Строгая типизация это: Ликбез по типизации в языках программирования / Хабр

Что такое типизация

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.

Пример

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 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:

а потом так:

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

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.

Строгая типизация — это… Что такое Строгая типизация?

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

Обязательные условия

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).

Типизация в языках программирования

В информатике и программировании понятие Сильнотипизированный язык означает ситуацию, когда язык программирования накладывает одно или несколько ограничений на употребление операций над разными типами данных. Антоним — слаботипизированный язык. Однако этим терминам придавалось такое множество значений за историю вычислительной техники, что часто трудно понять вне контекста, что автор хотел выразить ими.

Примерами языков программирования со строгой статической типизацией являются такие языки, как Ада, или Java. Так, в частности, в спецификации на язык Java 7 сказано, что язык Java является строго типизированным языком ^[1]. Довольно большое число распространённых языков программирования используют нестрогую статическую типизацию. К таким языкам относятся, например Pascal, Модула-2, Fortran. 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 присваивание 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 опечатки.

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.

Python является одним из примеров языка со строгой динамической типизацией^[2].

Ссылки

1. ↑ JLS 7. Chapter 4. Types, Values, and Variables
2. ↑ Why is Python a dynamic language and also a strongly typed language — PythonInfo Wiki

См. также

Статическая и динамическая типизация / Хабр

Эта статья рассказывает о разнице между статически типизированными и динамически типизированными языками, рассматривает понятия «сильной» и «слабой» типизации, и сравнивает мощность систем типизации в разных языках. В последнее время наблюдается четкое движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации.

Тип — это коллекция возможных значений. Целое число может обладать значениями 0, 1, 2, 3 и так далее. Булево может быть истиной или ложью. Можно придумать свой тип, например, тип «ДайПять», в котором возможны значения «дай» и «5», и больше ничего. Это не строка и не число, это новый, отдельный тип.

Статически типизированные языки ограничивают типы переменных: язык программирования может знать, например, что x — это Integer. В этом случае программисту запрещается делать x = true, это будет некорректный код. Компилятор откажется компилировать его, так что мы не сможем даже запустить такой код. Другой статически типизированный язык может обладать другими выразительными возможностями, и никакая из популярных систем типов не способна выразить наш тип ДайПять (но многие могут выразить другие, более изощренные идеи).

Динамически типизированные языки помечают значения типами: язык знает, что 1 это integer, 2 это integer, но он не может знать, что переменная x всегда содержит integer.

Среда выполнения языка проверяет эти метки в разные моменты времени. Если мы попробуем сложить два значения, то она может проверить, являются ли они числами, строками или массивами. Потом она сложит эти значения, склеит их или выдаст ошибку, в зависимости от типа.

Статически типизированные языки

Статические языки проверяют типы в программе во время компиляции, еще до запуска программы. Любая программа, в которой типы нарушают правила языка, считается некорректной. Например, большинство статических языков отклонит выражение "a" + 1 (язык Си — это исключение из этого правила). Компилятор знает, что «a» — это строка, а 1 — это целое число, и что + работает только когда левая и правая часть относятся к одному типу. Так что ему не нужно запускать программу чтобы понять, что существует проблема. Каждое выражение в статически типизированном языке относится к определенному типу, который можно определить без запуска кода.

Многие статически типизированные языки требуют обозначать тип. Функция в Java public int add(int x, int y) принимает два целых числа и возвращает третье целое число. Другие статически типизированные языки могут определить тип автоматически. Та же самая функция сложения в Haskell выглядит так: add x y = x + y. Мы не сообщаем языку типы, но он может определить их сам, потому что знает, что + работает только на числах, так что x и y должны быть числами, значит функция add принимает два числа как аргументы.

Это не уменьшает «статичность» системы типов. Система типов в Haskell знаменита своей статичностью, строгостью и мощностью, и в по всем этим фронтам Haskell опережает Java.

Динамически типизированные языки

Динамически типизированные языки не требуют указывать тип, но и не определяют его сами. Типы переменных неизвестны до того момента, когда у них есть конкретные значения при запуске. Например, функция в Python

def f(x, y):
    return x + y

может складывать два целых числа, склеивать строки, списки и так далее, и мы не можем понять, что именно происходит, пока не запустим программу. Возможно, в какой-то момент функцию f вызовут с двумя строками, и с двумя числами в другой момент. В таком случае x и y будут содержать значения разных типов в разное время. Поэтому говорят, что значения в динамических языках обладают типом, но переменные и функции — нет. Значение 1 это определенно integer, но x и y могут быть чем угодно.

Сравнение

Большинство динамических языков выдадут ошибку, если типы используются некорректно (JavaScript — известное исключение; он пытается вернуть значение для любого выражения, даже когда оно не имеет смысла). При использовании динамически типизированных языков даже простая ошибка вида "a" + 1 может возникнуть в боевом окружении. Статические языки предотвращают такие ошибки, но, конечно, степень предотвращения зависит от мощности системы типов.

Статические и динамические языки построены на фундаментально разных идеях о корректности программ. В динамическом языке "a" + 1 это корректная программа: код будет запущен и появится ошибка в среде исполнения. Однако, в большинстве статически типизированных языков выражение "a" + 1 — это не программа: она не будет скомпилирована и не будет запущена. Это некорректный код, так же, как набор случайных символов !&%^@*&%^@* — это некорректный код. Это дополнительное понятие о корректности и некорректности не имеет эквивалента в динамических языках.

Сильная и слабая типизация

Понятия «сильный» и «слабый» — очень неоднозначные. Вот некоторые примеры их использования:

• Иногда «сильный» означает «статический».
  
  Тут все просто, но лучше использовать термин «статический», потому что большинство используют и понимают его.

• Иногда «сильный» означает «не делает неявное преобразование типов».
  
  Например, JavaScript позволяет написать "a" + 1, что можно назвать «слабой типизацией». Но почти все языки предоставляют тот или иной уровень неявного преобразования, которое позволяет автоматически переходить от целых чисел к числам с плавающей запятой вроде 1 + 1.1. В реальности, большинство людей используют слово «сильный» для определения границы между приемлемым и неприемлемым преобразованием. Нет какой-то общепринятой границы, они все неточные и зависят от мнения конкретного человека.

• Иногда «сильный» означает, что невозможно обойти строгие правила типизации в языке.

• Иногда «сильный» означает безопасный для памяти (memory-safe).
  
  Си — это пример небезопасного для памяти языка. Если xs — это массив четырех чисел, то Си с радостью выполнит код xs[5] или xs[1000], возвращая какое-то значение из памяти, которая находится сразу за xs.

Давайте остановимся. Вот как некоторые языки отвечают этим определениям. Как можно заметить, только Haskell последовательно «сильный» по всем параметрам. Большинство языков не такие четкие.

(«Когда как» в колонке «Неявные преобразования» означает, что разделение между сильным и слабым зависит от того, какие преобразования мы считаем приемлемыми).

Зачастую термины «сильный» и «слабый» относятся к неопределенной комбинации разных определений выше, и других, не показанных здесь определений. Весь этот беспорядок делает слова «сильный» и «слабый» практически бессмысленными. Когда хочется использовать эти термины, то лучше описать, что конкретно имеется ввиду. Например, можно сказать, что «JavaScript возвращает значение, когда складывается строка с числом, но Python возвращает ошибку». В таком случае мы не будем тратить свои силы на попытки прийти к соглашению о множестве значений слова «сильный». Или, еще хуже: придем к неразрешенному непониманию из-за терминологии.

В большинстве случаев термины «сильный» и «слабый» в интернете являются неясными и плохо определенными мнениями конкретных людей. Они используются, чтобы назвать язык «плохим» или «хорошим», и это мнение оборачивается в технический жаргон.

Как написал Крис Смит:

Сильная типизация: Система типов, которую я люблю и с которой мне комфортно.

Слабая типизация: Система типов, которая беспокоит меня или с которой мне не комфортно.

Постепенная типизация (gradual typing)

Можно ли добавить статические типы в динамические языки? В некоторых случаях — да. В других это сложно или невозможно. Самая очевидная проблема — это eval и другие похожие возможности динамических языков. Выполнение 1 + eval("2") в Python дает 3. Но что даст 1 + eval(read_from_the_network())? Это зависит от того, что в сети на момент выполнения. Если получим число, то выражение корректно. Если строку, то нет. Невозможно узнать до запуска, так что невозможно анализировать тип статически.

Неудовлетворительное решение на практике — это задать выражению eval() тип Any, что напоминает Object в некоторых объектно-ориентированных языках программирования или интерфейс interface {} в Go: это тип, которому удовлетворяет любое значение.

Значения типа Any не ограничены ничем, так что исчезает возможность системы типов помогать нам в коде с eval. Языки, в которых есть и eval и система типов, должны отказываться от безопасности типов при каждом использовании eval.

В некоторых языках есть опциональная или постепенная типизация (gradual typing): они динамические по умолчанию, но позволяют добавлять некоторые статические аннотации. В Python недавно добавили опциональные типы; TypeScript — это надстройка над JavaScript, в котором есть опциональные типы; Flow производит статический анализ старого доброго кода на JavaScript.

Эти языки предоставляют некоторые преимущества статической типизации, но они никогда не дадут абсолютной гарантии, как по-настоящему статические языки. Некоторые функции будут статически типизированными, а некоторые будут динамически типизированными. Программисту всегда нужно знать и опасаться разницы.

Компиляция статически типизированного кода

Когда происходит компиляция статически типизированного кода, сначала проверяется синтаксис, как в любом компиляторе. Потом проверяются типы. Это означает, что статический язык сначала может пожаловаться на одну синтаксическую ошибку, а после ее исправления пожаловаться на 100 ошибок типизации. Исправление синтаксической ошибки не создало эти 100 ошибок типизации. Компилятор просто не имел возможности обнаружить ошибки типов, пока не был исправлен синтаксис.

Компиляторы статических языков обычно могут генерировать более быстрый код, чем компиляторы динамических. Например, если компилятор знает, что функция add принимает целые числа, то он может использовать нативную инструкцию ADD центрального процессора. Динамический язык будет проверять тип при выполнении, выбирая один из множества функций add в зависимости от типов (складываем integers или floats или склеиваем строки или, может быть, списки?) Или нужно решить, что возникла ошибка и типы не соответствуют друг другу. Все эти проверки занимают время. В динамических языках используются разные трюки для оптимизации, например JIT-компиляция (just-in-time), где код перекомпилируется при выполнении после получения всей необходимой о типах информации. Однако, никакой динамический язык не может сравниться по скоростью с аккуратно написанным статическим кодом на языке вроде Rust.

Аргументы в пользу статических и динамических типов

Сторонники статической системы типов указывают на то, что без системы типов простые ошибки могут привести к проблемам в продакшене. Это, конечно же, правда. Любой, кто использовал динамический язык, испытал это на себе.

Сторонники динамических языков указывают на то, что на таких языках, кажется, легче писать код. Это определенно справедливо для некоторых видов кода, который мы время от времени пишем, как, например, тот код с eval. Это спорное решение для регулярной работы, и здесь имеет смысл вспомнить неопределенное слово «легко». Рич Хики отлично рассказал про слово «легко», и его связь со словом «просто». Посмотрев этот доклад вы поймете, что не легко правильно использовать слово «легко». Опасайтесь «легкости».

Плюсы и минусы статических и динамических систем типизации все еще плохо изучены, но они определенно зависят от языка и конкретной решаемой задачи.

JavaScript пытается продолжить работу, даже если это означает бессмысленную конвертацию (вроде "a" + 1, дающее «a1»). Python в свою очередь старается быть консервативным и часто возвращает ошибки, как в случае с "a" + 1.

Существуют разные подходы с разными уровнями безопасности, но Python и JavaScript оба являются динамически типизированными языками.

Си с радостью позволит программисту считать данные из любого места в памяти, или представить, что значение одного типа обладает другим типом, даже если это не имеет никакого смысла и приведет к падению программы.

Haskell же не позволит сложить integer и float без явного преобразования перед этим. Си и Haskell оба являются статически типизированными, не смотря на такие большие отличия.

Есть множество вариаций динамических и статических языков. Любое безоговорочное высказывание вида «статические языки лучше, чем динамические, когда дело касается Х» — это почти гарантированно ерунда. Это может быть правдой в случае конкретных языков, но тогда лучше сказать «Haskell лучше, чем Python когда дело касается Х».

Разнообразие статических систем типизации

Давайте взглянем на два знаменитых примера статически типизированных языков: Go и Haskell. В системе типизации Go нет обобщенных типов, типов с «параметрами» от других типов. Например, можно создать свой тип для списков MyList, который может хранить любые нужные нам данные. Мы хотим иметь возможность создавать MyList целых чисел, MyList строк и так далее, не меняя исходный код MyList. Компилятор должен следить за типизацией: если есть MyList целых чисел, и мы случайно добавляем туда строку, то компилятор должен отклонить программу.

Go специально был спроектирован таким образом, чтобы невозможно было задавать типы вроде MyList. Лучшее, что возможно сделать, это создать MyList «пустых интерфейсов»: MyList может содержать объекты, но компилятор просто не знает их тип. Когда мы достаем объекты из MyList, нам нужно сообщить компилятору их тип. Если мы говорим «Я достаю строку», но в реальности значение — это число, то будет ошибка исполнения, как в случае с динамическими языками.

В Go также нет множества других возможностей, которые присутствуют в современных статически типизированных языках (или даже в некоторых системах 1970-х годов). У создателей Go были свои причины для этих решений, но мнение людей со стороны по этому поводу иногда может звучать резко.

Теперь давайте сравним с Haskell, который обладает очень мощной системой типов. Если задать тип MyList, то тип «списка чисел» это просто MyList Integer. Haskell не даст нам случайно добавить строку в список, и удостоверится, что мы не положим элемент из списка в строковую переменную.

Haskell может выражать намного более сложные идеи напрямую типами. Например, Num a => MyList a означает «MyList значений, которые относятся к одному типу чисел». Это может быть список integer’ов, float’ов или десятичных чисел с фиксированной точностью, но это определенно никогда не будет списком строк, что проверяется при компиляции.

Можно написать функцию add, которая работает с любыми численными типами. У этой функции будет тип Num a => (a -> a -> a). Это означает:

• a может быть любым численным типом (Num a =>).
• Функция принимает два аргумента типа a и возвращает тип a (a -> a -> a).

Последний пример. Если тип функции это String -> String, то она принимает строку и возвращает строку. Но если это String -> IO String, то она также совершает какой-то ввод/вывод. Это может быть обращение к диску, к сети, чтение из терминала и так далее.

Если у функции в типе нет IO, то мы знаем, что она не совершает никаких операций ввода/вывода. В веб-приложении, к примеру, можно понять, изменяет ли функция базу данных, просто взглянув на ее тип. Никакие динамические и почти никакие статические языки не способы на такое. Это особенность языков с самой мощной системой типизации.

В большинстве языков нам пришлось бы разбираться с функцией и всеми функциями, которые оттуда вызываются, и так далее, в попытках найти что-то, изменяющее базу данных. Это утомительный процесс, в котором легко допустить ошибку. А система типов Haskell может ответить на этот вопрос просто и гарантированно.

Сравните эту мощность с Go, который не способен выразить простую идею MyList, не говоря уже о «функции, которая принимает два аргумента, и они оба численные и одного типа, и которая делает ввод/вывод».

Подход Go упрощает написание инструментов для программирования на Go (в частности, реализация компилятора может быть простой). К тому же, требуется изучить меньше концепций. Как эти преимущества сравнимы со значительными ограничениями — субъективный вопрос. Однако, нельзя поспорить, что Haskell сложнее изучить, чем Go, и что система типов в Haskell намного мощнее, и что Haskell может предотвратить намного больше типов багов при компиляции.

Go и Haskell настолько разные языки, что их группировка в один класс «статических языков» может вводить в заблуждение, не смотря на то, что термин используется корректно. Если сравнивать практические преимущества безопасности, то Go ближе к динамических языкам, нежели к Haskell’у.

С другой стороны, некоторые динамические языки безопаснее, чем некоторые статические языки. (Python в целом считается намного безопаснее, чем Си). Когда хочется делать обобщения о статических или динамических языках как группах, то не забывайте об огромном количестве отличий между языками.

Конкретные примеры отличия в возможностях систем типизации

В более мощных системах типизации можно указать ограничения на более мелких уровнях. Вот несколько примеров, но не зацикливайтесь на них, если синтаксис непонятный.

В Go можно сказать «функция add принимает два integer’а и возвращает integer»:

func add(x int, y int) int {
    return x + y
}

В Haskell можно сказать «функция принимает любой численный тип и возвращает число того же типа»:

f :: Num a => a -> a -> a
add x y = x + y

В Idris можно сказать «функция принимает два integer’а и возвращает integer, но первый аргумент должен быть меньше второго аргумента»:

add : (x : Nat) -> (y : Nat) -> {auto smaller : LT x y} -> Nat
add x y = x + y

Если попытаться вызвать функцию add 2 1, где первый аргумент больше второго, то компилятор отклонит программу во время компиляции. Невозможно написать программу, где первый аргумент больше второго. Редкий язык обладает такой возможностью. В большинстве языков такая проверка происходит при выполнении: мы бы написали что-то вроде if x >= y: raise SomeError().

В Haskell нет эквивалента такому типу как в примере с Idris выше, а в Go нет эквивалента ни примеру с Haskell, ни примеру с Idris. В итоге, Idris может предотвратить множество багов, которые не сможет предотвратить Haskell, а Haskell сможет предотвратить множество багов, которые не заметит Go. В обоих случаях необходимы дополнительные возможности системы типизации, которые сделают язык более сложным.

Системы типизации некоторых статических языков

Вот грубый список систем типизации некоторых языков в порядке возрастания мощности. Этот список даст вам общее представление о мощности систем, не нужно относиться к нему как к абсолютной правде. Собранные в одну группу языки могут сильно отличаться друг от друга. В каждой системе типизации есть свои заморочки, и большинство из них очень сложны.

• C (1972), Go (2009): Эти системы совсем не мощные, без поддержки обобщенных типов. Невозможно задать тип MyList, который бы означал «список целых чисел», «список строк» и т.д. Вместо этого придется делать «список необозначенных значений». Программист должен вручную сообщать «это список строк» каждый раз, когда строка извлекается из списка, и это может привести к ошибке при исполнении.
• Java (1995), C# (2000): Оба языка поддерживают обобщенные типы, так что можно сказать MyList<String> и получить список строк, о котором компилятор знает и может следить за соблюдением правил типов. Элементы из списка будут обладать типом String, компилятор будет форсировать правила при компиляции как обычно, так что ошибки при исполнении менее вероятны.
• Haskell (1990), Rust (2010), Swift (2014): Все эти языки обладают несколькими продвинутыми возможностями, в том числе обобщенными типами, алгебраическими типами данных (ADTs), и классами типов или чем-то похожим (типы классов, признаки (traits) и протоколы, соответственно). Rust и Swift более популярны, чем Haskell, и их продвигают крупные организации (Mozilla и Apple, соответственно).
• Agda (2007), Idris (2011): Эти языки поддерживают зависимые типы, позволяя создавать типы вроде «функция, которая принимает два целых числа х и y, где y больше, чем x». Даже ограничение «y больше, чем x» форсируется при компиляции. При выполнении y никогда не будет меньше или равно x, что бы ни случилось. Очень тонкие, но важные свойства системы могут быть проверены статически в этих языках. Их изучает очень мало программистов, но эти языки вызывают у них огромный энтузиазм.

Наблюдается явное движение в сторону более мощных систем типизации, особенно если судить по популярности языков, а не по простому факту существования языков. Известное исключение — это Go, который объясняет, почему многие сторонники статических языков считают его шагом назад.

Группа два (Java и C#) — это мэйнстримовые языки, зрелые и широко используемые.

Группа три находится на пороге входа в мэйнстрим, с большой поддержкой со стороны Mozilla (Rust) и Apple (Swift).

Группа четыре (Idris and Agda) далеки от мэйнстрима, но это может измениться со временем. Языки группы три были далеко от мэйнстрима еще десять лет назад.

Строгая типизация

Материал из Seo Wiki — Поисковая Оптимизация и Программирование

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 в программировании — рассказываем простыми словами

Поделитесь статьей, пожалуйста:

Программирование – непростая дисциплина. Теги и структуры данных, алгоритмы и программы – и все это пишется на каком-то языке. А на каком? Каждый язык имеет свои характеристики, одна из них – типизация.

Под типизацией в программировании понимается то, как язык распознает переменные. Она определяет, нужно ли машине указывать, как воспринимать тот или иной тег, и язык сам поймет, что нужно делать и как выполнять те или иные указания.

Как понимать тип

Каждая переменная, независимо от языка, – это источник информации, а тип переменной определяет, какая информация может быть записана в ней: что или как с ней можно делать.

Виды типизации

Все языки делятся на типы по четырем признакам:

• есть ли вообще типизация или язык бестиповый;
• статистическая она или динамическая;
• сильная или слабая;
• явная или неявная.

Пойдемте посмотрим в чем отличия каждого и какие преимущества дает та или иная типизация.

Сначала о бестиповой типизации

Даже если нет типа, язык имеет бестиповую типизацию. Сложно? Сейчас разберемся.

Бестиповая типизация характерна для низкоуровневых или эзотерических языков. Например, Fort или Brainfuck. Главная особенность таких языков – в них все сущности выражаются в последовательности бит с разной длиной.

Преимущества использования бестиповых языков:

• повышенная эффективность кода, при условии, что все сделано правильно;
• прозрачность. При должном знании языка новый разработчик быстро разберется, что к чему, и зачем нужен этот или тот кусок кода.

Недостатки:

• слабая абстракция. Это отягчает работу со сложными типами данных.

Статическая и динамическая типизация

Их основное различие – способ проверки типов. В статически типизированных языках проверка выполняется при компиляции, а при динамической типизации – когда программа выполняется.

Преимущества статической типизации:

• проверки выполняются один раз. Если ошибки есть, вы о них узнаете сразу на этапе компиляции;
• скорость выполнения. Языки со статистической типизацией работают быстрее;
• при поддержке интегрированной среды разработки – сроки разработки сокращаются.

Плюсы динамической типизации:

• удобно описывать алгоритмы обобщенного типа. Например, легко писать сортировку массивов, она может работать с разными типами данных;
• легкое освоение. Динамические языки проще учить.

В некоторых статических языках можно использовать динамику:

• C# – есть псевдотип dynamic;
• Delphi – использует динамику посредством variant;
• F# – может имитировать динамическую типизацию через оператора «?».

Примерно так же в динамически типизированных языках можно работать со статикой. Это позволяют делать Common Lisp и Perl.

О слабой и сильной типизации

Языки с сильной типизацией заставляют программиста отказаться от смешивания разных сущностей в одном выражении, а со слабой – наоборот способствуют таким действиям.

Преимущества strong typing:

• скорость – исключаются скрытые преобразования, что позволяет ускорять отдельные участки кода, которые потенциально могут быть медленными;
• определенность – при ручных преобразованиях, точно ясно, что и во что вы преобразовываете, исключаются ошибки;
• надежность – при запуске вы получите либо ошибку компиляции, либо исключение действия, а не неправильный алгоритм.

Преимущества weak typing:

• краткие записи;
• удобство работы со смешанными выражениями;
• можно не следить за типизацией, а сосредоточиться на решении задачи.

Явная и неявная типизация

При неявной типизации тип данных определяется сам, когда вы записываете информацию в переменную. Явная типизация требует указания типов. В некоторых языках с неявной типизацией есть возможность указания типа значений. Например, Haskell.

Какой язык выбрать и как обучиться

У каждого типа есть свои преимущества, чем пользоваться и что использовать, решать вам, мы можем только предложить варианты, которые помогут освоить те или иные языки.

Если вы сейчас выбираете, что изучать, мы поможем подобрать подходящую программу. Высшее образование мы не рассматриваем, так как это дорого, долго и не всегда эффективно, поэтому предлагаем подумать о курсах со сжатыми и эффективными программами.

Образовательные программы по популярным и востребованным статическим языкам:

→ ТОП-9 курсов для JAVA-разработчиков;

→ Топ-7 курсов по профессии С#-разработчик (си шарп).

Программы по динамическим:

→ Топ-10 курсов по JavaScript;

→ ТОП-10 курсов для Python-разработчиков.

Лучше и проще всего заходить в программирование с языка Python. Он востребованный, учит дисциплине и не очень сложный – так говорят опытные программисты. Что выбрать решать вам, но любая из перечисленных программ поможет освоить принципы программирования и даст плацдарм для старта карьеры.

Поделитесь статьей, пожалуйста:

Динамическая типизация — это не инструмент для разработки. Это чепуха (паршивая)

В программировании очень много вещей, в которых я разбираюсь очень плохо. Настолько много, что меня иногда спрашивают — а в чем ты вообще разбираешься?

Я разбираюсь в типах и проектировании удобного и надежного АПИ. Но для доброй половины разрабов эти вещи ничего не значат. Потому что они используют динамическую типизацию, и понятия не имеют, какие проблемы и зачем я решаю.

Большую часть жизни я просто махал на них рукой и проходил мимо. Эти глупцы не понимают очевидных вещей, и я не нанимался разъяснять каждому js-нику, почему его код — это не разработка, а игрушечное прототипирование. Но время идёт, а количество идиотов вокруг и не думает уменьшаться, вместо того, чтобы всей своей фронтенд индустрией переехать наконец на статический тайпскрипт, эти ослы начинают использовать всякие кложуры, писать тонны тестов, и идти на все мыслимые ухищрения — лишь бы не разбираться в типах.

В мире очень много спорных вещей, когда в зависимости от того, что ты хочешь получить, правда переваливается с одной чаши весов на другую, не оставляя место никакой абсолютной истине в последней инстанции. Пару лет назад я уже писал о типизации, но тогда я был молодой, глупый и трусливый — у меня была позиция, но чтобы не показаться идиотом, я старательно спрятал её за философскими рассуждениями о том, как все вокруг сложно, и как трудно работать адептам разных моделей типизации вместе.

Но сегодня я пришёл сюда, чтобы сказать:

Динамическая типизация — адское говнище, а инженеры которые верят в такой подход — серьезно ошибаются.

Смотрите. Статическая типизация — это такая штука, которая позволяет мне выразить часть условий, при которых код не сможет работать в виде дополнительных инструкций для компилятора. То есть я знаю, что вот эта функция работает только вот с такими объектами, я описываю их в ее сигнатуре и получаю гарантию — объект другого типа в функцию передан не будет. Кроме того, типы позволяют мне рассказать компилятору, как устроен мой код. Компилятор сможет использовать эту информацию, чтобы проводить оптимизации и, например, давать мне подсказки. Разные инструменты для разработки могут использовать информацию о типах, чтобы автоматически производить рефакторинг, делать это безопасно и с гарантией, что нихера не сломалось. Сам код типов делает кодовую базу понятной, и приближает твои наборы инструкций к процессам, которые ты описываешь этим кодом.

Противники статической типизации говорят, что все эти вещи не нужны. Они говорят мне, что

Баги, которые отлавливают типы, не стоят усилий, чтобы записать код этих типов.

Серьезно? Серьезно? Нам лень писать символы? Братан. Ты думаешь пять часов, а печатаешь десять минут. Ты инженер, так что попробуй посчитать, о каком эфорте ты говоришь. И не забудь, что со статической типизацией, или без нее, ты не раз в своей кодовой базе опишешь структуры объектов, с которыми будешь работать. Но если будешь пользоватся статикой, компилятор и IDE смогут делать эту работу за тебя. И проверять твой код на ошибки описания этих объектов. Если тебе лень писать аннотации типов к функциям — используй ЯП с выводом типов, или генерируй их с помощью расширений к IDE.

Если ты топишь, что аннотации раздувают кодовую базу — вспомни, блин, все наши принципы про то, что явное лучше неявного, что одна из важных задач кодовой базы — быть понятной и читаемой, как человеком, так и машиной. Если тебе лень проводить работу в своей тупой башке, чтобы понять на каких типах будет работать твое приложение, то у меня для тебя плохие новости. Чтобы написать что-то рабочее, тебе все равно придётся проделать эту работу. Просто делать ты это будешь не детерминировано, а по востребованию. В итоге ты опишешь процесс, но не уложишь его в своей голове, и качество твоего кода отреагирует. Багами, несвязностью и костылями.

Противники статической типизации говорят, что ранний отлов ошибок не так уж и важен.

Ало. Ваша доска с задачами набита багами, которые допустили разработчики. Чинить баги — большая часть всей работы в индустрии. Мы тратим миллиарды человекочасов, чтобы пофиксить до нелепости смешные ошибки. Вы пишите код без багов? или у вас только умные баги? Да хрен там плавал. Если бы компилятор не проверял за вас, что вы закрыли фигурную скобку, поверьте мне, у нас были бы сотни багов с незакрытой скобкой.

Когда думаешь о том, где баг потенциально может возникнуть, а где нет, появляется опасная иллюзия, что ты держишь ситуацию под контролем, и предусмотрел все кейсы. Я работаю семь лет, ещё ни разу не было такого, чтобы я предусмотрел все кейсы. Потому что это частный случай задачи коммивояжера — ты НИКОГДА не можешь предусмотреть все кейсы. Ты даже самые распространенные и вероятные рассмотреть не можешь. Когда, кто и в какой ситуации напишет код с критичным багом, в каком модуле и как он это сделает — ты, блин, понятия не имеешь. Все, что ты можешь сделать, это уменьшить шансы на появление бага. Вот и уменьшай, тебе за это платят бешеные деньги.

Противники статической типизации противопоставляют типы тестам.

Я не стану говорить, что они идиоты, я скажу, что они просто не подумали об этом хорошенько. Вот вам очевидная истина — тесты фиксируют, что существующий код работает по известным условиям. А типы гарантируют, что ещё не написанный код будет написан по известным условиям. Тесты нужны. Типы нужны. Ты все ещё уменьшаешь шансы, что все свалится. В мире, где у нас есть бюджет, чтобы пять часов обсуждать с командой, что не так в нашем эджайле, найдется время дописать аннотации и пару тестов.

Болваны из динамического мира говорят, что статическая типизация лишает код гибкости.

Я не понимаю, о какой гибкости они говорят. Даже в нищем C# система типов позволяет мне не иметь контроль над типами данных, чей тип не имеет для меня значения. Я всегда могу доказать языку, что вот, мол, слушай сюда, я не могу описать, что это за штука, но я точно знаю, что у нее есть вот такое поле, вот такого типа или вот такого типа. И я буду работать только с ним. Любой статически типизированный язык это позволяет. А гибкость и свобода писать код, который точно не сможет работать — такая гибкость мне не нужна.

JS-подростки говорят, что статическая типизация смещает акцент с задачи на описание типов.

А я говорю, что описание типов — и есть описание процесса, который ты автоматизируешь. В объектно-ориентированном программировании, в функциональном программировании, в любом другом программировании мы описываем вещи из реального мира, и наш код содержит те знания о них, без которых он не сможет работать. Ты все равно будешь проделывать эту работу.

Если система типов конкретного ЯПа не позволяет тебе описать свой домен правильно и защищено — это проблема конкретного языка, а не статической типизации в целом. Это нормально, и конкретно на этом языке ты местами используешь всякие object и dynamic, но везде где можешь получить гарантии — ты их получаешь.

Я писал код и с динамической типизацией, и со статической. Со строгой и нестрогой, со структурной и номинативной.

Только динамическая вызывала у меня стойкое ощущение, что я пишу детский псевдокод, который сработает, только если сойдутся звезды.

Динамическая типизация — это игрушка, штука, которая подойдет, когда ты решил закодить что-то в одного, и забыть об этом. Когда ты собрался вести разработку, когда с твоим кодом будут работать другие люди, когда код вылезет на прод и начнет решать проблемы пользователей, обновляясь раз в неделю — динамическая типизация абсолютно нахрен неприемлема. Просто запомни это и иди менять расширения своих файлов с .js на .ts.

И посмотри мой подкаст — там новый выпуск

Строгая типизация JS, Typescript, Javascript : быть или не быть

Согласно опросу Global Developer Hiring Landscape Survey report 2017, проведенному Stack Overflow, JavaScript является самым востребованным языком программирования среди веб-разработчиков по всему миру. С момента своего создания в 1995 году JavaScript зарекомендовал себя как оптимальный язык работы с интерфейсами для браузеров и веб-страниц. Благодаря богатому набору библиотек он также обеспечил новые возможности для визуализации. Angular[.js], Ember.js и другие подобные фреймворки предоставили JS необходимую гибкость и возможности.

Результаты опроса

Следует помнить, что JavaScript разрабатывался как клиентский язык для масс, поэтому его функциональность не такая разнообразная, как у других языков. В нем не хватает множества важных функций, необходимых для адекватного написания и поддержки массивных приложений. Чтобы справиться с этой проблемой, веб-разработчики создавали такие инструменты, как eslint для сканирования кода.

Статистика GitHub за последние три года также показала убедительный рост числа проектов, в которых используется статическая типизация JavaScript. Даже в других языках разработчики предпочитают использовать статическую типизацию вместо динамической.

Статистика GitHub

История JavaScript 

Mosaic от NCSA был первым общепризнанным веб-браузером еще в 1993 году. А в 1994 Netscape представила свой популярный запатентованный браузер, получивший название Netscape Navigator, который считался единственным надежным вариантом в 90-х годах. Netscape наняла Брендана Эйха в 1995 году, и в том же году им был основан JavaScript. По словам Эйха:

«Мы стремились предоставить «язык-клей» для веб-дизайнеров и программистов на неполный рабочий день, которые строят веб-контент из таких компонентов, как изображения, плагины и мини-приложения на Java. Мы рассматривали Java как «компонентный язык», используемый более дорогостоящими программистами, где «программисты-склейщики» — разработчики веб-страниц — собирали бы компоненты и автоматизировали их с помощью JS».

Допустим. Мы находимся в сложном положении, когда большинство продвинутых языков переходят к функциональному программированию, к строгой и статической типизации.

JavaScript динамически типизированный язык и позволяет объявлять функции, объекты и переменные без объявления типа. Хотя эта возможность и упрощает использование языка, это не всегда удобно. Чтобы помочь справиться с такими проблемами типизации языков программирования, и появлялись TypeScript и Flow.

Цель статьи – выделить плюсы и минусы статической типизации в контексте разработки на Javascript. В дополнение к этому мы рассмотрим TypeScript и Flow, а также сравним их, чтобы в конце этой статьи вы могли бы решить: стоит ли переносить свои проекты на строгую типизацию вместо того, чтобы полагаться на «ванильный JavaScript».

Зачем это нужно

Вспомните Coffeescript, который был чрезвычайно популярен. Но, хотя я очень уважаю его изобретателя, факт заключается в том, что у этого языка были некоторые серьезные проблемы (почитайте соответствующую ветку переписки на ycombinator). Затем появился ES6.

Из-за необходимости поддерживать старые браузеры и для интерактивного выхода функционала ES6 у нас стали появляться транспайлеры, такие как Babel. Coffeescript имеет много общего с ним и тоже является транспайлером.

Инструментов CoffeeScript и Babel было недостаточно, что подтолкнуло сообщество в строну TypeScript и Flow. Взгляните на тренды (за Flow не ручаюсь, думаю, что возникла контекстуальная ошибка, он должен быть в несколько раз меньше).

Статистика Google Trends

TypeScript – это язык программирования с открытым исходным кодом, разработанный Microsoft, является суперсетом JS. По другую сторону – Flow, который разработан Facebook.

На практике Flow сравнительно проще, чем TypeScript, и его можно постепенно включить в файл проекта, настроить проверку типа в нем, просто добавив // @flow в начале файла. Все расширения основываются на комментариях.

Flow vs Typescript — сходства и отличия

Конечно, и TypeScript, и Flow полезны. Мы, в свою очередь, развернем сравнение с точки зрения разработчика.

TypeScript

TypeScript, как видно по названию, умеет проверять типизацию. Он принимает на вход (.ts) и генерирует (.js) на выходе. Существует флаг компилятора nolmplicitAny, который, если включен, потребует от вас указать типы и возвращаемые значения для всех используемых аргументов и функций.

Активация noImplicitAny может иметь серьезные последствия для вашей работы, особенно при работе с малоизвестными сторонними модулями. Помимо того, я обратил внимание, что при использовании noImplicitAny я стал писать часть кода специально, чтобы сделать довольным компилятор TypeScript.

Доступно множество описаний интерфейсов для библиотек JS. Если говорить о чем-то популярном, то проблем у вас не будет. Однако, нет уверенности, что разработчик, который написал файл .d.ts, сделал это аккуратно. Плюс ко всему, вам потребуется предоставить определение типов, если вы хотите внедрить стороннюю библиотеку для вашей кодировки. Готовьтесь заплатить за строгую типизацию своим временем.

В дополнение ко встроенной демонстрации ошибок до компиляции, при использовании TypeScript с IDE на подобии WebStorm перед вами откроется перекрестная навигация и более точное автозаполнение.

Flow

В отличие от TypeScript, Flow лишь сканирует ваши .js-файлы для обнаружения возможных ошибок. Другими словами, он действует как умный линтер.

Если пользуетесь Flow, то обратите внимание на пакет для Atom Nuclide.

Все же, кто на вершине?

Независимо от того, кто является вашим фаворитом: TypeScript или Flow, проверка типов – это будущее JS. Примечательным различием между Flow и TypeScript является то, насколько плавно они могут быть интегрированы в текущие проекты. В то время как TypeScript значительно сложнее, Flow относительно легко внедряем, предупреждая по ходу базовой интеграции, что проверяет меньше вашего кода, как и ожидается. Если вы пишете на Angular, то выбор у вас небольшой.

В дополнение ко всему, есть множество других аспектов, о которых стоит задуматься. В сочетании со статической типизацией, TypeScript также нацелен на предоставление гибкого набора инструментов, языковой поддержки рефакторинга и автокомплита.

Преимущества использования статической типизации

Обнаружение ошибок на лету

С помощью тестирования типов легко проверить работоспособность кода еще до его выполнения.

Следующие операции действительны в JavaScript, но вы получите бонус в typescript, например:

static.ts hosted with ❤ by GitHub

Более точная передача смысла функции

Типы действуют как активная, живая документация для автора и его тим-мейтов. Благодаря статической типизации вам легче понять цель функции, тип данных, которые он принимает в качестве входных, или что ожидать взамен.

Если вы считаете, что включение комментариев может сделать то же самое, вы не ошибаетесь. Но поскольку комментарии являются довольно подробными, они нарушают общую структуру кода, уменьшают полезную плотность. Комментарии — это следствие того, что вы не справились с передачей смысла кода в синтаксисе его языка (интересная книга на эту тему: Чистый код Роберта Мартина).

Упрощение отладки ошибок

Нам лучше проверить, что s – строка, а y – регулярное выражение. Без статических типов вам понадобится дополнительный код. А без него нас могут ждать сюрпризы во время выполнения.

Различие между данными и поведением

Поскольку статические типы четко различают данные и поведение, это позволяет разработчикам более уверенно прогнозировать свои ожидания и более точно объяснять цель. Это не только смягчит давление и двусмысленность, но также добавит ясности и прозрачности во время кодинга.

pressure.ts hosted with ❤ by GitHub

Сокращение вероятности возникновения ошибок во время выполнения

Ошибки типа во время выполнения становятся катастрофическими, на чем и живут такие сервисы как Sentry.

Например, приведенный ниже код будет работать в JavaScript, но будет отмечать ошибку компиляции: строка не существует.

helloworld.js hosted with ❤ by GitHub

Инструмент доменного моделирования (если использовать IDE)

Одна из лучших особенностей статических типов. Если вы работали в Visual Studio на языке подобном C#, вы поймете, о чем я. Это реально уменьшает административную сложность. Пример (у вас реально получится работать с субдоменами):

App.subapp.somefunction

Недостатки использования статических типов

Проверка статического типа не лишена недостатков. Мы пройдемся по некоторым недостаткам, которые заслуживают внимания, прежде чем вы сделаете выбор в пользу статической типизации для своих проектов.

Одна из проблем – дополнительная стоимость обучения инженеров и затраты на сопровождение типизированного кода.

Одна из причин, по которой JavaScript настолько популярен среди веб-разработчиков, заключается в его простоте и в том, что им не нужно добираться до полной системы типов перед началом работы. Это особенно важно для начинающих программистов. Включение типов в процесс скорее запутает их и сделает процесс обучения более сложным, чем ожидалось.

С использованием TypeScript или Flow общий размер кода увеличится на 30% как минимум. Плотность кода снижается. Это как Ruby или Java 🙂

Использование статических типов в JavaScript —  Да или Нет?

Выбор сводится к личным предпочтениям и типу проекта, над которым вы работаете. В заключение вы можете выбрать проверку статического типа, если:

• Достаточно большой и комплексный проект

Если ваша команда работает над проектом с большой базой кода, TypeScript поможет обойти множество ошибок. А лучше, чтобы эта база кода сейчас была маленькой или вообще равнялась нулю, тогда вы сможете сократить затраты на интеграцию.

• Над задачей работает большая команда

Чем больше людей, тем сложнее контролировать, что они пишут. Вам легче переложить часть боли машине.

• Рефакторинг программы в перспективе

Используйте TypeScript, если вы считаете, что в будущем потребуется большой рефакторинг. Не взваливайте на себя ненужное бремя, если имеете дело с краткосрочным заданием.

• Ваша команда знакома со статически типизированным языком

Строго типизированные языки, такие как TypeScript, – это прекрасный выбор, если вы или ваши товарищи по команде уже знакомы с типизированными языками, такими как Java или

C# обучением. Так как TypeScript был разработан тем же разработчиком, который изобрел C#, оба эти языка имеют похожие элементы.

• Вы ищите замену babel

TS+ES6 возможно перевести на ES5 с помощью TS-транспайлера. Вы сможете отказаться от babel.

• Библиотека/фреймворк предлагает TypeScript

Для тех, кто использует Angular 2+ или любой другой фреймворк, предлагающий TypeScript, следует попробовать статическую типизацию.

В заключение

Как только вы полноценно перейдете к статической типизации, то вряд ли вернетесь назад. Однако все это зависит от требований и объема проекта, над которым ведется работа. Не стесняйтесь поделиться своими мыслями, оставляйте комментарии. Мы будем рады услышать ваше мнение :).

Олександр Книга, Software Engineer в Weblab Technology

Дмитрий Дмитриенко, Brand Specialist в Weblab Technology

Шармин Хаят, Data Specialist в Weblab Technology

строгая типизация — это … Что такое строгая типизация?

.

.

Язык со строгой типизацией — learn.adacore.com

• Около
• Курсы
  • Введение в Ada
    • Введение
      • История
      • Ада сегодня
      • Философия
      • ИСКРА
    • Императивный язык
      • Привет, мир
      • Императивный язык — If / Then / Else
      • Императивный язык — циклы
      • Императивный язык — выписка из регистра
      • Императивный язык — Декларативные области
      • Императивный язык — условные выражения
    • Подпрограммы
      • Подпрограммы
      • Параметры режимов
      • Вызов подпрограммы
      • Переименование
    • Модульное программирование
      • Пакеты
      • Использование пакета
      • Корпус упаковки
      • Детские пакеты
      • Переименование
    • Строго типизированный язык
      • Что такое тип?
      • Целые числа
      • Беззнаковые типы
      • Перечисления
      • Типы с плавающей запятой
      • Сильный набор
      • Производные типы
      • Подтипы
    • Записи
      • Объявление типа записи
      • Агрегаты
      • Выбор компонентов
    • Массивы
      • Объявление типа массива
      • Индексирование
      • Более простые объявления массивов
      • Атрибут диапазона
      • Неограниченные массивы
      • Предопределенный тип массива: Строка
      • Ограничения
      • Возврат неограниченных массивов
      • Объявление массивов (2)
      • Срезы массива
      • Переименование
    • Подробнее о типах
      • Заполнители: грунтовка
      • Перегрузка и уточненные выражения
      • Типы доступа (указатели)
      • Взаимно рекурсивные типы
      • Подробнее о записях
      • Типы фиксированной точки
      • Типы символов
    • Конфиденциальность
      • Базовая инкапсуляция
      • Абстрактные типы данных
      • Ограниченные типы
      • Детские пакеты и конфиденциальность
    • Общие
      • Введение
      • Официальное объявление типа
      • Объявление формального объекта
      • Общее определение тела
      • Общий экземпляр
      • Общие пакеты
      • Формальные подпрограммы
      • Пример: экземпляры ввода / вывода
      • Пример: ADT
      • Пример: своп
      • Пример: реверсирование
      • Пример: Тестовое приложение
    • Исключения
      • Заявление об исключениях
      • Вызов исключения
      • Обработка исключения
      • Предопределенные исключения
    • Задачи
      • Задачи
      • Охраняемые объекты
      • Задачи и защищаемые типы
    • Проектирование по контракту
      • Предварительные и постусловия
      • Предикаты
      • Инварианты типов
    • Интерфейс с C
      • Многоязычный проект
      • Условное обозначение
      • Зарубежные подпрограммы
      • Внешние переменные
      • Создание привязок
    • Объектно-ориентированное программирование
      • Производные типы
      • Размеченные типы
      • Общеклассные типы
      • Диспетчерские операции
      • Точечная запись
      • Private & Limited
      • Типы общеклассового доступа
    • Стандартная библиотека: контейнеры

.

новейших вопросов о строгой типизации — Stack overflow на русском

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

Загрузка…

.

разница между СИЛЬНОЙ и СТАТИЧЕСКОЙ типизацией

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

.

No related posts.