Динамическая, строгая, неявная.

Oct. 10, 2023, Источник

Динамическая, строгая, неявная.

У многих низкоуровневых языков (вроде ассемблера) вообще нет типизации — любые структуры в них — не более чем набор битов. Типизация позволяет упростить процесс обработки информации. Если данные имеют тип, то машина будет взаимодействовать с ними по правилам, установленным для этого типа.

Неявная типизация

Неявная типизация подразумевает возможность создавать объекты, не указывая их тип.

a = 10 (int)

b = ‘hello’ (str)

Если бы в Python была явная типизация, приходилось бы каждый раз указывать тип любой переменной. Но и у нее есть свои плюсы. Например, иногда полезно указывать, данные каких типов принимает функция, метод или аргумент. Впрочем, Python позволяет и такое:

def func(a: int, b: str) -> float:
    return round(float(a / len(b)), 2)


var: float = func(3, [1, 1, 1])  # 1.0

Это называется аннотация типов
 

Строгая (Сильная) типизация

Python - язык с сильной типизацией. Это означает, что различные типы нельзя смешивать в одних выражениях.

2 + '2'
# Traceback (most recent call last):

Динамическая типизация

Это означает, что с определенным типом связывается не переменная, а ее значение. Если бы Python был языком со статической типизацией, мы бы не смогли сделать так:

a = 1
a = 'a'
a = SomeClass()

Однако за такое удобство приходится платить. Динамическая типизация, вместе с интерпретацией кода, стала причиной главнейшего проклятия Python - низкой скорости работы.

Утиная типизация

В Python применяется утиная типизация. Это означает, что тип данных не имеет значения — важно лишь то, какие методы и свойства они поддерживают. Например, чтобы узнать, длину объекта, мы можем использовать функцию len(). Она не проверяет, к какому типу относится объект, а всего лишь обращается к магическому методу __len__(). Можно узнать длину любого объекта, у которого он прописан (не важно, как именно). И наоборот, объект с очевидной длиной, но без метода __len__()нельзя обработать этой функцией.

Гвидо Ван Россум хотел сделать Python максимально удобным и понятным. Благодаря неявной, динамической и утиной типизации, программы на Python выходят лаконичными и простыми для понимания. В то же время, Python имеет строгую типизацию, почти не допускающую неявных преобразований.

Oct. 10, 2023, Источник

Типизация является динамической, что означает, что типы переменных определяются во время выполнения программы, а не на этапе компиляции. Другими словами, не требуется явно указывать тип переменной при ее объявлении; тип переменной определяется автоматически во время выполнения на основе ее значения.

Пример динамической типизации:

x = 10         # x является целым числом (int)
x = "Hello"    # x теперь является строкой (str)
x = [1, 2, 3]  # x теперь является списком (list)

Это означает, что переменная `x` может содержать значения разных типов в разные моменты времени выполнения программы.

В статической типизации, наоборот, типы переменных должны быть объявлены явно при их объявлении и не могут изменяться во время выполнения программы. Это делает статическую типизацию более строгой и обычно помогает предотвратить некоторые типичные ошибки в коде на этапе компиляции.

Feb. 22, 2024, easyoffer