Ответ
Динамическая типизация означает, что тип переменной определяется в момент выполнения программы (runtime), а не на этапе компиляции. Это ключевая особенность Python.
Преимущества
- Скорость разработки и гибкость: Не нужно заранее объявлять типы, что делает код короче и позволяет быстрее писать прототипы.
- Упрощенный синтаксис: Код становится более лаконичным и читаемым, так как отсутствуют явные объявления типов.
Недостатки
- Ошибки во время выполнения: Ошибки, связанные с несовместимостью типов (например, сложение строки и числа), проявляются только при запуске кода, а не на этапе анализа. Это усложняет отладку.
- Снижение производительности: Интерпретатор тратит дополнительные ресурсы на определение типов переменных в процессе выполнения.
- Сложность поддержки: В крупных проектах бывает трудно отследить, какой тип данных должна содержать переменная в каждый момент времени, что снижает надежность кода.
Пример
# Гибкость: переменная легко меняет тип
variable = 10
print(f"Тип: {type(variable)}, значение: {variable}")
variable = "Hello, World!"
print(f"Тип: {type(variable)}, значение: {variable}")
# Ошибка времени выполнения (runtime error)
try:
result = variable + 5
except TypeError as e:
print(f"Ошибка: {e}") # TypeError: can only concatenate str (not "int") to strДля минимизации недостатков в современном Python активно используются аннотации типов (type hints) и статические анализаторы кода, такие как mypy, которые помогают отлавливать ошибки типов до запуска программы.