(🐞) No error for incorrect variance on parameter with generic type

from typing import TypeVar, Generic

T_in = TypeVar("T_in", contravariant=True)
T_out = TypeVar("T_out", covariant=True)

class AOut(Generic[T_out]): ...
class AIn(Generic[T_in]): ...

class BOut(Generic[T_out]):
    def f(self, a_out: AOut[T_out]) -> None: ...  # no error
    
class BIn(Generic[T_in]):
    def f(self, a_out: AIn[T_in]) -> None: ...  # no error

Mypy in real life

from typing import TypeVar, Generic, Callable

T_in = TypeVar("T_in", contravariant=True)
T_out = TypeVar("T_out", covariant=True)

class AOut(Generic[T_out]):
    T: T_out
    def f(self, fn: Callable[[], T_out]) -> None:
        self.t = fn()
    
    def dump(self) -> T_out:
        return self.t
class AIn(Generic[T_in]):
    t: T_in
    def load(self, t: T_in) -> None:
        self.t = t
    def f(self, fn: Callable[[T_in], object]) -> None:
        fn(self.t)
    

o1: AOut[int]
o: AOut[object] = o1

o.f(lambda: "")
o1.dump() + 1  # runtime error

i1: AIn[object]
i: AIn[int] = i1

i1.load("")
i.f(lambda x: x + 1)  # runtime error

related: #734, #8191

Exécutez mypy sur les deux reproductions de l’issue et confirmez que les utilisations invalides de la variance ne produisent aucune erreur. Suivez le point d’entrée de la vérification de la variance générique et ajoutez un test de régression couvrant les cas covariants et contravariants ; le travail est terminé lorsque mypy signale les erreurs attendues sans casser les utilisations valides de la variance.