Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:
"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."
Что-то в таком духе. Но, на самом деле, в Python есть своя система типов, кроме того Python считается языком со строгой типизацией, а благодаря mypyЧитать полностью »
Привет!
Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.
Привет! Мы – часть команды разработки «Рамблер/Медиа» (портал «Рамблер»). На протяжении трех лет мы поддерживаем и развиваем несколько больших python-приложений. Чуть больше года назад перед нами встала задача написать еще одно большое приложение – API к основному хранилищу новостей, и мы сделали это на Rust.
В статье мы расскажем о том, что заставило нас отойти от привычного стека технологий, и покажем, какие плюсы по сравнению с Python есть у Rust.
Мы не ответим на вопрос, почему выбор пал именно на Rust, а не Go, например, или на какой-либо другой язык. Также мы не будем сравнивать производительность Python- и Rust-приложений – эти темы достойны отдельного обсуждения.
Добрый день, друзья. А мы продолжаем наращивать интенсивность запуска новых курсов и уже сейчас рады сообщить о том, что в конце апреля стартуют занятия по курсу «Web-разработчик на Python». В связи с этим традиционно делимся переводом полезного материала. Начнём.
Известно, что Python – язык с динамической типизацией. Очень просто писать DSL-подобные фреймворки, которые трудно разобрать инструментами статичной проверки типа. Несмотря на это, с помощью последних функциональных новшеств mypy, таких как protocols и literal types, а также с базовой поддержкой метаклассов и поддержкой дескриптора, мы можем чаще получать точные типы, однако по прежнему трудно избежать ложных срабатываний и других негативных факторов. Чтобы решить эту проблему и избежать необходимости кастомизировать систему типов для каждого фреймворка, mypy поддерживает систему плагинов. Плагины — это модули в Python, которые обеспечивают обратные вызовы (plugin hooks), которые mypy вызовет при проверке типов классов и функций, взаимодействующих с библиотекой или фреймворком. Таким образом можно точнее выделить тип возвращаемой функции, который в противном случае выразить крайне трудно, либо автоматически сгенерировать некоторые методы класса, чтобы отразить эффекты декоратора. Чтобы узнать больше об архитектуре системы плагинов и увидеть полный список возможностей, ознакомьтесь с документацией.
Думаю, мы все потихоньку уже привыкаем, что у Python есть аннотации типов: их завезли два релиза назад (3.5) в аннотации функций и методов (PEP 484), и в прошлом релизе (3.6) к переменным (PEP 526).
Так как оба этих PEP были вдохновлены MyPy, расскажу, какие житейские радости и когнитивные диссонансы подстерегали меня при использовании этого статического анализатора, равно как и системы типизации в целом.
Disclamer: я не поднимаю вопрос о необходимости или вредности статической типизациии в Python. Просто рассказываю о подводных камнях, на которые натолкнулся в процессе работы в статически-типизированном контексте.
