Динамическая и статическая, сильная и слабая , явная и неявная типизации

1. Динамическая и статическая типизация

Типизация	Описание	Пример
Статическая	Тип переменной известен на этапе компиляции, нельзя присвоить значение другого типа.	int x = 5; x = "hello" — ошибка в C++
Динамическая	Тип переменной определяется во время выполнения, можно менять тип.	Python: x = 5; x = "hello" — работает

Python — язык с динамической типизацией.

x = 10      # int
x = "text"  # теперь str — это нормально в Python

---

2. Сильная и слабая типизация

Типизация	Описание	Пример
Сильная	Python не позволяет неявно преобразовывать несовместимые типы.	"5" + 5 → ошибка TypeError
Слабая	Язык позволяет неявное преобразование типов.	JavaScript: "5" + 5 → "55"

Python — язык с сильной типизацией, но динамической.

# Ошибка в Python
x = "5"
y = 2
print(x + y)  # TypeError

---

3. Явная и неявная типизация (Type Hinting)

• Неявная: Python сам определяет тип переменной.

x = 10       # int
y = "text"   # str

• Явная: с помощью аннотаций типов (type hints).

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

x: str = "hello"

Примечание: Type hints не влияют на выполнение кода, но помогают IDE, линтерам и проверке типов (mypy).

---

4. Схема для Python

Python:
- Динамическая типизация
- Сильная типизация
- Неявная по умолчанию
- Явная через type hints

---

5. Применение в автотестах

• Type hints полезны для улучшения читаемости тестов и функций утилит.

• Проверка типов помогает избежать ошибок в сложных тестовых сценариях.

def login(user: str, password: str) -> bool:
    # возвращает True если логин успешен
    ...