Какъв тип типизация има в Python: статична или динамична?

Динамичен, но с елементи на статична типизация благодарение на анотациите за типове.

При динамичното типизиране типът на променливата се определя по време на изпълнение на програмата въз основа на присвоената стойност.

# Динамично типизиране: x може да приема различни типове данни
x = 10  # int
x = "здравей" # str

От версия Python 3.5 са добавени анотации за типове (type hints), които позволяват да се посочи очакваният тип на променлива, аргумент на функция или върнато стойност. Това не прави Python статично типизиран език в класическия смисъл, но позволява използването на статични анализатори на код (например, mypy) за проверка на типовете преди изпълнение.

# Анотации за типове
def greet(name: str) -> str:
    return f"Здравей, {name}"

възраст: int = 30

Основните разлики между динамично и статично типизиране:

Характеристика	Динамично типизиране	Статично типизиране
Определяне на типове	По време на изпълнение	По време на компилация
Проверка за грешки	По време на изпълнение	По време на компилация
Гъвкавост	По-висока	По-ниска
Производителност	Може да бъде по-ниска (заради проверките по време на изпълнение)	Обикновено по-висока (типовете са известни предварително)

Въпреки анотациите, Python остава динамично типизиран език, тъй като проверката на типовете по време на изпълнение все още се извършва, и може да се присвои на променлива стойност от друг тип, дори и да е имало синтактична анотация. Анотациите служат за подобряване на четливостта на кода, улесняване на отстраняването на грешки и използването на инструменти за статичен анализ.