Python 泛型完全避坑指南：从 TypeVar 到 Generic [T]，结合 FastAPI 业务场景演示 3 种核心用法

玄同765

发布于 2026-01-14 14:24:43

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摘要

你是不是写 Python 代码时，处理不同类型的列表、字典、函数参数时，只能用Any类型导致代码可读性差、类型检查失败？这篇详解 Python 3.8 + 的泛型语法，包括 TypeVar 定义类型变量、Generic [T] 实现泛型类、Callable 和 Tuple 的高级用法，结合学生管理系统的 API 接口、ORM 查询、工具函数场景演示，让你彻底搞懂泛型的底层逻辑和应用场景。

一、引言：为什么要用泛型？

在 Python 的入门阶段，很多开发者会用Any类型处理不同类型的数据，比如写一个处理列表的函数时，参数类型注解为list[Any]。这种做法会导致以下问题：

代码可读性差：其他开发者无法快速理解函数参数和返回值的类型；
类型检查失败：IDE（如 PyCharm、VS Code）的类型检查功能无法正常工作，提前发现潜在的类型错误；
调试时间长：运行时可能会出现类型错误，需要花费很长时间排查；
维护成本高：修改函数时需要重新检查所有调用该函数的代码，防止类型不兼容。

泛型的出现解决了这些问题，它允许我们在定义函数、类、类型注解时，使用类型变量来表示任意类型，提高代码的可读性、可维护性和可测试性。

二、基础概念扫盲

2.1 泛型类型变量（TypeVar）

TypeVar 是 Python 的泛型类型变量，它允许我们在定义函数、类、类型注解时，使用类型变量来表示任意类型。

语法：

from typing import TypeVar

T = TypeVar("T")  # 任意类型
U = TypeVar("U", int, float)  # 只能是int或float类型
V = TypeVar("V", bound=str)  # 只能是str类型或str的子类

2.2 泛型基类（Generic [T]）

Generic 是 Python 的泛型基类，它允许我们在定义类时，使用类型变量来表示类的属性、方法参数、方法返回值的类型。

语法：

from typing import Generic, TypeVar

T = TypeVar("T")

class MyClass(Generic[T]):
    def __init__(self, value: T):
        self.value = value
    
    def get_value(self) -> T:
        return self.value
    
    def set_value(self, value: T):
        self.value = value

2.3 类型约束（Bound）

TypeVar 的bound参数允许我们对类型变量进行约束，限制类型变量的取值范围。

语法：

from typing import TypeVar

V = TypeVar("V", bound=str)  # 只能是str类型或str的子类

2.4 类型协变与逆变（Covariance and Contravariance）

TypeVar 的covariant=True参数允许我们对类型变量进行协变约束，限制类型变量的取值范围为子类。TypeVar 的contravariant=True参数允许我们对类型变量进行逆变约束，限制类型变量的取值范围为父类。

语法：

from typing import TypeVar

# 协变约束：只能是str类型或str的子类
T = TypeVar("T", bound=str, covariant=True)

# 逆变约束：只能是str类型或str的父类
U = TypeVar("U", bound=str, contravariant=True)

三、Python 泛型的 3 种核心用法

3.1 用法一：泛型函数

泛型函数允许我们在定义函数时，使用类型变量来表示函数参数和返回值的类型。

代码示例（学生管理系统）：

from typing import TypeVar, List

T = TypeVar("T")

def filter_list(data: List[T], condition) -> List[T]:
    """
    根据条件过滤列表中的数据
    :param data: 待过滤的数据列表
    :param condition: 过滤条件（函数）
    :return: 过滤后的数据列表
    """
    return [item for item in data if condition(item)]

# 测试代码（过滤学生列表中年龄大于等于18岁的学生）
if __name__ == "__main__":
    from app.schemas.students import StudentInfo
    
    students: List[StudentInfo] = [
        StudentInfo(
            id=101,
            student_no="20250001",
            name="张三",
            gender="男",
            birthdate="2005-01-01",
            phone="13800138001",
            email="zhangsan@example.com",
            address="北京市海淀区"
        ),
        StudentInfo(
            id=102,
            student_no="20250002",
            name="李四",
            gender="女",
            birthdate="2008-01-01",
            phone="13800138002",
            email="lisi@example.com",
            address="北京市朝阳区"
        )
    ]
    
    def age_ge_18(student: StudentInfo) -> bool:
        """判断学生年龄是否大于等于18岁"""
        birthdate = student.birthdate.split("-")
        birth_year = int(birthdate[0])
        current_year = 2025
        return current_year - birth_year >= 18
    
    filtered_students = filter_list(students, age_ge_18)
    for student in filtered_students:
        print(student.name)

测试：运行测试代码，输出结果为张三。

3.2 用法二：泛型类

泛型类允许我们在定义类时，使用类型变量来表示类的属性、方法参数、方法返回值的类型。

代码示例（学生管理系统）：

from typing import TypeVar, Generic, List

T = TypeVar("T")

class Repository(Generic[T]):
    """
    通用的Repository类，用于处理数据的CRUD操作
    """
    def __init__(self, data: List[T] = None):
        self.data = data or []
    
    def get_all(self) -> List[T]:
        """获取所有数据"""
        return self.data
    
    def get_by_id(self, id: int) -> T:
        """根据ID获取单个数据"""
        for item in self.data:
            if item.id == id:
                return item
        raise Exception("数据不存在")
    
    def create(self, item: T) -> T:
        """创建新数据"""
        self.data.append(item)
        return item
    
    def update(self, id: int, item: T) -> T:
        """更新数据"""
        for index, existing_item in enumerate(self.data):
            if existing_item.id == id:
                self.data[index] = item
                return item
        raise Exception("数据不存在")
    
    def delete(self, id: int):
        """删除数据"""
        for index, existing_item in enumerate(self.data):
            if existing_item.id == id:
                del self.data[index]
                return
        raise Exception("数据不存在")

# 测试代码（使用学生Repository）
if __name__ == "__main__":
    from app.schemas.students import StudentInfo
    
    student_repository = Repository[StudentInfo]()
    student1 = StudentInfo(
        id=101,
        student_no="20250001",
        name="张三",
        gender="男",
        birthdate="2005-01-01",
        phone="13800138001",
        email="zhangsan@example.com",
        address="北京市海淀区"
    )
    student_repository.create(student1)
    print(student_repository.get_all())

测试：运行测试代码，输出结果为[StudentInfo(id=101, student_no='20250001', name='张三', gender='男', birthdate='2005-01-01', phone='13800138001', email='zhangsan@example.com', address='北京市海淀区')]。

3.3 用法三：泛型类型注解

泛型类型注解允许我们在使用类型注解时，使用类型变量来表示任意类型。

代码示例（学生管理系统）：

from typing import TypeVar, Generic, List, Dict, Union, Tuple

T = TypeVar("T")
U = TypeVar("U")

# 泛型列表类型注解
GenericList = List[T]

# 泛型字典类型注解
GenericDict = Dict[T, U]

# 泛型元组类型注解
GenericTuple = Tuple[T, U]

# 泛型联合类型注解
GenericUnion = Union[T, U]

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    from app.schemas.students import StudentInfo
    
    student_list: GenericList[StudentInfo] = [
        StudentInfo(
            id=101,
            student_no="20250001",
            name="张三",
            gender="男",
            birthdate="2005-01-01",
            phone="13800138001",
            email="zhangsan@example.com",
            address="北京市海淀区"
        )
    ]
    
    student_dict: GenericDict[int, StudentInfo] = {101: student_list[0]}
    
    student_tuple: GenericTuple[int, StudentInfo] = (101, student_list[0])
    
    student_union: GenericUnion[int, StudentInfo] = 101
    
    print(student_list)
    print(student_dict)
    print(student_tuple)
    print(student_union)

测试：运行测试代码，输出结果为：

[StudentInfo(id=101, student_no='20250001', name='张三', gender='男', birthdate='2005-01-01', phone='13800138001', email='zhangsan@example.com', address='北京市海淀区')]
{101: StudentInfo(id=101, student_no='20250001', name='张三', gender='男', birthdate='2005-01-01', phone='13800138001', email='zhangsan@example.com', address='北京市海淀区')}
(101, StudentInfo(id=101, student_no='20250001', name='张三', gender='男', birthdate='2005-01-01', phone='13800138001', email='zhangsan@example.com', address='北京市海淀区'))
101

四、Python 泛型的高级用法

4.1 结合 FastAPI 的 API 接口

FastAPI 支持泛型类型注解，可以用于 API 接口的请求体参数和响应体参数。

代码示例（学生管理系统）：

from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from app.core.database import get_db
from app.models.students import Student
from app.schemas.students import StudentInfo, StudentCreate
from app.schemas.common import ApiResponse
from app.services.students_service import create_student, get_students_info, get_student_info

router = APIRouter(prefix="/students", tags=["Students"])

@router.post("/", response_model=ApiResponse[StudentInfo])
def create_student_info(student: StudentCreate, db: Session = Depends(get_db)):
    """创建学生信息"""
    new_student = create_student(db, student)
    return ApiResponse[StudentInfo](data=new_student)

@router.get("/", response_model=ApiResponse[list[StudentInfo]])
def get_students(page: int = 1, page_size: int = 10, db: Session = Depends(get_db)):
    """获取学生列表"""
    students = get_students_info(db, page, page_size)
    return ApiResponse[list[StudentInfo]](data=students)

@router.get("/{student_id}", response_model=ApiResponse[StudentInfo])
def get_student(student_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
    """获取单个学生信息"""
    student = get_student_info(db, student_id)
    return ApiResponse[StudentInfo](data=student)

说明：ApiResponse是一个泛型类，用于统一 API 接口的响应格式。

4.2 结合 SQLAlchemy 的 ORM 查询

SQLAlchemy 1.4/2.0 支持泛型类型注解，可以用于 ORM 查询的返回值类型注解。

代码示例（学生管理系统）：

from typing import TypeVar, Generic, List
from sqlalchemy.orm import Session
from app.core.database import get_db
from app.models.students import Student

T = TypeVar("T")

class BaseRepository(Generic[T]):
    """
    通用的BaseRepository类，用于处理数据的CRUD操作
    """
    def __init__(self, db: Session, model: T):
        self.db = db
        self.model = model
    
    def get_all(self) -> List[T]:
        """获取所有数据"""
        return self.db.query(self.model).all()
    
    def get_by_id(self, id: int) -> T:
        """根据ID获取单个数据"""
        return self.db.query(self.model).filter(self.model.id == id).first()
    
    def create(self, item: T) -> T:
        """创建新数据"""
        self.db.add(item)
        self.db.commit()
        self.db.refresh(item)
        return item
    
    def update(self, id: int, item: T) -> T:
        """更新数据"""
        existing_item = self.get_by_id(id)
        if not existing_item:
            raise Exception("数据不存在")
        for key, value in item.__dict__.items():
            if key != "_sa_instance_state":
                setattr(existing_item, key, value)
        self.db.commit()
        self.db.refresh(existing_item)
        return existing_item
    
    def delete(self, id: int):
        """删除数据"""
        existing_item = self.get_by_id(id)
        if existing_item:
            self.db.delete(existing_item)
            self.db.commit()

# 学生Repository
class StudentRepository(BaseRepository[Student]):
    """
    学生Repository类，用于处理学生数据的CRUD操作
    """
    def __init__(self, db: Session):
        super().__init__(db, Student)
    
    def get_by_student_no(self, student_no: str) -> Student:
        """根据学号获取单个学生信息"""
        return self.db.query(Student).filter(Student.student_no == student_no).first()

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    db = next(get_db())
    student_repository = StudentRepository(db)
    students = student_repository.get_all()
    print(students)

测试：运行测试代码，输出结果为学生列表。

五、常见问题与解决方案

5.1 类型变量定义错误

问题：类型变量定义错误，如没有使用 TypeVar 函数定义类型变量。

解决方案：使用 TypeVar 函数定义类型变量。

5.2 泛型基类继承错误

问题：泛型基类继承错误，如没有继承 Generic [T] 基类。

解决方案：继承 Generic [T] 基类。

5.3 类型约束错误

问题：类型约束错误，如使用了不兼容的类型约束。

解决方案：使用兼容的类型约束。

5.4 类型注解错误

问题：类型注解错误，如没有使用类型变量作为类型注解。

解决方案：使用类型变量作为类型注解。

六、总结与展望

6.1 总结

通过以上步骤，我们详解了 Python 3.8 + 的泛型语法，包括 TypeVar 定义类型变量、Generic [T] 实现泛型类、类型约束、类型协变与逆变，结合学生管理系统的 API 接口、ORM 查询、工具函数场景演示，让你彻底搞懂泛型的底层逻辑和应用场景。

6.2 展望

未来，我们可以对 Python 泛型进行以下优化：

使用类型守卫：通过使用 Type Guard 类型注解，实现运行时的类型检查；
使用类型别名：通过使用 TypeAlias 类型注解，简化复杂的类型注解；
使用协议类型：通过使用 Protocol 类型注解，实现接口的抽象；
使用类型检查工具：通过使用 mypy 类型检查工具，提高代码的可读性、可维护性和可测试性。

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原始发表：2026-01-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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