虽然Python是一种动态类型语言，不强制要求指定参数类型，但是在需要提高代码可读性、可维护性和减少错误的场景下，指定参数类型可以提供许多优势。

指定参数类型有以下几个优势：

增强代码的可读性和可维护性：通过指定参数类型，可以清晰地表明函数期望接受的参数类型，使得调用函数和阅读代码更加直观明了。这可以帮助其他开发人员更快地理解和使用函数，并且减少因参数类型不匹配而引发的错误。 减少错误和调试时间：指定参数类型可以在函数调用时自动进行类型检查，如果参数类型不匹配，就会引发类型错误。这样可以有效地减少由于参数类型错误导致的潜在错误，提前发现和解决问题，减少调试时间。 提高代码可靠性：在定义函数时指定参数类型可以强制执行类型检查，这可以防止输入错误类型的参数导致函数执行错误。这有助于减少由于参数类型导致的运行时错误，并且有助于开发人员编写更可靠的代码。 提供更好的自动化文档和提示：通过代码中的参数类型注释，可以使用一些工具如linter、IDE，提供更好的文档和提示。例如，IDE可以根据函数参数类型，自动补全函数调用时的参数和方法，减少手动输入的错误和提高开发效率。 先看一个简单的示例：

# name指定为str类型，返回值为str类型 def greeting(name: str) -> str:     return 'hello:' + name   if __name__ == '__main__':     print('函数参数类型、返回值类型基本使用')     s = greeting('张三')     print(s)     try:         s = greeting(123)  # 可以传递其他类型，运行时会报错         print(s)     except TypeError:         print('类型错误！')

 在Python中，可以使用函数注解（Function Annotation）来指定函数参数和返回值的类型。 函数注解是Python 3引入的一种语法，允许在函数定义时添加描述性的注释来指定函数参数和返回值的类型， 但这并不会影响函数的行为。

函数注解本质上是Python语言中特殊的注释语法，可以提供更好的代码可读性和明确度，但并不会进行类型检查。在函数内部，仍然可以传递任何类型的参数和返回任何类型的值。

如果要进行类型检查，可以在函数中使用isinstance或其他类型检查函数来验证函数的参数和返回值是否符合预期类型。

示例如下：

def greeting(name: str) -> str:     if not isinstance(name, str):         raise TypeError('参数name必须是字符串类型')  # 主动抛出异常     return 'hello:' + name     if __name__ == '__main__':     print('参数校验')     s = greeting('李四')     print(s)     s1 = greeting1(123)     print(s1) 再看一个示例：

from typing import List, Dict   if __name__ == '__main__':     my_dict = greeting2(['java', 'go', 'python', '数据结构与算法'])     print(my_dict)

特别要注意导包：

from typing import List, Dict List、Dict为首字母大写。