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Tipado moderno - Typing

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Introducción

Aunque Python es un lenguaje de tipado dinámico, desde la versión 3.5 ha incorporado soporte para tipado estático mediante type hints. Esta funcionalidad permite a los desarrolladores declarar los tipos de variables, argumentos y retornos de funciones, lo cual mejora la legibilidad del código y permite la detección temprana de errores mediante herramientas externas.

En este capítulo aprenderás a usar anotaciones de tipo de forma práctica y progresiva, entendiendo su utilidad, sintaxis, beneficios y cómo integrarlas con herramientas como mypy y Pyright.

¿Qué es el tipado estático?

El tipado estático consiste en declarar los tipos de variables y funciones para que puedan ser verificados antes de ejecutar el código. En Python, esto es completamente opcional, pero se ha convertido en una práctica común en proyectos profesionales.

Python sigue siendo dinámico en tiempo de ejecución, pero con type hints puedes aplicar análisis estático con herramientas externas.

Sintaxis básica de anotaciones de tipo

Funciones con anotaciones

def saludar(nombre: str) -> str:
    return f"Hola, {nombre}"

Variables con anotaciones

edad: int = 30
es_activo: bool = True

✅ Estas anotaciones no afectan la ejecución del programa, pero permiten a linters y editores ofrecer mejores sugerencias y validaciones.

Tipos comunes

Tipo Python Descripción
int Números enteros
float Números decimales
str Cadenas de texto
bool Booleanos (True, False)
list[str] Lista de cadenas
dict[str, int] Diccionario con claves str y valores int

Ejemplo

def obtener_edades() -> dict[str, int]:
    return {"Ana": 25, "Luis": 32}

Anotaciones avanzadas

1. Union y Optional

from typing import Union, Optional

def procesar(valor: Union[int, str]) -> str:
    return str(valor)

def buscar(id: int) -> Optional[str]:
    return "dato" if id == 1 else None
  • Union[int, str]: acepta uno u otro.
  • Optional[str]: igual a Union[str, None].

2. Any y Literal

from typing import Any, Literal

def debug(valor: Any) -> None:
    print(valor)

def set_estado(estado: Literal["activo", "inactivo"]) -> None:
    pass
  • Any: desactiva el chequeo de tipos.
  • Literal: restringe a valores específicos.

3. TypedDict, NewType, TypeAlias

from typing import TypedDict, NewType

class Usuario(TypedDict):
    nombre: str
    edad: int

UserID = NewType("UserID", int)
  • TypedDict: estructuras con forma de diccionarios.
  • NewType: define nuevos identificadores de tipo.

Tipado en colecciones

from typing import List, Tuple, Dict

nombres: List[str] = ["Ana", "Luis"]
coordenadas: Tuple[float, float] = (33.5, -70.6)
personas: Dict[str, int] = {"Ana": 25, "Luis": 32}

A partir de Python 3.9 se puede usar la sintaxis corta: list[str], tuple[str, int].

Uso con mypy y otros analizadores

Instalación de mypy

pip install mypy

Ejemplo de análisis

mypy archivo.py

Esto revisará si las anotaciones son coherentes con el uso del código. También puedes integrarlo en tu CI/CD.

Alternativas:

  • pyright: analizador rápido desarrollado por Microsoft (VS Code).
  • pyre: analizador de tipos estático creado por Meta.

Buenas prácticas

✅ Añade anotaciones especialmente en funciones públicas o de librerías
✅ Usa Optional y Union para modelar correctamente entradas flexibles
✅ Prefiere list[int] sobre List[int] si usas Python ≥ 3.9
✅ Acompaña el tipado con herramientas como mypy o ruff check

Errores comunes

❌ Pensar que las anotaciones obligan el tipo en tiempo de ejecución
❌ Usar Any en exceso (pierde valor el análisis)
❌ Ignorar advertencias de mypy sin analizarlas
❌ Mezclar anotaciones incompletas con funciones complejas

Referencias útiles

Conclusión

El tipado estático en Python no es obligatorio, pero su adopción ha demostrado ser un recurso valioso para detectar errores antes de ejecutar el código, mejorar la documentación implícita y facilitar la colaboración en equipos. Usar typing junto con herramientas de análisis convierte tu código en una fuente más confiable y robusta, sin sacrificar la flexibilidad que caracteriza a Python.