Кратко: статическая типизация проверяет согласованность типов до запуска (компиляция/статический анализ), динамическая — только при исполнении. Ни одна не устраняет логические ошибки; их роль — разное покрытие и разные компромиссы в надёжности, производительности и удобстве разработки.
1) Какие классы ошибок ловятся и когда
- Статическая типизация (на этапе компиляции/статического анализа)
- несовместимые присваивания/возвраты типов (например, функция обещает $\text{int}$, возвращает $\text{string}$);
- вызов несуществующего метода/поля (если это видимо компилятору);
- нарушение контрактов generic/интерфейсов (не реализованы требуемые методы);
- ошибки nullability/безопасности указателей в языках с такими атрибутами;
- неполнота сопоставления с образцом (в языках с exhaustiveness).
- Статическая типизация не ловит (часто)
- логические ошибки, ошибки алгоритмов, гонки, неправильная конфигурация среды, ошибки при вводе/форматах данных во время исполнения.
- Динамическая типизация (на этапе выполнения)
- типовые ошибки проявляются как исключения во время исполнения: недопустимая операция над значением (например, сложение строки и числа), AttributeError/NoSuchMethod, KeyError/IndexError, неверный формат данных;
- выявляет только те ветви/вызовы, которые реально выполнялись.
- В обеих подходах остаются runtime-ошибки, связанные с IO, сетью, ресурсами, параллелизмом, и логические баги.
2) Влияние на рефакторинг
- Статическая типизация:
- сильная поддержка безопасного крупномасштабного рефакторинга (переименование, изменение сигнатур) — компилятор/IDE подсветят все места, которые нужно поправить;
- снижает риск регрессий при изменениях, позволяет автоматизировать изменения.
- Динамическая типизация:
- рефакторинг проще и быстрее для местных изменений (меньше декларативного кода), но риск пропустить места вызывает потребность в широком покрытии тестами; инструменты для рефакторинга менее надёжны, если используются метапрограммирование, динамическая генерация имён и т.п.
- Промежуточный вариант: постепенная/опциональная типизация (TypeScript, mypy, gradual typing) — улучшает рефакторинг по мере типизации кода.
3) Влияние на производительность
- Статическая типизация:
- даёт компилятору/AOT оптимизации (инлайнинг, специализация, unboxing), меньший накладной код времени исполнения — обычно выше производительность и предсказуемость.
- примеры: C/C++, Rust, Go, Java (JIT + статичная информация).
- Динамическая типизация:
- изначально хуже по производительности из‑за проверок типов во время выполнения, динамической диспетчеризации;
- JIT и профилирующие компиляторы могут значительно сократить разрыв (V8, PyPy), но оптимизации зависят от стабильности типов в рантайме.
- Практически: на критическом по скорости уровне статические языки чаще предпочтительны; для большинства бизнес-приложений разница может быть невелика с JIT/оптимизированными рантаймами.
4) Влияние на разработку API
- Статическая типизация:
- явные контракты, автодополнение и документация по типам, раннее обнаружение несоответствий у клиентов API;
- облегчает обратную совместимость и рефакторинг API; легче поддерживать крупные API и библиотеки.
- Динамическая типизация:
- гибкие, расширяемые интерфейсы (duck typing), удобны для плагинов, scripting API, прототипирования;
- меньше «бюрократии» при эволюции API, но клиентам требуется тестирование/интерактивная проверка; документация и примеры становятся важнее.
- Гибрид: явные типы в публичных API повышают удобство для пользователей, внутренне можно оставаться динамичным.
5) Когда предпочтительна каждая стратегия
- Статическая типизация — чаще предпочтительна, если:
- большой и долгоживущий кодовой базис, большая команда;
- требования к надежности, безопасности, предсказуемости поведения (финансы, медтех, встраиваемые системы);
- критичные требования к производительности;
- хотите мощные инструменты IDE и безопасный рефакторинг.
- Динамическая типизация — чаще предпочтительна, если:
- быстрые прототипы, исследования, data science, скрипты, glue-код;
- продукт на ранних стадиях, где API часто меняется и нужна максимальная гибкость;
- небольшие команды/индивидуальная разработка, где скорость итерации важнее строгих гарантий.
- Гибрид/постепенная типизация хороша, когда требуется баланс: скорость разработки + постепенное усиление гарантий по мере зрелости проекта.
6) Практические замечания
- Типы не заменяют тесты и код-ревью: статические типы сокращают класс ошибок, но не логические баги.
- Наложение ограничений типов повышает безопасность, но может требовать более объёмных деклараций и усложнить прототипирование.
- Выбор зависит от домена, размера команды, ожиданий по поддержке и жизненного цикла проекта; часто оправдана смешанная стратегия (динамичное прототипирование → постепенная типизация для ядра).
Концентрация: статическая типизация — раннее обнаружение многих ошибок и лучшая поддержка рефакторинга/оптимизаций; динамическая — гибкость и быстрый старт, но требует хороших тестов и дисциплины при масштабировании.