📌 Быстрое сравнение объектов через dataclasses

Если тебе нужно сравнивать экземпляры классов по значениям, а не по идентификаторам, используй @dataclass — это избавит от ручной реализации eq.

🎯 Итог
@dataclass не только сокращает шаблонный код, но и позволяет автоматически сравнивать объекты по значению их полей — удобно и читаемо.

🧪 Проверка типов во время разработки с typing.assert_type

Иногда полезно явно указать ожидаемый тип переменной — особенно при сложных аннотациях или когда IDE не даёт точной подсказки. Python 3.11+ предоставляет утилиту typing.assert_type для таких целей.

Во время выполнения assert_type не делает ничего — он нужен только для анализа типизации инструментами, как mypy или Pyright.

🎯 Итог
assert_type помогает быть уверенным, что типы совпадают с ожиданиями, и делает код более безопасным без влияния на производительность.

🧵 Ускорение многозадачности с concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

Когда тебе нужно выполнить несколько I/O-зависимых задач (например, запросы к API или чтение файлов), но ты не хочешь возиться с asyncio, можно использовать ThreadPoolExecutor — просто и эффективно.

🎯 Итог
ThreadPoolExecutor — мощный способ ускорить I/O-операции с минимальными усилиями. Особенно удобен, если не хочется переписывать проект под asyncio.

🧼 Удаление дубликатов из вложенных списков

Иногда нужно удалить дубликаты из списка списков — но set тут не работает напрямую, ведь списки — неизменяемые. Есть простое решение!

🎯 Итог
Для удаления дубликатов из списка списков — конвертируй во tuple, используй set, потом верни всё обратно. Быстро и без лишних циклов.

🧪 Быстрая проверка скорости кода с timeit

Когда нужно узнать, какой из двух подходов быстрее — используй модуль timeit.

🎯 Итог
Используй timeit, чтобы быстро сравнить производительность разных решений. Особенно полезно при выборе между похожими по смыслу, но разными по скорости подходами.

🧼 Чистое логирование без print — используй logging

Вместо print() лучше сразу привыкай к модулю logging — он гибкий и профессиональный.

🎯 Итог
Модуль logging — must-have для любого серьезного Python-кода. Он делает отладку и сопровождение кода намного приятнее и чище.

🧠 Проверка типов во время разработки — mypy

Пайтон — динамический язык, но ты можешь использовать статическую проверку типов с помощью mypy для улавливания ошибок до запуска кода.

🎯 Итог
mypy помогает ловить ошибки типов на раннем этапе и делает твой код надежнее. Особенно полезен в больших проектах с командами.

🪄 Ускорение сериализации с orjson

Обычный json модуль в Python медленный. Если тебе нужно быстро сериализовать/десериализовать данные — используй orjson, он в разы быстрее и поддерживает datetime из коробки.

🎯 Итог
orjson — отличный выбор, если тебе важна производительность при работе с JSON. Он быстрее стандартного модуля и проще в использовании.

Объединение списка строк в одну строку

Метод .join() объединяет элементы списка в одну строку, используя заданный разделитель (в примере — пробел " ").
Плюсы: ✔ Быстрее и эффективнее, чем перебор в цикле ✔ Гибкость: можно выбрать любой разделитель (например, ",".join() для CSV)
Осторожно: ❌ Все элементы списка должны быть строками, иначе будет ошибка.

🧼 Безопасное удаление ключа из словаря

Обычно при удалении ключа из словаря с del можно случайно получить KeyError, если ключа нет. А вот dict.pop() с дефолтным значением — безопаснее и удобнее!

🎯 Итог
Используй dict.pop(key, default) — безопасный способ удалить ключ и получить значение, если оно нужно. Уберегаешься от KeyError и пишешь устойчивый код.

🧊 Безопасное извлечение значений из словаря

Иногда нужно получить значение из словаря, но ключ может отсутствовать. Вместо лишних if — используй .get() с дефолтным значением.

🎯 Итог
Метод .get() делает код чище и безопаснее, особенно при работе с необязательными данными.

🛑 Прерывание цикла for с else

Мало кто знает, но for и while в Python могут иметь else. Этот else сработает только если цикл не был прерван через break. Удобно, когда нужно узнать, завершился ли цикл «естественно».

🎯 Итог
Конструкция for/else помогает элегантно отличить «успешный» проход по циклу от прерывания. Полезно при поиске, проверках и валидации!

🧊 setdefault() для упрощения работы со словарями

Иногда нужно добавлять значения в словарь списков. Можно проверять наличие ключа вручную, а можно использовать setdefault().

🎯 Итог
Метод setdefault() избавляет от лишней проверки ключей и помогает лаконично группировать данные в словарях.

🐍 Как элегантно "перевернуть" словарь

Иногда нужно поменять местами ключи и значения в словаре. Это можно сделать в одну строчку с помощью генератора словаря.

🎯 Итог
Инвертирование словаря — это просто и читаемо с генератором. Но помни: значения должны быть уникальны и хэшируемы, чтобы не потерять данные!

Использование list comprehension для фильтрации и преобразования данных

List comprehension в Python предоставляет лаконичный способ создания списков, позволяя не только итерировать, но и фильтровать и преобразовывать данные в одной строке. Это улучшает читаемость кода и уменьшает его объем.

Использование list comprehension позволяет создавать списки с фильтрацией и преобразованием данных в одной строке, что делает код более лаконичным, эффективным и удобочитаемым.

🧭 Как задать тайм-аут для любой функции

Иногда нужно ограничить время выполнения функции, особенно если она может "зависнуть". Для этого можно использовать concurrent.futures и ThreadPoolExecutor.

🎯 Итог
Такой приём позволяет безопасно завершать зависающие операции, не блокируя основной поток. Отлично подходит для сетевых вызовов, парсинга и других непредсказуемых задач.

👀 Подсмотреть, как работают бэкендеры в прямом эфире

5 июля пройдет Яндекс 2718 — разбор сложных архитектурных задач с участием топовых разработчиков Яндекса.

Как это работает:
— участники предлагают задачи по проектированию backend-сервисов;
— эксперты выбирают самые интересные и нетривиальные кейсы;
— разработчики из Карт, Поиска, Автономного транспорта и Рекламы решают их в прямом эфире.

Чтобы попасть на эфир нужно посмотреть требования к задачам и отправить свою. Авторы принятых вариантов получат приглашение приехать на эфир лично или подключиться онлайн. А еще можно зарегистрироваться и прийти на трансляцию за вдохновением. Все о задачах и регистрации — здесь.

Использование defaultdict для работы со словарями

При работе со словарями часто возникает необходимость инициализировать значения по умолчанию, чтобы избежать ошибок при попытке доступа к несуществующим ключам. В таких случаях полезно использовать defaultdict из модуля collections.

Использование defaultdict упрощает код и избавляет от необходимости вручную проверять существование ключей в словаре, делая его более читаемым и эффективным.

🧼 Удаление дубликатов, сохраняя порядок

Стандартный set() удаляет дубликаты, но не сохраняет порядок. Чтобы сохранить порядок элементов, можно использовать dict.fromkeys().

🎯 Итог
dict.fromkeys() — простой и читаемый способ удалить дубликаты из списка, сохранив порядок появления. Работает быстро и не требует сторонних библиотек.

🔁 Повтор последнего результата в Python REPL

Если работаешь в интерактивном режиме Python (REPL), тебе не обязательно каждый раз сохранять результат в переменную — предыдущий результат всегда доступен через _.

🎯 Итог
Символ _ в интерактивной консоли Python хранит результат последнего выражения — удобно для быстрых вычислений и экспериментов без создания переменных.