😵‍💫 Как победить циклические импорты в Python простым способом

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как справляться с циклическими импортами в Python.

В статье показан простой приём: иногда не нужно переписывать архитектуру, а достаточно изменить стиль импорта, чтобы избежать ошибок.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/944684/

#PythonHero 👑 Великодушный пожизненный диктатор

Команда Python for Devs считает важным рассказать о людях, которые внесли наибольший вклад в развитие языка Python и его экосистемы. В первом посте из серии #PythonHero мы расскажем о Гвидо ван Россуме — человеке, чье имя давно стало легендой в мире компьютерных наук.

–––

Долгое время у Python был один человек, который имел последнее слово в спорных вопросах — Гвидо ван Россум, создатель языка. Сообщество уважало его решения и доверяло его видению, даже если споры шли жаркие.

Этот статус назывался «Benevolent Dictator For Life» — великодушный пожизненный диктатор. Формулировка ироничная: диктатор — потому что финальное решение за ним, а великодушный — потому что все его решения были в интересах развития Python.

В 2018 году Гвидо сложил с себя полномочия BDFL. Вместо единоличного лидера Python теперь управляется Steering Council — советом из пяти человек, которых выбирают core-разработчики.

Сегодня «BDFL» — это уже часть истории, символ того, как личность может сформировать культуру и ценности целого сообщества.

А вы знали, что Python был одним из немногих крупных языков, у которого долгое время был один признанный лидер?

😳 Как мы освободили 20 ГБ в PostgreSQL без удаления данных

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно освободить десятки гигабайт места в PostgreSQL без удаления данных и индексов.

TL;DR: удаляем неиспользуемые индексы, чистим bloat, пересобираем таблицы и используем частичные индексы, чтобы хранить только то, что реально нужно.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/944704/

🔥 Нововведение, которое изменило Python

В 2018 году Python получил оператор присваивания в выражениях :=, известный как walrus operator. Он появился благодаря PEP 572 и стал одной из самых обсуждаемых фич за всю историю языка.

Что это такое?
Оператор позволяет присвоить значение переменной прямо внутри выражения:

if (n := len(data)) > 10:
    print(f"Слишком длинный список: {n} элементов")

Зачем?
Это упрощает код, избавляя от дублирования. До := приходилось дважды писать одно и то же выражение: сначала вычислять его, потом использовать.

n = len(data)
if n > 10:
    print(f"Слишком длинный список: {n} элементов")

⚠️ Почему сообщество было против?

* Новый синтаксис казался слишком «магическим» и непривычным.
* Опасения, что Python потеряет читаемость и станет «вторым Perl».
* Многие считали, что выгода слишком мала, чтобы ломать стиль кода.

Финальное решение

Несмотря на жаркие споры, Гвидо ван Россум лично принял решение в пользу PEP 572. Но цена оказалась высокой: давление и негатив вокруг этой дискуссии подтолкнули его уйти с поста BDFL (Benevolent Dictator For Life).

К чему это привело?

* Python получил «walrus» начиная с версии 3.8.
* Управление языком изменилось навсегда: вместо одного лидера теперь решения принимает Steering Council, избираемый core-разработчиками.
* Этот кризис стал поворотной точкой: Python перешёл к более демократичной модели развития.

🐍 Оператор := изменил не только синтаксис, но и саму систему управления Python.

А вы используете walrus в своём коде или до сих пор относитесь к нему с недоверием?

🫡 Еженедельный дайджест №2

Для тех, кто был слишком занят на неделе или просто пропустил некоторые посты, публикуем дайджест!

Статьи:
– Zen of Python: философия языка
– Как победить циклические импорты в Python простым способом
– Неудачные эксперименты с Vibe Coding на Python
– Как мы освободили 20 ГБ в PostgreSQL без удаления данных
– Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?

Посты-коротыши:
– Пасхалка в Python: антигравитация
– PEP 750: t-строки — новый уровень форматирования в Python!
– PythonHero 👑 Великодушный пожизненный диктатор
– Нововведение, которое изменило Python

Опросы:
– Какой Python-фреймворк вы предпочитаете для веб-разработки?

Самый популярный комментарий этой недели – комментарий к статье "Как мы освободили 20 ГБ в PostgreSQL без удаления данных" от пользователя @Azrak:

"...как можно освободить десятки гигабайт места в PostgreSQL без удаления данных и индексов ... удаляем неиспользуемые индексы" 🙂

@python_for_devs

🔧 Целостность данных JSON-колонок в PostgreSQL

JSON всё чаще используют в реляционных базах данных — он позволяет хранить гибкие структуры и избавляет от избыточных связей между таблицами. Но вместе с удобством появляется риск: данные могут потерять предсказуемость.

Если не контролировать содержимое JSON-колонок, туда легко попадут неожиданные значения: числа вместо строк, объекты вместо массивов. В итоге приложение может «сломаться» на ровном месте.

В MySQL проверка JSON поддерживается из коробки. В PostgreSQL для этого есть расширение, которое позволяет валидировать данные по JSON-схеме прямо на уровне БД.

Пример: у нас есть таблица products с колонкой attributes, где хранятся характеристики товара.

CREATE TABLE products (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
  attributes JSON NOT NULL DEFAULT '{}'
);

Мы ожидаем, что поле tags внутри этого JSON будет массивом строк. Однако без строгой проверки на уровне базы данных нет гарантии, что кто-то не запишет туда числа, объекты или вообще что-то неподходящее.

Чтобы сохранить гибкость JSON и одновременно обеспечить строгую структуру данных, можно использовать валидацию JSON-схемы на уровне базы данных. Для этого нужно добавить constraint, который автоматически проверит соответствие содержимого JSON определенной схеме при каждой операции вставки или обновления.

Пример для PostgreSQL:

ALTER TABLE products ADD CONSTRAINT data_is_valid CHECK(
  validate_json_schema(
    '{
      "type": "object",
      "properties": {
        "tags": {
          "type": "array",
          "items": { "type": "string" }
        }
      },
      "additionalProperties": false
    }',
    attributes
  )
);

Теперь, попытка вставить данные с невалидным значение для tags приведёт к ошибке:

INSERT INTO products (..., attributes) VALUES 
(..., '{}'),                 -- Пустой объект, допускается
(..., '{"tags": []}'),       -- Пустой массив строк
(..., '{"tags": ["test"]}'); -- Массив со строкой
-- Результат: Операция успешна

INSERT INTO products (..., attributes) VALUES 
(..., '{"tags": [2]}');      -- Массив с числом вместо строки
-- Ошибка: Нарушен constraint

🫡 Django Templates: всё, что вам нужно знать

Команда Python for Devs подготовила перевод большого туторила по Django Templates.

В статье подробно разбирается, как устроен язык шаблонов Django, чем он отличается от Jinja, как правильно наследовать шаблоны и организовать структуру проекта.

Если вы хотите сделать свои Django-приложения более чистыми, поддерживаемыми и быстрыми — этот материал для вас.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/946762/