Pydantic-AI 文档构建中的 Python 版本兼容性问题解析

在使用 Pydantic-AI 项目时，开发者在构建本地文档时可能会遇到一个与 Python 版本相关的 Pydantic 异常。这个问题主要出现在 Python 3.12 以下版本的环境中，当尝试运行文档服务命令时。

问题现象

当开发者在 Python 3.10 环境下执行 uv run mkdocs serve --no-strict 命令时，会遇到如下错误提示：

pydantic.errors.PydanticUserError: Please use `typing_extensions.TypedDict` instead of `typing.TypedDict` on Python < 3.12.

这个错误表明在 Python 3.12 之前的版本中，Pydantic 要求开发者使用 typing_extensions 模块中的 TypedDict 而不是 Python 内置 typing 模块中的 TypedDict。

技术背景

TypedDict 是 Python 类型系统中用于定义具有特定键和值类型的字典的一种方式。在 Python 3.12 之前，这个功能需要通过 typing_extensions 模块获得，而在 Python 3.12 中，它被正式纳入标准库的 typing 模块。

Pydantic 作为一个强类型的数据验证库，对类型注解有着严格的要求。在最新版本的 Pydantic 中，为了确保类型系统的正确性和一致性，它强制要求在 Python 3.12 以下版本中使用 typing_extensions.TypedDict。

解决方案

对于这个问题，项目团队已经提供了几种解决方案：

1. 升级到 Python 3.12：这是最直接的解决方案，因为 Python 3.12 原生支持 typing.TypedDict，可以避免这个问题。

2. 使用 typing_extensions 模块：如果必须使用 Python 3.12 以下版本，可以修改代码，将所有的 typing.TypedDict 替换为 typing_extensions.TypedDict。

3. 检查文档构建环境：确保文档构建环境与项目要求的 Python 版本一致。Pydantic-AI 文档可能有特定的 Python 版本要求。

最佳实践建议

对于使用 Pydantic-AI 的开发者，建议：

• 保持开发环境与项目要求的 Python 版本一致
• 在贡献代码或构建文档前，检查项目的环境要求
• 了解 Pydantic 版本更新带来的变化，特别是类型系统相关的变更
• 对于跨版本兼容的项目，考虑使用条件导入来处理不同 Python 版本下的类型定义

这个问题也提醒我们，在使用现代 Python 类型系统时，需要注意不同 Python 版本间的差异，特别是在涉及类型注解和静态类型检查的场景下。