Ответ
Динамическая типизация — это подход в программировании, при котором тип переменной определяется во время выполнения программы, а не на этапе компиляции. В Python это означает, что тип данных связан со значением, а не с самой переменной. Переменная может хранить значения разных типов на протяжении жизненного цикла программы.
Почему это важно? Динамическая типизация обеспечивает высокую гибкость и сокращает объем кода, так как не требуется явное объявление типов. Однако это также может привести к ошибкам типов, которые проявляются только во время выполнения, что требует более тщательного тестирования.
Пример в Python:
x = 10 # x имеет тип int
print(type(x)) # <class 'int'>
x = "hello" # Теперь x имеет тип str
print(type(x)) # <class 'str'>
x = [1, 2] # Теперь x имеет тип list
print(type(x)) # <class 'list'>Основные особенности:
- Гибкость: Переменные могут легко менять свой тип, что упрощает написание обобщенного кода.
- Меньше кода: Нет необходимости в явном объявлении типов.
- Проверка типов во время выполнения: Ошибки типов обнаруживаются только при выполнении соответствующего участка кода.
- Контраст со статической типизацией: В языках со статической типизацией (например, Java, C++) тип переменной фиксируется при ее объявлении и не может быть изменен.