Python 3.14. T-строки в Python: новый способ работы со строками?
Python предлагает множество способов создания строк — от обычных строк до f-строк и raw-строк. Но начиная с Python 3.12, появляется новый способ: t-строки. Это экспериментальный синтаксис, предлагаемый для улучшения интернационализации (i18n) строк.
В этом посте мы кратко рассмотрим:
🔘 Что такое t-строки?
🔘 Зачем они нужны?
🔘 Как их использовать?
Что такое t-строки?
Такой синтаксис эквивалентен:
Зачем это нужно?
В больших проектах часто нужно поддерживать несколько языков. В Python это обычно делается через
Но такой подход:
- неявный,
- подвержен ошибкам (особенно при интерполяции),
- не всегда дружелюбен к линтерам и инструментам сборки переводов.
Как это работает?
Полный пример:
Это даст тот же результат, что и с
Совместимость и текущее состояние
Пока t-строки находятся в стадии эксперимента. Они могут измениться или быть удалены в будущих релизах. Если вы работаете с интернационализацией и переводами — следите за этой фичей. Она может значительно упростить жизнь в будущем.
https://realpython.com/python-t-strings/
#python
👉 @python_real
Python предлагает множество способов создания строк — от обычных строк до f-строк и raw-строк. Но начиная с Python 3.12, появляется новый способ: t-строки. Это экспериментальный синтаксис, предлагаемый для улучшения интернационализации (i18n) строк.
В этом посте мы кратко рассмотрим:
Что такое t-строки?
t"..." — это новый синтаксис строк, похожий на f-строки, но предназначенный для упрощения перевода строк. Они позволяют использовать интерполяцию переменных и одновременно автоматически отмечать строку как подлежащую переводу.
name = "Алиса"
print(t"Привет, {name}!")
Такой синтаксис эквивалентен:
from gettext import gettext as _
name = "Алиса"
print(_("Привет, {name}!").format(name=name))
Зачем это нужно?
В больших проектах часто нужно поддерживать несколько языков. В Python это обычно делается через
gettext, где строки передаются в функцию _() и затем интерполируются вручную:
print(_("Привет, {name}!").format(name=name))
Но такой подход:
- неявный,
- подвержен ошибкам (особенно при интерполяции),
- не всегда дружелюбен к линтерам и инструментам сборки переводов.
t-строки делают этот процесс более чистым и читаемым.Как это работает?
t-строки являются экспериментальной функцией в Python 3.12, и для их использования нужно включить feature flag:
from __future__ import tstrings
Полный пример:
from __future__ import tstrings
name = "Алиса"
print(t"Привет, {name}!")
Это даст тот же результат, что и с
gettext, но с более читаемым и лаконичным синтаксисом.Совместимость и текущее состояние
Пока t-строки находятся в стадии эксперимента. Они могут измениться или быть удалены в будущих релизах. Если вы работаете с интернационализацией и переводами — следите за этой фичей. Она может значительно упростить жизнь в будущем.
https://realpython.com/python-t-strings/
#python
👉 @python_real
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Async IO в Python: что это и как с этим работать
Асинхронное программирование в Python — это подход, позволяющий выполнять несколько операций одновременно, не блокируя основной поток выполнения. Это особенно полезно для задач ввода-вывода (I/O), таких как сетевые запросы, работа с файлами и базы данных.
Ключевые понятия
* Сопрограммы (coroutines) — функции, которые можно приостанавливать и возобновлять.
* Событийный цикл (event loop) — механизм, управляющий выполнением асинхронных задач.
* await — оператор, который приостанавливает выполнение до завершения асинхронной операции.
Пример кода:
Когда использовать async?
* Когда приложение работает с большим количеством сетевых запросов.
* Для параллельного выполнения долгих операций ввода-вывода.
* Когда требуется высокая отзывчивость программы.
Когда не стоит использовать?
* Для вычислительно тяжелых задач (лучше использовать multiprocessing).
Асинхронность в Python строится вокруг
https://realpython.com/async-io-python/
#python
👉 @python_real
Асинхронное программирование в Python — это подход, позволяющий выполнять несколько операций одновременно, не блокируя основной поток выполнения. Это особенно полезно для задач ввода-вывода (I/O), таких как сетевые запросы, работа с файлами и базы данных.
Ключевые понятия
* Сопрограммы (coroutines) — функции, которые можно приостанавливать и возобновлять.
* Событийный цикл (event loop) — механизм, управляющий выполнением асинхронных задач.
* await — оператор, который приостанавливает выполнение до завершения асинхронной операции.
Пример кода:
import asyncio
async def main():
print("Начало")
await asyncio.sleep(1)
print("Конец")
asyncio.run(main())
Когда использовать async?
* Когда приложение работает с большим количеством сетевых запросов.
* Для параллельного выполнения долгих операций ввода-вывода.
* Когда требуется высокая отзывчивость программы.
Когда не стоит использовать?
* Для вычислительно тяжелых задач (лучше использовать multiprocessing).
Асинхронность в Python строится вокруг
asyncio, но есть и дополнительные библиотеки (например, aiohttp для асинхронных HTTP-запросов).https://realpython.com/async-io-python/
#python
👉 @python_real
👍4