pip install reloading

from reloading import reloading

for i in reloading(range(10)):
    # этот код будет обновляться перед каждой итерацией
    print(i)

from reloading import reloading

@reloading
def some_function():
    # этот код будет обновляться перед каждым вызовом
    pass

Я начинал учиться и программировать в Anaconda Notebooks — это отличный инструмент для учебы и исследований. Однако в индустрии подход к коду совсем другой. Там он структурирован: используются субпапки, главный .py-файл объединяет всё, а развертывание, API и тесты разнесены по отдельным директориям. Это как готовое здание с надежным фундаментом и продуманной структурой, где все части взаимосвязаны.

Если вы работаете с Python в индустрии, не могли бы вы посоветовать, как перейти от стиля работы в ноутбуках к созданию продакшн-кода?

from functools import partial

def multiply(x, y):
    return x * y

double = partial(multiply, 2)  # "Фиксируем" x как 2

print(double(5))  # Вывод: 10 (2 * 5)

def greet(name, greeting="Hello"):
    return f"{greeting}, {name}!"

say_hi = partial(greet, greeting="Hi")
print(say_hi("Alice"))  # Вывод: Hi, Alice!

class NumberProcessor:
    def __init__(self, numbers):
        self.numbers = numbers

    def filter_even(self):
        self.numbers = [n for n in self.numbers if n % 2 == 0]
        return self

    def square(self):
        self.numbers = [n**2 for n in self.numbers]
        return self

    def get_result(self):
        return self.numbers

processor = NumberProcessor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
result = processor.filter_even().square().get_result()
print(result)  # [4, 16, 36]

from functools import reduce

def filter_even(numbers):
    return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

def square(numbers):
    return list(map(lambda x: x**2, numbers))

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = square(filter_even(numbers))
print(result)  # [4, 16, 36]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = [n**2 for n in numbers if n % 2 == 0]
print(result)  # [4, 16, 36]

class MyClass:
    def method(self):
        return "Метод экземпляра", self

class MyClass:
    @classmethod
    def class_method(cls):
        return "Метод класса", cls

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        return "Статический метод"

class Pizza:
    def __init__(self, ingredients):
        self.ingredients = ingredients

    @classmethod
    def margherita(cls):
        return cls(["моцарелла", "помидоры"])

    @staticmethod
    def circle_area(r):
        import math
        return r ** 2 * math.pi

pizza = Pizza.margherita()  # Классовый метод
print(Pizza.circle_area(4))  # Статический метод

def foo():
  try:
    return os._exit()
  finally:
    return False

import os
foo()

Возвращает False. Хотите знать почему?

🟢Обычно os._exit завершает процесс без выполнения «обработчиков очистки» (блоков finally). Однако ему нужен один аргумент. Этот фрагмент кода забывает передать код выхода, поэтому вместо завершения процесса он выбрасывает TypeError. Затем блок finally тихо подавляет исключение из-за return.

🟢Возврат из блока finally на самом деле так часто используется неправильно, что разработчики Python планируют сделать так, чтобы в будущем выпуске это вызывало SyntaxWarning.

🟢Можно было бы подумать, что import os идёт после определения функции. Но в Python используется динамическая область видимости, так что это нормально.

🟢Также можно перепутать sys.exit с os._exit. sys.exit работает, выбрасывая исключение SystemExit, которое было бы перехвачено и подавлено блоком finally. Но _exit напрямую завершает процесс:

-> Завершает процесс с кодом состояния n, не вызывая обработчики очистки, не сбрасывая буферы stdio и т.д.