使用TypedDict()构建安全的数据结构：避免运行时错误

在Python中，可以使用TypedDict()函数构建安全的数据结构，以避免在运行时发生类型错误。TypedDict()是Python 3.8版本引入的一个新特性，它允许我们定义带有键值对的字典，并指定每个键的值的类型。

使用TypedDict()的好处是能够在编译时捕获类型错误，而不是在运行时出现错误。这可以提高代码的可读性和可维护性，并减少因类型不匹配而引起的错误。

下面是使用TypedDict()构建安全数据结构的一个例子：

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str

user: User = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'email': 'john@example.com'
}

print(user['name'])  # 输出: John
print(user['age'])  # 输出: 30
print(user['email'])  # 输出: john@example.com

在上面的例子中，我们定义了一个User类型的TypedDict，它有三个键：name、age和email，分别对应一个字符串、一个整数和一个字符串类型的值。然后，我们使用这个类型来声明一个名为user的字典，并为每个键指定相应的值。在声明user字典时，我们可以确保每个键值对的类型与User类型匹配。

如果我们尝试为其中一个键分配一个错误的类型，例如age的值为一个字符串而不是整数，那么在编译时就会引发一个类型错误。这样，我们就可以在编码过程中捕获这类错误，而不是在运行时才发现。

user: User = {
    'name': 'John',
    'age': '30',  # 错误：应为整数类型
    'email': 'john@example.com'
}

在上面的例子中，我们将年龄的值设置为一个字符串'30'，而不是规定的整数类型。如果运行此代码，将在编译时引发TypeError异常，指定键'age'的值的类型不正确。通过使用TypedDict()，我们可以预先定义数据结构，并在编译时强制执行类型约束。

TypedDict()还支持可选键，即键可以在字典中不存在或对应值可以为None。这可以通过在键名后面添加一个问号来指示。例如：

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str
    address: str
    city: str
    country: str

user: User = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'email': 'john@example.com'
}

print(user.get('address'))  # 输出: None
print(user.get('city'))  # 输出: None
print(user.get('country'))  # 输出: None

在上面的例子中，我们定义了三个可选键：address、city和country。这意味着可以创建一个User字典，其中这些键不是必需的，或者它们的值可以为None。在打印每个键对应的值时，如果键不存在，字典的get()方法将返回None。

总之，使用TypedDict()可以帮助我们在编译时捕获类型错误，从而创建更安全的数据结构。它增加了代码的可读性和可维护性，并可以减少运行时出现的错误。我们可以根据需要定义键和值的类型，以满足特定的需求。