Типизация в языках программирования является общепризнанным способом
повышения надёжности ПО. Наличие типовых контрактов позволяет
компиляторам автоматически обнаруживать их нарушения и отвергать
соответствующие программы. Кроме того, сам тип предоставляет
дополнительную информацию, которая может быть использована для
повышения выразительности программ. С другой стороны, общеизвестно, что,
в силу фундаментальных результатов о неразрешимости, при статической
типизации репрессиям неизбежно подвергнется и ряд добропорядочных
программ. В связи с этим актуальной задачей является разработка
промежуточных систем статической и динамической типизации.


Один из наиболее популярных языков программирования, Python, снабжен
полностью динамической объектной системой типов. В программах на Python не только
типы переменных могут меняться "на ходу", но даже самы типы могут быть
модифицированы, поскольку они являются сущностями времени исполнения. Это
повышает выразительность языка и открывает широкие возможности для
метапрограммирования. С другой стороны, те же самые свойства затрудняют
разработку надёжных программ, посколько граница между ``хорошими'' и
``плохими'' программами, определяемая в терминах типизации, оказывается
размытой. Для преодоления этой трудности, во-первых, для языка Python
разработана специальная подсистема типовых ``подсказок'' (type hints),
которая позволяет разработчикам специфицировать подразумеваемые
контракты, а, во-вторых, существует несколько инструментов, которые
в той или иной мере решают задачу вывода типов, извлекая информацию о
таких контрактах непосредственно из кода программы. Подчеркнем, что данная
задача в общем виде для языка Python является алгоритмически неразрешимой.

В работе Владислава решается задача статического вывода типов в языке
Python. За основу применённого подхода были взяты общеизвестные и хорошо
себя зарекомендовавшие методы вывода типов, основанные на унификации и
так называемом ``row-полиморфизме''. Любопытно, что, несмотря на
кажущуюся очевидность выбора, ни один из известных инструментов не
применял такие методы в явном виде. Для достижения
результата было необходимо ознакомиться с соответствующими
теоретическими результатами и творчески применить их к другому языку,
в котором зачастую нарушаются инварианты, от которых зависят
важные теоретические свойства типовых систем. Кроме того, необходимо
было учитывать контекст выполнения данной работы для целей
создания IDE. В результате проделанной работы был разработан подход
к статическому выводу типов для языка Python, который учитывает
все основные свойства языка. Данный подход был использован для
создания промышленного инструмента и показал сравнимую эффективность
с аналогичными существующими средствами.

Владислав проявил себя ответственно и профессионально,
показал способность к критическому прочтению научной литературы.
Работа проходила в размеренном режиме, в соответствии
с согласованным графиком.

В свете вышесказанного я рекомендую данную работу к защите и
предлагаю оценку "отлично".