Zen of Python
18.9K subscribers
1.4K photos
202 videos
38 files
3.58K links
Полный Дзен Пайтона в одном канале

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
Download Telegram
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
4
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.
Потоки ускоряют ввод-вывод, пока мелкая работа не упирается в процессор

Вы увеличиваете число рабочих потоков ThreadPoolExecutor, настраиваете пул соединений, а пропускная способность перестаёт расти. Даже короткий вычислительный участок повторяется в каждом задании и постепенно отбирает выигрыш от новых потоков.

Перейти на ProcessPoolExecutor можно, но тогда вход приходится разбивать на пачки, менять код и платить памятью за процессы. Автор собирает гибрид: несколько процессов, внутри каждого пул потоков, с привычным интерфейсом исполнителя задач.

В разборе ProcessThreadPoolExecutor остались возврат результатов через собственные объекты Future, гибель рабочего процесса и влияние свободнопоточного Python на всю конструкцию.