Кратко — что это и в чём ключевое различие
- Статическая типизация: типы проверяются компилятором/анализатором до запуска программы (пример: Java, C#, C++, Rust, Haskell, Go, TypeScript).
- Динамическая типизация: типы проверяются во время выполнения программы (пример: Python, Ruby, JavaScript, PHP, Lua, Perl).
Ключевые отличия
- Время проверки: статическая — ошибки типов обнаруживаются на этапе компиляции/анализа; динамическая — только при выполнении.
- Инструменты и рефакторинг: статическая даёт более точное автодополнение, навигацию по коду и безопасный рефакторинг; динамическая ограничивает эти возможности без дополнительной аннотации/метаданных.
- Производительность: статически типизированные реализации чаще позволяют выполнять больше оптимизаций и работать быстрее; динамические добавляют overhead на проверку и диспетчеризацию.
- Гибкость и краткость: динамическая обычно даёт меньше шаблонного кода, удобна для быстрой разработки и метапрограммирования (duck typing).
- Безопасность и контрактность: статические типы позволяют формализовать инварианты и сократить класс ошибок, но не заменяют тесты; динамические полагаются на тестирование и runtime-валидацию.
- Суровость/слабость типов — отдельная ось: статический/динамический не равно сильный/слабый (напр., Java — статически сильный, JavaScript — динамически слабо/неоднородно).
Примеры языков
- Статические: Java, C#, C++, Rust, Go, Haskell, TypeScript (надстройка над JS).
- Динамические: Python, Ruby, JavaScript, PHP, Lua, Perl.
- Переходные/гибридные: TypeScript, Python с MyPy/PEP 484 (gradual typing), Flow, Hack (PHP).
Когда статическая типизация даёт преимущество
- Большие кодовые базы и долгоживущие проекты: упрощает рефакторинг, поиск ошибок до релиза.
- Команды и контрактное API: ясно выраженные интерфейсы и гарантии типов снижают интеграционные ошибки.
- Требования к производительности и предсказуемости: компилятор-оптимизации.
- Сложные доменные модели, где типы выражают инварианты и уменьшают количество багов.
Когда динамическая типизация даёт преимущество
- Быстрая разработка прототипов, стартапы, экспериментальный код: меньше шаблонного кода, высокая скорость итерации.
- Скрипты, glue-код, автоматизация, data science — удобство интерактивной работы.
- Высокая потребность в runtime-рефлексии и метапрограммировании.
- Малые проекты или когда структура данных часто меняется.
Практические рекомендации
- Для крупных долгосрочных систем и команд — выбирать статическую типизацию или постепенное введение типов (TypeScript, MyPy).
- Для прототипирования, аналитики и скриптов — динамическая быстрее по начальной производительности разработчика.
- Рассмотрите гибрид: начинать динамично для идеи, затем добавлять типы по мере роста кода; либо использовать статически типизированные языки с высоким уровнем абстракции (e.g., Kotlin, Rust) для баланса безопасности и удобства.
Короткое резюме
- Статическая = безопасность типов на этапе разработки, лучшая поддержка инструментов и производительность.
- Динамическая = гибкость, скорость прототипирования и меньший «шума» типов в простых сценариях. Выбор зависит от размера проекта, требований к надёжности, команды и этапа разработки.