python 弱类型的优缺点及高效应用技巧

最近在重構一個老專案時，突然被同事問：「Python變數不用宣告型別，你怎麼確定函數傳進來的參數是對的？」這問題讓我愣了幾秒——Python的弱類型設計，像把雙面刃啊。

用C++轉Python那年，最驚豔的就是甩掉型別束縛的暢快感。寫個數據處理函數，管他傳進來的是列表還是生成器，能迭代就行；API回傳JSON直接當字典操作，省去定義結構體的時間。這種自由讓原型開發速度快得驚人，去年做機器學習特徵工程時，臨時替換數值矩陣為稀疏矩陣，只改了三行程式碼。

但自由總有代價。記得有次凌晨收到報警，服務無故崩潰。追查發現某個函數預期收到數字，前端卻傳來字串\42\。更棘手的是，這種錯誤在測試階段完全沒暴露——當字串內容剛好是數字時，隱式轉換會默默運作，直到遇到非數字字串才爆炸。那次教訓讓我明白：弱類型像走鋼索，優雅卻危險。

五年踩坑經驗提煉出這些生存法則：用type hint當安全繩，寫函數時養成習慣標註參數型別，PyCharm會即時標記類型不符的調用；關鍵路徑用isinstance做防禦檢查，特別是IO邊界處；對性能敏感的模塊，用Cython強制類型聲明，速度能提升15倍。至於動態特性，留給腳本就好。

最妙的是善用鴨子類型。去年寫過一個檔案解析器，同時支援本地文件和雲端串流。只要實作相同接口，使用者根本無需知道背後是File物件還是自定義的Streamer。這種抽象能力，正是弱類型賜予的魔法。

弱類型不是放任的代名詞。就像書法家看似隨意的揮毫，實則建立在嚴謹的訓練之上。當你理解何時該收緊類型約束，何時該釋放動態特性，Python才會展現真正的威力。