4 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что такое динамическая типизация в программировании

Содержание

Что такое динамическая типизация в программировании?

Чтобы максимально просто объяснить две абсолютно разные технологии, начнём сначала. Первое, с чем сталкивается программист при написании кода – объявление переменных. Вы можете заметить, что, например, в языке программирования C++ необходимо указывать тип переменной. То есть если вы объявляете переменную x, то обязательно нужно добавить int – для хранения целочисленных данных, float – для хранения данных с плавающей точкой, char – для символьных данных, и другие доступные типы. Следовательно, в C++ используется статическая типизация, так же как и в его предшественнике C.

Основные принципы программирования: статическая и динамическая типизация

Когда вы изучаете языки программирования, то в разговорах часто слышите фразы наподобие «статически типизированный» или «динамически типизированный». Эти понятия описывают процесс проверки соответствия типов, и как статическая проверка типов, так и динамическая, относятся к разным системам типов. Система типов — это набор правил, которые присваивают свойство, называющееся «тип», различным сущностям в программе: переменным, выражениям, функциям или модулями — с конечной целью уменьшения количества ошибок путём подтверждения того, что данные отображаются корректно.

Не волнуйтесь, я знаю, что это всё звучит запутанно, поэтому мы начнём с основ. Что такое «проверка соответствия типов» и что такое вообще тип?

Тип, также известный как тип данных, это вид классификации, отмечающий одних из различных видов данных. Я не люблю использовать слово «тип» в этом смысле, поэтому скажем так: тип описывает возможные значения структуры (например, переменной), её семантическое значение и способ хранения в памяти. Если это звучит непонятно, подумайте о целых, строках, числах с плавающей запятой и булевых величинах — это всё типы. Типы можно разбить на категории:

  • Примитивные типы — они варьируются в зависимости от языка, но самые основные — это целые, числа с плавающей запятой, булевы величины и символы.
  • Сложные типы — они состоят из несколько примитивных типов, например, массив или запись (но не хэш). Все сложные типы считаются структурами данных.
  • Абстрактные типы — типы, у которых нет конкретной реализации, такие как хэш, множество, очередь и стек.
  • Прочие типы — например, указатели (тип, в значении которого хранится ссылка на другое место в памяти).

В различных языках могут различаться примитивные типы и структуры данных, но принцип везде один. Тип просто определяет набор правил и протоколов, которым должен соответствовать элемент данных.

Проверка соответствия типов

Существование типов не имеет смысла без процесса подтверждения того, что эти типы имеют логический смысл и программа может быть корректно исполнена. Тут и приходит на помощь проверка соответствия типов. Это процесс подтверждения и применения ограничений типов, и он может проходить как во время компиляции (т.е. статически), так и во время выполнения (т.е. динамически). Проверка соответствия типов нужна, чтобы убедиться в типобезопасности программы, что сведёт количество ошибок, связанных с типами, к минимуму. Это такие ошибки, которые возникают, когда операция производится с тем типом, с каким она производиться не должна: например, когда целое число принимается за число с плавающей запятой, или когда происходит сложения строки и целого:

Хотя во многих языках и строки, и числа могут использовать оператор +, это зачастую приводит к ошибкам типа, поскольку это выражение обычно не работает с разными типами данных.

Для случая не типобезопасной программы единого алгоритма действий нет. Какие-то языки выдают ошибку типа, которая останавливает компиляцию или выполнение, а в каких-то есть встроенные обработчики таких ошибок (что позволяет разработчикам порой ошибаться при работе с типами). Вне зависимости от этого, процесс проверки типов — это необходимость.

Теперь, когда мы знаем, что такое типы и как работает проверка соответствия типов, рассмотрим два основных вида проверки: статическую и динамическую.

Статическая проверка типов

Язык обладает статической типизацией, если тип переменной известен во время компиляции, а не выполнения. Типичными примерами таких языков являются Ada, C, C++, C#, JADE, Java, Fortran, Haskell, ML, Pascal, и Scala.

Большим преимуществом статической проверки типов является тот факт, что большую часть ошибок типов можно отловить на ранней стадии разработки. Статическая типизация обычно приводит к более быстрому исполнению скомпилированного кода, потому что компилятор знает точные типы используемых данных и создаёт оптимизированный машинный код. Статическая проверка типов оценивает лишь информацию, доступную во время компиляции, а также может подтвердить, что проверенные условия соблюдаются для всех возможных вариантов исполнения программы, что избавляет от необходимости проверки перед каждым запуском программы. Без статической проверки типов даже 100%-ное покрытие тестами не всегда поможет выявить некоторые ошибки типизации.

Динамическая проверка типов

Динамическая проверка типов — это процесс подтверждения типобезопасности программы во время её выполнения. Типичными примерами динамически типизированных языков являются Groovy, JavaScript, Lisp, Lua, Objective-C, PHP, Prolog, Python, Ruby, Smalltalk и Tcl.

Большая часть типобезопасных языков в той или иной мере использует динамическую проверку типов, даже если основным инструментом является статическая. Так происходит из-за того, что многие свойства невозможно проверить статически. Предположим, что программа определяет два типа, A и B, где B — подтип A. Если программа пытается преобразовать тип A в тип B, т.е. произвести понижающее приведение, то эта операция будет одобрена лишь в том случае, когда значение на самом деле имеет тип B. Поэтому для подтверждения безопасности операции нужна динамическая проверка типов.

В отличие от статической проверки типов, динамическая может привести к прекращению выполнения программы из-за ошибок типизации. В некоторых языках этого может избежать (например, благодаря обработке ошибок или слабой типобезопасности). Для избежания подобных ситуации рекомендуется использовать юнит-тесты.

Код, прошедший динамическую проверку типов, в общем случае менее оптимизирован; кроме того, существует возможность ошибок выполнения и, как следствие, необходимость проверки перед каждым запуском. Тем не менее, динамическая типизация открывает дорогу другим, мощным техникам программирования, например, метапрограммированию.

Типичные заблуждения

Миф 1: статическая / динамическая типизация == сильная / слабая типизация

Обычным заблуждение является мнение, что все статически типизированные языки являются сильно типизированными, а динамически типизированные — слабо типизированными. Это неверно, и вот почему.

Сильно типизированный язык — это такой язык, в котором переменные привязаны к конкретным типам данных, и который выдаст ошибку типизации в случае несовпадения ожидаемого и фактического типов — когда бы не проводилась проверка. Проще всего представить сильно типизированный язык как язык с высокой типобезопасностью. Например, в уже использованном выше куске кода сильно типизированный язык выдаст явную ошибку типизации, которая прервёт выполнение программы:

Мы часто ассоциируем статически типизированные языки, такие как Java и C#, с сильно типизированным (они такими и являются), поскольку тип данных задаётся явно при инициализации переменной — как в этом примере на Java:

Тем не менее, Ruby, Python и JavaScript (все они обладaют динамической типизацией) также являются сильно типизированными, хотя разработчику и не нужно указывать тип переменной при объявлении. Рассмотрим такой же пример, но написанный на Ruby:

Оба языка являются сильно типизированными, но используют разные методы проверки типов. Такие языки, как Ruby, Python и JavaScript не требуют явного определения типов из-за вывода типов — способности программно выводить нужный тип переменной в зависимости от её значения. Вывод типов — это отдельное свойство языка, и не относится к системам типов.

Слабо типизированный язык — это язык, в котором переменные не привязаны к конкретному типу данных; у них всё ещё есть тип, но ограничения типобезопасности гораздо слабее. Рассмотрим следующий пример кода на PHP:

Поскольку PHP обладает слабой типизацией, ошибки в этом коде нет. Аналогично предыдущему предположению, не все слабо типизированные языки являются динамически типизированными: PHP — это динамически типизированный язык, но вот C — тоже язык со слабой типизацией — воистину статически типизирован.

Хотя статическая / динамическая и сильная / слабая системы типов и являются разными, они обе связаны с типобезопасностью. Проще всего это выразить так: первая система говорит о том, когда проверяется типобезопасность, а вторая — как.

Миф 2: статическая / динамическая типизация == компилируемые / интерпретируемые языки

Будет верным сказать, что большинство статически типизированных языков обычно компилируются, а динамически типизированных — интерпретируются, но обобщить это утверждение нельзя, и тому есть простой пример.

Когда мы говорим о типизации языка, мы говорим о языке как о целом. Например, неважно, какую версию Java вы используете — она всегда будет статически типизированной. Это отличается от того случая, когда язык является компилируемым или интерпретируемым, поскольку в этом случае мы говорим о конкретной реализации языка. В теории, любой язык может быть как компилируемым, так и интерпретируемым. Самая популярная реализация языка Java использует компиляцию в байткод, который интерпретирует JVM — но есть и иные реализации этого языка, которые компилируются напрямую в машинный код или интерпретируются как есть.

Читать еще:  Установка локального сервера xampp на windows. Установка XAMPP.Пошагово: скачивание, установка, запуск. Локальная установка WordPress с помощью XAMPP

Если это всё ещё непонятно, советую прочесть одну из предыдущих статей этого цикла.

Заключение

Я знаю, что в этой статье было много информации — но я верю, что вы справились. Я бы хотел вынести информацию про сильную / слабую типизацию в отдельную статью, но это не такая важная тема; к тому же, нужно было показать, что этот вид типизации не имеет отношения к проверке типов.

Нет однозначного ответа на вопрос «какая типизация лучше?» — у каждой есть свои преимущества и недостатки. Некоторые языки — такие как Perl и C# — даже позволяют вам самостоятельно выбирать между статической и динамической системами проверки типов. Понимание этих систем позволит вам лучше понять природу возникающих ошибок, а также упростит борьбу с ними.

В языках с неявной типизацией задачу по указанию типов перекладывают на компилятор/интерпретатор.

Представители: JavaScript (еее!), PHP, Lua, Python ( хотя с версии 3 есть аннотации типов, которые как бы добавляют явную типизацию)…

В таких языках, как правило, у объектов существуют специальные методы, вызываемые при приведении к типу. К примеру, в PHP есть метод _toString(), а в JavaScript одноименный метод, но без подчеркивания — toString(). Эти методы вызываются при приведении объекта к строковому типу. Иногда такие методы называют магическими (любые неявные процессы — это всегда магия).

Важно заметить, что все эти категории пересекаются. Исходя из этих категорий, получаем, что JavaScript имеет динамическую неявную типизацию. При этом TypeScript имеет статическую строгую явную типизацию с возможностями неявно типизированного языка, но компилируется (транслируется/транспилируется) в рантайм код с неявной динамической типизацией.

Если говорить проще про JavaScript, то характер языка можно описать так: в любой непонятной ситуации приводи все к примитивам, преимущественно к строке (хотя это зависит от того, кто стоит в левой и правой частях выражения). На деле все немного сложнее, но если выучить несколько простых правил, то все становится очень даже просто и понятно (магия исчезает). Подробности про приведение типов в JavaScript:

Что такое типизация в программировании

Объясняем, что это такое, какая бывает типизация и на что она влияет.

Если вы читали что-то о языках программирования, то наверняка не раз наткнулись на упоминание типизации. Что это такое и что об этом нужно знать, когда выбираешь язык программирования?

Типизация — это то, как язык распознаёт типы переменных. Типизация определяет, нужно ли вам писать тип, или язык «поймёт» его сам, и насколько свободно можно с типами работать: например, можно ли их менять.

В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.

А что такое типы?

В переменную можно записывать информацию, а тип переменной описывает, какая именно информация записана в переменной и что с ней можно делать.

Вот частые типы:

  • integer — целое число;
  • flow — число с десятичной частью;
  • string — строка текста;
  • bool — правда/неправда.

Типы бывают разные и немного различаются в разных языках.

Зачем нужно знать о типизации?

От типизации зависит, как вам работается с языком, как он себя ведёт. Если вы знаете, какие выгоды или проблемы приносят разные виды типизации, вам легче будет выбрать язык.

Какая бывает типизация?

Слабая и сильная

Если у языка сильная типизация (её ещё называют строгой), это значит, что он требует, чтобы разработчики строго следовали правилам работы с типами: если вы обозначили что-то как целое число, будьте добры с ним работать как с целым числом.

Языки со слабой типизацией «добрее»: если вы решите прибавить число к тексту, они не будут ругаться, а попробуют сделать то, что вы просите. Правда, результат может быть не совсем таким, как вы планировали.

В JavaScript, языке со слабой типизацией, можно сложить строку с числом, например вот так:

И получить строку «21».

А в Java так сделать нельзя: появится ошибка.

Статическая и динамическая

Статическая типизация значит, что типы определяются на этапе компиляции. То есть ошибки в типах будут видны ещё до того, как программа запустится.

В языках с динамической типизацией типы определяются во время выполнения программы.

Так, в динамически типизированном языке у одной и той же переменной могут быть разные типы в разных частях программы, а в статически типизированном, если вы задали переменной тип string, у неё будет только тип string.

Например, в Python (динамическая типизация) можно сделать вот так:

И язык не будет возражать. В Java (статическая типизация) так сделать нельзя.

Явная и неявная

Ещё типизацию делят на явную и неявную. Когда типизация неявная, тип определяется сам в момент, когда вы записываете в переменную информацию.

Например, если в Python написать так:

Он прочитает, что вы записали в переменную b целое число, и определит b как integer (int).

Явная типизация значит, что тип переменной написан. Например, в С переменная записывается вот так:

Само по себе разделение типизации на явную и неявную не столь важно: в статически типизированных языках она почти всегда явная, а в динамически — неявная.

Как типизация влияет на работу с языком?

  • Сильная типизация немного ограничивает полёт фантазии, зато она более предсказуема. Слабая типизация даёт больше свободы, но с ней надо быть более внимательным. Впрочем, с опытом становится ясно, как себя ведёт конкретный язык, а избежать неприятных сюрпризов уже легче.
  • Статическая типизация добавляет мороки при написании кода: многое нужно прописывать вручную. Динамическая даёт вам б ольшую простоту написания и лучшую читаемость кода.
  • Программа, написанная на языке со статической типизацией, обычно работает быстрее, чем программа на языке с динамической. В последнем случае типы проверяются в процессе, а это замедляет работу.

Важно учитывать, что типизация — далеко не единственный фактор, который влияет на скорость. Нельзя сказать, что все языки со статической типизацией быстрее языков с динамической.

В каких языках какая типизация

Напоследок — типизации некоторых популярных языков:

  • Java — строгая статическая.
  • C# — строгая статическая.
  • С — слабая статическая.
  • Python — строгая динамическая.
  • PHP — слабая динамическая.
  • JavaScript — слабая динамическая.

Если вы пока новичок в программировании, то приглашаем вас на наш курс «Python-разработчик». Потому что Python — один из лучших языков для начинающих, в том числе благодаря своей типизации. Он научит дисциплине в работе с переменными, но при этом не уморит долгой писаниной. В курсе расскажут подробнее о разных типах переменных и динамической типизации, научат работе с классами и объектами и познакомят с разными библиотеками.

H Почему программисты продолжают использовать многословный Java, хотя есть лаконичный Python в черновиках Перевод

От переводчика: эта статья — попытка автора показать преимущества (не недостатки) языков программирования Python и Java, а также продемонстрировать двойственность любых сравнений. Что-то, что кажется преимуществом, может оказаться недостатком, и наоборот. Возможно, какие-то моменты могут показаться спорными, но это и к лучшему — в комментариях можно все обсудить, грамотно обосновав свою точку зрения. Статья подходит как для новичков, так и для программистов с опытом.

Java и Python — одинаково популярные языки программирования. Однако Python более продуктивен: в нем меньше объем кода, нужного для решения задачи. Почему же программисты до сих пор работают с Java там, где можно применить Python? Давайте разбираться.

Напоминаем: для всех читателей «Хабра» — скидка 10 000 рублей при записи на любой курс Skillbox по промокоду «Хабр».

Skillbox рекомендует: Образовательный онлайн-курс «Профессия Java-разработчик».

Сравнение эффективности

Сначала давайте обсудим, почему Python более эффективен и позволяет сэкономить время при разработке веб-приложения.

Динамически типизированный

Одна из основных причин того, что Python — более продуктивный язык, — динамическая типизация. Это значит, что нам не нужно ничего объявлять — мы просто задаем переменной имя и присваиваем значение. Python самостоятельно определяет ее тип согласно присвоенному значению.

А вот Java — статически типизированный язык. Все типы переменных здесь должны быть объявлены. Если допустить ошибку, то программа работать не будет или будет, но с проблемами.

Python — очень лаконичный язык: в нескольких строках может быть использовано лишь небольшое число слов. А вот Java многословен, в нем многое используется без прямой необходимости. Приведем пример — программу “Hello, World”, написанную на обоих языках.

Более того, в Python есть и другие функции, которые позволяют делать код небольшим по объему. Вот еще несколько примеров.

Меньше Boilerplate code, чем в Java

Python содержит гораздо меньше Boilerplate code, чем Java, что упрощает разработку. Java, где много Boilerplate code из-за многословности языка, иногда ставит в тупик новичков (да и не только их), поскольку для решения простой проблемы требуется приложить значительное количество усилий.

Простота изучения

Немного существует языков программирования, которые были бы проще в изучении, чем Python. Динамически типизированная природа языка и его лаконичность, рациональность делают язык доступным для многих. Java же является более сложным языком для изучения.

Зачем использовать Java?

Ну а теперь давайте посмотрим, почему же Java все еще широко применяется, несмотря на то что работа с ним требует больших усилий, чем с Python.

Читать еще:  Гибридная графика. Гибридная графика AMD

Статически типизированный

У статически типизированных языков есть недостатки, большая часть которых была описана выше. Но у них есть и достоинства, которых тоже немало. Так, например, Java обеспечивает безопасность типов, которая улавливает все потенциальные ошибки во время компиляции, а не в процессе выполнения, как Python. Таким образом, вероятность появления ошибок уменьшается. В конечном итоге все это упрощает управление большими приложениями. Ошибки во время выполнения (которые появляются при разработке веб-приложений, например, на Python) сложнее идентифицировать и исправлять, чем ошибки во время компиляции.

Кроме того, анализировать Java-код гораздо легче, чем код Python, что полезно в ситуациях, когда над одним проектом работает команда программистов. Java-программисты быстро поймут код друг друга, поскольку все объявлено явно, а вот Python-программисты могут столкнуться с несколькими проблемами при чтении кода веб-приложения. Дело в том, что все определяется или отображается в ходе выполнения приложения, когда становятся известны переменные или сигнатуры.

Производительность и скорость

Собственно, ни Java, ни Python не являются лучшим вариантом для создания высоконагруженных приложений, но у первого языка есть солидные преимущества по сравнению со вторым. Все это благодаря JIT (Just-in-Time Compiler), преобразующему обычный код в машинный язык. В итоге производительность Java-приложений примерно равна производительности того, что написано на С/С++.

Python-разработчики могут использовать Cython и Jython для написания модулей С/С++ и Java-кода под Python. Но это не сильно улучшает общую скорость работы приложений. Python куда медленнее Java.

Портирование и кроссплатформенность

Оба языка являются платформонезависимыми. Однако у Java несколько лучше реализована кроссплатформенная поддержка.

Поскольку Python медленнее Java, разработчики Python часто нуждаются в делегировании некоторых задач библиотекам, написанным на других языках, вроде С++ или Fortran. Следовательно, компаниям, которые используют Python, могут понадобиться персонал, инструменты и инфраструктура для разработки модулей, например, на C или использования существующих библиотек C/C++. Таким образом, вы можете потерять независимость от платформы, которую обещает чистый Python. А вот в случае Java ничего такого не нужно — разработчики работают лишь с Java.

Concurrency vs. Parallelism

Java предоставляет полную поддержку для concurrency с самого начала. Кроме того, есть несколько отличных функций для обеспечения параллелизма и многопоточности. Java также поддерживает параллельное программирование лучше, чем Python. Из-за GIL (Global Interpreter Lock), который ограничивает работу Python одним процессором, этот язык не может предложить того же.

И в Python, и в Java много отличных библиотек и фреймворков. Но Java предпочтительнее для разработки корпоративных приложений благодаря многообразию библиотек и сред, ориентированных на создание высоконагруженных приложений в этой сфере. Они поддерживаются обширным сообществом разработчиков из крупных компаний. Следовательно, программирование корпоративных приложений становится намного проще. Мощная и развернутая экосистема является причиной того, что так много языков ориентированы на JVM: Scala, Kotlin, Clojure, Groovy и т.д. Кроме того, в Java есть мощные инструменты управления зависимостями, такие как Gradle и Maven.

Мобильная разработка

Оба языка используются практически во всех направлениях IT, включая десктопные системы, веб, искусственный интеллект, научные вычисления и аналитику. Да, Python имеет больше преимуществ в такой сфере, как аналитика. Но вот мобильные устройства — это ниша, где доминирует Java.

Примечательно, что Java является одним из официальных языков программирования под Android, конкурируя только с Kotlin. Большая часть приложений, работающих на устройствах Android, включая смартфоны или планшеты, разрабатывается на Java. Язык с успехом используется и во встраиваемых системах.

Хотя мы можем разрабатывать мобильные приложения на Python, используя библиотеку Kiwi, это не лучший способ.

Базы данных

У Java здесь явное преимущество благодаря JDBC (Java DataBase Connectivity). Это платформонезависимый промышленный стандарт взаимодействия Java-приложений с различными СУБД, реализованный в виде пакета java.sql, входящего в состав Java SE. JDBC основан на концепции так называемых драйверов, позволяющих получать соединение с базой данных по специально описанному URL.

В качестве заключения

Java и Python — отличные, мощные языки. У каждого своя собственная ниша, и, как мы видим, оба имеют явные преимущества в той либо иной сфере, так что смысла спорить о том, какой из них лучше, нет. У них просто разная философия. В то время как Java создавалась для того, чтобы снизить вероятность появления ошибки, Python был разработан для того, чтобы программист мог быстрее достичь поставленной цели.

Выводы о типизации конкретного ЯП

Как уже говорилось выше, для типизации языка используют несколько слов («набор видов типизации»), так в соответствии с приведенными выше типами, можно подробнее охарактеризовать PHP:

PHP обладает слабой, динамической, неявной типизацией.

Также не забудем и про Pascal:

Паскаль обладает сильной (в основном, про искл. см. выше), статической, явной типизацией.

При этом существуют языки программирования исключения вообще нормально по данной системе (относительно подходящей для большинства ЯП), напр. такие что обладают одновременно и статической и динамической типизацией (хотя, наверное, для них надо просто придумать третий типа в виде «статическая/динамическая», что-то вроде: «стато-динамическая типизация» 😉

Основные принципы программирования: статическая и динамическая типизация

Когда вы изучаете языки программирования, то в разговорах часто слышите фразы наподобие «статически типизированный» или «динамически типизированный». Эти понятия описывают процесс проверки соответствия типов, и как статическая проверка типов, так и динамическая, относятся к разным системам типов. Система типов — это набор правил, которые присваивают свойство, называющееся «тип», различным сущностям в программе: переменным, выражениям, функциям или модулями — с конечной целью уменьшения количества ошибок путём подтверждения того, что данные отображаются корректно.

Не волнуйтесь, я знаю, что это всё звучит запутанно, поэтому мы начнём с основ. Что такое «проверка соответствия типов» и что такое вообще тип?

Тип, также известный как тип данных, это вид классификации, отмечающий одних из различных видов данных. Я не люблю использовать слово «тип» в этом смысле, поэтому скажем так: тип описывает возможные значения структуры (например, переменной), её семантическое значение и способ хранения в памяти. Если это звучит непонятно, подумайте о целых, строках, числах с плавающей запятой и булевых величинах — это всё типы. Типы можно разбить на категории:

  • Примитивные типы — они варьируются в зависимости от языка, но самые основные — это целые, числа с плавающей запятой, булевы величины и символы.
  • Сложные типы — они состоят из несколько примитивных типов, например, массив или запись (но не хэш). Все сложные типы считаются структурами данных.
  • Абстрактные типы — типы, у которых нет конкретной реализации, такие как хэш, множество, очередь и стек.
  • Прочие типы — например, указатели (тип, в значении которого хранится ссылка на другое место в памяти).

В различных языках могут различаться примитивные типы и структуры данных, но принцип везде один. Тип просто определяет набор правил и протоколов, которым должен соответствовать элемент данных.

Проверка соответствия типов

Существование типов не имеет смысла без процесса подтверждения того, что эти типы имеют логический смысл и программа может быть корректно исполнена. Тут и приходит на помощь проверка соответствия типов. Это процесс подтверждения и применения ограничений типов, и он может проходить как во время компиляции (т.е. статически), так и во время выполнения (т.е. динамически). Проверка соответствия типов нужна, чтобы убедиться в типобезопасности программы, что сведёт количество ошибок, связанных с типами, к минимуму. Это такие ошибки, которые возникают, когда операция производится с тем типом, с каким она производиться не должна: например, когда целое число принимается за число с плавающей запятой, или когда происходит сложения строки и целого:

Хотя во многих языках и строки, и числа могут использовать оператор +, это зачастую приводит к ошибкам типа, поскольку это выражение обычно не работает с разными типами данных.

Для случая не типобезопасной программы единого алгоритма действий нет. Какие-то языки выдают ошибку типа, которая останавливает компиляцию или выполнение, а в каких-то есть встроенные обработчики таких ошибок (что позволяет разработчикам порой ошибаться при работе с типами). Вне зависимости от этого, процесс проверки типов — это необходимость.

Теперь, когда мы знаем, что такое типы и как работает проверка соответствия типов, рассмотрим два основных вида проверки: статическую и динамическую.

Статическая проверка типов

Язык обладает статической типизацией, если тип переменной известен во время компиляции, а не выполнения. Типичными примерами таких языков являются Ada, C, C++, C#, JADE, Java, Fortran, Haskell, ML, Pascal, и Scala.

Большим преимуществом статической проверки типов является тот факт, что большую часть ошибок типов можно отловить на ранней стадии разработки. Статическая типизация обычно приводит к более быстрому исполнению скомпилированного кода, потому что компилятор знает точные типы используемых данных и создаёт оптимизированный машинный код. Статическая проверка типов оценивает лишь информацию, доступную во время компиляции, а также может подтвердить, что проверенные условия соблюдаются для всех возможных вариантов исполнения программы, что избавляет от необходимости проверки перед каждым запуском программы. Без статической проверки типов даже 100%-ное покрытие тестами не всегда поможет выявить некоторые ошибки типизации.

Динамическая проверка типов

Динамическая проверка типов — это процесс подтверждения типобезопасности программы во время её выполнения. Типичными примерами динамически типизированных языков являются Groovy, JavaScript, Lisp, Lua, Objective-C, PHP, Prolog, Python, Ruby, Smalltalk и Tcl.

Большая часть типобезопасных языков в той или иной мере использует динамическую проверку типов, даже если основным инструментом является статическая. Так происходит из-за того, что многие свойства невозможно проверить статически. Предположим, что программа определяет два типа, A и B, где B — подтип A. Если программа пытается преобразовать тип A в тип B, т.е. произвести понижающее приведение, то эта операция будет одобрена лишь в том случае, когда значение на самом деле имеет тип B. Поэтому для подтверждения безопасности операции нужна динамическая проверка типов.

Читать еще:  Вконтакте безопасный вход. Как отменить код подтверждения вк

В отличие от статической проверки типов, динамическая может привести к прекращению выполнения программы из-за ошибок типизации. В некоторых языках этого может избежать (например, благодаря обработке ошибок или слабой типобезопасности). Для избежания подобных ситуации рекомендуется использовать юнит-тесты.

Код, прошедший динамическую проверку типов, в общем случае менее оптимизирован; кроме того, существует возможность ошибок выполнения и, как следствие, необходимость проверки перед каждым запуском. Тем не менее, динамическая типизация открывает дорогу другим, мощным техникам программирования, например, метапрограммированию.

Типичные заблуждения

Миф 1: статическая / динамическая типизация == сильная / слабая типизация

Обычным заблуждение является мнение, что все статически типизированные языки являются сильно типизированными, а динамически типизированные — слабо типизированными. Это неверно, и вот почему.

Сильно типизированный язык — это такой язык, в котором переменные привязаны к конкретным типам данных, и который выдаст ошибку типизации в случае несовпадения ожидаемого и фактического типов — когда бы не проводилась проверка. Проще всего представить сильно типизированный язык как язык с высокой типобезопасностью. Например, в уже использованном выше куске кода сильно типизированный язык выдаст явную ошибку типизации, которая прервёт выполнение программы:

Мы часто ассоциируем статически типизированные языки, такие как Java и C#, с сильно типизированным (они такими и являются), поскольку тип данных задаётся явно при инициализации переменной — как в этом примере на Java:

Тем не менее, Ruby, Python и JavaScript (все они обладaют динамической типизацией) также являются сильно типизированными, хотя разработчику и не нужно указывать тип переменной при объявлении. Рассмотрим такой же пример, но написанный на Ruby:

Оба языка являются сильно типизированными, но используют разные методы проверки типов. Такие языки, как Ruby, Python и JavaScript не требуют явного определения типов из-за вывода типов — способности программно выводить нужный тип переменной в зависимости от её значения. Вывод типов — это отдельное свойство языка, и не относится к системам типов.

Слабо типизированный язык — это язык, в котором переменные не привязаны к конкретному типу данных; у них всё ещё есть тип, но ограничения типобезопасности гораздо слабее. Рассмотрим следующий пример кода на PHP:

Поскольку PHP обладает слабой типизацией, ошибки в этом коде нет. Аналогично предыдущему предположению, не все слабо типизированные языки являются динамически типизированными: PHP — это динамически типизированный язык, но вот C — тоже язык со слабой типизацией — воистину статически типизирован.

Хотя статическая / динамическая и сильная / слабая системы типов и являются разными, они обе связаны с типобезопасностью. Проще всего это выразить так: первая система говорит о том, когда проверяется типобезопасность, а вторая — как.

Миф 2: статическая / динамическая типизация == компилируемые / интерпретируемые языки

Будет верным сказать, что большинство статически типизированных языков обычно компилируются, а динамически типизированных — интерпретируются, но обобщить это утверждение нельзя, и тому есть простой пример.

Когда мы говорим о типизации языка, мы говорим о языке как о целом. Например, неважно, какую версию Java вы используете — она всегда будет статически типизированной. Это отличается от того случая, когда язык является компилируемым или интерпретируемым, поскольку в этом случае мы говорим о конкретной реализации языка. В теории, любой язык может быть как компилируемым, так и интерпретируемым. Самая популярная реализация языка Java использует компиляцию в байткод, который интерпретирует JVM — но есть и иные реализации этого языка, которые компилируются напрямую в машинный код или интерпретируются как есть.

Если это всё ещё непонятно, советую прочесть одну из предыдущих статей этого цикла.

Заключение

Я знаю, что в этой статье было много информации — но я верю, что вы справились. Я бы хотел вынести информацию про сильную / слабую типизацию в отдельную статью, но это не такая важная тема; к тому же, нужно было показать, что этот вид типизации не имеет отношения к проверке типов.

Нет однозначного ответа на вопрос «какая типизация лучше?» — у каждой есть свои преимущества и недостатки. Некоторые языки — такие как Perl и C# — даже позволяют вам самостоятельно выбирать между статической и динамической системами проверки типов. Понимание этих систем позволит вам лучше понять природу возникающих ошибок, а также упростит борьбу с ними.

Когда строгая типизация действительно лучше динамической?

Однозначно утвердить преимущество строгой типизации над динамической можно только в том случае, если вы начинающий программист. В этом сходятся абсолютно все IT-специалисты. При обучении фундаментальным и базовым навыкам программирования лучше использовать строгую типизацию, чтобы приобрести некую дисциплину при работе с переменными. Затем, при необходимости, можно перейти на динамику, но навыки работы, приобретенные со строгой типизацией, сыграют свою немаловажную роль. Вы научитесь тщательно проверять переменные и учитывать их типы, при проектировании и написании кода.

Что такое типизация в программировании

Объясняем, что это такое, какая бывает типизация и на что она влияет.

Если вы читали что-то о языках программирования, то наверняка не раз наткнулись на упоминание типизации. Что это такое и что об этом нужно знать, когда выбираешь язык программирования?

Типизация — это то, как язык распознаёт типы переменных. Типизация определяет, нужно ли вам писать тип, или язык «поймёт» его сам, и насколько свободно можно с типами работать: например, можно ли их менять.

В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.

А что такое типы?

В переменную можно записывать информацию, а тип переменной описывает, какая именно информация записана в переменной и что с ней можно делать.

Вот частые типы:

  • integer — целое число;
  • flow — число с десятичной частью;
  • string — строка текста;
  • bool — правда/неправда.

Типы бывают разные и немного различаются в разных языках.

Зачем нужно знать о типизации?

От типизации зависит, как вам работается с языком, как он себя ведёт. Если вы знаете, какие выгоды или проблемы приносят разные виды типизации, вам легче будет выбрать язык.

Какая бывает типизация?

Слабая и сильная

Если у языка сильная типизация (её ещё называют строгой), это значит, что он требует, чтобы разработчики строго следовали правилам работы с типами: если вы обозначили что-то как целое число, будьте добры с ним работать как с целым числом.

Языки со слабой типизацией «добрее»: если вы решите прибавить число к тексту, они не будут ругаться, а попробуют сделать то, что вы просите. Правда, результат может быть не совсем таким, как вы планировали.

В JavaScript, языке со слабой типизацией, можно сложить строку с числом, например вот так:

И получить строку «21».

А в Java так сделать нельзя: появится ошибка.

Статическая и динамическая

Статическая типизация значит, что типы определяются на этапе компиляции. То есть ошибки в типах будут видны ещё до того, как программа запустится.

В языках с динамической типизацией типы определяются во время выполнения программы.

Так, в динамически типизированном языке у одной и той же переменной могут быть разные типы в разных частях программы, а в статически типизированном, если вы задали переменной тип string, у неё будет только тип string.

Например, в Python (динамическая типизация) можно сделать вот так:

И язык не будет возражать. В Java (статическая типизация) так сделать нельзя.

Явная и неявная

Ещё типизацию делят на явную и неявную. Когда типизация неявная, тип определяется сам в момент, когда вы записываете в переменную информацию.

Например, если в Python написать так:

Он прочитает, что вы записали в переменную b целое число, и определит b как integer (int).

Явная типизация значит, что тип переменной написан. Например, в С переменная записывается вот так:

Само по себе разделение типизации на явную и неявную не столь важно: в статически типизированных языках она почти всегда явная, а в динамически — неявная.

Как типизация влияет на работу с языком?

  • Сильная типизация немного ограничивает полёт фантазии, зато она более предсказуема. Слабая типизация даёт больше свободы, но с ней надо быть более внимательным. Впрочем, с опытом становится ясно, как себя ведёт конкретный язык, а избежать неприятных сюрпризов уже легче.
  • Статическая типизация добавляет мороки при написании кода: многое нужно прописывать вручную. Динамическая даёт вам б ольшую простоту написания и лучшую читаемость кода.
  • Программа, написанная на языке со статической типизацией, обычно работает быстрее, чем программа на языке с динамической. В последнем случае типы проверяются в процессе, а это замедляет работу.

Важно учитывать, что типизация — далеко не единственный фактор, который влияет на скорость. Нельзя сказать, что все языки со статической типизацией быстрее языков с динамической.

В каких языках какая типизация

Напоследок — типизации некоторых популярных языков:

  • Java — строгая статическая.
  • C# — строгая статическая.
  • С — слабая статическая.
  • Python — строгая динамическая.
  • PHP — слабая динамическая.
  • JavaScript — слабая динамическая.

Если вы пока новичок в программировании, то приглашаем вас на наш курс «Python-разработчик». Потому что Python — один из лучших языков для начинающих, в том числе благодаря своей типизации. Он научит дисциплине в работе с переменными, но при этом не уморит долгой писаниной. В курсе расскажут подробнее о разных типах переменных и динамической типизации, научат работе с классами и объектами и познакомят с разными библиотеками.

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector