数据科学项目中的Python类型提示：是必要的，或许可有，还是不可行？

Python类型提示在数据科学项目中的应用：是必需品、可行之选还是可有可无？

在Python实现的数据科学项目中是否应该使用类型提示？

需要免责声明吗？给你一份：这取决于情况。在概念验证类型的项目中，通常是不必要的。在生产项目中，至少在2023年是必需的。但是，这又取决于具体情况。

我会尽可能简洁，并尽快进入重点。我不想花几个小时来考虑所有的利弊，因为数据科学市场对我们的工作有明确的期望。我的目标是向您介绍这些期望，而不是详细讨论它们。

让我们先明确一点。首先，Python中的类型提示是可选的。可选，就像你不必在Python中使用类型提示一样。如果是这样，我们的主要问题只有一个答案：在数据科学项目中，您可以使用类型提示，但并不是必须的！

那么…就这样了吗？我们完成了吗？

等一下。我们确实明确了一点，但我们没有涉及到明显之外的任何内容。

在Python实现的数据科学项目中是否应该使用类型提示？这取决于情况。在概念验证类型的项目中，这是不必要的。在生产项目中，至少在2023年是必需的。

举个例子。想象一下，你是一名为一家私营公司工作的Python开发人员。该公司有自己的Python开发规则和建议。其中一条规则是：使用类型提示。就这样 – 不管你偏好什么，你必须使用它们。如果这只是一条建议，你不必使用它们。然而，由于这是一条规则，你必须使用可选的类型提示。

好的，很有道理。但我们讨论的是数据科学项目中的类型提示，而不是特定公司的。所以，是可选的，对吗？你不必使用它们？