结论：python是一种动态的强类型语言。
人们常常把动静类型和强弱类型混淆，在这之前我也没分清，不需要定义函数或变量的类型说明这是一个动态语言，而强弱分类则是依据对于隐式类型转化的检查严格程度来评判的。
以JavaScript为例：
JS不需要实现确定函数或者变量的类型，它会自动确定变量所属的类型，这就是一种动态语言，然而JS变量之间的隐式类型转化非常复杂和过分，比如，Javascript 中123 + null 结果为 123，123 + {}结果为字符串“123[object Object]”。
另外，它的双等号“==”除了有基本的比较操作，还可能发生多重的隐式类型转换，例如true==['2'] 判断出的结果为 false，而true==['1'] 的结果是 true，还有[]==![] 和[undefined]==false 的结果都为 true…… 虽然JS后来有提供三等号同时检查值和数据类型，但数据类型的隐式转化还是存在的。布尔类型，整型，字符串等都可以互相转化，不够严格，这就是一种“弱检查类型”的语言，也是弱类型语言。
以Java为例：
java需要提前约定数据的类型，这样编译器在执行前就知道变量的类型和方法应该返回的类型，这就是一种静态语言，而java对于类型转化有非常严格的定义，基本都是通过各种方法调用来严格的转化类型，这就是一种“强检查类型”的语言。也是强类型语言。
以Python为例：
我们可以分析几种典型的用法。
比如，"test"*3 这种字符串“乘法”运算，虽然是两种类型的操作，但是并不涉及隐式类型转换转化。
比如，x=10; x="test" 先后给一个变量不同类型的赋值，表面上看 x 的类型变化了，用 type(x) 可以判断出不同，但是，Python 中的类型是跟值绑定的（右值绑定），并不是跟变量绑定的。
变量 x 准确地说只是变量名，是绑定到实际变量上的一个标签，它没有类型。type(x) 判断出的并不是 x 本身的类型，而是 x 指向的对象的类型，就像内置函数 id(x) 算出的也不是 x 本身的地址，而是实际的对象的地址。
比如，1 + True 这种数字与布尔类型的加法运算，也没有发生隐式类型转换。因为 Python 中的布尔类型其实是整型的子类，是同一种类型！（如果有疑问，可查阅 PEP-285）
再比如，整数/布尔值与浮点数相加，在 Python 中也不需要作显式类型转换。但是，它的实现过程其实是用了数字的__add__() 方法，Python 中一切皆对象，数字对象也有自己的方法。（其它语言可不一定）
也就是说，数字间的算术运算操作，其实是一个函数调用的过程，跟其它语言中的算术运算有着本质的区别。
另外，不同的数字类型虽然在计算机存储层面有很大差异，但在人类眼中，它们是同一种类型（宽泛地分），所以就算发生了隐式类型转换，在逻辑上也是可以接受的。
最后，还有一个例子，即 Python 在 if/while 之后的真值判断，我之前分析过它的实现原理 ，它会把其它类型的对象转化成布尔类型的值。
但是，它实际上也只是函数调用的结果（bool() 和 len()），是通过计算而得出的合理结果，并不属于隐式的强制类型转换，不在 untrapped errors 的范畴里。
所以，严格来说，前面 5 个例子中都没有发生类型转换。 浮点数和真值判断的例子，直观上看是发生了类型转换，但它们其实是 Python 的特性，是可控的、符合预期的、并没有对原有类型造成破坏。
退一步讲，若放宽“隐式类型转换”的含义，认为后两个例子发生了隐式类型转换，但是，它们是通过严谨的函数调用过程实现的，也不会出现 forbidden errors，所以还是属于强检查类型。
语言类型分类图
以下文章有详细说明：
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