Могу поделиться с вами большой радостью!) Выпустил первое видео на YouTube. Сделать всё в первый раз - целое приключение, но всё получилось.
Поддержите подпиской.
https://www.youtube.com/watch?v=s9weaYfkkv4

Самые "любимые" грабли. Сделал фичу, гоняешь локально - всё супер. Позже приходит тестировщик — “там твоё говно пятисотит, вернул в бэклог”. Ну класс, приехали 🫡

Проблема всегда одна - в БД у разработчиков обычно весьма ограниченное сочетание данных. Часто вообще заводится один объект под конкретную фичу. А на тестовых/продовых стендах ситуация совсем другая, там всякого добра навалом. И каждый раз там находится что-нибудь, до чего бы я даже не догадался Чем меньше знаешь проект - тем чаще попадаешься на такие сюрпризы.

В итоге закрыл для себя эту проблему полным дампом БД с тестового стенда, который содержит все возможные извращения, которые только можно придумать. Ну и соответственно локальная проверка кода стала в разы объективнее.

P.S А как вы решаете эту проблему?

Недавно читал статью про оптимизацию PostgreSQL. Там была фраза "Пишите запросы вручную, ORM переоценён". Причём статейка подаётся как от "разработчика к разработчикам", но как такой "совет" может дать человек в здравом уме - не понимаю. Тут мол вам и n+1, и кривые джойны, и магия "под капотом". Ну чтож, разберёмся чуть подробнее.

Проблема с N+1 - явно надуманная и решается на любой ORM без танцев с бубном. Джойнится всё в большинстве случаев самым оптимальным образом. Если вдруг нет - обычно всё решается небольшими изменениями в коде и достаточно предсказуемо. Вот про магию под капотом так вообще хохма. Давайте вспомним зачем нужна ORM? Для работы с данными, как с объектами. Это абстракция над SQL. Чтобы думать про то, что сделать, а не "как". Это буквально придумали для того, чтобы снизить сложность.

В тот момент, когда человек по любому чиху бежит писать запросы на чистом SQL мы буквально гвоздями себя приколачиваем к текущей схеме данных. Редачить даже десяток сырых запросов после каждого изменения схемы - вот это настоящий ад. Даже если всё покрыто тестами (а оно не всегда покрыто). В добавок сырые запросы дико проиграют по читаемости. Попробуй еще сообрази, что там происходит и что мы получим. А что получаем в замен? Возможно ощущение, что "мы молодцы, умеем в sql", ну и собственно всё.

Так что перед тем, как писать сырой SQL нужно явно убедиться, что задача реально недостижима при помощи ORM. Иначе - это неоправданное переусложнение.

В Python 3.14 появились t-строки. Да, мало нам было f-строк. Теперь еще и строки-шаблоны. Для того, чтобы понять зачем они вообще появились стоит вспомнить основной недостаток наших любимых f-строк. По сути всё исходит из невозможности перехватить и дополнительно обработать переданное значение. Всё потому что сразу собирается итоговая строка. А вот t-строка возвращает нам сырой шаблон и мы сами решаем, как его рендерить.

Вот небольшой пример того, как литерал t преобразует строку в объект Template, тем самым давая нам доступ к объекту шаблона:

from string.templatelib import Template

name = "World"
template = t"Hello {name}"
isinstance(template, Template) # 👉 True
print(template.values)  # 👉 ("World",)

Рендеринг t-строк выглядит страшновато:

from string.templatelib import Template, Interpolation

def lower_upper(template: Template) -> str:
    """Render static parts lowercased and interpolations uppercased."""
    parts: list[str] = []
    for item in template:
        if isinstance(item, Interpolation):
            parts.append(str(item.value).upper())
        else:
            parts.append(item.lower())
    return "".join(parts)

name = "world"
assert lower_upper(t"HELLO {name}") == "hello WORLD"

В голове ноль идей, где бы я мог это применить. Но и особого вреда они тоже не принесут.
Полный текст PEP 750: https://peps.python.org/pep-0750/

#python #python3_14

Интересное: ChatGPT периодически фантазирует вокруг PEP. Про некоторые PEP'ы он очень уверенно рассказывает полную чушь.
К примеру:

- Что за pep 758? В одном предложении
- PEP 758 вводит системный мониторинг зависимостей Python через pip, позволяя пользователям получать уведомления о уязвимостях и обновлениях через pip audit.

ТЗ то есть, но проблема не в этом

Еще кое что про Python 3.14. В нём же появился PEP 758. Теперь можно перечислять группу эксепшнов без скобок. Проще показать:

Раньше только так:

try:
    ...
except (ExceptionA, ExceptionB, ExceptionC):
    ...

Теперь можно и так:

try:
    ...
except ExceptionA, ExceptionB, ExceptionC:
    ...

Полный текст PEP 758: https://peps.python.org/pep-0758/

#python #python3_14

А вы знали, что в Python есть группы исключений и возможность зайти в каждый except блок, а не только в первый?

Я об этом узнал совсем недавно. И до сих пор не видел, чтобы кто то такую конструкцию использовал.

try:
    raise ExceptionGroup("eg",
        [ValueError(1), TypeError(2), OSError(3), OSError(4)])
except* TypeError as e:
    print(f'caught {type(e)} with nested {e.exceptions}')
except* OSError as e:
    print(f'caught {type(e)} with nested {e.exceptions}')

# caught <class 'ExceptionGroup'> with nested (TypeError(2),)
# caught <class 'ExceptionGroup'> with nested (OSError(3), OSError(4))
#   + Exception Group Traceback (most recent call last):
#   |   File "<stdin>", line 2, in <module>
#   | ExceptionGroup: eg
#   +-+---------------- 1 ----------------
#     | ValueError: 1
#     +------------------------------------

Представьте, каких ужасов можно наворотить с неограниченной вложенностью групп исключений. Но если использовать правильно - то весьма наглядно и удобно.

#python #python3_11

Последнее время прям дико прут настоящие бумажные книги. Это я старею? Или это у всех так?

Всегда устраивали электронные. Дешево, сердито, практично. Но бумажные... Это что то другое. Сейчас пока была хорошая погода брал с собой книжку про DDD в парк рядом с домом. Приземляешься на лавочку, солнце греет, ну вообще песня.

На фото так сказать "чтение на лето" из трех книг. DDD, кабанчик и (внезапно) постгрес. Но что-то мне подсказывает, что за лето я не успею...

DDD вот почти победил, надеюсь на выходных получится дочитать и потом поделиться с вами самым интересным 👍

P.S Делитесь, что читаете? 👇

Любимый тип ошибок

OpenAI судя по всему не поспевает за конкурентами. Даже начали пытаться удержать пользователей на подписке скидкой.

По ощущениям даже самая сильная модель o4 сильно глупее той же Gemini по многим вопросам.

Сам вот сегодня переехал на Grok 4, скоро станет понятно что за зверь и правда ли он так хорош.

В догонку к предыдущему посту - код для реализации нейросотрудника на должность продакт-менеджера. Полезно, сохраните.
Осталось реализовать интеграцию с популярными мессенджерами и почтой.

Деплой в пятницу по всем канонам