タグ付けされた質問 「dynamic-typing」

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静的/動的vs強/弱
私はこれらの用語がプログラミングのあちこちに散らばっているのを見て、私はそれらが何を意味するのか漠然とした考えを持っています。検索の結果、スタックオーバーフロー全体でそのようなことが要求されていることがわかりました。私の知る限り、言語での静的/動的型付けは、厳密/弱い型付けとは微妙に異なりますが、その違いが何であるかわかりません。ソースが異なれば、意味も異なるように見えるか、用語を同じ意味で使用しているように見えます。両方について話し、実際に違いを説明している場所はどこにもありません。誰かがこれを私と世界の残りのためにここに明確に綴ってくれればいいのですが。
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Pythonでnumpyタイプを識別する方法は？
オブジェクトがnumpy型であるかどうかを確実に判断するにはどうすればよいですか？ この質問はダックタイピングの哲学に反することを理解していますが、アイデアは、（scipyとnumpyを使用する）関数がnumpyタイプで呼び出されない限り、numpyタイプを返さないことを確認することです。 これは別の質問の解決策に現れますが、オブジェクトが派手なタイプであるかどうかを判断する一般的な問題は、元の質問から十分離れているため、それらを分離する必要があります。
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ジュリアで型宣言が必要
Juliaで（たとえば、モジュールまたはパッケージ内で）型を 宣言する必要 があることを明示的に要求する方法はありますか？例えばないPackageCompilerかは、Lint.jlこのようなチェックのための任意のサポートがありますか？より広義には、Julia標準ディストリビューション自体が、この要件の確認に役立つ静的コードアナライザーまたは同等の機能を提供していますか？ やる気を起こさせる例として、成長する本番用コードベースが常に型宣言されているコードのみを受け入れるようにしたいとします。仮に、型宣言を持つ大きなコードベースは保守しやすい傾向があるという仮説に基づいています。 その条件を強制したい場合、その標準配布のJuliaは型宣言を要求するメカニズムを提供するか、またはその目標を進めるのに役立ちますか？（例えば、リンター、コミットフック、または同等のものを介してチェックできる何か？）
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