Когда перед нами стоит выбор инструмента для валидации пользовательских данных, то речь чаще идет о интерфейсе задания правил. Сегодня таких инструментов превеликое множество от декларативных до объектных. Каждый валидатор пытается быть выразительным и простым в использовании. Но я хочу обратить ваше внимание на результат работы валидатора – отчеты. Каждый разработчик норовит сделать свое решение и если для интерфейсов от разнообразия лишь польза, то для получаемого результата наоборот. В общем, давайте взглянем на проблему.

Осторожно! После прочтения статьи вы, возможно, захотите выкинуть ваш любимый валидатор.

С момента ухода компании Atlassian с российского рынка прошло уже больше года. Те кто пользовался её продуктами, отлично понимал возможности для автоматизации в системе. Это делалось и с помощью базового функционала, а также с помощью плагинов вроде ScriptRunner. Автоматизировали различные настройки workflow, автоматическое назначение задач, behaviors-поля и кучу всего другого. 

Так как мы заменяем Jira, Confluence и Jira Service Management в России, мы реализовали те же самые возможности в продуктах EvaTeam. В этой статье рассказывается какие виды автоматизаций есть, в каких случаях использовать конкретный способ и как продолжить работать также как в Jira, но в российском сервисе.

Disclaimer: обычно я пишу про крипту почти на ежедневной основе в канале миллениалы делают веб3, но когда удается найти что-то особенно интересное, получается лонгрид.

MEV — maximum value that can be extracted from block production in excess of the standard block reward and gas fees by including, excluding, and changing the order of transactions in a block [initially referred to as "miner extractable value" во времена майнеров и PoW, но после мерджа у нас ни первого ни второго].

В теории определять включение транзакций в блок должны валидаторы, на практике это делают серчеры (searchers), независимые участники которые ищут потенциально выгодные транзакции и запускают в них своих ботов. Валидаторы все равно немного выигрывают, потому что серчеры ставят газ фи выше среднего, а дельта идет валидаторам в замен за повышенную вероятность включения транзакции в ближайший блок.

Assuming searchers are economically rational, the gas fee that a searcher is willing to pay will be an amount up to 100% of the searcher's MEV.

Но фокус в том что за одну транзакцию могут бороться много серчеров сразу (например в случае дексов) и газ физ могут правда доходить до 90% от MEV.

Так как стоимость транзакции = цена за газ * количетсво газа, а цена за газ -- высоко конкурентная переменная, появились програмируемые транзакции которые минимизируют необходимое количество газа.

Каким образом можно минимизировать необходимое количество газа:

Проверка типов и проверка значений обрабатываются в Python гибким и неявным образом. В Python начиная с Python 3 появился модуль typing, который обеспечивает поддержку подсказок типов. Но для проверки значений не существует единого способа проверки.

Один из сценариев, в котором нам нужна проверка значений — это инициализация экземпляра класса. На первом этапе мы хотим убедиться в правильности вводимых атрибутов, например, адрес электронной почты должен иметь правильный формат xxx@xx.com, возраст не должен быть отрицательным, фамилия не должна превышать 20 символов и т.д.

В этой статье я хочу продемонстрировать 7(с половиной - прим.пер.) вариантов проверки атрибутов класса с помощью встроенных модулей Python или сторонних библиотек. Интересно, какой вариант вы предпочитаете? Если вы знаете другие варианты, пишите в комментариях. Поехали.