Обзор библиотеки RxPY

Сегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY — реализации Reactive Extensions для нашего любимого языка. В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал.

Основы RxPY
RxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов. Основные компоненты RxPY:

Observable: источник данных, который может выдавать события.
Observer: подписчик, который реагирует на события от Observable.
Операторы: функции, позволяющие трансформировать, фильтровать и комбинировать Observable.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/849810/

👉

Когда вы пишете декоратор в Python, почти всегда стоит использовать .wraps.

def atomic(func):
    .wraps(func)
    def wrapper():
        print('BEGIN')
        func()
        print('COMMIT')

    return wrapper

Он обновляет обёртку wrapper, чтобы она выглядела как оригинальная функция func. Декоратор копирует атрибуты __name__, __module__ и __doc__ из функции func в её обёртку.

Это может быть полезно при генерации документации с помощью pydoc, написании тестов с doctest, или при использовании инструментов для интроспекции. Однако стоит помнить, что в трассировке стека всё ещё будет отображаться оригинальное имя функции, поскольку оно хранится в wrapper.__code__.co_name.

👉