Zen of Python

Почему Python так популярен в 2025-м году?

Python стал культурным и технологическим феноменом, устойчиво удерживая позиции одного из самых любимых и широко используемых языков программирования. В 2025 году он занимает первое место сразу в нескольких рейтингах популярности ЯП.


Что делает Python таким популярным?

🔘Легкость старта и понятный синтаксис
Одним из главных преимуществ с момента создания остаётся его читаемость и простота — код Python часто выглядит ближе к псевдокоду, чем к «машинной» записи. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на логике, а не на деталях синтаксиса. Для новичков это часто первый язык программирования, с которым они знакомятся, — из-за низкого порога входа. Этот «эффект знакомства» закрепляет Python как язык выбора, особенно в образовательной и научной среде.

🔘Ключевая роль в AI, ML и науке о данных
Python давно прочно обосновался в экосистеме машинного обучения, искусственного интеллекта и обработки данных. В отчёте JetBrains «The State of Python 2025» указано, что примерно 41% разработчиков используют Python специально для задач машинного обучения. Широкий набор библиотек и фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Hugging Face Transformers — все они предоставляют зрелые, постоянно развивающиеся инструменты для исследователей и продакшн-инженеров.

🔘Универсальность: от скриптов до крупных систем
Python используется в самых разнообразных задачах:
— Веб-разработка: популярные фреймворки (Django, Flask, FastAPI) позволяют строить как простые приложения, так и масштабные сервисы;
— Автоматизация и инфраструктурные скрипты: благодаря лёгкости запуска, большому выбору библиотек и встроенной поддержке многих протоколов и форматов;
— Инструменты разработки, прототипы, доказательство концепции (POC): Python часто выбирают тогда, когда нужно быстро создать рабочее решение и проверить идею;
— Научные вычисления и инженерные задачи: благодаря библиотекам как NumPy, SciPy, Sympy и др.

Такой спектр применения делает Python «языком на все случаи», что снижает риск переключения на другой язык при росте проекта.

🔘Сообщество, документация и экосистемный эффект
Невозможно недооценивать роль сообщества в успехе Python:
— Огромное количество библиотек и фреймворков, созданных сообществом, часто с открытым исходным кодом;
— Качественная документация, туториалы, обсуждения: многие проблемы уже задокументированы, многие вопросы обсуждены на форумах, в блогах и на Stack Overflow.

Эффект «чем больше пользователей — тем больше инструментов — тем больше новых пользователей»: эта положительная обратная связь укрепляет позиции языка.

🔘Совместимость, обратная совместимость и эволюция
Python исторически стремится к обратной совместимости: код, написанный на старых версиях, часто может работать на новых с минимальными правками. Это снижает «технический долг» и барьеры для обновлений. К тому же новые версии языка приносят прирост производительности и оптимизации без значительного изменения синтаксиса. В отчёте указано, что многие разработчики просто не меняют версии, потому что текущая версия «удовлетворяет все нужды» — 53%.

Тем не менее, повышение производительности и оптимизации — весомый аргумент в пользу перехода, особенно для критичных к скорости проектов.

#факт
@zen_of_python

​​RunSnakeRun | Профайлер с GUI

Симпатичный и наглядный инструмент для анализа производительности Python-программ. Он показывает результаты профилирования (cProfile, hotshot и других форматов) в виде наглядной treemap-диаграммы.

На диаграмме размер прямоугольника отражает долю времени, потраченную на выполнение функции. Позволяет интерактивно «проваливаться» в вызовы и изучать вложенные функции. Отличный способ искать узкие места в проекте.

#инструмент
@zen_of_python

Что такое замыкание и зачем оно нужно

Замыкания (Closures) — понятие, которое кажется сложным при первом знакомстве. Но на самом деле вы уже его скорее всего используете неосознанно, настолько это стало базой.

Представим программу, где пользователь вводит число, нажимает OK, и программа сохраняет это число в список, выводя все введённые значения:

numbers = []

def enter_number(x):
    numbers.append(x)
    print(numbers)

enter_number(3) # [3]
enter_number(7) # [3, 7]
enter_number(4) # v

Код работает, но есть проблема: переменная numbers находится вне функции, то есть она глобальная. Это значит, что:

🔘 функция зависит от переменной, объявленной в другом месте;
🔘 код становится менее гибким — нельзя просто перенести функцию в другой модуль, не взяв с собой numbers.

Замыкание помогает «связать» данные и логику в одном месте без использования классов:

def enter_number_outer():
    numbers = []  # локальная переменная

    def enter_number_inner(x):
        numbers.append(x)
        print(numbers)

    return enter_number_inner

Когда мы вызываем внешнюю функцию enter_number_outer(), она создаёт свой контекст с переменной numbers и возвращает внутреннюю функцию, которая имеет к ней доступ.

enter_num = enter_number_outer()
 
enter_num(3) # [3]
enter_num(7) # [3, 7]
enter_num(4) # [3, 7, 4]

Ключевая идея замыкания:

Внутренняя функция «замыкает» (сохраняет) значения переменных из области видимости внешней функции.

Даже когда enter_number_outer() завершает выполнение, её переменные не уничтожаются, потому что они нужны внутренней функции, которая всё ещё существует. Это и есть closure — функция, которая запоминает контекст, в котором была создана.


Используйте замыкания, если хотите:
🔘 инкапсулировать состояние в функции без создания класса;
🔘 нужно создать функцию-конфигуратор (например, с частично зафиксированными параметрами);

Замыкание — это функция, которая:
🔘 определена внутри другой функции;
🔘 использует переменные из внешней функции;
🔘 «запоминает» эти переменные даже после завершения внешней функции.

#основы
@zen_of_python

#кек
@zen_of_python

#кек
@zen_of_python

#кек
@zen_of_python

И такой еще остановит Cursor при верстке тестов прямо в процессе
#кек
@zen_of_python

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.

#обсуждение
@zen_of_python

Шпаргалка vim
Симпатичная табличная подборка команд для тех, кто наконец выучил, как выйти из этого редактора.

Помимо CRUD-операций там полезное про изменение цветовой схемы, навигацию по файлу, работу с несколькими файлами в буфере.

#шпаргалка
@zen_of_python

detroit | Level Up для вашего dataviz'а

Если привычные столбчатые диаграммы и пай-чарты уже не забавляют, попробуйте питоническую реализацию d3js — небезызвестного тула для построения нетривиальных графиков. Как минимум познаете еще один вид графика, это обещаем.

#инструмент
@zen_of_python

Шпаргалка для пишущих свой API

Некоторым из нас приходится писать собственные интерфейсы, и при развитии такого приложения стоит задумываться не только об очередном методе, но и про:
— авторизацию;
— разграничение доступа на основе ролей (RBAC);
— метрики производительности;
— тестирование и прочие аспекты

В приложенной шпаргалке как раз об этом.

#обучение
@zen_of_python

«Я перестал думать»: чем опасен ИИ и вайб-кодинг для разработчиков

Один опытный разработчик предупредил новичков:

Лёгкость, с которой ИИ решает задачи, постепенно стирает ваше понимание процесса. Возникает дофаминовая ловушка, почти как при бессмысленном скроллинге ленты соцсетей — быстрое «удовольствие» без усилий и без реального роста.

Что делать неофиту в эпоху вайб-кодинга, чтобы вырасти в настоящего профи — смотрите в статье.

#обучение
@zen_of_python