类型提示：检查类型是否兼容

Question

我使用类型注释来进行一些基本的类型检查和自动类型转换。

作为其中的一部分，我希望检查给定类型是否应可分配给数据类的某些字段，即该类型是否与我的数据类上的类型注释“兼容”。

是否有任何开箱即用的方法来检查给定类型是否可分配给其他类型？IE

from typing import Optional, Union, Annotated, Type

def is_assignable(from_what: Type, to_what: Type) -> bool:
  // .. how?

is_assignable(int, int) // should be true
is_assignable(int, Optional[int]) should be true
is_assignable(int, Annotated[Union[str, Optional[int]], "hello world"]) // should be true
is_assignable(float, Annotated[Union[str, Optional[int]], "hello world"]) // False. Can't assign float to Annotated[Union[str, Optional[int]], "hello world"])

我可以尝试自己解开所有的typing.*逻辑，即解开Optional、Union、Annotated等等，但这感觉相当难看（而且不太可维护，如果在最近的python版本中添加了新的东西）。

Answer 1

使用 pydantic 模型而不是数据类是一种开箱即用的方法，例如：

from pydantic import BaseModel, ValidationError

class MyModel(BaseModel):
    a: int
    b: str

try:
    x = MyModel(a=2, b="asd")  # OK
except ValidationError as exc:
    ....  # Catch the error if any, in this case this block will not execute

try:
    x = MyModel(a="asd", b=2)  # Wrong types, cannot parse "asd" to int
except ValidationError as exc:
    ....  # Catch the error and work around it.

请注意，类型并没有严格执行，Pydantic 实际上是一个解析库，而不是一个验证库（虽然验证、验证器等词随处可见，但实际上意思是解析）。因此，MyModel(a=2, b=3)也可以工作，因为3可以解析为 string str(3) -> "3"，但是如果您愿意，您可以实现自己的更严格的验证器。