Что такое статическая типизация
Что такое типизация в программировании
Объясняем, что это такое, какая бывает типизация и на что она влияет.
Если вы читали что-то о языках программирования, то наверняка не раз наткнулись на упоминание типизации. Что это такое и что об этом нужно знать, когда выбираешь язык программирования?
Типизация — это то, как язык распознаёт типы переменных. Типизация определяет, нужно ли вам писать тип, или язык «поймёт» его сам, и насколько свободно можно с типами работать: например, можно ли их менять.
В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.
А что такое типы?
В переменную можно записывать информацию, а тип переменной описывает, какая именно информация записана в переменной и что с ней можно делать.
Типы бывают разные и немного различаются в разных языках.
Зачем нужно знать о типизации?
От типизации зависит, как вам работается с языком, как он себя ведёт. Если вы знаете, какие выгоды или проблемы приносят разные виды типизации, вам легче будет выбрать язык.
Какая бывает типизация?
Слабая и сильная
Если у языка сильная типизация (её ещё называют строгой), это значит, что он требует, чтобы разработчики строго следовали правилам работы с типами: если вы обозначили что-то как целое число, будьте добры с ним работать как с целым числом.
Языки со слабой типизацией «добрее»: если вы решите прибавить число к тексту, они не будут ругаться, а попробуют сделать то, что вы просите. Правда, результат может быть не совсем таким, как вы планировали.
В JavaScript, языке со слабой типизацией, можно сложить строку с числом, например вот так:
И получить строку «21».
А в Java так сделать нельзя: появится ошибка.
Статическая и динамическая
Статическая типизация значит, что типы определяются на этапе компиляции. То есть ошибки в типах будут видны ещё до того, как программа запустится.
В языках с динамической типизацией типы определяются во время выполнения программы.
Так, в динамически типизированном языке у одной и той же переменной могут быть разные типы в разных частях программы, а в статически типизированном, если вы задали переменной тип string, у неё будет только тип string.
Например, в Python (динамическая типизация) можно сделать вот так:
И язык не будет возражать. В Java (статическая типизация) так сделать нельзя.
Явная и неявная
Ещё типизацию делят на явную и неявную. Когда типизация неявная, тип определяется сам в момент, когда вы записываете в переменную информацию.
Например, если в Python написать так:
Он прочитает, что вы записали в переменную b целое число, и определит b как integer (int).
Явная типизация значит, что тип переменной написан. Например, в С переменная записывается вот так:
Само по себе разделение типизации на явную и неявную не столь важно: в статически типизированных языках она почти всегда явная, а в динамически — неявная.
Как типизация влияет на работу с языком?
Важно учитывать, что типизация — далеко не единственный фактор, который влияет на скорость. Нельзя сказать, что все языки со статической типизацией быстрее языков с динамической.
В каких языках какая типизация
Напоследок — типизации некоторых популярных языков:
Если вы пока новичок в программировании, то приглашаем вас на наш курс «Python-разработчик». Потому что Python — один из лучших языков для начинающих, в том числе благодаря своей типизации. Он научит дисциплине в работе с переменными, но при этом не уморит долгой писаниной. В курсе расскажут подробнее о разных типах переменных и динамической типизации, научат работе с классами и объектами и познакомят с разными библиотеками.
Основные принципы программирования: статическая и динамическая типизация
Когда вы изучаете языки программирования, то в разговорах часто слышите фразы наподобие «статически типизированный» или «динамически типизированный». Эти понятия описывают процесс проверки соответствия типов, и как статическая проверка типов, так и динамическая, относятся к разным системам типов. Система типов — это набор правил, которые присваивают свойство, называющееся «тип», различным сущностям в программе: переменным, выражениям, функциям или модулями — с конечной целью уменьшения количества ошибок путём подтверждения того, что данные отображаются корректно.
Не волнуйтесь, я знаю, что это всё звучит запутанно, поэтому мы начнём с основ. Что такое «проверка соответствия типов» и что такое вообще тип?
Тип, также известный как тип данных, это вид классификации, отмечающий одних из различных видов данных. Я не люблю использовать слово «тип» в этом смысле, поэтому скажем так: тип описывает возможные значения структуры (например, переменной), её семантическое значение и способ хранения в памяти. Если это звучит непонятно, подумайте о целых, строках, числах с плавающей запятой и булевых величинах — это всё типы. Типы можно разбить на категории:
В различных языках могут различаться примитивные типы и структуры данных, но принцип везде один. Тип просто определяет набор правил и протоколов, которым должен соответствовать элемент данных.
Проверка соответствия типов
Существование типов не имеет смысла без процесса подтверждения того, что эти типы имеют логический смысл и программа может быть корректно исполнена. Тут и приходит на помощь проверка соответствия типов. Это процесс подтверждения и применения ограничений типов, и он может проходить как во время компиляции (т.е. статически), так и во время выполнения (т.е. динамически). Проверка соответствия типов нужна, чтобы убедиться в типобезопасности программы, что сведёт количество ошибок, связанных с типами, к минимуму. Это такие ошибки, которые возникают, когда операция производится с тем типом, с каким она производиться не должна: например, когда целое число принимается за число с плавающей запятой, или когда происходит сложения строки и целого:
Хотя во многих языках и строки, и числа могут использовать оператор +, это зачастую приводит к ошибкам типа, поскольку это выражение обычно не работает с разными типами данных.
Для случая не типобезопасной программы единого алгоритма действий нет. Какие-то языки выдают ошибку типа, которая останавливает компиляцию или выполнение, а в каких-то есть встроенные обработчики таких ошибок (что позволяет разработчикам порой ошибаться при работе с типами). Вне зависимости от этого, процесс проверки типов — это необходимость.
Теперь, когда мы знаем, что такое типы и как работает проверка соответствия типов, рассмотрим два основных вида проверки: статическую и динамическую.
Статическая проверка типов
Язык обладает статической типизацией, если тип переменной известен во время компиляции, а не выполнения. Типичными примерами таких языков являются Ada, C, C++, C#, JADE, Java, Fortran, Haskell, ML, Pascal, и Scala.
Большим преимуществом статической проверки типов является тот факт, что большую часть ошибок типов можно отловить на ранней стадии разработки. Статическая типизация обычно приводит к более быстрому исполнению скомпилированного кода, потому что компилятор знает точные типы используемых данных и создаёт оптимизированный машинный код. Статическая проверка типов оценивает лишь информацию, доступную во время компиляции, а также может подтвердить, что проверенные условия соблюдаются для всех возможных вариантов исполнения программы, что избавляет от необходимости проверки перед каждым запуском программы. Без статической проверки типов даже 100%-ное покрытие тестами не всегда поможет выявить некоторые ошибки типизации.
Динамическая проверка типов
Динамическая проверка типов — это процесс подтверждения типобезопасности программы во время её выполнения. Типичными примерами динамически типизированных языков являются Groovy, JavaScript, Lisp, Lua, Objective-C, PHP, Prolog, Python, Ruby, Smalltalk и Tcl.
Большая часть типобезопасных языков в той или иной мере использует динамическую проверку типов, даже если основным инструментом является статическая. Так происходит из-за того, что многие свойства невозможно проверить статически. Предположим, что программа определяет два типа, A и B, где B — подтип A. Если программа пытается преобразовать тип A в тип B, т.е. произвести понижающее приведение, то эта операция будет одобрена лишь в том случае, когда значение на самом деле имеет тип B. Поэтому для подтверждения безопасности операции нужна динамическая проверка типов.
В отличие от статической проверки типов, динамическая может привести к прекращению выполнения программы из-за ошибок типизации. В некоторых языках этого может избежать (например, благодаря обработке ошибок или слабой типобезопасности). Для избежания подобных ситуации рекомендуется использовать юнит-тесты.
Код, прошедший динамическую проверку типов, в общем случае менее оптимизирован; кроме того, существует возможность ошибок выполнения и, как следствие, необходимость проверки перед каждым запуском. Тем не менее, динамическая типизация открывает дорогу другим, мощным техникам программирования, например, метапрограммированию.
Типичные заблуждения
Миф 1: статическая / динамическая типизация == сильная / слабая типизация
Обычным заблуждение является мнение, что все статически типизированные языки являются сильно типизированными, а динамически типизированные — слабо типизированными. Это неверно, и вот почему.
Сильно типизированный язык — это такой язык, в котором переменные привязаны к конкретным типам данных, и который выдаст ошибку типизации в случае несовпадения ожидаемого и фактического типов — когда бы не проводилась проверка. Проще всего представить сильно типизированный язык как язык с высокой типобезопасностью. Например, в уже использованном выше куске кода сильно типизированный язык выдаст явную ошибку типизации, которая прервёт выполнение программы:
Мы часто ассоциируем статически типизированные языки, такие как Java и C#, с сильно типизированным (они такими и являются), поскольку тип данных задаётся явно при инициализации переменной — как в этом примере на Java:
Тем не менее, Ruby, Python и JavaScript (все они обладaют динамической типизацией) также являются сильно типизированными, хотя разработчику и не нужно указывать тип переменной при объявлении. Рассмотрим такой же пример, но написанный на Ruby:
Оба языка являются сильно типизированными, но используют разные методы проверки типов. Такие языки, как Ruby, Python и JavaScript не требуют явного определения типов из-за вывода типов — способности программно выводить нужный тип переменной в зависимости от её значения. Вывод типов — это отдельное свойство языка, и не относится к системам типов.
Слабо типизированный язык — это язык, в котором переменные не привязаны к конкретному типу данных; у них всё ещё есть тип, но ограничения типобезопасности гораздо слабее. Рассмотрим следующий пример кода на PHP:
Поскольку PHP обладает слабой типизацией, ошибки в этом коде нет. Аналогично предыдущему предположению, не все слабо типизированные языки являются динамически типизированными: PHP — это динамически типизированный язык, но вот C — тоже язык со слабой типизацией — воистину статически типизирован.
Хотя статическая / динамическая и сильная / слабая системы типов и являются разными, они обе связаны с типобезопасностью. Проще всего это выразить так: первая система говорит о том, когда проверяется типобезопасность, а вторая — как.
Миф 2: статическая / динамическая типизация == компилируемые / интерпретируемые языки
Будет верным сказать, что большинство статически типизированных языков обычно компилируются, а динамически типизированных — интерпретируются, но обобщить это утверждение нельзя, и тому есть простой пример.
Когда мы говорим о типизации языка, мы говорим о языке как о целом. Например, неважно, какую версию Java вы используете — она всегда будет статически типизированной. Это отличается от того случая, когда язык является компилируемым или интерпретируемым, поскольку в этом случае мы говорим о конкретной реализации языка. В теории, любой язык может быть как компилируемым, так и интерпретируемым. Самая популярная реализация языка Java использует компиляцию в байткод, который интерпретирует JVM — но есть и иные реализации этого языка, которые компилируются напрямую в машинный код или интерпретируются как есть.
Если это всё ещё непонятно, советую прочесть одну из предыдущих статей этого цикла.
Заключение
Я знаю, что в этой статье было много информации — но я верю, что вы справились. Я бы хотел вынести информацию про сильную / слабую типизацию в отдельную статью, но это не такая важная тема; к тому же, нужно было показать, что этот вид типизации не имеет отношения к проверке типов.
Нет однозначного ответа на вопрос «какая типизация лучше?» — у каждой есть свои преимущества и недостатки. Некоторые языки — такие как Perl и C# — даже позволяют вам самостоятельно выбирать между статической и динамической системами проверки типов. Понимание этих систем позволит вам лучше понять природу возникающих ошибок, а также упростит борьбу с ними.
Ликбез по типизации в языках программирования
В данной статье содержится весь необходимый багаж информации, который нужно знать о типизации, для того чтобы динамическая типизация не показалась вам сущим злом.
В развернутой вариации этой статьи расположено детальное отображение всех форм типизации, дополненное образцами кода, а также ссылками на известные всеми языки программирования и наглядными картинками
Советую изначально ознакомиться с сокращенным вариантом статьи, а после при желании приступить к развёрнутой версии.
Сокращенная вариация
Обычно языки программирования по типизации делят на две крупные стороны: типизированные и нетипизированные (бестиповые). К первой стороне можно отнести C, Python, Scala, PHP и Lua, а ко второй язык ассемблера, Forth и Brainfuck.
Поскольку «бестиповая типизация» в сущности – чрезмерно проста, то в дальнейшем она не разделяется на другие типы. Вместо этого типизированные языки представляют собой ещё несколько видов:
Примеры:
Статическая: C, Java, C#;
Динамическая: Python, JavaScript, Ruby.
Примеры:
Сильная: Java, Python, Haskell, Lisp;
Слабая: C, JavaScript, Visual Basic, PHP.
Явная типизация – языки данной типизации разнятся тем, что тип новых переменных / функций / их доводов необходимо задавать явно.
Неявная типизация – языки этой типизации переносят эту задачу на компилятор / интерпретатор.
Примеры:
Неявная: PHP, Lua, JavaScript
По крайней мере, не может быть языков со статической и динамической типизаций одновременно. Однако опережая события, сообщу, что в этом моменте я вру, на самом деле они есть, но об этом чуть позже.
Развернутая вариация
В том случае если информации в сокращенной вариации Вам оказалось мало, то это хорошо. Так как для этого я и написал развёрнутую версию. Суть в том, что в сокращенную вариацию нереально было вместить весь полезный и занимательный материал, развернутая, скорее всего, получится чересчур длинная, не каждый сможет её осилить не напрягаясь.
Бестиповая типизация
В бестиповых языках программирования – все сущности являются обычными очередностями бит, разной длины.
Такая типизация свойственна низкоуровневым (язык ассемблера, Forth) и эзотерическим (Brainfuck, HQ9, Piet) языкам. Но и у неё наравне с недочётами, присутствует перечень достоинств.
Достоинства
Недостатки
Сильная бестиповая типизация?
Да, такое наблюдается. К примеру, в языке ассемблера (для архитектуры х86/х86-64, других не знаю) не следует ассемблировать программу, в случае если вы попробуете загрузить в регистр cx (16 бит) данные из регистра rax (64 бита).
mov cx, eax ; ошибка времени ассемблирования.
То есть выходит, что в ассемблере все-таки есть типизация? Я думаю, что количество подобных проверок неудовлетворительно. Но Ваше мнение зависит, исключительно, только от Вас.
Статическая и динамическая типизации
Важно, что статическую (static) типизацию отличает от динамической (dynamic) именно то, что все проверки видов происходят на этапе сбора данных, а не на этапе осуществления.
Некоторые люди считают, что статическая типизация излишне ограничена (на самом деле так и есть, но от этого давно избавились при помощи неких методик). Некие же думают, что динамически типизированные языки — это рискованные действия, но какие особенности их отличают? Неужели оба вида имеют шансы на существование? Если нет, то почему много как статически, так и динамически типизированных языков?
Давайте разберемся.
Преимущества статической типизации
Проверки типов осуществляются исключительно один раз — на этапе сбора данных. А это означает, что нам не требуется постоянно определять, не пытаемся ли мы поделить число на строку (и либо выдать ошибку, либо осуществить преобразование).
Скорость проведения. Из предыдущего пункта ясно, что статически типизированные языки чаще всего быстрее динамически типизированных.
При неких дополнительных условиях, предоставляется возможность выявлять потенциальные ошибки уже на этапе компиляции.
Ускорение разработки при поддержке IDE (отсеивание вариантов, заведомо не подходящих по типу).
Преимущества динамической типизации
Обобщенное программирование
Главный аргумент за динамическую типизацию – комфортность изложения обобщенных алгоритмов. Предлагаю представить задачу – нам потребуется функция поиска по некоторым спискам – по массиву целых чисел, по массиву вещественных и массиву символов.
Каким же образом мы решим такую задачу? С помощью 3-ех различных языков: один с динамической типизацией и два других со статической.
Алгоритм поиска будет один из элементарных – перебор. Функция получает искомый элемент, сам массив (или список) и впоследствии будет возвращать индекс элемента, или, если элемент не найден – (-1).
Динамическое решение (Python):
Как вы можете видеть, все элементарно и никаких проблем с тем, что список может содержать как числа, списки, либо другие массивы нет. Отлично. А значит, следуем дальше и решим эту же задачу теперь на Си!
Статическое решение (Си):
Допустим, любая функция индивидуально сходна версии из Python, но отчего же их три? Неужто статическое программирование проиграло?
Нельзя дать однозначный ответ. Исходя из того, что есть множество технологий программирования, одну из них мы сейчас обсудим. Называется она обобщенное программирование, а язык C++ ее неплохо сохраняет. Рассмотрим новую вариацию:
Статическое решение (обобщенное программирование, C++):
Хорошо! Такое решение выглядит не намного сложнее, чем вариант на Python, а писать пришлось гораздо больше. Дополнительно мы получаем реализацию для всех массивов, а не только для 3-ех, которые необходимы для решения задачи!
Данный вариант именно тот, который нужен, помимо того, что мы получаем плюсы статической типизации, дополнительно у нас есть плюсы динамической.
Радует, что такое можно реализовать, но всегда есть возможность сделать ещё лучше. Во-первых, обобщенное программирование можно сделать гораздо удобнее и привлекательней как в языке Haskell. Во-вторых, кроме обобщенного программирования можно использовать полиморфизм (результат будет хуже), перегрузку функций (аналогично) или макросы.
Статика в динамике
Кроме того следует отметить, что большинство статических языков предоставляют возможность применение динамической типизации, к примеру:
C# поддерживает псевдо-тип dynamic.
Haskell — динамическая типизация обеспечивается модулем Data.Dynamic.
Delphi — посредством специального типа Variant.
Кроме того, некие динамически типизированные языки дают возможность использовать преимущества статической типизации:
Common Lisp — декларации типов.
Perl — с версии 5.6, довольно ограниченно.
Итак, идем дальше?
Сильная и слабая типизации
Языки с сильной типизацией не дают сочетать сущности разных типов в выражениях и осуществлять какие-либо автоматические преобразования. Их называют «языки со строгой типизацией», с английского «strong typing».
Слабо типизированные языки, напротив максимально содействуют для того, чтобы программист сочетал различные виды в одном выражении, более того компилятор сам приведет все к единому виду. Их называют «языки с нестрогой типизацией», с английского «weak typing».
Зачастую слабую типизацию могут путать с динамической, что абсолютно неправильно. Динамически типизированный язык может быть и слабо и сильно типизирован.
Впрочем мало, кто обращает внимание на строгость типизации. Неоднократно утверждают о том, что если язык статически типизирован, то Вы можете уловить большое количество потенциальных ошибок при компиляции. Они определённо Вам врут!
Исходя из этого, язык должен иметь сильную типизацию. А если компилятор вместо сообщения об ошибке будет просто прибавлять строку к числу, или что еще хуже, вычтет из одного массива другой, какой нам толк с того, что все «проверки» типов будут на этапе компиляции? Слабая статическая типизация еще хуже, чем сильная динамическая! (Ну, это мое мнение).
Исходя из этого, можно сделать вывод, что у слабой типизации вообще нет плюсов? вероятно так и выглядит, но вопреки тому, что я ярый сторонник сильной типизации, не могу не согласиться, что у слабой тоже есть свои преимущества.
Хотите узнать какие? Тогда продолжим.
Достоинства сильной типизации
Преимущества слабой типизации
Теперь, мы разобрались, что и у слабой типизации тоже есть преимущества! А есть ли методы переместить плюсы слабой типизации в сильную?
Оказывается, есть и даже два.
Неявное приведение типов, в конкретных ситуациях и без потерь данных.
Ух… Довольно длинный пункт. Предлагаю, дальше сокращать его до «ограниченное неявное преобразование». Так что же значит определённая ситуация и потери данных?
Определённая ситуация – это трансформация или операция, в которой сущность сразу понятна. К примеру, сложение двух чисел – определённая ситуация. А изменение числа в массив — нет (может, создастся массив из одного элемента, а возможно число трансформируется в строку, а после в массив символов).
Потеря данных это еще элементарней. Если мы изменим вещественное число 3.5 в целое, мы можем потерять часть данных (по сути, такая операция абсолютно неопределённая – как будет производиться округление? В большую сторону? В меньшую? Отбрасывать дробную часть?).
Трансформация в неопределённых ситуациях и трансформация с потерей данных – это крайне плохо. Ничего хуже этого в программировании нет.
Если вы мне не можете поверить в это то, изучите язык PL/I или просто поищите его спецификацию. В нем есть правила преобразования между ВСЕМИ типами данных!
Предлагаю вспомнить про ограниченное неявное изменение. Есть ли такие языки? Да, к примеру, в Pascal. Вы сможете изменить целое число в вещественное, но не противоположно. Кроме этого подобные механизмы есть в C#, Groovy и Common Lisp.
Я говорил, что есть еще метод получить пару плюсов слабой типизации в сильном языке. Он называется полиморфизм конструкторов.
Я покажу его на примере прекрасного языка Haskell.
Полиморфные конструкторы образовались в итоге наблюдения, что чаще всего безопасные неявные изменения требуются в момент использования числовых литералов.
К примеру, в выражении pi + 1, не хочется писать pi + 1.0 или pi + float(1). Хочется написать просто pi + 1!
И это разработано в Haskell, по причине того, что у литерала 1 нет точного вида. Это ни единое, ни материальное, ни всестороннее. Это же просто число!
Безусловно, такой приём поможет только в момент использования смешанных выражений с числовыми литералами, а это лишь начало.
Исходя из этого, можно сделать вывод о том, что наилучшим исходом будет соблюдение баланса, находясь на грани, между сильной и слабой типизацией. Но на данный момент совершенный баланс не соблюдает ни один язык, поэтому я склоняюсь к сильно типизированным языкам (таким как Haskell, Java, C#, Python), а не к слабо типизированным (таким как C, JavaScript, Lua, PHP).
Ладно, пойдем дальше?
Явная и неявная типизации
Язык с явной типизацией планирует, что программист будет отмечать типы всех переменных и функций, которые заявляет. С английского он означает «explicit typing».
Язык с неявной типизацией действует, наоборот, предлагая Вам не задумываться о типах и перевести подобную функцию на компилятор или интерпретатор. С английского он означает «implicit typing».
Изначально, кажется, что неявная типизация равна динамической, а явная – статической, но в дальнейшем мы поймём, что это неверно.
Хотелось бы знать есть ли плюсы у того и другого вида, а есть ли их комбинации и языки с поддержкой тех и других методов?
Преимущества явной типизации
Существование у той или иной функции сигнатуры (к примеру, int add(int, int)) даёт возможность без проблем выяснить, что осуществляет функция.
Программист в момент делает записи о том, какой тип значения содержится в определённой переменной, для того чтобы не запоминать это.
Преимущества неявной типизации
Уменьшение записи – def add (x, y) определённо короче, чем int add( int x, int y).
Стойкость к переменам. К примеру, если в функции временная переменная была одинакового типа, что и входной аргумент, то в явно типизированном языке при преобразовании типа входного аргумента требуется поменять еще и тип временной переменной.
Отчётливо видно, что оба подхода обладают как плюсами, так и минусами, а теперь предлагаю найти способы комбинирования этих двух подходов!
Явная типизация по выбору
Существуют языки, с неявной типизацией по умолчанию, а также с функцией указания типа значений, когда будет необходимо. Настоящий тип выражения транслятор выведет автоматически. Haskell является таким языком. Для того чтобы было более понятно приведу такой пример:
Как мы можем заметить, это крайне коротко и красиво выглядит. Вся функция занимает всего 18 символов на одной строчке, в том числе и пробелы!
Но автоматический вывод типов достаточно сложная вещь, и даже в таком крутом языке как Haskell, он периодически не справляется. (для наглядности можно показать ограничение мономорфизма)
Есть ли языки с явной типизацией по умолчанию и неявной по необходимости? Конечно.
Неявная типизация по-выбору
В новом нормативе языка C++, названном C++11 (ранее назывался C++0x), было введено ключевое слово auto, с помощью которого есть возможность принудить компилятор вывести тип, исходя из контекста:
Нормально. Однако запись сжалась минимально. Предлагаю рассмотреть пример с итераторами (если не понимаете, не беда, главное обратите внимание, как сократилась запись, благодаря автоматическому выводу):
Ого, вот это сокращение! Хорошо, но есть ли возможность создать что-то подобное в Haskell, где тип возвращаемого значения будет зависеть от типов аргументов?
И в очередной раз я отвечу, да. При помощи ключевого слова decltype в объединении с auto:
Может возникнуть ощущение, что эта форма записи не достаточно хороша, но в комбинации с обобщенным программированием (templates / generics) неявная типизация или автоматический вывод типов творят невообразимое.
Некоторые языки программирования по данной классификации
Я предоставлю вам некоторый перечень популярных языков и распишу их классификацию по каждой группе «типизации».
Примечания к таблице:
C# – сохраняет динамическую типизацию, с помощью особого псевдо-типа dynamic с версии 4.0. А также оказывает содействие неявной типизации посредством dynamic и var.
С++ – после стандарта C++11 обрёл опору неявной типизации посредством ключевых слов auto и decltype. Сохраняет динамическую типизацию, в момент использования библиотеки Boost (boost::any, boost::variant). Содержит в себе черты как сильной, так и слабой типизации.
Common Lisp – стандарт предполагает декларации типов, благодаря которым некие реализации используются также для статической проверки типов.
D – также осуществляет поддержание неявной типизации.
Delphi – осуществляет поддержку динамической типизации, с помощью особого типа Variant.
Есть вероятность, что я где-то мог ошибиться, в особенности с CL, PHP и Obj-C, если по какому-либо языку у Вас есть другое мнение – пишите в комментариях.
Заключение
Совсем скоро будет светать и мне кажется, что про типизацию я больше ничего не скажу. Ой, как? Эта же тема бездонная? Много чего недосказано? Предлагаю всю полезную информацию по этой теме высказать в комментариях.