Recientemente he retomado el uso de Python para mis proyectos personales y profesionales. Una de las mejoras más relevantes del lenguaje en la última década ha sido la incorporación de type hints en Python, también conocidos como anotaciones de tipo. Esta característica transforma por completo la forma en que escribimos, entendemos y mantenemos el código.

¿Qué son los type hints en Python?

Los type hints en Python permiten indicar de manera explícita los tipos de datos esperados en funciones, variables y estructuras. Aunque Python sigue siendo un lenguaje de programación dinámico, las anotaciones de tipo facilitan el análisis estático del código y mejoran su legibilidad.

Historia

Los type hints se introdujeron oficialmente en Python 3.5, en 2015, mediante la PEP 484. Su objetivo principal fue:

• Mejorar la legibilidad del código.
• Permitir análisis estático con herramientas como mypy, pyright o los LSP de los editores modernos.
• Facilitar la documentación automática de funciones y clases.

Desde entonces, esta funcionalidad ha evolucionado notablemente con cada nueva versión de Python:

• PEP 563 (Python 3.7): evaluación diferida de las anotaciones, mejora el rendimiento.
• PEP 585 (Python 3.9): uso de tipos genéricos modernos (list[str] en lugar de List[str]).
• PEP 604 (Python 3.10): uso del operador | para tipos unión (int | str).
• PEP 695 (Python 3.12): simplificación de la sintaxis para genéricos con TypeVar.

Ventajas

Incorporar type hints en tus proyectos tiene múltiples beneficios:

• Mayor legibilidad – Los tipos hacen que el propósito de una función sea más fácil de entender a simple vista.
• Reducción de errores en tiempo de ejecución – Herramientas como mypy detectan discrepancias antes de ejecutar el código.
• Mejor experiencia en el editor – Los IDEs ofrecen autocompletado y validación más precisa cuando se utilizan anotaciones de tipo.
• Código más mantenible – Las anotaciones ayudan a otros desarrolladores a comprender mejor el flujo de datos y las expectativas del código.

Ejemplo práctico

Veamos un ejemplo clásico: una función que calcula el promedio de una lista de números.

Python 3.4

def promedio(numeros):
    return sum(numeros) / len(numeros)

Python +3.10

from typing import Sequence

def promedio(numeros: Sequence[int | float]) -> float:
    if not numeros:
        raise ValueError("La lista no puede estar vacía")
    return sum(numeros) / len(numeros)

Este enfoque es mucho más robusto y explícito, lo cual ayuda a mejorar la calidad del código y facilita su análisis estático.

Conclusión

Aunque los type hints en Python no son obligatorios, su uso marca una diferencia significativa en proyectos de largo plazo. Aportan claridad al código, reducen errores, aceleran el onboarding de nuevos desarrolladores y mejoran la experiencia general de desarrollo en equipo.

Te recomiendo incorporarlos de forma gradual en tus proyectos. Comienza por las funciones más complejas o críticas y, a medida que el código evoluciona, extiende su uso al resto del proyecto. Con el tiempo, notarás una mejora sustancial en la calidad y mantenibilidad del código.