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首頁(yè)精彩閱讀Python「強(qiáng)類型」or「弱類型」？90% 的人說(shuō)不清
Python「強(qiáng)類型」or「弱類型」？90% 的人說(shuō)不清
2019-11-27
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Python「強(qiáng)類型」or「弱類型」？90% 的人說(shuō)不清

作者 | Python3分鐘

來(lái)源 | python3m

  • 靜態(tài)類型 vs 動(dòng)態(tài) 編程語(yǔ)言
  • 強(qiáng)類型 vs 弱類型 編程語(yǔ)言

1 類型檢查

類型檢查是一個(gè)驗(yàn)證和施加類型約束的過(guò)程，編譯器或解釋器通常在編譯或運(yùn)行階段做類型檢查。例如，你不能拿一個(gè)string類型值除以浮點(diǎn)數(shù)。

用更簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)，類型檢查僅僅就是查看變量和它們的類型，然后說(shuō)這個(gè)表達(dá)式是合理的。

因此，現(xiàn)在我們知道類型檢查是什么，明白這些術(shù)語(yǔ)真的很簡(jiǎn)單。

在靜態(tài)類型語(yǔ)言(statically typed languages)中，類型檢查發(fā)生在編譯階段(compile time)，然而，在動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言(dynamically typed languages)中，類型檢查發(fā)生在運(yùn)行階段(run time)

2 它意味著什么？

2.1 類型聲明

靜態(tài)類型(static): 所有的變量類型必須被顯示地聲明，因?yàn)檫@些信息在編譯階段就被需要。例如，在 Java 中 

float f = 0.5

動(dòng)態(tài)(Dynamic): 顯示聲明不被要求，因?yàn)轭愋唾x值發(fā)生在運(yùn)行階段。例如在 Python 中， 

f = 0.5

2.2 性能

靜態(tài)類型(static): 編譯階段做更多處理，但是運(yùn)行時(shí)(run-time)性能更好

動(dòng)態(tài)(Dynamic): 編譯階段更高效，但是運(yùn)行時(shí)的類型檢查會(huì)影響到性能

2.3 靈活性和出錯(cuò)

靜態(tài)類型: 運(yùn)行時(shí)出錯(cuò)機(jī)會(huì)更小，但是提供給程序員的靈活性不好

動(dòng)態(tài)類型: 提供更多的靈活性但是運(yùn)行時(shí)出錯(cuò)機(jī)會(huì)相對(duì)更大

2.4 記住

各種語(yǔ)言按照動(dòng)態(tài)/靜態(tài)，弱類型/強(qiáng)類型的劃分：

Python「強(qiáng)類型」or「弱類型」？90% 的人說(shuō)不清

3 什么是強(qiáng)類型/弱類型？

首先看下什么是強(qiáng)類型，在強(qiáng)類型中，不管在編譯時(shí)還是運(yùn)行時(shí)，一旦某個(gè)類型賦值給某個(gè)變量，它會(huì)持有這個(gè)類型，并且不能同其他類型在計(jì)算某個(gè)表達(dá)式時(shí)混合計(jì)算。例如在Python中： 

data = 5 # 在runtime時(shí)，被賦值為整形
data = data + "xiaoming" # error

然而，在弱類型中，它是很容易與其他類型混合計(jì)算的，比如同樣一門(mén)偉大的語(yǔ)言 Javascript，使用它： 

var data = 5
data = data + 'xiaoming' //string和int可以結(jié)合

4 結(jié)論

類型檢查確保一個(gè)表達(dá)式中的變量類型是合法的。在靜態(tài)類型語(yǔ)言中，類型檢查發(fā)生在編譯階段；動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言，類型檢查發(fā)生在運(yùn)行階段。

強(qiáng)類型語(yǔ)言有更強(qiáng)的類型檢查機(jī)制，表達(dá)式計(jì)算中會(huì)做嚴(yán)格的類型檢查；而弱類型語(yǔ)言允許各種變量類型間做一些運(yùn)算。

Python是一門(mén)動(dòng)態(tài)的(dynamic)且強(qiáng)類型(strong)語(yǔ)言。

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