Zen of Python Telegram Channel Link

Почему Rust внутри CPython предлагают начать с zlibНа Python Language Summit обсудили постепенное внедрение Rust в CPython. Первый кандидат — модуль zlib: небольшой участок с заметным применением, в том числе при работе с пакетами.Предлагается использовать zlib-rs, а существующую реализацию сохранить как fallback. В обсуждаемом плане Rust-бэкенд мог бы стать опциональным в Python 3.16. Это предложение, а не уже принятая возможность релиза.Перед расширением проекта нужно проверить поддержку платформ, влияние на производительность, сборку и сопровождение зависимостей.Rust помогает исключить некоторые ошибки работы с памятью, но корректность алгоритмов по-прежнему требует тестирования. Поэтому в плане есть fuzzing и property-based tests.#python #cpython

Почему mmap не всегда избавляет от копированияmmap позволяет обращаться к содержимому файла по смещениям. Это удобно для бинарных форматов и повторного поиска, но срез mapped[start:end] всё равно создаёт новый объект bytes.Чтобы работать с данными через заимствованное представление, используйте memoryview. Тогда нужно следить за временем жизни: пока представления существуют, закрытие mapping может вызвать BufferError. Освободите их до выхода из контекстного менеджера.Отображение не означает, что весь файл сразу загружен в RAM, и не делает его неизменяемым снимком. Другой процесс всё ещё может менять исходный файл.Для одного последовательного прохода обычное буферизованное чтение часто проще. Выбирайте mmap под характер доступа и измеряйте результат.#python #память

Когда Path.info экономит обращения к файловой системеПри обходе большого каталога проверки is_file() и is_dir() могут создавать множество запросов метаданных. В Python 3.14 появился кеш типов файлов Path.info.У объектов, полученных через Path.iterdir(), он может уже содержать информацию из сканирования каталога. Несколько проверок типа используют эти данные повторно.Цена — актуальность. Если другой процесс заменил файл после обхода, path.info может описывать прежнее состояние. Для свежей проверки используйте прямые методы Path.is_file() и Path.is_dir().Кеш нельзя очистить на месте; новый Path(path) начинает с пустым кешем. Но даже свежая проверка не устраняет гонку между проверкой и открытием файла — ошибки операции всё равно нужно обрабатывать.#python #файлы

👁👁 Тестовый собес на Python с разработчиком из Яндекса[+ ответы на 50 сложных вопросов в подарок]14 октября в 19:00 (МСК) приходи посмотреть открытое онлайн-собеседование на Python-разработчика.Интервьюер: Хачатур Саркисян – разработчик из Яндекса, работает с высоконагруженными сервисами, Kafka и микросервисной архитектурой.На эфире нет сценария ↓Кандидат – случайный разработчик, который не знает вопросов заранее.На обычном собесе ты не знаешь, что думает интервьюер, пока не придёт фидбек. На этом эфире Хачатур проговорит всё вслух:— какие вопросы и задачи он даёт кандидатам в бигтехе;— что в каждом ответе засчитал бы, а что нет – и почему.А в конце ответит на твои вопросы.Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить грейд, ЗП и прокачать скиллы!Участие бесплатное 🔥🎁 За регистрацию дарим файл с ответами на 50 сложных вопросов с Python-собеседований.Зарегаться на эфир и забрать подарок можно в боте → @shortcut_py_botРеклама.О рекламодателе.

Общая папка для работы Claude Code и CodexЛуи-Франсуа Бушар собрал заметки, инструкции-скиллы, скрипты и итоги встреч в Obsidian. Его связка устроена так:Папка хранит исходные материалы и решения↓Индекс указывает, где искать данные для задачи↓Claude Code планирует работу↓Codex выполняет задачи по его вызовуВ описании этого рабочего процесса Бушар объясняет, зачем даёт агенту сведения для конкретной задачи. Начать предлагает с общей папки, короткого индекса и одного повторно используемого скилла.#ии #инструменты

Как менеджер паролей найдёт вашу форму DjangoМенеджер паролей обнаружил утечку и предлагает заменить пароль. Чтобы открыть нужную страницу, он может обратиться к /.well-known/change-password.В Django достаточно добавить RedirectView с pattern_name, указывающим на публичную форму смены пароля. URL стандарта не содержит завершающего слеша, а редирект должен быть временным.Проверьте имя целевого маршрута тестом: Django разрешает его при запросе, поэтому опечатка может остаться незаметной до первого обращения.Ещё одна проверка — неизвестный URL должен возвращать 404. Если catch-all выдаёт 200 на любой путь, менеджер паролей может проигнорировать этот механизм.#python #django

Почему lru_cache удерживает объекты в памятиДекоратор lru_cache хранит аргументы и результат функции. Если поставить его на метод экземпляра, self станет частью ключа — кеш может удерживать объект после того, как остальной код перестал им пользоваться.Есть и другие ловушки мемоизации. Каждый cache hit возвращает сохранённый объект: изменение закешированного списка увидят следующие вызовы. А maxsize ограничивает число записей, но не задаёт срок их жизни.Для результатов выбирайте неизменяемые структуры, для внешних данных продумайте инвалидирование. Через cache_info() проверьте, сколько попаданий кеш вообще даёт.Потокобезопасность кеша тоже не гарантирует один запуск функции: при одновременных промахах вычисление может повториться.#python #производительность

Python 3.10 больше не получает исправления безопасностиВерсия 3.10.22 стала последней в своей ветке. После пяти лет поддержки Python 3.10 достиг end of life: новых security updates для него не будет.В объявлении команды Python есть и другие изменения: 3.13.16 — последний полный maintenance-релиз ветки 3.13. Дальше она будет получать только исправления безопасности.Перед миграцией проверьте интерпретатор в контейнерах, CI, виртуальных окружениях и заданиях по расписанию. Затем убедитесь, что для выбранной версии доступны совместимые зависимости и wheels, и прогоните тесты приложения.Обновление пакетов внутри окружения само по себе не обновляет Python. Версию runtime нужно менять отдельно.#python #обновления

🧑‍💻 Какие навыки помогают вам в разработке в 2026 году?Что вы чаще используете в работе? В каких задачах помогает ИИ, а где проще справиться самостоятельно?Мы решили собрать портрет современного разработчика — и приглашаем вас поделиться своим опытом. Расскажите, какие навыки вам пригодились и как вы используете ИИ. Если обходите его стороной, нам тоже интересно узнать почему.Опрос анонимный и займёт около 5 минут. Результаты опубликуем в общем большом исследовании.👉 Пройти опрос

Как PEP 827 предлагает выводить тип выбранных полейORM-запрос выбирает name и email, но статический анализатор часто видит заранее заданную модель. Для отдельных операций приходится вручную поддерживать похожие типы: публичный ответ, создание записи и частичное обновление.PEP 827 предлагает преобразования типов: условные выражения, перебор типов и доступ к членам модели. Библиотека могла бы вывести тип результата из выбранных полей или построить Update-модель с необязательными свойствами.На Language Summit обсуждали и хранение аннотаций: Pydantic и FastAPI используют их во время выполнения, поэтому одного результата статической проверки недостаточно. Сохранение исходных выражений требует компромисса между памятью, скоростью и сложностью. Это предложение с прототипом, а не доступный синтаксис стабильного Python.#python #типизация

Что мешает запускать Python из снимка памятиИмпорты и инициализация повторяются при каждом старте интерпретатора. Снимок уже подготовленного процесса мог бы пропускать эту работу — особенно в WebAssembly и сервисах, которые часто запускают короткие задачи.В обсуждении снимков CPython есть неожиданный барьер: случайное начальное значение для хеширования. Python выбирает его при запуске, чтобы затруднить атаки через коллизии. Снимок зафиксирует значение, и восстановленные процессы начнут использовать одно и то же.Худ Чатем предлагает отдельную фазу инициализации с повторной настройкой состояния после восстановления. Потребуется учитывать и библиотеки, рассчитывающие на новый запуск. Это пока обсуждаемая архитектура; просто сохранить память процесса недостаточно для безопасного ускорения старта.#python #cpython

Почему тайм-аут не всегда заканчивается ровно по часамasyncio.TaskGroup владеет созданными в нём задачами и ждёт их завершения. Если одна падает с обычным исключением, группа запрашивает отмену остальных, дожидается очистки и собирает ошибки в ExceptionGroup.В разборе отмены и тайм-аутов важна граница: cancel() отправляет запрос, а задача должна получить CancelledError и выполнить finally. Если она подавляет отмену или долго очищает ресурсы, завершение затянется.wait_for() ждёт окончания отмены, поэтому фактическое время может превысить заданный timeout. Контекст asyncio.timeout() отменяет текущую задачу и преобразует свою отмену в TimeoutError снаружи блока. Для связанных операций помещайте TaskGroup внутрь timeout, чтобы дочерняя работа имела явного владельца.#python #asyncio

Почему копия контекста не делает словарь отдельнымcontextvars помогает хранить request ID для задач, которые выполняются на одном потоке event loop. При обычном создании asyncio.Task контекст копируется, поэтому новая задача получает текущую привязку переменной.Но копия контекста поверхностная. Если ContextVar содержит словарь, родитель и дочерняя задача могут видеть один объект. Изменение его содержимого будет общим; set с новым значением меняет привязку в текущем контексте.Для метаданных запроса удобнее неизменяемые значения. После set сохраняйте токен и восстанавливайте предыдущую привязку через reset в finally. Дочерняя задача может сохранить захваченный контекст и после завершения запроса, поэтому долгоживущей фоновой работе передавайте только необходимые данные.#python #asyncio

Почему короткие паузы сборщика мусора обходятся памятьюВ CPython подсчёт ссылок освобождает многие объекты сразу, а циклический GC ищет недостижимые циклы. Сокращение пауз этого дополнительного механизма важно для серверов и интерфейсов, но может изменить расход памяти.В отчёте Language Summit Марк Шеннон разбирает откат инкрементального сборщика Python 3.14 после проблем с памятью на реальных нагрузках. Разделение обхода на небольшие части уменьшало длинные остановки, но дольше сохраняло часть объектов.Обсуждаемое направление — совместить поколения с инкрементальным обходом молодых и старых объектов. Это предложение, а не настройка, которую уже можно включить. Для оценки изменений нужны одновременно длительность пауз, память и реальные сценарии приложения: улучшение одного показателя может ухудшить другой.#python #cpython

Как проверить, что мок заменил нужную зависимостьЕсли service.py делает from client import fetch, функция использует имя service.fetch. Патч client.fetch не заменит уже импортированную ссылку: тест может продолжить обращаться к настоящему клиенту.Правило patch — заменять имя там, где тестируемый код его ищет. Для этого примера нужен patch("service.fetch", autospec=True). autospec проверяет совместимость вызова с сигнатурой зависимости и помогает поймать лишний аргумент.Для async-зависимости важно проверить await: assert_called_once_with доказывает только вызов, а assert_awaited_once_with — ожидание корутины. Дополнительно проверяйте возвращённое значение или эффект работы сервиса. Один счётчик вызовов не показывает, что результат зависимости был использован правильно.#python #тестирование

Showboat и Rodney помогают показать работу ИИ-агентаСаймон Уиллисон собирает демонстрации кода с помощью двух своих инструментов. Showboat выполняет команды и записывает их вывод в документ. Rodney управляет Chrome из командной строки и делает скриншоты интерфейса.uvx showboat --helpЭту команду автор предлагает дать агенту: в справке есть всё необходимое, чтобы тот создал документ с демонстрацией новой функции.Уиллисон замечал и обход механизма: агент напрямую правит текст отчёта. Тогда записанный вывод может расходиться с реальным запуском. Содержимое демонстрации тоже требует проверки.#ии #инструменты

Почему max_workers не ограничивает очередь задачThreadPoolExecutor(max_workers=8) разрешает одновременно выполнять восемь вызовов. Если сразу вызвать submit для миллиона записей, остальные будут ждать, удерживая Future, аргументы и связанные объекты в памяти.Окно незавершённой работы ограничивает и подачу: отправить, например, 32 задачи, дождаться завершений через wait(..., FIRST_COMPLETED), забрать результаты и только затем добавить новые. Производитель перестаёт бесконечно убегать вперёд.В Python 3.14 для обработки с сохранением входного порядка есть executor.map(..., buffersize=32). Ручная схема удобнее, когда результаты нужны по готовности. Ни одна из этих границ не задаёт число запросов в секунду: для внешнего API ограничение частоты рассчитывают отдельно.#python #производительность