.

Si bien las sugerencias de tipos pueden ser clases simples como `float` o `str`, también pueden ser más complejas. El módulo `typing` proporciona un vocabulario de sugerencias de tipos más avanzadas.

Con frecuencia se agregan nuevas funciones al módulo `typing`. El paquete typing_extensions proporciona versiones anteriores de estas nuevas funciones para versiones anteriores de Python.

Ver también

Typing cheat sheet

  Una visión general de los indicadores de tipo (hospedado por mypy docs, en inglés.)

Type System Reference section of the mypy docs

  El sistema de tipos de Python es estandarizado por medio de las PEPs, así que esta referencia debe aplicarse a la mayoría de validadores de tipo de Python. (Algunas partes pueden referirse específicamente a mypy.)

Static Typing with Python

  Documentación independiente del validador de tipos escrita por la comunidad que detalla las características del sistema de tipos, herramientas útiles relacionadas con el tipado y mejores prácticas.

## Especificación del sistema de tipos de Python

The canonical, up-to-date specification of the Python type system can be found at Specification for the Python type system.

## Alias de tipo

Un alias de tipo se define usando la declaración `type`, el cual crea una instancia de `TypeAliasType`. En este ejemplo, `Vector` y `list[float]` serán tratados de manera equivalente a los validadores de tipo estático:

    type Vector = list[float]

    def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:
        return [scalar * num for num in vector]

    # pasa las verificaciones de tipo; una lista de float califica como Vector.
    new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

Los alias de tipo son útiles para simplificar firmas de tipo complejas. Por ejemplo:

    from collections.abc import Sequence

    type ConnectionOptions = dict[str, str]
    type Address = tuple[str, int]
    type Server = tuple[Address, ConnectionOptions]

    def broadcast_message(message: str, servers: Sequence[Server]) -> None:
        ...

    # El verificador de tipos estáticos tratará la firma de tipo anterior como
    # exactamente equivalente a esta.
    def broadcast_message(
        message: str,
        servers: Sequence[tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]]
    ) -> None:
        ...

La declaración `type` es nueva en Python 3.12. Para compatibilidad con versiones anteriores, los alias de tipo también se pueden crear mediante una asignación simple.:

    Vector = list[float]

O marcarse con `TypeAlias` para dejar explícito que se trata de un alias de tipo, no de una asignación de variable normal:

    from typing import TypeAlias

    Vector: TypeAlias = list[float]

## NewType

Use la clase auxiliar `NewType` para crear tipos distintos:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)
    some_id = UserId(524313)

El validador estático de tipos tratará el nuevo tipo como si fuera una subclase del tipo original. Esto es útil para capturar errores lógicos:

    def get_user_name(user_id: UserId) -> str:
        ...

    # pasa la verificación de tipos
    user_a = get_user_name(UserId(42351))

    # falla la verificación de tipos; un int no es un UserId
    user_b = get_user_name(-1)

Se pueden realizar todas las operaciones de `int` en una variable de tipo `UserId`, pero el resultado siempre será de tipo `int`. Esto permite pasar un `UserId` allí donde se espere un `int`, pero evitará la creación accidental de un `UserId` de manera incorrecta:

    # 'output' es del tipo 'int', no 'UserId'
    output = UserId(23413) + UserId(54341)

Tenga en cuenta que estas validaciones solo las aplica el validador de tipo estático. En tiempo de ejecución, la declaración `Derived = NewType('Derived', Base)` hará que `Derived` sea una clase que retorna inmediatamente cualquier parámetro que le pase. Eso significa que la expresión `Derived(some_value)` no crea una nueva clase ni introduce mucha sobrecarga más allá de la de una llamada de función regular.

Más concretamente, la expresión `some_value is Derived(some_value)` será siempre verdadera en tiempo de ejecución.

No es válido crear un subtipo de `Derived`:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    # Falla en runtime y no pasa la verificación de tipos
    class AdminUserId(UserId): pass

Sin embargo, es posible crear un `NewType` basado en un `NewType` “derivado”:

    from typing import NewType

    UserId = NewType('UserId', int)

    ProUserId = NewType('ProUserId', UserId)

y la comprobación de tipo para `ProUserId` funcionará como se espera.

Véase PEP 484 para más detalle.

Nota

Recuerde que el uso de alias de tipo implica que los dos tipos son equivalentes entre sí. Haciendo `type Alias = Original` provocará que el validador estático de tipos trate `Alias` como algo exactamente equivalente a `Original` en todos los casos. Esto es útil para cuando se quiera simplificar indicadores de tipo complejos.

En cambio, `NewType` declara un tipo que es subtipo de otro. Haciendo `Derived = NewType('Derived', Original)` hará que el Validador estático de tipos trate `Derived` como una subclase de `Original`, lo que implica que un valor de tipo `Original` no puede ser usado allí donde se espere un valor de tipo `Derived`. Esto es útil para prevenir errores lógicos con un coste de ejecución mínimo.

Added in version 3.5.2.

Distinto en la versión 3.10: `NewType` es ahora una clase en lugar de una función. Existe un costo de tiempo de ejecución adicional cuando se llama a `NewType` a través de una función normal.

Distinto en la versión 3.11: El rendimiento al llamar `NewType` ha sido restaurado a su nivel en Python 3.9.

## Anotaciones en objetos invocables

Las funciones (u otros objetos callable) se pueden anotar utilizando `collections.abc.Callable` o el obsoleto `typing.Callable`. `Callable[[int], str]` significa una función que toma un único parámetro de tipo `int` y devuelve un `str`.

Por ejemplo:

    from collections.abc import Callable, Awaitable

    def feeder(get_next_item: Callable[[], str]) -> None:
        ...  # Body

    def async_query(on_success: Callable[[int], None],
                    on_error: Callable[[int, Exception], None]) -> None:
        ...  # Body

    async def on_update(value: str) -> None:
        ...  # Body

    callback: Callable[[str], Awaitable[None]] = on_update

The subscription syntax must always be used with exactly two values: the argument list and the return type. The argument list must be a list of types, a `ParamSpec`, `Concatenate`, or an ellipsis (`...`). The return type must be a single type.

Si se proporciona una elipsis como lista de argumentos, indica que sería aceptable un invocable con cualquier lista de parámetros arbitraria:

    def concat(x: str, y: str) -> str:
        return x + y

    x: Callable[..., str]
    x = str     # OK
    x = concat  # Also OK

`Callable` no puede expresar firmas complejas, como funciones que toman un número variádico de argumentos, overloaded functions o funciones que tienen parámetros que solo contienen palabras clave. Sin embargo, estas firmas se pueden expresar definiendo una clase `Protocol` con un método `__call__()`:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import Protocol

    class Combiner(Protocol):
        def __call__(self, *vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]: ...

    def batch_proc(data: Iterable[bytes], cb_results: Combiner) -> bytes:
        for item in data:
            ...

    def good_cb(*vals: bytes, maxlen: int | None = None) -> list[bytes]:
        ...
    def bad_cb(*vals: bytes, maxitems: int | None) -> list[bytes]:
        ...

    batch_proc([], good_cb)  # OK
    batch_proc([], bad_cb)   # Error! El argumento 2 tiene un tipo incompatible debido a
                             # nombre y tipo diferentes en la devolución de llamada

Los invocables que toman otros invocables como argumentos pueden indicar que sus tipos de parámetros dependen unos de otros utilizando `ParamSpec`. Además, si ese invocable agrega o elimina argumentos de otros invocables, se puede utilizar el operador `Concatenate`. Toman la forma `Callable[ParamSpecVariable, ReturnType]` y `Callable[Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable], ReturnType]` respectivamente.

Distinto en la versión 3.10: `Callable` ahora es compatible con `ParamSpec` y `Concatenate`. Consulte PEP 612 para obtener más información.

Ver también

La documentación de `ParamSpec` y `Concatenate` proporciona ejemplos de uso en `Callable`.

## Genéricos

Dado que la información de tipo sobre los objetos guardados en contenedores no se puede inferir estáticamente de manera genérica, muchas clases de contenedor en la biblioteca estándar admiten suscripción para indicar los tipos esperados de elementos de contenedor.

    from collections.abc import Mapping, Sequence

    class Employee: ...

    # Sequence[Employee] indica que todos los elementos de la secuencia
    # deben ser instancias de "Employee".
    # Mapping[str, str] indica que todas las claves y todos los valores de la asignación
    # deben ser cadenas.
    def notify_by_email(employees: Sequence[Employee],
                        overrides: Mapping[str, str]) -> None: ...

Funciones y clases genéricas pueden ser parametrizadas usando type parameter syntax:

    from collections.abc import Sequence

    def first[T](l: Sequence[T]) -> T:  # La función es genérica sobre el TypeVar "T"
        return l[0]

O utilizando directamente la fábrica `TypeVar`:

    from collections.abc import Sequence
    from typing import TypeVar

    U = TypeVar('U')                  # Declara variable tipo "U"

    def second(l: Sequence[U]) -> U:  # La función es genérica sobre  TypeVar "U"
        return l[1]

Distinto en la versión 3.12: El soporte sintáctico para genéricos es nuevo en Python 3.12.

## Anotaciones en tuplas

En la mayoría de los contenedores de Python, el sistema de tipado supone que todos los elementos del contenedor serán del mismo tipo. Por ejemplo:

    from collections.abc import Mapping

    # El verificador de tipos inferirá que todos los elementos en ``x`` deben ser ints
    x: list[int] = []

    #Error del verificador de tipo: ``list`` solo acepta un único argumento de tipo:
    y: list[int, str] = [1, 'foo']

    # El verificador de tipos inferirá que todas las claves en ``z`` deben ser strings,
    # y que todos los valores en ``z`` deben ser strings o ints
    z: Mapping[str, str | int] = {}

`list` solo acepta un argumento de tipo, por lo que un validador de tipos emitiría un error en la asignación `y` anterior. De manera similar, `Mapping` solo acepta dos argumentos de tipo: el primero indica el tipo de las claves y el segundo indica el tipo de los valores.

Sin embargo, a diferencia de la mayoría de los demás contenedores de Python, es común en el código idiomático de Python que las tuplas tengan elementos que no sean todos del mismo tipo. Por este motivo, las tuplas son un caso especial en el sistema de tipado de Python. `tuple` acepta cualquier número de argumentos de tipo:

    # OK: ``x`` se asigna a una tupla de longitud 1 donde el único elemento es un int
    x: tuple[int] = (5,)

    # OK: ``y`` se asigna a una tupla de longitud 2;
    # el elemento 1 es un int, el elemento 2 es una cadena
    y: tuple[int, str] = (5, "foo")

    # Error: la anotación de tipo indica una tupla de longitud 1,
    # pero ``z`` se ha asignado a una tupla de longitud 3
    z: tuple[int] = (1, 2, 3)

To denote a tuple which could be of any length, and in which all elements are of the same type `T`, use the literal ellipsis `...`: `tuple[T, ...]`. To denote an empty tuple, use `tuple[()]`. Using plain `tuple` as an annotation is equivalent to using `tuple[Any, ...]`:

    x: tuple[int, ...] = (1, 2)
    # Estas reasignaciones están bien: ``tuple[int, ...]`` indica que x puede tener cualquier longitud
    x = (1, 2, 3)
    x = ()
    # Esta reasignación es un error: todos los elementos en ``x`` deben ser enteros
    x = ("foo", "bar")

    # ``y`` solo se puede asignar a una tupla vacía
    y: tuple[()] = ()

    z: tuple = ("foo", "bar")
    # Estas reasignaciones están bien: una ``tupla`` simple es equivalente a ``tuple[Any, ...]``
    z = (1, 2, 3)
    z = ()

## El tipo de objetos de clase

Una variable anotada con `C` puede aceptar un valor de tipo `C`. Por el contrario, una variable anotada con `type[C]` (o `typing.Type[C]` en desuso) puede aceptar valores que sean clases en sí mismos; específicamente, aceptará el class object de `C`. Por ejemplo:

    a = 3         # Tiene tipo ``int``
    b = int       # Tiene tipo ``type[int]``
    c = type(a)   # Tambien tiene tipo ``type[int]``

Tenga en cuenta que `type[C]` es covariante:

    class User: ...
    class ProUser(User): ...
    class TeamUser(User): ...

    def make_new_user(user_class: type[User]) -> User:
        # ...
        return user_class()

    make_new_user(User)      # OK
    make_new_user(ProUser)   # También OK: ``type[ProUser]`` es un subtipo de ``type[User]``
    make_new_user(TeamUser)  # aún está bien
    make_new_user(User())    # Error: se espera ``type[User]`` pero se usó  ``User``
    make_new_user(int)       # Error: ``type[int]`` no es un subtipo de ``type[User]``

Los únicos parámetros legales para `type` son las clases, `Any`, variables de tipo y uniones de cualquiera de estos tipos. Por ejemplo:

    def new_non_team_user(user_class: type[BasicUser | ProUser]): ...

    new_non_team_user(BasicUser)  # OK
    new_non_team_user(ProUser)    # OK
    new_non_team_user(TeamUser)   # Error: ``type[TeamUser]`` no es un subtipo
                                  # de ``type[BasicUser | ProUser]``
    new_non_team_user(User)       # También un error

`type[Any]` es equivalente a `type`, que es la raíz de la jerarquía de metaclases de Python.

## Anotación de generadores y corrutinas

Se puede anotar un generador utilizando el tipo genérico `Generator[YieldType, SendType, ReturnType]`. Por ejemplo:

    def echo_round() -> Generator[int, float, str]:
        sent = yield 0
        while sent >= 0:
            sent = yield round(sent)
        return 'Done'

Tenga en cuenta que, a diferencia de muchas otras clases genéricas en la biblioteca estándar, `SendType` de `Generator` se comporta de manera contravariante, no covariante o invariante.

Los parámetros `SendType` y `ReturnType` tienen como valor predeterminado `None`:

    def infinite_stream(start: int) -> Generator[int]:
        while True:
            yield start
            start += 1

También es posible configurar estos tipos explícitamente:

    def infinite_stream(start: int) -> Generator[int, None, None]:
        while True:
            yield start
            start += 1

Los generadores simples que solo producen valores también se pueden anotar como que tienen un tipo de retorno de `Iterable[YieldType]` o `Iterator[YieldType]`:

    def infinite_stream(start: int) -> Iterator[int]:
        while True:
            yield start
            start += 1

Los generadores asincrónicos se manejan de manera similar, pero no espere un argumento de tipo `ReturnType` (`AsyncGenerator[YieldType, SendType]`). El argumento `SendType` tiene como valor predeterminado `None`, por lo que las siguientes definiciones son equivalentes:

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncGenerator[int]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncGenerator[int, None]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

Al igual que en el caso sincrónico, también están disponibles `AsyncIterable[YieldType]` y `AsyncIterator[YieldType]`:

    async def infinite_stream(start: int) -> AsyncIterator[int]:
        while True:
            yield start
            start = await increment(start)

Las corrutinas se pueden anotar utilizando `Coroutine[YieldType, SendType, ReturnType]`. Los argumentos genéricos corresponden a los de `Generator`, por ejemplo:

    from collections.abc import Coroutine
    c: Coroutine[list[str], str, int]  # Algunas corrutinas definidas en otro lugar
    x = c.send('hi')                   # El tipo inferido de 'x' es list[str]
    async def bar() -> None:
        y = await c                    # El tipo inferido de 'y' es int

## Tipos genéricos definidos por el usuario

Una clase definida por el usuario puede ser definida como una clase genérica.

    from logging import Logger

    class LoggedVar[T]:
        def __init__(self, value: T, name: str, logger: Logger) -> None:
            self.name = name
            self.logger = logger
            self.value = value

        def set(self, new: T) -> None:
            self.log('Set ' + repr(self.value))
            self.value = new

        def get(self) -> T:
            self.log('Get ' + repr(self.value))
            return self.value

        def log(self, message: str) -> None:
            self.logger.info('%s: %s', self.name, message)

Esta sintaxis indica que la clase `LoggedVar` está parametrizada en torno a un único type variable `T` . Esto también hace que `T` sea válido como tipo dentro del cuerpo de la clase.

Las clases genéricas heredan implícitamente de `Generic`. Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, también es posible heredar explícitamente de `Generic` para indicar una clase genérica:

    from typing import TypeVar, Generic

    T = TypeVar('T')

    class LoggedVar(Generic[T]):
        ...

Las clases genéricas tienen métodos `__class_getitem__()`, lo que significa que se pueden parametrizar en tiempo de ejecución (por ejemplo, `LoggedVar[int]` a continuación):

    from collections.abc import Iterable

    def zero_all_vars(vars: Iterable[LoggedVar[int]]) -> None:
        for var in vars:
            var.set(0)

Un tipo genérico puede tener un numero cualquiera de variables de tipo. Se permiten todas las variaciones de `TypeVar` para ser usadas como parámetros de un tipo genérico:

    from typing import TypeVar, Generic, Sequence

    class WeirdTrio[T, B: Sequence[bytes], S: (int, str)]:
        ...

    OldT = TypeVar('OldT', contravariant=True)
    OldB = TypeVar('OldB', bound=Sequence[bytes], covariant=True)
    OldS = TypeVar('OldS', int, str)

    class OldWeirdTrio(Generic[OldT, OldB, OldS]):
        ...

Cada argumento de variable de tipo de `Generic` debe ser distinto. Por lo tanto, esto no es válido:

    from typing import TypeVar, Generic
    ...

    class Pair[M, M]:  # SyntaxError
        ...

    T = TypeVar('T')

    class Pair(Generic[T, T]):   # INVALID
        ...

Las clases genéricas también pueden heredar de otras clases:

    from collections.abc import Sized

    class LinkedList[T](Sized):
        ...

Al heredar de clases genéricas, algunos parámetros de tipo podrían ser fijos:

    from collections.abc import Mapping

    class MyDict[T](Mapping[str, T]):
        ...

En este caso `MyDict` tiene un solo parámetro, `T`.

El uso de una clase genérica sin especificar parámetros de tipo supone `Any` para cada posición. En el siguiente ejemplo, `MyIterable` no es genérico, sino que hereda implícitamente de `Iterable[Any]`:

    from collections.abc import Iterable

    class MyIterable(Iterable): # Igual que Iterable[Any]
        ...

También se admiten alias de tipos genéricos definidos por el usuario. Ejemplos:

    from collections.abc import Iterable

    type Response[S] = Iterable[S] | int

    # Return type here is same as Iterable[str] | int
    def response(query: str) -> Response[str]:
        ...

    type Vec[T] = Iterable[tuple[T, T]]

    def inproduct[T: (int, float, complex)](v: Vec[T]) -> T: # Same as Iterable[tuple[T, T]]
        return sum(x*y for x, y in v)

Para compatibilidad con versiones anteriores, también se pueden crear alias de tipos genéricos mediante una asignación simple:

    from collections.abc import Iterable
    from typing import TypeVar

    S = TypeVar("S")
    Response = Iterable[S] | int

Distinto en la versión 3.7: `Generic` ya no posee una metaclase personalizable.

Distinto en la versión 3.12: La compatibilidad sintáctica con genéricos y alias de tipo es una novedad en la versión 3.12. Antes, las clases genéricas debían heredar explícitamente de `Generic` o contener una variable de tipo en una de sus bases.

User-defined generics for parameter expressions are also supported via parameter specification variables in the form `[**P]`. The behavior is consistent with type variables” described above as parameter specification variables are treated by the `typing` module as a specialized type variable. The one exception to this is that a list of types can be used to substitute a `ParamSpec`:

    >>> class Z[T, **P]: ...  # T es un TypeVar; P es un ParamSpec
    ...
    >>> Z[int, [dict, float]]
    __main__.Z[int, [dict, float]]

También se pueden crear clases genéricas sobre `ParamSpec` utilizando herencia explícita de `Generic`. En este caso, no se utiliza `**`:

    from typing import ParamSpec, Generic

    P = ParamSpec('P')

    class Z(Generic[P]):
        ...

Otra diferencia entre `TypeVar` y `ParamSpec` es que una variable genérica con una sola especificación de parámetros aceptará listas de parámetros en los formatos `X[[Type1, Type2, ...]]` y también `X[Type1, Type2, ...]` por razones estéticas. Internamente, el último se convierte al primero, por lo que los siguientes son equivalentes:

    >>> class X[**P]: ...
    ...
    >>> X[int, str]
    __main__.X[[int, str]]
    >>> X[[int, str]]
    __main__.X[[int, str]]

Tenga en cuenta que los genéricos con `ParamSpec` pueden no tener `__parameters__` correctos después de la sustitución en algunos casos porque están destinados principalmente a la verificación de tipos estáticos.

Distinto en la versión 3.10: `Generic` ahora se puede parametrizar sobre expresiones de parámetros. Consulte `ParamSpec` y PEP 612 para obtener más detalles.

A user-defined generic class can have ABCs as base classes without a metaclass conflict. Generic metaclasses are not supported. The outcome of parameterizing generics is cached, and most types in the `typing` module are hashable and comparable for equality.

## El tipo `Any`

A special kind of type is `Any`. A static type checker will treat every type as assignable to `Any` and `Any` as assignable to every type.

Esto significa que es posible realizar cualquier operación o llamada a un método en un valor de tipo `Any` y asignarlo a cualquier variable:

    from typing import Any

    a: Any = None
    a = []          # OK
    a = 2           # OK

    s: str = ''
    s = a           # OK

    def foo(item: Any) -> int:
        # Pasa la verificación de tipos; 'item' puede ser de cualquier tipo,
        # y ese tipo puede tener el método 'bar'
        item.bar()
        ...

Nótese que no se realiza comprobación de tipo cuando se asigna un valor de tipo `Any` a un tipo más preciso. Por ejemplo, el Validador estático de tipos no reportó ningún error cuando se asignó `a` a `s`, aún cuando se declaró `s` como de tipo `str` y recibió un valor `int` en tiempo de ejecución!

Además, todas las funciones sin un tipo de retorno o tipos en los parámetros serán asignadas implícitamente a `Any` por defecto:

    def legacy_parser(text):
        ...
        return data

    # Un verificador de tipos estáticos tratará
    # lo anterior como si tuviera la misma firma que:
    def legacy_parser(text: Any) -> Any:
        ...
        return data

Este comportamiento permite que `Any` sea usado como una vía de escape cuando es necesario mezclar código tipado estática y dinámicamente.

Compárese el comportamiento de `Any` con el de `object`. De manera similar a `Any`, todo tipo es un subtipo de `object`. Sin embargo, en oposición a `Any`, lo contrario no es cierto: `object` no es un subtipo de ningún otro tipo.

Esto implica que cuando el tipo de un valor es `object`, un validador de tipos rechazará prácticamente todas las operaciones con él, y al asignarlo a una variable (o usarlo como valor de retorno) de un tipo más preciso será un error de tipo. Por ejemplo:

    def hash_a(item: object) -> int:
        # Fails type checking; an object does not have a 'magic' method.
        item.magic()
        ...

    def hash_b(item: Any) -> int:
        # Passes type checking
        item.magic()
        ...

    # Passes type checking, since ints and strs are subclasses of object
    hash_a(42)
    hash_a("foo")

    # Passes type checking, since Any is assignable to all types
    hash_b(42)
    hash_b("foo")

Úsese `object` para indicar que un valor puede ser de cualquier tipo de manera segura. Úsese `Any` para indicar que un valor es de tipado dinámico.

## Subtipado nominal vs estructural

Inicialmente, el PEP 484 definió el uso de subtipado nominal para el sistema de tipado estático de Python. Esto implica que una clase `A` será permitida allí donde se espere una clase `B` si y solo si `A` es una subclase de `B`.

Este requisito también se aplicaba anteriormente a clases base abstractas (ABC), tales como `Iterable`. El problema con esta estrategia es que una clase debía de ser marcada explícitamente para proporcionar esta funcionalidad, lo que resulta poco pythónico (idiomático) y poco ajustado a lo que uno normalmente haría en un código Python tipado dinámicamente. Por ejemplo, esto sí se ajusta al PEP 484:

    from collections.abc import Sized, Iterable, Iterator

    class Bucket(Sized, Iterable[int]):
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

PEP 544 solves this problem by allowing users to write the above code without explicit base classes in the class definition, allowing `Bucket` to be implicitly considered a subtype of both `Sized` and `Iterable[int]` by static type checkers. This is known as structural subtyping (or static duck-typing):

    from collections.abc import Iterator, Iterable

    class Bucket:  # Nota: sin clases base
        ...
        def __len__(self) -> int: ...
        def __iter__(self) -> Iterator[int]: ...

    def collect(items: Iterable[int]) -> int: ...
    result = collect(Bucket())  # Pasa la verificación de tipos

Asimismo, creando subclases de la clase especial `Protocol`, el usuario puede definir nuevos protocolos personalizados y beneficiarse del tipado estructural (véanse los ejemplos de abajo).

## Contenido del módulo

El módulo `typing` define las siguientes clases, funciones y decoradores.

### Primitivos especiales de tipado

#### Tipos especiales

Estos pueden ser usados como tipos en anotaciones. No soportan suscripción usando `[]`.

typing.Any

  Tipo especial que indica un tipo sin restricciones.

  - Every type is assignable to `Any`.

  - `Any` is assignable to every type.

  Distinto en la versión 3.11: Ahora es posible utilizar `Any` como una clase base. Esto puede ser útil para evitar errores del validador de tipos con clases que pueden hacer uso del duck typing en cualquier punto, o que sean altamente dinámicas.

typing.AnyStr

  Una variables de tipo restringida.

  Definición:

      AnyStr = TypeVar('AnyStr', str, bytes)

  `AnyStr` está pensado para ser utilizado por funciones que pueden aceptar argumentos `str` o `bytes` pero que no puedan permitir que los dos se mezclen.

  Por ejemplo:

      def concat(a: AnyStr, b: AnyStr) -> AnyStr:
          return a + b

      concat("foo", "bar")    # OK, output tiene tipo 'str'
      concat(b"foo", b"bar")  # OK, output tiene tipo 'bytes'
      concat("foo", b"bar")   # Error, no se puede mezclar str y bytes

  Tenga en cuenta que, a pesar de su nombre, `AnyStr` no tiene nada que ver con el tipo `Any`, ni significa “cualquier cadena de caracteres”. En particular, `AnyStr` y `str | bytes` son diferentes entre sí y tienen diferentes casos de uso:

      # Uso inválido de AnyStr:
      # La variable de tipo se usa solo una vez en la firma de la función,
      # por lo que el verificador de tipos no puede resolverla.
      def greet_bad(cond: bool) -> AnyStr:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

      # La mejor manera de anotar esta función:
      def greet_proper(cond: bool) -> str | bytes:
          return "hi there!" if cond else b"greetings!"

  Deprecated since version 3.13, will be removed in version 3.18: Obsoleto en favor del nuevo type parameter syntax. Utilice `class A[T: (str, bytes)]: ...` en lugar de importar `AnyStr`. Consulte PEP 695 para obtener más detalles.

  En Python 3.16, `AnyStr` se eliminará de `typing.__all__` y se emitirán advertencias de desuso en tiempo de ejecución cuando se acceda a él o se importe desde `typing`. `AnyStr` se eliminará de `typing` en Python 3.18.

typing.LiteralString

  Tipo especial que incluye sólo cadenas de caracteres literales.

  Cualquier cadena de caracteres literal es compatible con `LiteralString`, al igual que cualquier otro `LiteralString`. Sin embargo, un objeto cuyo tipo sea simplemente `str` no lo es. Una cadena de caracteres creada mediante la composición de objetos cuyo tipo sea `LiteralString` también es aceptable como `LiteralString`.

  Por ejemplo:

      def run_query(sql: LiteralString) -> None:
          ...

      def caller(arbitrary_string: str, literal_string: LiteralString) -> None:
          run_query("SELECT * FROM students")  # OK
          run_query(literal_string)  # OK
          run_query("SELECT * FROM " + literal_string)  # OK
          run_query(arbitrary_string)  # type checker error
          run_query(  # type checker error
              f"SELECT * FROM students WHERE name = {arbitrary_string}"
          )

  `LiteralString` es útil para API sensibles en las que cadenas de caracteres arbitrarias generadas por el usuario podrían generar problemas. Por ejemplo, los dos casos anteriores que generan errores de verificación de tipos podrían ser vulnerables a un ataque de inyección SQL.

  Véase PEP 675 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.Never
typing.NoReturn

  `Never` y `NoReturn` representan bottom type, un tipo que no tiene miembros.

  Se pueden utilizar para indicar que una función nunca retorna, como `sys.exit()`:

      from typing import Never  # o NoReturn

      def stop() -> Never:
          raise RuntimeError('no way')

  O definir una función que nunca debe llamarse, ya que no hay argumentos válidos, como `assert_never()`:

      from typing import Never  # o NoReturn

      def never_call_me(arg: Never) -> None:
          pass

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          never_call_me(arg)  # error del verificador de tipos
          match arg:
              case int():
                  print("It's an int")
              case str():
                  print("It's a str")
              case _:
                  never_call_me(arg)  # OK, arg es del tipo Never (o NoReturn)

  `Never` y `NoReturn` tienen el mismo significado en el sistema de tipos y los verificadores de tipos estáticos los tratan a ambos de manera equivalente.

  Added in version 3.6.2: Se agregó `NoReturn`.

  Added in version 3.11: Se agregó `Never`.

typing.Self

  Tipo especial que representa la clase capturada actual.

  Por ejemplo:

      from typing import Self, reveal_type

      class Foo:
          def return_self(self) -> Self:
              ...
              return self

      class SubclassOfFoo(Foo): pass

      reveal_type(Foo().return_self())  # Revealed type is "Foo"
      reveal_type(SubclassOfFoo().return_self())  # Tipo revelado es "SubclassOfFoo"

  Esta anotación es semánticamente equivalente a lo siguiente, aunque de una manera más sucinta:

      from typing import TypeVar

      Self = TypeVar("Self", bound="Foo")

      class Foo:
          def return_self(self: Self) -> Self:
              ...
              return self

  En general, si algo devuelve `self`, como en los ejemplos anteriores, se debe utilizar `Self` en la anotación del retorno. Si `Foo.return_self` se anotó como que devuelve `”Foo”`, entonces el validador de tipos inferiría que el objeto devuelto desde `SubclassOfFoo.return_self` es del tipo `Foo` en lugar de `SubclassOfFoo`.

  Otros casos de uso comunes incluyen:

  - `classmethod` usados como constructores alternativos y retornan instancias del parámetro `cls`.

  - Anotar un método `__enter__()` que retorna self.

  No debe utilizar `Self` como anotación de retorno si no se garantiza que el método devuelva una instancia de una subclase cuando la clase sea heredada:

      class Eggs:
          # Self would be an incorrect return annotation here,
          # as the object returned is always an instance of Eggs,
          # even in subclasses
          def returns_eggs(self) -> "Eggs":
              return Eggs()

  Véase PEP 673 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.TypeAlias

  Anotación especial para declarar explícitamente un alias de tipo.

  Por ejemplo:

      from typing import TypeAlias

      Factors: TypeAlias = list[int]

  `TypeAlias` es particularmente útil en versiones anteriores de Python para anotar alias que utilizan referencias para versiones posteriores, ya que puede ser difícil para los validadores de tipos distinguirlos de las asignaciones de variables normales:

      from typing import Generic, TypeAlias, TypeVar

      T = TypeVar("T")

      # "Box" aún no existe,
      # entonces tenemos que usar comillas para la referencia adelantada en Python <3.12.
      # Usando ``TypeAlias`` le dice al verificador de tipos que es una declaración de tipo alias,
      # no una asignacin de variable a un string.
      BoxOfStrings: TypeAlias = "Box[str]"

      class Box(Generic[T]):
          @classmethod
          def make_box_of_strings(cls) -> BoxOfStrings: ...

  Ver PEP 613 para más detalle.

  Added in version 3.10.

  Obsoleto desde la versión 3.12: `TypeAlias` ha sido descontinuado en favor de la declaración `type`, la cual crea instancias de `TypeAliasType` y que admite de forma nativa referencias de versiones posteriores de Python. Tenga en cuenta que, si bien `TypeAlias` y `TypeAliasType` tienen propósitos similares y tienen nombres similares, son distintos y el último no es el tipo del primero. La eliminación de `TypeAlias` no está prevista actualmente, pero se recomienda a los usuarios que migren a las declaraciones `type`.

#### Formas especiales

Estos se pueden utilizar como tipos en anotaciones. Todos admiten la suscripción mediante `[]`, pero cada uno tiene una sintaxis única.

class typing.Union

  Tipo de unión; `Union[X, Y]` es equivalente a `X | Y` y significa X o Y.

  Para definir una unión, use p. ej. `Union[int, str]` o la abreviatura `int | str`. Se recomienda el uso de la abreviatura. Detalles:

  - Los argumentos deben ser tipos y haber al menos uno.

  - Las uniones de uniones se simplifican (se aplanan), p. ej.:

        Union[Union[int, str], float] == Union[int, str, float]

    However, this does not apply to unions referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

        type A = Union[int, str]
        Union[A, float] != Union[int, str, float]

  - Las uniones con un solo argumento se eliminan, p. ej.:

        Union[int] == int  # El constructor de hecho retorna int

  - Argumentos repetidos se omiten, p. ej.:

        Union[int, str, int] == Union[int, str] == int | str

  - Cuando se comparan uniones, el orden de los argumentos se ignoran, p. ej.:

        Union[int, str] == Union[str, int]

  - No es posible crear una subclase o instanciar un `Union`.

  - No es posible escribir `Union[X][Y]`.

  Distinto en la versión 3.7: No elimina subclases explícitas de una unión en tiempo de ejecución.

  Distinto en la versión 3.10: Las uniones ahora se pueden escribir como `X | Y`. Consulte union type expressions.

  Distinto en la versión 3.14: `types.UnionType` is now an alias for `Union`, and both `Union[int, str]` and `int | str` create instances of the same class. To check whether an object is a `Union` at runtime, use `isinstance(obj, Union)`. For compatibility with earlier versions of Python, use `get_origin(obj) is typing.Union or get_origin(obj) is types.UnionType`.

typing.Optional

  `Optional[X]` es equivalente a `X | None` (o `Union[X, None]`).

  Nótese que no es lo mismo que un argumento opcional, que es aquel que tiene un valor por defecto. Un argumento opcional con un valor por defecto no necesita el indicador `Optional` en su anotación de tipo simplemente por que sea opcional. Por ejemplo:

      def foo(arg: int = 0) -> None:
          ...

  Por otro lado, si se permite un valor `None`, es apropiado el uso de `Optional`, independientemente de que sea opcional o no. Por ejemplo:

      def foo(arg: Optional[int] = None) -> None:
          ...

  Distinto en la versión 3.10: Optional ahora se puede escribir como `X | None`. Consulte union type expressions.

typing.Concatenate

  Forma especial para anotar funciones de orden superior.

  `Concatenate` can be used in conjunction with Callable and `ParamSpec` to annotate a higher-order callable which adds, removes, or transforms parameters of another callable. Usage is in the form `Concatenate[Arg1Type, Arg2Type, ..., ParamSpecVariable]`. `Concatenate` is valid when used in Callable type hints and when instantiating user-defined generic classes with `ParamSpec` parameters. The last parameter to `Concatenate` must be a `ParamSpec` or ellipsis (`...`).

  Por ejemplo, para anotar un decorador `with_lock` que proporciona un `threading.Lock` a la función decorada, `Concatenate` puede usarse para indicar que `with_lock` espera un invocable que toma un `Lock` como primer argumento y retorna un invocable con un tipo de firma diferente. En este caso, el `ParamSpec` indica que los tipos de parámetros de los invocables retornados dependen de los tipos de parámetros de los invocables que se pasan en

      from collections.abc import Callable
      from threading import Lock
      from typing import Concatenate

      # Utilice este bloqueo para garantizar que solo un hilo esté ejecutando una función
      # en cualquier momento.
      my_lock = Lock()

      def with_lock[**P, R](f: Callable[Concatenate[Lock, P], R]) -> Callable[P, R]:
          '''A type-safe decorator which provides a lock.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
              # Proporcione el bloqueo como primer argumento.
              return f(my_lock, *args, **kwargs)
          return inner

      @with_lock
      def sum_threadsafe(lock: Lock, numbers: list[float]) -> float:
          '''Add a list of numbers together in a thread-safe manner.'''
          with lock:
              return sum(numbers)

      # No necesitamos pasar por la cerradura nosotros mismos gracias al decorador.
      sum_threadsafe([1.1, 2.2, 3.3])

  Added in version 3.10.

  Ver también

  - PEP 612 - Variables de especificación de parámetros (el PEP que introdujo `ParamSpec` y `Concatenate`)

  - `ParamSpec`

  - Anotaciones en objetos invocables

typing.Literal

  Tipo especial que solo incluye cadenas literales.

  `Literal` se puede utilizar para indicar a los validadores de tipos que el objeto anotado tiene un valor equivalente a uno de los literales proporcionados.

  Por ejemplo:

      def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]:  # siempre retorna True
          ...

      type Mode = Literal['r', 'rb', 'w', 'wb']
      def open_helper(file: str, mode: Mode) -> str:
          ...

      open_helper('/some/path', 'r')      # Pasa el verificador de tipos
      open_helper('/other/path', 'typo')  # Error en el verificador de tipos

  `Literal[...]` no puede ser derivado. En tiempo de ejecución, se permite un valor arbitrario como argumento de tipo de `Literal[...]`, pero los validadores de tipos pueden imponer sus restricciones. Véase PEP 585 para más detalles sobre tipos literales.

  Additional details:

  - The arguments must be literal values and there must be at least one.

  - Nested `Literal` types are flattened, e.g.:

        assert Literal[Literal[1, 2], 3] == Literal[1, 2, 3]

    However, this does not apply to `Literal` types referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

        type A = Literal[1, 2]
        assert Literal[A, 3] != Literal[1, 2, 3]

  - Argumentos repetidos se omiten, p. ej.:

        assert Literal[1, 2, 1] == Literal[1, 2]

  - When comparing literals, the argument order is ignored, e.g.:

        assert Literal[1, 2] == Literal[2, 1]

  - You cannot subclass or instantiate a `Literal`.

  - You cannot write `Literal[X][Y]`.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.9.1: `Literal` ahora elimina los parámetros duplicados. Las comparaciones de igualdad de los objetos `Literal` ya no dependen del orden. Los objetos `Literal` ahora lanzarán una excepción `TypeError` durante las comparaciones de igualdad si uno de sus parámetros no es hashable.

typing.ClassVar

  Construcción especial para tipado para marcar variables de clase.

  Tal y como introduce PEP 526, una anotación de variable rodeada por ClassVar indica que la intención de un atributo dado es ser usado como variable de clase y que no debería ser modificado en las instancias de esa misma clase. Uso:

      class Starship:
          stats: ClassVar[dict[str, int]] = {} # variable de clase
          damage: int = 10                     # variable de instancia

  `ClassVar` solo acepta tipos y no admite más niveles de subíndices.

  `ClassVar` is not a class itself, and cannot be used with `isinstance()` or `issubclass()`. `ClassVar` does not change Python runtime behavior, but it can be used by static type checkers. For example, a type checker might flag the following code as an error:

      enterprise_d = Starship(3000)
      enterprise_d.stats = {} # Error, establece variable de clase en la instancia
      Starship.stats = {}     # Ésto está OK

  Added in version 3.5.3.

  Distinto en la versión 3.13: Ahora `ClassVar` se puede anidar en `Final` y viceversa.

typing.Final

  Construcción de tipado especial para indicar nombres finales a los validadores de tipos.

  Los nombres finales no se pueden reasignar en ningún ámbito. Los nombres finales declarados en ámbitos de clase no se pueden anular en subclases.

  Por ejemplo:

      MAX_SIZE: Final = 9000
      MAX_SIZE += 1  # Error reportado por un verificador de tipos

      class Connection:
          TIMEOUT: Final[int] = 10

      class FastConnector(Connection):
          TIMEOUT = 1  # Error reportado por un verificador de tipos

  No hay comprobación en tiempo de ejecución para estas propiedades. Véase PEP 591 para más detalles.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.13: Ahora `Final` se puede anidar en `ClassVar` y viceversa.

typing.Required

  Construcción de tipado especial para marcar una clave `TypedDict` como requerida.

  Esto es útil principalmente para TypedDicts `total=False`. Vea `TypedDict` y PEP 655 para obtener más detalles.

  Added in version 3.11.

typing.NotRequired

  Construcción de tipado especial para marcar una clave `TypedDict` como potencialmente faltante.

  Véase `TypedDict` y PEP 655 para más detalle.

  Added in version 3.11.

typing.ReadOnly

  Una construcción de tipificación especial para marcar un elemento de un `TypedDict` como de solo lectura.

  Por ejemplo:

      class Movie(TypedDict):
         title: ReadOnly[str]
         year: int

      def mutate_movie(m: Movie) -> None:
         m["year"] = 1999  # allowed
         m["title"] = "The Matrix"  # type checker error

  No hay ninguna comprobación en tiempo de ejecución para esta propiedad.

  Vea `TypedDict` y PEP 705 para más detalle.

  Added in version 3.13.

typing.Annotated

  Forma de escritura especial para agregar metadatos específicos del contexto a una anotación.

  Agregue metadatos `x` a un tipo `T` determinado mediante la anotación `Annotated[T, x]`. Los metadatos agregados mediante `Annotated` pueden usarse con herramientas de análisis estático o en tiempo de ejecución. En tiempo de ejecución, los metadatos se almacenan en un atributo `__metadata__`.

  Si una biblioteca o herramienta encuentra una anotación `Annotated[T, x]` y no tiene una lógica especial para los metadatos, debe ignorar los metadatos y simplemente tratar la anotación como `T`. Como tal, `Annotated` puede ser útil para el código que desea usar anotaciones para fines fuera del sistema de tipado estático de Python.

  Using `Annotated[T, x]` as an annotation still allows for static typechecking of `T`, as type checkers will simply ignore the metadata `x`. In this way, `Annotated` differs from the `@no_type_check` decorator, which can also be used for adding annotations outside the scope of the typing system, but completely disables typechecking for a function or class.

  La responsabilidad de interpretar los metadatos recae en la herramienta o biblioteca que encuentra una anotación `Annotated`. Una herramienta o biblioteca que encuentra un tipo `Annotated` puede examinar los elementos de metadatos para determinar si son de interés (por ejemplo, utilizando `isinstance()`).

  Annotated[<type>, <metadata>]

  A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría utilizar `Annotated` para agregar metadatos a las anotaciones de tipo si estuviera realizando un análisis de rango:

      @dataclass
      class ValueRange:
          lo: int
          hi: int

      T1 = Annotated[int, ValueRange(-10, 5)]
      T2 = Annotated[T1, ValueRange(-20, 3)]

  The first argument to `Annotated` must be a valid type. Multiple metadata elements can be supplied as `Annotated` supports variadic arguments. The order of the metadata elements is preserved and matters for equality checks:

      @dataclass
      class ctype:
           kind: str

      a1 = Annotated[int, ValueRange(3, 10), ctype("char")]
      a2 = Annotated[int, ctype("char"), ValueRange(3, 10)]

      assert a1 != a2  # Order matters

  Depende de la herramienta que consume las anotaciones decidir si el cliente puede agregar varios elementos de metadatos a una anotación y cómo fusionar esas anotaciones.

  Los tipos anidados `Annotated` se aplanan. El orden de los elementos de metadatos comienza con la anotación más interna:

      assert Annotated[Annotated[int, ValueRange(3, 10)], ctype("char")] == Annotated[
          int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
      ]

  However, this does not apply to `Annotated` types referenced through a type alias, to avoid forcing evaluation of the underlying `TypeAliasType`:

      type From3To10[T] = Annotated[T, ValueRange(3, 10)]
      assert Annotated[From3To10[int], ctype("char")] != Annotated[
         int, ValueRange(3, 10), ctype("char")
      ]

  Los elementos de metadatos duplicados no se eliminan:

      assert Annotated[int, ValueRange(3, 10)] != Annotated[
          int, ValueRange(3, 10), ValueRange(3, 10)
      ]

  `Annotated` se puede utilizar con alias anidados y genéricos:

  >     @dataclass
  >     class MaxLen:
  >         value: int

  >     type Vec[T] = Annotated[list[tuple[T, T]], MaxLen(10)]

  >     # Cuando se utiliza en una anotación de tipo, un verificador de tipo tratará "V" de la misma manera que
  >     # ``Annotated[list[tuple[int, int]], MaxLen(10)]``:
  >     type V = Vec[int]

  No se puede utilizar `Annotated` con un `TypeVarTuple` descomprimido:

      type Variadic[*Ts] = Annotated[*Ts, Ann1] = Annotated[T1, T2, T3, ..., Ann1]  # NOT valid

  where `T1`, `T2`, … are `TypeVars`. This is invalid as only one type should be passed to Annotated.

  De forma predeterminada, `get_type_hints()` elimina los metadatos de las anotaciones. Pase `include_extras=True` para conservar los metadatos:

  >     >>> from typing import Annotated, get_type_hints
  >     >>> def func(x: Annotated[int, "metadata"]) -> None: pass
  >     ...
  >     >>> get_type_hints(func)
  >     {'x': <class 'int'>, 'return': <class 'NoneType'>}
  >     >>> get_type_hints(func, include_extras=True)
  >     {'x': typing.Annotated[int, 'metadata'], 'return': <class 'NoneType'>}

  En tiempo de ejecución, los metadatos asociados con un tipo `Annotated` se pueden recuperar a través del atributo `__metadata__`:

  >     >>> from typing import Annotated
  >     >>> X = Annotated[int, "very", "important", "metadata"]
  >     >>> X
  >     typing.Annotated[int, 'very', 'important', 'metadata']
  >     >>> X.__metadata__
  >     ('very', 'important', 'metadata')

  If you want to retrieve the original type wrapped by `Annotated`, use the `__origin__` attribute:

  >     >>> from typing import Annotated, get_origin
  >     >>> Password = Annotated[str, "secret"]
  >     >>> Password.__origin__
  >     <class 'str'>

  Tenga en cuenta que el uso de `get_origin()` devolverá el mismo `Annotated`:

  >     >>> get_origin(Password)
  >     typing.Annotated

  Ver también

  PEP 593 - Anotaciones flexibles de funciones y variables

    El PEP introduce `Annotated` en la biblioteca estándar.

  Added in version 3.9.

typing.TypeForm

  A special form representing the value that results from evaluating a type expression.

  This value encodes the information supplied in the type expression, and it represents the type described by that type expression.

  When used in a type expression, `TypeForm` describes a set of type form objects. It accepts a single type argument, which must be a valid type expression. `TypeForm[T]` describes the set of all type form objects that represent the type `T` or types assignable to `T`.

  `TypeForm(obj)` simply returns `obj` unchanged. This is useful for explicitly marking a value as a type form for static type checkers.

  Por ejemplo:

      from typing import Any, TypeForm

      def cast[T](typ: TypeForm[T], value: Any) -> T: ...

      reveal_type(cast(int, "x"))  # Revealed type is "int"

  See PEP 747 for details.

  Added in version 3.15.

typing.TypeIs

  Construcción de tipificación especial para marcar funciones de predicado de tipo definido por el usuario.

  `TypeIs` se puede utilizar para anotar el tipo de retorno de una función de predicado de tipo definida por el usuario. `TypeIs` solo acepta un único argumento de tipo. En tiempo de ejecución, las funciones marcadas de esta manera deben devolver un valor booleano y tomar al menos un argumento posicional.

  `TypeIs` tiene como objetivo beneficiar a type narrowing, una técnica utilizada por los verificadores de tipos estáticos para determinar un tipo más preciso de una expresión dentro del flujo de código de un programa. Por lo general, la restricción de tipos se realiza analizando el flujo de código condicional y aplicando la restricción a un bloque de código. La expresión condicional aquí a veces se denomina «predicado de tipo»:

      def is_str(val: str | float):
          # "isinstance" predicado de tipo
          if isinstance(val, str):
              # Tipo de ``val`` se reduce a ``str``
              ...
          else:
              # De lo contrario, el tipo de ``val`` se limita a ``float``.
              ...

  A veces sería conveniente utilizar una función booleana definida por el usuario como predicado de tipo. Dicha función debería utilizar `TypeIs[...]` o `TypeGuard` como su tipo de retorno para alertar a los verificadores de tipos estáticos sobre esta intención. `TypeIs` suele tener un comportamiento más intuitivo que `TypeGuard`, pero no se puede utilizar cuando los tipos de entrada y salida son incompatibles (por ejemplo, `list[object]` a `list[int]`) o cuando la función no devuelve `True` para todas las instancias del tipo restringido.

  El uso de `-> TypeIs[NarrowedType]` le indica al verificador de tipo estático que para una función determinada:

  1. El valor de retorno es un booleano.

  2. Si el valor de retorno es `True`, el tipo de su argumento es la intersección del tipo original del argumento y `NarrowedType`.

  3. Si el valor de retorno es `False`, el tipo de su argumento se limita para excluir `NarrowedType`.

  Por ejemplo:

      from typing import assert_type, final, TypeIs

      class Parent: pass
      class Child(Parent): pass
      @final
      class Unrelated: pass

      def is_parent(val: object) -> TypeIs[Parent]:
          return isinstance(val, Parent)

      def run(arg: Child | Unrelated):
          if is_parent(arg):
              # El tipo de ``arg`` es reducido a la intersección
              # de ``Parent`` y ``Child``, lo cual es equivalente a
              # ``Child``.
              assert_type(arg, Child)
          else:
              # El tipo de  ``arg`` es reducido para excluir ``Parent``,
              # para que solo quede ``Unrelated``.
              assert_type(arg, Unrelated)

  El tipo dentro de `TypeIs` debe ser coherente con el tipo del argumento de la función; si no lo es, los comprobadores de tipos estáticos generarán un error. Una función `TypeIs` escrita incorrectamente puede provocar un comportamiento incorrecto en el sistema de tipos; es responsabilidad del usuario escribir dichas funciones de manera segura.

  Si una función `TypeIs` es un método de clase o instancia, entonces el tipo en `TypeIs` se asigna al tipo del segundo parámetro (después de `cls` o `self`).

  En resumen, la forma `def foo(arg: TypeA) -> TypeIs[TypeB]: ...`, significa que si `foo(arg)` devuelve `True`, entonces `arg` es una instancia de `TypeB`, y si devuelve `False`, no es una instancia de `TypeB`.

  `TypeIs` también funciona con variables de tipo. Para obtener más información, consulte PEP 742 (Restringir tipos con `TypeIs`).

  Added in version 3.13.

typing.TypeGuard

  Construcción de tipificación especial para marcar funciones de predicado de tipo definido por el usuario.

  Las funciones de predicado de tipo son funciones definidas por el usuario que indican si su argumento es una instancia de un tipo en particular. `TypeGuard` funciona de manera similar a `TypeIs`, pero tiene efectos ligeramente diferentes en el comportamiento de verificación de tipo (ver a continuación).

  El uso de `-> TypeGuard` le dice al validador de tipo estático que para una función determinada:

  1. El valor de retorno es un booleano.

  2. Si el valor de retorno es `True`, el tipo de su argumento es el tipo dentro de `TypeGuard`.

  `TypeGuard` también funciona con variables de tipo. Véase PEP 647 para más detalles.

  Por ejemplo:

      def is_str_list(val: list[object]) -> TypeGuard[list[str]]:
          '''Determines whether all objects in the list are strings'''
          return all(isinstance(x, str) for x in val)

      def func1(val: list[object]):
          if is_str_list(val):
              # El tipo de ``val`` es reducido a ``list[str]``.
              print(" ".join(val))
          else:
              # El tipo de ``val`` se mantiene como ``list[object]``.
              print("Not a list of strings!")

  `TypeIs` y `TypeGuard` se diferencian en los siguientes aspectos:

  - `TypeIs` requiere que el tipo restringido sea un subtipo del tipo de entrada, mientras que `TypeGuard` no lo requiere. La razón principal es permitir cosas como restringir `list[object]` a `list[str]`, aunque este último no sea un subtipo del primero, ya que `list` es invariante.

  - Cuando una función `TypeGuard` devuelve `True`, los verificadores de tipo limitan el tipo de la variable exactamente al tipo `TypeGuard`. Cuando una función `TypeIs` devuelve `True`, los verificadores de tipo pueden inferir un tipo más preciso combinando el tipo conocido previamente de la variable con el tipo `TypeIs`. (Técnicamente, esto se conoce como un tipo de intersección).

  - Cuando una función `TypeGuard` devuelve `False`, los verificadores de tipo no pueden limitar el tipo de la variable en absoluto. Cuando una función `TypeIs` devuelve `False`, los verificadores de tipo pueden limitar el tipo de la variable para excluir el tipo `TypeIs`.

  Added in version 3.10.

typing.Unpack

  Tipado para marcar conceptualmente un objeto como si hubiera sido desempaquetado.

  Por ejemplo, usar el operador de descompresión `*` en un type variable tuple es equivalente a usar `Unpack` para marcar la tupla de variable de tipo como descomprimida:

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]
      # Effectively does:
      tup: tuple[Unpack[Ts]]

  De hecho, `Unpack` se puede usar indistintamente con `*` en el contexto de los tipos `typing.TypeVarTuple` y `builtins.tuple`. Es posible que veas que `Unpack` se usa explícitamente en versiones anteriores de Python, donde `*` no se podía usar en ciertos lugares:

      # En versiones anteriores de Python, TypeVarTuple y Unpack
      # se encuentran en el paquete de retroadaptación `typing_extensions`.
      from typing_extensions import TypeVarTuple, Unpack

      Ts = TypeVarTuple('Ts')
      tup: tuple[*Ts]         # Error de sintaxis en Python <= 3.10!
      tup: tuple[Unpack[Ts]]  # Equivalente semánticamente, y compatible con versiones anteriores

  `Unpack` también se puede usar junto con `typing.TypedDict` para tipear `**kwargs` en una firma de función:

      from typing import TypedDict, Unpack

      class Movie(TypedDict):
          name: str
          year: int

      # Esta función espera dos argumentos de palabras clave: `name` de tipo `str`
      # y `year` de tipo `int`.
      def foo(**kwargs: Unpack[Movie]): ...

  Consulte PEP 692 para obtener más información sobre el uso de `Unpack` para tipear `**kwargs`.

  Added in version 3.11.

#### Creación de tipos genéricos y alias de tipos

Las siguientes clases no se deben utilizar directamente como anotaciones. Su finalidad es servir de bloques de construcción para crear tipos genéricos y alias de tipos.

Estos objetos se pueden crear mediante una sintaxis especial (type parameter lists y la declaración `type`). Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, también se pueden crear sin la sintaxis dedicada, como se documenta a continuación.

class typing.Generic

  Clase base abstracta para tipos genéricos.

  Un tipo genérico normalmente se declara agregando una lista de parámetros de tipo después del nombre de la clase:

      class Mapping[KT, VT]:
          def __getitem__(self, key: KT) -> VT:
              ...
              # Etc.

  Esta clase hereda implícitamente de `Generic`. La semántica de tiempo de ejecución de esta sintaxis se analiza en la Referencia del lenguaje.

  Entonces, esta clase se puede usar como sigue:

      def lookup_name[X, Y](mapping: Mapping[X, Y], key: X, default: Y) -> Y:
          try:
              return mapping[key]
          except KeyError:
              return default

  Aquí los corchetes después del nombre de la función indican una función genérica.

  Para compatibilidad con versiones anteriores, las clases genéricas también se pueden declarar heredando explícitamente de `Generic`. En este caso, los parámetros de tipo se deben declarar por separado:

      KT = TypeVar('KT')
      VT = TypeVar('VT')

      class Mapping(Generic[KT, VT]):
          def __getitem__(self, key: KT) -> VT:
              ...
              # Etc.

class typing.TypeVar(name, *constraints, bound=None, covariant=False, contravariant=False, infer_variance=False, default=typing.NoDefault)

  Variable de tipo.

  La forma preferida de construir una variable de tipo es a través de la sintaxis dedicada para funciones genéricas, clases genéricas y alias de tipo genérico:

      class Sequence[T]:  # T is a TypeVar
          ...

  This syntax can also be used to create bounded and constrained type variables:

      class StrSequence[S: str]:  # S is a TypeVar with a `str` upper bound;
          ...                     # we can say that S is "bounded by `str`"

      class StrOrBytesSequence[A: (str, bytes)]:  # A is a TypeVar constrained to str or bytes
          ...

  Sin embargo, si se desea, también se pueden construir manualmente variables de tipo reutilizables, de la siguiente manera:

      T = TypeVar('T')  # Puede ser cualquier cosa
      S = TypeVar('S', bound=str)  # Puede ser cualquier subtipo de str
      A = TypeVar('A', str, bytes)  # Tiene que ser exactamente str o bytes

  Las variables de tipo existen principalmente para el beneficio de los validadores de tipos estáticos. Sirven como parámetros para tipos genéricos, así como para definiciones de alias de tipo y funciones genéricas. Consulte `Generic` para obtener más información sobre tipos genéricos. Las funciones genéricas funcionan de la siguiente manera:

      def repeat[T](x: T, n: int) -> Sequence[T]:
          """Return a list containing n references to x."""
          return [x]*n

      def print_capitalized[S: str](x: S) -> S:
          """Print x capitalized, and return x."""
          print(x.capitalize())
          return x

      def concatenate[A: (str, bytes)](x: A, y: A) -> A:
          """Add two strings or bytes objects together."""
          return x + y

  Note that type variables can be bounded, constrained, or neither, but cannot be both bounded and constrained.

  La varianza de las variables de tipo es inferida por los validadores de tipo cuando se crean a través de la sintáxis de parámetros de tipo o cuando se pasa `infer_variance=True`. Las variables de tipo creadas manualmente se pueden marcar explícitamente como covariantes o contravariantes al pasar `covariant=True` o `contravariant=True`. De manera predeterminada, las variables de tipo creadas manualmente son invariantes. Consulte PEP 484 y PEP 695 para obtener más detalles.

  Bounded type variables and constrained type variables have different semantics in several important ways. Using a bounded type variable means that the `TypeVar` will be solved using the most specific type possible:

      x = print_capitalized('a string')
      reveal_type(x)  # el tipo revelado es str

      class StringSubclass(str):
          pass

      y = print_capitalized(StringSubclass('another string'))
      reveal_type(y)  # revealed type is StringSubclass

      z = print_capitalized(45)  # error: int no es un subtipo de str

  The upper bound of a type variable can be a concrete type, abstract type (ABC or Protocol), or even a union of types:

      # Puede ser cualquier cosa con un método __abs__
      def print_abs[T: SupportsAbs](arg: T) -> None:
          print("Absolute value:", abs(arg))

      U = TypeVar('U', bound=str|bytes)  # Puede ser cualquier subtipo de la unión str|bytes
      V = TypeVar('V', bound=SupportsAbs)  # Puede ser cualquier cosa con un método __abs__

  Sin embargo, usar una variable de tipo constrained significa que la `TypeVar` sólo podrá ser determinada como exactamente una de las restricciones dadas:

      a = concatenate('one', 'two')
      reveal_type(a)  # tipo revelado es str

      b = concatenate(StringSubclass('one'), StringSubclass('two'))
      reveal_type(b)  # tipo revelado es str, a pesar que se pasa StringSubclass

      c = concatenate('one', b'two')  # error: la variable de tipo 'A' puede ser str o bytes en una llamada a función, pero no ambas

  En tiempo de ejecución, `isinstance(x, T)` lanzará `TypeError`.

  __name__

    El nombre de la variable de tipo.

  __covariant__

    Si la variable de tipo ha sido marcado explícitamente como covariante.

  __contravariant__

    Si la variable de tipo ha sido marcado explícitamente como covariante.

  __infer_variance__

    Si los validadores de tipo deben inferir la variación de la variable de tipo.

    Added in version 3.12.

  __bound__

    The upper bound of the type variable, if any.

    Distinto en la versión 3.12: Para las variables de tipo creadas a través de sintáxis de parámetros de tipo, el límite se evalúa solo cuando se accede al atributo, no cuando se crea la variable de tipo (consulte Evaluación perezosa).

  evaluate_bound()

    An evaluate function corresponding to the `__bound__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__bound__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  __constraints__

    Una tupla que contiene las restricciones de la variable de tipo, si las hay.

    Distinto en la versión 3.12: Para las variables de tipo creadas a través de la sintáxis de parámetros de tipo, las restricciones se evalúan solo cuando se accede al atributo, no cuando se crea la variable de tipo (consulte Evaluación perezosa).

  evaluate_constraints()

    An evaluate function corresponding to the `__constraints__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__constraints__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  __default__

    El valor predeterminado de la variable de tipo, o `typing.NoDefault` si no tiene valor predeterminado.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Devuelve si la variable de tipo tiene o no un valor predeterminado. Esto es equivalente a verificar si `__default__` no es el singleton `typing.NoDefault`, excepto que no fuerza la evaluación del valor predeterminado lazily evaluated.

    Added in version 3.13.

  Distinto en la versión 3.12: Ahora es posible declarar variables de tipo utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695. Se agregó el parámetro `infer_variance`.

  Distinto en la versión 3.13: Se agregó soporte para valores predeterminados.

class typing.TypeVarTuple(name, *, bound=None, covariant=False, contravariant=False, infer_variance=False, default=typing.NoDefault)

  Tupla de variable de tipo. Forma especializada de type variable que habilita genéricos de variadic.

  Las tuplas de variables de tipo se pueden declarar en listas de parámetros de tipo usando un solo asterisco (`*`) antes del nombre:

      def move_first_element_to_last[T, *Ts](tup: tuple[T, *Ts]) -> tuple[*Ts, T]:
          return (*tup[1:], tup[0])

  O invocando explícitamente el constructor `TypeVarTuple`:

      T = TypeVar("T")
      Ts = TypeVarTuple("Ts")

      def move_first_element_to_last(tup: tuple[T, *Ts]) -> tuple[*Ts, T]:
          return (*tup[1:], tup[0])

  Una variable de tipo normal permite parametrizar con un solo tipo. Una tupla de variables de tipo, en contraste, permite la parametrización con un número arbitrario de tipos, al actuar como un número arbitrario de variables de tipo envueltas en una tupla. Por ejemplo:

      # T está ligado a int, Ts está ligado a ()
      # El valor de retorno es (1,), que tiene tipo tuple[int]
      move_first_element_to_last(tup=(1,))

      # T está ligado a int, Ts está ligado a (str,)
      # El valor de retorno es ('spam', 1), que tiene tipo tuple[str, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam'))

      # T está ligado a int, Ts está ligado a (str, float)
      # El valor de retorno es ('spam', 3.0, 1), que tiene tipo tuple[str, float, int]
      move_first_element_to_last(tup=(1, 'spam', 3.0))

      # Esto falla al verificar el tipo (y falla en tiempo de ejecución)
      # porque tuple[()] no es compatible con tuple[T, *Ts]
      # (se requiere al menos un elemento)
      move_first_element_to_last(tup=())

  Nótese el uso del operador de desempaquetado `*` en `tuple[T, *Ts]`. Conceptualmente, puede pensarse en `Ts` como una tupla de variables de tipo `(T1, T2, ...)`. `tuple[T, *Ts]` se convertiría en `tuple[T, *(T1, T2, ...)]`, lo que es equivalente a `tuple[T, T1, T2, ...]`. (Nótese que en versiones más antiguas de Python, ésto puede verse escrito usando en cambio `Unpack`, en la forma `Unpack[Ts]`.)

  Las tuplas de variables de tipo siempre deben descomprimirse. Esto ayuda a distinguir las tuplas de variables de tipo, de las variables de tipo normales:

      x: Ts          # No válido
      x: tuple[Ts]   # No válido
      x: tuple[*Ts]  # La forma correcta de hacerlo

  Las tuplas de variables de tipo pueden ser utilizadas en los mismos contextos que las variables de tipo normales. Por ejemplo en definiciones de clases, argumentos y tipos de retorno:

      class Array[*Shape]:
          def __getitem__(self, key: tuple[*Shape]) -> float: ...
          def __abs__(self) -> "Array[*Shape]": ...
          def get_shape(self) -> tuple[*Shape]: ...

  Las tuplas de variables de tipo se pueden combinar sin problemas con variables de tipo normales:

      class Array[DType, *Shape]:  # Esto está bien
          pass

      class Array2[*Shape, DType]:  # Esto también está bien
          pass

      class Height: ...
      class Width: ...

      float_array_1d: Array[float, Height] = Array()     # Totalmente bien
      int_array_2d: Array[int, Height, Width] = Array()  # Sip, también está bien

  Sin embargo, nótese que en una determinada lista de argumentos de tipo o de parámetros de tipo puede haber como máximo una tupla de variables de tipo:

      x: tuple[*Ts, *Ts]            # Not valid
      class Array[*Shape, *Shape]:  # Not valid
          pass

  Finalmente, una tupla de variables de tipo desempaquetada puede ser utilizada como la anotación de tipo de `*args`:

      def call_soon[*Ts](
          callback: Callable[[*Ts], None],
          *args: *Ts
      ) -> None:
          ...
          callback(*args)

  En contraste con las anotaciones no-desempaquetadas de `*args`, por ej. `*args: int`, que especificaría que todos los argumentos son `int` - `*args: *Ts` permite referenciar los tipos de los argumentos individuales en `*args`. Aquí, ésto permite asegurarse de que los tipos de los `*args` que son pasados a `call_soon` calcen con los tipos de los argumentos (posicionales) de `callback`.

  Véase PEP 646 para obtener más detalles sobre las tuplas de variables de tipo.

  __name__

    El nombre de la tupla de variables de tipo.

  __covariant__

    Whether the type variable tuple has been explicitly marked as covariant.

    Added in version 3.15.

  __contravariant__

    Whether the type variable tuple has been explicitly marked as contravariant.

    Added in version 3.15.

  __infer_variance__

    Whether the type variable tuple’s variance should be inferred by type checkers.

    Added in version 3.15.

  __default__

    El valor predeterminado de la variable de tipo tupla, o `typing.NoDefault` si no tiene valor predeterminado.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Devuelve si la variable de tipo tupla tiene o no un valor predeterminado. Esto es equivalente a verificar si `__default__` no es el singleton `typing.NoDefault`, excepto que no fuerza la evaluación del valor predeterminado lazily evaluated.

    Added in version 3.13.

  Type variable tuples created with `covariant=True` or `contravariant=True` can be used to declare covariant or contravariant generic types. The `bound` argument is also accepted, similar to `TypeVar`, but its actual semantics are yet to be decided.

  Added in version 3.11.

  Distinto en la versión 3.12: Ahora es posible declarar tuplas de variables de tipo utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695.

  Distinto en la versión 3.13: Se agregó soporte para valores predeterminados.

  Distinto en la versión 3.15: Added support for the `bound`, `covariant`, `contravariant`, and `infer_variance` parameters.

class typing.ParamSpec(name, *, bound=None, covariant=False, contravariant=False, infer_variance=False, default=typing.NoDefault)

  Variable de especificación de parámetros. Versión especializada de type variables.

  En las listas de parámetros de tipo, las especificaciones de parámetros se pueden declarar con dos asteriscos (`**`):

      type IntFunc[**P] = Callable[P, int]

  Para compatibilidad con Python 3.11 y versiones anteriores, los objetos `ParamSpec` también se pueden crear de la siguiente manera:

      P = ParamSpec('P')

  Las variables de especificación de parámetros existen principalmente para el beneficio de los validadores de tipo estático. Se utilizan para reenviar los tipos de parámetros de un invocable a otro invocable, un patrón que se encuentra comúnmente en funciones y decoradores de orden superior. Solo son válidos cuando se utilizan en `Concatenate`, o como primer argumento de `Callable`, o como parámetros para genéricos definidos por el usuario. Consulte `Generic` para obtener más información sobre tipos genéricos.

  Por ejemplo, para agregar un registro básico a una función, se puede crear un decorador `add_logging` para registrar llamadas a funciones. La variable de especificación de parámetros le dice al validador de tipo que el invocable pasado al decorador y el nuevo invocable retornado por él tienen parámetros de tipo interdependientes:

      from collections.abc import Callable
      import logging

      def add_logging[T, **P](f: Callable[P, T]) -> Callable[P, T]:
          '''A type-safe decorator to add logging to a function.'''
          def inner(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> T:
              logging.info(f'{f.__name__} was called')
              return f(*args, **kwargs)
          return inner

      @add_logging
      def add_two(x: float, y: float) -> float:
          '''Add two numbers together.'''
          return x + y

  Without `ParamSpec`, the simplest way to annotate this previously was to use a `TypeVar` with upper bound `Callable[..., Any]`. However this causes two problems:

  1. El validador de tipo no puede verificar la función `inner` porque `*args` y `**kwargs` deben escribirse `Any`.

  2. Es posible que se requiera `cast()` en el cuerpo del decorador `add_logging` al retornar la función `inner`, o se debe indicar al validador de tipo estático que ignore el `return inner`.

  args
  kwargs

    Dado que `ParamSpec` captura tanto parámetros posicionales como de palabras clave, `P.args` y `P.kwargs` se pueden utilizar para dividir un `ParamSpec` en sus componentes. `P.args` representa la tupla de parámetros posicionales en una llamada determinada y solo debe usarse para anotar `*args`. `P.kwargs` representa la asignación de parámetros de palabras clave a sus valores en una llamada determinada y solo debe usarse para anotar `**kwargs`. Ambos atributos requieren que el parámetro anotado esté dentro del alcance. En tiempo de ejecución, `P.args` y `P.kwargs` son instancias respectivamente de `ParamSpecArgs` y `ParamSpecKwargs`.

  __name__

    El nombre de la especificación del parámetro.

  __covariant__

    Whether the parameter specification has been explicitly marked as covariant.

  __contravariant__

    Whether the parameter specification has been explicitly marked as contravariant.

  __infer_variance__

    Whether the parameter specification’s variance should be inferred by type checkers.

    Added in version 3.12.

  __default__

    El valor predeterminado de la especificación del parámetro, o `typing.NoDefault` si no tiene valor predeterminado.

    Added in version 3.13.

  evaluate_default()

    An evaluate function corresponding to the `__default__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__default__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format.

    Added in version 3.14.

  has_default()

    Devuelve si la especificación del parámetro tiene o no un valor predeterminado. Esto es equivalente a verificar si `__default__` no es el singleton `typing.NoDefault`, excepto que no fuerza la evaluación del valor predeterminado lazily evaluated.

    Added in version 3.13.

  Las variables de especificación de parámetros creadas con `covariant=True` o `contravariant=True` se pueden utilizar para declarar tipos genéricos covariantes o contravariantes. También se acepta el argumento `bound`, similar a `TypeVar`. Sin embargo, la semántica real de estas palabras clave aún no se ha decidido.

  Added in version 3.10.

  Distinto en la versión 3.12: Las especificaciones de parámetros ahora se pueden declarar utilizando la sintaxis de parámetros de tipo introducida por PEP 695.

  Distinto en la versión 3.13: Se agregó soporte para valores predeterminados.

  Nota

  Solo las variables de especificación de parámetros definidas en el ámbito global pueden ser serializadas.

  Ver también

  - PEP 612 - Variables de especificación de parámetros (el PEP que introdujo `ParamSpec` y `Concatenate`)

  - `Concatenate`

  - Anotaciones en objetos invocables

class typing.ParamSpecArgs
class typing.ParamSpecKwargs

  Argumentos y atributos de argumentos de palabras clave de un `ParamSpec`. El atributo `P.args` de un `ParamSpec` es una instancia de `ParamSpecArgs` y `P.kwargs` es una instancia de `ParamSpecKwargs`. Están pensados para la introspección en tiempo de ejecución y no tienen un significado especial para los validadores de tipo estático.

  Llamar a `get_origin()` en cualquiera de estos objetos retornará el `ParamSpec` original:

      >>> from typing import ParamSpec, get_origin
      >>> P = ParamSpec("P")
      >>> get_origin(P.args) is P
      True
      >>> get_origin(P.kwargs) is P
      True

  Added in version 3.10.

class typing.TypeAliasType(name, value, *, type_params=(), qualname=None)

  El tipo de alias de tipo creado a través de la declaración `type`.

  Por ejemplo:

      >>> type Alias = int
      >>> type(Alias)
      <class 'typing.TypeAliasType'>

  Added in version 3.12.

  __name__

    El nombre del alias de tipo:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__name__
        'Alias'

  __qualname__

    The qualified name of the type alias:

        >>> class Class:
        ...     type Alias = int
        ...
        >>> Class.Alias.__qualname__
        'Class.Alias'

    Added in version 3.15.

  __module__

    The name of the module in which the type alias was defined:

        >>> type Alias = int
        >>> Alias.__module__
        '__main__'

    This attribute is writable.

    Distinto en la versión 3.15: The attribute is now writable.

  __type_params__

    Los parámetros de tipo del alias de tipo, o una tupla vacía si el alias no es genérico:

        >>> type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]
        >>> ListOrSet.__type_params__
        (T,)
        >>> type NotGeneric = int
        >>> NotGeneric.__type_params__
        ()

  __value__

    El valor del alias de tipo. Se evalúa de forma diferida, por lo que los nombres utilizados en la definición del alias no se resuelven hasta que se accede al atributo `__value__`:

        >>> type Mutually = Recursive
        >>> type Recursive = Mutually
        >>> Mutually
        Mutually
        >>> Recursive
        Recursive
        >>> Mutually.__value__
        Recursive
        >>> Recursive.__value__
        Mutually

  evaluate_value()

    An evaluate function corresponding to the `__value__` attribute. When called directly, this method supports only the `VALUE` format, which is equivalent to accessing the `__value__` attribute directly, but the method object can be passed to `annotationlib.call_evaluate_function()` to evaluate the value in a different format:

        >>> type Alias = undefined
        >>> Alias.__value__
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> from annotationlib import Format, call_evaluate_function
        >>> Alias.evaluate_value(Format.VALUE)
        Traceback (most recent call last):
        ...
        NameError: name 'undefined' is not defined
        >>> call_evaluate_function(Alias.evaluate_value, Format.FORWARDREF)
        ForwardRef('undefined')

    Added in version 3.14.

  Unpacking

  Type aliases support star unpacking using the `*Alias` syntax. This is equivalent to using `Unpack[Alias]` directly:

      >>> type Alias = tuple[int, str]
      >>> type Unpacked = tuple[bool, *Alias]
      >>> Unpacked.__value__
      tuple[bool, typing.Unpack[Alias]]

  Added in version 3.14.

#### Otras directivas especiales

Estas funciones y clases no se deben utilizar directamente como anotaciones. Su finalidad es servir de bloques de construcción para crear y declarar tipos.

class typing.NamedTuple

  Versión para anotación de tipos de `collections.namedtuple()`.

  Uso:

      class Employee(NamedTuple):
          name: str
          id: int

  Esto es equivalente a:

      Employee = collections.namedtuple('Employee', ['name', 'id'])

  Para proporcionar a un campo un valor por defecto se puede asignar en el cuerpo de la clase:

      class Employee(NamedTuple):
          name: str
          id: int = 3

      employee = Employee('Guido')
      assert employee.id == 3

  Los campos con un valor por defecto deben ir después de los campos sin valor por defecto.

  The types for each field name can be retrieved by calling `annotationlib.get_annotations()` on the resulting class. (The field names are in the `_fields` attribute and the default values are in the `_field_defaults` attribute, both of which are part of the `namedtuple()` API.)

  Las subclases de `NamedTuple` también pueden tener docstrings y métodos:

      class Employee(NamedTuple):
          """Represents an employee."""
          name: str
          id: int = 3

          def __repr__(self) -> str:
              return f'<Employee {self.name}, id={self.id}>'

  Las subclases de `NamedTuple` pueden ser genéricas:

      class Group[T](NamedTuple):
          key: T
          group: list[T]

  Uso retrocompatible:

      # Para crear un NamedTuple genérico en Python 3.11
      T = TypeVar("T")

      class Group(NamedTuple, Generic[T]):
          key: T
          group: list[T]

      # También se admite una sintaxis funcional
      Employee = NamedTuple('Employee', [('name', str), ('id', int)])

  Distinto en la versión 3.6: Soporte añadido para la sintaxis de anotación de variables propuesto en PEP 526.

  Distinto en la versión 3.6.1: Soporte añadido para valores por defecto, métodos y docstrings.

  Distinto en la versión 3.8: Los atributos `_field_types` y `__annotations__` son simples diccionarios en vez de instancias de `OrderedDict`.

  Distinto en la versión 3.9: Se remueve el atributo `_field_types` en favor del atributo más estándar `__annotations__` que tiene la misma información.

  Distinto en la versión 3.9: `NamedTuple` is now a function rather than a class. It can still be used as a class base, as described above.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para namedtuples genéricas.

  Distinto en la versión 3.14: Using `super()` (and the `__class__` closure variable) in methods of `NamedTuple` subclasses is unsupported and causes a `TypeError`.

class typing.NewType(name, tp)

  Clase auxiliar para crear tipos distintos con bajo consumo de recursos.

  A `NewType` is considered a distinct type by a type checker. At runtime, however, calling a `NewType` returns its argument unchanged.

  Uso:

      UserId = NewType('UserId', int)  # Declara el NewType "UserId"
      first_user = UserId(1)  # "UserId" retorna el argumento sin cambios en runtime

  __module__

    The name of the module in which the new type is defined.

  __name__

    El nombre del nuevo tipo.

  __supertype__

    El tipo en el que se basa el nuevo tipo.

  Added in version 3.5.2.

  Distinto en la versión 3.10: `NewType` es ahora una clase en lugar de una función.

class typing.Protocol(Generic)

  Clase base para clases de protocolo.

  Las clases de protocolo se definen así:

      class Proto(Protocol):
          def meth(self) -> int:
              ...

  Tales clases son usadas principalmente con validadores estáticos de tipos que detectan subtipado estructural (duck-typing estático), por ejemplo:

      class C:
          def meth(self) -> int:
              return 0

      def func(x: Proto) -> int:
          return x.meth()

      func(C())  # Pasa la verificación de tipos estática

  See PEP 544 for more details. Protocol classes decorated with `@runtime_checkable` (described later) act as simple-minded runtime protocols that check only the presence of given attributes, ignoring their type signatures. Protocol classes without this decorator cannot be used as the second argument to `isinstance()` or `issubclass()`.

  Las clases protocolo pueden ser genéricas, por ejemplo:

      class GenProto[T](Protocol):
          def meth(self) -> T:
              ...

  En el código que necesita ser compatible con Python 3.11 o anterior, los protocolos genéricos se pueden escribir de la siguiente manera:

      T = TypeVar("T")

      class GenProto(Protocol[T]):
          def meth(self) -> T:
              ...

  Added in version 3.8.

  Deprecated since version 3.15, will be removed in version 3.20: It is deprecated to call `isinstance()` and `issubclass()` checks on protocol classes that were not explicitly decorated with `runtime_checkable()` but that inherit from a runtime-checkable protocol class. This will throw a `TypeError` in Python 3.20.

@typing.runtime_checkable

  Marca una clase protocolo como aplicable en tiempo de ejecución (lo convierte en un runtime protocol).

  Such a protocol can be used with `isinstance()` and `issubclass()`. This allows a simple-minded structural check, very similar to «one-trick ponies» in `collections.abc` such as `Iterable`. For example:

      @runtime_checkable
      class Closable(Protocol):
          def close(self): ...

      assert isinstance(open('/some/file'), Closable)

      @runtime_checkable
      class Named(Protocol):
          name: str

      import threading
      assert isinstance(threading.Thread(name='Bob'), Named)

  Runtime checkability of protocols is not inherited. A subclass of a runtime-checkable protocol is only runtime-checkable if it is explicitly marked as such, regardless of class hierarchy:

      @runtime_checkable
      class Iterable(Protocol):
          def __iter__(self): ...

      # Without @runtime_checkable, Reversible would no longer be runtime-checkable.
      @runtime_checkable
      class Reversible(Iterable, Protocol):
          def __reversed__(self): ...

  This decorator raises `TypeError` when applied to a non-protocol class.

  Nota

  `@runtime_checkable` will check only the presence of the required methods or attributes, not their type signatures or types. For example, `ssl.SSLObject` is a class, therefore it passes an `issubclass()` check against Callable. However, the `ssl.SSLObject.__init__` method exists only to raise a `TypeError` with a more informative message, therefore making it impossible to call (instantiate) `ssl.SSLObject`.

  Nota

  Una verificación `isinstance()` contra un protocolo comprobable en tiempo de ejecución puede ser sorprendentemente lenta en comparación con una verificación `isinstance()` contra una clase que no es de protocolo. Considere utilizar expresiones alternativas como llamadas `hasattr()` para comprobaciones estructurales en código sensible al rendimiento.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.12: La implementación interna de las comprobaciones de `isinstance()` con protocolos que se pueden comprobar en tiempo de ejecución ahora utiliza `inspect.getattr_static()` para buscar atributos (anteriormente, se utilizaba `hasattr()`). Como resultado, algunos objetos que solían considerarse instancias de un protocolo que se podía comprobar en tiempo de ejecución ya no se consideran instancias de ese protocolo en Python 3.12+, y viceversa. Es poco probable que la mayoría de los usuarios se vean afectados por este cambio.

  Distinto en la versión 3.12: The members of a runtime-checkable protocol are now considered «frozen» at runtime as soon as the class has been created. Monkey-patching attributes onto a runtime-checkable protocol will still work, but will have no impact on `isinstance()` checks comparing objects to the protocol. See What’s new in Python 3.12 for more details.

  Deprecated since version 3.15, will be removed in version 3.20: It is deprecated to call `isinstance()` and `issubclass()` checks on protocol classes that were not explicitly decorated with `runtime_checkable()` but that inherit from a runtime-checkable protocol class. This will throw a `TypeError` in Python 3.20.

class typing.TypedDict(dict)

  Special construct to add type hints to a dictionary. At runtime «`TypedDict` instances» are simply `dicts`.

  `TypedDict` crea un tipo de diccionario que espera que todas sus instancias tenga un cierto conjunto de claves, donde cada clave está asociada con un valor de un tipo determinado. Esta exigencia no se comprueba en tiempo de ejecución y solo es aplicada por validadores de tipo. Uso:

      class Point2D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          label: str

      a: Point2D = {'x': 1, 'y': 2, 'label': 'good'}  # OK
      b: Point2D = {'z': 3, 'label': 'bad'}           # Falla la verificación de tipos

      assert Point2D(x=1, y=2, label='first') == dict(x=1, y=2, label='first')

  Una forma alternativa de crear un `TypedDict` es mediante la sintaxis de llamada de función. El segundo argumento debe ser un `dict` literal:

      Punto2D = TypedDict('Punto2D', {'x': int, 'y': int, 'etiqueta': str})

  This functional syntax allows defining keys which are not valid identifiers, for example because they are keywords or contain hyphens, or when key names must not be mangled like regular private names:

      # raises SyntaxError
      class Point2D(TypedDict):
          in: int  # 'in' is a keyword
          x-y: int  # name with hyphens

      class Definition(TypedDict):
          __schema: str  # mangled to `_Definition__schema`

      # OK, functional syntax
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'in': int, 'x-y': int})
      Definition = TypedDict('Definition', {'__schema': str})  # not mangled

  De forma predeterminada, todas las llaves deben estar presentes en un `TypedDict`. Es posible marcar llaves individuales como no requeridas utilizando `NotRequired`:

      class Point2D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          label: NotRequired[str]

      # Sintaxis alternativa
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int, 'label': NotRequired[str]})

  Esto significa que en un `TypedDict` que sea una instancia de `Point2D`, será posible omitir la llave `label`.

  Además, es posible marcar todas las llaves como no-requeridas por defecto, al especificar un valor de `False` en el argumento total:

      class Point2D(TypedDict, total=False):
          x: int
          y: int

      # Sintaxis alternativa
      Point2D = TypedDict('Point2D', {'x': int, 'y': int}, total=False)

  Esto significa que un `TypedDict` `Point2D` puede tener cualquiera de las llaves omitidas. Solo se espera que un validador de tipo admita un `False` literal o `True` como valor del argumento `total`. `True` es el predeterminado y hace que todos los elementos definidos en el cuerpo de la clase sean obligatorios.

  Las llaves individuales de un `TypedDict` `total=False` pueden ser marcadas como requeridas utilizando `Required`:

      class Point2D(TypedDict, total=False):
          x: Required[int]
          y: Required[int]
          label: str

      # Sintaxis alternativa
      Point2D = TypedDict('Point2D', {
          'x': Required[int],
          'y': Required[int],
          'label': str
      }, total=False)

  Es posible que un tipo `TypedDict` herede de uno o más tipos `TypedDict` usando la sintaxis de clase. Uso:

      class Point3D(Point2D):
          z: int

  `Point3D` tiene tres elementos: `x`, `y` y `z`. Lo que es equivalente a la siguiente definición:

      class Point3D(TypedDict):
          x: int
          y: int
          z: int

  By default, a `TypedDict` is open, meaning that it may contain additional keys at runtime beyond those defined in the class body. The closed class argument can be used to control this; if `closed=True`, the `TypedDict` cannot contain additional keys.

      class ClosedPoint(TypedDict, closed=True):
          x: int
          y: int

      class ClosedPoint3D(ClosedPoint):  # type checker error: cannot add keys to a closed TypedDict
          z: int

  Setting `closed=False` explicitly requests the default open behavior. If the argument is not passed, this state is inherited from the parent class.

  In addition to being open or closed, a `TypedDict` can also be configured to have extra items. If the extra_items class argument is set to a type, the `TypedDict` can contain arbitrary additional keys, but the values of those keys must be of the specified type.

      class ExtraItemsPoint(TypedDict, extra_items=int):
          x: int
          y: int

      point: ExtraItemsPoint = {'x': 1, 'y': 2, 'anything': 3}  # OK

  The extra_items argument is also inherited through subclassing. It is unset by default, and it may not be used together with the closed argument.

  Un `TypedDict` no puede heredar de una clase que no sea una subclase de `TypedDict`, exceptuando `Generic`. Por ejemplo:

      class X(TypedDict):
          x: int

      class Y(TypedDict):
          y: int

      class Z(object): pass  # Una clase  no-TypedDict

      class XY(X, Y): pass  # OK

      class XZ(X, Z): pass  # lanza TypeError

  Un `TypedDict` puede ser genérico:

      class Group[T](TypedDict):
          key: T
          group: list[T]

  Para crear un `TypedDict` genérico que sea compatible con Python 3.11 o anterior, herede de `Generic` explícitamente:

      T = TypeVar("T")

      class Group(TypedDict, Generic[T]):
          key: T
          group: list[T]

  A `TypedDict` can be introspected via `annotationlib.get_annotations()` (see Prácticas recomendadas para las anotaciones for more information on annotations best practices) and the following attributes:

  __total__

    `Point2D.__total__` proporciona el valor del argumento `total`. Ejemplo:

        >>> from typing import TypedDict
        >>> class Point2D(TypedDict): pass
        >>> Point2D.__total__
        True
        >>> class Point2D(TypedDict, total=False): pass
        >>> Point2D.__total__
        False
        >>> class Point3D(Point2D): pass
        >>> Point3D.__total__
        True

    Este atributo refleja el valor del argumento `total` de la clase `TypedDict` actual, no si la clase es semánticamente total. Por ejemplo, una `TypedDict` con `__total__` establecida en `True` puede tener claves marcadas con `NotRequired`, o puede heredar de otra `TypedDict` con `total=False`. Por lo tanto, generalmente es mejor usar `__required_keys__` y `__optional_keys__` para la introspección.

  __required_keys__

    Added in version 3.9.

  __optional_keys__

    `Point2D.__required_keys__` y `Point2D.__optional_keys__` retornan objetos de la clase `frozenset`, que contienen las llaves requeridas y no requeridas, respectivamente.

    Las llaves marcadas con `Required` siempre aparecerán en `__required_keys__` y las llaves marcadas con `NotRequired` siempre aparecerán en `__optional_keys__`.

    For backwards compatibility with Python 3.10 and below, it is also possible to use inheritance to declare both required and non-required keys in the same `TypedDict`. This is done by declaring a `TypedDict` with one value for the `total` argument and then inheriting from it in another `TypedDict` with a different value for `total`:

        >>> class Point2D(TypedDict, total=False):
        ...     x: int
        ...     y: int
        ...
        >>> class Point3D(Point2D):
        ...     z: int
        ...
        >>> Point3D.__required_keys__ == frozenset({'z'})
        True
        >>> Point3D.__optional_keys__ == frozenset({'x', 'y'})
        True

    Added in version 3.9.

    Nota

    Si se utiliza `from __future__ import annotations` o si las anotaciones se proporcionan como cadenas, las anotaciones no se evalúan cuando se define `TypedDict`. Por lo tanto, la introspección en tiempo de ejecución de la que dependen `__required_keys__` y `__optional_keys__` puede no funcionar correctamente y los valores de los atributos pueden ser incorrectos.

  __readonly_keys__

    Un `frozenset` que contiene los nombres de todas las claves de solo lectura. Las claves son de solo lectura si llevan el calificador `ReadOnly`.

    Added in version 3.13.

  __mutable_keys__

    Un `frozenset` que contiene los nombres de todas las claves mutables. Las claves son mutables si no llevan el calificador `ReadOnly`.

    Added in version 3.13.

  __closed__

    The value of the closed class argument. It can be `True`, `False`, or `None`.

  __extra_items__

    The value of the extra_items class argument. It can be a valid type or `NoExtraItems`.

  See the TypedDict section in the typing documentation for more examples and detailed rules.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.9: `TypedDict` is now a function rather than a class. It can still be used as a class base, as described above.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para marcar llaves individuales como `Required` o `NotRequired`. Véase PEP 655.

  Distinto en la versión 3.11: Se agrega soporte para `TypedDict` genéricos.

  Distinto en la versión 3.13: Se eliminó la compatibilidad con el método de argumento de palabra clave para crear `TypedDict`s.

  Distinto en la versión 3.13: Support for the `ReadOnly` qualifier was added. See PEP 705.

  Distinto en la versión 3.15: Support for the closed and extra_items class arguments was added. See PEP 728.

### Protocolos

The following protocols are provided by the `typing` module. All are decorated with `@runtime_checkable`.

class typing.SupportsAbs

  A protocol with one abstract method `__abs__` that is covariant in its return type.

class typing.SupportsBytes

  A protocol with one abstract method `__bytes__`.

class typing.SupportsComplex

  A protocol with one abstract method `__complex__`.

class typing.SupportsFloat

  A protocol with one abstract method `__float__`.

class typing.SupportsIndex

  A protocol with one abstract method `__index__`.

  Added in version 3.8.

class typing.SupportsInt

  A protocol with one abstract method `__int__`.

class typing.SupportsRound

  A protocol with one abstract method `__round__` that is covariant in its return type.

### ABCs and Protocols for working with I/O

class typing.IO[AnyStr]
class typing.TextIO
class typing.BinaryIO

  Generic class `IO[AnyStr]` and its subclasses `TextIO(IO[str])` and `BinaryIO(IO[bytes])` represent the types of I/O streams such as returned by `open()`. Please note that these classes are not protocols, and their interface is fairly broad.

The protocols `io.Reader` and `io.Writer` offer a simpler alternative for argument types, when only the `read()` or `write()` methods are accessed, respectively:

    def read_and_write(reader: Reader[str], writer: Writer[bytes]):
        data = reader.read()
        writer.write(data.encode())

Also consider using `collections.abc.Iterable` for iterating over the lines of an input stream:

    def read_config(stream: Iterable[str]):
        for line in stream:
            ...

### Funciones y decoradores

typing.cast(typ, val)

  Convertir un valor a un tipo.

  Esto retorna el valor sin modificar. Para el validador de tipos esto indica que el valor de retorno tiene el tipo señalado pero, de manera intencionada, no se comprobará en tiempo de ejecución (para maximizar la velocidad).

typing.assert_type(val, typ, /)

  Solicitar a un validador de tipos que confirme que val tiene typ por tipo inferido.

  En tiempo de ejecución esto no hace nada: devuelve el primer argumento sin cambios, sin verificaciones ni efectos secundarios, sin importar el tipo real del argumento.

  Cuando un validador de tipo estático encuentra una llamada a `assert_type()`, emite un error si el valor no es del tipo especificado:

      def greet(name: str) -> None:
          assert_type(name, str)  # OK, tipo inferido de `name` es `str`
          assert_type(name, int)  # error del verificador de tipos

  Esta función es útil para asegurarse de que la comprensión que el validador de tipos tiene sobre un script está alineada con las intenciones de le desarrolladores:

      def complex_function(arg: object):
          # Haz alguna lógica compleja de reducción de tipo,
          # despues de la cual esperamos que el tipo inferido sea `int`
          ...
          # Probar si el verificador de tipos entiende correctamente nuestra función
          assert_type(arg, int)

  Added in version 3.11.

typing.assert_never(arg, /)

  Solicitar a un validador estático de tipos confirmar que una línea de código no es alcanzable.

  Por ejemplo:

      def int_or_str(arg: int | str) -> None:
          match arg:
              case int():
                  print("It's an int")
              case str():
                  print("It's a str")
              case _ as unreachable:
                  assert_never(unreachable)

  Aquí, las anotaciones permiten al validador de tipos inferir que el último caso nunca puede ejecutarse, porque `arg` es un `int` o un `str`, y ambas opciones están cubiertas por los casos anteriores.

  Si un validador de tipos encuentra que una llamada a `assert_never()` es alcanzable, emitirá un error. Por ejemplo, si la anotación de tipo para `arg` fuese en cambio `int | str | float`, el validador de tipos emitiría un error que indicaría que `unreachable` es de tipo `float`. Para que una llamada a `assert_never` pase la verificación de tipos, el tipo inferido del argumento pasado debe ser el tipo inferior, `Never`, y nada más.

  En tiempo de ejecución, ésto lanza una excepción cuando es llamado.

  Ver también

  Unreachable Code and Exhaustiveness Checking has more information about exhaustiveness checking with static typing.

  Added in version 3.11.

typing.reveal_type(obj, /)

  Pídale a un verificador de tipos estáticos que revele el tipo inferido de una expresión.

  Cuando un verificador de tipos estáticos encuentra una llamada a esta función, emite un diagnóstico con el tipo inferido del argumento. Por ejemplo:

      x: int = 1
      reveal_type(x)  # Tipo revelado es "builtins.int"

  Ésto puede ser de utilidad cuando se desea debuguear cómo tu validador de tipos maneja una pieza particular de código.

  En tiempo de ejecución, esta función imprime el tipo de tiempo de ejecución de su argumento en `sys.stderr` y devuelve el argumento sin cambios (lo que permite que la llamada se use dentro de una expresión):

      x = reveal_type(1)  # imprime "Runtime type is int"
      print(x)  # prints "1"

  Tenga en cuenta que el tipo de tiempo de ejecución puede ser diferente (más o menos específico) del tipo inferido estáticamente por un verificador de tipos.

  La mayoría de los verificadores de tipos admiten `reveal_type()` en cualquier lugar, incluso si el nombre no se importa desde `typing`. Sin embargo, importar el nombre desde `typing` permite que el código se ejecute sin errores de tiempo de ejecución y comunica la intención con mayor claridad.

  Added in version 3.11.

@typing.dataclass_transform(*, eq_default=True, order_default=False, kw_only_default=False, frozen_default=False, field_specifiers=(), **kwargs)

  Decorador para marcar un objeto como si proporcionara un comportamiento similar a `dataclass`.

  `@dataclass_transform` may be used to decorate a class, metaclass, or a function that is itself a decorator. The presence of `@dataclass_transform()` tells a static type checker that the decorated object performs runtime «magic» that transforms a class in a similar way to `@dataclasses.dataclass`.

  Ejemplo de uso con una función decoradora:

      @dataclass_transform()
      def create_model[T](cls: type[T]) -> type[T]:
          ...
          return cls

      @create_model
      class CustomerModel:
          id: int
          name: str

  En una clase base:

      @dataclass_transform()
      class ModelBase: ...

      class CustomerModel(ModelBase):
          id: int
          name: str

  En una metaclase:

      @dataclass_transform()
      class ModelMeta(type): ...

      class ModelBase(metaclass=ModelMeta): ...

      class CustomerModel(ModelBase):
          id: int
          name: str

  The `CustomerModel` classes defined above will be treated by type checkers similarly to classes created with `@dataclasses.dataclass`. For example, type checkers will assume these classes have `__init__` methods that accept `id` and `name`.

  The decorated class, metaclass, or function may accept the following bool arguments which type checkers will assume have the same effect as they would have on the `@dataclasses.dataclass` decorator: `init`, `eq`, `order`, `unsafe_hash`, `frozen`, `match_args`, `kw_only`, and `slots`. It must be possible for the value of these arguments (`True` or `False`) to be statically evaluated.

  The arguments to the `@dataclass_transform` decorator can be used to customize the default behaviors of the decorated class, metaclass, or function:

  Parámetros:

    - eq_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `eq` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `True`.

    - order_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `order` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`.

    - kw_only_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `kw_only` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`.

    - frozen_default (bool) – Indica si se asume que el parámetro `frozen` es `True` o `False` si el llamador lo omite. El valor predeterminado es `False`. .. Agregado en la versión:: 3.12

    - field_specifiers (tuple[Callable[..., Any], ...]) – Especifica una lista estática de clases o funciones admitidas que describen campos, parecido con `dataclasses.field()`. El valor predeterminado es `()`.

    - **kwargs (Any) – Es posible pasar arbitrariamente otros argumentos nombrados para permitir posibles extensiones futuras.

  Los validadores de tipos reconocen los siguientes parámetros opcionales en los especificadores de campo:

  Parámetros reconocidos para especificadores de campo
  Nombre del parámetro | Descripción
  --- | ---
  `init` | Indica si el campo debe incluirse en el método `__init__` sintetizado. Si no se especifica, el valor predeterminado de `init` es `True`.
  `default` | Proporciona el valor predeterminado para el campo.
  `default_factory` | Proporciona una retrollamada en tiempo de ejecución que devuelve el valor predeterminado del campo. Si no se especifican `default` ni `default_factory`, se supone que el campo no tiene un valor predeterminado y se le debe proporcionar un valor cuando se cree una instancia de la clase.
  `factory` | Un alias para el parámetro `default_factory` en los especificadores de campo.
  `kw_only` | Indicates whether the field should be marked as keyword-only. If `True`, the field will be keyword-only. If `False`, it will not be keyword-only. If unspecified, the value of the `kw_only` parameter on the object decorated with `@dataclass_transform` will be used, or if that is unspecified, the value of `kw_only_default` on `@dataclass_transform` will be used.
  `alias` | Proporciona un nombre alternativo para el campo. Este nombre alternativo se utiliza en el método sintetizado `__init__`.

  En tiempo de ejecución, este decorador registra sus argumentos en el atributo `__dataclass_transform__` del objeto decorado. No tiene otro efecto en tiempo de ejecución.

  Véase PEP 681 para más detalle.

  Added in version 3.11.

@typing.overload

  Decorador para crear funciones y métodos sobrecargados.

  El decorador `@overload` permite describir funciones y métodos que admiten múltiples combinaciones diferentes de tipos de argumentos. Una serie de definiciones decoradas con `@overload` debe ir seguida de exactamente una definición que no esté decorada con `@overload` (para la misma función o método).

  Las definiciones decoradas con `@overload` son solo para beneficio del validador de tipos, ya que serán sobrescritas por la definición no decorada con `@overload`. Mientras tanto, la definición no decorada con `@overload` se usará en tiempo de ejecución, pero el validador de tipos debe ignorarla. En tiempo de ejecución, llamar a una función decorada con `@overload` directamente generará `NotImplementedError`.

  Un ejemplo de sobrecarga que proporciona un tipo más preciso que el que se puede expresar mediante una unión o una variable de tipo:

      @overload
      def process(response: None) -> None:
          ...
      @overload
      def process(response: int) -> tuple[int, str]:
          ...
      @overload
      def process(response: bytes) -> str:
          ...
      def process(response):
          ...  # actual implementation goes here

  Véase PEP 484 para más detalle y comparación con otras semánticas de tipado.

  Distinto en la versión 3.11: Ahora es posible introspectar en tiempo de ejecución las funciones sobrecargadas utilizando `get_overloads()`.

typing.get_overloads(func)

  Return a sequence of `@overload`-decorated definitions for func.

  func is the function object for the implementation of the overloaded function. For example, given the definition of `process` in the documentation for `@overload`, `get_overloads(process)` will return a sequence of three function objects for the three defined overloads. If called on a function with no overloads, `get_overloads()` returns an empty sequence.

  `get_overloads()` puede ser utilizada para introspectar en tiempo de ejecución una función sobrecargada.

  Added in version 3.11.

typing.clear_overloads()

  Borra todas las sobrecargas registradas en el registro interno.

  Esto se puede utilizar para recuperar la memoria utilizada por el registro.

  Added in version 3.11.

@typing.final

  Decorador para indicar métodos finales y clases finales.

  Decorar un método con `@final` indica a un validador de tipos que el método no se puede anular en una subclase. Decorar una clase con `@final` indica que no se puede subclasificar.

  Por ejemplo:

      class Base:
          @final
          def done(self) -> None:
              ...
      class Sub(Base):
          def done(self) -> None:  # Error informado por el verificador de tipos
              ...

      @final
      class Leaf:
          ...
      class Other(Leaf):  # Error informado por el verificador de tipos
          ...

  No hay comprobación en tiempo de ejecución para estas propiedades. Véase PEP 591 para más detalles.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.11: El decorador intentará ahora establecer un atributo `__final__` como `True` en el objeto decorado. Por lo tanto, se puede utilizar una comprobación como `if getattr(obj, “__final__”, False)` en tiempo de ejecución para determinar si un objeto `obj` se ha marcado como final. Si el objeto decorado no admite la configuración de atributos, el decorador devuelve el objeto sin cambios sin lanzar una excepción.

@typing.no_type_check

  Un decorador para indicar que las anotaciones no deben ser comprobadas como indicadores de tipo.

  Esto funciona como un decorator (decorador) de clase o función. Con una clase, se aplica recursivamente a todos los métodos y clases definidos en esa clase (pero no a los métodos definidos en sus superclases o subclases). Los validadores de tipos ignorarán todas las anotaciones en una función o clase con este decorador.

  `@no_type_check` muta el objeto decorado en su lugar.

@typing.override

  Decorador para indicar que un método en una subclase está destinado a anular un método o atributo en una superclase.

  Los validadores de tipos deberían emitir un error si un método decorado con `@override` no anula nada. Esto ayuda a evitar errores que pueden ocurrir cuando se modifica una clase base sin un cambio equivalente en una clase secundaria.

  Por ejemplo:

      class Base:
          def log_status(self) -> None:
              ...

      class Sub(Base):
          @override
          def log_status(self) -> None:  # Okay: sobreescribe Base.log_status
              ...

          @override
          def done(self) -> None:  # Error reportado por el verificador de tipos
              ...

  No hay ninguna comprobación en tiempo de ejecución de esta propiedad.

  El decorador intentará establecer un atributo `__override__` en `True` en el objeto decorado. Por lo tanto, una comprobación como `if getattr(obj, “__override__”, False)` se puede utilizar en tiempo de ejecución para determinar si un objeto `obj` ha sido marcado como anulado. Si el objeto decorado no admite la configuración de atributos, el decorador devuelve el objeto sin cambios sin generar una excepción.

  Vea PEP 681 para más información.

  Added in version 3.12.

@typing.disjoint_base

  Decorator to mark a class as a disjoint base.

  Type checkers do not allow child classes of a disjoint base `C` to inherit from other disjoint bases that are not parent or child classes of `C`.

  Por ejemplo:

      @disjoint_base
      class Disjoint1: pass

      @disjoint_base
      class Disjoint2: pass

      class Disjoint3(Disjoint1, Disjoint2): pass  # Type checker error

  Type checkers can use knowledge of disjoint bases to detect unreachable code and determine when two types can overlap.

  The corresponding runtime concept is a solid base (see Multiple inheritance). Classes that are solid bases at runtime can be marked with `@disjoint_base` in stub files. Users may also mark other classes as disjoint bases to indicate to type checkers that multiple inheritance with other disjoint bases should not be allowed.

  Note that the concept of a solid base is a CPython implementation detail, and the exact set of standard library classes that are disjoint bases at runtime may change in future versions of Python.

  Added in version 3.15.

@typing.type_check_only

  Decorador para marcar una clase o función como no disponible en tiempo de ejecución.

  Este decorador no está disponible en tiempo de ejecución. Existe principalmente para marcar clases que se definen en archivos stub para cuando una implementación retorna una instancia de una clase privada:

      @type_check_only
      class Response:  # privado o no disponible en tiempo de ejecución
          code: int
          def get_header(self, name: str) -> str: ...

      def fetch_response() -> Response: ...

  Nótese que no se recomienda retornar instancias de clases privadas. Normalmente es preferible convertirlas en clases públicas.

### Ayudas de introspección

typing.get_type_hints(obj, globalns=None, localns=None, include_extras=False, *, format=Format.VALUE)

  Return a dictionary containing type hints for a function, method, module, class object, or other callable object.

  This is often the same as `annotationlib.get_annotations()`, but this function makes the following changes to the annotations dictionary:

  - Las referencias futuras codificadas como literales de cadena u objetos `ForwardRef` se manejan evaluándolas en el espacio de nombres globalns, localns y (cuando corresponda) el espacio de nombre type parameter obj. Si no se proporciona globalns o localns, los diccionarios de espacios de nombres apropiados se infieren de obj.

  - `None` se reemplaza por `types.NoneType`.

  - If `@no_type_check` has been applied to obj, an empty dictionary is returned.

  - If obj is a class `C`, the function returns a dictionary that merges annotations from `C`’s base classes with those on `C` directly. This is done by traversing `C.__mro__` and iteratively combining annotations of each base class. Annotations on classes appearing earlier in the method resolution order always take precedence over annotations on classes appearing later in the method resolution order.

  - The function recursively replaces all occurrences of `Annotated[T, ...]`, `Required[T]`, `NotRequired[T]`, and `ReadOnly[T]` with `T`, unless include_extras is set to `True` (see `Annotated` for more information).

  Prudencia

  This function may execute arbitrary code contained in annotations. See Security implications of introspecting annotations for more information.

  Nota

  If `Format.VALUE` is used and any forward references in the annotations of obj are not resolvable, a `NameError` exception is raised. For example, this can happen with names imported under `if TYPE_CHECKING`. More generally, any kind of exception can be raised if an annotation contains invalid Python code.

  Nota

  Calling `get_type_hints()` on an instance is not supported. To retrieve annotations for an instance, call `get_type_hints()` on the instance’s class instead (for example, `get_type_hints(type(obj))`).

  Distinto en la versión 3.9: Se agregó el parámetro `include_extras` como parte de PEP 593. Consulte la documentación en `Annotated` para obtener más información.

  Distinto en la versión 3.11: Anteriormente, se agregaba `Optional[t]` en las anotaciones de funciones o métodos si se establecía un valor por defecto igual a `None`. Ahora la anotación es retornada sin cambios.

  Distinto en la versión 3.14: Added the `format` parameter. See the documentation on `annotationlib.get_annotations()` for more information.

  Distinto en la versión 3.14: Calling `get_type_hints()` on instances is no longer supported. Some instances were accepted in earlier versions as an undocumented implementation detail.

typing.get_origin(tp)

  Obtiene la versión sin suscripción de un tipo: para un objeto de tipado de la forma `X[Y, Z, ...]` devuelve `X`.

  Si `X` es un alias de módulo de tipado para una clase incorporada o `collections`, se normalizará a la clase original. Si `X` es una instancia de `ParamSpecArgs` o `ParamSpecKwargs`, devuelve la `ParamSpec` subyacente. Devuelve `None` para objetos no soportados.

  Por ejemplo:

      assert get_origin(str) is None
      assert get_origin(Dict[str, int]) is dict
      assert get_origin(Union[int, str]) is Union
      assert get_origin(Annotated[str, "metadata"]) is Annotated
      P = ParamSpec('P')
      assert get_origin(P.args) is P
      assert get_origin(P.kwargs) is P

  Added in version 3.8.

typing.get_args(tp)

  Obtiene los argumentos de tipo con todas las sustituciones realizadas: para un objeto de tipo con la forma `X[Y, Z, ...]` devuelve `(Y, Z, ...)`.

  Si `X` es una unión o `Literal` contenida en otro tipo genérico, el orden de `(Y, Z, ...)` puede ser diferente del orden de los argumentos originales `[Y, Z, ...]` debido al almacenamiento en caché de tipos. Devuelve `()` para objetos no soportados.

  Por ejemplo:

      assert get_args(int) == ()
      assert get_args(Dict[int, str]) == (int, str)
      assert get_args(Union[int, str]) == (int, str)

  Added in version 3.8.

typing.get_protocol_members(tp)

  Devuelve el conjunto de miembros definidos en un `Protocol`.

      >>> from typing import Protocol, get_protocol_members
      >>> class P(Protocol):
      ...     def a(self) -> str: ...
      ...     b: int
      >>> get_protocol_members(P) == frozenset({'a', 'b'})
      True

  Genera `TypeError` para argumentos que no sean protocolos.

  Added in version 3.13.

typing.is_protocol(tp)

  Compruebe si un tipo es `TypedDict`.

  Por ejemplo:

      class P(Protocol):
          def a(self) -> str: ...
          b: int

      assert is_protocol(P)
      assert not is_protocol(int)

  This function only returns true for `Protocol` classes, not for generic aliases of them:

      class GenericP[T](Protocol):
          def a(self) -> T: ...
          b: int

      assert not is_protocol(GenericP[int])

  Added in version 3.13.

typing.is_typeddict(tp)

  Compruebe si un tipo es `TypedDict`.

  Por ejemplo:

      class Film(TypedDict):
          title: str
          year: int

      assert is_typeddict(Film)
      assert not is_typeddict(list | str)

      # TypedDict es una fábrica para crear diccionarios tipados,
      # no un diccionario tipado en si mismo
      assert not is_typeddict(TypedDict)

  This function only returns true for `TypedDict` classes, not for generic aliases of them:

      class GenericFilm[T](TypedDict):
          title: str
          year: T

      assert not is_typeddict(GenericFilm[int])

  Added in version 3.10.

class typing.ForwardRef

  Clase utilizada para la representación interna de tipado de cadenas de caracteres en referencias futuras.

  For example, `List["SomeClass"]` is implicitly transformed into `List[ForwardRef("SomeClass")]`. `ForwardRef` should not be instantiated by a user, but may be used by introspection tools.

  Nota

  Los tipos genéricos de PEP 585, como `list["SomeClass"]`, no se transformarán implícitamente en `list[ForwardRef("SomeClass")]` y, por lo tanto, no se resolverán automáticamente en `list[SomeClass]`.

  Added in version 3.7.4.

  Distinto en la versión 3.14: This is now an alias for `annotationlib.ForwardRef`. Several undocumented behaviors of this class have been changed; for example, after a `ForwardRef` has been evaluated, the evaluated value is no longer cached.

typing.evaluate_forward_ref(forward_ref, *, owner=None, globals=None, locals=None, type_params=None, format=annotationlib.Format.VALUE)

  Evaluate an `annotationlib.ForwardRef` as a type hint.

  This is similar to calling `annotationlib.ForwardRef.evaluate()`, but unlike that method, `evaluate_forward_ref()` also recursively evaluates forward references nested within the type hint.

  See the documentation for `annotationlib.ForwardRef.evaluate()` for the meaning of the owner, globals, locals, type_params, and format parameters.

  Prudencia

  This function may execute arbitrary code contained in annotations. See Security implications of introspecting annotations for more information.

  Added in version 3.14.

typing.NoDefault

  Un objeto centinela que se utiliza para indicar que un parámetro de tipo no tiene un valor predeterminado. Por ejemplo:

      >>> T = TypeVar("T")
      >>> T.__default__ is typing.NoDefault
      True
      >>> S = TypeVar("S", default=None)
      >>> S.__default__ is None
      True

  Added in version 3.13.

typing.NoExtraItems

  A `sentinel` object used to indicate that a `TypedDict` does not have the extra_items class argument.

      >>> from typing import TypedDict, NoExtraItems
      >>> class Point(TypedDict):
      ...     x: int
      ...     y: int
      ...
      >>> Point.__extra_items__ is NoExtraItems
      True

### Constantes

typing.TYPE_CHECKING

  A special constant that is assumed to be `True` by static type checkers. It’s `False` at runtime.

  A module which is expensive to import, and which only contain types used for typing annotations, can be safely imported inside an `if TYPE_CHECKING:` block. This prevents the module from actually being imported at runtime; annotations aren’t eagerly evaluated (see PEP 649) so using undefined symbols in annotations is harmless–as long as you don’t later examine them. Your static type analysis tool will set `TYPE_CHECKING` to `True` during static type analysis, which means the module will be imported and the types will be checked properly during such analysis.

  Uso:

      if TYPE_CHECKING:
          import expensive_mod

      def fun(arg: expensive_mod.SomeType) -> None:
          local_var: expensive_mod.AnotherType = other_fun()

  If you occasionally need to examine type annotations at runtime which may contain undefined symbols, use `annotationlib.get_annotations()` with a `format` parameter of `annotationlib.Format.STRING` or `annotationlib.Format.FORWARDREF` to safely retrieve the annotations without raising `NameError`.

  Added in version 3.5.2.

### Alias obsoletos

This module defines several deprecated aliases to pre-existing standard library classes. These were originally included in the `typing` module in order to support parameterizing these generic classes using `[]`. However, the aliases became redundant in Python 3.9 when the corresponding pre-existing classes were enhanced to support `[]` (see PEP 585).

Los tipos redundantes están obsoletos a partir de Python 3.9. Sin embargo, si bien los alias pueden eliminarse en algún momento, actualmente no se planea eliminarlos. Por lo tanto, el intérprete no emite advertencias de obsolescencia para estos alias.

If at some point it is decided to remove these deprecated aliases, a deprecation warning will be issued by the interpreter for at least two releases prior to removal. The aliases are guaranteed to remain in the `typing` module without deprecation warnings until at least Python 3.14.

Se recomienda a los validadores de tipos que marquen los usos de los tipos obsoletos si el programa que están verificando apunta a una versión mínima de Python 3.9 o más reciente.

#### Alias de tipos integrados

class typing.Dict(dict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `dict`.

  Tenga en cuenta que para anotar argumentos, se prefiere utilizar un tipo de colección abstracto como `Mapping` en lugar de utilizar `dict` o `typing.Dict`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.dict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.List(list, MutableSequence[T])

  Alias obsoleto de `list`.

  Tenga en cuenta que para anotar argumentos, se prefiere utilizar un tipo de colección abstracto como `Sequence` o `Iterable` en lugar de utilizar `list` o `typing.List`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.list` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Set(set, MutableSet[T])

  Alias obsoleto de `builtins.set`.

  Tenga en cuenta que para anotar argumentos, se prefiere utilizar un tipo de colección abstracto como `collections.abc.Set` en lugar de utilizar `set` o `typing.Set`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.set` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.FrozenSet(frozenset, AbstractSet[T_co])

  Alias obsoleto de `builtins.frozenset`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.frozenset` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

typing.Tuple

  Alias obsoleto de `tuple`.

  `tuple` y `Tuple` son casos especiales en el sistema de tipos; consulte Anotaciones en tuplas para más detalles.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.tuple` ahora soporta el uso de subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Type(Generic[CT_co])

  Alias obsoleto de `type`.

  Vea El tipo de objetos de clase para obtener detalles sobre el uso de `type` o `typing.Type` en anotaciones de tipo.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `builtins.type` ahora soporta el uso de subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias de tipos en `collections`

class typing.DefaultDict(collections.defaultdict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.defaultdict`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.defaultdict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.OrderedDict(collections.OrderedDict, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.OrderedDict`.

  Added in version 3.7.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.OrderedDict` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ChainMap(collections.ChainMap, MutableMapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.ChainMap`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.ChainMap` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Counter(collections.Counter, Dict[T, int])

  Alias obsoleto de `collections.Counter`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.Counter` ahora soporta subíndices (`[]`)`. Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Deque(deque, MutableSequence[T])

  Alias obsoleto de `collections.deque`.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.deque` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias ​​a otros tipos concretos

class typing.Pattern
class typing.Match

  Deprecated aliases corresponding to the return types from `re.compile()` and `re.search()`.

  Estos tipos (y las funciones correspondientes) son genéricos sobre `AnyStr`. `Pattern` se puede especializar como `Pattern[str]` o `Pattern[bytes]`; `Match` se puede especializar como `Match[str]` o `Match[bytes]`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: Las clases `Pattern` y `Match` de `re` ahora soportan `[]`. Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Text

  Alias obsoleto para `str`.

  Se indica `Text` para proporcionar compatibilidad con versiones de código posteriores a Python 2: en Python 2, `Text` es un alias para `unicode`.

  Úsese `Text` para indicar que un valor debe contener una cadena de texto Unicode de manera que sea compatible con Python 2 y Python 3:

      def add_unicode_checkmark(text: Text) -> Text:
          return text + u' \u2713'

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.11: Python 2 ya no es compatible, y la mayoría de los validadores de tipos tampoco admiten la verificación de tipos de código Python 2. La eliminación del alias no está planeada actualmente, pero se recomienda a los usuarios utilizar `str` en lugar de `Text`.

#### Alias de ABCs de contenedores en `collections.abc`

class typing.AbstractSet(Collection[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Set`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Set` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ByteString(Sequence[int])

  Deprecated alias to `collections.abc.ByteString`.

  Use `isinstance(obj, collections.abc.Buffer)` to test if `obj` implements the buffer protocol at runtime. For use in type annotations, either use `Buffer` or a union that explicitly specifies the types your code supports (e.g., `bytes | bytearray | memoryview`).

  `ByteString` was originally intended to be an abstract class that would serve as a supertype of both `bytes` and `bytearray`. However, since the ABC never had any methods, knowing that an object was an instance of `ByteString` never actually told you anything useful about the object. Other common buffer types such as `memoryview` were also never understood as subtypes of `ByteString` (either at runtime or by static type checkers).

  See PEP 688 for more details.

  Deprecated since version 3.9, will be removed in version 3.17.

class typing.Collection(Sized, Iterable[T_co], Container[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Collection`.

  Added in version 3.6.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Collection` ahora soporta la sintaxis de subíndice (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Container(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Container`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Container` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ItemsView(MappingView, AbstractSet[tuple[KT_co, VT_co]])

  Alias obsoleto de `collections.abc.ItemsView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.ItemsView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.KeysView(MappingView, AbstractSet[KT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.KeysView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.KeysView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Mapping(Collection[KT], Generic[KT, VT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Mapping`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Mapping` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MappingView(Sized)

  Alias obsoleto de `collections.abc.MappingView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MappingView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableMapping(Mapping[KT, VT])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableMapping`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableMapping` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableSequence(Sequence[T])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableSequence`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableSequence` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.MutableSet(AbstractSet[T])

  Alias obsoleto de `collections.abc.MutableSet`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.MutableSet` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Sequence(Reversible[T_co], Collection[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Sequence`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Sequence` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.ValuesView(MappingView, Collection[_VT_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.ValuesView`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.ValuesView` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias para ABCs asíncronos en `collections.abc`

class typing.Coroutine(Awaitable[ReturnType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Coroutine`.

  Consulte Anotación de generadores y corrutinas para obtener detalles sobre el uso de `collections.abc.Coroutine` y `typing.Coroutine` en anotaciones de tipo.

  Added in version 3.5.3.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Coroutine` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.AsyncGenerator(AsyncIterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncGenerator`.

  Consulte Anotación de generadores y corrutinas para obtener detalles sobre el uso de `collections.abc.AsyncGenerator` y `typing.AsyncGenerator` en anotaciones de tipo.

  Added in version 3.6.1.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsycGenerator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: El parámetro `SendType` ahora tiene un valor predeterminado.

class typing.AsyncIterable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncIterable`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsyncIterable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.AsyncIterator(AsyncIterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.AsyncIterator`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.AsyncIterator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Awaitable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Awaitable`.

  Added in version 3.5.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Awaitable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

#### Alias a otros ABCs en `collections.abc`

class typing.Iterable(Generic[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Iterable`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Iterable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Iterator(Iterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Iterator`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Iterator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

typing.Callable

  Alias obsoleto de `collections.abc.Callable`.

  Vea Anotaciones en objetos invocables para información detallada de cómo usar `collections.abc.Callable` y `typing.Callable` en anotaciones de tipo.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Callable` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.10: `Callable` ahora es compatible con `ParamSpec` y `Concatenate`. Consulte PEP 612 para obtener más información.

class typing.Generator(Iterator[YieldType], Generic[YieldType, SendType, ReturnType])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Generator`.

  Consulte Anotación de generadores y corrutinas para obtener detalles sobre el uso de `collections.abc.Generator` y `typing.Generator` en anotaciones de tipo.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Generator` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Valores por defecto para los tipos send y return fueron agregados.

class typing.Hashable

  Alias obsoleto de `collections.abc.Hashable`.

  Obsoleto desde la versión 3.12: Use directamente `collections.abc.Hashable` en su lugar.

class typing.Reversible(Iterable[T_co])

  Alias obsoleto de `collections.abc.Reversible`.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `collections.abc.Reversible` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

class typing.Sized

  Alias obsoleto de `collections.abc.Sized`.

  Obsoleto desde la versión 3.12: Use directamente `collections.abc.Sized` en su lugar.

#### Alias de ABCs `contextlib`

class typing.ContextManager(Generic[T_co, ExitT_co])

  Alias obsoleto de `contextlib.AbstractContextManager`.

  El primer parámetro de tipo, `T_co`, representa el tipo devuelto por el método `__enter__()`. El segundo parámetro de tipo opcional, `ExitT_co`, cuyo valor predeterminado es `bool | None`, representa el tipo devuelto por el método `__exit__()`.

  Added in version 3.5.4.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `contextlib.AbstractContextManager` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Se agregó el segundo parámetro de tipo opcional, `ExitT_co`.

class typing.AsyncContextManager(Generic[T_co, AExitT_co])

  Alias obsoleto de `contextlib.AbstractAsyncContextManager`.

  El primer parámetro de tipo, `T_co`, representa el tipo devuelto por el método `__aenter__()`. El segundo parámetro de tipo opcional, `AExitT_co`, cuyo valor predeterminado es `bool | None`, representa el tipo devuelto por el método `__aexit__()`.

  Added in version 3.6.2.

  Obsoleto desde la versión 3.9: `contextlib.AbstractAsyncContextManager` ahora soporta subíndices (`[]`). Véase PEP 585 y Tipo Alias Genérico.

  Distinto en la versión 3.13: Se agregó el segundo parámetro de tipo opcional, `AExitT_co`.

## Línea de tiempo de obsolescencia de características principales

Algunas características de `typing` están obsoletas y podrán ser removidas en versiones futuras de Python. Lo que sigue es una tabla que resume las principales obsolescencias para su conveniencia. Ésto está sujeto a cambio y no todas las obsolescencias están representadas.

Característica | En desuso desde | Eliminación proyectada | PEP/issue
--- | --- | --- | ---
Versiones `typing` de colecciones estándares | 3.9 | No decidido (ver Alias obsoletos para más información) | PEP 585
`typing.ByteString` | 3.9 | 3.17 | gh-91896
`typing.Text` | 3.11 | No decidido | gh-92332
`typing.Hashable` y `typing.Sized` | 3.12 | No decidido | gh-94309
`typing.TypeAlias` | 3.12 | No decidido | PEP 695
`typing.AnyStr` | 3.13 | 3.18 | gh-105578