Все очень просто. Это как разница между гостиницей и частной квартирой.

В квартире живут только те, кто там прописан. Если в ней, скажем, живет семья Сидоровых, то семья Пупкиных, хоть убей, жить там не сможет. При этом в этой квартире может жить Петя Сидоров, потом туда может переехать Гриша Сидоров (иногда они даже могут там жить одновременно - это массив). Это - статичная типизация.

В гостинице может жить одно время семья Сидоровых. Им даже там прописываться не всегда обязательно. Потом они от туда уедут, и туда переедут Пупкины. А потом Кузнецовы. А потом еще кто-нибудь. Это динамическая типизация.

Если вернуться в программирование, то первый случай (статическая типизация) встречается в, скажем, языках С, С++, С#, Java и других. Перед тем, как вы в первый раз присвоете переменной значение, вы должны рассказать, что вы там будете хранить: целые числа, числа с плавающей запятой, строки и тд (в этой квартире будут жить Сидоровы ). Динамическая типизация, с другой стороны, подобного не требуют. В момент присваивании значения, вы одновременно присваиваете переменной ее тип (в этом гостиничном номере теперь живет Вася Пупкин из семьи Пупкиных ). Подобное встречается в таких языках, как PHP, Python и JavaScript.

В обоих подходах есть свои преимущества и свои недостатки. Какой из них лучше или хуже зависит от решаемых задач. Подробней можно прочитать, скажем, в википедии.

при статической типизации ты точно знаешь тип переменной в момент написания программы и разработки алгоритма и учитываешь это. т.е. если ты сказал, что переменная G является четырёхбатовым беззнаковым целым, то в алгоритме она всегда будет именно четырёхбайтовым беззнаковым целым (если что, то нужно её явно преобразовывать или знать как транслятор её преобразовывает в определённом круге ситуаций, но в основном если будет несовпадение типов это является ошибкой алгоритма, и компилятор тебя как минимум предупредит), при статической ты никак не можешь положить в число строку "вася-дурак" и дополнительные проверки перед использованием переменной на то "а число ли там" - не требуются, всю корректность данных ты проводишь в момент их ввода в программу или по мере требований самого алгоритма.

при динамической типизации, тип одной и той же переменной в общем случае тебе не известен и может меняться уже в процессе исполнения программы, и ты учитываешь это, никто тебя не предупредит о потенциальной ошибке алгоритма по причине несоответствия типа(ты разрабатывая алгоритм предполагал, что в G лежит целое, а пользователь ввёл скажем число с плавающей запятой, или того хуже, строку, или скажем после арифметического действия там вместо целого оказалось число с плавающей запятой, а ты на следующем шаге попытаешься использовать битовые операции...), с другой стороны многими мелочами можно не заморачиваться.

Эту страницу предлагается объединить с Пояснение причин и обсуждение - на странице Википедия:К объединению/28 октября 2009 . Обсуждение длится одну неделю (или дольше, если оно идёт медленно). Дата начала обсуждения - 28 октября 2009 . Если обсуждение не требуется (очевидный случай), используйте другие шаблоны .

Строгая типизация - один из вариантов политики работы с типами данных, которая используется в языках программирования.

Строгая типизация подразумевает выполнение следующих обязательных условий:

1. Любой объект данных (переменная, константа, выражение) в языке всегда имеет строго определённый тип , который фиксируется на момент компиляции программы (статическая типизация) или определяется во время выполнения (динамическая типизация).
2. Допускается присваивание переменной только значения, имеющего строго тот же тип данных, что и переменная, те же ограничения действуют в отношении передачи параметров и возврата результатов функций.
3. Каждая операция требует параметров строго определённых типов.
4. Неявное преобразование типов не допускается (то есть транслятор воспринимает любую попытку использовать значение не того типа, который был описан для переменной, параметра, функции или операции, как синтаксическую ошибку).

При точном следовании требованиям строгой типизации даже одинаковые по составу значений и допустимым операциям типы данных являются несовместимыми. Если в программе необходимо присвоить значение одного типа данных переменной другого типа, это можно сделать, но только путём явного применения специальной операции преобразования типа, которая в таких случаях обычно является частью языка программирования (хотя может формально и не являться ею, а предоставляться стандартными библиотеками).

Единственный практически используемый язык программирования со строгой типизацией - это Ада . Довольно большое число распространённых языков программирования используют нестрогую статическую типизацию. К таким языкам относятся, например Pascal , Модула-2 , Java . В них обязательно описание типов переменных, параметров и функций, но допускается неявное приведение типов - в случае, если значение одного типа присваивается переменной другого, то компилятор автоматически генерирует код для преобразования значения в нужный тип, если только такое преобразование не приводит к потере данных. Так, например, целое число можно присваивать переменной, объявленной как число с плавающей точкой, а обратное присваиваение без явного приведения типов запрещено, поскольку с высокой вероятностью приведёт к ошибке. Некоторые языки, формально имеющие понятие типа данных, в действительности можно считать нетипизированными. К таким языкам относится классический Си , в котором, хотя объявление типов и требуется, в действительности все типы данных являются совместимыми по присваиванию (современные компиляторы Си ограничивают эту свободу и выдают, по меньшей мере, предупреждения при опасных преобразованиях типов).

В теории программирования строгая типизация является непременным элементом обеспечения надёжности разрабатываемых программных средств. При правильном применении (подразумевающем, что в программе объявляются и используются отдельные типы данных для логически несовместимых значений) она защищает программиста от простых, но труднообнаруживаемых ошибок, связанных с совместным использованием логически несовместимых значений, возникающих иногда просто из-за элементарной описки. Подобные ошибки выявляются ещё на этапе компиляции программы, тогда как при возможности неявного приведения практически любых типов друг к другу (как, например, в классическом языке Си) эти ошибки выявляются только при тестировании, причём не все и не сразу. С другой стороны, многие профессиональные программисты не любят строгую типизацию из-за её неудобства - она увеличивает объём программы и время её написания, требует более тщательной проработки кода, что многим кажется излишним.

Типизация - назначения типа информационным сущностям.

Наиболее распространённые примитивные типы данных:

• Числовой
• Символьный
• Логический

Основные функции системы типов данных:

• Обеспечение безопасности
  Проверяется каждая операция на получение аргументов именно тех типов, для которых она имеет предназначена;
• Оптимизация
  На основе типа выбирается способ эффективного хранения и алгоритмов его обработки;
• Документация
  Подчеркивается намерения программиста;
• Абстракция
  Использование типов данных высокого уровня позволяет программисту думать о значениях как о высокоуровневых сущностях, а не как о наборе битов.

Классификация

Есть множество классификаций типизаций языков программирования, но основные только 3:

Статическая / динамическая типизация

Статическая - назначение и проверка согласования типов осуществляется на этапе компиляции. Типы данных ассоциируются с переменными, а не с конкретными значениями. Статическая типизация позволяет находить ошибки типизации, допущенные в редко используемых ветвях логики программы, на этапе компиляции.

Динамическая типизация является противоположностью статической типизации. В динамической типизации все типы выясняются во время выполнения программы.

Динамическая типизация позволяет создавать более гибкое программное обеспечение, хотя и ценой большей вероятности ошибок типизации. Модульное тестирование приобретает особое значение при разработке программного обеспечения на языках программирования с динамической типизацией, так как оно является единственным способом нахождения ошибок типизации, допущенных в редко используемых ветвях логики программы.

Динамическая типизация

Var luckyNumber = 777; var siteName = "Tyapk"; // подразумеваем число, записываем строку var wrongNumber = "999";

Статическая типизация

Let luckyNumber: number = 777; let siteName: string = "Tyapk"; // вызовет ошибку let wrongNumber: number = "999";

• Статическая: Java, C#, TypeScript.
• Динамическая: Python, Ruby, JavaScript.

Явная / неявная типизация.

Явно-типизированные языки отличаются тем, что тип новых переменных / функций / их аргументов нужно задавать явно. Соответственно языки с неявной типизацией перекладывают эту задачу на компилятор / интерпретатор. Явная типизация является противоположностью неявной типизации.

Явная типизация требует явного объявления типа для каждой используемой переменной. Этот вид типизации является частным случаем статической типизации, т.к. тип каждой переменной определен на этапе компиляции.

Неявная типизация

Let stringVar = "777" + 99; // получим "77799"

Явная типизация (вымышленный язык похожий на JS)

Let wrongStringVar = "777" + 99; // вызовет ошибку let stringVar = "777" + String(99); // получим "77799"

Строгая / нестрогая типизация

Также называется сильная / слабая типизация. При строгой типизации типы назначаются «раз и навсегда», при нестрогой могут изменяться в процессе выполнения программы.

В языках со строгой типизацией запрещены изменения типа данных переменной и разрешены только явные преобразования типов данных. Строгая типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки число. Языки со слабой типизацией выполняют множество неявных преобразований автоматически, даже если может произойти потеря точности или преобразование неоднозначно.

Строгая типизация (вымышленный язык похожий на JS)

Let wrongNumber = 777; wrongNumber = wrongNumber + "99"; // получим ошибку, что к числовой переменной wrongNumber прибавляется строка let trueNumber = 777 + Number("99"); // получим 876

Нестрогая типизация (как есть в js)

Let wrongNumber = 777; wrongNumber = wrongNumber + "99"; // получили строку "77799"

• Строгая: Java, Python, Haskell, Lisp.
• Нестрогая: C, JavaScript, Visual Basic, PHP.

Эта статья содержит необходимый минимум тех вещей, которые просто необходимо знать о типизации, чтобы не называть динамическую типизацию злом, Lisp - бестиповым языком, а C - языком со строгой типизацией.

В полной версии находится подробное описание всех видов типизации, приправленное примерами кода, ссылками на популярные языки программирования и показательными картинками.

Рекомендую прочитать сначала краткую версию статьи, а затем при наличии желания и полную.

Краткая версия

Языки программирования по типизации принято делить на два больших лагеря - типизированные и нетипизированные (бестиповые ). К первому например относятся C, Python, Scala, PHP и Lua, а ко второму - язык ассемблера, Forth и Brainfuck.

Так как «бестиповая типизация» по своей сути - проста как пробка, дальше она ни на какие другие виды не делится. А вот типизированные языки разделяются еще на несколько пересекающихся категорий:

• Статическая / динамическая типизация. Статическая определяется тем, что конечные типы переменных и функций устанавливаются на этапе компиляции. Т.е. уже компилятор на 100% уверен, какой тип где находится. В динамической типизации все типы выясняются уже во время выполнения программы.

  Примеры:
  Статическая: C, Java, C#;
  Динамическая: Python, JavaScript, Ruby.

• Сильная / слабая типизация (также иногда говорят строгая / нестрогая). Сильная типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки множество. Языки со слабой типизацией выполняют множество неявных преобразований автоматически, даже если может произойти потеря точности или преобразование неоднозначно.

  Примеры:
  Сильная: Java, Python, Haskell, Lisp;
  Слабая: C, JavaScript, Visual Basic, PHP.

• Явная / неявная типизация. Явно-типизированные языки отличаются тем, что тип новых переменных / функций / их аргументов нужно задавать явно. Соответственно языки с неявной типизацией перекладывают эту задачу на компилятор / интерпретатор.

  Примеры:
  Явная: C++, D, C#
  Неявная: PHP, Lua, JavaScript

Также нужно заметить, что все эти категории пересекаются, например язык C имеет статическую слабую явную типизацию, а язык Python - динамическую сильную неявную.

Тем-не менее не бывает языков со статической и динамической типизаций одновременно. Хотя забегая вперед скажу, что тут я вру - они действительно существуют, но об этом позже.

Подробная версия

Если краткой версии Вам показалось недостаточно, хорошо. Не зря же я писал подробную? Главное, что в краткой версии просто невозможно было уместить всю полезную и интересную информацию, а подробная будет возможно слишком длинной, чтобы каждый смог ее прочесть, не напрягаясь.

Бестиповая типизация

В бестиповых языках программирования - все сущности считаются просто последовательностями бит, различной длины.

Бестиповая типизация обычно присуща низкоуровневым (язык ассемблера, Forth) и эзотерическим (Brainfuck, HQ9, Piet) языкам. Однако и у нее, наряду с недостатками, есть некоторые преимущества.

Преимущества

• Позволяет писать на предельно низком уровне, причем компилятор / интерпретатор не будет мешать какими-либо проверками типов. Вы вольны производить любые операции над любыми видами данных.
• Получаемый код обычно более эффективен.
• Прозрачность инструкций. При знании языка обычно нет сомнений, что из себя представляет тот или иной код.

Недостатки

• Сложность. Часто возникает необходимость в представлении комплексных значений, таких как списки, строки или структуры. С этим могут возникнуть неудобства.
• Отсутствие проверок. Любые бессмысленные действия, например вычитание указателя на массив из символа будут считаться совершенно нормальными, что чревато трудноуловимыми ошибками.
• Низкий уровень абстракции. Работа с любым сложным типом данных ничем не отличается от работы с числами, что конечно будет создавать много трудностей.

Сильная безтиповая типизация?

Да, такое существует. Например в языке ассемблера (для архитектуры х86/х86-64, других не знаю) нельзя ассемблировать программу, если вы попытаетесь загрузить в регистр cx (16 бит) данные из регистра rax (64 бита).

Mov cx, eax ; ошибка времени ассемблирования

Так получается, что в ассемлере все-таки есть типизация? Я считаю, что этих проверок недостаточно. А Ваше мнение, конечно, зависит только от Вас.

Статическая и динамическая типизации

Главное, что отличает статическую (static) типизацию от динамической (dynamic) то, что все проверки типов выполняются на этапе компиляции, а не этапе выполнения.

Некоторым людям может показаться, что статическая типизация слишком ограничена (на самом деле так и есть, но от этого давно избавились с помощью некоторых методик). Некоторым же, что динамически типизированные языки - это игра с огнем, но какие же черты их выделяют? Неужели оба вида имеют шансы на существование? Если нет, то почему много как статически, так и динамически типизированных языков?

Давайте разберемся.

Преимущества статической типизации

• Проверки типов происходят только один раз - на этапе компиляции. А это значит, что нам не нужно будет постоянно выяснять, не пытаемся ли мы поделить число на строку (и либо выдать ошибку, либо осуществить преобразование).
• Скорость выполнения. Из предыдущего пункта ясно, что статически типизированные языки практически всегда быстрее динамически типизированных.
• При некоторых дополнительных условиях, позволяет обнаруживать потенциальные ошибки уже на этапе компиляции.
• Ускорение разработки при поддержке IDE (отсеивание вариантов, заведомо не подходящих по типу).

Преимущества динамической типизации

• Простота создания универсальных коллекций - куч всего и вся (редко возникает такая необходимость, но когда возникает динамическая типизация выручит).
• Удобство описания обобщенных алгоритмов (например сортировка массива, которая будет работать не только на списке целых чисел, но и на списке вещественных и даже на списке строк).
• Легкость в освоении - языки с динамической типизацией обычно очень хороши для того, чтобы начать программировать.

Обобщенное программирование

Хорошо, самый важный аргумент за динамическую типизацию - удобство описания обобщенных алгоритмов. Давайте представим себе проблему - нам нужна функция поиска по нескольким массивам (или спискам) - по массиву целых чисел, по массиву вещественных и массиву символов.

Как же мы будем ее решать? Решим ее на 3-ех разных языках: одном с динамической типизацией и двух со статической.

Алгоритм поиска я возьму один из простейших - перебор. Функция будет получать искомый элемент, сам массив (или список) и возвращать индекс элемента, или, если элемент не найден - (-1).

Динамическое решение (Python):
def find(required_element, list): for (index, element) in enumerate(list): if element == required_element: return index return (-1)

Как видите, все просто и никаких проблем с тем, что список может содержать хоть числа, хоть списки, хоть другие массивы нет. Очень хорошо. Давайте пойдем дальше - решим эту-же задачу на Си!

Статическое решение (Си):
unsigned int find_int(int required_element, int array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); } unsigned int find_float(float required_element, float array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); } unsigned int find_char(char required_element, char array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); }

Ну, каждая функция в отдельности похожа на версию из Python, но почему их три? Неужели статическое программирование проиграло?

И да, и нет. Есть несколько методик программирования, одну из которых мы сейчас рассмотрим. Она называется обобщенное программирование и язык C++ ее неплохо поддерживает. Давайте посмотрим на новую версию:

Статическое решение (обобщенное программирование, C++):
template unsigned int find(T required_element, std::vector array) { for (unsigned int i = 0; i < array.size(); ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); }

Хорошо! Это выглядит не сильно сложнее чем версия на Python и при этом не пришлось много писать. Вдобавок мы получили реализацию для всех массивов, а не только для 3-ех, необходимых для решения задачи!

Эта версия похоже именно то, что нужно - мы получаем одновременно плюсы статической типизации и некоторые плюсы динамической.

Здорово, что это вообще возможно, но может быть еще лучше. Во-первых обобщенное программирование может быть удобнее и красивее (например в языке Haskell). Во-вторых помимо обобщенного программирования также можно применить полиморфизм (результат будет хуже), перегрузку функций (аналогично) или макросы.

Статика в динамике

Также нужно упомянуть, что многие статические языки позволяют использовать динамическую типизацию, например:

• C# поддерживает псевдо-тип dynamic.
• F# поддерживает синтаксический сахар в виде оператора?, на базе чего может быть реализована имитация динамической типизации.
• Haskell - динамическая типизация обеспечивается модулем Data.Dynamic.
• Delphi - посредством специального типа Variant.

Также, некоторые динамически типизированные языки позволяют воспользоваться преимуществами статической типизации:

• Common Lisp - декларации типов.
• Perl - с версии 5.6, довольно ограниченно.

Итак, идем дальше?

Сильная и слабая типизации

Языки с сильной типизацией не позволяют смешивать сущности разных типов в выражениях и не выполняют никаких автоматических преобразований. Также их называют «языки с строгой типизацией». Английский термин для этого - strong typing.

Слабо типизированные языки, наоборот всячески способствуют, чтобы программист смешивал разные типы в одном выражении, причем компилятор сам приведет все к единому типу. Также их называют «языки с нестрогой типизацией». Английский термин для этого - weak typing.

Слабую типизацию часто путают с динамической, что совершенно неверно. Динамически типизированный язык может быть и слабо и сильно типизирован.

Однако мало, кто придает значение строгости типизации. Часто заявляют, что если язык статически типизирован, то Вы сможете отловить множество потенциальных ошибок при компиляции. Они Вам врут!

Язык при этом должен иметь еще и сильную типизацию. И правда, если компилятор вместо сообщения об ошибке будет просто прибавлять строку к числу, или что еще хуже, вычтет из одного массива другой, какой нам толк, что все «проверки» типов будут на этапе компиляции? Правильно - слабая статическая типизация еще хуже, чем сильная динамическая! (Ну, это мое мнение)

Так что-же у слабой типизации вообще нет плюсов? Возможно так выглядит, однако несмотря на то, что я ярый сторонник сильной типизации, должен согласиться, что у слабой тоже есть преимущества.

Хотите узнать какие?

Преимущества сильной типизации

• Надежность - Вы получите исключение или ошибку компиляции, взамен неправильного поведения.
• Скорость - вместо скрытых преобразований, которые могут быть довольно затратными, с сильной типизацией необходимо писать их явно, что заставляет программиста как минимум знать, что этот участок кода может быть медленным.
• Понимание работы программы - опять-же, вместо неявного приведения типов, программист пишет все сам, а значит примерно понимает, что сравнение строки и числа происходит не само-собой и не по-волшебству.
• Определенность - когда вы пишете преобразования вручную вы точно знаете, что вы преобразуете и во что. Также вы всегда будете понимать, что такие преобразования могут привести к потере точности и к неверным результатам.

Преимущества слабой типизации

• Удобство использования смешанных выражений (например из целых и вещественных чисел).
• Абстрагирование от типизации и сосредоточение на задаче.
• Краткость записи.

Ладно, мы разобрались, оказывается у слабой типизации тоже есть преимущества! А есть ли способы перенести плюсы слабой типизации в сильную?

Оказывается есть и даже два.

Неявное приведение типов, в однозначных ситуациях и без потерь данных

Ух… Довольно длинный пункт. Давайте я буду дальше сокращать его до «ограниченное неявное преобразование» Так что же значит однозначная ситуация и потери данных?

Однозначная ситуация, это преобразование или операция в которой сущность сразу понятна. Вот например сложение двух чисел - однозначная ситуация. А преобразование числа в массив - нет (возможно создастся массив из одного элемента, возможно массив, с такой длинной, заполненный элементами по-умолчанию, а возможно число преобразуется в строку, а затем в массив символов).

Потеря данных это еще проще. Если мы преобразуем вещественное число 3.5 в целое - мы потеряем часть данных (на самом деле эта операция еще и неоднозначная - как будет производиться округление? В большую сторону? В меньшую? Отбрасывание дробной части?).

Преобразования в неоднозначных ситуациях и преобразования с потерей данных - это очень, очень плохо. Ничего хуже этого в программировании нет.

Если вы мне не верите, изучите язык PL/I или даже просто поищите его спецификацию. В нем есть правила преобразования между ВСЕМИ типами данных! Это просто ад!

Ладно, давайте вспомним про ограниченное неявное преобразование. Есть ли такие языки? Да, например в Pascal Вы можете преобразовать целое число в вещественное, но не наоборот. Также похожие механизмы есть в C#, Groovy и Common Lisp.

Ладно, я говорил, что есть еще способ получить пару плюсов слабой типизации в сильном языке. И да, он есть и называется полиморфизм конструкторов.

Я поясню его на примере замечательного языка Haskell.

Полиморфные конструкторы появились в результате наблюдения, что чаще всего безопасные неявные преобразования нужны при использовании числовых литералов.

Например в выражении pi + 1 , не хочется писать pi + 1.0 или pi + float(1) . Хочется написать просто pi + 1 !

И это сделано в Haskell, благодаря тому, что у литерала 1 нет конкретного типа. Это ни целое, ни вещественное, ни комплексное. Это же просто число!

В итоге при написании простой функции sum x y , перемножающей все числа от x до y (с инкрементом в 1), мы получаем сразу несколько версий - sum для целых, sum для вещественных, sum для рациональных, sum для комплексных чисел и даже sum для всех тех числовых типов что Вы сами определили.

Конечно спасает этот прием только при использовании смешанных выражений с числовыми литералами, а это лишь верхушка айсберга.

Таким образом можно сказать, что лучшим выходом будет балансирование на грани, между сильной и слабой типизацией. Но пока идеальный баланс не держит ни один язык, поэтому я больше склоняюсь к сильно типизированным языкам (таким как Haskell, Java, C#, Python), а не к слабо типизированным (таким как C, JavaScript, Lua, PHP).

Явная и неявная типизации

Язык с явной типизацией предполагает, что программист должен указывать типы всех переменных и функций, которые объявляет. Английский термин для этого - explicit typing.

Язык с неявной типизацией, напротив, предлагает Вам забыть о типах и переложить задачу вывода типов на компилятор или интерпретатор. Английски термин для этого - implicit typing.

По-началу можно решить, что неявная типизация равносильна динамической, а явная - статической, но дальше мы увидим, что это не так.

Есть ли плюсы у каждого вида, и опять же, есть ли их комбинации и есть ли языки с поддержкой обоих методов?

Преимущества явной типизации

• Наличие у каждой функции сигнатуры (например int add(int, int)) позволяет без проблем определить, что функция делает.
• Программист сразу записывает, какого типа значения могут храниться в конкретной переменной, что снимает необходимость запоминать это.

Преимущества неявной типизации

• Сокращение записи - def add(x, y) явно короче, чем int add(int x, int y) .
• Устойчивость к изменениям. Например если в функции временная переменная была того-же типа, что и входной аргумент, то в явно типизированном языке при изменении типа входного аргумента нужно будет изменить еще и тип временной переменной.

Хорошо, видно, что оба подхода имеют как плюсы так и минусы (а кто ожидал чего-го еще?), так давайте поищем способы комбинирования этих двух подходов!

Явная типизация по-выбору

Есть языки, с неявной типизацией по-умолчанию и возможностью указать тип значений при необходимости. Настоящий тип выражения транслятор выведет автоматически. Один из таких языков - Haskell, давайте я приведу простой пример, для наглядности:
-- Без явного указания типа add (x, y) = x + y -- Явное указание типа add:: (Integer, Integer) -> Integer add (x, y) = x + y

Примечание: я намерено использовал некаррированную функцию, а также намерено записал частную сигнатуру вместо более общей add:: (Num a) => a -> a -> a *, т.к. хотел показать идею, без объяснения синтаксиса Haskell"а.

Эта статья содержит необходимый минимум тех вещей, которые просто необходимо знать о типизации, чтобы не называть динамическую типизацию злом, Lisp - бестиповым языком, а C - языком со строгой типизацией.

В полной версии находится подробное описание всех видов типизации, приправленное примерами кода, ссылками на популярные языки программирования и показательными картинками.

Рекомендую прочитать сначала краткую версию статьи, а затем при наличии желания и полную.

Краткая версия

Языки программирования по типизации принято делить на два больших лагеря - типизированные и нетипизированные (бестиповые). К первому например относятся C, Python, Scala, PHP и Lua, а ко второму - язык ассемблера, Forth и Brainfuck.

Так как "бестиповая типизация" по своей сути - проста как пробка, дальше она ни на какие другие виды не делится. А вот типизированные языки разделяются еще на несколько пересекающихся категорий:

• Статическая / динамическая типизация. Статическая определяется тем, что конечные типы переменных и функций устанавливаются на этапе компиляции. Т.е. уже компилятор на 100% уверен, какой тип где находится. В динамической типизации все типы выясняются уже во время выполнения программы.

  Примеры:
  Статическая: C, Java, C#;
  Динамическая: Python, JavaScript, Ruby.

• Сильная / слабая типизация (также иногда говорят строгая / нестрогая). Сильная типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки множество. Языки со слабой типизацией выполняют множество неявных преобразований автоматически, даже если может произойти потеря точности или преобразование неоднозначно.

  Примеры:
  Сильная: Java, Python, Haskell, Lisp;
  Слабая: C, JavaScript, Visual Basic, PHP.

• Явная / неявная типизация. Явно-типизированные языки отличаются тем, что тип новых переменных / функций / их аргументов нужно задавать явно. Соответственно языки с неявной типизацией перекладывают эту задачу на компилятор / интерпретатор.

  Примеры:
  Явная: C++, D, C#
  Неявная: PHP, Lua, JavaScript

Также нужно заметить, что все эти категории пересекаются, например язык C имеет статическую слабую явную типизацию, а язык Python - динамическую сильную неявную.

Тем-не менее не бывает языков со статической и динамической типизаций одновременно. Хотя забегая вперед скажу, что тут я вру - они действительно существуют, но об этом позже.

Подробная версия

Если краткой версии Вам показалось недостаточно, хорошо. Не зря же я писал подробную? Главное, что в краткой версии просто невозможно было уместить всю полезную и интересную информацию, а подробная будет возможно слишком длинной, чтобы каждый смог ее прочесть, не напрягаясь.

Бестиповая типизация

В бестиповых языках программирования - все сущности считаются просто последовательностями бит, различной длины.

Бестиповая типизация обычно присуща низкоуровневым (язык ассемблера, Forth) и эзотерическим (Brainfuck, HQ9, Piet) языкам. Однако и у нее, наряду с недостатками, есть некоторые преимущества.

Преимущества

• Позволяет писать на предельно низком уровне, причем компилятор / интерпретатор не будет мешать какими-либо проверками типов. Вы вольны производить любые операции над любыми видами данных.
• Получаемый код обычно более эффективен.
• Прозрачность инструкций. При знании языка обычно нет сомнений, что из себя представляет тот или иной код.

Недостатки

• Сложность. Часто возникает необходимость в представлении комплексных значений, таких как списки, строки или структуры. С этим могут возникнуть неудобства.
• Отсутствие проверок. Любые бессмысленные действия, например вычитание указателя на массив из символа будут считаться совершенно нормальными, что чревато трудноуловимыми ошибками.
• Низкий уровень абстракции. Работа с любым сложным типом данных ничем не отличается от работы с числами, что конечно будет создавать много трудностей.

Сильная безтиповая типизация?

Да, такое существует. Например в языке ассемблера (для архитектуры х86/х86-64, других не знаю) нельзя ассемблировать программу, если вы попытаетесь загрузить в регистр cx (16 бит) данные из регистра rax (64 бита).

mov cx, eax ; ошибка времени ассемблирования

Так получается, что в ассемлере все-таки есть типизация? Я считаю, что этих проверок недостаточно. А Ваше мнение, конечно, зависит только от Вас.

Статическая и динамическая типизации

Главное, что отличает статическую (static) типизацию от динамической (dynamic) то, что все проверки типов выполняются на этапе компиляции, а не этапе выполнения.

Некоторым людям может показаться, что статическая типизация слишком ограничена (на самом деле так и есть, но от этого давно избавились с помощью некоторых методик). Некоторым же, что динамически типизированные языки - это игра с огнем, но какие же черты их выделяют? Неужели оба вида имеют шансы на существование? Если нет, то почему много как статически, так и динамически типизированных языков?

Давайте разберемся.

Преимущества статической типизации

• Проверки типов происходят только один раз - на этапе компиляции. А это значит, что нам не нужно будет постоянно выяснять, не пытаемся ли мы поделить число на строку (и либо выдать ошибку, либо осуществить преобразование).
• Скорость выполнения. Из предыдущего пункта ясно, что статически типизированные языки практически всегда быстрее динамически типизированных.
• При некоторых дополнительных условиях, позволяет обнаруживать потенциальные ошибки уже на этапе компиляции.

Преимущества динамической типизации

• Простота создания универсальных коллекций - куч всего и вся (редко возникает такая необходимость, но когда возникает динамическая типизация выручит).
• Удобство описания обобщенных алгоритмов (например сортировка массива, которая будет работать не только на списке целых чисел, но и на списке вещественных и даже на списке строк).
• Легкость в освоении - языки с динамической типизацией обычно очень хороши для того, чтобы начать программировать.

Обобщенное программирование

Хорошо, самый важный аргумент за динамическую типизацию - удобство описания обобщенных алгоритмов. Давайте представим себе проблему - нам нужна функция поиска по нескольким массивам (или спискам) - по массиву целых чисел, по массиву вещественных и массиву символов.

Как же мы будем ее решать? Решим ее на 3-ех разных языках: одном с динамической типизацией и двух со статической.

Алгоритм поиска я возьму один из простейших - перебор. Функция будет получать искомый элемент, сам массив (или список) и возвращать индекс элемента, или, если элемент не найден - (-1).

Динамическое решение (Python):

Def find(required_element, list): for (index, element) in enumerate(list): if element == required_element: return index return (-1)

Как видите, все просто и никаких проблем с тем, что список может содержать хоть числа, хоть списки, хоть другие массивы нет. Очень хорошо. Давайте пойдем дальше - решим эту-же задачу на Си!

Статическое решение (Си):

Unsigned int find_int(int required_element, int array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); } unsigned int find_float(float required_element, float array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); } unsigned int find_char(char required_element, char array, unsigned int size) { for (unsigned int i = 0; i < size; ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); }

Ну, каждая функция в отдельности похожа на версию из Python, но почему их три? Неужели статическое программирование проиграло?

И да, и нет. Есть несколько методик программирования, одну из которых мы сейчас рассмотрим. Она называется обобщенное программирование и язык C++ ее неплохо поддерживает. Давайте посмотрим на новую версию:

Статическое решение (обобщенное программирование, C++):

Template unsigned int find(T required_element, std::vector array) { for (unsigned int i = 0; i < array.size(); ++i) if (required_element == array[i]) return i; return (-1); }

Хорошо! Это выглядит не сильно сложнее чем версия на Python и при этом не пришлось много писать. Вдобавок мы получили реализацию для всех массивов, а не только для 3-ех, необходимых для решения задачи!

Эта версия похоже именно то, что нужно - мы получаем одновременно плюсы статической типизации и некоторые плюсы динамической.

Здорово, что это вообще возможно, но может быть еще лучше. Во-первых обобщенное программирование может быть удобнее и красивее (например в языке Haskell). Во-вторых помимо обобщенного программирования также можно применить полиморфизм (результат будет хуже), перегрузку функций (аналогично) или макросы.

Статика в динамике

Также нужно упомянуть, что многие статические языки позволяют использовать динамическую типизацию, например:

• C# поддерживает псевдо-тип dynamic.
• F# поддерживает синтаксический сахар в виде оператора?, на базе чего может быть реализована имитация динамической типизации.
• Haskell - динамическая типизация обеспечивается модулем Data.Dynamic.
• Delphi - посредством специального типа Variant.

Также, некоторые динамически типизированные языки позволяют воспользоваться преимуществами статической типизации:

• Common Lisp - декларации типов.
• Perl - с версии 5.6, довольно ограниченно.

Сильная и слабая типизации

Языки с сильной типизацией не позволяют смешивать сущности разных типов в выражениях и не выполняют никаких автоматических преобразований. Также их называют "языки с строгой типизацией". Английский термин для этого - strong typing.

Слабо типизированные языки, наоборот всячески способствуют, чтобы программист смешивал разные типы в одном выражении, причем компилятор сам приведет все к единому типу. Также их называют "языки с нестрогой типизацией". Английский термин для этого - weak typing.

Слабую типизацию часто путают с динамической, что совершенно неверно. Динамически типизированный язык может быть и слабо и сильно типизирован.

Однако мало, кто придает значение строгости типизации. Часто заявляют, что если язык статически типизирован, то Вы сможете отловить множество потенциальных ошибок при компиляции. Они Вам врут!

Язык при этом должен иметь еще и сильную типизацию. И правда, если компилятор вместо сообщения об ошибке будет просто прибавлять строку к числу, или что еще хуже, вычтет из одного массива другой, какой нам толк, что все "проверки" типов будут на этапе компиляции? Правильно - слабая статическая типизация еще хуже, чем сильная динамическая! (Ну, это мое мнение)

Так что-же у слабой типизации вообще нет плюсов? Возможно так выглядит, однако несмотря на то, что я ярый сторонник сильной типизации, должен согласиться, что у слабой тоже есть преимущества.

Хотите узнать какие?

Преимущества сильной типизации

• Надежность - Вы получите исключение или ошибку компиляции, взамен неправильного поведения.
• Скорость - вместо скрытых преобразований, которые могут быть довольно затратными, с сильной типизацией необходимо писать их явно, что заставляет программиста как минимум знать, что этот участок кода может быть медленным.
• Понимание работы программы - опять-же, вместо неявного приведения типов, программист пишет все сам, а значит примерно понимает, что сравнение строки и числа происходит не само-собой и не по-волшебству.
• Определенность - когда вы пишете преобразования вручную вы точно знаете, что вы преобразуете и во что. Также вы всегда будете понимать, что такие преобразования могут привести к потере точности и к неверным результатам.

Преимущества слабой типизации

• Удобство использования смешанных выражений (например из целых и вещественных чисел).
• Абстрагирование от типизации и сосредоточение на задаче.
• Краткость записи.

Ладно, мы разобрались, оказывается у слабой типизации тоже есть преимущества! А есть ли способы перенести плюсы слабой типизации в сильную?

Оказывается есть и даже два.

Неявное приведение типов, в однозначных ситуациях и без потерь данных

Ух… Довольно длинный пункт. Давайте я буду дальше сокращать его до "ограниченное неявное преобразование" Так что же значит однозначная ситуация и потери данных?

Однозначная ситуация, это преобразование или операция в которой сущность сразу понятна. Вот например сложение двух чисел - однозначная ситуация. А преобразование числа в массив - нет (возможно создастся массив из одного элемента, возможно массив, с такой длинной, заполненный элементами по-умолчанию, а возможно число преобразуется в строку, а затем в массив символов).

Потеря данных это еще проще. Если мы преобразуем вещественное число 3.5 в целое - мы потеряем часть данных (на самом деле эта операция еще и неоднозначная - как будет производиться округление? В большую сторону? В меньшую? Отбрасывание дробной части?).

Преобразования в неоднозначных ситуациях и преобразования с потерей данных - это очень, очень плохо. Ничего хуже этого в программировании нет.

Если вы мне не верите, изучите язык PL/I или даже просто поищите его спецификацию. В нем есть правила преобразования между ВСЕМИ типами данных! Это просто ад!

Ладно, давайте вспомним про ограниченное неявное преобразование. Есть ли такие языки? Да, например в Pascal Вы можете преобразовать целое число в вещественное, но не наоборот. Также похожие механизмы есть в C#, Groovy и Common Lisp.

Ладно, я говорил, что есть еще способ получить пару плюсов слабой типизации в сильном языке. И да, он есть и называется полиморфизм конструкторов.

Я поясню его на примере замечательного языка Haskell.

Полиморфные конструкторы появились в результате наблюдения, что чаще всего безопасные неявные преобразования нужны при использовании числовых литералов.

Например в выражении pi + 1 , не хочется писать pi + 1.0 или pi + float(1) . Хочется написать просто pi + 1 !

И это сделано в Haskell, благодаря тому, что у литерала 1 нет конкретного типа. Это ни целое, ни вещественное, ни комплексное. Это же просто число!

В итоге при написании простой функции sum x y , перемножающей все числа от x до y (с инкрементом в 1), мы получаем сразу несколько версий - sum для целых, sum для вещественных, sum для рациональных, sum для комплексных чисел и даже sum для всех тех числовых типов что Вы сами определили.

Конечно спасает этот прием только при использовании смешанных выражений с числовыми литералами, а это лишь верхушка айсберга.

Таким образом можно сказать, что лучшим выходом будет балансирование на грани, между сильной и слабой типизацией. Но пока идеальный баланс не держит ни один язык, поэтому я больше склоняюсь к сильно типизированным языкам (таким как Haskell, Java, C#, Python), а не к слабо типизированным (таким как C, JavaScript, Lua, PHP).

Явная и неявная типизации

Язык с явной типизацией предполагает, что программист должен указывать типы всех переменных и функций, которые объявляет. Английский термин для этого - explicit typing.

Язык с неявной типизацией, напротив, предлагает Вам забыть о типах и переложить задачу вывода типов на компилятор или интерпретатор. Английски термин для этого - implicit typing.

По-началу можно решить, что неявная типизация равносильна динамической, а явная - статической, но дальше мы увидим, что это не так.

Есть ли плюсы у каждого вида, и опять же, есть ли их комбинации и есть ли языки с поддержкой обоих методов?

Преимущества явной типизации

• Наличие у каждой функции сигнатуры (например int add(int, int)) позволяет без проблем определить, что функция делает.
• Программист сразу записывает, какого типа значения могут храниться в конкретной переменной, что снимает необходимость запоминать это.

Преимущества неявной типизации

• Сокращение записи - def add(x, y) явно короче, чем int add(int x, int y) .
• Устойчивость к изменениям. Например если в функции временная переменная была того-же типа, что и входной аргумент, то в явно типизированном языке при изменении типа входного аргумента нужно будет изменить еще и тип временной переменной.

Хорошо, видно, что оба подхода имеют как плюсы так и минусы (а кто ожидал чего-го еще?), так давайте поищем способы комбинирования этих двух подходов!

Явная типизация по-выбору

Есть языки, с неявной типизацией по-умолчанию и возможностью указать тип значений при необходимости. Настоящий тип выражения транслятор выведет автоматически. Один из таких языков - Haskell, давайте я приведу простой пример, для наглядности:

Без явного указания типа add (x, y) = x + y -- Явное указание типа add:: (Integer, Integer) -> Integer add (x, y) = x + y

Примечание: я намерено использовал некаррированную функцию, а также намерено записал частную сигнатуру вместо более общей add:: (Num a) -> a -> a -> a , т.к. хотел показать идею, без объяснения синтаксиса Haskell"а.

Хм. Как мы видим, это очень красиво и коротко. Запись функции занимает всего 18 символов на одной строчке, включая пробелы!

Однако автоматический вывод типов довольно сложная вещь, и даже в таком крутом языке как Haskell, он иногда не справляется. (как пример можно привести ограничение мономорфизма)

Есть ли языки с явной типизацией по-умолчанию и неявной по-необходимости? Кон
ечно.

Неявная типизация по-выбору

В новом стандарте языка C++, названном C++11 (ранее назывался C++0x), было введено ключевое слово auto, благодаря которому можно заставить компилятор вывести тип, исходя из контекста:

Давайте сравним: // Ручное указание типа unsigned int a = 5; unsigned int b = a + 3; // Автоматический вывод типа unsigned int a = 5; auto b = a + 3;

Неплохо. Но запись сократилась не сильно. Давайте посмотрим пример с итераторами (если не понимаете, не бойтесь, главное заметьте, что запись благодаря автоматическому выводу очень сильно сокращается):

// Ручное указание типа std::vector vec = randomVector(30); for (std::vector::const_iterator it = vec.cbegin(); ...) { ... } // Автоматический вывод типа auto vec = randomVector(30); for (auto it = vec.cbegin(); ...) { ... }

Ух ты! Вот это сокращение. Ладно, но можно ли сделать что-нибудь в духе Haskell, где тип возвращаемого значения будет зависеть от типов аргументов?

И опять ответ да, благодаря ключевому слову decltype в комбинации с auto:

// Ручное указание типа int divide(int x, int y) { ... } // Автоматический вывод типа auto divide(int x, int y) -> decltype(x / y) { ... }

Может показаться, что эта форма записи не сильно хороша, но в комбинации с обобщенным программированием (templates / generics) неявная типизация или автоматический вывод типов творят чудеса.

Некоторые языки программирования по данной классификации

Я приведу небольшой список из популярных языков и напишу как они подразделяются по каждой категории "типизаций".

JavaScript - Динамическая / Слабая / Неявная Ruby - Динамическая / Сильная / Неявная Python - Динамическая / Сильная / Неявная Java - Статическая / Сильная / Явная PHP - Динамическая / Слабая / Неявная C - Статическая / Слабая / Явная C++ - Статическая / Полусильная / Явная Perl - Динамическая / Слабая / Неявная Objective-C - Статическая / Слабая / Явная C# - Статическая / Сильная / Явная Haskell - Статическая / Сильная / Неявная Common Lisp - Динамическая / Сильная / Неявная

Возможно я где-то ошибся, особенно с CL, PHP и Obj-C, если по какому-то языку у Вас другое мнение - напишите в комментариях.

Заключение

Окей. Уже скоро будет светло и я чувствую, что про типизацию больше нечего сказать. Ой как? Тема бездонная? Очень много осталось недосказано? Прошу в комментарии, поделитесь полезной информацией.