Strong Typing 이란?
Python은 object에 대해 Strong Typing을 채택하고 있다.
이는 Object가
mutable type이냐 immutable type이냐에 상관없이
type이 변경되지 않음을 의미한다.
주의할 건, Object가 대상인 점이다.
Strong Typing을 채택한 Python에서의 관련 특징은 다음과 같음:
- 자동 변환 제한:
- Python은 정수와 부동소수점(float) 간의 연산처럼 안전한 변환만 자동으로 수행.
- 하지만 정수와 문자열처럼 다른 종류의 타입 간의 변환은 자동으로 이루어지지 않음.
- 명시적 변환 필요:
- 다른 타입 간의 연산이나 변환이 필요할 때 Explicit Casting이 요구됨.
- 유효하지 않은 변환은 오류 발생:
- 잘못된 변환 시 TypeError 또는 ValueError가 발생.
Python에서 Object란
Python에서 Object는 memory에 할당된 일종의 데이터 덩어리(chunk)로 최소한 다음을 가지고 있어야 한다.
1. Value
2. Unique ID (CPython에선 memory address) : id(target_obj)
3. Type (type에 의해 같은 value라도 다르게 해석됨) : type(target_obj)
4. Reference Count (Garbage Collection을 위해 필요.) : sys.getrefcount(target_obj)
동시에, Python 을 dynamically typed language이기 때문에
variable의 경우 type과 함께 선언되지 않고도 사용가능하며,
중간에 다른 type의 object를 자유롭게 reference할 수 있다.
결론
요약하면,
- Strong Typed 라는 관점은 Object에 대한 것이고,
- Dynamic (Typing) Language라는 관점은 Variable에 대한 것이다.
같이보면 좋은 자료들
Magic lies here - Statically vs Dynamically Typed Languages
Type Checking
medium.com
2023.06.11 - [Programming] - [Python] Dynamic Language vs. Static Language
[Python] Dynamic Language vs. Static Language
Python은 대표적인 dynamic (typed) langauge 이다. (dynamic language는 대부분 interpreter language 임.) 좀 더 엄밀하게 애기하면,Dynamic Language란 특정 동작이나 사항들이 runtime(실행 시간)에 결정되는 특징을 가
dsaint31.tistory.com
https://dsaint31.me/mkdocs_site/python/oop/oop_0_01_Object/#object
BME228
Object (객체) 란 보거나 만질 수 있는 사물 (공간을 차지하고 있는 물질적인 사물) OOP에선 Concept(개념) 도 Object 임. Application(응용프로그램)에서, 명확한 한계와 의미를 가지고 있는 사물 이나 개념,
dsaint31.me
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