如何让抽象dataclass在Python 3.9环境下通过mypy类型检查

这个报错是mypy 0.910及更早版本对被@dataclass装饰的抽象类做内部类型推导时的已知bug，以下是可落地的解决方法，按推荐优先级排序：

• 升级mypy版本（最优解）
  该历史bug在mypy 1.1.0及更高正式版本中已经修复，升级到最新稳定版后无需修改任何业务代码即可正常通过类型检查。如果受环境限制无法升级mypy，可以选择下面的规避方案。

• 精准屏蔽对应报错
  由于报错是@dataclass装饰器生成的内部代码触发，因此# type: ignore需要加在装饰器行而非类定义行才能生效，同时建议指定错误码避免屏蔽其他合法报错：

from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass

@dataclass  # type: ignore[misc]
class Liquid(ABC):
    @abstractmethod
    def drip(self) -> None:
        pass

如果不需要精准控制错误范围，直接加无参数的# type: ignore也可以生效。

• 拆分抽象类与dataclass定义
  如果不想使用ignore标记，可以将纯抽象定义和dataclass实现分层：

from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass

# 仅定义抽象方法的基类，不使用dataclass装饰
class LiquidBase(ABC):
    @abstractmethod
    def drip(self) -> None:
        pass

# 子类同时继承抽象基类和使用dataclass装饰
@dataclass
class Liquid(LiquidBase):
    # 在这里定义dataclass字段，例如：
    volume: float
    density: float

这种写法完全符合Python类型规范，不会触发任何mypy报错，同时保留了抽象类和dataclass的所有能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben Kovitz