Как точечно сравнивать скорость функций Python с tprof

Профилировщик помогает найти медленную функцию. Но после каждой правки снова измерять всю программу неудобно: отчёт приходится фильтровать, а профилировщик добавляет накладные расходы. tprof для Python 3.12+ следит только за выбранными функциями.

В режиме сравнения одна функция становится базовой, а столбец delta показывает разницу. В примере sum(range(...)) выполнялся примерно на 62% быстрее цикла с накоплением. Запустить замер можно из командной строки, через контекстный менеджер или декоратор.

В разборе Адам Джонсон показывает команды и Python API. tprof работает через sys.monitoring: регистрирует обработчики только для целевых функций, а время измеряет в C. Остальная программа не получает накладных расходов профилировщика.

Как точно типизировать *args и **kwargs в Python

Запись *args: tuple[int, str] выглядит как тип всего кортежа, но проверщик читает её иначе: каждый позиционный аргумент должен быть таким кортежем. У **kwargs: dict[...] тип также относится к каждому именованному аргументу. Типизатор здесь не телепат.

Для разнородных аргументов нужен Unpack: Unpack[tuple[int, str]] задаёт типы и порядок позиционных аргументов. Именованные описываются через TypedDict и Unpack[Kw], поэтому проверщик знает тип каждого ключа.

В разборе аннотаций показаны и необязательные ключи: все сразу через total=False либо отдельные через NotRequired. До Python 3.12 эти типы берутся из typing_extensions. Подход пригодится обёрткам, которые передают аргументы функции с той же сигнатурой.

Почему в Python стоит подменять свой интерфейс, а не httpx

Если бизнес-тест напрямую подменяет httpx.Client и httpx.Response, даже проверка пустого списка требует трёх вложенных моков. Тест повторяет чужой API, а его смысл тонет в настройке объектов.

Автор предлагает поставить между бизнес-логикой и httpx тонкий DockerRegistryClient с методами get_repos() и get_repo_tags(). Бизнес-код работает с понятными операциями, тест подменяет один собственный объект, а смена HTTP-библиотеки не затрагивает эти проверки. Вложенность отступает перед явным интерфейсом: вполне по-питоновски.

В статье «Don’t Mock What You Don’t Own» in 5 Minutes есть код до и после рефакторинга и границы эвристики. Обёртка не нужна, если сторонний API уже удобен; для редких сетевых ошибок прямой мок тоже может оказаться проще.

Как применять структурное сопоставление с образцом к деревьям в Python

Структурное сопоставление особенно выразительно на рекурсивных структурах. Автор моделирует булевы выражения датаклассами Var, And, Or и Not, а затем разбирает каждый тип веткой case.

Вычислитель захватывает поля прямо в образце. Для переменной он берёт значение из словаря, для And и Or рекурсивно обходит дочерние выражения через all() и any(), для Not инвертирует результат. Общая ветка выбрасывает ошибку, если появился неизвестный подкласс: явное лучше неявного.

Тот же приём автор переносит на форматированный вывод дерева. Получается компактный разбор того, как рекурсивно применять match к древовидным данным, не превращая обход в цепочку проверок типов.

Pyodide разрешил публиковать WASM-колёса прямо в PyPI

В Pyodide 314.0 появилась прямая публикация пакетов для WebAssembly в PyPI. Раньше команда сама собирала и размещала пакеты, а теперь сопровождающие могут выпускать колёса для Pyodide так же, как для Linux, macOS и Windows.

На момент публикации в Simon Willison’s Weblog новые теги pyemscripten использовали 28 пакетов.

Что меняет re.prefixmatch() в Python 3.15

re.match() проверяет совпадение только в начале строки. Поэтому шаблон из шести цифр принимает и 345071-in-abbey-wood: подходящий префикс найден, а остаток не мешает успеху. Для проверки всей строки по-прежнему нужен fullmatch().

В Python 3.15 появится prefixmatch(), точный синоним match(). Поведение не изменится, зато имя прямо сообщит, что проверяется лишь начало строки. Явное лучше неявного, даже когда речь всего лишь о названии метода.

match() получит статус мягко устаревшего: предупреждений и планов удаления нет, существующий код продолжит работать. В новом коде под Python 3.15+ стоит выбирать prefixmatch() для проверки префикса, а fullmatch() для валидации значения целиком. Примеры и объяснение различий собраны в разборе Адама Джонсона.

Как __getitem__ превращает объект Python в итерируемый

Для цикла for объекту не всегда нужен __iter__. Если класс принимает целые индексы от 0, Python последовательно запрашивает элементы с индексами 0, 1, 2 и так далее. Получив IndexError, интерпретатор считает последовательность законченной.

В примере из статьи арифметическая последовательность вычисляет элемент по формуле прямо в __getitem__: seq[3] возвращает 14, а тот же объект без дополнительного метода работает в цикле.

Проверять поддержку целочисленных индексов заранее Python не станет. Поэтому обёртка над словарём выдаёт значения для ключей 0 и 1, а на ключе 2 падает с KeyError: эта ошибка не означает конец итерации. Механику и код можно посмотреть в статье Indexable iterables.

Как запустить урезанный Python в браузерной песочнице

Monty от Pydantic исполняет небольшой Python-подобный язык внутри приложения. Интерпретатор написан на Rust для кода, который генерируют языковые модели: файловая система, переменные окружения и сеть недоступны, а функции хоста вызываются только с разрешения разработчика.

Саймон Уиллисон собрал Monty для WebAssembly как модуль JavaScript и Python-пакет для Pyodide: получается песочница внутри песочницы.

Поддерживается часть синтаксиса, пока без классов. В разборе в Simon Willison’s Weblog есть команды сборки, устройство вариантов и браузерные демо.

Как исправить вызов NamedTuple в Python 3.15

В Python 3.15 больше не поддерживается создание NamedTuple через именованные аргументы полей. В версиях 3.13 и 3.14 такой код выдаёт предупреждение об устаревании. Этот синтаксис никогда не был документирован и работал лишь потому, что старая реализация принимала произвольные именованные аргументы. «Явное лучше неявного» здесь стало требованием интерпретатора.

Исправить код можно двумя способами: объявить класс, наследующий NamedTuple, или передать в функциональную форму список пар «имя, тип». Классовый вариант читается проще и оставляет место для методов и строк документации.

Ruff 0.16 автоматически переводит обе формы в классовую по правилу UP014: достаточно запустить ruff check --fix. Для старых версий правило нужно включить отдельно. Примеры обоих исправлений есть в разборе Адама Джонсона.

Как читать многострочный ввод в Python REPL несколько раз

Вызов open(0).read() читает стандартный ввод до конца потока и сохраняет строки вместе с переносами. Для завершения ввода нажмите Ctrl+D в Unix или Ctrl+Z в Windows.

Повторный вызов заканчивается ошибкой OSError: после первого чтения Python закрывает файловый дескриптор 0. Передайте closefd=False, и стандартный ввод останется доступен: open(0, closefd=False).read() можно вызывать снова.

Явный параметр здесь действительно лучше неявно закрытого ввода. Приём пригодится, когда в интерактивной сессии нужно последовательно прочитать несколько блоков текста. Два таких чтения показаны в разборе TIL #139.

Как emojet ускоряет работу с эмодзи в Python

Библиотека emojet преобразует названия в эмодзи и обратно, поддерживает поиск и закрывает основное API пакета emoji. Имена доступны на 14 языках, а также в вариантах, принятых в GitHub и Slack.

В тестах автора на Python 3.14 для macOS и ARM импорт оказался в 23,7 раза быстрее, преобразование эмодзи в названия в 69,9 раза, обратная операция в 3,5 раза. Импорт с первым вызовом использовал около 17,4 МБ памяти вместо 29,2 МБ у emoji.

Раньше emoji при импорте загружал и разбирал JSON-файл размером 520 КБ. emojet написан на Rust и хранит данные в скомпилированных статических таблицах: разбирать файл при запуске не нужно. Для поиска имён используется хеш-таблица без коллизий, а для распознавания последовательностей эмодзи — дерево символов. В статье разобраны устройство библиотеки и воспроизводимый тест производительности.

Как запускать Python-код в песочнице на MicroPython и WebAssembly

В проектах Саймона Уиллисона плагины получают все права основного приложения: ошибка или вредоносный код могут повредить данные. Пакет micropython-wasm переносит интерпретатор MicroPython в WebAssembly и изолирует выполнение.

Память ограничивает wasmtime, а процессорное время контролирует «топливо»: запас операций, после исчерпания которого выполнение прекращается. Файлы, сеть и функции основного приложения доступны только через явно выданные интерфейсы. Состояние между вызовами сохраняет сессия с отдельным потоком и очередями запросов.

Пакет уже опубликован на PyPI, но пока имеет статус альфы: автор использует его сам, однако не рекомендует без готовности принять существенный риск. Архитектура, ограничения и команды для запуска разобраны в Simon Willison’s Weblog.

Почему Python предупреждает о последовательности \477 и как это исправить

В строках Python обратная косая черта и до трёх цифр от 0 до 7 задают восьмеричный код символа. Значение \477 равно 319 и выходит за предел 255, для которого такие последовательности задумывались. В обычной строке оно превращается в символ Ŀ, а в байтовой строке обрезается до 63 и даёт знак вопроса. Не самый явный способ записать путь.

В Python 3.11 предупреждение DeprecationWarning можно было увидеть в режиме разработки. Начиная с Python 3.12 компилятор выдаёт SyntaxWarning и без него; позднее конструкция должна стать синтаксической ошибкой.

Если косая черта в пути или регулярном выражении должна остаться символом, удвойте её: \\477. Если восьмеричный код был намеренным, укажите нужный символ явно. Механику и различие между str и bytes автор разбирает в статье Adam Johnson.