1. 前言
Python 是一種因其彈性高、易於學習而受到從初學者到專業開發者廣泛喜愛的程式語言。然而，由於 Python 採用「動態型別」的特性，有時會影響程式的可讀性與維護性。為了解決這個問題，從 Python 3.5 開始引入了「型別提示（Type Hints）」的功能。
透過使用型別提示，可以提升程式碼的可讀性與品質，並提升開發效率。本文將針對 Python 中運用「型別提示」進行「參數型別指定」的方式，從基礎到實務應用進行詳細解說。
Python 的動態型別特性
Python 的一大特色是「動態型別」，也就是變數與函式在使用時不需要事先明確指定型別。例如，下面這段程式碼在 Python 中是可以正常運作的：
def add(a, b):
return a + b
result = add(1, 2) # 正常執行這種彈性雖然方便於快速開發或原型設計，但也可能帶來以下問題：
- 函式的參數與回傳值型別不明確，誤用時不會馬上出錯
- 隨著專案規模變大，型別推論變得困難，可能增加錯誤的風險
型別提示的導入背景
為了因應上述問題，Python 引入了型別提示功能，讓開發者能夠在程式碼中加入型別資訊，帶來以下好處：
- 提升可讀性：明確的型別資訊能讓函式與變數的用途一目了然
- 支援靜態分析工具：透過 mypy 等工具，可在執行前偵測型別錯誤
- 提升開發效率：IDE 的自動補全功能會因型別提示而更加完善
本文將以 Python 的參數型別指定為主軸，透過實際範例進一步說明如何使用型別提示。下一節我們會更深入介紹什麼是「型別提示」。
2. 什麼是型別提示？
Python 的「型別提示（Type Hints）」是一種用於在程式碼中標註函式或變數型別的機制。這不僅能明確表達程式設計者的意圖，也讓靜態分析工具或 IDE 能夠進行型別檢查。該功能自 Python 3.5 起透過 PEP 484 引入，之後在各版本中持續擴充。
型別提示的目的
型別提示的目的不在於於執行階段拋出錯誤，而是在撰寫程式碼的階段就預防錯誤。特別在以下情境中，它非常有幫助：
- 提升程式碼可讀性：透過型別標註，函式或變數的用途更加清晰
- 促進團隊協作：減少開發者間的誤解，讓 Code Review 更有效率
- 結合靜態分析工具：像 mypy、PyCharm 等工具可協助事先發現型別錯誤
型別提示的範例
使用型別提示可以清楚標註參數與回傳值的型別，例如以下範例：
函式的型別提示
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"在此範例中，name 是字串型別（str），而函式的回傳值也是字串型別。透過型別提示，可讓函式的用途更加明確。
變數的型別提示
自 Python 3.6 起，也可以為變數加上型別提示：
age: int = 25
names: list = ["Alice", "Bob", "Charlie"]型別提示的特性
型別提示僅是「提示」，並不會改變 Python 動態型別的特性。即使型別不一致，程式在執行時仍可能不會立刻報錯。
型別不符的範例
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b
result = add_numbers(10, "20") # 執行時才會報錯雖然這段程式碼會在執行時出錯，但若使用靜態分析工具（如 mypy），就能在執行前偵測到問題。
靜態分析工具的檢查結果
使用 mypy 時，會提示如下錯誤：
error: Argument 2 to "add_numbers" has incompatible type "str"; expected "int"型別提示的優點與限制
優點
- 提升程式碼可讀性
- 加強 IDE 的補全提示功能
- 利用靜態分析工具預防錯誤
限制
- 執行階段不會強制型別（需要配合靜態分析工具）
- 當型別過於複雜時，反而會降低程式碼可讀性
導入型別提示時的注意事項
- 逐步導入型別提示
對於大型專案，建議從部分函式或模組開始逐步加入型別提示 - 避免不必要的複雜型別
過度複雜的型別會降低可讀性，應保持簡潔 - 結合靜態分析工具使用
與mypy、pylint等工具搭配使用效果更佳
3. 基本的な型指定の方法
使用 Python 的型別提示，可以明確地為函式的參數、回傳值與變數指定型別。本節將詳細介紹基本的型別指定方法。
函式參數與回傳值的型別指定
為函式的參數與回傳值加上型別提示，可以清楚定義函式預期接收與傳回的資料型別。
單一型別的指定
以下為指定參數與回傳值型別的簡單範例：
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + ba與b：接受整數型（int）- 回傳值：傳回整數型（
int）
多個參數的情況
即使函式有多個參數，也可以輕鬆加入型別提示：
def greet(name: str, age: int) -> str:
return f"Hello, {name}! You are {age} years old."- 此函式接受字串型別的
name與整數型的age，並回傳字串型別。
變數的型別指定
從 Python 3.6 開始，也可以對變數加上型別提示。
基本的變數型別指定
name: str = "Alice"
age: int = 30
is_student: bool = Truename：字串型（str）age：整數型（int）is_student：布林值型（bool）
僅指定型別但無初始值
當你只想指定變數型別，但暫時不給初始值時，可以這樣寫：
height: float # 已指定型別但尚未賦值此時你需要在後續為 height 指定一個正確型別的值。
省略型別提示與型別推論
即使沒有型別提示，Python 依然能執行。但當缺乏型別資訊時，程式的意圖較難理解。
未加型別提示的情況
def multiply(a, b):
return a * b這個函式中，a 與 b 的型別不明，開發者或 IDE 難以準確推測。
加上型別提示後
def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b透過型別提示，能清楚知道該函式接受整數並回傳整數。
集合型別的型別提示
在 Python 中，也可以為 list、dict 等集合型別添加型別提示，通常會搭配 typing 模組。
List 的型別指定
使用 typing.List 來標註 list 中元素的型別：
from typing import List
numbers: List[int] = [1, 2, 3]Dict 的型別指定
指定字典的 key 與 value 的型別：
from typing import Dict
student_ages: Dict[str, int] = {"Alice": 20, "Bob": 25}使用型別提示的函式範例
以下是使用多種型別提示的實際函式範例：
from typing import List
def calculate_average(grades: List[float]) -> float:
return sum(grades) / len(grades)
grades = [85.5, 90.0, 78.5]
average = calculate_average(grades)
print(f"Average grade: {average}")小結
透過型別提示，可以讓程式碼的意圖更加清晰，同時也更容易避免錯誤。本節介紹了基本的型別指定方法，下一節「4. 複雜なデータ構造への型指定」將進一步說明更進階的應用方式。
4. 複雜資料結構的型別指定
除了 list 和 dict 等基本集合型別外，Python 也支援為更複雜的資料結構指定型別，例如 Tuple、巢狀結構、Optional 型別等。本節將說明這些資料結構的型別提示方式。
List 與 Tuple 的型別指定
List 的型別提示
透過 typing 模組中的 List 可以更嚴謹地定義 list 的元素型別：
from typing import List
numbers: List[int] = [1, 2, 3, 4]
names: List[str] = ["Alice", "Bob", "Charlie"]numbers：整數型（int）的 listnames：字串型（str）的 list
Tuple 的型別提示
使用 Tuple 可以為包含不同型別的元素定義順序型資料結構：
from typing import Tuple
person: Tuple[str, int] = ("Alice", 25)- 上述範例中的
person是一個包含姓名（str）與年齡（int）的 tuple。
Dict 的型別提示
當需要為字典指定 key 與 value 的型別時，可以使用 Dict。
基本的 Dict 型別提示
from typing import Dict
student_scores: Dict[str, float] = {"Alice": 95.5, "Bob": 87.0}- 此範例中，key 是字串型，value 是浮點數型。
巢狀 Dict
若字典中的 value 也是一個 dict，也可以加以標註：
from typing import Dict
class_data: Dict[str, Dict[str, int]] = {
"Class A": {"Alice": 85, "Bob": 90},
"Class B": {"Charlie": 88, "Dave": 92},
}- 這裡的 key 是班級名稱，value 是學生姓名與成績的字典。
Optional 與 Union 型別
Optional 型別
Optional 表示一個變數可以是某個型別或是 None：
from typing import Optional
def find_student(name: str) -> Optional[str]:
students = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
return name if name in students else None- 這表示該函式可能回傳字串，也可能回傳
None。
Union 型別
Union 可用於指定多種可能的型別：
from typing import Union
def calculate(value: Union[int, float]) -> float:
return value * 2.0- 此函式接受整數或浮點數，並回傳浮點數。
自訂型別與型別別名
型別別名
使用型別別名可以讓複雜型別更易讀：
from typing import List
Vector = List[float]
def add_vectors(v1: Vector, v2: Vector) -> Vector:
return [x + y for x, y in zip(v1, v2)]Vector是浮點數 list 的別名。
使用自訂類別作為型別
你也可以將自訂類別作為型別提示使用：
class Student:
def __init__(self, name: str, age: int):
self.name = name
self.age = age
def enroll_student(student: Student) -> str:
return f"{student.name} has been enrolled."- 這裡
Student類別可作為函式參數型別。
使用泛型的型別提示
Generic 可用來定義可重複使用的泛型類別：
from typing import TypeVar, Generic, List
T = TypeVar('T')
class Stack(Generic[T]):
def __init__(self):
self.items: List[T] = []
def push(self, item: T) -> None:
self.items.append(item)
def pop(self) -> T:
return self.items.pop()- 此範例表示 Stack 類別可以接受任何型別的元素。
小結
本節介紹了從基本的集合型別（如 list、tuple、dict）到 Optional、Union、型別別名與泛型等複雜資料結構的型別提示方式。合理使用型別提示能有效提升程式碼的可讀性與安全性。
下一節「5. 型ヒントの利点と制限」將說明導入型別提示所帶來的實際好處與潛在挑戰，敬請期待！
5. 型別提示的優點與限制
Python 的型別提示能大幅提升程式碼的品質，但同時也存在一些限制與應注意的事項。本節將詳細說明型別提示的優勢與潛在挑戰。
型別提示的優點
1. 提升程式碼可讀性
透過型別提示，可以更清楚地表達函式與變數的用途，使程式碼更易於閱讀與理解，特別是在團隊開發中格外有幫助。
範例：
def calculate_area(length: float, width: float) -> float:
return length * width- 若沒有型別提示，
length與width的型別就不清楚。但加上型別提示後，使用意圖就非常明確。
2. 可透過靜態分析工具事先發現錯誤
型別提示可搭配 mypy 等靜態分析工具，在執行前偵測型別不一致或潛在錯誤。
範例：
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
# mypy 檢查結果：
# error: Argument 2 to "add" has incompatible type "str"; expected "int"
result = add(10, "20") # 型別錯誤3. IDE 自動補全功能更強大
加入型別提示後，IDE（例如 PyCharm 或 VSCode）可根據型別提供更精確的自動補全功能，提升開發效率並減少錯誤。
範例：
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
greet("Alice") # IDE 會根據型別提示提供補全4. 作為簡易文件的替代
型別提示也能當作文件的一部分，讓開發者不需查閱外部說明文件即可理解函式的用途與預期行為。
型別提示的限制
1. 執行時不會強制型別
型別提示在執行時不會被 Python 強制執行，僅用於開發階段的提示與靜態檢查。型別錯誤若未經檢查，執行時仍可能出錯。
範例：
def divide(a: int, b: int) -> float:
return a / b
result = divide("10", 2) # 執行時才會出錯2. 型別指定可能過於繁瑣
處理複雜資料結構或使用泛型時，型別提示可能變得冗長與難以閱讀。
範例：
from typing import Dict, List
data: Dict[str, List[Dict[str, int]]] = {
"group1": [{"name": 5}, {"name": 10}],
"group2": [{"name": 15}],
}- 當型別太複雜時，反而可能降低可讀性。
3. 初學者需要時間學習
對初學者來說，型別提示的語法與 typing 模組的使用方式需要額外學習，可能增加學習曲線。
4. 不影響執行速度
型別提示不會提升執行效能。因為 Python 在執行時並不會檢查型別，要檢查需另行使用靜態分析工具。
導入型別提示時的建議
- 逐步導入型別提示
對於大型專案，建議從部分重要的函式或模組開始加上型別提示。 - 避免過度複雜的型別指定
應以清晰為主，必要時可使用型別別名簡化型別表示。 - 結合靜態分析工具使用
搭配mypy或pylint可達到最佳效果。
6. 使用靜態分析工具進行型別檢查
雖然 Python 的型別提示在執行時不會產生實際效力，但結合靜態分析工具後，可以在程式執行前發現潛在錯誤。本節將以「mypy」為例，說明如何搭配型別提示進行開發。
什麼是靜態分析工具？
靜態分析工具會在不執行程式的情況下，分析程式碼的結構與型別。透過與型別提示搭配使用，可預先發現以下錯誤：
- 參數與回傳值型別不一致
- 呼叫未定義變數或函式
- 型別推論不明確的部分
mypy 的安裝與基本使用方式
1. 安裝 mypy
使用 pip 安裝 mypy：
pip install mypy2. 使用 mypy 進行型別檢查
對含有型別提示的 Python 檔案進行靜態分析：
mypy your_script.py範例：對以下程式碼檔案 example.py 進行檢查：
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
result = add(10, "20") # 型別錯誤執行後會顯示錯誤：
error: Argument 2 to "add" has incompatible type "str"; expected "int"3. mypy 的常用選項
mypy 支援多種檢查模式，可用來細緻控制型別檢查：
--strict：啟用嚴格型別檢查--ignore-missing-imports：忽略匯入錯誤--disallow-untyped-defs：不允許沒有型別提示的函式
範例：啟用嚴格檢查
mypy --strict example.py在 IDE 中使用型別檢查
1. 在 PyCharm 中使用型別提示
PyCharm 提供完善的型別提示與 mypy 整合功能，包含：
- 即時偵測型別錯誤
- 根據型別提示提供自動補全
設定方式：
- 前往「Settings」→「Languages & Frameworks」→「Python」→「Type Hinting」啟用型別提示
- 若需要，可進一步設定 mypy
The Python IDE for data science and web development with…
2. 在 Visual Studio Code (VSCode) 使用型別提示
VSCode 透過安裝「Python」擴充功能，即可支援型別提示與靜態檢查。
- 安裝「pylance」後可即時檢查型別錯誤
使用型別檢查工具的實例
範例 1：必要參數型別錯誤
def greet(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
print(greet(123)) # 型別錯誤mypy 能指出傳入錯誤型別的問題。
範例 2：Optional 型別檢查
from typing import Optional
def find_student(student_id: int) -> Optional[str]:
students = {1: "Alice", 2: "Bob"}
return students.get(student_id)
student_name = find_student(3)
print(student_name.upper()) # 錯誤：NoneType 沒有 upper 方法mypy 會警告這段程式可能回傳 None，需先檢查。
Visual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub C…
型別檢查的最佳實踐
1. 自動化型別檢查
將 mypy 整合進 CI/CD 流程中，可自動檢查程式碼的型別問題，避免錯誤程式碼進入產品環境。
2. 將型別檢查納入開發流程
建議制定以下規範：
- 所有新程式碼都應加入型別提示
- 定期使用 mypy 全專案掃描
- 若型別不明確，使用註解補充說明
小結
透過靜態分析工具，可以充分發揮型別提示的優勢，提升程式碼品質並提早發現錯誤。特別是使用 mypy，可為 Python 專案建立更穩定的開發流程。下一節「7. 實務範例」將帶您透過實際程式碼，了解型別提示在各種場景中的應用方式。
7. 實用的型別提示應用範例
本節將透過實際範例說明如何在工作中有效運用 Python 的型別提示。型別提示不只是輔助閱讀的工具，更能提升程式碼的可維護性與安全性。我們將涵蓋函式、類別與可變長參數等多種應用情境。
函式中的型別提示
1. 基本函式的型別指定
加入型別提示可以明確定義函式的輸入與輸出：
範例：
def calculate_area(length: float, width: float) -> float:
return length * width
area = calculate_area(5.0, 3.0)
print(f"Area: {area}")length與width為浮點數（float）- 回傳值也是浮點數
2. 預設參數的型別提示
預設參數也可加上型別提示：
範例：
def greet(name: str = "Guest") -> str:
return f"Hello, {name}!"
print(greet()) # "Hello, Guest!"
print(greet("Alice")) # "Hello, Alice!"name為字串，預設值為"Guest"
可變參數的型別提示
1. 可變位置參數（*args）
使用 *args 並加上型別提示：
範例：
from typing import List
def sum_numbers(*numbers: int) -> int:
return sum(numbers)
print(sum_numbers(1, 2, 3)) # 6*numbers接收多個整數型的參數
2. 可變關鍵字參數（**kwargs）
使用 **kwargs 並加上型別提示：
範例：
from typing import Dict
def display_info(**info: str) -> None:
for key, value in info.items():
print(f"{key}: {value}")
display_info(name="Alice", age="25", city="New York")**info為字串鍵與字串值組成的Dict[str, str]
類別中的型別提示
1. 類別屬性與方法
在類別中加入型別提示可以讓設計更加清晰：
範例：
class Student:
def __init__(self, name: str, age: int):
self.name = name
self.age = age
def introduce(self) -> str:
return f"My name is {self.name}, and I am {self.age} years old."
student = Student("Alice", 20)
print(student.introduce())name為str，age為int，introduce()回傳str
2. 類別層級屬性
class School:
name: str = "Default School"
students: int = 0- 指定類別屬性的型別為
str和int
實用的型別別名
1. 定義型別別名
from typing import List
Vector = List[float]
def calculate_magnitude(vector: Vector) -> float:
return sum(x**2 for x in vector) ** 0.5
vector = [1.0, 2.0, 3.0]
print(calculate_magnitude(vector))Vector是List[float]的別名
2. 應用於複雜資料結構
from typing import Dict, List
StudentScores = Dict[str, List[int]]
scores: StudentScores = {
"Alice": [90, 85, 88],
"Bob": [72, 75, 78]
}StudentScores表示 key 為字串，value 為整數 list 的 dict
結合型別檢查的安全設計
1. 處理 None 的情況
使用 Optional 來明確表示可能為 None 的返回值：
範例：
from typing import Optional
def find_student(name: str) -> Optional[str]:
students = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
return name if name in students else None- 回傳型別為
str或None
小結
本節介紹了函式、類別、可變長參數等多種實務應用範例。透過型別提示不僅能提升程式碼的可讀性與維護性，也能提早預防錯誤。
下一節「8. 常見問題（FAQ）」將解答與型別提示有關的常見疑問。
8. 常見問題（FAQ）
型別提示雖然實用，但對於初學者來說仍會有許多疑問。本節將回答與型別提示有關的常見問題。
不使用型別提示會有什麼問題？
雖然不使用型別提示也能執行 Python 程式，但可能導致：
- 可讀性降低
其他開發者較難理解函式或變數的用途。
def add(a, b):
return a + b這段程式碼無法判斷 a 和 b 是否為數字或字串。
- 錯誤增加
未檢查型別可能導致錯誤在執行時才被發現。
使用型別提示會提升執行速度嗎？
不會。 型別提示只在開發與檢查階段有作用，對執行效能沒有任何影響。
可以強制所有函式都使用型別提示嗎？
Python 本身不會強制型別提示，但可透過以下方式實現：
- 使用靜態分析工具
例如mypy --strict會檢查所有未加型別提示的函式。
mypy --strict your_script.py- 在 CI/CD 中設定檢查規則
建立團隊規範或自動檢查流程，確保程式碼符合標準。
mypy 太慢怎麼辦？
大型專案執行 mypy 可能較慢，可考慮：
- 使用 incremental 模式
--incremental只檢查變更的部分。
mypy --incremental your_script.py- 忽略外部模組
加上--ignore-missing-imports可忽略第三方模組錯誤。
mypy --ignore-missing-imports your_script.py適合初學者的學習資源有哪些？
以下是推薦資源：
- Python 官方文件（PEP 484）
PEP 484 – Type Hints - Python 官方 typing 模組說明
Typing Module - 線上教學平台
可在 Udemy、Coursera 上搜尋「Python 型別提示」課程。
什麼時候該使用或不使用型別提示？
適合使用的情況：
- 團隊開發
- 大型專案
- 開放給他人使用的函式庫或 API
不一定需要使用的情況：
- 小型或短期腳本
- 原型開發階段
使用型別提示的實務優勢有哪些？
- 提早發現錯誤
- 提升開發效率
- 提升可維護性
小結
本節解答了使用型別提示時常見的疑問。透過正確理解與運用型別提示，能有效提升開發品質與效率。搭配靜態分析工具更能發揮最大效益。
9. 總結
本篇文章深入探討了 Python 中「型別提示」的使用方法，從基礎到實務應用，以及搭配靜態分析工具進行錯誤檢查的技巧。以下是重點整理：
型別提示的重要性
- 提升可讀性
- 事前檢查錯誤
- 開發效率更高
- 改善可維護性
導入型別提示的步驟
1. 循序漸進導入
- 從核心函式或類別開始加上型別提示
- 結合
mypy進行型別檢查 - 建立團隊規範
2. 避免過度複雜的型別指定
使用型別別名與良好抽象，保持簡潔與可讀性。
3. 善用靜態分析工具
導入 mypy、pylance 等工具，建立良好的開發流程。
實務應用技巧
- 不需對所有程式強制使用型別提示
- 多參考官方文件
- 選擇合適的工具與流程
型別提示的未來
隨著 Python 社群的發展，型別提示的表現力與彈性也在提升。未來的 PEP 提案將持續強化這項功能。越早掌握，就越能適應未來的開發需求。
下一步行動
- 在你的專案中開始加入型別提示
- 使用 mypy 或 IDE 進行靜態檢查
- 參考官方文件持續深化學習
結語
型別提示是 Python 開發中極具威力的工具。希望你能將本篇文章中的知識應用到實務中，提升開發品質、效率與穩定性。只要掌握得當，Python 的彈性與型別提示的穩定性將能完美結合，創造更強健的程式碼。