Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.

Одним из самых нашумевших нововведений Python 3.10 стало так называемое структурное сопоставление с образцом (structural pattern matching). Этот мощный инструмент берёт своё начало в функциональных языках программирования, а в последнее время постепенно появляется и во многих мейнстримовых языках (Java, C#, Kotlin, Swift, и т.д.). Как всегда, Python старается не отставать и идти в ногу со временем. Так зачем же популярные языки программирования добавляют поддержку этого механизма? В чём его отличие от простого условного оператора if? И вообще, в чём практическая польза сопоставления с образцом? Пробуем разобраться далее.

Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:

"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."

Что-то в таком духе. Но, на самом деле, в Python есть своя система типов, кроме того Python считается языком со строгой типизацией, а благодаря mypy и аннотациям, корректность используемых типов может быть проверена статически без непосредственного запуска программы. Помимо всех этих достаточно интересных особенностей, в Python есть возможность работать и с алгебраическими типами данных. Так что же это за типы данных, как они выглядят в Python, и какую практическую пользу приносят — попробуем разобраться в этой статье.

В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.

Python и теория множеств

В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.