Встроенные значения float в Python используют оборудование вашего компьютера напрямую, поэтому любое значение представляется внутренне в виде двоичной дроби.

Это означает, что вы обычно работаете с приближениями, а не с точными значениями:

>>> format(0.1, '.17f')
'0.10000000000000001'

Модуль decimal позволяет использовать десятичную арифметику с произвольной точностью:

>>> from decimal import Decimal
>>> Decimal(1) / Decimal(3)
Decimal('0.3333333333333333333333333333')

Но и этого может быть недостаточно:

>>> Decimal(1) / Decimal(3) * Decimal(3) == Decimal(1)
False

Для абсолютно точных вычислений можно использовать модуль fractions, который хранит любое число как рациональное:

>>> from fractions import Fraction
>>> Fraction(1) / Fraction(3) * Fraction(3) == Fraction(1)
True

Очевидное ограничение — всё равно приходится использовать приближения для иррациональных чисел, таких как π.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

💡 Как избежать повторения кода с помощью functools.partial

Как упростить код и избежать дублирования с помощью functools.partial.

Допустим, у нас есть функция send_email(to, subject, body, is_html=False), и мы часто вызываем её с одним и тем же параметром is_html=True.

Вместо того чтобы каждый раз писать это явно, можно создать частичную функцию:

from functools import partial

send_html_email = partial(send_email, is_html=True)

# Теперь можно вызывать проще:
send_html_email("user@example.com", "Привет", "<b>Как дела?</b>")

Это удобно, если вы хотите предварительно зафиксировать часть аргументов, например:

* логгеры с предустановленным уровнем
* коннекторы с общими параметрами
* команды CLI с типовыми флагами

Таким образом, вы уменьшаете дублирование и делаете код читаемее. А ещё это красивый способ внедрить DI без фреймворков — просто передайте partial.

📲 Мы в MAX

👉@BookPython

🚀 Как логировать без боли в Python

Как настроить логирование в Python один раз — и больше к этому не возвращаться.

Обычно начинающие разработчики либо используют print(), либо подключают logging, но каждый раз пишут кучу однотипного кода. Я так тоже делал. Но потом вывел себе простую универсальную схему, которую теперь кидаю в каждый новый проект:

import logging

def setup_logger(name: str) -> logging.Logger:
    logger = logging.getLogger(name)
    if not logger.hasHandlers():
        logger.setLevel(logging.INFO)
        handler = logging.StreamHandler()
        formatter = logging.Formatter(
            '%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s'
        )
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)
    return logger

logger = setup_logger(__name__)

logger.info("Скрипт стартовал")

Что мы получаем:

* Удобный формат времени и уровня лога
* Защиту от дублирования логов (если модуль импортируется несколько раз)
* Готовность к масштабированию (можно легко добавить файл-логгер)

Если вы устали от print(), просто сохраните себе этот сниппет — он сэкономит вам время и нервы.

Пользуетесь ли вы встроенным logging, или предпочитаете что-то вроде loguru?

📲 Мы в MAX

👉@BookPython