如果你是一名Python开发者，那么今天我想问你一个问题：你在日常编程中会使用类型提示吗？你更倾向于左边的写法还是右边的写法？
如果你的回答是“右边”，那可能是因为你认为Python作为一门动态类型语言，类型提示并不是必需的。或者，你也可能是那些已经开始享受类型提示带来的好处的一员。无论你的回答是什么，这篇文章都将带你回顾Python类型系统的重要里程碑——PEP 484，并分享最近由JetBrains、Meta和Microsoft联手进行的一项关于Python类型系统的全面调查结果。
PEP 484
先看看pep484，这个提案是2014年提出，在2015年完成的。这一提议旨在为Python引入静态类型检查的能力，通过在函数签名和其他地方添加类型注解，使代码更加清晰易读，并帮助开发工具提供更好的支持。尽管Python本身是一种动态类型语言，但PEP 484为那些寻求额外安全性和结构化的开发者提供了一个强有力的工具。
回到最开始的例子上，add函数接收两个参数并返回它们的和。然而，当我们尝试将一个整数和一个字符串相加时，程序会抛出一个运行时错误。由于Python是动态类型的，这样的错误只有在实际执行时才会被发现。
def add(a, b):
return a + b
result = add(5, "10")
print(result) # 这里会发生什么？
引入了类型提示后，我们明确指定了add函数的参数和返回值类型为int。这不仅使得代码更加清晰易读，而且静态分析工具（如Mypy）可以在编译阶段就捕捉到潜在的类型错误，避免了运行时可能出现的问题。
from typing import Union
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
# result = add(5, "10") # 静态分析工具会在这一行给出警告或错误
result = add(5, 10)
print(result) # 输出: 15
自PEP 484发布以来，类型提示逐渐成为许多Python开发者日常工作的一部分。它不仅提高了代码的可读性和维护性，还增强了IDE的支持，帮助开发者更早地捕捉潜在错误。然而，十年过去了，类型提示的实际应用情况如何呢？
来自调查的数据
今年夏天，JetBrains、Meta和Microsoft联合发起了一项针对Python类型系统的全面调查，收集了超过1000名开发者的反馈。结果显示，有88%受访者表示他们“总是”或“经常”在Python代码中使用类型提示。这个数字远超预期，表明类型提示已经成为许多Python开发者日常编码的一部分。（我平时可能偶尔会用~）而不用的理由也很简单，大多数可能一些小脚本小项目，不需要。。
项目不需要：129人
不熟悉：88人
太复杂：76人
类型检查工具难以使用/设置：69人
同事/共同维护者的反对：53人
说到开发环境，Visual Studio Code成为了最受欢迎的选择，紧随其后的是PyCharm。这个不应该啊，pycharm那么好用，虽然我也渐渐开始用起cursor来了。
最后，就如Mark在宣布接受PEP 484时说的：
Python is your language, please use type-hints responsibly :)
（make Python great again）
你是否会考虑在自己的Python项目中引入类型提示呢？欢迎在评论区分享你的看法和经验~
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