要有效地使用typing模块(Python 3.5新增)，请包含all(*)。

from typing import *

你将准备使用:

List, Tuple, Set, Map - for list, tuple, set and map respectively.
Iterable - useful for generators.
Any - when it could be anything.
Union - when it could be anything within a specified set of types, as opposed to Any.
Optional - when it might be None. Shorthand for Union[T, None].
TypeVar - used with generics.
Callable - used primarily for functions, but could be used for other callables.

然而，你仍然可以使用类型名称，如int, list, dict，…

Python是强类型的，因为每个对象都有一个类型，每个对象都知道它的类型，不可能意外或故意使用一个类型的对象，“好像”它是一个不同类型的对象，对象上的所有基本操作都委托给它的类型。

这和名字无关。Python中的名称没有“类型”:如果定义了名称，则名称指向对象，并且对象确实具有类型(但这实际上并不强制名称具有类型:名称就是名称)。

A name in Python can perfectly well refer to different objects at different times (as in most programming languages, though not all) -- and there is no constraint on the name such that, if it has once referred to an object of type X, it's then forevermore constrained to refer only to other objects of type X. Constraints on names are not part of the concept of "strong typing", though some enthusiasts of static typing (where names do get constrained, and in a static, AKA compile-time, fashion, too) do misuse the term this way.

我在其他答案中没有看到这个，所以我把这个加到锅里。

正如其他人所说，Python不会对函数或方法参数强制执行类型。假设您知道自己在做什么，如果您确实需要知道传入的内容的类型，您将检查它并决定自己要做什么。

完成此任务的主要工具之一是isinstance()函数。

例如，如果我编写了一个希望获得原始二进制文本数据的方法，而不是普通的utf-8编码字符串，那么我可以在进入时检查参数的类型，并根据所找到的参数进行调整，或者引发一个异常来拒绝。

def process(data):
    if not isinstance(data, bytes) and not isinstance(data, bytearray):
        raise TypeError('Invalid type: data must be a byte string or bytearray, not %r' % type(data))
    # Do more stuff

Python还提供了各种深入对象的工具。如果您足够勇敢，甚至可以使用importlib动态地为任意类创建自己的对象。我这样做是为了从JSON数据重新创建对象。这样的事情在像c++这样的静态语言中是一场噩梦。

如果有人想指定变量类型，我已经实现了一个包装器。

import functools
    
def type_check(func):

    @functools.wraps(func)
    def check(*args, **kwargs):
        for i in range(len(args)):
            v = args[i]
            v_name = list(func.__annotations__.keys())[i]
            v_type = list(func.__annotations__.values())[i]
            error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
            error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
            if not isinstance(v, v_type):
                raise TypeError(error_msg)

        result = func(*args, **kwargs)
        v = result
        v_name = 'return'
        v_type = func.__annotations__['return']
        error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
        error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
        if not isinstance(v, v_type):
                raise TypeError(error_msg)
        return result

    return check

使用它作为:

@type_check
def test(name : str) -> float:
    return 3.0

@type_check
def test2(name : str) -> str:
    return 3.0

>> test('asd')
>> 3.0

>> test(42)
>> TypeError: Variable `name` should be type (<class 'str'>) but instead is type (<class 'int'>)

>> test2('asd')
>> TypeError: Variable `return` should be type (<class 'str'>) but instead is type (<class 'float'>)

EDIT

如果没有声明任何参数的(或返回值的)类型，上面的代码就不能工作。下面的编辑可以提供帮助，另一方面，它只对kwarg有效，不检查args。

def type_check(func):

    @functools.wraps(func)
    def check(*args, **kwargs):
        for name, value in kwargs.items():
            v = value
            v_name = name
            if name not in func.__annotations__:
                continue
                
            v_type = func.__annotations__[name]

            error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
            error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ') '
            if not isinstance(v, v_type):
                raise TypeError(error_msg)

        result = func(*args, **kwargs)
        if 'return' in func.__annotations__:
            v = result
            v_name = 'return'
            v_type = func.__annotations__['return']
            error_msg = 'Variable `' + str(v_name) + '` should be type ('
            error_msg += str(v_type) + ') but instead is type (' + str(type(v)) + ')'
            if not isinstance(v, v_type):
                    raise TypeError(error_msg)
        return result

    return check

要有效地使用typing模块(Python 3.5新增)，请包含all(*)。

from typing import *

你将准备使用:

List, Tuple, Set, Map - for list, tuple, set and map respectively.
Iterable - useful for generators.
Any - when it could be anything.
Union - when it could be anything within a specified set of types, as opposed to Any.
Optional - when it might be None. Shorthand for Union[T, None].
TypeVar - used with generics.
Callable - used primarily for functions, but could be used for other callables.

然而，你仍然可以使用类型名称，如int, list, dict，…

您不需要指定类型。该方法只有在试图访问未在传入参数上定义的属性时才会失败(在运行时)。

这个简单的函数:

def no_op(param1, param2):
    pass

．.． 无论传入哪两个参数都不会失败。

然而，这个函数:

def call_quack(param1, param2):
    param1.quack()
    param2.quack()

．.． 如果param1和param2都没有名为quack的可调用属性，将在运行时失败。