Python Заметки

Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union). Важно помнить, что его поведение зависит от контекста. Побитовые операции (логическое OR) result = 5 | 3 # 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111) Самое главное - не путать с оператором or, это другое! Объединение множеств set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} set_c = set_a | set_b # {1, 2, 3, 4, 5} set_c |= {5, 6} # {1, 2, 3, 4, 5, 6} Слияние словарей dict_1 = {"a": 1, "b": 2} dict_2 = {"b": 3, "c": 4} merged = dict_1 | dict_2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} merged |= {"d": 5} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5} Аннотации типов, заменяет Union def process_data(value: int | str) -> None: print(value) Допустимо использовать в isinstance или issubclass isinstance(3, int | float) # True Паттерн-матчинг status_code = 404 match status_code: case 200 | 201 | 204: print("OK") case 400 | 404 | 500: print("ERROR") Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__ Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;) #basic

💐❤️✨🌼⭐️

Почему в прошлом посте я использовал StrEnum а не Enum? Всё просто, дефолтный Enum не поддерживает нативное сравнение с нужным нам типом. from enum import Enum class DefaultEnum(Enum): KEY = "value" "value" == DefaultEnum.KEY # False "value" == DefaultEnum.KEY.value # True Как видите, приходится вызывать .value, что неудобно в некоторых случаях и более многословно. StrEnum это исправляет: from enum import StrEnum class StringEnum(StrEnum): KEY = "value" "value" == StringEnum.KEY # True Для примера из прошлого поста это выглядело бы так: if task.status == TaskStatus.PENDING: ... Точно так же работает и IntEnum. StrEnum появился в версии 3.11, для более ранних использовали комбинацию MyEnum(str, Enum), что не тоже самое. StrEnum правильно создает значения с функцией auto(). Сочетание str+Enum создает числа, но в виде строк. Приходится явно писать строки. Сделал пару примеров для сравнения↗️ Когда не стоит использовать StrEnum: - когда нужно явное отличие значений энума от строки - когда в проекте уже используется обычный Enum #tricks

Вы до сих пор используете в проекте "магические" строки?😖 @dataclass class Task: status: str ... def create_pending_task(data: dict) -> Task: task = Task(**data) task.status = "pending" # < магическая строка return task Где тут проблема? 🔸 Если "pending" изменится на "wait", вам придется искать это слово по всему проекту 🔸 Напишете panding вместо pending и баг вылезет только в рантайме в непредсказуемом месте 🔸 Вам очень повезет, если в проекте нет такой же строки но с другим смыслом Как делать правильно? Используем модуль enum from enum import StrEnum class TaskStatus(StrEnum): PENDING = "pending" RUNNING = "running" COMPLETED = "completed" @dataclass class Task: status: TaskStatus ... def create_pending_task(data: dict) -> Task: task = Task(**data) task.status = TaskStatus.PENDING return task Почему это лучше: ▫️Теперь это не строка а объект ▫️ IDE сможет подсказать какие статусы существуют, вам не нужно лезть в документацию или базу ▫️ Единый источник истины. Изменяем в одном месте вместо поиска на всему проекту ▫️ Типизация - наше всё, mypy умеет с этим работать ▫️ Читаемость кода повышается. Ведь читаем мы его чаще чем пишем ▫️ Автоматическая валидация допустимых значений в моделях Pydantic #tricks

А что происходит на противоположном фронте? Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только! ▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожиена Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам. ▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей. ▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50. ▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏 ▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде. ▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности. ▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры. ▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности. ▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам). И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная? Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉 Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров) #offtop#linux

Windows 11 становится всё менее дружелюбна к юзерам а порой и вовсе не юзабельной: ▫️ постоянные ломающие апдейты которые не дают загрузить систему, откатить ломающие апдейты, и давно уже удаляютфайлыпользователей без спроса. Тенденция в целом уже достаточно давно, включая глобальные сбои и другие неприятности. ▫️ навязчивое продвижение AI шпионовагентовповсюдув системе которых никто не просил. ▫️ всё больше ресурсов ВАШЕГО компа работают не для вас, а в угоду Microsoft. Мелкомягкие официально предлагают купить железо помощней (чтобы они и дальше могли половину мощности использовать по своему усмотрению) а оно что-то не покупается. Рядовой юзер не понимает зачем менять комп который и так норм работает. А глядя на текущие цены на память наступает ощущение что с этим миром что-то не так. ▫️ люди булшитят винду и активно продвигают переход на Linux порой называя винду кучей слопа или даже вирусом, похищающим файлыс целью выкупа (они реально после аплоада и удаления с локала отключают доступ к файлам и требуют купить подписку). А сам Microsoft переименован в Microslop. Появляются даже тулзы для очистки системы от этого слопа. ▫️ Microsoft уже не скрывает, что ваши данные уже не ваши, даже зашифрованные, ибо ваши пароли давно уже хранятся где надо и доступны кому надо. ▫️ При всех этих факапах они закрыли поддержку Windows 10 не давая возможности откатиться на что-то более стабильное. То есть сами Microsoft стали катализатором поиска альтернатив. Сам я уже на Linux уже более 7 лет как на основной системе, дома винда есть только в виртуалке для тестов клиентского софта. Расскажите, как у вас обстоят дела на винде? Вы пользуетесь системой или боретесь с ней? #offtop

reload_flag="" if [[ -n "${DEBUG}" ]]; then reload_flag="--reload" fi if [[ -n "${WORKER_COUNT}" ]]; then workers=${WORKER_COUNT} else workers=2 fi gunicorn --workers ${workers} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${reload_flag} main.wsgi Писали такие конструкции чтобы проверить наличие флага и сформировать команду правильно? На самом деле можно сделать тоже самое проще. Для этого используются операторы условной подстановки, доступные в оболочках семейства POSIX. :- для установки значений по умолчанию ${WORKER_COUNT:-2} Если переменная не объявлена, то будет дефолтное значение 2. :+ подставляет указанный текст, если переменная не пуста ${DEBUG:+--reload} Если что-то есть в переменной то распечатается текст после символа +, в противном случае - ничего. Удобно для опциональных флагов, как в нашем примере. Итого наш скрипт может выглядеть так: gunicorn --workers ${WORKER_COUNT:-2} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${DEBUG:+--reload} main.wsgi Есть еще два оператора. := не только подставить дефолтное значение, но и присвоить его переменной, если она пуста # никаких переменных еще нет VAL1=${VAL2:=hello} # теперь доступны обе echo $VAL1 $VAL2 # hello hello :? остановить выполнение с ошибкой, если переменной нет. echo ${MISS:?is required} bash: MISS: is required Код выхода будет 1. #tricks#linux

Потоковая обработка часто встречается при работе с большими файлами или когда данные приходят частями. В Python есть множество инструментов для работы с такими данными. Самый известный - итератор файла по строкам. В веб-приложениях это стандарт для передачи файлов. Далее приведу несколько примеров. Чтение файлов with open('huge-file.txt') as file: for line in file: process_line(line) Это позволяет нам читать текстовый файл по строкам не загружая всё в память. Конечно, если позволяет формат данных. С JSON такое не сработает (ijson может в этом помочь). Запись файла чанками with open('file-to-save.txt', 'w') as file: for line in iter_data(): file.write(line) Частные случаи есть в разных библиотеках. Например DictWriter и DictReader из модуля csv позволяет работать с конкретным форматом данных а не просто текст. import csv with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: print(row) with open('data.csv', 'a', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['col1', 'col2'] ) for row in iter_objects(): writer.writerow(row) Отдельно интересен ZipFile, позволяющий "открыть" файл сразу внутри архива и записывать его частями import zipfile as zf with zf.ZipFile( 'archive.zip', 'w', compression=zf.ZIP_DEFLATED) as zf: with zf.open( 'large_data.bin', mode='w') as in_file: with open( 'large_data.bin', 'rb') as source: for chunk in iter( lambda: source.read(1024), b''): in_file.write(chunk) Создание хеша для большого файла import hashlib sha256 = hashlib.sha256() with open( 'large-file.bin', 'rb') as f: for block in iter( lambda: f.read(1024), b'' ): sha256.update(block) hash_sum = sha256.hexdigest() Сжатие данных в файл отдельными чанками import gzip with gzip.open('data.gz', 'wb') as f: for bin_chunk in iter_bin_data(): f.write(bin_chunk) Чтение с записью в файл with gzip.open('data.gz', 'rb') as f_in: with open( 'extracted_data.txt', 'wb') as f_out: for chunk in iter( lambda: f_in.read(1024), b''): f_out.write(chunk) Подсчет объектов из стрима. Добавление обновляет счетчики. from collections import Counter c = Counter() for data in iter_objects(): c.update(data) Это не все доступные примеры, их еще много. Каждый из них позволяет обрабатывать данные из потока не ожидая весь набор и не загружая их в оперативку. Это очень полезная техника, которую я призываю использовать по назначению! #tricks#libs

В Gunicorn добавили ASGI. Пока что beta. gunicorn myapp:app --worker-class asgi То есть теперь вместо "gunicorn воркеры + uvicorn ранеры" будет всё из одной библиотеки? Коненчо, если скорость не будет драматически ниже. #libs

Не запуская код определите, что покажет терминал если выполнить следующее: _A__b = 'c' class A: def get(self): return __b print(A().get()) Ответ: Несмотря на то, что ваш IDE покажет ошибку, ошибки не будет. Распечатается "c" Объяснение: 1. Mangling За это отвечает механизм mangling - искажение имени. Так работают приватные атрибуты классов. При создании атрибута по правилу: минимум 2 "_" в начале и максимум 1 "_" в конце" имя автоматически становится вида _{classname}{attr} В нашем случае атрибутов класса не создается, но это не отменяет Mangling при обращении к другим объектам внутри класса. 2. Обращение к атрибуту Когда внутри класса происходит обращение к любому объекту с именем по указанному выше правилу, его имя на уровне байт кода также преобразуется. 3. Поиск Далее происходит поиск такой переменной по неймспейсам в порядке LEGB - Local, Enclosing, Global, Built-in. И не трудно догадаться что мы находим нужный атрибут в Global, В итоге получаем результат! Проверить можно так: import dis dis.dis(A.get) # 4 RESUME 0 # # 5 LOAD_GLOBAL 0 (_A__b) # RETURN_VALUE Либо удалите переменную _A__b и запустите еще раз, поулчите ошибку: NameError: name '_A__b' is not defined Как думаете, это норма или баг? #tricks

Все знают синтаксический сахар с операторами +=, -= и тд x += 1 Где под капотом он превращается в x = x + 1 Останется ли переменная х той же переменной после +=? Конечно нет, это же неизменяемый тип x = 1 print(id(x)) # 135373664533280 x += 1 print(id(x)) # 135373664533312 Теперь провернём тоже самое со списком ls = [1, 2] print(id(ls)) # 135373622585344 ls = ls + [3] print(id(ls)) # 135373619036608 Ожидаемо работает так же, ведь мы создали новую переменную. А теперь попробуем иначе: ls = [1, 2] print(id(ls)) # 135373622585344 ls += [3] print(id(ls)) # 135373622585344 print(ls) # [1, 2, 3] И, внезапно, это работает не так как с int, со списками оператор += работает как extend()! То же самое будет с *=, объект останется тем же. ls = [1, 2] print(id(ls)) # 135373622585344 ls *= 2 print(id(ls)) # 135373622585344 print(ls) # [1, 2, 1, 2] Следует помнить о такой важной разнице! (Особенно на собесах 😉) #tricks