Zen of Python

30 September 2026 10:05

Как воспроизводить гонки потоков Python с помощью blanket

Обычно порядок выполнения потоков выбирает ОС, поэтому редкая гонка превращает тест в лотерею. blanket оборачивает примитивы threading, а тест сам решает, какой поток продолжит работу. Пять повторов перестают быть стратегией тестирования.

В Scenario можно заставить поток B захватить блокировку раньше A, задать порядок освобождения барьера или выбрать поток, который разбудит notify(). Каждый такой вызов приостанавливается в планировщике blanket, поэтому сценарий повторяется одинаково.

Это полезно при переносе библиотек на Python без GIL, но управление порядком потоков работает на границах примитивов синхронизации. Для гонки внутри голого counter += 1 нужна дополнительная контрольная точка. blanket закрепляет известный порядок в регрессионном тесте, а не перебирает все возможные гонки.

Zen of Python

29 September 2026 12:58

Как битовые множества сокращают память моделей Pydantic

Explicit is better than implicit, но хранить набор явно переданных полей в полноценном Python set оказалось накладно. Memray показал: создание model_fields_set заняло почти 800 МБ на миллионе экземпляров модели с семью полями.

Поскольку поля модели упорядочены, каждому можно назначить номер бита: 1 означает, что значение передали при создании, 0 — что использовано значение по умолчанию. Имена дополнительных полей, которых нет в схеме, остаются в отдельном set.

В разборе реализации показано, как выбирать u8, u16 или вектор для моделей разного размера. На тесте с небольшими значениями замена сократила память на 55%. Полезный пример того, почему профилировать стоит не только __dict__, но и служебные структуры каждого экземпляра.

Zen of Python

29 September 2026 07:01

Как OpenBLAS ускоряет NumPy в браузере

Раньше браузерная сборка NumPy выполняла np.matmul обычными циклами на C, которые не учитывали кэш процессора и векторные инструкции. Теперь NumPy 2.5.3 из Emscripten-forge по умолчанию подключает OpenBLAS 0.3.34 для WebAssembly. На квадратных матрицах 1024 × 1024 умножение ускорилось примерно в 30,92 раза для float32 и в 14,90 раза для float64.

Прирост зависит от операции. Функции np.linalg ускорились слабее, поскольку реализация LAPACK ещё не оптимизирована специально для WebAssembly. Экспериментальная OpenBLAS 0.3.35 добавляет новые векторные ядра, а сборка с Relaxed SIMD даёт дополнительное ускорение только в браузерах с поддержкой этого расширения.

Бенчмарки и настройки стенда помогают сравнивать сборки по размеру матриц, типу данных и браузеру, а не переносить одну красивую цифру на весь NumPy.

Zen of Python

28 September 2026 10:02

Как коллизии превращают построение set в Python в квадратичную задачу

Привычное O(1) для set и dict предполагает, что коллизии редки. Если много ключей получают одинаковый хеш, интерпретатору приходится искать свободные ячейки и перебирать кандидатов при проверке вхождения. O(1) здесь полезная модель, а не договор с интерпретатором.

В эксперименте с подобранными целыми числами удвоение размера почти учетверяло время: построение множества из 16 000 элементов заняло 1072 мс, а из 100 000 — 45 секунд. Проверка всех элементов росла так же.

Отдельно автор измерил влияние процессорного кеша: поиск случайных строк в dict замедлялся по мере роста таблицы даже без коллизий. Это другой механизм, поэтому при неожиданной деградации стоит отдельно проверять распределение хешей и размер данных.

Zen of Python

27 September 2026 12:58

Как запускать собственный SQL через миграции Django

У models.Index нашлось необычное применение: его подкласс можно добавить в Meta.indexes, чтобы Django включил объект в автоматически созданную миграцию. При её выполнении фреймворк получит SQL из методов create_sql и remove_sql. Так к схеме таблицы можно привязать, например, комментарии или триггеры.

В django-security-label этот механизм задаёт правила анонимизации PostgreSQL прямо рядом с полями модели. Когда модель меняется, система миграций добавляет или удаляет соответствующие метки в схеме. Получается явно и рядом с предметной моделью, хотя автор прямо называет приём хаком.

Разбор механизма и пример с анонимизацией помогут оценить границы подхода. SQL из упрощённого примера копировать нельзя: он не экранирован должным образом.

Zen of Python

27 September 2026 07:02

Как заменить цепочку isinstance на singledispatch

Когда обработка типов разрастается, цепочка isinstance() превращает одну функцию в дерево условий. Декоратор functools.singledispatch оставляет единый интерфейс, а реализации для отдельных типов регистрируются независимо. Выбор происходит по типу первого аргумента.

Учитывается и наследование: регистрация для Mapping подходит обычному dict через порядок разрешения методов. Обратная сторона той же механики: bool наследуется от int, поэтому для иной семантики ему нужен отдельный обработчик.

Аннотация помогает register() определить тип, но list[str] и list[int] не становятся разными случаями во время выполнения. В разборе singledispatch также показано, как тестировать обработчики отдельно, проверять выбор через dispatch() и проектировать явный fallback.

Zen of Python

26 September 2026 09:59

Почему str.splitlines() видит больше переносов, чем чтение файла

У Python два разных понятия границы строки. Универсальный режим чтения файла распознаёт LF, CR и CR LF. str.splitlines() шире: десять отдельных кодовых точек плюс CR LF.

Туда входят вертикальная табуляция, перевод страницы, разделители строки и абзаца Unicode и три ASCII-разделителя данных. Python собрал этот набор из правил ASCII, Unicode-переносов и двунаправленного текста. За простым методом стоят несколько наборов символов и пять документов Unicode.

История всех разделителей полезна при обработке внешнего текста: символ, задуманный как граница записи, может стать границей строки. Поэтому сначала сверяйте формат входа, а потом выбирайте чтение файла или splitlines().

Zen of Python

25 September 2026 13:00

Почему Python предупреждает о последовательности \477 и как это исправить

В строках Python обратная косая черта и до трёх цифр от 0 до 7 задают восьмеричный код символа. Значение \477 равно 319 и выходит за предел 255, для которого такие последовательности задумывались. В обычной строке оно превращается в символ Ŀ, а в байтовой строке обрезается до 63 и даёт знак вопроса. Не самый явный способ записать путь.

В Python 3.11 предупреждение DeprecationWarning можно было увидеть в режиме разработки. Начиная с Python 3.12 компилятор выдаёт SyntaxWarning и без него; позднее конструкция должна стать синтаксической ошибкой.

Если косая черта в пути или регулярном выражении должна остаться символом, удвойте её: \\477. Если восьмеричный код был намеренным, укажите нужный символ явно. Механику и различие между str и bytes автор разбирает в статье Adam Johnson.

Zen of Python

25 September 2026 07:03

Как emojet ускоряет работу с эмодзи в Python

Библиотека emojet преобразует названия в эмодзи и обратно, поддерживает поиск и закрывает основное API пакета emoji. Имена доступны на 14 языках, а также в вариантах, принятых в GitHub и Slack.

В тестах автора на Python 3.14 для macOS и ARM импорт оказался в 23,7 раза быстрее, преобразование эмодзи в названия в 69,9 раза, обратная операция в 3,5 раза. Импорт с первым вызовом использовал около 17,4 МБ памяти вместо 29,2 МБ у emoji.

Раньше emoji при импорте загружал и разбирал JSON-файл размером 520 КБ. emojet написан на Rust и хранит данные в скомпилированных статических таблицах: разбирать файл при запуске не нужно. Для поиска имён используется хеш-таблица без коллизий, а для распознавания последовательностей эмодзи — дерево символов. В статье разобраны устройство библиотеки и воспроизводимый тест производительности.

Zen of Python

24 September 2026 09:59

Как исправить вызов NamedTuple в Python 3.15

В Python 3.15 больше не поддерживается создание NamedTuple через именованные аргументы полей. В версиях 3.13 и 3.14 такой код выдаёт предупреждение об устаревании. Этот синтаксис никогда не был документирован и работал лишь потому, что старая реализация принимала произвольные именованные аргументы. «Явное лучше неявного» здесь стало требованием интерпретатора.

Исправить код можно двумя способами: объявить класс, наследующий NamedTuple, или передать в функциональную форму список пар «имя, тип». Классовый вариант читается проще и оставляет место для методов и строк документации.

Ruff 0.16 автоматически переводит обе формы в классовую по правилу UP014: достаточно запустить ruff check --fix. Для старых версий правило нужно включить отдельно. Примеры обоих исправлений есть в разборе Адама Джонсона.

Zen of Python

23 September 2026 13:00

Как __getitem__ превращает объект Python в итерируемый

Для цикла for объекту не всегда нужен __iter__. Если класс принимает целые индексы от 0, Python последовательно запрашивает элементы с индексами 0, 1, 2 и так далее. Получив IndexError, интерпретатор считает последовательность законченной.

В примере из статьи арифметическая последовательность вычисляет элемент по формуле прямо в __getitem__: seq[3] возвращает 14, а тот же объект без дополнительного метода работает в цикле.

Проверять поддержку целочисленных индексов заранее Python не станет. Поэтому обёртка над словарём выдаёт значения для ключей 0 и 1, а на ключе 2 падает с KeyError: эта ошибка не означает конец итерации. Механику и код можно посмотреть в статье Indexable iterables.

Zen of Python

23 September 2026 07:03

Pyodide разрешил публиковать WASM-колёса прямо в PyPI

В Pyodide 314.0 появилась прямая публикация пакетов для WebAssembly в PyPI. Раньше команда сама собирала и размещала пакеты, а теперь сопровождающие могут выпускать колёса для Pyodide так же, как для Linux, macOS и Windows.

На момент публикации в Simon Willison’s Weblog новые теги pyemscripten использовали 28 пакетов.

Zen of Python

22 September 2026 09:58

Почему в Python стоит подменять свой интерфейс, а не httpx

Если бизнес-тест напрямую подменяет httpx.Client и httpx.Response, даже проверка пустого списка требует трёх вложенных моков. Тест повторяет чужой API, а его смысл тонет в настройке объектов.

Автор предлагает поставить между бизнес-логикой и httpx тонкий DockerRegistryClient с методами get_repos() и get_repo_tags(). Бизнес-код работает с понятными операциями, тест подменяет один собственный объект, а смена HTTP-библиотеки не затрагивает эти проверки. Вложенность отступает перед явным интерфейсом: вполне по-питоновски.

В статье «Don’t Mock What You Don’t Own» in 5 Minutes есть код до и после рефакторинга и границы эвристики. Обёртка не нужна, если сторонний API уже удобен; для редких сетевых ошибок прямой мок тоже может оказаться проще.

Zen of Python

21 September 2026 12:59

Как точечно сравнивать скорость функций Python с tprof

Профилировщик помогает найти медленную функцию. Но после каждой правки снова измерять всю программу неудобно: отчёт приходится фильтровать, а профилировщик добавляет накладные расходы. tprof для Python 3.12+ следит только за выбранными функциями.

В режиме сравнения одна функция становится базовой, а столбец delta показывает разницу. В примере sum(range(...)) выполнялся примерно на 62% быстрее цикла с накоплением. Запустить замер можно из командной строки, через контекстный менеджер или декоратор.

В разборе Адам Джонсон показывает команды и Python API. tprof работает через sys.monitoring: регистрирует обработчики только для целевых функций, а время измеряет в C. Остальная программа не получает накладных расходов профилировщика.

Zen of Python

21 September 2026 07:02

Как упаковать Go-бинарник в wheel и подключить к Python

PyPI может раздавать не только Python-код. go-to-wheel собирает Go-программу в отдельные wheel-пакеты для Windows, macOS и Linux, а pip или uv выбирают сборку под ОС и архитектуру. Внутри пакета лежит бинарник; Python-точка входа находит его и запускает с переданными аргументами.

Simon Willison показывает схему на sqlite-scanner: утилиту можно вызвать через uvx sqlite-scanner, а другой Python-пакет может объявить её зависимостью и запускать через subprocess. Пользователю не нужны Go и ручная сборка. PyPI немного выходит за должностную инструкцию, зато граница остаётся явной: Go отвечает за бинарник, Python — за установку и запуск.

В статье Simon Willison’s Weblog разобраны структура wheel, команда сборки и пример плагина Datasette.

Zen of Python

30 September 2026 07:06

Как отменять задачи в heapq и сохранять порядок при равных приоритетах

heapq сравнивает кортежи по полям. Поэтому запись (приоритет, задача) при равных приоритетах либо сравнит сами задачи, либо упадёт, если объекты несравнимы. Надёжная форма: (приоритет, номер, задача), где номер выдаёт itertools.count(). Он сохраняет порядок добавления и не допускает сравнения задач.

Искать и удалять произвольную запись по идентификатору куча эффективно не умеет. Для отмены и смены приоритета можно хранить активные записи в словаре: старую помечать удалённой, новую добавлять в кучу, а помеченные пропускать при извлечении. Лень здесь вполне питонична.

У этой схемы очереди есть цена: устаревшие записи занимают память, пока не доберутся до вершины. Если обновлений много, а извлечений мало, кучу стоит периодически пересобирать из активных записей.

Zen of Python

29 September 2026 10:00

Как проверять плагины через контракт Pydantic и FastAPI

Сервис может отвечать по нужным адресам и всё же возвращать несовместимые данные. В схеме общего API-контракта модели Pydantic для /ready, /catalog и /encode/ вынесены в отдельный пакет.

Плагин использует эти модели в обработчиках FastAPI, а платформа проверяет ими ответы при регистрации. Если структура не совпадает, сервис не подключается.

Контракт фиксирует и ответственность: разбиением входных данных управляет плагин, а проверки доступа вынесены в зависимости FastAPI. Это ловит несовместимый формат до подключения, но не проверяет правильность вычислений.

Zen of Python

28 September 2026 13:00

partial или lambda: как специализировать колбэк без сюрпризов

functools.partial заранее связывает часть аргументов и возвращает вызываемый объект. Сохранённые именованные аргументы работают как значения по умолчанию: при вызове их можно переопределить. Проверки новой сигнатуры при этом нет, поэтому повторная передача одного параметра закончится TypeError.

Разница с lambda проявляется во времени связывания. Лямбда получает текущее значение имени при выполнении, а partial сохраняет переданный объект при создании. Но копии не делает: изменения связанного списка будут видны, а долгоживущий колбэк удержит контекст в памяти.

Сравнение двух способов специализации функций сводится к питоничному правилу: если нужно только связать аргументы, подходит partial. Если адаптер проверяет данные, логирует или преобразует аргументы, яснее написать именованную функцию через def.

Zen of Python

28 September 2026 07:03

Как проверять инварианты Python-кода с Hypothesis

Обычный тест фиксирует конкретный ввод и ожидаемый результат. Hypothesis предлагает описать свойство, которое должно выполняться для всех подходящих данных, а затем генерирует сотни вариантов. Явные инварианты лучше неявного каталога крайних случаев.

С @given и стратегиями можно проверять идемпотентность, сериализацию с обратным преобразованием и ограничения коллекций. Если свойство нарушено, Hypothesis упрощает вход до минимального контрпримера: вместо строки на тысячи символов остаётся значение, на котором удобно отлаживать код.

Практический разбор Hypothesis показывает стратегии генерации и интеграцию с pytest. Такие проверки дополняют обычные тесты, а найденную регрессию лучше закрепить отдельным тестом или @example.

Zen of Python

27 September 2026 10:00

Как разделить синхронный и асинхронный Python-клиенты

При переписывании akismet автор отказался от одного класса с обычными и асинхронными методами. Клиент проверяет ключ API при создании, а для этого нужен HTTP-запрос. Синхронный запрос заблокировал бы асинхронный код, а запуск проверки через async потребовал бы заранее выбрать и получить работающий цикл событий.

Решением стали отдельные SyncClient и AsyncClient. Заодно новые имена позволили оставить прежний класс Akismet устаревшим, но рабочим, чтобы пользователи могли перейти без немедленной поломки API. Названия скучные, зато состояние клиента и способ ввода-вывода больше не приходится угадывать.

Разбор переписывания библиотеки также показывает, почему набор функций оказался хуже класса: ключ, адрес сайта и результат их проверки пришлось бы хранить в скрытом общем состоянии.

Zen of Python

26 September 2026 12:57

Как собирать динамические фильтры Django через Q-объекты

Q() представляет условие для SQL-запроса. Такие объекты можно объединять операторами & и |, отрицать через ~ и передавать в один вызов filter(). Это позволяет явно задать, какие условия должны выполняться вместе, а какие служат альтернативами.

В примерах с Q-объектами поисковая строка разбивается на слова, для каждого строится проверка icontains, а затем условия соединяются через OR. Для небольших наборов данных этого достаточно, но на больших SQL-запросы с OR могут работать медленно.

Фильтры можно вынести в функции или методы моделей и собирать из пользовательских параметров. Автор предпочитает один filter(): так вся логика запроса видна в одном месте и проще контролировать JOIN при обходе связей. Явное условие лучше неявной цепочки, почти по PEP 20.

Zen of Python

26 September 2026 07:01

Как вручную разрешить ленивый импорт в Python

У объекта, созданного через lazy import json, есть метод resolve(). Его можно обнаружить с помощью dir(globals()["json"]), а справка поясняет: метод разрешает ленивый импорт и возвращает настоящий объект модуля.

Вызов globals()["json"].resolve() возвращает модуль json, но имя в глобальном пространстве по-прежнему указывает на объект lazy_import. Автор предполагает, что при автоматическом разрешении Python вызывает тот же метод, а затем присваивает имени полученный модуль.

В этот раз «явное лучше неявного» можно понимать буквально. В разборе показано, как исследовать этот механизм через dir() и help(); открытым остаётся вопрос, что именно запускает автоматическое разрешение импорта.

Zen of Python

25 September 2026 10:01

Как запускать Python-код в песочнице на MicroPython и WebAssembly

В проектах Саймона Уиллисона плагины получают все права основного приложения: ошибка или вредоносный код могут повредить данные. Пакет micropython-wasm переносит интерпретатор MicroPython в WebAssembly и изолирует выполнение.

Память ограничивает wasmtime, а процессорное время контролирует «топливо»: запас операций, после исчерпания которого выполнение прекращается. Файлы, сеть и функции основного приложения доступны только через явно выданные интерфейсы. Состояние между вызовами сохраняет сессия с отдельным потоком и очередями запросов.

Пакет уже опубликован на PyPI, но пока имеет статус альфы: автор использует его сам, однако не рекомендует без готовности принять существенный риск. Архитектура, ограничения и команды для запуска разобраны в Simon Willison’s Weblog.

Zen of Python

24 September 2026 12:57

Как читать многострочный ввод в Python REPL несколько раз

Вызов open(0).read() читает стандартный ввод до конца потока и сохраняет строки вместе с переносами. Для завершения ввода нажмите Ctrl+D в Unix или Ctrl+Z в Windows.

Повторный вызов заканчивается ошибкой OSError: после первого чтения Python закрывает файловый дескриптор 0. Передайте closefd=False, и стандартный ввод останется доступен: open(0, closefd=False).read() можно вызывать снова.

Явный параметр здесь действительно лучше неявно закрытого ввода. Приём пригодится, когда в интерактивной сессии нужно последовательно прочитать несколько блоков текста. Два таких чтения показаны в разборе TIL #139.

Zen of Python

24 September 2026 07:01

Как запустить урезанный Python в браузерной песочнице

Monty от Pydantic исполняет небольшой Python-подобный язык внутри приложения. Интерпретатор написан на Rust для кода, который генерируют языковые модели: файловая система, переменные окружения и сеть недоступны, а функции хоста вызываются только с разрешения разработчика.

Саймон Уиллисон собрал Monty для WebAssembly как модуль JavaScript и Python-пакет для Pyodide: получается песочница внутри песочницы.

Поддерживается часть синтаксиса, пока без классов. В разборе в Simon Willison’s Weblog есть команды сборки, устройство вариантов и браузерные демо.

Zen of Python

23 September 2026 10:01

Что меняет re.prefixmatch() в Python 3.15

re.match() проверяет совпадение только в начале строки. Поэтому шаблон из шести цифр принимает и 345071-in-abbey-wood: подходящий префикс найден, а остаток не мешает успеху. Для проверки всей строки по-прежнему нужен fullmatch().

В Python 3.15 появится prefixmatch(), точный синоним match(). Поведение не изменится, зато имя прямо сообщит, что проверяется лишь начало строки. Явное лучше неявного, даже когда речь всего лишь о названии метода.

match() получит статус мягко устаревшего: предупреждений и планов удаления нет, существующий код продолжит работать. В новом коде под Python 3.15+ стоит выбирать prefixmatch() для проверки префикса, а fullmatch() для валидации значения целиком. Примеры и объяснение различий собраны в разборе Адама Джонсона.

Zen of Python

22 September 2026 12:57

Как применять структурное сопоставление с образцом к деревьям в Python

Структурное сопоставление особенно выразительно на рекурсивных структурах. Автор моделирует булевы выражения датаклассами Var, And, Or и Not, а затем разбирает каждый тип веткой case.

Вычислитель захватывает поля прямо в образце. Для переменной он берёт значение из словаря, для And и Or рекурсивно обходит дочерние выражения через all() и any(), для Not инвертирует результат. Общая ветка выбрасывает ошибку, если появился неизвестный подкласс: явное лучше неявного.

Тот же приём автор переносит на форматированный вывод дерева. Получается компактный разбор того, как рекурсивно применять match к древовидным данным, не превращая обход в цепочку проверок типов.

Zen of Python

22 September 2026 07:00

Как точно типизировать *args и **kwargs в Python

Запись *args: tuple[int, str] выглядит как тип всего кортежа, но проверщик читает её иначе: каждый позиционный аргумент должен быть таким кортежем. У **kwargs: dict[...] тип также относится к каждому именованному аргументу. Типизатор здесь не телепат.

Для разнородных аргументов нужен Unpack: Unpack[tuple[int, str]] задаёт типы и порядок позиционных аргументов. Именованные описываются через TypedDict и Unpack[Kw], поэтому проверщик знает тип каждого ключа.

В разборе аннотаций показаны и необязательные ключи: все сразу через total=False либо отдельные через NotRequired. До Python 3.12 эти типы берутся из typing_extensions. Подход пригодится обёрткам, которые передают аргументы функции с той же сигнатурой.

Zen of Python

21 September 2026 10:00

Как писать Python-скрипты, которые удобно запускать в пайплайнах

В разборе Bite code! собраны приёмы, которые оставляют однофайловый скрипт простым, но делают его предсказуемым для пользователя.

Зависимости указываются в комментарии в начале файла: uv run создаёт временное виртуальное окружение, ставит пакеты и запускает скрипт. Секрет сначала ищется в переменной окружения с префиксом имени скрипта, затем в хранилище ключей ОС, а при отсутствии запрашивается через getpass и сохраняется после проверки.

Результат операции отправляйте в stdout, ошибки и журнал в stderr: тогда конвейер получит только данные. Для пользователя оставляйте print(), диагностику включайте через logging по запросу, а переменные окружения перечисляйте в --help через argparse.

Zen of Python

20 September 2026 12:56

Как collections.deque хранит элементы блоками

У deque два конца, поэтому легко представить узел на каждый объект. В CPython звено списка хранит блок до 64 элементов. Соседние блоки связаны в обе стороны, а индексы указывают на первый и последний элементы.

При append и pop внутри блока меняются индекс и ячейка. Новый блок нужен, лишь когда крайний заполнен; опустевший крайний блок отсоединяется. Поэтому интерпретатор реже выделяет и освобождает память, чем при отдельном узле на элемент, и deque работает быстрее.

В разборе на mathspp.com эта механика собрана в упрощённой Python-реализации для Python 3.15. По коду можно проследить append и pop; левый край устроен симметрично.