Chequeo de tipos en la programación estática y dinámica.

1. Chequeo de tipos
 Miguel Ángel Alarcos Torrecillas
 Ingeniero Técnico en Informática
 miguel.alarcos@gmail.com
Chequeo de tipos en
la programación estática y dinámica.

2. Tipos de los parámetros en una
función
 Dada la función f que llama a g:
debe cumplirse que el tipo de los parámetros
en la llamada coincide con el tipo de los
parámetros esperados a la entrada de g.
 Argumento: el chequeo de tipos alerta de
errores, eso es bueno.

3. Tipos de los parámetros en una
función
 Respuesta: Si la unit-test de f se cumple, se
cumple la coincidencia de tipos, ya que está
subsumida. Pero dado que no somos
perfectos haciendo unit-tests, es bueno
como ayuda auxiliar.
 Más formalmente: si para que B se cumpla
debe cumplirse A, eso no significa que
verificando que se cumple A nos acercamos
a que se cumpla B, ya que hay casos en los
que se cumple A y no B.

4. Un ejemplo
def g(float a, float b): # se suele decir que g acepta un flotante como primer parámetro.
# Lo correcto es decir qué objetos son los que acepta: por ejemplo, la velocidad
# de los cuerpos con masa mayor a 1 tonelada.
return a - b
def f():
a, b = 8, 4
return g(b, a) # queremos hacer g(a,b), pero nos equivocamos en el orden de los parámetros
 Coinciden tipos, pero hemos invertido el
orden de los parámetros, lo que producirá un
error que se descubrirá pasado bastante
tiempo de ejecución y sin posible pista de
dónde viene el error.

5. Un experimento psico-
informático
 Detectar el error de tipos sí, corregir el error
de tipos no.
 Experimento psico-informático: funciones
con llamadas a otras funciones en las que
hay errores de tipo en las llamadas.
¿Corrigen los tipos solamente o el correcto
funcionamiento de las funciones?

6. La inferencia no cubre el 100%
 Argumento: La inferencia no cubre el 100%
en un código dinámico sin dar algunas
pistas, mientras que en un código estático
tenemos toda la información de tipos, y
hemos dicho que eso es algo bueno.
Respuesta:
 podemos dar algunas pistas (Python function
annotations): def f(x: int) -> int:
 no estamos hablando del mismo código. En
el caso dinámico hay más expresividad

7. Pero, ¿qué información de tipos
tenemos realmente en el caso
estático?
 En el mundo ideal sabemos a priori todos
los tipos que vamos a utilizar, pero en el
mundo real el algoritmo va cambiando y con
ello la declaración de tipos. Es decir, la
información de declaración de tipos se
extrae del algoritmo a posteriori y no al
revés, luego no tiene sentido utilizarla para
verificar el algoritmo.
 Lo que si necesitamos es inferencia de tipos
(recorriendo todos las ramas) para saber que
el algoritmo es coherente a nivel de tipos.

8. Un paralelismo
 Si sobre una línea tenemos trazadas las
siguientes distancias: 2m, 5m, 9m.
 No tiene sentido verificar las marcas
atendiendo a la mitad de la medida de la
primera marca.
 Tiene sentido tener un metro certificado
externamente y utilizarlo para verificar las
medidas.