在 Python 中，与静态类型语言（如 Java 或 C#）不同，泛型（Generics）的概念并不直接内置于语言中。静态类型语言中的泛型通常允许程序员在定义类、接口或方法时，不预先指定具体的类型，而在实际使用时再指定类型参数。这有助于提高代码的重用性和类型安全性。
然而，Python 是一种动态类型语言，它允许在运行时确定变量的类型，因此不需要显式的泛型支持。Python 的类型系统足够灵活，可以处理多种数据类型而无需预先声明。
尽管 Python 没有内置的泛型系统，但有一些方法可以在 Python 中实现类似泛型的行为或提供额外的类型检查。
类型注解（Type Hints）：Python 3.5 引入了类型注解，允许程序员为变量、函数参数和返回值提供预期的类型信息。虽然这些注解在运行时并不强制执行，但它们对于静态类型检查器（如 Mypy）和 IDE 的代码分析功能非常有用。
python
from typing import List
def greet_all(names: List[str]) -> None:
for name in names:
print(f"Hello, {name}!")
在这个例子中，List[str] 是一个类型注解，表明 names 参数应该是一个字符串列表。
- 第三方库：有些第三方库提供了额外的类型检查或泛型支持。例如，typing_extensions 库为 Python 的 typing 模块提供了额外的功能，包括更复杂的泛型支持。
- 抽象基类（ABCs）：虽然它们不是真正的泛型，但抽象基类（通过 abc 模块定义）允许你定义具有某些方法的类的接口，而不关心这些类的具体实现或它们处理的数据类型。
- 鸭子类型（Duck Typing）：这是 Python 中一种常见的编程风格，它关注的是对象的行为（即它们可以做什么），而不是它们的类型。这可以看作是一种隐式的泛型性，因为它允许不同类型的对象在相同的上下文中互换使用，只要它们具有相同的方法或属性。
尽管 Python 没有内置的泛型系统，但其动态类型和灵活的类系统使得它能够在很大程度上实现类似泛型的功能。结合类型注解和第三方工具，Python 程序员可以在需要时获得额外的类型安全性和代码清晰度。
