Zen of Python

Больше не элита

Канадский писатель и активист Кори Доктороу анализировал изменения в положении IT-специалистов. Он отмечает, что раньше разработчики пользовались высоким спросом, что позволяло им диктовать условия труда. Однако в последние годы ситуация изменилась: компании начали массовые сокращения, увеличили нагрузку на оставшихся сотрудников и усилили контроль за их работой. Доктороу подчеркивает, что разработчики больше не являются «принцами труда» и теперь сталкиваются с теми же проблемами, что и рабочие на заводах или в доставке. Он призывает к солидарности и созданию профсоюзов как способу защиты прав работников в новых условиях рынка труда.

@zen_of_python

Паттерн Mediator | Что это и зачем нужен

Mediator — паттерн проектирования, который вводит объект-посредник для координации взаимодействий между другими объектами. Вместо того, чтобы объекты напрямую вызывали методы друг друга и пытались «договариваться», они отправляют сообщения посреднику, а он решает, кто и как должен на них отреагировать. Классическая аналогия — диспетчерская в аэропорту: пилоты не связываются друг с другом напрямую, а говорят с диспетчером.

При прямой связи «каждый с каждым» количество зависимостей растёт как квадрат числа компонентов: изменения в одном классе часто заставляют править десятки других. Посредник помещает логику взаимодействия в одну точку:

class Mediator:
    """Интерфейс медиатора."""
    def notify(self, sender, event):
        raise NotImplementedError

class CourseMediator(Mediator):
    """Конкретный медиатор — координатор курсов и пользователей."""
    def __init__(self):
        self.users = []

    def register(self, user):
        self.users.append(user)
        user.mediator = self

    def notify(self, sender, course_name):
        # В простом варианте медиатор просто логирует сообщение
        print(f"[{sender}] выбрал курс: {course_name}")
        # Можно добавить дополнительную логику: фильтрация, отправка уведомлений и т.п.

class User:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.mediator = None

    def send_course(self, course_name):
        if not self.mediator:
            raise RuntimeError("User не зарегистрирован у медиатора")
        self.mediator.notify(self, course_name)

    def __str__(self):
        return self.name


m = CourseMediator()
u1 = User("Майкл"); u2 = User("Оля")
m.register(u1); m.register(u2)
u1.send_course("DSA")
u2.send_course("Software Development")

User не знает про других пользователей. Вся координация — в CourseMediator. Такой подход облегчает изменение логики (например, добавить рассылку уведомлений другим пользователям) без модификации User. Медиатор снижает связанность (Coupling) между компонентами и упрощает поддержку.


Плюсы

1️⃣ Централизация логики взаимодействия (проще править и тестировать).
2️⃣ Снижение связности между компонентами.
3️⃣ Легче добавлять новые стратегии взаимодействия, не меняя классы коллег.

Минусы

1️⃣ Риск «божественного объекта» (God Object): медиатор может накопить слишком много логики и стать сложным.
2️⃣ Централизация порождает узкое место — медиатор становится более сложным и менее прозрачным.

#основы
@zen_of_python

Data Engineering Landscape

Просить собрать вас бинго не буду, но так в 2025 году выглядит подборка топовых продуктов по 11 категориям.

А что бы вы сюда добавили из наших, импортозамещающих продуктов? Как минимум ClickHouse напрашивается.

#факт
@zen_of_python

void | Опенсорсный Cursor

Клоны Cursor сыплются, как из рога изобилия в 2025 году. Все, как и везде: автокомплиты, чатик в окне справа, UI — как у еще одного форка VSCode. Множество популярных условно-бесплатных LLM (DeepSeek, Llama, Gemini, Qwen) или ваша оплаченная альтернатива вроде Gemini 2.5, Claude 3.7, Grok 3, o4-mini, and Qwen 3.

#инструмент
@zen_of_python

Разработчики всё меньше доверяют ИИ, хоть и чаще к нему обращаются...

Stack Overflow провели большое исследование, в результате которого выяснили, что лишь 29% опрошенных считают ИИ надёжным.

Эти и другие любопытные факты — по ссылке.

#для_АйтИИ

argparse: зачем нужен и при чем здесь sys.argv[]?

При создании скриптов, которые запускаются из командной строки, часто возникает необходимость принимать аргументы. Чтобы эффективно разбирать и обрабатывать эти параметры, в стандартной библиотеке Python есть модуль argparse. В этом лонгриде мы покажем на примере, как его использовать, покажем взаимосвязь с sys.argv.


➡️ Какую роль играет sys.argv?

sys.argv — это список, содержащий аргументы командной строки, с которыми был запущен скрипт. Первый элемент списка sys.argv[0] — это имя самого скрипта.

Например, если вы вызовете скрипт так:

python script.py filename.txt -v

то выведется такой перечень:

import sys

print(sys.argv) # ['script.py', 'filename.txt', '-v']

Однако sys.argv — это просто список строк, и если работать с ним вручную, то придётся самостоятельно обрабатывать порядок, типы данных, проверять правильность и т.п., что может стать сложной задачей. Здесь на помощь приходит argparse. Он автоматизирует парсинг аргументов и предоставляет удобные способы проверки параметров CLI.


➡️ argparse: как с ним обращаться

argparse позволяет описать, какие параметры принимает ваш скрипт, какие из них обязательны, какие опциональны, какие могут быть флагами (включить / выключить). Он также автоматически генерирует справку и обрабатывает ошибки в вводе.

Часто бывает так, что скрипт требует передать обязательный параметр — имя файла. Это называется позиционным аргументом, так как его положение в командной строке имеет значение.

import argparse

# Создаём парсер
parser = argparse.ArgumentParser(description='Обработка файла.') # Создаем объект ArgumentParser;

# Добавляем позиционный аргумент 'filename'
parser.add_argument('filename', help='имя файла для обработки') # Добавляем описание каждого аргумента или опции

# Разбираем аргументы командной строки
args = parser.parse_args() # Разберём аргументы sys.argv

# Fргументы доступны как атрибуты: args.filename
print(f'Обрабатываем файл: {args.filename}')

Теперь, если запустить скрипт так:

python script.py example.txt

Программа выведет:

Обрабатываем файл: example.txt

Если попытаться запустить без аргумента:

python script.py

то argparse автоматически покажет сообщение об ошибке и краткую справку:

usage: script.py [-h] filename
script.py: error: the following arguments are required: filename

Документация
#основы
@zen_of_python
🙏 — Если спасибо за такой контент

vulnhuntr | Пусть уязвимости ищет LLM

Хватит уже плодить небезопасный нагенеренный код... Лучше искать с помощью ChatGPT / Cursor / Claude дыры в системах. Библиотека сканирует весь код питонического проекта и находит прорехи по типу SSRF, XSS и проч.

#инструмент
@zen_of_python

От перевёрнутого логотипа С++ из глаз пошла кровь...

@ithumor

#кек
@zen_of_python

Жизненный цикл объекта — настоящего питониста

#кек
@zen_of_python

#кек
@zen_of_python

Byte of Python | Бесплатный учебник, ставший классикой

Сейчас лето, и при должном везении ваш работодатель слегка расслабился. Можно и книжку почитать.
«Укус питона» — известный бесплатный учебник, который можно скачать в форматах .pdf / .epub вместе с Python-скриптами прямо из репозитория автора Сварупа.

Спасибо @Chellbas за рекомендацию.
#основы
@zen_of_python

Вопрос подписчика

Задает @Jack_Frost13:

«Вопрос по LLM
Какие LLM можно подключить как агента, чтобы он делал работу по инструкции за меня (ML), какие модели лучше всего подойдут для этого и как это организовать?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике.

#обсуждение
@zen_of_python

Вопрос подписчика

Задает @Python3k:
«Что-бы такое интересно покодить? 🤔»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике.

От админа: сейчас вам накидают неоплачиваемой работы 😆

#обсуждение
@zen_of_python

ИИ против разума: битва за навыки программиста

Сегодня многие программисты всё чаще доверяют работу LLM, теряя навык писать даже базовые конструкции вроде простого цикла. Но большие языковые модели не понимают реальную архитектуру проекта, а лишь подбирают правдоподобный текст. В итоге ключевая ответственность — понимание задачи, принятие архитектурных решений и контроль качества — всё ещё остаётся за живым человеком. В статье на Tproger разобрались, как сохранить за собой гордое звание «разработчик», а не «одобрятор автокомплита».

#LLM
@zen_of_python

Вопрос подписчика

Задает @terisht:
«2 вопроса в одном. Находил ли кто-то либы по архивации файлов на расте для python? И, если такие есть, кто-то мерил насколько они более профитны чем дефолтный zipfile питонячий?»

NB! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Однажды и вам помогут в этой рубрике.

#обсуждение
@zen_of_python

#кек
@zen_of_python

uqlm | Фактчекинг ответа LLM

Проблеме галлюцинаций LLM сейчас уделяется немало внимания, и в опенсорсе тоже нашлись умельцы. Библиотека выполняет фактчекинг нагенеренного, предже чем оно отправится юзеру. На идеальное решение авторы не претендуют, потому каждому ответу присваивается скор уверенности в достоверности. Давно пора было!

Цена: бесплатно
@zen_of_python

Вы точно знаете отличия между or и and?

Каким будет результат выражения:

5 or 0

Большинство людей уверены, что Python вернёт True. Но если запустить код, мы увидим 5. Это происходит, потому что Python возвращает само значение операнда, если оно Truthy / Falsy.


Truthy / Falsy

Любой объект Python — либо «трушный», либо «ложный»:

— Falsy: 0, "", [], {}, None, 0.0
— Truthy: всё остальное

Оператор bool(obj) конвертирует объект в логическое значение, но сами and / or возвращают ненулевые сущности: последний вычисленный операнд.


Поведение or

Оператор возвращает первый Truthy операнд, если таковой есть; иначе — последний Falsy.

5 or 0      # → 5 (первый truthy)
0 or 7      # → 7 (второе значение, truthy)
0 or '' or None  # → None (все falsy, возвращается последний)

Идея: достаточно одной истины, и дальше Python не продолжает (Short‑Circuit Evaluation).


Поведение and

Оператор возвращает первый Falsy операнд, если он встретится; иначе — последний Truthy.

5 and 0      # → 0 (первый Falsy)
5 and 7      # → 7 (оба Truthy, возвращаем последний)
0 and 5      # → 0 (первый Falsy — возвращён)

Логика: and требует, чтобы обе стороны были истинными, иначе выражение — ложь.


Приоритет not, and, or

Операторы имеют встроенный приоритет:

1. not (наивысший)
2. and
3. or (наинизший)

True or False and False   # → True, т. к. это эквивалентно True or (False and False)
(not False) or True       # → True, сначала выполняется not.

Рекомендации

— Используйте скобки, чтобы явно показывать порядок операций;
— Не пишите слишком длинные цепочки с and / or без промежуточных переменных;
— Именованные логические условия помогают читать код.

#основы

Импортируешь логгер, чтобы написать logger.warn("here")

@ithumor