Свежий гайд от CodSpeed про то, как по‑нормальному бенчмаркать Python‑код, а не просто крутить timeit в REPL. Автор разбирает, чем отличается разовая прикидка скорости от «продакшен‑бенчмарков», которые гоняются в CI и ловят регрессии по перформансу между коммитами.​

Фокус на подходе через тесты: пишете бенчмарки как pytest‑тесты, помечаете их маркером или используете benchmark‑фикстуру, а дальше CodSpeed через pytest-codspeed и GitHub Actions (или другой CI) автоматически собирает результаты, строит историю и подсвечивает, где вы случайно замедлили код. Плюс есть кейсы вроде параллельного прогонов, шардинга бенчей по нескольким CI‑джобам и интеграции в существующий пайплайн без переписывания уже имеющихся pytest-benchmark тестов.

Сам инструмент платный, но до 5 человек для коммерческих проектов доступен без проблем. Для опенсорса без ограничений.

@zen_of_python

Сейчас обсуждается интересный pre‑PEP о внедрении Rust в CPython, с перспективой сделать Rust обязательной зависимостью при сборке в Python 3.17 после переходного периода в 3.15–3.16. В черновике расписан план: в 3.15 — предупреждение при сборке без Rust, в 3.16 — сборка без Rust только с явным флагом, в 3.17 — Rust может стать обязательным.

Зачем это нужно по версии авторов: безопасность памяти и потоков (важно на пути к free‑threaded Python), возможность писать быстрые части стандартной библиотеки на Rust. Есть референс‑имплементация: модуль _base64 на Rust, показывающий ускорение относительно C‑версии, и зафиксирован план FFI через новый crate cpython‑sys для доступа к C‑API CPython с минимальными unsafe‑участками.​

@zen_of_python

Шаблон для ультра-строгих Python‑проектов — что‑то вроде --strict из TypeScript, но на стеке uv + ruff + basedpyright. Идея простая: вместо того, чтобы каждый раз настраивать линтеры, типизацию и менеджер окружений вручную, вы копируете готовый pyproject.toml и сразу получаете очень агрессивные правила по стилю и типам.​

В этом шаблоне uv отвечает за управление проектом и зависимостями, ruff — за линтинг и форматирование, а basedpyright — за строгую статическую типизацию с максимальным количеством включённых проверок.

Забрать можно в репозитории, там же инструкции по использованию.

Для новых проектов просто копируете pyproject.toml, меняете секцию [project] под себя, создаёте src/your_package и tests/. Затем установка:

uv venv
.venv\Scripts\activate  # Windows
# или source .venv/bin/activate

uv pip install -e ".[dev]"

И далее просто пользуетесь по необходимости:

uv run ruff format .
uv run ruff check . --fix
uv run basedpyright
uv run pytest

Такой сетап хорошо заходит, если вы любите, когда инструменты сразу ломают билд за любые подозрительные места: неописанные типы, мёртвый код, неиспользуемые импорты, странные конструкции и т.п. Из минусов — порог входа выше: придётся либо писать типы везде, либо постоянно удовлетворять строгим линт‑правилам, но для долгоживущих библиотек и сервисов это может сильно окупиться.

@zen_of_python

pymupdf4llm-C — извлекатель текста из PDF, написанный на C для скорости работы. Обходит PDF-страницы и сериализует блоки в структурированный JSON. Есть безопасные биндинги для Python и Rust без сырых указателей. Установка через pip: pip install pymupdf4llm-c или cargo: cargo add pymupdf4llm-c.

Для каждой страницы создается JSON с массивом блоков:

[
  {
    "type": "paragraph|heading|table|list|figure",
    "text": "content",
    "bbox": [x0, y0, x1, y1],
    "font_size": 11.0,
    "font_weight": "normal",
    "page_number": 0
  }
]

Для таблиц добавляются row_count, col_count, confidence. Координаты в PDF points, типы блоков для семантической обработки.

Как использовать

from pymupdf4llm_c import to_json

# В память
results = to_json("report.pdf", collect=True)
for page in results:
    for block in page:
        if block['type'] == 'table':
            process_table(block)  # свой код для таблиц

Можно писать в файлы: to_json(pdf_path, output_dir=Path("json")). Для Rust есть to_json_collect() и extract_page_json().

Полезно, когда:
— требуется предсказуемая структура для векторных баз;
— нужно различать заголовки, списки, таблицы при чанкинге;
— скорость критична: C-реализация быстрее Python-аналогов;
— работаешь с документами, где важна иерархия и расположение элементов.

Перед использованием нужно собрать: ./build.sh. Проект свежий, но рабочий. Код в репо.

@zen_of_python

Pyrefly дорос до беты. Это быстрый type checker и языковой сервер для Python, написанный на Rust: он анализирует типы в проекте и одновременно обслуживает IDE-фичи вроде перехода к определению, подсветки типов и поиска по символам. Подходит, если вы активно используете type hints и хотите получать постоянную проверку типов без ощутимых тормозов даже на больших кодовых базах.​

Быстрый старт в проекте выглядит так:

pip install pyrefly
pyrefly init
pyrefly check --summarize-errors

pyrefly init создаст или обновит конфиг (pyproject.toml или pyrefly.toml), а pyrefly check прогонит типизацию по проекту и покажет сводку ошибок.​

Простейший пример, который Pyrefly сразу подсветит:

def add(a: int, b: int) -> int:
    return str(a + b)

Аннотация говорит, что функция возвращает int, но фактически возвращается str, и Pyrefly отметит это как ошибку типов. Дальше можно подключить его как сервер языка в редакторе (через LSP или готовое расширение) и получать те же проверки прямо во время набора кода.

Статус беты говорит, что в принципе уже можно начинать использовать в своих проектах. Если уже пробовали — поделитесь мнением в комментариях, пожалуйста.

@zen_of_python

Новый инструмент для поиска мертвого кода в Python-проектах, называется Skylos. Автор заявляет проблему: статические анализаторы часто ругаются на вещи, которые на самом деле используются — например, роуты или хендлеры, которые вызываются извне. И пытается её решить через сканер, который учитывает специфику фреймворков.

Skylos понимает, что функция с декоратором @app.route может быть вызвана HTTP-запросом, даже если в коде она нигде не вызывается напрямую. Использует систему confidence levels (0-100) — чем ниже значение, тем больше потенциально мертвого кода покажет, включая роуты и хелперы.

Как работает
Анализирует AST, находит неиспользуемые функции, классы, импорты. Для веб-фреймворков применяет пониженный confidence (по умолчанию 60, для роутов — 20). Тестовые файлы исключает автоматически, потому что их вызовы не очевидны статически. Можно запускать в интерактивном режиме и выбирать, что удалять — использует LibCST, поэтому правильно обрабатывает многострочные импорты, алиасы, декораторы и async-функции.

Запуск

pip install skylos
skylos /path/to/project           # базовый анализ
skylos --confidence 20 app.py     # показать роуты
skylos --interactive /project     # выбрать, что удалить
skylos run                        # веб-интерфейс на localhost:5090

В выдаче — тип находки, confidence score, местоположение. Результаты в benchmarks: быстрее Vulture, лучше recall, чем у Flake8/Ruff. Но как и любой статический анализатор, не ловит getattr() или динамические импорты.

Код в репо, на картинке пример выдачи результатов анализа. Есть также плагин для VS Code.

@zen_of_python