Zen of Python

Как искать работу в IT в 2025, не вызывая подозрений у санитаров В отборе в IT страсти кипят не меньше, чем в хайлоаде. Вместе с Proglib мы провели исследование и спросили сотни айтишников: что реально выводит из себя в найме? Собрали всё в удобный чек-лист: – HR узнают, как не отпугивать сильных кандидатов. – Айтишники поймут, где сразу маячат ред флаги и можно не терять время. Надеемся, материал хоть и немного, но изменит процессы найма к лучшему. Поэтому сохраняйте, делитесь и прожимайте ❤️

​​#кек @zen_of_python

​​Как по мнению Python-разработчика на самом деле должен работать Pip-Boy в игре Fallout. #кек @zen_of_python

Вы знаете почему так? @ithumor

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

pip vs. pip3 | Что выбрать? Если вам вдруг стало очень важно понимать различие между этими менеджерами зависимостей, то все просто. Основное различие — это «прнадлежность» версиям Python 2 или 3: pip — это менеджер пакетов по умолчанию для Python 2 / 3 (где «двойка» не установлена; pip3 — это явно указанный менеджер пакетов для Python 3. Если у тебя установлен только Python 3, pip и pip3 будут работать одинаково. Как проверить, какая версия связана с pip

pip --version # pip 20.0.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)

pip3 --version # pip3 21.2.4 from /usr/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)

#основы @zen_of_python

asdf-vm | Переключаться между окружениями автоматом Продвинутая система управления виртуальными окружениями, позволяющая в одну команду: — устанавливать зависимости для НЕСКОЛЬКИХ ЯП в одном окне; — при переходе в папку другого проекта переключится на соответствующее окружение и многое другое. Цена: бесплатно Репозиторий проекта Сайт 🌚 — Если это уже слишком «дебри» 😎 — Если считаешь такое элегантным

TypedDict | Куда, зачем Для тех, кто стремится писать поддерживаемый код, существует TypedDict («Типизированный словарь»). В этом посте разберём, зачем нужен, как правильно использовать и какие возможности открывает. TypedDict — это специальный тип данных, что позволяет создавать словари с явно заданными типами для ключей и значений. Таким образом, вы можете описать структуру словаря, как будто это объект с фиксированными полями.

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str

В обычных словарях Python ключи и значения могут быть абсолютно любыми, и это даёт большую гибкость, но вместе с тем усложняет контроль и проверку данных. TypedDict позволяет добавить статическую типизацию к словарям, тем самым снизить вероятность неожиданных ситуаций с вашими экземплярами. В примере выше мы создаем класс User, который наследуется от TypedDict. Теперь словари типа User должны иметь ключи name, age и email с типами str, int и str соответственно. Теперь при создании экземпляра:

user: User = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "email": "alice@example.com"
}

если в словаре отсутствует обязательный ключ или тип значения не совпадает, современные инструменты статической типизации (например, mypy) выдадут ворнинг. Опциональные ключи Бывает, что не всегда все ключи словаря на месте. В TypedDict их можно сделать необязательными (total=False):

class User(TypedDict, total=False):
    nickname: str
    bio: str

#основы @zen_of_python

​​Джависткие Virtual Threads в Python На официальном форуме Python не на шутку разогнали тред про виртуальные потоки. Идея похожа на OpenJDK Project Loom: такое не потребляет много ресурса. Предлагается создать соответствующее API, чтобы эффективно выполнять большое количество конкурентных задач. Посмотрим, выживет ли идея. #факт @zen_of_python

​​Streamlit v.1.46.0 Вышло массивное обновление BI-тула , и там теперь среди прочих: — меню навигации можно разместить в верхней части приложения с помощью st.navigation(position="top"); — поддерживается темная тема через st.context.theme; — большинство виджетов и элементов теперь поддерживают параметр ширины width; — добавлена настройка CORS для разрешённых источников; — в сообщениях об ошибках появился удобный копипаст-кнопка; — теперь можно запускать сервер Streamlit на порту 3000 без дополнительных настроек; — добавлена поддержка форматов номеров для колонок с числами и прогрессбаров. Release Note #инструмент @zen_of_python 🫡 — Если отдаю честь за такую работу

SQLZoo: интерактивный тренажёр по SQL Если надоело читать теорию и хочется потрогать SQL ручками — SQLZoo станет идеальным выбором. Здесь сразу на сайте можно выполнять задания, строить запросы к реальным базам и видеть результат. Есть пошаговые туториалы, задания на SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы и задачки на логику.

Упорядочены ли словари в Python? Что значит «упорядоченный»? Когда говорят об упорядоченности, важно понять контекст. Например: — Если просят расставить коробки, порядок — по размеру; — Если вы в очереди – порядок по времени прихода. Если структура упорядоченная, она в каком-то смысле сохраняет свой внутренний порядок. А как со словарями? Исторический обзор До Python 3.6: словари не сохраняли никакого порядка при выводе или переборе. Параметры key: value могли выводиться в совершенно произвольном порядке. Начиная с Python 3.6 словари начали сохранять порядок вставки — но это считалось технической деталью реализации, а не официально гарантированным свойством. Позднее это стало частью официальной спецификации языка. Это значит, что словари упорядочены? Частично — да:: словари сохраняют порядок добавления элементов. Это позволяет, например, при переборе ключей получать их в том же порядке, что при вставке. Важное «но»: порядок не влияет на сравнение словарей:

a = {"x": 1, "y": 2}
b = {"y": 2, "x": 1}
a == b  # True

То есть, равенство проверяется по парам ключ‑значение, а не по их порядку (в отличие от списка). Почему обычный dict сравнивается по содержанию, а не по порядку? — Оптимизация: словари предназначены для быстрой работы по ключу (хэширование); — Благодаря «разделённой таблице» (split-table) в реализации CPython, словарь может одновременно эффективно хранить и порядке вставки, и хэш-структуру. #основы 👌 — Если всё по красоте

Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️ Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков. ✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн. О чём будут доклады? 🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберётесь, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python. 🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Узнаете про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования. 🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Узнаете больше про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff. 🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Узнаете, как команда ЮMoney применяла scrapy и playwright в продукте, чтобы создать сервис модерации сайтов. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥 Это #партнёрский пост

#кек @zen_of_python

#кек @zen_of_python

#кек @zen_of_python

Я не думаю, что кто-нибудь вообще может остановить Python ЗА ПРЕВЫШЕНИЕ СКОРОСТИ @ithumor

Типичный день вайбкодера выглядит так. #постИИрония

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

Отслеживание неиспользуемых ключей в словаре Python Словари — это фундаментальная структура данных, используемая для хранения пар «ключ-значение». В большинстве случаев мы просто читаем и записываем значения по ключам, не задумываясь о том, какие ключи были запрошены в процессе выполнения программы, а какие так и остались неиспользованными. Однако иногда в разработке возникает задача понять, какие ключи словаря так и не были использованы. Представим, что у вас есть словарь с множеством параметров, который передаётся в функцию или класс. Вы хотите убедиться, что ваша логика действительно «потрогала» все ключи, и не осталось параметров, которые вы передали, но не использовали. Это особенно актуально, если словарь — это некий набор опций или конфигураций. Без специальных инструментов проверить, какие ключи словаря не использовались, довольно сложно. Стандартный словарь в Python не хранит никакой информации о том, обращались ли к конкретному ключу. Решения: словарь с учётом использования ключей Для решения этой задачи можно создать класс-обёртку над обычным словарём, который при каждом запросе ключа будет отмечать этот ключ как «использованный». Основные требования к такой структуре: — При запросе значения по ключу отмечать ключ как использованный; — Предоставлять метод, возвращающий ключи, к которым не обращались; — Максимально просто и удобно использовать вместо обычного словаря. Реализация: UsedDict

class UsedDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._used_keys = set()

    def __getitem__(self, key):
        self._used_keys.add(key)
        return super().__getitem__(key)

    def get_unused_keys(self):
        return set(self.keys()) - self._used_keys

— Наследуемся от стандартного dict, чтобы сохранить привычный интерфейс; — При инициализации создаём пустое множество _used_keys, в котором будем хранить все ключи, к которым обращались; — Переопределяем метод __getitem__, который вызывается при чтении значения по ключу mydict[key]. В этом методе сначала отмечаем ключ как использованный, а затем возвращаем значение; — Добавляем метод get_unused_keys, который возвращает разницу между всеми ключами словаря и теми, которые использовались. Пример использования:

config = UsedDict({
    "host": "localhost",
    "port": 8080,
    "debug": True,
    "timeout": 30
})

print(config["host"])  # используется
print(config["port"])  # используется

unused = config.get_unused_keys()
print("Неиспользованные ключи:", unused)
# Выведет: Неиспользованные ключи: {'debug', 'timeout'}

#основы