Как устроена система типизации данных в Python?

Система типизации данных в Python устроена следующим образом: программистам не нужно вручную указывать тип данных для каждой переменной. timeweb.com Он определяется автоматически во время выполнения программы, и необходимое количество памяти выделяется динамически. timeweb.com

Python использует динамическую типизацию, при которой переменные могут изменять свой тип в процессе выполнения программы. timeweb.com Такой подход связан с концепцией «утиного» программирования (duck typing), при котором тип переменной определяется на основе её поведения, а не явного указания типа. timeweb.com

Под строгой типизацией в Python понимается невозможность выполнения неявных преобразований типов данных. timeweb.com Это означает, что если в программе происходит попытка смешивания данных разных типов, Python не позволяет выполнить операцию без явного преобразования типов, предотвращая неожиданные ошибки. timeweb.com

Для определения типов переменных в Python используются встроенные типы данных: timeweb.cloud

• Простые типы — числа (целые, вещественные, комплексные) и строки. timeweb.com Используются для базовых операций, таких как вычисления и работа с текстовой информацией. timeweb.com
• Коллекции — кортежи, списки и словари. timeweb.com Предназначены для хранения и управления множеством значений, предоставляя гибкие и эффективные структуры для обработки данных. timeweb.com
• Основные типы — работают с более сложными объектами, такими как файлы, итераторы и сокеты. timeweb.com Позволяют взаимодействовать с внешними ресурсами и обрабатывать потоки данных. timeweb.com

Начиная с версии 3.5, в Python реализована поддержка аннотаций типов данных. timeweb.com Они позволяют программистам явно указывать типы переменных и возвращаемых значений функций, что значительно упрощает чтение и понимание кода. timeweb.com