⌨️ Как адаптировать код под синтаксические изменения в Python 3.14

Python 3.14 планируется к релизу 7 октября 2025 года. В нем будут представлены значительные улучшения производительности, включая новый экспериментальный интерпретатор и оптимизацию различных встроенных модулей.

Кроме того, Python 3.14 вводит несколько изменений синтаксиса, которые важно учитывать разработчикам:

1⃣ Запрещены операторы управления потоком в блоках `finally`

Сейчас разработчики могут по ошибке использовать операторы управления потоком (такие как return, break или continue) в блоках finally, что может привести к неожиданному поведению. В Python 3.14 будет выводиться SyntaxWarning при наличии таких операторов в блоках finally.

Пример:

def return_example():
    try:
        print("В блоке try")
        return "Возврат из блока try"
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
    finally:
        print("В блоке finally")
        return "Возврат из блока finally"  # Перекрывает возврат из try

result = return_example()
print(f"Результат: {result}")

Вывод:

В блоке try
В блоке finally
Результат: Возврат из блока finally

Это изменение поможет избежать ошибок, когда контрольный поток блока finally перезаписывает поток из блоков try/except.

2⃣ Обработка исключений без скобок

В Python 3.14 больше не требуется использовать скобки при перехвате нескольких исключений. Это упрощает код, но скобки всё равно необходимы, если вы используете конструкцию as для захвата экземпляра исключения.

Пример:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError, TypeError:  # Обработка без скобок
        print(f"Неправильный ввод: {a} и {b}")
        raise

Однако если вы захватываете экземпляр исключения, скобки всё равно требуются:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except (ZeroDivisionError, TypeError) as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
        raise e

Хотя это обновление и незначительное, оно упрощает код при работе с несколькими исключениями.

3⃣ Отложенная оценка аннотаций типов

В предыдущих версиях Python ссылаться на класс в аннотациях типов до того, как он был полностью определён, приводило к ошибке NameError. Разработчики должны были использовать строковые литералы или импортировать __future__, чтобы избежать этой проблемы. В Python 3.14 аннотации типов теперь оцениваются только по мере необходимости.

Пример (до Python 3.14):

class Node:
    def __init__(self, value: int, next: Node):  # Ошибка NameError
        self.value = value
        self.next = next

Теперь в Python 3.14 нет необходимости в специальных импортируемых модулях или строковых аннотациях:

class Node:
    def __init__(self, value: int, next: Node):  # Работает без ошибок
        self.value = value
        self.next = next

Аннотации типов теперь оцениваются только во время выполнения, что делает их использование более простым и чистым.

Библиотека питониста #буст

🐍 Python 3.15 — расписание релиза (PEP 790)

📅 Этапы разработки:
— Начало разработки: 6 мая 2025

— Альфа-релизы:
📝 Alpha 1: 14 октября 2025
📝 Alpha 2: 18 ноября 2025
📝 Alpha 3: 16 декабря 2025
📝 Alpha 4: 13 января 2026
📝 Alpha 5: 10 февраля 2026
📝 Alpha 6: 10 марта 2026
📝 Alpha 7: 7 апреля 2026

— Бета-релизы (без добавления новых фич):
📝 Beta 1: 5 мая 2026
📝 Beta 2: 26 мая 2026
📝 Beta 3: 16 июня 2026
📝 Beta 4: 14 июля 2026

— Release candidates:
📝 RC1: 28 июля 2026
📝 RC2: 1 сентября 2026

— Финальный релиз: 1 октября 2026 (четверг)

🔧 Срок поддержки:
📝 Bugfix-обновления: каждые ~2 месяца в течение 2 лет (до выхода Python 3.18.0 final)
📝 Обновления безопасности (только исходный код): ещё 3 года — до октября 2031

Библиотека питониста #свежак

🔰 Модуль enum: обзор

Модуль enum в Python используется для создания перечислений — объектов, которые упрощают работу с группами связанных константных значений. Это полезно для удобного различия значений без привязки к их конкретным значениям, например, при работе с параметрами конфигурации.

🟠 Создание перечислений с Enum и auto

Перечисления позволяют избежать ошибок с опечатками и делают код более читаемым.

Пример с конкретными значениями:

from enum import Enum

class TempUnit(Enum):
    CELSIUS = "celsius"
    FAHRENHEIT = "fahrenheit"

def get_temperature(city, unit):
    return 18.0 if unit == TempUnit.CELSIUS else 64.4

print(get_temperature("Lisbon", TempUnit.CELSIUS))  # 18.0

Перечисления упрощают работу с значениями:

print(TempUnit.CELSIUS.name)  # CELSIUS
print(TempUnit.CELSIUS.value)  # celsius

Для целочисленных значений можно использовать auto() для автоматической нумерации:

from enum import Enum, auto

class Weekday(Enum):
    SUNDAY = auto()
    MONDAY = auto()
    TUESDAY = auto()
    WEDNESDAY = auto()
    THURSDAY = auto()
    FRIDAY = auto()
    SATURDAY = auto()

🟠 Строковые перечисления

Для строковых значений можно использовать StrEnum:

from enum import StrEnum

class TempUnit(StrEnum):
    CELSIUS = "celsius"
    FAHRENHEIT = "fahrenheit"

print(TempUnit.CELSIUS.capitalize())  # Celsius

Автоматическая строковая нумерация:

from enum import StrEnum, auto

class TempUnit(StrEnum):
    CELSIUS = auto()
    FAHRENHEIT = auto()

assert TempUnit.CELSIUS.value == "celsius"

🟠 Специализированные типы перечислений

Целочисленные перечисления с IntEnum:

from enum import IntEnum

class SomeIntegers(IntEnum):
    ONE = 1
    TWO = 2
    THREE = 3

print(SomeIntegers.TWO + 1)  # 3

Флаги с Flag для комбинирования флагов:

from enum import Flag, auto

class NotificationMethod(Flag):
    IN_APP = auto()
    PUSH = auto()
    EMAIL = auto()
    SMS = auto()

user_settings = NotificationMethod.IN_APP | NotificationMethod.PUSH
print(user_settings)  # <NotificationMethod.IN_APP|PUSH: 3>

🟠 Утилиты для удобной работы с перечислениями

Проверка уникальности значений с помощью декоратора @unique:

from enum import Enum, unique

@unique
class EnumWithAliases(Enum):
    ONE = 1
    TWO = 2
    THREE = 3
    UNO = 1  # Ошибка, дублирующее значение

Проверка непрерывности значений с помощью декоратора @verify(CONTINUOUS):

from enum import Enum, verify, CONTINUOUS

@verify(CONTINUOUS)
class Nums(Enum):
    THREE = 3
    FOUR = 4
    FIVE = 5
    SIX = 6

@verify(CONTINUOUS)
class NumsHole(Enum):
    THREE = 3
    FOUR = 4
    SIX = 6  # Ошибка, отсутствует 5

Библиотека питониста #буст

🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах

Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?

➡️ Что внутри статьи

— Кто такие Data Engineer

— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах

— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру

— Что делает настоящий Data Scientist

В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.

📎 Ссылка

Азбука айтишника #ликбез

📱 Python новости

🚀 Релизы и инструменты:
— pip 25.1— поддержка групп зависимостей и вывод lock-файлов
— Python 3.15: расписание релиза (PEP 790) — важные даты и этапы разработки
— PyCharm стал единым продуктом — что изменилось для разработчиков
— AutoKitteh — гибкая альтернатива Zapier и n8n для автоматизации
— Django Action Triggers — триггеры действий прямо в Django
— IT-календарь: релизы и события мая — чтобы ничего не пропустить

👍 Советы:
— Как запускать Python в проде — практики деплоя и окружения
— Как я строю инфраструктуру вокруг Python-проектов — линтеры, Poetry, CI/CD и Docker
— Управление памятью в Python — когда и зачем вмешиваться вручную
— 14 интересных фич Python — полезные, хоть и не всегда pythonic

Библиотека питониста #свежак

⌨️ Топ-вакансий для питонистов за неделю

Junior Python Developer (Data) — до 200 000, удалёнка

Team Lead (Python) команды разработки — от 350 000 до 450 000 ₽, удалёнка (Москва)

Junior Python developer — от 100 000 до 130 000 ₽, офис (Москва)

Python разработчик, гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

Программист Python junior — от 100 000 ₽, гибрид (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Python jobs

Библиотека питониста

🔰 How to: как сделать логические выражения в Python читаемыми

Длинные логические выражения — бич читаемости. Вот простой пример:

if user["verified"] and event["date"] > datetime.now() and not event["full"]:
    print("Here's the event signup form...")

Выглядит компактно, но читается не очень. Есть несколько способов сделать лучше.

📝 Разбивка по строкам с операторами в начале

if (user["verified"]
        and event["date"] > datetime.now()
        and not event["full"]):
    print("Here's the event signup form...")

PEP8 рекомендует именно такой стиль — с операторами (and, or) в начале строки.

📝 Использование переменных для подвыражений

user_is_verified = user["verified"]
event_in_future = event["date"] > datetime.now()
event_not_full = not event["full"]

if user_is_verified and event_in_future and event_not_full:
    print("Here's the event signup form...")

Такой подход улучшает понимание выражения до того, как вы вчитываетесь в детали.

📝 Использование функций вместо переменных

def is_verified(user): return user["verified"]
def in_future(event): return event["date"] > datetime.now()
def not_full(event): return not event["full"]

if is_verified(user) and in_future(event) and not_full(event):
    print("Here's the event signup form...")

Функции полезны, если важно сохранить short-circuit поведение (когда выражения дальше не выполняются, если результат уже ясен).

📝 Закон де Моргана для упрощения условий

Если видите выражение вида not (a or b) — можно применить трансформацию:

# Было:
not (a or b)

# Стало:
not a and not b

Пример:

def can_only_read(user):
    return not (
        user["role"] == "admin"
        or "edit" in user["permissions"]
    )

Упростим по де Моргану:

def can_only_read(user):
    return user["role"] != "admin" and "edit" not in user["permissions"]

Теперь читается проще и интуитивнее.

✅ Вывод: не бойтесь разбивать выражения, давать им имена и упрощать через логические законы. Код должен быть понятным не только компьютеру, но и людям.

Библиотека питониста #буст

👍 Команда дня: contextlib.suppress

Сегодня разберём полезную команду для работы с contextlib.suppress — удобный способ игнорировать определённые исключения без громоздкого try-except.

from contextlib import suppress

# Игнорируем FileNotFoundError при удалении файла
with suppress(FileNotFoundError):
    import os
    os.remove("non_existent_file.txt")

Зачем это нужно:
✅ Упрощает код, когда вы хотите молча пропустить определённые ошибки.
✅ Например, удаление файла, который может не существовать, или обработка данных, где некоторые ключи могут отсутствовать.

Пример из реальной жизни:

data = {"name": "Alice"}
with suppress(KeyError):
    print(data["age"])  # Не сломается, даже если ключа "age" нет

Библиотека питониста #буст

🤔
Библиотека питониста #развлекалово

🔵 11 устаревших Python-модулей, которые следует больше не использовать, и их современные аналоги

Использование старых модулей может привести к неожиданным ошибкам в проектах.

Вот 11 устаревших Python-модулей и их современные аналоги:

1️⃣ Pipes (удален с Python 3.13)

Модуль pipes был удален, так как был заменен более мощным и кросс-платформенным модулем subprocess.

import subprocess

result = subprocess.run("echo Hello | tr a-z A-Z", shell=True, capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)  # HELLO

2️⃣ typing.Text

Тип Text был предназначен для совместимости с Python 2, и теперь его можно заменить на str.

def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

3️⃣ urllib

Модуль urllib устарел для работы с HTTP-запросами. Вместо него лучше использовать requests или urllib3.

import requests

response = requests.post('https://httpbin.org/post', json={'name': 'Yang'})
print(response.json())

4️⃣ crypt

Модуль crypt устарел и его заменил более безопасный модуль bcrypt для хеширования паролей.

import bcrypt

password = b"strongpassword"
hashed = bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

5️⃣ Устаревшие подсказки типов

С Python 3.9 можно использовать встроенные типы без импорта из модуля typing.

def func(x: list[int]) -> dict[str, int]:
    return {}

6️⃣ Старые стили форматирования строк

Использование % или .format() устарело. Современный способ — это f-строки.

name = "Yang"
print(f"My name is {name}.")

7️⃣ cgi

Модуль cgi устарел и заменен современными фреймворками для веб-разработки, такими как Flask или FastAPI.

8️⃣ ossaudiodev

Модуль ossaudiodev устарел, и для работы с аудио рекомендуется использовать такие модули, как pyaudio или sounddevice.

9️⃣ pickle

Модуль pickle может быть опасным для использования, так как есть риски выполнения вредоносного кода. Для безопасной сериализации лучше использовать json.

import json

data = {"name": "Yang"}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

🔟 asyncore и asynchat

Эти модули устарели, и теперь лучше использовать asyncio для асинхронного программирования.

🔟 + 1️⃣ random

Модуль random использует предсказуемый алгоритм, который небезопасен для генерации паролей. Используйте secrets для криптографически стойких случайных чисел.

import secrets

password = secrets.token_hex(16)

Библиотека питониста #буст

🎙 Что послушать: Developer Trends 2025

Новый выпуск подкаста Talk Python to Me посвящён главным трендам 2025 года:
➡️ какие технологии на подъёме,
➡️ что показывает последний опрос Stack Overflow,
➡️ и куда движется Python-сообщество.

📌 Темы:
— Стоит ли изучать новые базы данных или это хайп?
— Что теряет актуальность?
— Как поменялись роли разработчиков и ожидания в индустрии?

▶️ Слушать: https://clc.to/4neIiA

Библиотека питониста #буст