Trame v4 добавил управление React-компонентами из Python

При создании приложения на Python-фреймворке trame теперь можно выбрать client_type="react" и сохранить привычные механизмы состояния, событий и триггеров. Связки react.Bind и react.Callback синхронизируют серверную логику с интерфейсом — без отдельного REST API и самописного обмена данными.

Обновление прежде всего пригодится организациям с готовыми React-библиотеками и дизайн-системами: их можно задействовать без полной переделки фронтенда. Но смены фаворита пока нет — Vue.js остаётся стандартным и наиболее полным клиентом, а Kitware не обещает паритета возможностей.

В статье перечислены поддерживаемые на старте компоненты и варианты рендеринга.

Дескриптор может удерживать ваши объекты, но слабые ссылки это исправят

Вы удалили экземпляр, а память не освободилась. Причина может прятаться в дескрипторе: если он записывает проверенные экземпляры в обычный dict, словарь сохраняет сильные ссылки. Сборщик мусора не удалит такие объекты, и утечка будет расти понемногу.

Если хранить сами экземпляры всё-таки нужно, замените словарь на слабый:

import weakref

_seen = weakref.WeakKeyDictionary()

Слабый ключ не мешает сборщику удалить объект, когда на него больше нет сильных ссылок. Питонично: сообщаем, кого видели, но не берём опеку над его временем жизни.

В разборе Memory leakage in Python descriptors есть полный пример утечки и её исправления. Проверьте дескрипторы, которые копят экземпляры после валидации.

Сотни тысяч корутин лучше не запускать разом

Если запустить всю пачку асинхронных операций сразу, вы нагрузите вызываемые сервисы, а всё необходимое для работы окажется в памяти одновременно. Ограничение конкурентности нужно до того, как очередь съест ресурсы.

Питоничная цель напоминает imap_unordered(): одновременно выполнять не больше limit операций и отдавать результаты по мере готовности. asyncio.Semaphore кажется очевидным ответом из Stack Overflow, но автор предупреждает: лучший вариант другой.

В разборе ограничения конкурентности сопоставлены gather(), Semaphore, as_completed(), Queue и wait(). Читайте, чтобы понять, почему автор выбрал wait() и как собрал асинхронный map_unordered() с поддержкой итерируемых объектов и исключений.

Внешние ключи Django могут оставить лишние индексы и заблокировать миграцию

В модели всё выглядит аккуратно: несколько ForeignKey, on_delete=PROTECT и unique_together. Но внешний ключ связывает две таблицы, поэтому обеспечить такое ограничение сложнее, чем уникальность или проверку значения. Явное лучше неявного, а неявного поведения здесь хватает.

Статья How to Get Foreign Keys Horribly Wrong разбирает, где появляются дублирующие индексы и как обнаружить блокирующую миграцию. Затем переходит к безопасному переносу внешнего ключа, обратимым операциям и конкурентному созданию индексов.

Перед следующим изменением схемы по ссылке стоит проверить ещё две вещи: когда нужен частичный индекс и в каком порядке выполнять миграционные операции.

Как найти хеш пароля в 37 ГБ меньше чем за миллисекунду

Офлайн-проверка пароля по списку утечек выглядит как обычный поиск, пока Pwned Passwords не распаковывается в текстовый файл на 37 ГБ. Минимальный вариант на Python работает, но оказывается слишком медленным.

Автор профилирует код, пробует пропускать части файла, применяет двоичный поиск, строит отдельный индекс и переводит его в двоичный формат. Вполне по дзену: сначала измерить, потом усложнять. Результат: поиск занимает меньше миллисекунды.

В разборе оптимизации можно проследить, почему первые ускорения не уложились в цель, как генерируется и читается индекс и какие структуры данных автор рассматривает в финале.

Как выбрать быстрый способ читать Excel из Python без сюрпризов с типами

Когда в Python нужно разобрать большой XLSX, привычный Pandas оказывается лишь одной из шести опций. Сравнивать их только по секундомеру мало: ещё важны сохранность типов и корректность значений.

Питоничность здесь начинается с контракта: каждая реализация возвращает Iterator[dict[str, object]], поэтому потребитель может обрабатывать строки по одной. Для теста взяли файл на 25 МБ с 500 тысячами строк, а время измеряли полным проходом без обработки данных.

В сравнении Haki Benita остались итоговые замеры для Pandas, Tablib, Openpyxl, LibreOffice, DuckDB и Calamine, а также разбор типов и корректности. Полезный ориентир перед тем, как ставить очередную зависимость ради одной таблицы.

Контекст запроса можно добавить во все логи без ручного extra

В ASGI-приложении запрос заканчивается не там, где начался: обработчик вызывает корутины из других слоёв, и каждая пишет собственные сообщения. Если добавить user_id и platform через extra только в обработчике, запись из вложенной функции останется без этих полей.

Явное лучше неявного, но собирать один и тот же контекст в каждом слое и вручную передавать его дальше — дорогая трактовка PEP 20.

В разборе распространения контекста логов показано, как общие поля попадают в сообщения из разных слоёв ASGI-приложения без ручной передачи по всей цепочке вызовов.

Сигналы Django подводят в критичных сценариях, но получателей можно выполнять надёжнее

Сигналы Django удобно разрывают зависимости между модулями. В обработке платежа этого мало: способ доставки сигналов остаётся подвержен неожиданным сбоям. Слабая связанность полезна, но надёжность от неё не появляется.

Альтернативный способ запускает получателей как фоновые задачи Django Tasks. В материале решение проверяют на процессе создания платежа и заказа, связывают с транзакциями базы данных, моделируют сбои и отдельно рассматривают атомарность.

В статье Reliable Django Signals остались тесты надёжных сигналов, ограничения подхода и направления дальнейшей работы. Стоит прочитать до того, как доверить сигналам этап процесса, который нельзя потерять из-за неожиданного сбоя.

Все дела подождут, потому что сегодня ваш день!

Поздравляем с Днем программиста и желаем меньше багов и больше фич, меньше созвонов и больше фокуса, меньше тасок с пометкой «срочно» и больше времени на отдых.

Забирайте подарок из нашей IT-коробки. Мы уверены, этот презент точно пригодится вам в работе: https://tprg.ru/la2S

Атрибуты модуля можно создавать только при обращении

Если часть API не нужна во время запуска, готовить её заранее необязательно. Начиная с Python 3.7, в модуле можно определить __getattr__: он обрабатывает обращение к имени, которого в модуле нет.

Для нужного имени функция возвращает динамически созданное значение, для остальных поднимает AttributeError. Так создание атрибута переносится на момент, когда он действительно понадобился, а запуск не ждёт этой работы. Лень здесь вполне питонична, пока ошибка для неизвестных имён остаётся явной.

В разборе атрибутов модуля есть минимальный пример с обычной функцией, динамическим атрибутом и AttributeError для неизвестного имени.

Когда isinstance() мало, TypeGuard может удивить

С isinstance() всё просто: mypy сам сужает объединение типов в каждой ветке. Сложнее, если объект приходится распознавать по содержимому, например проверять поля словаря. Тогда проверку выносят в отдельный предикат, а TypeGuard сообщает анализатору, какой тип прошёл условие.

На этом месте интуиция может подвести: автор несколько раз отказывался от TypeGuard и заканчивал комментарием # type: ignore. В разборе TypeGuard и TypeIs он начинает с TypedDict для Person и объясняет, почему TypeIs соответствует ожиданиям лучше.

Стоит прочитать перед следующим пользовательским предикатом: в статье осталось главное, почему TypeIs оказался тем интерфейсом, которого автор ожидал от TypeGuard.