Позже мы присвоили тип “строка” и “список” той же переменной, и её тип стал соответственно str, а затем list. Интерпретатор не ругался на изменение типов данных одной и той же переменной. Если у функции в типе нет IO, то мы знаем, что она не совершает никаких операций ввода/вывода. В веб-приложении, к примеру, можно понять, изменяет ли функция базу данных, просто взглянув на ее тип. Никакие динамические и почти никакие статические языки не способы на такое.

Потом она сложит эти значения, склеит их или выдаст ошибку, в зависимости от типа. Но опять же, явное наследование не является обязательным, соответствие произвольного объекта протоколу mypy сможет проверить при статическом анализе. Класс декларирующий протокол должен являться наследником класса Protocol определенного в модуле typing. Атрибуты и методы перечисленные в теле класса-протокола должны быть реализованы во всех классах, соответствующих данному протоколу. В общем случае тело методов класса-протокола не имеет значения (хотя и существует возможность добавить реализацию методов по-умолчанию). Первые упоминания о подсказках типов в языке программирования Python появились в базе Python Enhancement Proposals (PEP-483).

Что вы знаете о языке C++

Однако, нельзя поспорить, что Haskell сложнее изучить, чем Go, и что система типов в Haskell намного мощнее, и что Haskell может предотвратить намного больше типов багов при компиляции. Теперь давайте сравним с Haskell, который обладает очень мощной системой типов. Если задать тип MyList, то тип « списка чисел » это просто MyList Integer. Haskell не даст нам случайно добавить https://deveducation.com/ строку в список, и удостоверится, что мы не положим элемент из списка в строковую переменную. В Go также нет множества других возможностей, которые присутствуют в современных статически типизированных языках (или даже в некоторых системах 1970-х годов). У создателей Go были свои причины для этих решений, но мнение людей со стороны по этому поводу иногда может звучать резко.

Компилятор знает, что « a » — это строка, а 1 — это целое число, и что + работает только когда левая и правая часть относятся к одному типу. Так что ему не нужно запускать программу чтобы понять, что существует проблема. Каждое выражение в статически типизированном языке относится к определенному типу, который можно определить без запуска кода. Другими словами, при работе с объектом его тип не проверяется, вместо этого проверяются свойства и методы этого объекта.

Шпаргалка по регулярным выражениям. В примерах

Все типы данных в Python можно разделить на атомарные и ссылочные. Сейчас почти во всех IDE есть линтер — статический анализатор возможных ошибок. Другими словами, он предугадывает ещё до запуска кода, что может пойти не так, и выделяет предполагаемые ошибки. Подход Go упрощает написание инструментов для программирования на Go (в частности, реализация компилятора может быть простой). Как эти преимущества сравнимы со значительными ограничениями — субъективный вопрос.

Можно ли добавить статические типы в динамические языки? Самая очевидная проблема — это eval и другие похожие возможности динамических языков. Невозможно узнать до запуска, так что невозможно анализировать тип статически. В последнее время наблюдается четкое python статическая типизация движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации. Теперь, когда мы знаем о двух понятиях, мы можем дополнить их оба для характеристики любого языка.

Что такое строгая динамическая типизация

Помимо неявной имплементации, разобранной в примерах выше, есть возможность явно имплементировать протокол. В таком случае mypy сможет проверить, что все методы и свойства протокола реализованы правильно. Начиная с версии Python 3.8 (PEP-544), появляется новый механизм протоколов для реализации структурной типизации в Python.

Со своей стороны я сделал pull request, чтобы добавить проверку типов атрибутов модуля, после его импорта. Если его примут, то мои текущие требования к проверке типов typeguard полностью закроет. Так как природа проверок совпадает с природой языка, то их внедрение (при наличии нужной библиотеки) будет происходить также легко, как и написание тех же тестов. Люди занимаются этим потому, что это считается крутым и выглядит крутым. Статический анализ сам по себе крут, если заниматься им в соответствующих языках или в несоответствующих, но в качестве хобби проекта.

Динамическая типизация

В данном примере mypy не только сообщает об ошибке в коде программы, но и подсказывает какой метод протокола не реализован (или реализован неправильно). Если мы объявим собственный класс, который будет поддерживать протокол итераций, то mypy сможет точно так же, статически проверить соответствие объектов нашего класса заявленному протоколу. Здесь класс Employee является подтипом Person, хотя в коде нет никаких явных деклараций наследования. Важно лишь то, что Employee имеет необходимые свойства name и age. Класс Figure, напротив, не имеет указанных свойств и, следовательно, не может быть использован там, где ожидается Person. Структурная типизация также довольно широко распространена.

• Статические языки предотвращают такие ошибки, но, конечно, степень предотвращения зависит от мощности системы типов.
• Инструмент Pytype, созданный Google, отличается от Mypy использованием так называемого «вывода типов» (inference), вместо обычного дескрипторов типа.
• Это же верно и для класса RoboticBird, который реализует необходимую функцию swim_quack.
• Это отвечало общей цели сделать язык быстрым и простым для работы.
• Можно перебирать множество циклом for, или искать в нём нужное значение, используя ключевое слово in.
• Многие IDE и редакторы имеют встроенную поддержку Mypy.

Код может иногда работать, а иногда не работать — в зависимости от того, «повезло» ли с автоматическим преобразованием. Программист это заметит не сразу и потратит много времени на отладку. Typeguard умеет как включать проверки для конкретных функций (с помощью декораторов), так и проверять все функции (встраивается в процесс импорта и навешивает декораторы на все функции и методы). Если подумать, то я слабо понимаю почему сообщество так активно выступает за статическую типизацию вместо динамической.

The ChatGPT Hype Is Over — Now Watch How Google Will Kill ChatGPT.

SonarLint — это тот самый динамический анализатор кода, который поможет решить следующие проблемы. Он работает параллельно с IDE и показывает информацию о любых объектах или функциях, на которые наведён курсор. Haskell же не позволит сложить integer и float без явного преобразования перед этим. Си и Haskell оба являются статически типизированными, не смотря на такие большие отличия. JavaScript пытается продолжить работу, даже если это означает бессмысленную конвертацию (вроде « a » + 1, дающее « a1 »).

Значения типа Any не ограничены ничем, так что исчезает возможность системы типов помогать нам в коде с eval. Языки, в которых есть и eval и система типов, должны отказываться от безопасности типов при каждом использовании eval. Среда выполнения языка проверяет эти метки в разные моменты времени. Если мы попробуем сложить два значения, то она может проверить, являются ли они числами, строками или массивами.