Одной из самых непоследовательных частей синтаксиса Python являются литералы кортежей.

По сути, чтобы создать кортеж, вы просто пишете значения, разделенные запятыми: 1, 2, 3. Пока что все понятно. А как насчет кортежа, содержащего только один элемент? Вы просто добавляете завершающую запятую к единственному значению: 1,. Это выглядит несколько некрасиво и может быть подвержено ошибкам, но логика понятна.

А как насчет пустого кортежа? Это просто запятая? Нет, это (). Значит ли это, что круглые скобки создают кортеж так же, как и запятые? Нет, это не так. (4) — это не кортеж, это просто 4.

Пример:

a = [
    (1, 2, 3),
    (1, 2),
    (1),
    (),
]

[type(x) for x in a]
# Результат: [tuple, tuple, int, tuple]

Чтобы все стало еще более запутанным, литералы кортежей часто требуют дополнительных круглых скобок. Если вы хотите, чтобы кортеж был единственным аргументом функции, то f(1, 2, 3) не сработает по очевидной причине — вместо этого нужно написать f((1, 2, 3)).

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Ранее мы затронули типизацию в фикстурах (косвенно), поэтому сегодня поговорим про:

Protocol vs ABC: Утиная типизация на стероидах (Static Duck Typing)

В классическом ООП (Java, C#) и при использовании abc.ABC в Python мы привыкли к Nominal Subtyping (Именная подтипизация). Чтобы объект считался Bird, он должен явно наследоваться от Bird.
Это создает жесткую связность (coupling): ваша реализация должна знать об интерфейсе и импортировать его.

С приходом typing.Protocol (Python 3.8+) мы получили Structural Subtyping (Структурная подтипизация).

В чем суть?
Если класс имеет метод quack(), то это Утка. Неважно, от чего он наследуется. Это и есть та самая «утиная типизация», но теперь поддерживаемая статическим анализатором (mypy, pyright, IDE).

Сравним код:

❌ Старый путь (ABC):

from abc import ABC, abstractmethod

# 1. Жестко определяем интерфейс
class SenderABC(ABC):
    @abstractmethod
    def send(self, msg: str) -> None: pass

# 2. Обязаны наследоваться!
class EmailService(SenderABC):
    def send(self, msg: str) -> None:
        print(f"Email: {msg}")

def alert(sender: SenderABC):
    sender.send("Alert!")

✅ Новый путь (Protocol):

from typing import Protocol

# 1. Описываем, "что мы ждем от объекта"
class SenderProto(Protocol):
    def send(self, msg: str) -> None: ...

# 2. Реализация НИЧЕГО не знает про Protocol
# Никаких импортов и наследования!
class SmsService:
    def send(self, msg: str) -> None:
        print(f"SMS: {msg}")

# Mypy счастлив: SmsService имеет нужную структуру (метод send)
def alert(sender: SenderProto):
    sender.send("Alert!")

alert(SmsService()) 

Киллер-фича: Retroactive Abstraction (Ретроактивная абстракция)
Представьте, что вы используете стороннюю библиотеку (например, boto3 или клиент Redis). Вы не можете заставить их классы наследоваться от ваших ABC.
С помощью Protocol вы можете создать интерфейс для уже существующего чужого кода, не меняя его, и типизировать свои функции.

Нюансы для Middle+:

1. Runtime: По умолчанию isinstance(obj, MyProtocol) выбросит ошибку. Протоколы - это compile-time фича. Если нужна проверка в рантайме, декорируйте протокол @runtime_checkable.

2. Свойства: В протоколе можно описывать не только методы, но и поля через @property или просто аннотации типов.

Используйте Протоколы, чтобы развязать зависимости между модулями. Это основа принципа Dependency Inversion в Python.

#python #typing #mypy #architecture #clean_code

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Если у вас есть ресурсоемкая задача для процессора и вы хотите использовать все доступные ядра, то multiprocessing.Pool - это то, что вам нужно. Он создает несколько процессов и автоматически распределяет между ними задачи. Просто создайте пул с Pool(number_of_processes) и выполните p.map с списком входных данных.

import math
from multiprocessing import Pool

inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]

def f(x):
    return len(str(math.factorial(x)))

# Однопоточное выполнение
%timeit [f(x) for x in inputs]
# 1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)

# Параллельное выполнение с 4 процессами
p = Pool(4)
%timeit p.map(f, inputs)
# 451 ms ± 34 ms per loop (...)

Также можно не указывать параметр number_of_processes, по умолчанию он равен количеству ядер CPU в системе.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

10 полезных библиотек для Python-разработчика

Сегодня я подготовил для вас подборку из 10 полезных библиотек, которые могут сделать вашу разработку проще и эффективнее. Поехали! 🚀

1️⃣ Rich – красивый вывод в консоль. Если хотите раскрасить логи, добавить таблицы или анимации – эта библиотека вам пригодится.
📌 pip install rich

2️⃣ Typer – современный способ писать CLI-приложения. Работает на основе аннотаций типов и делает разработку CLI удобнее.
📌 pip install typer

3️⃣ Pendulum – альтернатива datetime, но с удобным API и встроенной поддержкой часовых поясов.
📌 pip install pendulum

4️⃣ HTTPX – асинхронный клиент для работы с HTTP-запросами. Поддерживает async/await, в отличие от requests.
📌 pip install httpx

5️⃣ Pydantic – мощный инструмент для валидации данных и работы с моделями. Особенно полезен в FastAPI.
📌 pip install pydantic

6️⃣ Poetry – современный менеджер зависимостей. Упрощает работу с виртуальными окружениями и пакетами.
📌 pip install poetry

7️⃣ Loguru – удобная альтернатива стандартному logging. Позволяет логировать без лишнего кода.
📌 pip install loguru

8️⃣ FastAPI – один из самых быстрых Python-фреймворков для создания API. Использует аннотации типов и async/await.
📌 pip install fastapi

9️⃣ Tqdm – библиотека для удобных progress-bar'ов в терминале. Незаменима при обработке больших данных.
📌 pip install tqdm

🔟 Black – автоматический форматтер кода, который придерживается строгого стиля. Просто устанавливаешь – и больше не думаешь о стиле кода.
📌 pip install black

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

⚡️ Apache Camel в архитектуре решений бэкенда

📅 4 февраля | 20:00 мск | бесплатно

Хотите строить надёжные и гибкие интеграции между сервисами без лишней сложности?

На вебинаре разберём:

- Роль Apache Camel в современной backend-архитектуре
- Enterprise Integration Patterns и их практическое применение
- Типовые сценарии: синхронные и асинхронные интеграции
- Camel как связующее звено между микросервисами, брокерами сообщений и внешними системами
- Архитектурные преимущества и реальные ограничения использования Apache Camel

✅ После вебинара вы сможете:

- Определять, когда Apache Camel — правильный архитектурный выбор
- Проектировать интеграционные потоки на основе проверенных паттернов
- Строить устойчивые и слабо связанные backend-решения
- Принимать осознанные архитектурные решения в области интеграций

👉 Регистрируйтесь https://vk.cc/cTYHGZ

Занятие приурочено к старту курса "Software Architect", обучение на котором позволит освоить компетенции архитектора по моделированию и построению отказоустойчивых, масштабируемых и хорошо интегрируемых информационных систем. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🔥 Как ускорить Python-код в 10 раз?

Сегодня покажу вам мощный инструмент для оптимизации кода - Numba. Это библиотека, которая позволяет компилировать Python-функции в машинный код, используя JIT-компилятор.

🚀 Как это работает?

Numba использует LLVM для компиляции кода во время выполнения, превращая Python в код, близкий по скорости к C.

Пример

Допустим, у нас есть функция, вычисляющая сумму квадратов чисел:

import numpy as np
import time

def sum_of_squares(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i ** 2
    return result

n = 10**7
start = time.time()
sum_of_squares(n)
print("Обычный Python:", time.time() - start)

Теперь ускорим её с помощью Numba:

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def sum_of_squares_numba(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i ** 2
    return result

start = time.time()
sum_of_squares_numba(n)
print("С Numba:", time.time() - start)

📊 Результат:

✅ Код на чистом Python выполняется ~5-10 раз медленнее, чем с Numba.
✅ Numba особенно полезна для математических вычислений и обработки массивов.
✅ Простая аннотация @jit(nopython=True) уже даёт мощный прирост скорости!

Где применять?

✔ Численные расчёты
✔ Обработку данных
✔ Алгоритмы машинного обучения

Попробуйте Numba и напишите в комментариях, удалось ли вам ускорить свой код!

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

🚀 5 крутых Python-фишек, о которых знают не все

Python — мощный и удобный язык, но даже опытные разработчики иногда не знают всех его возможностей. Сегодня я покажу пять полезных трюков, которые могут упростить вашу работу.


1. Используем else в for и while
Многие не знают, что в Python циклы for и while могут иметь блок else. Он выполняется, если цикл не был прерван через break.

✅ Пример:

numbers = [1, 3, 5, 7]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        print("Есть чётное число!")
        break
else:
    print("Чётных чисел нет.")

🔹 Если в списке нет чётных чисел, сработает else.



2. "Распаковка" переменных
В Python можно присваивать сразу несколько значений одной строкой.

✅ Пример:

a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c)  # 1 2 3

Можно менять местами значения без временной переменной:

x, y = 5, 10
x, y = y, x
print(x, y)  # 10 5

3. Используем _ в больших числах
Чтобы числа легче читались, можно разделять разряды _.

✅ Пример:

big_number = 1_000_000_000
print(big_number)  # 1000000000

Это просто синтаксический сахар, Python игнорирует _ при вычислениях.



4. Получаем значение из словаря с запасным вариантом
Вместо if key in dict можно использовать .get(), чтобы избежать KeyError.

✅ Пример:

user_data = {"name": "Alice"}

age = user_data.get("age", 18)  # Если ключа "age" нет, вернётся 18
print(age)  # 18

5. "Распаковка" списка в аргументы функции
Оператор * позволяет передавать элементы списка в функцию как отдельные аргументы.

✅ Пример:

def greet(name, age):
    print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

user_info = ["Иван", 25]
greet(*user_info)  # Привет, Иван! Тебе 25 лет.

То же работает со словарями через **:

user_dict = {"name": "Ольга", "age": 30}
greet(**user_dict)

Эти фишки делают код лаконичнее и понятнее.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Как быстро очистить список в Python?

Сегодня я покажу вам несколько способов очистки списка в Python и расскажу, какой вариант лучше в зависимости от ситуации.

1️⃣ Присвоение пустого списка

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst = []

Этот способ создаёт новый пустой список, но старая ссылка остаётся в памяти, если на неё есть другие ссылки.

2️⃣ Использование .clear()

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst.clear()

Метод .clear() очищает список на месте, не создавая новый объект. Это предпочтительный способ, если список используется в нескольких местах.

3️⃣ Использование del

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
del lst[:]

Работает аналогично .clear(), но выглядит чуть менее очевидно.

4️⃣ Удаление списка полностью

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
del lst

Этот вариант полностью удаляет переменную lst. Если потом попробовать к ней обратиться, будет ошибка NameError.

🔹 Какой способ лучше?
• Если нужно просто очистить список, используйте .clear().
• Если хотите заменить его новым объектом - lst = [].
• del lst[:] – редкий вариант, но возможен.
• del lst подходит, если список больше не нужен в программе.

Какой вариант используете вы? Пишите в комментариях!

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Чтобы объект можно было использовать в качестве ключа словаря, он должен быть хешируемым. Хешируемые объекты поддерживают метод __hash__, который возвращает целое число. Для получения хеша значения используется встроенная функция hash.

Встроенные типы, которые являются неизменяемыми, по умолчанию хешируемы. Все пользовательские объекты тоже хешируемы, но есть нюанс. Если вы определяете метод __eq__ для своего типа, то вы также должны определить __hash__ таким образом, чтобы hash(a) == hash(b) для всех a и b, которые считаются равными. Нарушение этого правила может привести к некорректной работе словаря:

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x
        
    def __hash__(self):
        return random.randrange(10000)
    
    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x

d = {}
d[A(2)] = 2
d.get(A(2), 0)
# Вывод: 0

Обратите внимание: как только вы определяете __eq__ в классе, реализация __hash__ по умолчанию удаляется, так как она больше не подходит (по умолчанию все значения считаются неравными).

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Python поддерживает цепочные присваивания со следующим синтаксисом:

a = b = c = 42

Выглядит как цепочка присваиваний в C, но работает совершенно иначе. В C результат одного присваивания используется в следующем:

a = (b = (c = 42))

В Python всё не так. Операция присваивания не возвращает результат — это оператор, а не выражение. Вместо этого происходит несколько присваиваний слева направо:

  2           0 LOAD_CONST       1 (42)
              2 DUP_TOP
              4 STORE_FAST       0 (a)
              6 DUP_TOP
              8 STORE_FAST       1 (b)
             10 STORE_FAST       2 (c)

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора - с помощью встроенного модуля pdb.

🔍 Быстрая отладка с pdb

Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:

import pdb; pdb.set_trace()

Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Дальше можно:

- n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.

💡 Пример

def calc(a, b):
    import pdb; pdb.set_trace()
    result = a + b
    return result

calc(2, 3)

На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.

Зачем это нужно?

- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE - удобно в Docker, SSH или при работе с cron.

Попробуй - один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().


📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Сегодня покажу вам удобный способ следить за производительностью Python-кода прямо в терминале с помощью py-spy.

🔍 Что такое py-spy?

py-spy это sampling-профайлер для Python, который не требует модификации кода и может подключаться к уже работающим процессам. Он написан на Rust, работает очень быстро и почти не влияет на производительность.



🛠 Установка:

pip install py-spy

Или, если хочется поставить бинарник напрямую:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

🚀 Примеры использования:

1. Снять снимок с работающего процесса:

py-spy top --pid 12345

Альтернатива htop, но показывает, какие функции Python жрут CPU.

2. Записать flamegraph:

py-spy record -o profile.noscript --pid 12345

Откроется красивая SVG-шечка, где видно, куда утекает время выполнения.

3. Запустить скрипт с профилированием:

py-spy top -- python my_noscript.py

🧠 Зачем это нужно?

- Падает производительность? Посмотри, какие функции грузят процессор.
- Программа зависла? Снимок покажет, где именно.
- Хотите оптимизировать горячие участки? Flamegraph быстро выведет подозреваемых.


🔥 Совет от меня: py-spy умеет работать с контейнерами и виртуальными окружениями, просто указывайте --pid правильного процесса. Идеален для DevOps'а и продакшн-серверов.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Обработка исключений в асинхронных программах может быть непростой задачей.

В asyncio, если корутина выбрасывает исключение, оно передаётся в тот код, который ожидает соответствующий future. Если await вызывается в нескольких местах, то каждое из них получит это исключение (так как оно сохраняется внутри объекта исключения). Следующий код напечатает сообщение об ошибке пять раз:

import asyncio

async def error():
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError()

async def waiter(task):
    try:
        await task
    except ValueError:
        print('error')
    else:
        print('OK')

async def main():
    task = asyncio.get_event_loop().create_task(error())

    for _ in range(5):
        asyncio.get_event_loop().create_task(waiter(task))

    await asyncio.sleep(2)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Если исключение выброшено, но задача (task) ни разу не была ожидаема (awaited), исключение будет потеряно. В таком случае при уничтожении задачи вы получите предупреждение: “Task exception was never retrieved”.

Когда вы используете await asyncio.gather(tasks) и одна из задач выбрасывает исключение, оно передаётся наружу. Однако если несколько задач выбросят исключения, вы получите только первое, остальные будут проигнорированы:

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    raise ValueError(i)

async def main():
    try:
        await asyncio.gather(
            error(1),
            error(2),
            error(3),
        )
    except ValueError as e:
        print(e)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Вы можете использовать gather с параметром return_exceptions=True, чтобы получать исключения как обычные значения. Следующий код напечатает: [42, ValueError(2,), ValueError(3,)]

import asyncio

async def error(i):
    await asyncio.sleep(1)
    if i > 1:
        raise ValueError(i)
    return 42

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        error(1),
        error(2),
        error(3),
        return_exceptions=True,
    )

    print(results)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

В Python очень короткий список встроенных констант. Одна из них — Ellipsis, которую также можно записать как .... Эта константа не имеет особого значения для интерпретатора, но используется в местах, где такой синтаксис выглядит уместно.

Библиотека NumPy поддерживает Ellipsis в качестве аргумента __getitem__, например: x[...] возвращает все элементы массива x.

PEP 484 придаёт Ellipsis дополнительное значение: Callable[..., type] — это способ определить тип вызываемых объектов без указания типов аргументов.

Наконец, ... можно использовать, чтобы обозначить, что функция ещё не реализована. Это абсолютно валидный код на Python:

def x():
    ...

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Чтобы сохранить любую информацию в памяти или на устройстве хранения, её необходимо представить в виде байтов. Python, как правило, предоставляет уровень абстракции, при котором вы оперируете непосредственно данными, а не их байтовым представлением.

Тем не менее, когда вы, скажем, записываете строку в файл, вы работаете с физической структурой данных. Чтобы поместить символы в файл, их нужно преобразовать в байты — это называется кодированием. Когда вы получаете байты из файла, скорее всего, вы захотите превратить их в осмысленные символы — это называется декодированием.

Существует сотни методов кодирования. Самый популярный — вероятно, Unicode, но он сам по себе не может преобразовывать данные в байты. В смысле байтового представления Unicode вообще не является кодировкой. Unicode определяет соответствие между символами и их числовыми кодами. Например, 🐍 имеет код 128013.

Но чтобы записать числа в файл, нужна настоящая кодировка. Unicode обычно используется вместе с utf-8, которая (в большинстве случаев) является стандартной в Python. При чтении из файла Python автоматически декодирует utf-8. Вы можете выбрать любую другую кодировку с помощью параметра encoding= функции open, либо читать «сырые» байты, добавив b к режиму открытия файла.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Если вы создаёте новые объекты внутри метода __init__, возможно, будет лучше передавать их как аргументы и использовать фабричный метод. Это позволяет разделить бизнес-логику и технические детали создания объектов.

В этом примере __init__ принимает host и port для создания подключения к базе данных:

class Query:
    def __init__(self, host, port):
        self._connection = Connection(host, port)

Возможный рефакторинг:

class Query:
    def __init__(self, connection):
        self._connection = connection
        
    @classmethod
    def create(cls, host, port):
        return cls(Connection(host, port))

Такой подход имеет как минимум следующие преимущества:

• Упрощает внедрение зависимостей. В тестах можно использовать Query(FakeConnection()).
• Класс может иметь столько фабричных методов, сколько нужно; подключение может создаваться не только по host и port, но и путём клонирования другого подключения, чтения конфигурационного файла или объекта, использования значения по умолчанию и т.д.
• Такие фабричные методы можно сделать асинхронными; это невозможно для __init__.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Сегодня я покажу вам простой, но очень полезный приём, который часто выручает при работе с Python-скриптами — автоматическое логирование вызовов функций с помощью декоратора.

Иногда, особенно в отладке, хочется видеть, какие функции вызываются, с какими аргументами и что они возвращают. Не писать же в каждую вручную print()? Вот тут и приходит на помощь наш герой — универсальный логгер-декоратор:

import functools

def log_calls(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[CALL] {func.__name__} args={args} kwargs={kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[RETURN] {func.__name__} -> {result}")
        return result
    return wrapper

Пример использования:

@log_calls
def multiply(a, b):
    return a * b

multiply(3, 5)

📌 Вывод:

[CALL] multiply args=(3, 5) kwargs={}
[RETURN] multiply -> 15

Такой декоратор можно подключить временно на любую функцию — и сразу видеть, что происходит у вас в коде. Это особенно удобно при работе со сторонними библиотеками или когда вы разбираетесь в чужом проекте.

Кстати, с небольшими изменениями можно направить вывод не в print(), а в logging, или даже сохранять в файл — по вкусу.

Пользуетесь такими декораторами? Или у вас свой лайфхак?

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

Одна и та же строка может быть представлена по-разному в Unicode, и стандарт это учитывает. Он определяет два типа эквивалентности: последовательности могут быть канонически эквивалентными или совместимыми.

Канонически эквивалентные последовательности выглядят одинаково, но содержат разные кодовые точки. Например, символ ö может быть представлен как LATIN SMALL LETTER O WITH DIAERESIS (U+00F6) или как комбинация из o и диакритического знака: LATIN SMALL LETTER O (U+006F) + COMBINING DIAERESIS (U+0308).

Совместимые последовательности выглядят по-разному, но могут трактоваться одинаково с точки зрения смысла, например, ff и ff.

Для каждого из этих типов эквивалентности можно нормализовать строку в Unicode, сжимая или расширяя последовательности. В Python для этого используется модуль unicodedata:

import unicodedata

modes = [
    # Сжать канонически эквивалентные
    'NFC',
    # Расширить канонически эквивалентные
    'NFD',
    # Сжать совместимые
    'NFKC',
    # Расширить совместимые
    'NFKD',
]

s = 'ff + ö'

for mode in modes:
    norm = unicodedata.normalize(mode, s)
    print('\t'.join([
        mode,
        norm,
        str(len(norm.encode('utf8'))),
    ]))

Результат:

NFC     ff + ö   8
NFD     ff + ö   9
NFKC    ff + ö  7
NFKD    ff + ö  8

📲 Мы в MAX

👉@BookPython