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.

Как вручную разрешить ленивый импорт в Python

У объекта, созданного через lazy import json, есть метод resolve(). Его можно обнаружить с помощью dir(globals()["json"]), а справка поясняет: метод разрешает ленивый импорт и возвращает настоящий объект модуля.

Вызов globals()["json"].resolve() возвращает модуль json, но имя в глобальном пространстве по-прежнему указывает на объект lazy_import. Автор предполагает, что при автоматическом разрешении Python вызывает тот же метод, а затем присваивает имени полученный модуль.

В этот раз «явное лучше неявного» можно понимать буквально. В разборе показано, как исследовать этот механизм через dir() и help(); открытым остаётся вопрос, что именно запускает автоматическое разрешение импорта.

Почему str.splitlines() видит больше переносов, чем чтение файла

У Python два разных понятия границы строки. Универсальный режим чтения файла распознаёт LF, CR и CR LF. str.splitlines() шире: десять отдельных кодовых точек плюс CR LF.

Туда входят вертикальная табуляция, перевод страницы, разделители строки и абзаца Unicode и три ASCII-разделителя данных. Python собрал этот набор из правил ASCII, Unicode-переносов и двунаправленного текста. За простым методом стоят несколько наборов символов и пять документов Unicode.

История всех разделителей полезна при обработке внешнего текста: символ, задуманный как граница записи, может стать границей строки. Поэтому сначала сверяйте формат входа, а потом выбирайте чтение файла или splitlines().

Как собирать динамические фильтры Django через Q-объекты

Q() представляет условие для SQL-запроса. Такие объекты можно объединять операторами & и |, отрицать через ~ и передавать в один вызов filter(). Это позволяет явно задать, какие условия должны выполняться вместе, а какие служат альтернативами.

В примерах с Q-объектами поисковая строка разбивается на слова, для каждого строится проверка icontains, а затем условия соединяются через OR. Для небольших наборов данных этого достаточно, но на больших SQL-запросы с OR могут работать медленно.

Фильтры можно вынести в функции или методы моделей и собирать из пользовательских параметров. Автор предпочитает один filter(): так вся логика запроса видна в одном месте и проще контролировать JOIN при обходе связей. Явное условие лучше неявной цепочки, почти по PEP 20.

Как заменить цепочку isinstance на singledispatch

Когда обработка типов разрастается, цепочка isinstance() превращает одну функцию в дерево условий. Декоратор functools.singledispatch оставляет единый интерфейс, а реализации для отдельных типов регистрируются независимо. Выбор происходит по типу первого аргумента.

Учитывается и наследование: регистрация для Mapping подходит обычному dict через порядок разрешения методов. Обратная сторона той же механики: bool наследуется от int, поэтому для иной семантики ему нужен отдельный обработчик.

Аннотация помогает register() определить тип, но list[str] и list[int] не становятся разными случаями во время выполнения. В разборе singledispatch также показано, как тестировать обработчики отдельно, проверять выбор через dispatch() и проектировать явный fallback.

Как разделить синхронный и асинхронный Python-клиенты

При переписывании akismet автор отказался от одного класса с обычными и асинхронными методами. Клиент проверяет ключ API при создании, а для этого нужен HTTP-запрос. Синхронный запрос заблокировал бы асинхронный код, а запуск проверки через async потребовал бы заранее выбрать и получить работающий цикл событий.

Решением стали отдельные SyncClient и AsyncClient. Заодно новые имена позволили оставить прежний класс Akismet устаревшим, но рабочим, чтобы пользователи могли перейти без немедленной поломки API. Названия скучные, зато состояние клиента и способ ввода-вывода больше не приходится угадывать.

Разбор переписывания библиотеки также показывает, почему набор функций оказался хуже класса: ключ, адрес сайта и результат их проверки пришлось бы хранить в скрытом общем состоянии.

Как запускать собственный SQL через миграции Django

У models.Index нашлось необычное применение: его подкласс можно добавить в Meta.indexes, чтобы Django включил объект в автоматически созданную миграцию. При её выполнении фреймворк получит SQL из методов create_sql и remove_sql. Так к схеме таблицы можно привязать, например, комментарии или триггеры.

В django-security-label этот механизм задаёт правила анонимизации PostgreSQL прямо рядом с полями модели. Когда модель меняется, система миграций добавляет или удаляет соответствующие метки в схеме. Получается явно и рядом с предметной моделью, хотя автор прямо называет приём хаком.

Разбор механизма и пример с анонимизацией помогут оценить границы подхода. SQL из упрощённого примера копировать нельзя: он не экранирован должным образом.