Скидки до 81 000 руб и профессия в подарок!

Главная | Все статьи | Код

Системы типов в языке — какие бывают и чем отличаются

Время чтения статьи ~3 минуты
Системы типов в языке — какие бывают и чем отличаются главное изображение

В языках программирования у любого кусочка данных (переменной, константы, аргумента функции) есть тип. Тип определяет множество возможных значений и операции, которые с ними можно проводить. Например, в этом участке псевдокода переменная age имеет тип «число»:

number age = 12 // Тип указан явно перед именем переменной

В разных языках по-разному устроена работа с типами. Важно понимать, чем отличаются разные системы типизации, чтобы умело и к месту использовать тот или иной язык.

Вообще, существуют «бестиповые языки», где вся работа с типами возлагается на разработчика. Но таких языков немного и они довольно редкие. Один из примеров — язык ассемблера (очень низкоуровневый язык программирования).

Сильная — слабая

В первую очередь системы типов делятся по способу приведения типов.

Приведение типов — это превращение данных одного типа в данные другого типа. Например, строку «12» довольно легко превратить в число 12:

number age = toNumber("12")

Некоторые языки сами приводят типы, делают это скрыто от программиста. Такое поведение принято назвать слабой (или нестрогой) типизацией. Обычно, это позволяет в одном выражении использовать переменные любых типов и не беспокоиться об их приведении. Часто это приводит к удивительным последствиям.

print("12" + 13) // Выведет 1213
print(12 + "13") // Выведет 25

С другой стороны стоят языки, которые требуют явно определить, что следует делать с данными, чтобы перевести их в другой тип. Они полностью отдают эту работу программисту. Это поведение называется сильной (или строгой) типизацией.

print("12" + 13) // Ошибка!

print("12" + toString(13)) // Выведет 1213
print(toNumber("12") + 13) // Выведет 25

Иногда бывает сложно провести черту между сильной и слабой типизацией. Во многих языках некоторые преобразования происходят автоматически, а некоторые требуют явного приведения типов. Строгость типизации — это шкала, и язык может располагаться на ней где угодно.

Статическая — динамическая

Другая важная классификация делит языки на статически типизированные и динамически типизированные.

В статически типизированном языке каждая переменная имеет определенный тип на всем протяжении жизни, он не может измениться во время выполнения. То есть все типы известны ещё на этапе написания кода. Если же во время выполнения попытаться присвоить переменной одного типа значение другого типа, произойдет ошибка. Причём такие ошибки можно найти без запуска программы.

number age = 44

age = "Not so old" // Ошибка!

Динамически типизированные языки работают иначе. У каждой переменной всё ещё есть тип. Но он может легко меняться по ходу исполнения программы. На практике это означает, что в конкретный момент времени мы достоверно не знаем, данные какого типа находятся в переменной.

age = 44 // Тип перменной — число

age = "Not so old" // Тип переменной — строка

И что лучше?

Проблема в том, что ничего не лучше. Каждая система типизации решает разные проблемы, у каждой свои плюсы и минусы. Динамическая типизация проще и удобнее на ранних этапах разработки программы, статическая типизация обеспечивает более высокую степень надёжности. С другой стороны, слабая типизация позволяет более комфортно писать код, не заботиться о преобразованиях типов и отдать это на откуп языку, а сильная позволяет лучше контролировать исполнение программы и иметь больше уверенности в корректности написанного.

На практике

Мир программирования разнообразен, в нём можно встретить языки с абсолютно любыми комбинациями систем типов, например:

  • C — слабая статическая
  • Python — сильная динамическая
  • Java — сильная статическая
  • JavaScript — слабая динамическая

При этом для многих языков появляются инструменты, позволяющие брать лучшие практики из всех систем типизации. Например, в Python появились опциональные аннотации типов, которые позволяют принести немного статической типизации. Аналогичные проекты есть для JavaScript (TypeScript, Flow) и Ruby (Sorbet).

Читайте также Как проверять типы данных в JavaScript с помощью JSDoc: подробное руководство.

Аватар пользователя Igor Kamyshev
Igor Kamyshev 05 ноября 2020
22
Рекомендуемые программы
профессия
Осваивайте разработку веб-страниц, оживляйте дизайн макетов, публикуйте сайты и приложения. Отслеживайте ошибки в интерфейсе и устраняйте их
10 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Обучитесь разработке бэкенда сайтов и веб-приложений — серверной части, которая отвечает за логику и базы данных
10 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Выполняйте ручное тестирование веб-приложений, находите ошибки в продукте. Узнайте все о тест-дизайне.
4 месяца
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Научитесь разработке веб-приложений, сайтов и программного обеспечения на языке Java, программируйте и используйте структуры данных
10 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
новый
Собирайте, анализируйте и интерпретируйте данные, улучшайте бизнес-процессы и продукт компании. Обучитесь работе с библиотеками Python
9 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Занимайтесь созданием сайтов, веб-приложений, сервисов и их интеграцией с внутренними бизнес-системами на бекенд-языке PHP
10 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Создание веб-приложений со скоростью света
5 месяцев
c опытом
Старт 21 ноября
профессия
Обучитесь разработке визуальной части сайта — фронтенда, а также реализации серверной — бэкенда. Освойте HTML, CSS, JavaScript
16 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
Разработка бэкенд-компонентов для веб-приложений
10 месяцев
с нуля
Старт 21 ноября
профессия
новый
Организовывайте процесс автоматизации тестирования на проекте, обучитесь языку программирования JavaScript, начните управлять процессом тестирования
8 месяцев
c опытом
Старт 21 ноября