Zen of Python

Полный Дзен Пайтона в одном канале.

О канале
Полная статистика

Последние посты канала

play_circleВидео недоступно для предпросмотра

Clean Architecture в Python: не догма, а инструмент — разбор от разработчика с 30-летним стажем Макс Кирхофф взял интервью у Сэма Кина — автора книги «Clean Architecture with Python». Сэм прошёл путь от стартапов до AWS и делится практическим подходом к архитектуре. Ключевые моменты 🔘Clean Architecture — не «всё или ничего», а набор принципов под твой контекст 🔘Главная ценность — грамотное управление зависимостями и чёткая доменная модель 🔘Хорошая архитектура = тестируемый код (связь прямая) 🔘Бонус: чистая архитектура упрощает работу с AI-ассистентами при написании кода Почему важно Python любят за прагматику — и можно сохранить её, не скатываясь в спагетти-код. Архитектурные принципы адаптируются, а не навязываются. 📎 Видео на YouTube или в этом посте @zen_of_python

1368

18:07

18.12.2025

Программисты из Tproger подготовили для вас новогоднее бинго. Заканчивайте работу, пора позалипать на этот шедевр и найти все пасхалки. @zen_of_python

1434

16:28

18.12.2025

play_circleВидео недоступно для предпросмотра

Astral выпустили ty — type checker для Python, который в 10-60x быстрее mypy и Pyright Astral — это те ребята, которые сделали uv и Ruff. Теперь у них полный тулчейн для Python: пакеты, линтинг, форматирование и type checking — всё на Rust, всё безумно быстрое. Что такое ty Type checker + language server. Альтернатива mypy, Pyright и Pylance. Написан на Rust, спроектирован с нуля под инкрементальность — пересчитывает только то, что изменилось. Скорость 🔘Без кэша: 10-60x быстрее mypy и Pyright 🔘В редакторе после правки файла в PyTorch: 4.7ms (Pyright — 386ms, Pyrefly — 2.38 сек) 🔘Это 80x и 500x разница соответственно Что умеет 🔘First-class intersection types, продвинутый type narrowing, reachability analysis 🔘Диагностики как у Rust-компилятора — показывает контекст из нескольких файлов, объясняет почему ошибка и как починить 🔘Полноценный LSP: Go to Definition, Rename, Auto-Complete, Auto-Import, Inlay Hints Как попробовать

    
        uv tool install ty@latest{}

Или VS Code extension: ищите «ty» в маркетплейсе. Сейчас Beta — команда Astral уже использует его в продакшне. Stable планируется в следующем году. В планах — поддержка Pydantic, Django и type-aware линтинг в связке с Ruff. 📎 GitHub, пост в блоге, на видео демо скорости работы @zen_of_python

1783

18:31

17.12.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

Python 3.15.0a3 — третья альфа уже доступна, всё по графиу релизов, только что выложили. До беты ещё полгода, но уже есть интересное. 🔘PEP 799 — встроенный sampling profiler: высокочастотный, низкий overhead, отдельный пакет для профилирования 🔘PEP 686 — UTF-8 теперь дефолтная кодировка (наконец-то!) 🔘PEP 782 — новый C API PyBytesWriter для создания bytes-объектов 🔘Больше предложений по фиксам в сообщениях об ошибках (см. скриншот) Таймлайн 🔘Альфа 4 выйдет 13 января 2026 🔘Бета: 5 мая 2026 🔘RC: 28 июля 2026 Напоминание: альфа-релизы не для продакшна. Фичи могут измениться или исчезнуть до RC. Но посмотреть уже очень интересно, конечно. @zen_of_python

1784

17:50

16.12.2025

imageИзображение недоступно для предпросмотра

Kreuzberg v4 — вышла новая версия библиотеки для извлечения текста, таблиц и метаданных из 56+ форматов. Была на Python, теперь переписана на Rust, в 5-15 раз легче конкурентов, есть готовые биндинги под популярные языки. Есть настоящий async без GIL и стриминг для гигабайтных файлов. Главное: 16–31 MB полная установка против 146 MB – 9,7 GB у Unstructured/Docling/MarkItDown. Также в новой версии встроили эмбеддинги (FastEmbed + ONNX), семантический чанкинг, определение 68 языков и MCP-сервер для Claude Desktop. Установка для Python:

    
        pip install kreuzberg{}

📎 GitHub: https://github.com/kreuzberg-dev/kreuzberg На картинке сравнение с альтернативами. @zen_of_python

1762

17:22

16.12.2025

Python's random.seed() игнорирует знак числа — и это не баг Андрей Карпати наткнулся на неочевидное поведение: random.seed(5) и random.seed(-5) дают одинаковую последовательность случайных чисел. ➡️ Как обнаружилось Карпати работал над nanochat и хотел использовать знак seed'а для разделения train/test данных. Получил баг: train и test оказались идентичными. ➡️ Почему так В исходниках CPython (_randommodule.c, строка 321) явно вызывается abs():

    
        // "This algorithm relies on the number being unsigned"
n = PyNumber_Absolute(arg);{}

Знак просто отбрасывается. ➡️ Баг или фича? Формально — не баг. Документация гарантирует только то, что одинаковый seed даст одинаковую последовательность. Но не гарантирует, что разные seed'ы дадут разные последовательности. Карпати считает это ошибкой дизайна: знаковый бит мог бы удвоить пространство seed'ов. Простое решение: n -> 2*abs(n) + int(n < 0). ➡️ Что дальше 🔘Не полагаться на отрицательные seed'ы как на «другие» 🔘В NumPy отрицательные seed'ы вызывают ошибку — там строже 🔘Открыт issue на GitHub для обновления документации

    
        import random
random.seed(42)
print(random.random())  # 0.6394267984578837

random.seed(-42)
print(random.random())  # 0.6394267984578837{}

@zen_of_python

1958