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Python作为动态语言，代码简洁、灵活，抛开运行效率不说，但存在的一些问题也是事实，例如：
1、IDE的智能提示比较鸡肋，举个例子，字符串有个 startswith 方法，你很容易忽略中间那个“s”，如果么有 IDE 的帮助，不得不去查个文档。（其实现在的PyCharm 已经非常智能了，即使没有类型声明。）
2、大部分错误只有在程序运行的时候才能被发现，编译过程中只能发现简单的语法错误。
3、接口调用全靠文档注释说明，虽然我们可以使用 docstring，但是代码更新之后，你的 docstring 可能就没有同步更新。
这些问题在大型项目，特别是多人合作的项目上显得更为突出。所以遵循代码规范、Code Review 就变得尤为重要，如果能从语法层面上去规范代码无疑是最省成本的，所以在 Python3.5，也就是 PEP484 中就有了类型提示（Type Hints）。定义函数时，可以你指定函数的返回值类型、参数的类型。
以前定义一个函数可以接收任何类型的数据：
def greeting(name):
return "Hello" + name
greeting("bob")
greeting(1)程序运行前，不会有任何错误提示，虽然我们知道字符串和数字是不支持“+”操作的。
在 Python3.5 中，用 Type Hint 写法是这样的：
def greeting(name: str) -> str:
return 'Hello ' + name上面就是静态类型的写法，多了 「: str」与 「-> str」，前者用来说明 name 的类型，后者指函数返回值的类型，我们在写代码的过程中IDE也能提示我们写得不对：
除了 IDE 之外，我们还有更强大的静态类型检查工具，叫 mypy，这个工具也是由 Python 之父 Guido 亲自操刀实现的静态类型检查工具。
# 先安装mypy
pip install mypy
$ mypy test.py
test.py:4: error: Argument 1 to "greeting"
has incompatible type "int"; expected "str"有了类型提示，Python在代码调用、重构、甚至是静态分析等方面有了更好的效果，不但减轻了开发时自行进行型态检查的负担，更重要的是，由于有了型态上的提示，让过去 Python 整合开发工具上做不好的各种智能提示、重构等功能有了统一的参考标准。
某种意义上类型提示只是一种辅助功能，虽然我们加了数据类型提示，但是对于 Python 解释器来说，它会直接忽略掉类型提示信息，哪怕类型有误也不会阻止程序的运行。
而对于变量的类型声明，在 PEP484 中可以通过类型注释来说明，就是以注释的方式来说明变量的类型，例如：
from typing import List
x = [] # type: List[Employee]
y = [1, 2] # type: List[int]
y.append("a")在 Python3.6，也就是 PEP526 的提案中，针对变量注解做了进一步优化，将类型的声明作为了语法的一部分，这样比起注释可读性更强，例如：
my_var: int # 声明为整数类型的变量
my_var = 5 # 通过类型检查
other_var: int = 'a' # 给整数类型变量赋值字符串，检查器会报错，但是解释器运行是不会有任何问题
print(other_var)运行mypy
mypy xx.py # 运行类型检查器
xx.py:3: error: Incompatible types in assignment (expression has type "str", variable has type "int")
python test.py # 运行解释器拥有了强大的类型提示之后，你还敢说重构代码是火葬场吗？不过我反倒觉得动态语言变得越来越臃肿起来，例如：
T = TypeVar('T')
S = TypeVar('S')
class Foo(Generic[T]):
def method(self, x: T, y: S) -> S:
# Body这让一门原本简洁优雅的语言跟Java一样臃肿了，好在类型提示在Python中只是一种可选操作，而且对解释器来说完全是不可见的。而且这种写法也不是Python 的主流做法，大家可以去看看主流框架的源码，很少用这种特性。
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