Кратко и по делу: для каждого языка — какая система типов, какие ошибки статическая сильная типизация предотвращает, и какие задачи проще решать динамически, с практическими примерами.
Haskell (статическая, сильная, строгая, с выводом типов)
- Что предотвращает:
- Неправильное использование значений за счёт алгебраических типов: отсутствие обработки вариантов (`Maybe`, `Either`) вынуждает явно обрабатывать отсутствие значения → избегаются `null`-ошибки.
- Несоответствие интерфейсов: невыполнимые комбинации типов обнаруживаются на этапе компиляции.
- Неполные сопоставления с образцом — компилятор выдаёт предупреждения.
- Пример: функция, принимающая `Maybe Int`, вынуждает обработать `Nothing`, нельзя забыть кейс.
- Что проще динамически:
- Быстрая прототипизация ad‑hoc: быстро писать маленькие скрипты без объявления типов.
- Гибкая манипуляция с динамическими данными (например, сырые JSON-объекты без схемы) требует явного парсинга/преобразования в типы.
- Пример: одноразовый скрипт для обработки произвольного JSON удобнее в динамическом языке.
Rust (статическая, сильная, с владением и заимствованием)
- Что предотвращает:
- Утечки памяти, use-after-free, двойное освобождение — компилятор с системой владения/заимствования исключает классы ошибок времени выполнения.
- Data races при одновременном доступе в многопоточности (компилятор запрещает небезопасные шаблоны).
- Пример: компилятор не позволит вернуть ссылку на локальную переменную; заимствование одновременно как mutable и immutable — ошибка на этапе компиляции.
- Что проще динамически:
- Быстрое изменение структуры данных в рантайме (например, плагины, которые подсовывают новые поля в объекты) — в Rust для этого нужны сложные механизмы (`Box`, `serde_json`, unsafe).
- Быстрая интеграция с динамическими форматами без полной схемы (хотя Rust имеет хорошие библиотеки для десериализации, но это всё ещё статически описывается).
JavaScript (динамическая, слабо/сложно-типизируемая, с неявным приведением типов)
- Что предотвращает статическая типизация (в TypeScript):
- Ошибки вызова несуществующих методов, несоответствие структуры объектов, неверные аргументы функций — TypeScript ловит на этапе разработки.
- Что динамическая типизация даёт удобнее:
- Быстрая интеграция с JSON/DOM, гибкая мутация объектов и прототипов, метапрограммирование, написание glue‑скриптов для веба.
- Пример проблем динамики: `[] + {}` или `'5' + 3` в JS дают неожиданные строки из‑за неявных преобразований; статический контроль (TypeScript) поможет их избежать.
- Пример удобства: собрать гетерогенную структуру из API и отдавать дальше без определения схемы — проще на чистом JS.
Python (динамическая, сильная, Duck typing)
- Что предотвращает статическая сильная типизация:
- Нельзя на этапе компиляции гарантировать, что объект имеет ожидаемые атрибуты/методы (если не использовать type hints + mypy).
- Пример предотвращаемых ошибок при статике: неправильные параметры функции, несоответствие возвращаемого типа.
- Что проще динамически:
- Быстрая интерактивная разработка (REPL), метапрограммирование, динамическая генерация кода, лёгкая работа с DataFrame/NumPy, где типы столбцов часто меняются.
- Пример: писать скрипт для ETL, в котором записи имеют разные поля — в Python это просто, в статике нужно готовить обобщённые типы и преобразования.
Общие выводы (статическая сильная типизация vs динамическая)
- Что статическая сильная типизация обычно предотвращает:
- Несоответствие типов/интерфейсов, забытые случаи (варианты), ошибки владения памяти и data races (в языках с такой поддержкой, как Rust), многие категории рантайм‑TypeError.
- Даёт раннее обнаружение ошибок, безопасную рефакторинг‑поддержку и лучшую документацию в коде.
- Что динамическая типизация делает проще:
- Быстрая прототипизация, гибкая работа с непредсказуемыми входными данными, метапрограммирование, простота glue‑кода и интерактивной разработки.
- Позволяет писать «универсальные» функции, действующие на разных структурах без предварительного описания схемы (duck typing).
- Примеры конкретных сценариев:
- API‑клиент для строго типизированного сервиса: статическая типизация помогает — компилятор гарантирует корректность вызовов.
- Скрипт для ad‑hoc анализа логов с разной структурой записей: динамика удобнее — меньше церемониала для описания всех возможных форматов.
Короткая рекомендация:
- Для безопасной системы и производственного кода с высокими требованиями к безопасности/параллелизму — предпочесть Rust/Haskell/TypeScript.
- Для быстрой разработки, скриптов и экспериментальной аналитики — предпочесть Python/JavaScript, при необходимости добавляя статические проверки (mypy, TypeScript) по мере зрелости проекта.