Zen of Python

Онлайн-студия big tech night Если вас не будет в Москве в день ивента, подключайтесь к нашей онлайн-студии. Мы подготовили огненную программу, которая отличается от офлайн-активностей: 🔴 Выступления спикеров от компаний-организаторов и других топов в индустрии 🔴 Микс форматов — от дискуссий и интервью до фановых историй из жизни разработчиков 🔴 Интерактивы с комментариями зрителей Проведём сразу два прямых эфира: ✨ Студия Hard В формате дискуссий и интервью обсудим сложные темы — управление IT-командой, AI в разработке, запуск проектов на несколько бизнесов. ✨ Студия Soft Настоящая вечеринка в формате Late Night Show. Будем общаться, шутить и делиться сокровенным — например, обсудим необычные хобби и безумные pet-проекты. ❗️ Можно переключаться между студиями, чтобы поймать все самые интересные темы. 💻 Мы в эфире 12 сентября с 18:00 до 21:00 ❤️Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить ссылку на трансляцию Подписывайтесь: 💬 big tech night Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543 Это #партнёрский пост

Python в 2025 году: исследование Python Software Foundation Восьмой ежегодный опрос разработчиков Python, проведённый создателями языка и командой PyCharm, собрал более 30 000 ответов. И вот интересные факты на его базе: — Python остаётся основным языком для своих пользователей. В отличие от многих других языков, 86 % респондентов используют Python как основной язык программирования; — Половина сообщества — новички. Интересно, что 50 % опрошенных имеют менее двух лет профессионального опыта в программировании, а 39 % — менее двух лет опыта работы с Python; — доля респондентов, использующих FastAPI, выросла с 29 до 38%. — Менеджер пакетов uv становится новым стандартом из-за скорости; — Использование GPT через Hugging Face Transformers позволяет легко интегрировать ИИ в проекты. #факт @zen_of_python

​​6 способов автоматизировать ревью кода — подборка сервисов Если вы устали от ручного кода-ревью, в подборке Tproger вы найдете шесть действенных способов автоматизировать этот процесс. Среди тулов выделяется BeeCR, который интегрируется с GitLab. Также представлен Reshift — легковесный JavaScript-плагин, ориентированный на выявление уязвимостей ещё на этапе разработки. #инструмент @zen_of_python

Маск тихо представил Grok Code и сделал его частью Cursor Ночью xAI тихо выкатили новую модель Grok Code — гибрид на 37B активных параметров, специально обученный под кодинг. Контекстное окно — внушительные 262K токенов. До релиза модель пряталась под именем «sonic». Те, кто уже успел попробовать новинку, отмечают: работает быстро и точно, хотя официальных бенчей пока нет. Самое приятное — попробовать Grok Code можно прямо сейчас в Cursor и Opencode. Причем до 2 сентября это бесплатно. @your_tech

Mixins | Что это и как использовать В ООП миксины — это инструмент, который позволяет переиспользовать общую функциональность между несколькими, часто несвязанными типами данных. Это шаг в сторону гибкого модульного кода с минимальной связностью похожих объектов. В отличие от других ЯП (Ruby, Dart и проч.), которые поддерживают этот паттерн явно через специализированный синтаксис, Python полагается на множественное наследование как на механизм для реализации этой концепции. Представьте, что вы создаете классы Animal и Vehicle с различными форматами данных. Реализация одной и той же функции serialize() приводит к дублированию кода:

# Плохо: Дублирование кода
class Animal:
    def __init__(self, name, species):
        self.name = name
        self.species = species
    
    def serialize(self) -> dict:
        return vars(self)

class Vehicle:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
    
    def serialize(self) -> dict:  # Дублирование!
        return vars(self)

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def serialize(self) -> dict:  # Дублирование!
        return vars(self)

Решение через примеси:

# Миксин обычно предоставляет одну конкретную функцию
class SerializableMixin:
    def serialize(self) -> dict:
        if hasattr(self, "__slots__"):
            return {
                name: getattr(self, name)
                for name in self.__slots__
            }
        else:
            return vars(self)

# Классы используют mixin без странной иерархии
class Animal:
    def __init__(self, name, species):
        self.name = name
        self.species = species

class Vehicle:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# Применяем mixin к нужным классам
class SerializableAnimal(Animal, SerializableMixin):
    pass

class SerializableVehicle(Vehicle, SerializableMixin):
    pass

class SerializablePerson(Person, SerializableMixin):
    pass

Когда использовать Mixins 1️⃣ Когда нужно переиспользовать функциональность между несвязанными классами 2️⃣ Когда нужно создать модульный и композируемый код 3️⃣ Когда нужно расширить функциональность сторонних библиотек Когда НЕ стоит использовать Mixins 1️⃣ Когда функциональность специфична для одного класса 2️⃣ Когда создается слишком сложная иерархия наследования #основы @zen_of_python 🤓 — Если изучил досконально

Паттерн Flyweight | как экономить память и избегать дублирования кода Flyweight («вес мухи») — один из структурных паттернов, предназначенный для оптимизации расходования памяти. Суть — разделять состояния объектов на: ➡️ Внутреннее (intrinsic): общие, неизменяемые компоненты, которые можно разделять между объектами; ➡️ Внешнее (extrinsic) — уникальные, изменяемые данные, передаваемые в объект лишь в контексте его использования. Это позволяет хранить меньше объектов при одинаковом поведении. Стоит задуматься об этом паттерне, если требуется создать множество объектов с частично общими данными. Пример Представь, что у нас лес в игре из 100К деревьев. У каждого дерева есть: — Внутреннее состояние: текстура, цвет листвы, форма кроны, высота модели. Это разделяемые каждым деревом в лесу свойства; — Внешнее состояние: координаты на карте, текущее состояние (здорово/повалено). Такое уникально для каждого дерева. Если бы мы для каждого дерева хранили копию текстуры и модели, мы бы потратили гигабайты памяти. Flyweight избавляет от проблемы: Наивный вариант (без Flyweight)

class Tree:
    def __init__(self, texture, color, shape, x, y):
        self.texture = texture
        self.color = color
        self.shape = shape
        self.x = x
        self.y = y

    def draw(self):
        print(f"Drawing {self.color} {self.shape} at ({self.x}, {self.y})")
        

# создаём 100.000 деревьев, каждое хранит одинаковую текстуру и форму
forest = [
    Tree("oak_texture.png", "green", "oak", x, y)
    for x, y in zip(range(1000), range(1000))
]

Каждый объект Tree хранит одинаковые данные (oak_texture.png, "oak", "green"), хотя это лишнее. С Flyweight

# Общие характеристики
class TreeType:
    def __init__(self, texture, color, shape):
        self.texture = texture
        self.color = color
        self.shape = shape

    def draw(self, x, y):
        # внешние данные передаются параметром
        print(f"Drawing {self.color} {self.shape} at ({x}, {y})")


# Фабрика для переиспользования типов деревьев
class TreeFactory:
    _tree_types = {}

    @classmethod
    def get_tree_type(cls, texture, color, shape):
        key = (texture, color, shape)
        if key not in cls._tree_types:
            cls._tree_types[key] = TreeType(texture, color, shape)
        return cls._tree_types[key]


# Контекст: хранит только уникальные данные (extrinsic)
class Tree:
    def __init__(self, x, y, tree_type):
        self.x = x
        self.y = y
        self.tree_type = tree_type

    def draw(self):
        self.tree_type.draw(self.x, self.y)


# создаём 100ю000 деревьев, но реально разных TreeType всего 2-3
forest = []
for i in range(100000):
    if i % 2 == 0:
        tree_type = TreeFactory.get_tree_type("oak_texture.png", "green", "oak")
    else:
        tree_type = TreeFactory.get_tree_type("pine_texture.png", "darkgreen", "pine")
    forest.append(Tree(i, i * 2, tree_type))

# Нарисуем первые пять
for tree in forest[:5]:
    tree.draw()

⚡️ У нас 100 000 объектов Tree, но всего 2 объекта `TreeType` (oak и pine). Экономия памяти огромная: вместо хранения 100.000 текстур хранится только 2. Недостатки паттерна — Усложнение структуры кода; — Возможны сложности с сопровождением, особенно при неправильном управлении extrinsic; — Повышен риск связности — общие объекты могут влиять на многие части системы . #основы @zen_of_python

Omnara | Центр управления полетами для ваших ИИ-копайлотов Платформа для мониторинга и управления ИИ-агентами (такими как Claude Code, Cursor и другими), которая позволяет отслеживать их работу в реальном времени и получать уведомления, когда агенты нуждаются в помощи. Инструмент работает как в веб-версии, так и в мобильном приложении. Также реализованы REST API, Python SDK и MCP (Model Context Protocol). Такой тул позволяет вам настроить своих AI-заместителей и больше времени проводить за нерутинными задачами. Цена: бесплатно (но за токены придется платить) Доступен в РФ: да @zen_of_python

Получается нас уже заменили? #постИИрония

Линейка в доме питониста никогда не покрывается пылью 🙂 #кек @zen_of_python

Tproger объединились с Paradox и запустили совместный проект для комьюнити разработчиков   Мы сделали два дизайна — теперь ваш ход. Вы за типичный или за токсичный вайб? Голосуйте за один из вариантов до 30 августа на сайте.   В конце месяца объявим победителя — дизайн, который сообщество реально протащило в прод.   И да, всё самое интересное будет в канале. Среди голосующих разыграем призы — так что не только банке достанется апгрейд.

Мотивация зрелого разработчика #кек @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

GlowByte запускает второй сезон образовательного онлайн-ретрита по FineBI — «Второе дыхание»! 13 дней обновленной программы с 3 новыми уроками, практическими вебинарами и призами за лучшие домашние задания.   Что ждет участников: • Обновленные домашние задания с системой призов • Три специальных вебинара: FineReport Pro (28 августа), AI-революция в аналитике (2 сентября), 3D-визуализация с FineVis (9 сентября) • Успешные кейсы от Tele2, Уралсиб, Циан и других компаний Программа для всех, кто работает с данными — от разработчиков до руководителей. Старт 25 августа! Регистрируйтесь по ссылке и получите второе дыхание в мире BI-аналитики.   Это #партнёрский пост

Многофакторное сравнение пяти популярных вычислительных движков Big Data На Tproger сравнили Spark, Presto/Trino, ClickHouse и StarRocks — с оценкой по таким критериям, как скорость, масштабируемость, кэширование, отказоустойчивость и поддержка SQL / Python. Выделено три типа движков: — универсальные (например, Spark, Flink, MapReduce), предназначенные для пакетных сложных вычислений; — интерактивные, для запросов (Presto, Trino) для моментального анализа ad hoc; — аналитические, ориентированные на OLAP-аналитику с векторизацией. Используется система скоринга Metascore, которая облегчит сравнение и принятие обоснованного решения. #инструмент @zen_of_python

Инструкция к Kubernetes, которую поймёт даже водитель Uber Если ваша резиновая уточка уже освоила все популярные технологии, то пора искать новую жертву. Сможете рассказать о сложном так, чтобы вас понял даже далёкий от IT водитель такси? Автор этого материала смог и поделился своим результатом. Если вы всё ещё не до конца понимаете кубер, то скорее читайте статью: https://dev.to/therubberduckiee/explaining-kubernetes-to-my-uber-driver-4f60

Мы писали ранее, что 12 сентября пройдёт big tech night. Событие придумали в Яндексе и организовали вместе со Сбером, X5, Т-Банком и Lamoda. Впервые топовые IT-компании одновременно откроют двери офисов в Москве с 18:00 до 00:00 и покажут специалистам, где рождаются технологии. Пора рассказать о тех, кто выйдет на сцену⚡️ 📣 Кто и о чём расскажет на big tech night? Начинаем представлять спикеров и темы. Читайте на карточках. ➡️ А подробнее про доклады рассказываем на сайте Подписывайтесь: 💬 big tech night Реклама. Рекламодатель: ООО "Яндекс" ИНН 7736207543

Что такое магистратура для инженеров данных и почему сейчас — лучшее время поступать На Tproger рассказали, почему именно сейчас — лучший момент, чтобы выучиться на инженера данных. Программа магистратуры от НИУ ВШЭ совместно с Нетологией даёт официальный государственный диплом, а также дополнительный профессиональный сертификат. Обучение строится на практике: студенты накапливают портфолио через учебные проекты, хакатоны и стажировки у партнёров программы, а завершают его выпускной квалификационной работой, которая может быть исследовательской или корпоративной. Вы получите навыки работы с Python, SQL, Java, Hadoop, Airflow, Docker, Yandex Cloud, ClickHouse, PostgreSQL и сможете строить эффективные пайплайны. Есть очный и удаленный форматы. #обучение @zen_of_python

@pytest.mark.parametrize: Как параметризировать тесты Тестирование кода может быть утомительным процессом. Когда у вас есть множество похожих тестовых случаев, написание отдельных функций для каждого часто приводит к дублированию кода. Именно здесь на помощь приходит функция @pytest.mark.parametrize. Начнем с простого примера. У нас есть функция add_nums(), которая складывает числа из списка:

def add_nums(numbers):
    return sum(numbers)

Без parametrize тесты могли бы выглядеть так:

def test_123():
    assert add_nums([1, 2, 3]) == 6

def test_negatives():
    assert add_nums([1, 2, -3]) == 0

def test_empty():
    assert add_nums([]) == 0

Что не так с этим подходом? Дублирование кода: каждая тестовая функция повторяет одну и ту же структуру. Вместо написания трех отдельных функций, мы можем создать одну параметризованную функцию:

import pytest

@pytest.mark.parametrize(
    "nums, expected_total",
    [
        ([1, 2, 3], 6),
        ([1, 2, -3], 0),
        ([], 0),
    ]
)
def test_add_nums(nums, expected_total):
    assert add_nums(nums) == expected_total

1. @pytest.mark.parametrize — это специальный декоратор pytest 2. Параметры "nums, expected_total" — имена параметров функции 3. Тестовые данные — список кортежей, где каждый содержит значения для одного теста Pytest автоматически вызывает вашу функцию с каждым набором параметров:

# Первый вызов
test_add_nums([1, 2, 3], 6)

# Второй вызов  
test_add_nums([1, 2, -3], 0)

# Третий вызов
test_add_nums([], 0)

Результат: 3 отдельных теста, каждый из которых может пройти или упасть. Кастомные ID для тестов По умолчанию pytest генерирует автоматические ID для тестов, но они могут быть не очень понятными. Вы можете задать свои:

@pytest.mark.parametrize(
    "nums, expected_total",
    [
        ([1, 2, 3], 6),
        ([1, 2, -3], 0),
        ([], 0),
    ],
    ids=["positive_numbers", "mixed_numbers", "empty_list"]
)
def test_add_nums(nums, expected_total):
    assert add_nums(nums) == expected_total

Теперь при запуске тестов вы увидите:

test_add_nums[positive_numbers] PASSED
test_add_nums[mixed_numbers] PASSED  
test_add_nums[empty_list] PASSED

Вложенная параметризация Можно комбинировать несколько параметризаций:

@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2, 3])
@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])
def test_multiply(x, y):
    assert x * y == x * y

Это создаст 6 тестов: (1,10), (1,20), (2,10), (2,20), (3,10), (3,20). #основы @zen_of_python

Где арендовать GPU в 2025: подборка GPU‑хостингов с адекватной ценой и SLA В 2025 году аренда видеокарт в облаке становится всё более актуальной альтернативой покупке собственного оборудования. В обзоре представили подборку провайдеров, которые предлагают топовые видеокарты — от NVIDIA V100 и A40 до мощнейших H100 и A100 для создания кластеров до 8 GPU. Многие из них предоставляют фичу — поминутную / почасовую оплату (pay-as-you-go), что делает такое железо доступным физлицам. Например, на VK Cloud предлагаются GPU L4, Tesla V100 и A100 для задач от видеообработки до глубокого обучения, а Cloud.ru предлагает H100, A100, V100 и A40 с возможностью формирования мощных кластеров. #факт @zen_of_python

Вопрос подписчика: IDE + GPT Задает @vberia: «Какие IDE и какие GPT сейчас актуальны? Можно топ 3? Не хочется тестировать лишнего, но хочется протестить нужные)». NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике. #вопросы_подписчиков @zen_of_python