我开始进入 python 3.6 中的类型提示（又名注释），并且我无法理解此功能的一些动态方面。
我编写了以下代码段，我想添加注释和即使在查看了有关类型提示的文档后，也不知道如何实现。
这是函数：
def validate_expression(expression: ?):
try:
assert expression
except AssertionError as e:
...
expression
需要是断言起作用的任何内容（假设
bool(expression)
有效的任何表达式）。
我应该写什么而不是问号？
更新：
我知道大多数 python 表达式都可以转换为布尔值，但是我编写此代码的上下文是合理期望表达式的上下文 不 成为可断言的。
我的例子中的相关示例是
pandas.DataFrame
运行
bool(pandas.DataFrame())
会引发错误，我有充分的理由预计有人可能会尝试将数据帧传递给验证函数。
更新2： 以下 Cepner 的评论和答案，我现在明白：
-
在绝大多数情况下，任何 python 表达式都会有效地转换为布尔值，这要么被
typing.Any覆盖，要么根本不添加注释。 -
在边缘我感兴趣的情况是
bool(pandas.DataFrame()) # --> ValueError，注释不会有帮助，因为这是一个运行时错误。 - 如果存在与静态类型提示相关的另一个边缘情况，我不知道它。|| |鉴于相关示例的稀有/不存在，没有开箱即用的类型通常只描述转换为布尔值的能力的质量（类似于
-
），并且就我而言不值得费尽心思来解决这种边缘情况（尽管听到相关示例和弯曲解决方案会很有趣！）
typing.Iterable), and as far as I'm concerned it is not worth bending over backwards to address such an edge case (although it would be interesting to hear of relevant example and a bend-y solution!)
在 Python 中，几乎任何表达式都可以转换为布尔值。因此，没有一种特定的类型提示可以完全捕获你想要的内容。你最终会使用
typing.Any
，这实际上与根本不使用类型提示相同。
你的选择
-
保持原样，使用
typing.Any或不使用任何类型提示：
```python from typing import Any
def validate_expression(expression: Any): # 或 # def validate_expression(expression): try: assert expression except AssertionError as e: ... ```
这是最直接的方法，表明该函数接受任何类型的表达式。
- 记录预期行为：
虽然你不能在类型提示中强制执行此操作，但可以在文档字符串中清楚地记录预期行为：
```python def validate_expression(expression: Any): """验证表达式是否为真。
Args: expression: 要评估的表达式。应支持转换为布尔值。
Raises: AssertionError: 如果表达式不为真。 """ try: assert expression except AssertionError as e: ... ```
类型提示的局限性
重要的是要记住，Python 中的类型提示主要用于静态分析工具（如类型检查器），而不是在运行时强制执行。当涉及到
bool(expression)
的行为时，它在运行时确定，类型提示无法完全捕获它可能引发的所有潜在错误。
针对你提到的
pandas.DataFrame
的具体案例：
你不能使用类型提示来防止有人传递
pandas.DataFrame
到
validate_expression
函数中。这是因为在尝试将
pandas.DataFrame
转换为布尔值时发生的错误是一个运行时错误，类型提示无法阻止运行时错误。
在这种情况下，记录预期行为并让调用者负责传递合适的参数至关重要。如果需要，你可以在函数中添加显式运行时检查以处理特定情况，例如
pandas.DataFrame
。