Штуки не для всех

Комьюнити Python на Reddit преодолело важный рубеж в 1 млн участников. Сегодня мы взглянем на возможности языка и полезные инструменты, такие как скоростной линтер ruff и необычную оболочку xonsh. Приятного чтения.

1M Pythonistas на r/Python

Число участников официального комьюнити Python на Reddit перевалило за 1 млн. За 14 лет там было собрано потрясающее количество информации, советуем добавить себе в закладки. Здесь есть на что посмотреть и зелёному джуну, и опытному сеньору. Часто попадаются забавные статьи и обсуждения. Например, как применить опыт муравьиной колонии для решения задачи коммивояжёра или как научить гоночную машинку проходить трассу с помощью нейронной сети.

Конечно, не стоит ограничиваться исключительно сабреддитом r/Python. Статья 5 Subreddits Every Pythonista Needs to Know рассказывает о сабреддитах, которые полезны питонистам для улучшения своих знаний и навыков.

Что не стоит писать на Python

Можно долго расписывать преимущества Python и то, что он подходит для любых задач. Но с точки зрения написания специальных инструментов и одноразовых утилит, всё не так радужно. Несмотря на возможность быстро создать прототип инструмента, главной сложностью становится запуск. В компилируемых языках все зависимости должны быть удовлетворены только единожды — при компиляции. На выходе мы получаем бинарник со всеми нужными зависимостями.

Python компилируется только после запуска. Нужно следить, чтобы на хосте была нужная версия интерпретатора и установлены все зависимости. Если версия не совпала или обновилась какая-нибудь библиотека, от которой зависит приложение — оно не заработает корректно. А это трата времени и сил на устранение проблемы. С ростом сложности приложения, количество зависимостей лишь возрастает, становится слабым и хрупким местом. Важно, чтобы приложение работало сразу, а его поведение воспроизводилось в точности. И Python для этой цели не лучший вариант.

Бьёрн Боруд (Bjørn Borud), программист и соучредитель стартапа lab5e в своей статье рекомендует использовать любой компилируемый язык со статической типизацией. По его словам для этого подойдёт Rust или Go. Ну или на худой конец Java, позволяющая собрать приложение с зависимостями в один JAR-файл. Инструментарий, написанный на этих языках, не сломается от случайного изменения в цепочке зависимостей, как его аналог на Python. Хороший повод задуматься.

Наш коллега, DevRel Evrone и программист с ветеранским стажем, Григорий Петров со своей стороны рекомендует почитать про «python installer». Несмотря на название, это не технология установки самого Python, а технология изготовления «самодостаточных» приложений, которые содержат в себе и ваш код, и Python, и все нужные зависимости. Некоторые популярные решения: pyinstaller, py2exe, Briefcase.

Python на микроконтроллерах

Мы живём в прекрасное время, когда микроконтроллеры очень дёшевы и доступны каждому. Автоматизация процессов, прототипирование устройств и робототехника больше не удел исключительно инженеров в лабораториях. Любой школьник сейчас может спроектировать собственного робота, используя Arduino на базе микроконтроллеров Atmel. В качестве языка программирования такие платформы обычно используют C++ с фреймворком Wiring и собираемый компилятором avr-gcc.

На некоторых платформах Arduino есть поддержка MicroPython. Это диалект Python, реализующий не все возможности языка, но позволяющий запускать код на слабых устройствах с ограниченным объёмом памяти. Его основная целевая платформа как раз микроконтроллеры. Поскольку Arduino IDE не поддерживает MicroPython, следует использовать аналог — OpenMV IDE.

Использование более простого языка вкупе с низкоуровневыми возможностями дало серьезный толчок для развития. Некоторые коммерческие продукты, такие как Lego Mindstorms EV3 используют MicroPython в качестве основного языка программирования.

У MicroPython есть достаточно интересная производная, активно поддерживаемая компанией Adafruit Industries  — CircuitPython. Это попытка сделать всё проще в изучении и практике. Так, к примеру, его можно использовать для программирования микроконтроллера RP2040 на плате Raspberry Pi Pico.

Extremely fast

ruff — самый быстрый линтер Python на Диком Западе. Написанный на Rust, он способен за 460 мс «причесать» кодовую базу CPython. Для сравнения: тому же pylint для этого потребовалось бы 27 секунд, а flake8 — целых 75 секунд. Можно ли сравнить эти линтеры и стоит ли сделать выбор в пользу самого скоростного из них? Давайте разбираться.

Внимательно читаем описание в репозитории. ruff — всего лишь Proof-of-Concept и пока что непригоден для полноценного использования в production. Сейчас он активно разрабатывается и к релизу, вероятно, сможет гарантировать полную сохранность кодовой базы. Пока что запускайте на свой страх и риск.

Самая главная идея, вокруг которой был создан ruff — инструменты для Python могут работать значительно быстрее. Автор проекта подмечает, что самые эффективные и удобные инструменты для Python были написаны с использованием других языков программирования. А чем сложнее проекты и больше кодовая база, тем больше скорости нужно для привычных инструментов.

xonsh — экзотический коктейль

Что будет, если взять привычный bash и добавить к нему возможности интерактивной оболочки Python 3.6+? Получится забавный гибрид, позволяющий программировать прямо из шелла с кучей примочек. Впервые о нем стало известно с мероприятия PyCon 2016, где Энтони Скопатц продемонстрировал основные фичи xonsh.

Кому нужна такая гибридная оболочка? В основном продвинутым пользователям, системным администраторам и учёным. Согласитесь, ведь удобно прямо в консоли выполнять вычисления, не прибегая к открытию отдельного приложения. Написание обычного шелл-скрипта не вызывает боли. Но лишь до того момента, пока его размер не вылезает за пару сотен строк. И если таковое случилось — это «звоночек», что пора переписать его на том же Python.

Разное поведение одного и того же шелла в разных экосистемах порождает много проблем. Сложно создать переносимый шелл-скрипт, одинаково хорошо работающий на разных системах. Для xonsh это не проблема. Равно как и работа с форматами, которые обычным шеллом не поддерживаются — JSON/XML/YAML. Точно также, как Powershell стал удобной и функциональной заменой классической командной строки, xonsh вероятно попробует занять своё «место под солнцем» на UNIX-системах.

Митапы и конференции