typeddict适用于描述结构固定、字段名和类型明确但无需实例化的字典，如json api响应或配置契约；相比dataclass更轻量，相比普通dict提供字段级静态检查。
什么时候该用 TypedDict 而不是 dataclass 或普通 dict
当你需要描述一个结构固定、字段名和类型都明确，但又不打算实例化（即不需要方法、不能赋值给新字段、不带运行时状态）的字典时，TypedDict 是最贴切的选择。典型场景是解析 JSON API 响应、定义配置片段、或作为函数输入/输出的“形状契约”。
常见错误现象：dataclass 被误用于纯数据契约——结果引入了不必要的 __init__、__repr__ 和可变性；或者直接用 dict 加类型注解（如 Dict[str, Any]），导致字段缺失/拼写错误在静态检查阶段完全逃逸。
- API 返回
{"id": 123, "name": "foo", "active": True}？用TypedDict描述它，IDE 和mypy就能立刻报错"status" not in TypedDict - 要支持部分字段可选？用
NotRequired（Python 3.11+）或Optional+ 总是传None（不推荐） - 字段名含连字符或数字开头（如
"user-id"）？不能直接写成属性名，得用字符串键声明，运行时仍按原样访问
TypedDict 的两种声明方式：总和型 vs 非总和型的区别在哪
关键差异在「是否允许额外字段」。默认是总和型（total=True），意味着字典必须且只能包含声明过的字段；设为 total=False 后，就变成“至少包含这些字段”，其他键不报错。
使用场景：total=True 适合强契约接口（如请求体校验）；total=False 更贴近现实中的松散响应（比如后端悄悄加了个 "debug_info" 字段，你不希望类型检查因此失败）。
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- 声明时显式写
total=False，否则默认是True -
mypy对total=False的子类会放宽检查，但父类仍是严格模式，继承关系里容易漏掉这个细节 - 运行时无任何行为差异——
TypedDict只是类型提示，不生成实际类或验证逻辑
为什么 TypedDict 实例不能直接用 .get() 或 .keys() 做类型安全操作
因为 TypedDict 不是运行时类，只是类型系统里的“形状描述”。你写的 user: UserDict = {"id": 1}，运行时它还是个普通 dict，但类型检查器会记住它的结构约束。
常见错误现象：调用 user.get("name") 返回 str | None，但如果你期望它**一定存在**（因为声明为必填字段），就不该用 .get() ——而应该用 user["name"]，这样 mypy 才能保证非空。
-
user["name"]→ 类型是str（假设声明为必填） -
user.get("name")→ 类型是str | None，即使字段是必填的——类型系统认为你主动选择了“可能不存在”的路径 -
user.keys()返回KeysView[str]，不是具体字段名的联合类型，所以无法做if key in user的精确推导
和 NamedTuple、attrs 混用时最容易踩的坑
TypedDict 和它们根本不在一个维度：前者是字典形状，后者是对象实例。混用时最常出问题的是“以为能当对象使”。比如把 TypedDict 当参数传进要求 NamedTuple 的函数，或试图对它调用 .replace()。
性能影响几乎为零——所有开销都在类型检查阶段；兼容性上，Python 3.8+ 原生支持，但 NotRequired 要求 3.11+，旧版本得用 typing_extensions。
- 不要给
TypedDict写方法、继承、或尝试isinstance(x, MyDict)——运行时报NameError或永远返回False - 从 JSON 加载后想转成
dataclass？先用TypedDict做输入校验，再手动构造，别指望自动转换 - 用
pydantic的BaseModel？那是运行时验证，和TypedDict的静态契约定位不同，二者可以互补，但别用TypedDict替代模型校验
最常被忽略的一点：TypedDict 的字段名是字符串字面量，一旦 API 字段改名（比如 "user_name" → "username"），你得同步改所有 TypedDict 定义和对应访问代码——没有反射或映射机制帮你兜底。
