Упорядочены ли словари в Python?

Что значит «упорядоченный»?

Когда говорят об упорядоченности, важно понять контекст. Например:

— Если просят расставить коробки, порядок — по размеру;
— Если вы в очереди – порядок по времени прихода.

Если структура упорядоченная, она в каком-то смысле сохраняет свой внутренний порядок. А как со словарями?


Исторический обзор

До Python 3.6: словари не сохраняли никакого порядка при выводе или переборе. Параметры key: value могли выводиться в совершенно произвольном порядке.

Начиная с Python 3.6 словари начали сохранять порядок вставки — но это считалось технической деталью реализации, а не официально гарантированным свойством. Позднее это стало частью официальной спецификации языка.


Это значит, что словари упорядочены?

Частично — да:: словари сохраняют порядок добавления элементов. Это позволяет, например, при переборе ключей получать их в том же порядке, что при вставке.

Важное «но»: порядок не влияет на сравнение словарей:

a = {"x": 1, "y": 2}
b = {"y": 2, "x": 1}
a == b  # True

То есть, равенство проверяется по парам ключ‑значение, а не по их порядку (в отличие от списка).


Почему обычный dict сравнивается по содержанию, а не по порядку?

— Оптимизация: словари предназначены для быстрой работы по ключу (хэширование);
— Благодаря «разделённой таблице» (split-table) в реализации CPython, словарь может одновременно эффективно хранить и порядке вставки, и хэш-структуру.

#основы
👌 — Если всё по красоте

SQLZoo: интерактивный тренажёр по SQL

Если надоело читать теорию и хочется потрогать SQL ручками — SQLZoo станет идеальным выбором. Здесь сразу на сайте можно выполнять задания, строить запросы к реальным базам и видеть результат.

Есть пошаговые туториалы, задания на SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы и задачки на логику.

Streamlit v.1.46.0

Вышло массивное обновление BI-тула , и там теперь среди прочих:
— меню навигации можно разместить в верхней части приложения с помощью st.navigation(position="top");
— поддерживается темная тема через st.context.theme;
— большинство виджетов и элементов теперь поддерживают параметр ширины width;
— добавлена настройка CORS для разрешённых источников;
— в сообщениях об ошибках появился удобная копипаст-кнопка;
— теперь можно запускать сервер Streamlit на порту 3000 без дополнительных настроек;
— добавлена поддержка форматов номеров для колонок с числами и прогресс-баров.

Release Note
#инструмент
@zen_of_python
🫡 — Если отдаю честь за такую работу

​​Джависткие Virtual Threads в Python

На официальном форуме Python не на шутку разогнали тред про виртуальные потоки. Идея похожа на OpenJDK Project Loom: такое не потребляет много ресурса.

Предлагается создать соответствующее API, чтобы эффективно выполнять большое количество конкурентных задач. Посмотрим, выживет ли идея.

#факт
@zen_of_python

TypedDict | Куда, зачем

Для тех, кто стремится писать поддерживаемый код, существует TypedDict («Типизированный словарь»). В этом посте разберём, зачем нужен, как правильно использовать и какие возможности открывает.

TypedDict — это специальный тип данных, что позволяет создавать словари с явно заданными типами для ключей и значений. Таким образом, вы можете описать структуру словаря, как будто это объект с фиксированными полями.

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str

В обычных словарях Python ключи и значения могут быть абсолютно любыми, и это даёт большую гибкость, но вместе с тем усложняет контроль и проверку данных. TypedDict позволяет добавить статическую типизацию к словарям, тем самым снизить вероятность неожиданных ситуаций с вашими экземплярами.

В примере выше мы создаем класс User, который наследуется от TypedDict. Теперь словари типа User должны иметь ключи name, age и email с типами str, int и str соответственно.

Теперь при создании экземпляра:

user: User = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "email": "alice@example.com"
}

если в словаре отсутствует обязательный ключ или тип значения не совпадает, современные инструменты статической типизации (например, mypy) выдадут ворнинг.


Опциональные ключи

Бывает, что не всегда все ключи словаря на месте. В TypedDict их можно сделать необязательными (total=False):

class User(TypedDict, total=False):
    nickname: str
    bio: str

#основы
@zen_of_python

asdf-vm | Переключаться между окружениями автоматом

Продвинутая система управления виртуальными окружениями, позволяющая в одну команду:
— устанавливать зависимости для НЕСКОЛЬКИХ ЯП в одном окне;
— при переходе в папку другого проекта переключится на соответствующее окружение и многое другое.

Цена: бесплатно
Репозиторий проекта
Сайт
🌚 — Если это уже слишком «дебри»
😎 — Если считаешь такое элегантным

pip vs. pip3 | Что выбрать?

Если вам вдруг стало очень важно понимать различие между этими менеджерами зависимостей, то все просто. Основное различие — это «принадлежность» версиям Python 2 или 3:
- pip — это менеджер пакетов по умолчанию для Python 2 / 3 (где «двойка» не установлена;
- pip3 — это явно указанный менеджер пакетов для Python 3.

Если у вас установлен только Python 3, pip и pip3 будут работать одинаково.

Как проверить, какая версия связана с pip

pip --version # pip 20.0.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)

pip3 --version # pip3 21.2.4 from /usr/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)

#основы
@zen_of_python

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков
@zen_of_python

Вы знаете почему так?

@ithumor

​​Как по мнению Python-разработчика на самом деле должен работать Pip-Boy в игре Fallout.

#кек
@zen_of_python

Как искать работу в IT в 2025, не вызывая подозрений у санитаров

В отборе в IT страсти кипят не меньше, чем в хайлоаде. Вместе с Proglib мы провели исследование и спросили сотни айтишников: что реально выводит из себя в найме?

Собрали всё в удобный чек-лист:
– HR узнают, как не отпугивать сильных кандидатов.
– Айтишники поймут, где сразу маячат ред флаги и можно не терять время.

Надеемся, материал хоть и немного, но изменит процессы найма к лучшему. Поэтому сохраняйте, делитесь и прожимайте ❤️

​​Если обыгрывать фильм про Джанго и одноименный фреймворк, то только так

#кек
@zen_of_python

​​PySnooper | Дебаггинг по-человечески

Опять кто-то пытается отучить нас использовать print() во время дебага... Автор тула предлагает использовать:
— декораторы @pysnooper.snoop();
— блоки with pysnooper.snoop();

Чтобы в итоге получить такую отладочную информацию, как на приложенном скриншоте. Вот что происходит на нем слева:
— вызывается функция number_to_bits с аргументом number = 6;
— в строках кода функции (справа) видно, что она предназначена для перевода числа в двоичный формат, сохраняя биты в списке bits;
— PySnooper пошагово логирует каждую выполненную строку (слева), время выполнения, а также все изменяющиеся переменные;
— переменная number последовательно изменяется от 6 до 3, потом до 1, затем до 0
— каждый раз происходит деление с остатком (divmod(number, 2)), а остаток (remainder) вставляется в начало списка bits;
— В итоге возвращается список битов [1, 1, 0], что соответствует двоичному представлению числа 6.

Репозиторий проекта
#инструмент
@zen_of_python

За ты понятный и работящий

@ithumor

shebang: что это и как запускать скрипты в CLI без слова python?

При работе с Unix-подобными системами (Linux, macOS), часто используется специальная строка, которая называется 'shebang' (шибэнг). Это первая строка в скрипте, которая начинается с символов #!, за которыми идёт путь к интерпретатору, который должен выполнить этот скрипт:

#!/usr/bin/env python3

print("Hello world")

Это равносильно: «Для запуска этого файла используй интерпретатор python3, который находится в вашем PATH».

Перед запуском сделаем файл исполняемым (или сразу всю директорию):

chmod +x myscript.py
chmod +x misc/*.py 

Теперь скрипт можно запустить так:

./myscript.py

Как правильно писать shebang для Python?

Существует несколько распространённых вариантов записи shebang для Python:

1. Абсолютный путь

#!/usr/bin/python3

Однако, путь может отличаться на разных машинах, поэтому второй способ универсальнее.

2. Использование `/usr/bin/env`:

#!/usr/bin/env python3

Команда env ищет в текущем окружении пользователя нужный интерпретатор по имени python3 и запускает его. Это значит, что не важно, где установлен Python, скрипт всё равно будет работать, если python3 доступен в PATH.


Что произойдет без shebang?

Если запустить скрипт без shebang напрямую (./myscript.py), система не поймет, каким интерпретатором его запускать, и выдаст ошибку.

p.s. На Windows shebang не используется системой напрямую, но некоторые инструменты (например, Git Bash, WSL, или IDE) могут её «наследовать».

#основы
@zen_of_python

​​Vitess | Шардирование для вашей PostgreSQL

Это слой между приложением и базой данных, созданный выходцами из YouTube для защиты от неэффективных запросов и масштабируемости под экстремальными нагрузками. Он также анализирует SQL-запросы на лету, отсекая потенциально опасные. Vitess — система шардирования, основа для Multigrass — проекта по адаптации для PostgreSQL внутри Supabase. Vitess стал частью их инфраструктуры, чтобы приложения могли расти до миллиардов запросов, оставаясь при этом "просто PostgreSQL".

Сайт проекта
#инструмент
@zen_of_python

logging | Эволюционируем от дебага с print()

Вместо хаотичного использования print() стоит освоить встроенный модуль logging.

Почему print() — не лучший выбор

На начальном этапе разработки многие прибегают к такому для отладки. Однако в продакшене такой подход не подходит:

— print() не имеет уровней важности (debug, info, error…);
— нельзя гибко управлять выводом (в файл, консоль, внешнюю систему)
— невозможно централизованно отключить или настроить поведение.

logging решает все эти задачи и стал стандартом в профессиональной разработке.

База

Минимальный пример:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Программа запущена")

Этот код выведет в консоль строку «информирующего» уровня. Метод basicConfig задает базовые настройки — например, какой минимальный уровень логов выводить. Уровней несколько:

— DEBUG: подробная отладочная информация;
— INFO: стандартный рабочий поток;
— WARNING: потенциальные проблемы;
— ERROR: ошибки, но программа продолжает работать;
— CRITICAL: фатальные ошибки, возможно аварийное завершение.

Они позволяют фильтровать отладочные данные в зависимости от задачи.

Форматирование вывода

Полезно выводить время, уровень и контекст:

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Выведется нечто подобное:

2025-07-07 14:00:00,123 [INFO] Программа запущена

Запись логов в файл

Конечно, командная строка не бесконечная, как и ваше рабочее время, так что разумно записывать логи в файл, чтобы почитать их в нужное время:

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    filename='app.log',
    filemode='a',
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Обособленные логгеры

Функция getLogger(name) позволяет создавать независимые логгеры с именем:

logger = logging.getLogger("myapp")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug("Отладочная информация")

Такие логгеры можно конфигурировать по отдельности, что удобно в модульных проектах.

Обработчики (Handlers)

В примере ниже все сообщения уровня DEBUG и выше пишутся в файл, а WARNING+ отображаются в консоли:

handler = logging.FileHandler("debug.log")
handler.setLevel(logging.DEBUG)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.WARNING)

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)
console.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger("myapp")
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

И напоследок: пишите логи в файл или систему мониторинга вроде Sentry или Grafana.
#основы