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Python|python到底是强类型语言，还是弱类型语言？

Python|python到底是强类型语言，还是弱类型语言？

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Python|python到底是强类型语言，还是弱类型语言？

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Python|python到底是强类型语言，还是弱类型语言？

1、动静类型与强弱类型
很多读者应该都熟悉动态类型与静态类型 ， 但是很多人也会把它们跟强弱类型混为一谈 ， 所以我们有必要先作一下概念上的澄清 。
这两组类型都是针对于编程语言而言的 ， 但关注的核心问题不同 。
对于“动静类型”概念 ， 它的核心问题是“什么时候知道一个变量是哪种类型”？
一般而言 ， 在编译期就确定变量类型的是静态类型语言 ， 在运行期才确定变量类型的则是动态类型语言 。
例如 ， 某些语言中定义函数“int func(int a){…” ， 在编译时就能确定知道它的参数和返回值是 int 类型 ， 所以是静态类型；而典型如 Python ， 定义函数时写“def func(a):…” ， 并不知道参数和返回值的类型 ， 只有到运行时调用函数 ， 才最终确定参数和返回值的类型 ， 所以是动态类型
对于“强弱类型”概念 ， 它的核心问题是“不同类型的变量是否允许隐式转化”？
一般而言 ， 编译器有很少（合理）隐式类型转化的是强类型语言 ， 有较多（过分）隐式类型转化的是弱类型语言 。
例如 ， Javascript 中的 \"1000\"+1会得到字符串“10001” ， 而 \"1000\"-1则会得到数字 999 ， 也就是说 ， 编译器根据使用场合 ， 对两种不同类型的对象分别做了隐式的类型转化 ， 但是相似的写法 ， 在强类型语言中则会报类型出错 。 （数字与字符串的转化属于过分的转化 ， 下文会再提到一些合理的转化 。 ）
按照以上的定义 ， 有人将常见的编程语言画了一张分类图：

按强弱类型维度划分 ， 可以归纳出：
强类型：Java、C#、Python、Ruby、Erlang（再加GO、Rust）……弱类型：C、C++、Javascript、Perl、PHP、VB……2、过去的强弱类型概念
动静类型的概念基本上被大家所认可 ， 然而 ， 强弱类型的概念在问答社区、技术论坛和学术讨论上却有很多的争议 。 此处就不作罗列了 。
为什么会有那么多争议呢？
最主要的原因之一是有人把它与动静类型混用了 。
最明显的一个例子就是 Guido van Rossum 在 2003 年参加的一个访谈 ， 它的话题恰好是关于强弱类型的（Strong versus Weak Typing）：

但是 ， 他们谈论的明显只是动静类型的区别 。
访谈中还引述了 Java 之父 James Gosling 的话 ， 从他的表述中也能看出 ， 他说的“强弱类型”其实也是动静类型的区分 。
另外还有一个经典的例子 ， C 语言之父 Dennis Ritchie 曾经说 C 语言是一种“强类型但是弱检查”的语言 。 如果对照成前文的定义 ， 那他其实指的是“静态类型弱类型” 。
为什么这些大佬们会有混淆呢？
其实原因也很简单 ， 那就是在当时还没有明确的动静类型与强弱类型的概念之分！或者说 ， 那时候的强弱类型指的就是动静类型 。
维基百科上给出了 1970 年代对强类型的定义 ， 基本可以还原成前文提到的静态类型：
In 1974 Liskov and Zilles defined a strongly-typed language as one in which \"whenever an object is passed from a calling function to a called function its type must be compatible with the type declared in the called function.\"[3
In 1977 Jackson wrote \"In a strongly typed language each data area will have a distinct type and each process will state its communication requirements in terms of these types.\"[4

前面几位编程语言之父应该就是持有类似的观念 。
不过 ， 大佬们也意识到了当时的“强弱类型”概念并不充分准确 ， 所以 Dennis Ritchie 才会说成“强类型但是弱检查” ， 而且在访谈中 ， Guido 也特别强调了 Python 不应该被称为弱类型 ， 而应该说是运行时类型（runtime typing） 。
但是在那个早期年代 ， 基本上强弱类型就等同于动静类型 ， 而这样的想法至今仍在影响着很多人 。
3、现在的强弱类型概念
早期对于编程语言的分类其实是混杂了动静与强弱两个维度 ， 但是 ， 它们并不是一一对应重合的关系 ， 并不足以表达编程语言间的区别 ， 因此就需要有更为明确/丰富的定义 。
有人提出了“type safety”、“memory safety”等区分维度 ， 也出现了静态检查类型和动态检查类型 ， 与强弱类型存在一定的交集 。
直到出现 2004 年的一篇集大成的学术论文《Type Systems》（出自微软研究院 ， 作者 Luca Cardelli） ， 专门研究编程语言的不同类型系统：

论文中对于强弱检查（也即强弱类型）有一个简短的归纳如下：
Strongly checked language: A language where no forbidden errors can occur at run time (depending on the definition of forbidden error).Weakly checked language: A language that is statically checked but provides no clear guarantee of absence of execution errors.其关键则是程序对于 untrapped errors 的检查强度 ， 在某些实际已出错的地方 ， 弱类型程序并不作捕获处理 ， 例如 C 语言的一些指针计算和转换 ， 而《C 程序员十诫》的前几个都是弱类型导致的问题 。

论文对于这些概念的定义还是比较抽象的 ， 由于未捕获的错误（untrapped errors）大多是由于隐式类型转换所致 ， 所以又演化出了第一节中的定义 ， 以隐式类型转换作为判断标准 。
如今将“对隐式类型转换的容忍度”作为强弱类型的分类标准 ， 已经是很多人的共识（虽然不够全面 ， 而且有一些不同的声音） 。
例如 ， 维基百科就把隐式类型转换作为弱类型的主要特点之一：
A weakly typed language has looser typing rules and may produce unpredictable results or may perform implicit type conversion at runtime.
例如 ， 以 Python 为例 ， 社区的主流看法认为它是强类型语言 ， 而判断的标准也是看隐式类型转换 。
例子有很多 ， 比如 Python 官方的 wiki ， 它专门回答了Why is Python a dynamic language and also a strongly typed language， 给出了 4 个答案 ， 为 Python 的“动态强类型”定性：

再比如 ， 在《流畅的Python》第11章的杂谈中 ， 也专门提到了强弱类型的分类 。 （它的用语是“很少隐式类型转换” ， 算是比较严谨的 ， 但是也错误地把 C++ 归为了强类型 。 ）
4、Python 是不是强类型语言？
关于“Python 是否属于强类型”话题 ， 在主流观点之外 ， 还存在着不少误解的看法 。
一方面的原因有些人混用了强弱类型与动静类型 ， 这有历史的原因 ， 前面已经分析了 。
另外还有一个同样重要的原因 ， 即有人把弱类型等同于“完全没有隐式类型转换”了 ， 这种想法并不对 。
事实上 ， 强弱类型的概念中包含着部分相对主义的含义 ， 强类型语言中也可能有隐式类型转换 。
比如 ， Rust 语言为了实现“内存安全”的设计哲学 ， 设计了很强大的类型系统 ， 但是它里面也有隐式类型转换（自动解引用） 。
问题在于：怎么样的隐式类型转换是在合理范围内的？以及 ， 某些表面的隐式类型转换 ， 是否真的是隐式类型转换？
回到 Python 的例子 ， 我们可以分析几种典型的用法 。
比如 ， \"test\"*3这种字符串“乘法”运算 ， 虽然是两种类型的操作 ， 但是并不涉及隐式类型转换转化 。
比如 ， x=10; x=\"test\"先后给一个变量不同类型的赋值 ， 表面上看 x 的类型变化了 ， 用 type(x) 可以判断出不同 ， 但是 ， Python 中的类型是跟值绑定的（右值绑定） ， 并不是跟变量绑定的 。
变量 x 准确地说只是变量名 ， 是绑定到实际变量上的一个标签 ， 它没有类型 。 type(x) 判断出的并不是 x 本身的类型 ， 而是 x 指向的对象的类型 ， 就像内置函数 id(x) 算出的也不是 x 本身的地址 ， 而是实际的对象的地址 。
比如 ， 1 + True这种数字与布尔类型的加法运算 ， 也没有发生隐式类型转换 。 因为 Python 中的布尔类型其实是整型的子类 ， 是同一种类型！（如果有疑问 ， 可查阅 PEP-285）
再比如 ， 整数/布尔值与浮点数相加 ， 在 Python 中也不需要作显式类型转换 。 但是 ， 它的实现过程其实是用了数字的__add__()方法 ， Python 中一切皆对象 ， 数字对象也有自己的方法 。 （其它语言可不一定）
也就是说 ， 数字间的算术运算操作 ， 其实是一个函数调用的过程 ， 跟其它语言中的算术运算有着本质的区别 。
另外 ， 不同的数字类型虽然在计算机存储层面有很大差异 ， 但在人类眼中 ， 它们是同一种类型（宽泛地分） ， 所以就算发生了隐式类型转换 ， 在逻辑上也是可以接受的 。
最后 ， 还有一个例子 ， 即 Python 在 if/while 之后的真值判断 ， 我之前分析过它的实现原理 ， 它会把其它类型的对象转化成类型的值 。
但是 ， 它实际上也只是函数调用的结果（__bool__() 和 __len__()） ， 是通过计算而得出的合理结果 ， 并不属于隐式的强制类型转换 ， 不在 untrapped errors 的范畴里 。
所以 ， 严格来说 ， 前面 5 个例子中都没有发生类型转换 。 浮点数和真值判断的例子 ， 直观上看是发生了类型转换 ， 但它们其实是 Python 的特性 ， 是可控的、符合预期的、并没有对原有类型造成破坏 。
退一步讲 ， 若放宽“隐式类型转换”的含义 ， 认为后两个例子发生了隐式类型转换 ， 但是 ， 它们是通过严谨的函数调用过程实现的 ， 也不会出现 forbidden errors ， 所以还是属于强检查类型 。
5、其它相关的问题
前文对概念的含义以及 Python 中的表现 ， 作了细致的分析 。 接下来 ， 为了逻辑与话题的完整性 ， 我们还需要回答几个小问题：
（1）能否以“隐式类型转换”作为强弱类型的分类依据？
明确的分类定义应该以《Type Systems》为准 ， 它有一套针对不同 error 的分类 ， 强弱类型其实是对于 forbidden errors 的处理分类 。 隐式类型转换是其明显的特征 ， 但并不是全部 ， 也不是唯一的判断依据 。
本文为了方便理解 ， 使用这个主要特征来划分强弱类型 ， 但是要强调 ， 强类型不是没有隐式类型转换 ， 而是可能有很少且合理的隐式类型转换 。
（2）假如有其它解释器令 Python 支持广泛的隐式类型转换 ， 那 Python 还是强类型语言么？
语言的标准规范就像是法律 ， 而解释器是执法者 。 如果有错误的执法解释 ， 那法律还是那个法律 ， 应该改掉错误的执法行为；如果是法律本身有问题（造成了解释歧义和矛盾 ， 或者该废弃） ， 那就应该修改法律 ， 保证它的确定性（要么是强类型 ， 要么是弱类型） 。
（3）为什么说 Javascript 是弱类型？
因为它的隐式类型转换非常多、非常复杂、非常过分！比如 ， Javascript 中123 + null结果为 123 ， 123 + {结果为字符串“123[object Object
” 。
另外 ， 它的双等号“==”除了有基本的比较操作 ， 还可能发生多重的隐式类型转换 ， 例如true==['2'
判断出的结果为 false ， 而true==['1'
的结果是 true ， 还有[
==![
和[undefined
==false的结果都为 true……
（4）C++ 是不是弱类型语言？
前文提到《流畅的Python》中将 C++ 归为强类型 ， 但实际上它应该被归为弱类型 。 C++ 的类型转换是个非常复杂的话题 ， @樱雨楼 小姐姐曾写过一个系列文章做了系统论述 ， 文章地址：如何攻克 C++ 中复杂的类型转换？、详解 C++ 的隐式类型转换与函数重载！、谁说 C++ 的强制类型转换很难懂？
6、小结
强弱类型概念在网上有比较多的争议 ， 不仅在 Python 是如此 ， 在 C/C++ 之类的语言更甚 。
其实在学术上 ， 这个概念早已有明确的定义 ， 而且事实上也被很多人所接纳 。
【Python|python到底是强类型语言，还是弱类型语言？】那些反对的声音大多是因为概念混用 ， 因为他们忽略了另一种对语言进行分类的维度；同时 ， 还有一部分值得注意的原因 ， 即不能认为强类型等于“完全无隐式类型转换”或“只要没有xxx隐式类型转换” 。


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