通常情况下，当事情表现得很奇怪的时候，这是一个符号，typeshed并没有准确地Map到运行时。如果你在typeshed中查看_csv，你会看到类型名为_writer。所以你应该把注解改为_csv._writer。

我在使用类型化defs时遇到了问题，最后使用了以下代码：

class Writer(Protocol):
    def writerow(self, row: Iterable[Any]) -> Any:
        ...

    def writerows(self, rows: Iterable[Iterable[Any]]) -> None:
        ...

Reader = Iterator[Any]

个字符

简短的回答是没有办法直接访问类型。阅读C source of the _csv module将显示reader和writer的类型没有暴露。即使在Pypy中，_csv模块是用Python实现的，也没有暴露类型。
因此，如果您需要使用它，您将需要使用一种变通方法，通过示例化编写器的临时示例并获取其类型。

import csv
# We'll need a temporary file-like object, so use a tempfile
from tempfile import TemporaryFile

with TemporaryFile() as t:
    CSVReader = type(csv.reader(t))
    CSVWriter = type(csv.writer(t))

w: CSVWriter = csv.writer('path/to/data.csv')

字符串
如果你想把这个逻辑分开，我建议在一个单独的模块中创建类型

from csv_types import CSVReader, CSVWriter

型
另一种解决方案（也包括编写自己的类型模块）是遵循typing模块的例子，在它的io和re类型定义中。

一种解决方案是编写一个表示类型的抽象类。这也是typing模块中某些类的方法。对于csv.writer()函数，如下所示：

class _CSVWriter:

    @abstractmethod
    def writerow(self, row: List[str]) -> None:
        pass

    @abstractmethod
    def writerows(self, rows: List[List[str]]) -> None:
        pass

    @abstractproperty
    def dialect(self) -> csv.Dialect:
        pass

字符串
现在这个类可以在writer对象的类型注解中使用。由于返回对象的类型仍然是_csv.writer，因此仍然会得到类型错误。为了避免这种情况，您需要将其转换为_CSVWriter对象。

from typing import cast
writer: _CSVWriter = cast(_CSVWriter, csv.writer(open('test', 'w'))

型
这个解决方案有点冗长，但它确实完成了这项工作。

它没有文档记录，但我能够在Python 3.10的_csv.Writer中找到它。

>>> import csv
>>> from _csv import Writer
>>> 
>>> repr(_csv.Writer)
"<class '_csv.writer'>"
>>> 
>>> writer = csv.writer(file)
>>> isinstance(writer, Writer)
True

字符串
我会避免在生产软件中使用这个，因为考虑到其他注解，该符号的名称似乎已经随着时间的推移而改变。

我看到原来的类继承自Iterator，所以我可以这样做：

from typing import Iterator

with open(spec_file) as csv_file:
            spec_csv: Iterator = csv.reader(csv_file)

字符串
然后用mypy看：

Success: no issues found in 1 source file

型