语境
我们开发了一个 Python 库，其中包含一个需要 numlike 参数的函数。我们在签名中指定这一点并使用 python 类型提示：
def cool(value: float | int | List[float | int])
🏳 问题与目标
在运行时，我们注意到传递 numpy 数字类型也很好，例如np.float16(1.2345)。所以我们想：为什么不将“numpy 数字类型”合并到我们的签名中，因为这对使用我们库的社区是有益的。
但是，我们不希望numpy在我们的项目中存在依赖关系。我们只想在方法签名中表示我们可以采用float、int、它们的列表或任何“numpy 数字类型”。如果用户尚未numpy在他们的系统上安装，他们仍然应该能够使用我们的库，并且忽略他们也可能传递“numpy 数字类型”。
我们不想依赖它，numpy因为我们不在我们的库中使用它（除了在我们的方法签名中允许它们的类型）。那么为什么要把它包含在我们的依赖图中呢？没有理由这样做。少一种依赖就更好了。
附加要求/背景
- 我们寻找与所有 Python 版本兼容的答案
>=3.8。 - （答案应该适用于
setuptools>=69.0。） - 答案应该是这样的：当我们在 IDE（例如 VSCode）中
Ctrl + Space输入时，我们可以获得正确的 IntelliSense () 。cool( - 就是我们的
pyproject.toml样子。
努力
[project.optional-dependencies]我们注意到该文件的选项pyproject.toml，请参见。但是，目前尚不清楚此可选依赖项声明如何帮助我们numpy在方法签名中提供可选数据类型。numpy提供类型注释。是否有可能只依赖这个子包？- 我们在搜索引擎上进行了搜索并发现了，但是我们的问题更具体的是我们如何只能使用另一个模块中的类型。我们还发现了可选的numpy 类型无关。
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1 个回答
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推迟对注释的评估，并且仅有导入 numpy 。
from __future__ import annotations
import typing as t
if t.TYPE_CHECKING:
import numpy as np
def cool(value: int | np.floating | etc ...):
...
现在，仅在类型检查时才需要 numpy 依赖项。
请参阅
附带问题..
numpy提供numpy.typing类型注释。是否有可能只依赖这个子包？
不，这是不可能的。
[project.optional-dependencies]我们注意到该文件的选项pyproject.toml…
它在这里对你没有多大帮助。如果您想要用户可以选择加入的“额外”依赖项，它仍然很有用，例如：
pip install mypkg # install with required dependencies
pip install mypkg[typing] # install with extra dependencies such as numpy
例如，然后您可以使用它轻松安装该软件包以及 CI 中的软件依赖。
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不过，使用
numbers.Number会得到像decimal.Decimal和 之类的东西fractions.Fraction。 （它也会出现complex– 你需要numbers.Real排除它。）
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decimal.Decimal不太可能没事。即使只是尝试添加0.5到 adecimal.Decimal也会产生TypeError.。numbers.Number如果不知道更具体的类型，您对实例几乎无能为力。
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不幸的是，对于选项 1，（以及 VSCode 中的 Pylance 语言服务器）给出了以下错误：
error: Argument of type "float16" cannot be assigned to parameter "param" of type "Real" in function "blablah". "float16" is incompatible with "Real" (reportArgumentType)
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Pyright 存储库中写下了这个问题。
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1或多或少评论让我意识到选项 1 不可行。
int等float实际上并不从numbers类型继承，这些是虚拟子类，并且 isinstance 检查在运行时动态处理。静态类型检查器无法识别虚拟子类关系，并且没有计划在 mypy 或 Pyright 中支持这一点，也没有计划在 typeshed 中覆盖它。因此，数字塔numbersABC 仅对运行时类型检查器有用，对使用静态分析的类型检查器不起作用。
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if TYPE_CHECKING:避免循环导入的技巧吗？–
numpy？当然，它很“大”，但只是对于 Python 包来说才大。从绝对意义上讲，就下载量和文件系统占用量而言，它基本上是非常小的。–
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