#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Типичный день вайбкодера выглядит так.

#постИИрония

Читать полностью…

Отслеживание неиспользуемых ключей в словаре Python

Словари — это фундаментальная структура данных, используемая для хранения пар «ключ-значение». В большинстве случаев мы просто читаем и записываем значения по ключам, не задумываясь о том, какие ключи были запрошены в процессе выполнения программы, а какие так и остались неиспользованными. Однако иногда в разработке возникает задача понять, какие ключи словаря так и не были использованы.

Представим, что у вас есть словарь с множеством параметров, который передаётся в функцию или класс. Вы хотите убедиться, что ваша логика действительно «потрогала» все ключи, и не осталось параметров, которые вы передали, но не использовали. Это особенно актуально, если словарь — это некий набор опций или конфигураций.

Без специальных инструментов проверить, какие ключи словаря не использовались, довольно сложно. Стандартный словарь в Python не хранит никакой информации о том, обращались ли к конкретному ключу.


Решения: словарь с учётом использования ключей

Для решения этой задачи можно создать класс-обёртку над обычным словарём, который при каждом запросе ключа будет отмечать этот ключ как «использованный».

Основные требования к такой структуре:

— При запросе значения по ключу отмечать ключ как использованный;
— Предоставлять метод, возвращающий ключи, к которым не обращались;
— Максимально просто и удобно использовать вместо обычного словаря.


Реализация: UsedDict

class UsedDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._used_keys = set()

    def __getitem__(self, key):
        self._used_keys.add(key)
        return super().__getitem__(key)

    def get_unused_keys(self):
        return set(self.keys()) - self._used_keys

— Наследуемся от стандартного dict, чтобы сохранить привычный интерфейс;
— При инициализации создаём пустое множество _used_keys, в котором будем хранить все ключи, к которым обращались;
— Переопределяем метод __getitem__, который вызывается при чтении значения по ключу mydict[key]. В этом методе сначала отмечаем ключ как использованный, а затем возвращаем значение;
— Добавляем метод get_unused_keys, который возвращает разницу между всеми ключами словаря и теми, которые использовались.

Пример использования:

config = UsedDict({
    "host": "localhost",
    "port": 8080,
    "debug": True,
    "timeout": 30
})

print(config["host"])  # используется
print(config["port"])  # используется

unused = config.get_unused_keys()
print("Неиспользованные ключи:", unused)
# Выведет: Неиспользованные ключи: {'debug', 'timeout'}

#основы

Читать полностью…

crudadmin | Минималистичная админка для FastAPI

Симпатичный минималистичный GUI для самописных API. Поддерживает различные бэкенды для сессий (Redis, Memcached и БД). Встроенные механизмы защиты включают фильтрацию IP, защиту от DDoS-атак и подробный журнал событий.

Консоль доступна по адресу /admin в тёмной и светлой темах.

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент

Читать полностью…

Молчаливый «провал» INSERT

Вы запускаете SQL-запрос INSERT, и вроде всё просто. Нет ошибок. Но и данные не вставлены. Звучит странно? Такое действительно может случиться с PostgreSQL — и случается чаще, чем хотелось бы.


Как можно вставить данные и не вставить одновременно?

Когда INSERT не срабатывает, первое, что приходит в голову — ошибка. Но PostgreSQL умеет «глотать» такое — ведь вы сами его об этом попросили.

Виновник — ON CONFLICT DO NOTHING

INSERT INTO users (id, email) 
VALUES (42, 'user@example.com')
ON CONFLICT (id) DO NOTHING;

Здесь мы явно говорим: "если произойдёт конфликт по id, ничего не делай". И PostgreSQL по умолчанию так и поступает.


Поведение UPSERT при множественных уникальных индекса

Представьте, что в таблице есть не один, а два уникальных индекса:

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    email TEXT UNIQUE,
    username TEXT UNIQUE
);

Теперь вы выполняете:

INSERT INTO users (email, username) 
VALUES ('user@example.com', 'johnny');

А если username = 'johnny' уже существует, но email ещё нет?

Вставка завершится ошибкой!

Так происходит, потому что ON CONFLICT (email) говорит PostgreSQL: «молчи, если конфликт по email, но бросай ошибку, если конфликт по чему-то ещё».

Чтобы избежать этого, используем:

ON CONFLICT DO NOTHING

Тогда PostgreSQL проигнорирует конфликт по любому индексу. Но это может спровоцировать проблемы, особенно при вставке пачкой


Как отладить такую ситуацию?

— Проверяйте rowcount после запроса. В Python/psycopg2, например:

cursor.execute(sql, values)
if cursor.rowcount == 0:
    print("Nothing inserted!")

— Добавьте RETURNING и логируйте:

INSERT INTO users (email, username)
VALUES ('user@example.com', 'johnny')
ON CONFLICT DO NOTHING
RETURNING id;

Если возвращается пустой результат — значит, вставки не было.

— Логируйте причину. Если вы используете логику вида DO UPDATE, можно добавить логи в `UPDATE`-часть или сохранять «причину отказа» отдельно.

#sql

Читать полностью…

​​py-pglite | PostgreSQL прямо через import

Инструмент для тестов с настоящим PostgreSQL без необходимости поднимать сервер. Он запускается за пару секунд прямо из Python-кода, без Docker и лишней настройки. Полностью совместим с SQLAlchemy, Django ORM, psycopg, asyncpg и поддерживает расширения вроде pgvector.

Цена: бесплатно
На PyPi
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

Zephyr | Действительно ВАШ умный девайс

Этот питонический фреймворк поддерживает 750+ материнских плат и делает устройства умными. Пишите свою логику и деплойте на плату: создатели стремились сделать процесс проще, чем у Arduino.

Цена: бесплатно
Сайт проекта
@prog_tools

Читать полностью…

Бу! Испугался? Не бойся...

Читать полностью…

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков
@zen_of_python

Читать полностью…

Type Hinting vs. Type Checking vs. Data Validation: в чём разница?

Python — это язык с динамической типизацией («тип переменной определяется во время выполнения программы»). Это даёт большую гибкость, но одновременно приводит к ошибкам. Чтобы справляться с этим, разработчики используют три инструмента: аннотации типов, проверка типов и валидация данных. У каждого из них своя цель.


Type Hinting — подсказки, а не контроль

Аннотации типов (Type Hinting) — это способ добавить метаинформацию о типах данных, которую Python сам по себе не использует для исполнения кода:

def create_user(first_name: str, last_name: str, age: int) -> dict:
    return {"first_name": first_name, "last_name": last_name, "age": age}

Интерпретатор, однако, игнорирует эти аннотации при исполнении. Они нужны исключительно для разработчика и инструментов анализа.


Type Checking

Проверка типов происходит до выполнения программы и помогает выявить несоответствия между ожидаемыми и фактическими типами, но не останавливает выполнение кода.

### Как работает:

Для статической проверки используется внешний инструмент, например, MyPy

mypy your_script.py

Если передать строку вместо числа:

create_user("John", "Doe", "38")  # строка, а не int

MyPy выдаст ошибку:

error: Argument "age" to "create_user" has incompatible type "str"; expected "int"

Важное ограничение: не проверяет данные из внешних источников (например, API).


Data Validation

Валидация данных — это уже проверка во время исполнения программы. Она позволяет остановить программу, если входные данные не соответствуют ожиданиям:

if not isinstance(age, int):
    raise TypeError("Age must be an integer")

Ручная валидация быстро становится громоздкой. Здесь на помощь приходят библиотеки, такие как Pydantic.

Pydantic использует type hints для автоматической валидации данных. Пример с использованием @validate_call:

from pydantic import validate_call

@validate_call
def create_user(first_name: str, last_name: str, age: int) -> dict:
    return {"first_name": first_name, "last_name": last_name, "age": age}

Если передать некорректный тип:

create_user("John", "Doe", "38")  # строка

Вы получите подробное сообщение об ошибке:

1 validation error for create_user
age
  Input should be a valid integer (type=type_error.integer)

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

flowshow | отслеживайте задачи с графами

Предоставляет декоратор @task, который превращает обычную функцию в «таску» с автоматическим сбором метаданных.

Обеспечивает удобный визуальный интерфейс: после запуска main_job() можно вызвать main_job.plot() или main_job.last_run.render(), чтобы увидеть граф выполнения задач, время начала и окончания, входы и выходы, ошибки, логи и количества повторных запусков.

Жизнь в условиях проектов с асинхронностью в том числе станет чуточку легче.

На PyPi
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

​​great-tables | Make Tables Great Again

Создатель этого репозитория напоминает нам, что у грамотной HTML-таблицы, помимо тела, есть еще (под)заголовок, футер и объединенные ячейки. Забытые возможности <table>...

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

Немного безумные способы определения функций

Мы привыкли определять функции с помощью ключевого слова def. Однако Python как язык куда глубже и гибче, чем может показаться на первый взгляд. Существует несколько способов создать функцию — от практичных до откровенно абсурдных.

Lambda-функции — минимализм в действии

lambda позволяет создавать анонимные функции в одну строку. Это удобно, когда функция короткая и используется "на лету", например, в map() или filter(). Lambda-функции не могут содержать сложную логику или много выражений — только одно выражение, без return и вложенных блоков:

multiply_by_three = lambda x: x * 3
print(multiply_by_three(5)) 

Это удобно, но не стоит использовать lambda для сложной логики — теряется читаемость.


functools.partial

С помощью functools.partial можно создавать функции с уже предзаданными аргументами:

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

square = partial(power, exponent=2)
print(square(5))  # 25

Это очень удобно, если вы часто вызываете функцию с одними и теми же аргументами и не хотите писать обёртки.

Декораторы

Декораторы позволяют оборачивать функции и изменять их поведение — например, добавлять логирование, кэширование или даже модифицировать аргументы:

def print_result(fmt):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            result = func(*args, **kwargs)
            print(fmt.format(result))
            return result
        return wrapper
    return decorator

@print_result("Результат: {}")
def double(x):
    return x * 2

double(4)

Мощный инструмент, но при чрезмерном использовании может запутать читаемость кода.

Классы с методом __call__

В Python можно сделать объект вызываемым, определив метод __call__. Таким образом, вы можете создавать функции как объекты с состоянием:

class Greeter:
    def __call__(self, name):
        print(f"Hello, {name}!")

greet = Greeter()
greet("Bob")

Бонус — можно хранить состояние внутри объекта, например, счётчик вызовов.

exec()

exec() выполняет строку как код Python. Да, вы можете определять функции с его помощью.

code = '''
def add(x):
    return x + 10
'''
exec(code)
print(add(5))  # 15

Этот способ может быть полезен для метапрограммирования, например, если нужно дать пользователю возможность писать код в аналитической панели. Но использовать его нужно с большой осторожностью из-за проблем безопасности и отладки.

eval()

eval() — ещё один способ выполнить строку кода, но только если это выражение, а не целый блок.

add = eval("lambda x: x + 10")
print(add(3))  # 13

Те же плюсы и минусы, что и у exec().

types.new_class

С помощью types.new_class() можно создавать callable-объекты (через `__call__`) на лету.

import types

def class_body(ns):
    ns['__call__'] = lambda self, x: x * 2

DynamicFunction = types.new_class("DynamicFunction")
class_body(DynamicFunction.__dict__)
func = DynamicFunction()
print(func(6))  # 12

Это крайне экзотический способ, почти бесполезный в практике, но демонстрирует гибкость Python.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

​​mutmut | Мутационные тесты

Mutation Testing — это метод, при котором в ваш исходный код вносятся небольшие изменения (мутации), и затем запускаются ваши тесты.
Цель: проверить, насколько эффективно тесты обнаруживают ошибки.

Утилита вносит мутации в ваш код (на уровне исходников), запускает ваши юнит-тесты после каждой мутации. Затем помечает мутации:
— ✅ Killed (тест поймал баг);
— ❌ Survived (мутация выжила).

Такое особенно важно, если вы работаете в сфере безопасности, финансов.

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Еще немного форсим питонов
#кек
@zen_of_python
🙈 — Если не ожидал такого в канале про ЯП

Читать полностью…

Я не думаю, что кто-нибудь вообще может остановить Python ЗА ПРЕВЫШЕНИЕ СКОРОСТИ

@ithumor

Читать полностью…

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков
@zen_of_python

Читать полностью…

MCP или еще один повод уважать Anthropic

Сегодня всё больше разработчиков задумываются о том, как подключить большие языковые модели (LLM) к своим инструментам и данным. Но сталкиваются с кучей проблем: модели изолированы, не понимают, что делает API, и не могут просто так «пойти» в интернет. И вот здесь появляется MCP (Model Context Protocol).

Это открытый стандарт, созданный Anthropic. ОН решает ключевую проблему: как дать LLM доступ к внешним данным и инструментам, не ломая их внутреннюю безопасность.

Да, у нас есть RESTful API. Но:

— Большинство LLM работают в «песочнице» без доступа в интернет;
— Даже если бы доступ был, модель не знает, как вызвать ваш API, какие параметры использовать и как интерпретировать ответ.

MCP решает эту задачу: он описывает, что делает ваш сервис, как с ним работать и что возвращается в ответ.


Три типа возможностей

1. Resources — данные, которые можно "прочитать", аналог GET-запросов
2. Tools — функции, которые можно вызвать (например, поиск видео)
3. Prompts — шаблоны запросов, помогающие пользователю формировать нужный вызов.


Пример: YouTube

Структура:

1. Модуль YouTube-поиска — обёртка над пакетом youtube-search
2. MCP-сервер — оборачивает этот модуль и превращает его в доступный инструмент для LLM.

def search_youtube(query, max_results):
    # Используем youtube_search
    ...
    return result_dict

И MCP-сервер, использующий этот модуль:

from fast_mcp import FastMCP

server = FastMCP(name="videos")
server.add_tool("get_videos", search_youtube)

LLM теперь может вызывать get_videos(), передав строку запроса — и получить отформатированный список роликов.


Автогенерация MCP из FastAPI

Если ваш API уже на FastAPI, вы можете автоматически создать MCP-интерфейс через fast_mcp.

from fast_mcp.contrib.fastapi import convert_app_to_mcp

app = FastAPI()
# ... API endpoints
mcp_server = convert_app_to_mcp(app)

Но это подойдёт, если вы точно знаете, что API и MCP будут едины и не потребуется различать их архитектурно.


Где это уже используется?

Пример из видео — интеграция с Claude Desktop, где в конфигурации можно указать локальный MCP-сервер:

{
  "name": "YouTube Videos",
  "command": "uv",
  "args": {
    "dir": "~/youtube_service",
    "file": "run_mcp.py"
  }
}

#LLM

Читать полностью…

Комментарии в коде: зло или спасение?

Комментарий может не только объяснить код, но и быть бесячим. Грамотно написанные пометки значительно упрощают код-ревью. Кроме того, LLM'ки вроде GitHub Copilot используют комментарии как промты, а это сплошная экономия времени. В статье на Tproger порассуждали, где заканчивается польза и начинается вред от комментариев — и как найти правильный баланс.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

Не понимаю, как я это упустил: Microsoft раскатила расширение, которое превращает VS Code в полноценную IDE для работы с PostgreSQL, без переключений между тулзами 👍

Внутри всё, что нужно:
• Визуализация схемы базы прямо в IDE.
• IntelliSense с автокомплитом и подсветкой и форматированием SQL-запросов.
• Запуск PostgreSQL в Docker.
• Быстрое подключение к любой базе (локально, в облаке).
• История запросов для быстрого повторного запуска.
• Просмотр и управление объектами БД.
• История запросов и запуск psql прямо из VS Code.
• Интеграция с GitHub Copilot — AI пишет и объясняет SQL

Поставить можно тут

Читать полностью…

pyrefly | Ну очень быстрый тайпчекер

В Meta (организация признана экстремистской в РФ) релизнули инструмент для проверки типов данных на базе Rust.

Он аналогичен mypy, но сделано с упором на производительность. Это быстрая альтернатива для больших кодовых баз.

Взгляните на простой пример:

def greet(name: str) -> str:
    return "Hello, " + name

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

result = add(1, "2")  # Ошибка: "2" — это str, а не int
print(result)

Так и работают тайп-чекеры: проверяют функции, методы, классы в файлах и целых репозиториях.

Для VS Code или других редакторов можно настроить команду форматирования или использовать pyrefly как pre-commit-хук.

В кой-то век на бенчмарк-графике признались, что не самые первые.

На PyPi
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

​​#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Основы PostgreSQL для начинающих: от установки до первых запросов

PostgreSQL — одна из самых мощных и популярных СУБД. Если вы только начинаете разбираться с ней, у нас есть понятный гайд: как всё установить на любую ОС, создать первую базу данных и выполнить базовые SQL-запросы. Заодно разобрали ключевые плюсы этой системы.

Бонусом: забирайте шпаргалку по БД и подборку игр для прокачки SQL-скиллов

Сохраняйте годноту 👍

Читать полностью…

​​Виды компьютерных сетей

Белый хакер разложил по полочкам, какие бывают топологии систем: кольцо, шина, звезда, WLAN, WAN.
Суперпонятная статья для новичков и не только: вы точно почерпнете для себя что-то новое.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

​​PEP 734: Параллелизм без multiprocessing

Запланировано добавление нового стандартного модуля concurrent.interpreters. Он будет управлять несколькими изолированными подинтерпретаторами внутри одного процесса.

Каждый подинтерпретатор имеет свой собственный GIL, то есть код может действительно выполняться параллельно (в отличие от обычных потоков). Нет накладных расходов на создание отдельных процессов и межпроцессное взаимодействие.

Уже сейчас доступен в виде пакета на PyPI: interpreters-pep-734, который можно использовать с Python 3.12+.

#инструмент
@zen_of_python
🙉 — Если лучше не видеть, как это работает

Читать полностью…

​​Разжигаем огонь... вашей страсти к Python

Проект Kindling Projects предлагает начинающим программистам идеи для небольших проектов на Python, которые достаточно просты для освоения, но при этом позволяют развивать навыки и проявлять креативность.

Сотни несложных утилит, игр, классических кодерских задач, клонов популярных сервисов и проч.

#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

Плейлист по изучению питона
​​Вместо индусов ChatGPT / Cursor
#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​#кек
@zen_of_python

Читать полностью…