Python 如何用 typing.Protocol 定义“鸭子类型”接口

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typing.Protocol 是结构类型检查机制,仅在静态类型检查时生效,不生成运行时对象,也不参与 isinstance 或 issubclass 判断;需用 @runtime_checkable 才支持运行时结构校验。

Python 如何用 typing.Protocol 定义“鸭子类型”接口

typing.Protocol 本质是结构类型检查,不是运行时接口

pythonProtocol 不会生成运行时对象,也不参与 isinstanceissubclass 判断——它只在类型检查器(如 mypy、pyright)中生效。如果你期望用 isinstance(obj, MyProtocol) 来做运行时鸭子类型校验,会直接报错:TypeError: isinstance() argument 2 cannot be a parameterized Generic

常见误用场景:把 Protocol 当成抽象基类(ABC)来用,结果运行时报错或类型检查不触发。关键区别在于:Protocol 关注“有没有这些方法”,ABC 关注“是不是这个类型”。

  • 要运行时检查鸭子类型,得自己写 hasattr + callable 组合,或用 collections.abc 中的现成 ABC(如 Iterable
  • 要让 mypy 报错,必须开启类型检查(例如命令行加 --strict),否则 Protocol 形同虚设
  • 定义带泛型Protocol 时,必须继承 Generic[T],且不能漏掉 __parameters__ 的隐式推导逻辑

定义最小可行 Protocol:只声明方法签名,不写实现

Protocol 类里只允许出现方法签名、属性注解、类变量(带默认值的常量),禁止任何方法体、self 参数的具体类型标注(除非是泛型绑定)、__init__ 实现等。否则 mypy 会警告 Protocol cannot have non-method members

例如想约束“能被 len() 调用且支持索引”的对象:

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from typing import Protocol 

class SizedIndexable(Protocol): def len(self) -> int: ... def getitem(self, i: int) -> str: ...

注意三点:

  • 方法末尾必须加 ...(省略号),这是语法强制要求,表示无实现
  • 返回类型必须明确,不能留空或写 pass
  • 如果方法接受泛型参数(如 T),需在类头声明 class MyProto(Protocol, Generic[T]):

Protocol 和 ABC 混用:用 @runtime_checkable 让 isinstance 生效

标准库typing.runtime_checkable 装饰器可以让某个 Protocol 支持运行时 isinstance 检查,但仅限于“结构匹配”——即对象动态拥有所有声明的方法/属性,且它们是可调用的。

示例:

from typing import Protocol, runtime_checkable 

@runtime_checkable class Readable(Protocol): def read(self, size: int = -1) -> bytes: ...

class FakeFile: def read(self, size: int = -1) -> bytes: return b"hello"

assert isinstance(FakeFile(), Readable) # ✅ 成立

但要注意:

  • @runtime_checkable 不检查方法签名是否一致(比如参数名、默认值、返回类型),只检查存在性和可调用性
  • 若对象的 read 方法实际接收 **kwargsisinstance 仍返回 True,但类型检查器可能报错
  • 装饰后无法再继承其他 Protocol(mypy 限制),多继承需谨慎

Protocol 常见陷阱:__init__、属性赋值、可变默认参数

很多人试图在 Protocol 中定义 __init__ 来约束构造方式,这是无效的——Protocol 不控制实例化过程。同样,给属性赋值(如 name: str = "default")会被视为实例变量,而非类型契约的一部分,容易误导。

真正该关注的是“调用后行为”,比如:

  • 需要对象有 .name 属性并可读?写 name: str(只注解,不赋值)
  • 需要对象有 .name 并可写?得额外声明 name: str@name.setter 方法签名
  • 需要兼容 dataclassNamedTuple?确保字段名和类型完全一致,否则 mypy 可能不认为其满足协议
  • 用了可变默认参数(如 def append(self, items: list = []))?类型检查器会按字面理解,但运行时风险得靠代码规范规避

最易被忽略的一点:Protocol 的成员访问是“宽泛匹配”。哪怕一个类只实现了协议中 1 个方法,mypy 默认也不会报错——除非你显式标注变量类型为该 Protocol,并尝试调用未实现的方法。

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