Zen of Python - Zen

Как сделать параметризованные тесты pytest читаемыми Обычный список кортежей в @pytest.mark.parametrize быстро усложняет чтение: значения приходится сопоставлять с аргументами по позиции, а идентификаторы сценариев хранятся в отдельном списке. pytest.param помещает id рядом с данными. Тогда отдельный сценарий можно запустить командой pytest -k positive_x_axis. Через marks там же задаются xfail для ожидаемого сбоя и skipif для условного пропуска. Явное лучше неявного, особенно когда тест падает выборочно. В статье Taming parametrize with pytest.param показан и следующий шаг: собрать именованные аргументы и ожидаемый результат в одном словаре. Такой вариант стоит примерить на тестах с длинной сигнатурой: у каждого сценария данные, имя и условия запуска оказываются рядом.

Как ждать корутины в asyncio Два последовательных await не дают конкурентности: вторая корутина запустится после первой. Создание двух объектов корутин тоже не планирует их выполнение. Для этого нужны задачи, созданные до первого ожидания. У каждого способа свои гарантии. gather() возвращает результаты в порядке аргументов. Если одна задача выбрасывает исключение, оно передаётся вызывающему коду сразу, а остальные задачи продолжают работать. as_completed() отдаёт результаты по мере готовности. wait() делит задачи на завершённые и ожидающие, а его тайм-аут сам ничего не отменяет. В статье Waiting in asyncio автор советует начинать с TaskGroup, а для более гибкого управления выбирать wait(). Здесь «явное лучше неявного» работает буквально.

Как собрать LRU-кеш с приоритетами и сроком жизни на Python Обычный LRU-кеш удаляет давно не использовавшиеся записи. Здесь порядок сложнее: сначала просроченные элементы, потом записи с меньшим приоритетом, при равенстве — давно не запрашиваемые. Автор начинает со словаря с операциями в среднем за O(1) и добавляет структуры для срока жизни, приоритета и истории обращений. Наивная очередь хранится в отсортированном списке: минимум легко прочитать, но вставка и удаление с начала требуют линейного времени. Затем очередь ускоряют через bisect, без куч и деревьев. Разбор Адриана на death and gravity показывает, как согласовать несколько структур данных и проверить сроки через внедряемые часы. Это пример разработки от простого рабочего варианта к более быстрому только на стандартной библиотеке.

Есть одна странная вещь в AI-индустрии. Сегодня лучшая модель для кода — одна. Завтра выходит другая. Через месяц рынок снова меняется. Но большинство разработчиков всё ещё строят инфраструктуру так, будто им нужно выбрать одного AI-провайдера навсегда. Polza.ai работает наоборот. Вы подключаете один API и получаете доступ к сотням моделей — OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen и другим. Нужна другая модель? Меняете её в запросе — и продолжаете работать. Можно сравнить провайдеров и цены и выбрать оптимальный вариант под конкретную задачу. А если один провайдер перестал отвечать, можно включить автомаршрутизацию — запрос автоматически уйдёт к другому. Один баланс, одна интеграция, оплата в рублях. А в кабинете прозрачно видно всё по расходам: модель, провайдер, стоимость, количество токенов и статус каждого запроса. Расходы можно отслеживать в реальном времени. В итоге вам не нужно угадывать, какая модель победит. Вы сами выбираете, что лучше подходит для конкретной задачи, и не привязываетесь к одному провайдеру. Попробовать Polza.ai.

Как тестировать HTTP-запросы в Python без хрупких моков У асинхронного запроса через HTTPx есть четыре способа проверки. Можно вручную подменить AsyncClient.post, настроить асинхронный мок и проверить аргументы. С усложнением запроса растёт и эта обвязка. Библиотека respx перехватывает запросы HTTPx и возвращает заготовленный ответ. Код короче, зато тест остаётся привязан к HTTPx. Более явный вариант в духе Python: передать клиент в функцию и на тесте заменить его объектом-заглушкой. Для интеграционной проверки приложение Starlette играет роль тестового сервера, а AsyncClient обращается к нему вместо внешней сети. В статье есть код всех четырёх вариантов. Выбирайте respx для компактной подмены, заглушку вместо сторонней библиотеки для моков, тестовый сервер для проверки связки целиком.

Как ускорить сериализацию в Django Rest Framework В бенчмарке на Python 3.7, Django 2.1.1 и DRF 3.9.4 объект User сериализовали 5000 раз без обращений к БД. ModelSerializer потратил 12,8 с, а функция справилась за 0,034 с. Разница составила 377 раз. Профилировщик показал цену автоматизации: ModelSerializer заново строил поля из метаданных модели и готовил проверки. Режим только для чтения сократил время до 7,4 с, а Serializer с явно объявленными полями уложился в 2,1 с. Явное оказалось не только лучше, но и быстрее. Для нагруженного API отделите время запроса к БД от сериализации. Если тормозит последняя, сделайте выходные поля доступными только для чтения или замените ModelSerializer на Serializer; для предельной скорости сравните с обычной функцией. Код и профили cProfile есть в разборе производительности DRF.

Как вызывать асинхронный Python из синхронного кода Если оборачивать каждый вызов в asyncio.run(), Python каждый раз создаёт и закрывает цикл событий. Для одиночного запуска это нормально, но между вызовами не сохранятся привязанные к циклу ресурсы, например aiohttp.ClientSession с пулом соединений. С Python 3.11 asyncio.Runner позволяет выполнять несколько корутин в одном цикле. Однако пока цикл занят, синхронная часть приложения ждёт. Следующий шаг: перенести цикл в отдельный поток и передавать ему корутины из обычных функций. В подробном разборе автор собирает ThreadRunner, который запускает корутины и превращает асинхронные итераторы в обычные. Получается точечный мост для существующего синхронного приложения без переписывания всей цепочки в async def.

Ко Дню программиста AvitoTech приготовил кое-что особенное! Совместно со студией FU2RE и 3D-художником Dmitriev Video команда запустила большой портал в прошлое — эмулятор 2006 года будущего разработчика. Внутри олдскульные игры и викторины, за прохождение которых начисляются баллы, поднимающие позицию в рейтинге. 15 сентября трёх лучших игроков ждёт суперпак настоящих разрабов: салфетка на монитор из коллаборации с Elnik, плед, сумка и плюшевый талисман — кот Б/У. Так что успеть сыграть ещё можно! P. S. А в канале AvitoTech до 13 сентября каждый день выходили праздничные посты. Присмотритесь, возможно, подарки спрятаны и в них 😉

asyncio учат до первого исключения внутри задачи, а дальше начинается импровизация Асинхронный код в проекте обычно дорастает до пары корутин и gather, а всё, что дальше, каждый достраивает по памяти: где ловить ошибку из задачи, упавшей молча, чем связывать корутины, кроме передачи результата в аргументах. У Real Python есть разбор asyncio целиком, от корутин до выбора задач под них. Что в нём помимо привычного async/await: • чем asyncio REPL (python -m asyncio) удобнее обёртки asyncio.run вокруг каждого эксперимента; • как корутины стыкуются через asyncio.Queue, а не через цепочку await; • что происходит с исключением, которое всплыло внутри задачи; • в каких задачах asyncio выигрывает, а в каких только добавляет слой. Открывать стоит ради последних двух пунктов: остальное вы, скорее всего, уже пишете руками. #python