Пример $1$ — где жёсткая (строгая, статическая) типизация повышает надёжность:
- Ситуация: банковская система с разными валютами и состояниями транзакций.
- Как помогает типизация: вводим разные типы для сумм в разных валютах и для состояний транзакций (например, в Haskell/Rust/SML):
- нельзя случайно сложить сумму в USD с суммой в EUR — компилятор запрещает операцию на уровне типов;
- состояния транзакции моделируются через sum‑типы (например, `Pending | Completed | Failed`), что исключает «некорректные» состояния и заставляет явно обрабатывать все варианты.
- Результат: класс целых ошибок (склеивание данных разных единиц, забытые ветки обработки) ловится на этапе компиляции, меньше runtime‑сбоев, проще рефакторинг и формальные гарантии корректности.
Пример $2$ — где динамическая типизация даёт преимущество:
- Ситуация: быстрый прототип или ETL/интеграция с множеством внешних JSON‑API, где схемы данных часто меняются и могут быть частично неизвестны.
- Как помогает динамика: в Python/JavaScript легко парсить, трансформировать и комбинировать разнор 타입ные, частично структурированные объекты без предварительного описания схемы; гибкость позволяет быстро менять формат, добавлять поля, применять duck typing и метапрограммирование.
- Результат: ускоренная разработка и итерации, меньшие издержки при работе с непредсказуемыми входными данными; цена — необходимость в runtime‑валидации и тестах.
Короткое сравнение: строгая статическая типизация снижает число классов ошибок и даёт гарантию на этапе компиляции (лучше для критичных систем), динамическая типизация даёт скорость итерации и гибкость при работе с изменчивыми/неструктурированными данными (лучше для прототипов и интеграций).