Все знают синтаксический сахар с операторами +=, -= и тд

x += 1

Где под капотом он превращается в

x = x + 1

Останется ли переменная х той же переменной после +=?
Конечно нет, это же неизменяемый тип

x = 1
print(id(x))
# 135373664533280
x += 1
print(id(x))
# 135373664533312

Теперь провернём тоже самое со списком

ls = [1, 2]
print(id(ls))
# 135373622585344
ls = ls + [3]
print(id(ls))
# 135373619036608

Ожидаемо работает так же, ведь мы создали новую переменную.
А теперь попробуем иначе:

ls = [1, 2]
print(id(ls))
# 135373622585344
ls += [3]
print(id(ls))
# 135373622585344
print(ls)
# [1, 2, 3]

И, внезапно, это работает не так как с int, со списками оператор += работает как extend()!
То же самое будет с *=, объект останется тем же.

ls = [1, 2]
print(id(ls))
# 135373622585344
ls *= 2
print(id(ls))
# 135373622585344
print(ls)
# [1, 2, 1, 2]

Следует помнить о такой важной разнице!
(Особенно на собесах 😉)

#tricks

Не запуская код определите, что покажет терминал если выполнить следующее:

_A__b = 'c'
class A:
    def get(self):
        return __b
print(A().get())

Ответ: Несмотря на то, что ваш IDE покажет ошибку, ошибки не будет. Распечатается "c"

Объяснение:

1. Mangling
За это отвечает механизм mangling - искажение имени. Так работают приватные атрибуты классов.
При создании атрибута по правилу: минимум 2 "_" в начале и максимум 1 "_" в конце" имя автоматически становится вида _{classname}{attr}
В нашем случае атрибутов класса не создается, но это не отменяет Mangling при обращении к другим объектам внутри класса.

2. Обращение к атрибуту
Когда внутри класса происходит обращение к любому объекту с именем по указанному выше правилу, его имя на уровне байт кода также преобразуется.

3. Поиск
Далее происходит поиск такой переменной по неймспейсам в порядке LEGB - Local, Enclosing, Global, Built-in.
И не трудно догадаться что мы находим нужный атрибут в Global, В итоге получаем результат!

Проверить можно так:

import dis
dis.dis(A.get)
# 4  RESUME       0
#
# 5  LOAD_GLOBAL  0 (_A__b)
#    RETURN_VALUE

Либо удалите переменную _A__b и запустите еще раз, поулчите ошибку:

NameError: name '_A__b' is not defined

Как думаете, это норма или баг?

#tricks

В Gunicorn добавили ASGI. Пока что beta.

gunicorn myapp:app --worker-class asgi

То есть теперь вместо "gunicorn воркеры + uvicorn ранеры" будет всё из одной библиотеки? Коненчо, если скорость не будет драматически ниже.

#libs

Потоковая обработка часто встречается при работе с большими файлами или когда данные приходят частями. В Python есть множество инструментов для работы с такими данными. Самый известный - итератор файла по строкам. В веб-приложениях это стандарт для передачи файлов. Далее приведу несколько примеров.

Чтение файлов

with open('huge-file.txt') as file:
    for line in file:
        process_line(line)

Это позволяет нам читать текстовый файл по строкам не загружая всё в память.
Конечно, если позволяет формат данных. С JSON такое не сработает (ijson может в этом помочь).

Запись файла чанками

with open('file-to-save.txt',
    'w') as file:
  for line in iter_data():
      file.write(line)

Частные случаи есть в разных библиотеках. Например DictWriter и DictReader из модуля csv позволяет работать с конкретным форматом данных а не просто текст.

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
  reader = csv.DictReader(file)
  for row in reader:
    print(row)

with open('data.csv', 'a', 
      newline='') as f:
  writer = csv.DictWriter(f, 
    fieldnames=['col1', 'col2']
    )
  for row in iter_objects():
    writer.writerow(row)

Отдельно интересен ZipFile, позволяющий "открыть" файл сразу внутри архива и записывать его частями

import zipfile as zf

with zf.ZipFile(
    'archive.zip', 
    'w', 
    compression=zf.ZIP_DEFLATED) as zf:
  with zf.open(
      'large_data.bin', 
      mode='w') as in_file:
    with open(
        'large_data.bin', 
        'rb') as source:
      for chunk in iter(
          lambda: source.read(1024), 
          b''):
        in_file.write(chunk)

Создание хеша для большого файла

import hashlib

sha256 = hashlib.sha256()
with open(
    'large-file.bin', 
    'rb') as f:
  for block in iter(
      lambda: f.read(1024), b''
    ):
    sha256.update(block)
hash_sum = sha256.hexdigest()

Сжатие данных в файл отдельными чанками

import gzip

with gzip.open('data.gz', 'wb') as f:
    for bin_chunk in iter_bin_data():
        f.write(bin_chunk)

Чтение с записью в файл

with gzip.open('data.gz', 'rb') as f_in:
  with open(
      'extracted_data.txt', 
      'wb') as f_out:
    for chunk in iter(
        lambda: f_in.read(1024), 
        b''):
      f_out.write(chunk)

Подсчет объектов из стрима. Добавление обновляет счетчики.

from collections import Counter

c = Counter()
for data in iter_objects():
    c.update(data)

Это не все доступные примеры, их еще много. Каждый из них позволяет обрабатывать данные из потока не ожидая весь набор и не загружая их в оперативку.
Это очень полезная техника, которую я призываю использовать по назначению!

#tricks #libs

reload_flag=""
if [[ -n "${DEBUG}" ]]; then
  reload_flag="--reload"
fi

if [[ -n "${WORKER_COUNT}" ]]; then
  workers=${WORKER_COUNT}
else
  workers=2
fi

gunicorn --workers ${workers} \
  --bind 0.0.0.0:8000 \
  ${reload_flag} main.wsgi

Писали такие конструкции чтобы проверить наличие флага и сформировать команду правильно?
На самом деле можно сделать тоже самое проще. Для этого используются операторы условной подстановки, доступные в оболочках семейства POSIX.

:- для установки значений по умолчанию

${WORKER_COUNT:-2}

Если переменная не объявлена, то будет дефолтное значение 2.

:+ подставляет указанный текст, если переменная не пуста

${DEBUG:+--reload}

Если что-то есть в переменной то распечатается текст после символа +, в противном случае - ничего. Удобно для опциональных флагов, как в нашем примере.

Итого наш скрипт может выглядеть так:

gunicorn --workers ${WORKER_COUNT:-2} \
  --bind 0.0.0.0:8000 \
  ${DEBUG:+--reload} main.wsgi

Есть еще два оператора.

:= не только подставить дефолтное значение, но и присвоить его переменной, если она пуста

# никаких переменных еще нет
VAL1=${VAL2:=hello}
# теперь доступны обе
echo $VAL1 $VAL2
# hello hello

:? остановить выполнение с ошибкой, если переменной нет.

echo ${MISS:?is required}
bash: MISS: is required

Код выхода будет 1.

#tricks #linux

Windows 11 становится всё менее дружелюбна к юзерам а порой и вовсе не юзабельной:

▫️ постоянные ломающие апдейты которые не дают загрузить систему, откатить ломающие апдейты, и давно уже удаляют файлы пользователей без спроса. Тенденция в целом уже достаточно давно, включая глобальные сбои и другие неприятности.

▫️ навязчивое продвижение AI шпионов агентов повсюду в системе которых никто не просил.

▫️ всё больше ресурсов ВАШЕГО компа работают не для вас, а в угоду Microsoft. Мелкомягкие официально предлагают купить железо помощней (чтобы они и дальше могли половину мощности использовать по своему усмотрению) а оно что-то не покупается. Рядовой юзер не понимает зачем менять комп который и так норм работает. А глядя на текущие цены на память наступает ощущение что с этим миром что-то не так.

▫️ люди булшитят винду и активно продвигают переход на Linux порой называя винду кучей слопа или даже вирусом, похищающим файлы с целью выкупа (они реально после аплоада и удаления с локала отключают доступ к файлам и требуют купить подписку). А сам Microsoft переименован в Microslop. Появляются даже тулзы для очистки системы от этого слопа.

▫️ Microsoft уже не скрывает, что ваши данные уже не ваши, даже зашифрованные, ибо ваши пароли давно уже хранятся где надо и доступны кому надо.

▫️ При всех этих факапах они закрыли поддержку Windows 10 не давая возможности откатиться на что-то более стабильное.

То есть сами Microsoft стали катализатором поиска альтернатив.
Сам я уже на Linux уже более 7 лет как на основной системе, дома винда есть только в виртуалке для тестов клиентского софта. Расскажите, как у вас обстоят дела на винде? Вы пользуетесь системой или боретесь с ней?

#offtop

А что происходит на противоположном фронте?
Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только!

▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожие на Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам.

▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей.

▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50.

▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏

▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде.

▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности.

▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры.

▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности.

▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам).

И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная?

Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉

Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров)

#offtop #linux

Вы до сих пор используете в проекте "магические" строки?😖

@dataclass
class Task:
    status: str
    ...

def create_pending_task(data: dict) -> Task:
    task = Task(**data)
    task.status = "pending"  # < магическая строка
    return task

Где тут проблема?

🔸 Если "pending" изменится на "wait", вам придется искать это слово по всему проекту
🔸 Напишете panding вместо pending и баг вылезет только в рантайме в непредсказуемом месте
🔸 Вам очень повезет, если в проекте нет такой же строки но с другим смыслом

Как делать правильно?

Используем модуль enum

from enum import StrEnum

class TaskStatus(StrEnum):
    PENDING = "pending"
    RUNNING = "running"
    COMPLETED = "completed"

@dataclass
class Task:
    status: TaskStatus
    ...

def create_pending_task(data: dict) -> Task:
    task = Task(**data)
    task.status = TaskStatus.PENDING
    return task

Почему это лучше:
▫️Теперь это не строка а объект
▫️ IDE сможет подсказать какие статусы существуют, вам не нужно лезть в документацию или базу
▫️ Единый источник истины. Изменяем в одном месте вместо поиска на всему проекту
▫️ Типизация - наше всё, mypy умеет с этим работать
▫️ Читаемость кода повышается. Ведь читаем мы его чаще чем пишем
▫️ Автоматическая валидация допустимых значений в моделях Pydantic

#tricks

Почему в прошлом посте я использовал StrEnum а не Enum?
Всё просто, дефолтный Enum не поддерживает нативное сравнение с нужным нам типом.

from enum import Enum

class DefaultEnum(Enum):
    KEY = "value"

"value" == DefaultEnum.KEY # False
"value" == DefaultEnum.KEY.value # True

Как видите, приходится вызывать .value, что неудобно в некоторых случаях и более многословно. StrEnum это исправляет:

from enum import StrEnum

class StringEnum(StrEnum):
    KEY = "value"

"value" == StringEnum.KEY # True 

Для примера из прошлого поста это выглядело бы так:

if task.status == TaskStatus.PENDING:
    ...

Точно так же работает и IntEnum.

StrEnum появился в версии 3.11, для более ранних использовали комбинацию MyEnum(str, Enum), что не тоже самое.
StrEnum правильно создает значения с функцией auto(). Сочетание str+Enum создает числа, но в виде строк. Приходится явно писать строки. Сделал пару примеров для сравнения↗️

Когда не стоит использовать StrEnum:
- когда нужно явное отличие значений энума от строки
- когда в проекте уже используется обычный Enum

#tricks

Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union).
Важно помнить, что его поведение зависит от контекста.

Побитовые операции (логическое OR)

result = 5 | 3
# 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111)

Самое главное - не путать с оператором or, это другое!

Объединение множеств

set_a = {1, 2, 3}
set_b = {3, 4, 5}
set_c = set_a | set_b  
# {1, 2, 3, 4, 5}
set_c |= {5, 6}
# {1, 2, 3, 4, 5, 6}

Слияние словарей

dict_1 = {"a": 1, "b": 2}
dict_2 = {"b": 3, "c": 4}
merged = dict_1 | dict_2  
# {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
merged |= {"d": 5}
# {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}

Аннотации типов, заменяет Union

def process_data(value: int | str) -> None:
    print(value)

Допустимо использовать в isinstance или issubclass

isinstance(3, int | float)
# True

Паттерн-матчинг

status_code = 404
match status_code:
    case 200 | 201 | 204:
        print("OK")
    case 400 | 404 | 500:
        print("ERROR")

Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__

Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;)

#basic

Еще одно применение пайпов - в контексте с Enum.
Но для этого нужен специальный Enum основанный на типе Flag.
В связке с auto он генерирует битовые маски, которые впоследствии можно использовать с оператором |

from enum import Flag, auto

class Perm(Flag):
    READ = auto()    # 1 (0001)
    WRITE = auto()   # 2 (0010)
    EXECUTE = auto() # 4 (0100)
    DELETE = auto()  # 8 (1000)

Теперь мы можем комбинировать их через пайп

admin_perms = Perm.READ | Perm.WRITE | Perm.EXECUTE
user_perms = Perm.READ | Perm.EXECUTE
print(admin_perms)
# <Perm.READ|WRITE|EXECUTE: 7>

Можно делать проверки через in (возвращает bool)

if Perm.READ in admin_perms:
    print("Success!")

Либо через & (возвращает совпадение либо 0)

print(Perm.READ & admin_perms)
# <Perm.READ: 1>
print(Perm.WRITE & user_perms)
# <Perm: 0>

Оператор ~ инвертирует все флаги

print(~admin_perms)
#<Perm.DELETE: 8>

Можно заранее создать комбинацию.

class Perm(Flag):
    READ = auto()    # 1 (0001)
    WRITE = auto()   # 2 (0010)
    EXECUTE = auto() # 4 (0100)
    DELETE = auto()  # 8 (1000)
    RW = READ | WRITE

mode = Perm.READ
print(mode & Perm.RW)
# <Perm.READ: 1>  (True)
print(mode & Perm.EXECUTE)
# <Perm: 0>  (False)

Flag более изолирован. Он не равен числу напрямую, что защищает от случайных ошибок в логике.

#tricks

Все паблики облетела новость о покупке Astral. Мнения бытуют разные, так что мне сложно даже предполагать к чему это приведёт.
Сегодня всё так быстро меняется и происходит то, во что раньше бы никто не поверил! Вобщем, будем надеятся.

https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/

#offtop

Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое.
Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению.
И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make.

just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд!
Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎

⭐️ Что умеет just:

✅ Автодокументирование команд
Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий

# команда сборки
build:
    ...

$ just --list
Available recipes:
    build # команда сборки

Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так:

default:
    just --list

Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла.

✅ Удобная работа с переменными окружения

# загрузить из .env
set dotenv-load

# глобальная переменная
export PYTHONPATH := "./src"

# переменная для команды
test $TESTUNG="true":
    pytest

✅ Передача аргументов

build target:
    @echo 'Build {{target}}...'

команда запуска

$ just build dev
# Build dev...

✅ Выбор интерпретатора прямо в команде
Пример с инлайн-скриптом на python:

system:
    #!/usr/bin/env python3
    import platform
    print(platform.system())

Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки

foo:
  #!/usr/bin/env sh
  for file in ls .; do
    echo $file
  done

✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный

[working-directory: 'backend']
build:
    docker compose build

Также можно задать рабочую директорию глобально

Там еще много интересного:
- поддержка функций
- автокомплиты и интеграции
- экспрешены
- алиасы команд
- группировка команд
- альтернативы команды под разные ОС
- импорт других just-файлов
- цветной вывод
- ... и другие штуковины!

Так что вперёд - ➡️ читать доку!
Репозиторий: ➡️ https://github.com/casey/just
Статья: ➡️ https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/

ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь)

#tools

Если запустить REPL с модулем asyncio, то вы входите в особый асинхронный REPL.

user@host:~$ python -m asyncio
asyncio REPL 3.12.7 ...
Use "await" directly instead of "asyncio.run()".
>>> import asyncio
>>> 

В этом режиме
- создаётся и настраивается event loop
- уже импортирован asyncio
- работает await на верхнем уровне

То есть такая команда сработает без ошибок!

await asyncio.sleep(3)

Удобно для тестирования асинхронных функций без создания ивентлупов и остальной обвязки.

Работает в: 3.8+

#tricks #async

Сгеодня перестал работать Telegram в РФ. Жаль, что вы уже не прочитаете это сообщение. Но если вдруг прочитаете то знайте - канал переехал в MAX!
Подписывайтесь чтобы быть на связи 😎

Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами.
Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как:

- trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки.

- curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками.

- anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов.

anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного.

В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах)

Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно.

#libs #async

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках.
Выглядело это примерно так:

from fastapi.concurrency import run_in_threadpool

async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse:
    try:
        result = await run_in_threadpool(sync_function, data)
        return DataResponse(data=result)
    except Exception as e:
        return DataResponse(
            error=str(e),
            success=False,
        )

В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо.
Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров).
Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio:

import anyio

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter()
    limiter.total_tokens = 100
    yield
    # если вдруг нужно вернуть обратно
    limiter.total_tokens = 40

Зачем менять количество воркеров?
- уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб)
- увеличить чтобы выдержать нагрузку

Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉

#async

Nuitka 4.0

Библиотека для компиляции python-кода в исполняемые файлы получила мажорный апдейт.

Ключевые изменения:
- ускорение сборки бинарника в 15 раз
- экспериментальная поддержка компилятора Zig
- возможность выбранные функции оставлять как есть, в виде байт кода через декоратор @nuitka_ignore
- бинарники работают до 30% быстрей (CPU-bound задачи)
- теперь можно вместо отдельного скрипта сборки использовать pyproject.toml. Весь конфиг в одном файле!
- улучшен контроль подключения DLL библиотек для Windows
- улучшена совместимость с рядом популярных и не очень пакетами

И в целом выбран путь на повышение производительности бинарной сборки.

Полная информация ➡️ здесь.

#libs

В асинхронных приложениях есть один не всегда очевидный момент, который приводит к неявным багам - это общие глобальные объекты. Да, это в целом антипаттерн, но иногда такие объекты действительно нужны и вполне уместны. Например, когда вы завязаны на уже существующем коде и не можете его поменять, но переменную подставлять надо, при этом явно пробросить её не получится. Для этого используется ContexctVar.
Случаи бывают разные но я приведу самый понятный пример - логирование.
Допустим, мы не можем передать id юзера куда-то внутрь фреймворка, но можем использовать его в своем хендлере подставляя как переменную. В примере будет без хендлера но суть та же.

import asyncio
from contextvars import ContextVar
import random

# это переменная, которая будет разной для каждой корутины
user_id_ctx = ContextVar("user_id", default=-1)

async def handle_request(user_name, user_id):
    # устанавливаем значение для текущей корутины и её дочерних корутин
    user_id_ctx.set(user_id)
    print(f"Create {user_name} == {user_id}")
    await asyncio.sleep(random.random())
    # id не передаётся в вызов
    await process_order(user_name)

async def process_order(user_name):
    # получаем значение из локального контекста
    current_user_id = user_id_ctx.get()
    print(f"Log {user_name}: {current_user_id}")

async def main():
    await asyncio.gather(
        *[handle_request(f"user {i}", i) for i in range(10)],
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Во всех выводах id должен совпадать.

- Точно так же можно подставлять атрибуты у инстансов синглтонов.
- Контекст наследуется дочерними корутинами.
- Не стоит увлекаться этим способом, он прилично усложняет логику. Явное лучше неявного.

@asyncio @tricks