Python并不关心你将什么传递给它的函数。当您调用my_func(a,b)时，param1和param2变量将保存a和b的值。Python不知道您正在使用正确的类型调用函数，并期望程序员处理这一点。如果函数将使用不同类型的参数调用，您可以使用try/except块包装访问它们的代码，并以您想要的任何方式计算参数。

Python并不关心你将什么传递给它的函数。当您调用my_func(a,b)时，param1和param2变量将保存a和b的值。Python不知道您正在使用正确的类型调用函数，并期望程序员处理这一点。如果函数将使用不同类型的参数调用，您可以使用try/except块包装访问它们的代码，并以您想要的任何方式计算参数。

要有效地使用typing模块(Python 3.5新增)，请包含all(*)。

from typing import *

你将准备使用:

List, Tuple, Set, Map - for list, tuple, set and map respectively.
Iterable - useful for generators.
Any - when it could be anything.
Union - when it could be anything within a specified set of types, as opposed to Any.
Optional - when it might be None. Shorthand for Union[T, None].
TypeVar - used with generics.
Callable - used primarily for functions, but could be used for other callables.

然而，你仍然可以使用类型名称，如int, list, dict，…

在这个页面上，有一个臭名昭著的例外值得提及。

当str函数调用__str__类方法时，它会巧妙地检查其类型:

>>> class A(object):
...     def __str__(self):
...         return 'a','b'
...
>>> a = A()
>>> print a.__str__()
('a', 'b')
>>> print str(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __str__ returned non-string (type tuple)

就好像Guido提示我们，如果程序遇到意外类型，应该引发哪个异常。

我在其他答案中没有看到这个，所以我把这个加到锅里。

正如其他人所说，Python不会对函数或方法参数强制执行类型。假设您知道自己在做什么，如果您确实需要知道传入的内容的类型，您将检查它并决定自己要做什么。

完成此任务的主要工具之一是isinstance()函数。

例如，如果我编写了一个希望获得原始二进制文本数据的方法，而不是普通的utf-8编码字符串，那么我可以在进入时检查参数的类型，并根据所找到的参数进行调整，或者引发一个异常来拒绝。

def process(data):
    if not isinstance(data, bytes) and not isinstance(data, bytearray):
        raise TypeError('Invalid type: data must be a byte string or bytearray, not %r' % type(data))
    # Do more stuff

Python还提供了各种深入对象的工具。如果您足够勇敢，甚至可以使用importlib动态地为任意类创建自己的对象。我这样做是为了从JSON数据重新创建对象。这样的事情在像c++这样的静态语言中是一场噩梦。

从静态或编译时类型检查的意义上讲，Python不是强类型的。

大多数Python代码都属于所谓的“Duck Typing”——例如，你寻找一个对象上读取的方法——你不关心对象是磁盘上的文件还是套接字，你只想从中读取N个字节。