Zen of Python
Відкрити в Telegram
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
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Zen of Python
Канал Zen of Python (@zen_of_python) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 952 підписників, посідаючи 6 826 місце в категорії Технології та додатки та 34 989 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 952 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -164, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 11.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.35% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 099 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 204 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, rust, pip, api, install.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
18 952
Підписники
-924 години
-517 днів
-16430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
серпень '26
серпень '26
+44
в 4 каналах
липень '26
+46
в 5 каналах
Get PRO
червень '26
+120
в 2 каналах
Get PRO
травень '26
+124
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+84
в 1 каналах
Get PRO
березень '26
+74
в 3 каналах
Get PRO
лютий '26
+75
в 9 каналах
Get PRO
січень '26
+136
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+140
в 5 каналах
Get PRO
листопад '25
+158
в 5 каналах
Get PRO
жовтень '25
+258
в 7 каналах
Get PRO
вересень '25
+143
в 1 каналах
Get PRO
серпень '25
+180
в 3 каналах
Get PRO
липень '25
+248
в 4 каналах
Get PRO
червень '25
+208
в 6 каналах
Get PRO
травень '25
+214
в 4 каналах
Get PRO
квітень '25
+189
в 2 каналах
Get PRO
березень '25
+175
в 6 каналах
Get PRO
лютий '25
+134
в 5 каналах
Get PRO
січень '25
+89
в 3 каналах
Get PRO
грудень '24
+92
в 1 каналах
Get PRO
листопад '24
+137
в 6 каналах
Get PRO
жовтень '24
+95
в 4 каналах
Get PRO
вересень '24
+102
в 3 каналах
Get PRO
серпень '24
+98
в 1 каналах
Get PRO
липень '24
+82
в 3 каналах
Get PRO
червень '24
+67
в 1 каналах
Get PRO
травень '24
+95
в 0 каналах
Get PRO
квітень '24
+148
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+107
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+116
в 4 каналах
Get PRO
січень '24
+109
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+123
в 6 каналах
Get PRO
листопад '23
+103
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '23
+140
в 5 каналах
Get PRO
вересень '23
+91
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+218
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+211
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+159
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+292
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+193
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+194
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+316
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+424
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+522
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+454
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+257
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+638
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+750
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+745
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+1 008
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+622
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+1 260
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+975
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+1 947
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+597
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+203
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+1 278
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+2 258
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+376
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+766
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+1 065
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+737
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+132
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+2 962
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+1 825
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+613
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+3 216
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+7 337
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 26 серпня | +3 | |||
| 25 серпня | 0 | |||
| 24 серпня | +2 | |||
| 23 серпня | +7 | |||
| 22 серпня | +1 | |||
| 21 серпня | 0 | |||
| 20 серпня | +3 | |||
| 19 серпня | +1 | |||
| 18 серпня | +5 | |||
| 17 серпня | +1 | |||
| 16 серпня | +2 | |||
| 15 серпня | 0 | |||
| 14 серпня | 0 | |||
| 13 серпня | +2 | |||
| 12 серпня | +1 | |||
| 11 серпня | +2 | |||
| 10 серпня | +2 | |||
| 09 серпня | +2 | |||
| 08 серпня | 0 | |||
| 07 серпня | 0 | |||
| 06 серпня | +1 | |||
| 05 серпня | +2 | |||
| 04 серпня | +2 | |||
| 03 серпня | +1 | |||
| 02 серпня | +1 | |||
| 01 серпня | +3 |
Дописи каналу
Встречайте новую мини-игру — «Отпуск».
За несколько шагов нужно подготовить героя к поездке: навести порядок, разобрать вещи, отыскать билет и упаковать чемодан. Отдельный этап — отпускной гардероб, и тут всё непросто.
Простое управление, короткие уровни, юмор. Отличный способ отвлечься на пару минут между задачами и заодно поймать промокоды от партнёров!
Попробовать: https://tprg.ru/H2cI
| 2 | Михаил Суриков собрал конвейер, который берёт сгенерированный моделью код на Python, ищет в нём уязвимости, чинит и проверяет заново. Сканируют параллельно CodeQL и Bandit, отдельная модель-валидатор смотрит своим взглядом, находки обогащаются техниками MITRE ATT&CK и примерами CWE, после чего другая модель пишет исправление.
Проверяли на 26 промптах из LLMSecEval, девяти категориях CWE и четырёх моделях Claude — всего 80 прогонов. Если валидатору дополнительно показать находки CodeQL и Bandit, число срабатываний статических анализаторов падает на 29–69% против 9–54% без этого.
Интересного тут два. Во-первых, само исправление в 15–22% случаев заносит новую уязвимость, и примерно в 70% таких случаев это ровно одна новая находка. Во-вторых, лучшая модель-генератор не дала лучший результат в конвейере: меньше всего остаточных находок и выше процент успешных починок оказались у Sonnet 4.6, а не у Opus 4.8.
@zen_of_python | 670 |
| 3 | CPython официально поддерживает RISC-V. Стан Ульбрих объявил об этом 24 августа в Python Insider: архитектура добавлена в PEP 11 как платформа третьего уровня.
RISC-V — открытая архитектура набора команд: в отличие от x86 и ARM, её может реализовать кто угодно. В записи ссылаются на прогноз, по которому экосистема вырастет вчетверо к 2032 году.
Держится всё на живом железе: несколько машин RISC-V передал проект RISE, на них крутятся боты сборки. Автор благодарит Людовика Анри из RISE, Фуркана Ондера и Эмму Смит, а свою работу вёл при поддержке Sovereign Tech Agency.
Что дальше. Боты сборки запускаются уже после слияния патча, поэтому команда разбирается, как завести RISC-V прямо в CI CPython — через инициативу RISE RISC-V Runners. В долгую цель — второй уровень поддержки и оптимизации под саму архитектуру.
Отдельно просят тех, у кого есть железо: собрать CPython, прогнать свои задачи и тесты и рассказать, что сломалось.
@zen_of_python | 892 |
| 4 | pip 26.2 стал учитывать Cache-Control индекса, и это первое, что заметят пользователи: только что опубликованный пакет может не появиться сразу, если между вами и PyPI кэширующий прокси. Для принудительного обновления есть --refresh-package. Релиз вышел 29 июля, 26.2.1 — 4 августа.
🔘 PIP_CONSTRAINT больше не влияет на изолированные сборочные окружения; для них появились --build-constraint и PIP_BUILD_CONSTRAINT;
🔘 экспериментальный режим venv-isolation запускает сборку в обычных virtualenv вместо временных окружений;
🔘 добавлены поддержка Python 3.15, self-referential extras, флаг --only-deps и поле upload-time в pylock.toml;
🔘 закрыты утечка системных пакетов в изолированную сборку на 3.15, несовпадение метаданных PEP 658, symlink traversal в tar-архивах и CVE-2026-13346;
🔘 26.2.1 вернул использование keyring из неактивированного virtualenv.
@zen_of_python | 983 |
| 5 | Starlette научился сжимать большие ответы вне event loop. В релизах с 1.4.0 по 1.6.0, вышедших 5 и 8 августа, переделан GZipMiddleware и подтянута защита FileResponse.
🔘 тела от 128 КиБ сжимаются в рабочем потоке, а не в цикле событий; вместо GzipFile используется zlib.compressobj, и компрессор создаётся лениво;
🔘 потоковые ответы получают flush на каждом чанке, частичные ответы (206) больше не сжимаются;
🔘 FileResponse отклоняет перевёрнутый однобайтовый Range и ограничивает число диапазонов сотней;
🔘 в 1.6.0 появился max_body_size и поддержка расширения http.response.debug.
Starlette лежит под FastAPI, так что изменение задевает и его. Полный список правок по версиям в release notes.
@zen_of_python | 1 133 |
| 6 |  ⚡️ Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по МСК приходите на открытое онлайн-собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
🔘 Хачатур — старший разработчик в Яндексе — будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу;
🔘 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью;
🔘 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру.
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходите в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 156 |
| 7 | В асинхронных генераторах появится yield from. PEP 828 принят 3 августа, целевая версия — Python 3.16.
Сейчас делегировать другому асинхронному генератору можно только циклом async for с ручным yield. Это прячет намерение, ломает связь asend(), athrow() и aclose() с вызывающей стороной и не даёт вернуть значение: приходится бросать исключение.
🔘 result = yield from agenerator() делегирует aiter(), anext(), asend(), athrow() и aclose();
🔘 return 3 внутри асинхронного генератора становится законным, значение приезжает через новый атрибут StopAsyncIteration.value, по аналогии со StopIteration.value;
🔘 компилятор перестаёт выдавать SyntaxError на return с значением и yield from в async def с yield.
PEP 525 в 2016 году отказался от этого из-за сложности реализации; автор нового PEP Питер Бирма считает, что нынешний код CPython это позволяет, и приложил рабочую реализацию. Вариант async yield from отвергли ради симметрии с обычными генераторами, и в тексте прямо сказано, что переключение контекста без явного await — спорное место.
@zen_of_python | 1 158 |
| 8 | Правила типизации Python рассыпаны по десяткам PEP и страницам документации, а два разных проверяющих на одном коде дают разные ответы. Андрей Наку и Дорел Лукану попробовали собрать это в одну модель.
Отправная точка: каждый тип в Python представлен классом, класс задаёт абстрактный тип данных, а такой тип описывается в терминах экзистенциальных типов. Дальше авторы разводят три отношения, которые в разговорах обычно смешивают: быть подклассом, быть экземпляром объекта и быть экземпляром типа.
По дороге разбираются вещи, полезные и без формализма:
🔘 почему объединение типов и классов в Python 2.2 и переход к порядку разрешения методов C3 в 2.3 определили нынешнее поведение множественного наследования;
🔘 чем Protocol отличается от абстрактного базового класса и где проходит граница между проверкой во время выполнения и статической;
🔘 как устроен слой метаклассов, где класс одновременно и шаблон для экземпляров, и обычное значение;
🔘 чем расходятся mypy и Pyright: первый сильнее опирается на аннотации и знание стандартной библиотеки, второй заточен под быстрый статический анализ.
Авторы честно ограничивают область: формализм описывает программы, где типы не меняются на ходу, а подтипизация и динамика оставлены на будущее.
@zen_of_python | 1 162 |
| 9 |  Тесты бэкенда PyPI шли 163 секунды, стали 30 — при том что самих тестов стало больше: было около 3900, стало больше 4700.
Алексис Шалланд описал, что именно сделали. Порядок действий подойдёт любому медленному набору на pytest:
🔘 распараллелить через pytest-xdist с --numprocesses=auto; на 32 ядрах замер упал с 191 до 63 секунд;
🔘 чтобы процессы не топтали данные друг друга, фикстура базы берёт идентификатор рабочего процесса: у каждого своя база tests-{worker_id};
🔘 для покрытия в параллельном режиме добавить sitecustomize.py с coverage.process_startup();
🔘 переключить измерение покрытия на механизм наблюдения из Python 3.12 через COVERAGE_CORE=sysmon — с 58 до 27 секунд;
🔘 указать testpaths: сбор тестов ускорился с 7,84 до 2,60 секунды;
🔘 прогнать python -X importtime и выкинуть лишний импорт.
Логику тестов при этом не меняли и покрытие не снижали.
@zen_of_python | 1 249 |
| 10 |  Ромен Моротти разобрал профилировщиком, куда уходит время `pip install`, и довёл установку до двукратного ускорения, а скачивание — до семикратного. На картинке тот самый профиль в SnakeViz.
🔘 создание каталогов при установке одного пакета вызывалось 14 425 раз; осталось 1 538;
🔘 набор поддерживаемых меток колёс, 889 значений, пересчитывался заново для каждого пакета — кэширование дало около 17 процентов;
🔘 функция получения установленного пакета вела себя квадратично: на трёхстах пакетах итоговая сводка занимала треть времени;
🔘 распаковка читала архив мелкими кусками, блок в 1 мебибайт дал ещё около 10 процентов;
🔘 библиотека запросов тянула сеть кусками по 10 килобайт: переход к 256 килобайтам поднял скорость с 60 до 260 мегабайт в секунду;
🔘 отрисовка полосы прогресса съедала до 30 процентов времени загрузки.
Поучительна и судьба правок: исправление двойного сброса на диск, а это 7 процентов, не приняли из-за разного поведения файловых систем.
@zen_of_python | 1 240 |
| 11 |  Почему obj.prop вызывает функцию, а C.prop возвращает объект, и откуда метод знает про self
Антонио Куни разобрал по шагам, что происходит при обращении к атрибуту — от байткода до кода CPython. Порядок поиска на картинке.
Из него сразу объясняется несколько загадок. Дескриптор данных, то есть объект с __get__ и __set__, проверяется раньше словаря экземпляра — поэтому property не перекрыть, положив одноимённый ключ в obj.__dict__. И property остаётся дескриптором данных, даже когда сеттера нет: он определяет __set__ и сам поднимает AttributeError.
Там же видно, откуда берётся связанный метод: обычная функция — это дескриптор без записи, и obj.meth разворачивается в C.meth.__get__(obj, C).
У классов поиск устроен иначе: сначала дескрипторы данных метакласса, потом полный проход по порядку разрешения методов.
Автор берёт CPython 3.12.11: в 3.13 этот код усложнён оптимизациями.
@zen_of_python | 1 209 |
| 12 | Дескрипторы — та часть объектной модели Python, которую большинство использует каждый день, не зная названия. Официальное руководство Раймонда Хеттингера объясняет её по шагам и остаётся живой документацией, а не архивом.
Протокол состоит из трёх методов: __get__, __set__ и __delete__. Класс, реализующий их, перехватывает доступ к атрибуту. Из этого собрано больше, чем кажется:
🔘 property, staticmethod, classmethod и super() — всё это дескрипторы, и в руководстве показаны их упрощённые реализации на Python;
🔘 обычная функция становится связанным методом ровно потому, что функция — тоже дескриптор;
🔘 __set_name__ позволяет дескриптору узнать имя атрибута, под которым его объявили;
🔘 разница между дескрипторами с записью и без определяет, кто победит: дескриптор или словарь экземпляра;
🔘 на этом же построены __slots__ и модели в ORM.
Практическая часть — готовый класс Validator и валидаторы OneOf, Number и String: проверка типов и диапазонов при присваивании, без единой строчки проверок в коде, который этими полями пользуется.
@zen_of_python | 1 222 |
| 13 |  Марк Шеннон и Даниэле Пармеджани опубликовали PEP 805 «Safe Parallel Python»: параллелизм в CPython без гонок по умолчанию. Целевая версия 3.16, статус Draft.
🔘 Каждый объект получает атрибут __shareable__ только на чтение, со значением Immutable, Local, Protected или Synchronized. Контролируется доступ к объекту, а не отдельные операции: проверка нужна лишь при создании ссылки потока из ссылки в куче.
🔘 Классы, функции и модули создаются Local. Замыкание, меняющее nonlocal, останется Local, и передача его в чужую группу потоков даст IllegalThreadAccessException.
🔘 Добавляются SynchronizedList, SynchronizedDict и SynchronizedSet; sys.modules станет первым, sys.path — вторым. Авторы предупреждают: эти классы защищают объект от порчи, но потокобезопасности не дают.
🔘 Мотив: PEP 703 даёт параллелизм, но допускает гонки, а PEP 734 безопасен, но объекты между интерпретаторами без копирования не передать. Без чего-то подобного, считают авторы, две сборки CPython останутся навсегда.
@zen_of_python | 1 304 |
| 14 | PEP 842 предлагает ключевое слово export и прячет из модуля всё, что им не помечено
Питер Бирма опубликовал черновик 25 июля, целевая версия — Python 3.16. Идея в том, чтобы у модуля появился явный публичный интерфейс, а не соглашение об именах с подчёркиванием и переменная __all__, о которой знает только импорт со звёздочкой.
🔘 объявление помечается прямо в определении: export class Public видно снаружи, а обычный class Private из dir(module) исчезает;
🔘 при обращении к скрытому имени поднимается ExportError, наследник AttributeError;
🔘 переменная __export__ со списком строк работает как список экспорта, а имена в ней могут быть ещё не определены, но тогда импорт со звёздочкой упадёт;
🔘 запись from module export NAME равносильна импорту имени с последующим его экспортом;
🔘 export перед def и class разрешён только на уровне модуля, внутри функции это синтаксическая ошибка;
🔘 слово мягкое, то есть существующий код с переменной по имени export продолжит работать, а модули без __export__ ведут себя как раньше.
Автор сам подчёркивает, что это не модификатор доступа: ограничение обходится удалением __export__, правкой списка или обращением к __dict__ модуля. Смысл не в защите, а в том, чтобы автодополнение, документация и статический анализ видели границу библиотеки так же, как её видит автор.
В обсуждении сразу поднялся вопрос производительности: эталонная реализация пока не оптимизирована и, вероятно, добавляет накладные расходы на обращение к атрибутам модуля. Открытым остаётся и то, как пакет должен добираться до приватных имён собственных подмодулей. Пока это черновик, и до 3.16 у предложения ещё есть время измениться.
Обсуждение предложения
@zen_of_python | 1 210 |
| 15 | Дэвид Бизли пишет с нуля живьём на сцене, за 46 минут проходя весь путь от простого сокета до собственного цикла событий. Слайдов почти нет, только редактор и терминал.
Последовательность такая. Берётся заведомо тяжёлая функция — рекурсивные числа Фибоначчи — и простой сетевой сервис. Сначала он последовательный, и один клиент блокирует всех остальных. Дальше появляются потоки: они спасают там, где программа ждёт ввод-вывод, но на вычислениях упираются в глобальную блокировку интерпретатора. Затем процессный пул, который блокировку обходит, но платит за это сериализацией и передачей данных.
Самая ценная часть в конце. Бизли показывает, что генератор с yield — это способ задачи добровольно приостановиться, и из этого прямо на глазах собирает планировщик с очередью задач, а потом цикл событий с select, ожиданием и пробуждением через пару сокетов.
После этого asyncio перестаёт быть магией: видно, из каких частей он состоит и почему устроен именно так.
@zen_of_python | 1 397 |
| 16 |  Создаём программу, которая сама умеет выбирать модели в зависимости от задачи
Чем дольше работаешь с ИИ, тем больше убеждаешься, что под разные задачи нужны разные модели. Дя простых задач не нужна дорогая модель, а со сложной дешевая может не справиться. А ещё, используя только одну модель, вы рискуете получить кирпич, если эта модель вдруг станет недоступна.
Выход — разделить запросы по сложности и держать под рукой запасной вариант. Сначала ваш скрипт решает, насколько труден вопрос, потом отправляет простое к дешёвой модели, а сложное — к мощной. При сбое переключается на резервную модель. Туториал разбирает это на Python шаг за шагом.
#python | 1 450 |
| 17 | uv 0.12.5 поменял правило выбора интерпретатора: при одинаковом приоритете теперь предпочитается более новая версия и стандартный вариант Python. Если в конфигурации несколько интерпретаторов с равным приоритетом, окружение может собраться уже не тем Python, что вчера.
🔘 подтянуты CPython 3.10.21, 3.11.16 и 3.12.14;
🔘 в preview у --index и --default-index появился выбор настроенного индекса по имени;
🔘 экспорт SBOM в CycloneDX по умолчанию содержит URL и хеши артефактов;
🔘 cache-physical-space откатывается к логическому размеру файла там, где физический размер файловая система не отдаёт;
🔘 в скриптах по PEP 723 относительные пути к индексам разрешаются относительно каталога скрипта, а не текущего каталога.
Выбор индекса по имени авторы помечают как preview. Численных бенчмарков в заметках к релизу нет.
@zen_of_python | 1 429 |
| 18 | PyPI перестал принимать новые файлы в релизы старше четырнадцати дней
Сет Ларсон описал это изменение 22 июля. Правило простое: если версия пакета опубликована больше двух недель назад, добавить в неё новый файл больше нельзя. Цель — закрыть сценарий, при котором давно стабильную версию тихо дополняют после угона токена или доступа к сборочному процессу. Подтверждённых злоупотреблений на момент публикации не было.
🔘 обсуждение началось ещё вокруг PEP 740 в январе 2024 года и вернулось в марте 2026-го после компрометации двух проектов;
🔘 исправление влили 8 июля 2026 года;
🔘 главное возражение бытовое: проекты иногда докладывают колёса для новой версии Python в уже выпущенный релиз;
🔘 масштаб возражения измерили: среди 15 тысяч самых популярных пакетов так поступили только 56 проектов, добавив совместимое с CPython 3.14 колесо позже чем через две недели;
🔘 на профильной встрече в рамках PyCon US 2026 сочли приемлемым требование выпускать под новый Python новую версию пакета;
🔘 автор просит пока не закладываться на это правило как на гарантию: семантика закрытого релиза и соответствующий интерфейс ещё не определены.
Окончательная модель должна приехать вместе с новым протоколом загрузки и предварительными релизами, после стандартизации PEP 694. Так что практический вывод для авторов пакетов такой: план поддержки нового CPython теперь придётся строить через выпуск новой версии, а не через дозагрузку колеса в старую.
@zen_of_python | 1 503 |
| 19 | Numba 0.67.0 научилась работать с NumPy 2.5 и собирает пакеты для Python 3.14 и Windows ARM64.
🔘 у np.sum и np.cumsum появился динамический axis, ось теперь можно вычислять во время выполнения;
🔘 добавлена JIT-поддержка np.insert, пока без аргумента axis;
🔘 np.random.binomial в RandomState переключается с BINV на BTPE, когда n * min(p, 1 - p) > 30, поток случайных чисел при этом сохраняется;
🔘 анализ живости переменных перевели на топологический порядок, а проверка принадлежности стеку в _find_back_edges стала за O(1);
🔘 сборки через pycc теперь могут быть побайтно воспроизводимыми на Linux и macOS.
Из ломающего: np.row_stack и двумерное векторное произведение убраны вслед за NumPy 2.5, cross2d остаётся только для старых версий. Пакеты под Windows ARM64 на старте ограничены Python 3.14, часть тестов там пропущена из-за проблемы в LLVM 22.
Отдельно починили тихую ошибку компиляции при повторном присваивании нелокальной переменной во вложенной функции: раньше генерировался неверный код, теперь вылетает UnsupportedError. Численного бенчмарка ускорения BTPE авторы не приводят.
@zen_of_python | 1 482 |
| 20 | Двадцать пять минут, которые снимают половину вопросов новичка: доклад Неда Бэтчелдера «Facts and Myths about Python names and values» с PyCon US 2015.
Весь доклад отвечает на один вопрос: что происходит, когда вы пишете x = 23. Ответ — не «в переменную кладётся значение», а «имя привязывается к объекту». Из этого простого сдвига вырастает объяснение почти всех классических непоняток:
🔘 почему Python нельзя описать ни как передачу по значению, ни как передачу по ссылке;
🔘 почему два имени могут указывать на один объект и менять его вместе;
🔘 почему присваивание никогда не копирует объект;
🔘 почему += для списка и для числа ведут себя по-разному;
🔘 почему изменяемый аргумент по умолчанию живёт между вызовами;
🔘 почему аргументы функции, атрибуты объекта и переменная цикла — это всё одна и та же операция связывания имени.
Бэтчелдер разбирает это на диаграммах с коробочками и стрелками, без единой строчки про внутренности интерпретатора. Именно поэтому доклад одиннадцатилетней давности не устарел ни на строчку: семантика имён и объектов с тех пор не менялась.
@zen_of_python | 1 488 |
