10+） def maybe_get_name() -> str | None: pass # Callable: 函数类型 def apply(func: Callable[[int, int], int], a: int, b: int) -> int: return func(a, b) # Any: 任意类型（禁用类型检查） def flexible(data: Any) -> Any: return data # Literal: 字面量类型 def set_mode(mode: Literal["read", "write", "append"]) -> None: pass set_mode("read") # ✅ # set_mode("delete") # ❌ 类型检查器会报错 # TypedDict: 带类型的字典 class User(TypedDict): name: str age: int email: str | None def create_user(data: User) -> None: print(data["name"]) 🔑 要点总结：Python 3.
region ├── havingQual │ └── SUM(o.amount) > 10000 ├── sortClause │ └── total DESC └── limitCount └── 10 5.
3-7.5 vs 7.8-8.2） 吞吐率为 .NET Optimal 的 200%+（C# 更快） 其他信息场景 Random 数据 随机数据不可压缩，所有引擎压缩比接近 1.
1 5.07 0.89x C# LibDeflateCompressor (SpeedFirst) 426.
一个邀请 这个系列是我学习 AI 的一份"探索笔记"。它覆盖的是此刻——2026 年初——AI 工艺的快照。