使用强类型的编程语言是否更有利于编程和数据分析？

• 資深大佬 : ipwx

  你需要 type annotation + pycharm 这种 ide 。在写代码的时候得到的体验和强类型语言没啥区别。

• 資深大佬 : secondwtq

  可是 Python 本来（一般来说）就是强类型的啊 …

• 資深大佬 : xiri

  Python 本来就是强类型语言啊，反而 C 语言是弱类型的，，，，
  你是不是把动态、静态和强、弱类型搞混了

• 資深大佬 : iConnect

  动态类型、强类型 ，应该是不一样的概念

• 資深大佬 : zjsxwc

  python 本来就是强类型

• 主 資深大佬 : xpde

  更正一下，是动态类型，本人突发奇想，没仔细检查搞混了

• 資深大佬 : Jirajine

  typehint + pylance

• 資深大佬 : zjsxwc

  可能主找到是 nim 语言，静态强类型，又像 python

• 資深大佬 : jones2000

  感觉主你要的不是编程， 是需要一个强大的插件， 你只要调参就可以了。 什么数据格式，数据导入，模型选择等等全部插件自动识别搞定，自己输入参数就能出结果。

• 主 資深大佬 : xpde

  @jones2000 哈哈，没懒到那个程度，自己还是写过不少工具软件的。去年主要在写 java，始终有上面的想法罢了

• 資深大佬 : ipwx

  @xpde 所以用 type annotation + pycharm 不就行了嘛

• 主 資深大佬 : xpde

  @ipwx 针对没有使用 type annotation 的第三方库，只能针对自己写的那部分做类型申明，还是不太完美

• 資深大佬 : cmdOptionKana

  @xpde 假设真的有人做出了一个强制静态类型的 python (以下称为 staticPy)，那么，这个 staticPy 能使用普通 python 的第三方库吗？

  如果可以：那么普通 python 库如果就是你说的 “没有使用 type annotation 的第三方库”，那它怎样变成 staticPy ？

  如果不行：那么意味着全部第三方库都需要重写，岂不是比目前的 type annotation 更麻烦？

• 資深大佬 : no1xsyzy

  动态类型还仅仅指“变量的类型需要运行时才能确定”
  我记得数据分析这块有几个库甚至依赖于“类型的构成需要运行时才能确定”

• 資深大佬 : echowuhao

  f#

• 資深大佬 : LeeReamond

  主说的应该是静态类型。不过静态类型也有几种程度的静态类型，

  第一层比较浅的，是你指定关键位置的特定类型，满足两个最小目标，其一是 runtime 可以动态检查是否所有输入都满足该类型，其二是使用 IDE 可以看到提示。这个就是目前 python 使用的方案，虽然 runtime 检查没有杀手级产品，mypy 并不好用，不过仅满足项目需求的侵入式检查框架自己实现成本也不太大，而 IDE 补全在 pycharm 里已经有，虽然对 sublime 用户并不友好，但总体来说堪用。

  第二层完全静态，对于 python 是愚蠢且无意义的，动态是一项伟大的发明，这是动态语言后发但能逐渐蚕食静态类型语言的原因，因为它确实解决了静态的痛点。python 的设计哲学是高动态与强大的描述能力，对比 c++的哲学（ Zero-Overhead Abstraction ）可以明显感受到本质不同。别的不说，假如存在静态 python，它有良好的优化空间和高速的 JIT 解释器，但写代码时不是光标注`lst: list`就完事了，大多数时候你还要标注数组中储存对象的类型，比如`lst: list[int]`，从此以后你只能往 list 里面增加 int 类型，甚至无法添加 float 。你能接受吗？如果如此为什么我不使用其他语言？

• 資深大佬 : gnef

  @LeeReamond Python 某种意义上不就是全程 Object 的 Java 吗？