Zen of Python

12 October 2026 17:45

🧑‍💻 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

Zen of Python

12 October 2026 10:00

Что мешает запускать Python из снимка памяти

Импорты 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

Zen of Python

11 October 2026 13:01

Почему копия контекста не делает словарь отдельным

contextvars 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

Zen of Python

11 October 2026 07:03

Как проверить, что мок заменил нужную зависимость

Если 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

Zen of Python

10 October 2026 13:02

Почему max_workers не ограничивает очередь задач

ThreadPoolExecutor(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

Zen of Python

10 October 2026 07:02

Чего не проверяет runtime_checkable Protocol

Protocol позволяет описать небольшой интерфейс: например, метод send(destination, message). Класс может удовлетворять ему без наследования — статический анализатор проверяет совместимость структуры и сигнатур.

Декоратор runtime_checkable добавляет возможность isinstance, но такая проверка не валидирует сигнатуры методов. Наличие атрибута send не доказывает, что он принимает нужные аргументы или выполняет обещанное действие.

Поэтому проверка плагина требует нескольких уровней: типизация помогает проверить код, тест контракта — поведение адаптера, схема — внешние данные. Аннотация quantity: int сама по себе не отвергает отрицательное число, а корректная схема заказа не доказывает, что товар есть на складе.

#python #типизация

Zen of Python

09 October 2026 10:02

Как дождаться обработки очереди asyncio

Пустая очередь ещё не означает, что работа закончена: потребитель мог забрать элемент и продолжать его обработку. asyncio.Queue.join() ориентируется на число неподтверждённых задач, а не на количество элементов внутри очереди.

В схеме producer/consumer каждому успешному get() соответствует один task_done(). Подтверждение ставят после обработки, обычно в finally. Если подтверждать и неудачные задачи, join означает завершение учёта, а успех и повторную обработку нужно отслеживать отдельно.

maxsize ограничивает накопление: await put() ждёт, пока появится место. Для остановки потребителя можно отправить отдельный маркер, который тоже требует task_done(). Сам join работников не останавливает — после него нужно дождаться завершения их задач.

#python #asyncio

Zen of Python

08 October 2026 13:02

Почему цикл внутри теста скрывает часть ошибок

Тест перебирает десять входов и проверяет результат через assert. Если третий случай падает, оставшиеся семь до проверки не доходят. В отчёте появляется одна ошибка, а состояние остальных случаев неизвестно.

pytest.mark.parametrize превращает каждую пару «вход — ожидаемый результат» в отдельный тест. Без режима остановки на первой ошибке pytest проверит все случаи и покажет, какие именно сломались. Через ids им можно дать понятные имена.

Подготовку ресурсов удобно вынести в fixture с yield: код после yield выполнит очистку. Для ожидаемой ошибки используйте pytest.raises с конкретным типом и match, если важен текст сообщения. Иначе случайный ValueError из другой части функции может сделать тест зелёным.

#python #тестирование

Zen of Python

08 October 2026 07:03

Как отличить отсутствие аргумента от None в Python

Если None — допустимое значение настройки, оно не подходит для обозначения «аргумент не передали». Маркер MISSING = object() решает эту задачу, но после deepcopy или pickle может превратиться в другой объект: проверка через is перестанет работать.

В Python 3.15 появляется встроенный sentinel. Объявление MISSING = sentinel("MISSING") даёт читаемую сигнатуру, позволяет использовать сам маркер в аннотации типа и сохраняет его идентичность при копировании.

Для pickle маркер должен быть доступен по имени в модуле: имя внутри sentinel обязано совпадать с именем переменной. Создавайте его один раз. Два вызова sentinel("MISSING") возвращают разные объекты, даже если строка одинакова.

#python #типизация

Zen of Python

06 October 2026 20:52

Как открывать ссылки Django-сайта в приложениях Apple и Android

Для этого нужна двусторонняя связь: приложение объявляет домены, ссылки которых обрабатывает, а сайт подтверждает разрешённые приложения. Одного файла на сервере недостаточно.

Адам Джонсон показывает, как отдавать из Django файлы apple-app-site-association и assetlinks.json по адресам в /.well-known/. Нужны HTTPS, ответ 200 без редиректов и тип содержимого application/json. Apple-файл хранится с расширением .json, чтобы FileResponse определил тип, но URL остаётся без расширения.

В разборе есть тесты заголовков, корректности JSON и идентификаторов приложений, а также проверки после развёртывания через сервисы Apple и Google. Ошибки здесь незаметны: ссылка просто открывается в браузере.

#django #тестирование

Zen of Python

06 October 2026 14:54

Как упаковать Python-проект в библиотеку и CLI

Копирование модулей и правки sys.path можно заменить устанавливаемым пакетом. В руководстве на примере JSON-флаттенера разобраны структура src, файл pyproject.toml с Hatchling, зависимости и точка входа для команды терминала.

Проект разделяет функцию обработки JSON и интерфейс на Typer. Поэтому одну логику можно импортировать как библиотеку или запускать командой json-flatten из любого каталога. Структура src не позволяет Python случайно импортировать исходники вместо установленного пакета.

Editable-установка связывает окружение с исходным кодом: изменения становятся доступны без переустановки. Подход пригодится, когда внутренней утилите пора перестать быть набором файлов с относительными импортами.

Zen of Python

02 October 2026 17:56

Охрана трубопровода длиной 400 километров

Камеры на столбах не заглянут за угол, дрон висит 30-40 минут и летит заряжаться, а охранник-человек — дорого, медленно и небезопасно на протяжённом объекте.
Технический разбор робопса изнутри: что скрыто под закрытым ядром биомеханики, какой стек сенсоров закрывает слепые пятна друг друга — лидар боится стекла, поэтому рядом ставят сонар.
Как рой из нескольких собак строит p2p-сеть, чтобы одна работала мостом для другой за горизонтом связи в техническом разборе робопса.

Zen of Python

01 October 2026 07:06

Как выстроить защиту цепочки поставок Python

Эшелонированная схема защиты начинается с собственного кода: Ruff находит секреты, слабую криптографию и запросы без тайм-аута до публикации пакета.

Зависимости и их криптографические хеши фиксируют через uv lock или uv pip compile --generate-hashes. Затем pip-audit ищет в CI известные уязвимости, а SBOM помогает понять, затронул ли проект компрометированный пакет. Trusted Publishing с OIDC заменяет долгоживущие API-токены.

Хеши не распознают изначально вредоносный пакет, а аудит пропускает неизвестные уязвимости. Поэтому начать стоит с Ruff и фиксации зависимостей, затем добавить аудит и SBOM.

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

12 October 2026 13:01

Как PEP 827 предлагает выводить тип выбранных полей

ORM-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

Zen of Python

12 October 2026 07:03

Почему тайм-аут не всегда заканчивается ровно по часам

asyncio.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

Zen of Python

11 October 2026 10:00

Почему короткие паузы сборщика мусора обходятся памятью

В 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

Zen of Python

10 October 2026 15:35

Showboat и Rodney помогают показать работу ИИ-агента

Саймон 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 --help

Эту 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

Zen of Python

10 October 2026 10:01

Как измерять время async-функции через декоратор

Обычная обёртка может вызвать async-функцию и получить объект корутины за микросекунды. Это ещё не время запроса: выполнение корутины начнётся позже, а исключение возникнет уже за пределами обёртки.

В разборе async-декораторов обёртка сама объявлена через async def. Она сохраняет время старта, выполняет return await fn(*args, **kwargs), а запись длительности помещает в finally.

Так измерение охватывает выполнение и очистку при ошибке или отмене. functools.wraps сохраняет метаданные и связь wrapped для интроспекции. Сам сборщик метрик тоже должен быть аккуратным: его ошибка в finally способна перекрыть исходное исключение, а блокирующий ввод-вывод задержит весь event loop.

#python #asyncio

Zen of Python

09 October 2026 13:04

Как добавить MCP-сервер в Django-проект

django-mcpz позволяет зарегистрировать Python-функцию как MCP-инструмент и подключить сервер в urls.py как обычное представление. Функция получает HttpRequest, поэтому может использовать request.user и ORM проекта.

В примере Адама Джонсона инструмент считает заказы с необязательным фильтром статуса. Параметры и результат описаны через msgspec.Struct: библиотека строит JSON Schema и проверяет аргументы до вызова функции. Реализация рассчитана на обычное синхронное WSGI-развёртывание.

Аутентификация задаётся явно. Для клиентских инструментов есть отзываемые bearer-токены, для OAuth-клиентов — отдельное приложение авторизации. Аннотация read_only описывает инструмент для клиента; реальные права доступа к данным всё равно должен проверять сервер.

#python #django

Zen of Python

09 October 2026 07:04

Почему frozendict не замораживает вложенные объекты

В Python 3.15 появляется встроенный frozendict. В нём нельзя заменить значение по ключу или удалить запись. Но если значением служит список, сам список по-прежнему можно изменить через append.

Заморозка действует только на отображение. Поэтому frozendict с вложенным списком создаётся без ошибки, а вызов hash завершится TypeError. Для использования в ключе словаря или элементе множества все ключи и значения должны быть хешируемыми.

Есть ещё нюанс совместимости: frozendict не наследуется от dict. Проверка isinstance(value, dict) его отвергнет. Если функции достаточно чтения по ключам, контракт через collections.abc.Mapping принимает оба типа. Для вложенной структуры отдельно выбирайте подходящие контейнеры на каждом уровне.

#python #типизация

Zen of Python

08 October 2026 10:01

Как выполнять CPU-задачи в отдельных интерпретаторах Python

В Python 3.14 InterpreterPoolExecutor запускает потоки с отдельными интерпретаторами. У каждого свой GIL, поэтому вычисления на Python могут одновременно занимать несколько ядер в одном процессе.

У этой модели есть цена: между интерпретаторами передаются сериализованные функции, аргументы и результаты. Импорты и глобальные переменные изолированы. Кеш на уровне модуля станет кешем каждого работника; большая таблица данных может занять память несколько раз.

Подход подходит для достаточно крупных вычислительных задач с простыми входами и выходами. На мелких операциях передачу данных легко сделать дороже вычислений. Перед переносом проверьте совместимость C-расширений и сравните время и память с ProcessPoolExecutor на реальной нагрузке.

#python #производительность

Zen of Python

07 October 2026 10:01

security.txt в Django: контакт для сообщений об уязвимостях

Исследователь нашёл уязвимость на сайте. Куда ему писать? Файл /.well-known/security.txt даёт публичный ответ: поле Contact указывает способ связи, а Expires — дату, после которой сведения считаются устаревшими.

Адам Джонсон разбирает реализацию для Django: отдачу файла через FileResponse, доступ без авторизации и тесты ответа. В примере проверяются тип содержимого, обязательные поля и разрешённые методы HTTP.

Для сопровождения пригодится отдельная проверка срока действия. Корректная дата в файле ещё не означает, что контакт актуален. Автор добавляет системную проверку Django: за 30 дней до истечения срока она начинает выдавать предупреждение, не прерывая команду. Это повод проверить контакты и обновить Expires.

#django #тестирование

Zen of Python

06 October 2026 17:53

Как собрать Rust-проект с Python-модулем и отдельной программой

В пошаговом примере калькулятора одна функция сложения доступна из Python и из отдельной Rust-программы. PyO3 позволяет вызывать Rust-код из Python, maturin собирает расширение, а через uv устанавливают maturin и запускают сборку.

После установки модуля импорт в Python может работать, а cargo run — падать: PyO3 ищет Python, но глобальной установки нет или она настроена нестандартно.

В примере это исправляют через .cargo/config.toml: переменная PYO3_PYTHON указывает на .venv/bin/python. Так для запуска Rust-программы используется Python из виртуального окружения. В руководстве есть конфигурация сборки для обоих вариантов и проверки вызова функции.

#python

Zen of Python

03 October 2026 09:59

Как вернуть значение из всплывающего окна в форму Django Admin

Django Admin умеет создавать связанный объект во всплывающем окне и сразу подставлять его в исходную форму. Практический разбор этого механизма показывает, как переиспользовать его для собственного инструмента выбора значений.

Пример связывает ModelAdmin, отдельное представление, URL и шаблон. Ссылка вызывает showRelatedObjectLookupPopup, а кнопка во всплывающем окне через opener.dismissRelatedLookupPopup возвращает выбранную строку в поле формы и закрывает окно.

Питоничность здесь в композиции готовых частей: представление может вычислить значение любым способом, а JavaScript админки доставит результат в нужное поле. Цена переиспользования — зависимость от соглашений Django Admin: специального идентификатора ссылки и функций из RelatedObjectLookup.js.

Zen of Python

01 October 2026 10:06

Как не сломать pickle собственным исключением Python

Если конструктор исключения принимает field и reason, не заменяйте их готовой строкой при вызове super().__init__(). Иначе в args останется один элемент, а при восстановлении BaseException.__reduce__ передаст его обратно конструктору. Тот ждёт два аргумента, поэтому распаковка завершится TypeError. Так же ломаются copy.copy() и передача исключения между процессами.

Питоничный инвариант прост: args должны оставаться корректным списком аргументов для вашего __init__. Передавайте в базовый класс исходные field и reason, храните структурированные данные в атрибутах, а читаемое сообщение формируйте в __str__.

Пример с ValidationError показывает поломку и совместимый вариант класса.

Zen of Python

30 September 2026 13:04

Пакетная обработка в Python: где strict=True не спасает запись

С Python 3.12 itertools.batched() лениво забирает из итератора элементы только для очередного кортежа. Поток из файла, курсора или генератора не приходится сначала превращать в список: памяти для группировки нужно столько, сколько занимает один пакет, а не весь источник.

С Python 3.13 параметр strict=True отклоняет неполный последний пакет. Но ошибка возникает во время итерации. При 250 записях и размере пакета 100 первые 200 уже могут попасть в базу, прежде чем оставшиеся 50 вызовут ValueError. Строгость проверяет форму входа, а не делает цикл транзакцией.

Явное лучше неявного: для записи по принципу «всё или ничего» заранее проверьте конечный источник либо используйте транзакцию системы назначения. Разбор itertools.batched() также объясняет, почему list(batched(...)) лишает обработку преимущества ленивости.

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.