Лид (Вступление)

На дворе 2025 год, а ваш код всё ещё выглядит так, будто написан на Python 3.6?

Python часто называют языком с самым низким порогом входа. И это его главная ловушка. Выучив базу, мы годами используем одни и те же паттерны, игнорируя эволюцию языка. Но пока мы по инерции пишем громоздкие конструкции, Python обрастает инструментами, которые позволяют выражать мысли гораздо лаконичнее.

В этой статье я пропустил банальности вроде f-строк и тайп-хинтинга. Я собрал топ-5 прагматичных фишек (от продвинутого match/case до itertools.batched), которые многие незаслуженно игнорируют. Это инструменты, которые позволяют выкинуть лишние 10 строк кода, снизить когнитивную нагрузку и заставить коллег на код-ревью спросить: «Ого, а так можно было?».

1. Моржовый оператор (:=) внутри List Comprehension

Моржовый оператор (Walrus Operator), появившийся в Python 3.8, вызвал немало холиваров. Многие до сих пор считают его ненужным усложнением. Однако есть один кейс, где он не просто «сахар», а объективная необходимость — это фильтрация данных с одновременным преобразованием.

Проблема:
Представьте, что у вас есть список данных, и вам нужно применить к каждому элементу «тяжелую» функцию (например, запрос к API или сложный Regex), а затем оставить в результирующем списке только успешные результаты (не None, не False и т.д.).

Обычно разработчики делают так (и это плохо):

# ❌ ПЛОХО: Функция вызывается дважды для каждого элемента
# Первый раз для проверки условия, второй — для добавления в список
results = [slow_func(x) for x in data if slow_func(x) is not None]

Это убивает производительность. Чтобы избежать двойного вызова, приходится разворачивать элегантный List Comprehension в обычный цикл:

# ? НОРМАЛЬНО, но многословно
results = []
for x in data:
    res = slow_func(x)
    if res is not None:
        results.append(res)

Решение:
Моржовый оператор позволяет присвоить результат переменной прямо внутри выражения if и сразу же использовать его. Мы вычисляем значение один раз, сохраняем его в y, проверяем условие и, если оно истинно, кладем y в список.

# ✅ ОТЛИЧНО: Быстро, чисто, читаемо
results = [y for x in data if (y := slow_func(x)) is not None]

Почему это круто:
Вы получаете производительность развернутого цикла for, сохраняя лаконичность спискового включения. Это, пожалуй, лучший пример оправданного использования := в языке.

2. Match Case с «Охранниками» (Guard Clauses)

С появлением Pattern Matching (Python 3.10+) многие начали использовать его просто как замену устаревшему if-elif-else для проверки значений. Но настоящая сила этого инструмента раскрывается, когда вы узнаете о Guard Clauses (охранных выражениях). Это возможность добавить условие if прямо в строку case.

Проблема:
Часто бизнес-логика требует не только проверить структуру данных (например, «это словарь с ключом action»), но и валидировать значения внутри (например, «action равно delete, но только если пользователь админ»).
В итоге код превращается в «ёлочку» из вложенных проверок:

# ? НОРМАЛЬНО, но с вложенностью
match request:
    case {"type": "order", "items": items}:
        # Вложенный if, который сложно читать в большом блоке
        if len(items) > 0 and user.is_authenticated:
            process_order(items)
        else:
            print("Ошибка: пустой заказ или нет прав")

Решение:
Используйте ключевое слово if после паттерна, но перед двоеточием. Это и есть «охранник». Если паттерн совпал, но if вернул False, Python просто пойдет проверять следующий case.

# ✅ ОТЛИЧНО: Плоская и декларативная структура
match request:
    # Сработает ТОЛЬКО если структура совпала И условие истинно
    case {"type": "order", "items": items} if items and user.is_authenticated:
        process_order(items)
    
    # Сюда проваливаемся, если условия выше не выполнились
    case {"type": "order"}:
        print("Ошибка: пустой заказ или нет прав")

Почему это круто:

1. Zero-nesting: Вы полностью убираете вложенные уровни отступов.

2. Разделение ответственности: Паттерн ({"type": ...}) отвечает за форму данных, а охранник (if ...) — за бизнес-правила.

3. Flow Control: Вы можете обрабатывать "правильные" и "неправильные" состояния одного и того же паттерна в разных ветках case, что делает код читаемым сверху вниз.

3. Цикл for ... else (Сценарий «Поиска»)

Эта конструкция существует в языке с 90-х годов, но большинство разработчиков либо боятся её, либо не понимают принцип работы. Из-за неудачного названия else многие интуитивно думают, что блок выполнится, «если цикл не запустился» (например, список пуст).

На самом деле логика обратная: блок else выполняется, только если цикл прошел до конца и НЕ был прерван оператором break. Это идеальный инструмент для паттерна поиска.

Проблема:
Вам нужно найти элемент в коллекции. Если элемент найден — мы прекращаем поиск. Если мы перебрали всё и ничего не нашли — нужно выполнить действие по умолчанию (например, выбросить исключение или создать новую запись).

Классическое решение «в лоб» требует создания временной переменной-флага:

# ? НОРМАЛЬНО, но с лишним состоянием
found = False
for user in users:
    if user.id == target_id:
        print(f"Found: {user}")
        found = True
        break

if not found:
    print("User not found, creating new...")
    create_user(target_id)

Решение:
Убираем флаг found. Python позволяет связать логику «не найдено» напрямую с циклом.

# ✅ ОТЛИЧНО: Нет лишних флагов
for user in users:
    if user.id == target_id:
        print(f"Found: {user}")
        break  # Если сработал break, блок else пропускается
else:
    # Выполняется ТОЛЬКО если цикл завершился "естественным" путем
    print("User not found, creating new...")
    create_user(target_id)

Почему это круто:

1. Минус мутабельное состояние: Вы избавляетесь от переменной-флага (found), которую нужно инициализировать и переключать.

2. Атомарность: Логика поиска и обработки неудачного поиска находятся в одной конструкции, а не размазаны по коду.

3. Читаемость: Если привыкнуть, что else здесь читается как «иначе, если мы не вышли через break», код становится намного понятнее.

4. contextlib.suppress вместо try-except pass

В Python существует принцип «Проще попросить прощения, чем разрешения» (EAFP). Поэтому мы часто пишем код, который пытается что-то сделать, и если не выходит — просто идет дальше. Самый частый пример — удаление временного файла, которого может и не быть.

Проблема:
Конструкция try-except pass выглядит шумно. Она занимает 4 строки, создает визуальный шум и заставляет читателя всматриваться: «А мы точно просто игнорируем ошибку, или программист забыл написать обработчик?».

# ? НОРМАЛЬНО, но громоздко
import os

try:
    os.remove("temp_file.tmp")
except FileNotFoundError:
    pass  # Явно пишем pass, чтобы показать намерение

Решение:
В модуле contextlib (стандартная библиотека) есть контекстный менеджер suppress. Он делает ровно то, что написано в его названии: подавляет указанные исключения внутри блока with.

# ✅ ОТЛИЧНО: Декларативно и чисто
from contextlib import suppress
import os

with suppress(FileNotFoundError):
    os.remove("temp_file.tmp")

Почему это круто:

1. Семантика: Код читается как предложение на английском: «With suppression of FileNotFoundError, remove file».

2. Компактность: Меньше строк, меньше отступов (визуально блок with воспринимается легче, чем try/except).

3. Явность: Вы обязаны передать конкретное исключение в suppress. Это страхует от плохой привычки писать голый except: pass, который глушит вообще всё, включая KeyboardInterrupt или SystemExit.

5. itertools.batched (Разбиение на чанки)

Актуально для Python 3.12+.

Задача разбиения длинного списка на равные пачки (чанки) встречается везде: пакетная вставка в базу данных, отправка данных в API с лимитами по размеру батча или просто параллельная обработка. До недавнего времени в стандартной библиотеке Python не было прямого способа сделать это.

Проблема:
Приходилось либо копипастить рецепт grouper из документации (который еще нужно было понять), либо писать циклы со срезами, которые создают копии списков в памяти.

# ? СТАРАЯ ШКОЛА: Работает, но выглядит как "велосипед"
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
chunk_size = 3

# Вариант 1: Срезы (создают копии списков — плохо для Big Data)
for i in range(0, len(data), chunk_size):
    chunk = data[i:i + chunk_size]
    process(chunk)

# Вариант 2: "Тот самый" рецепт с zip (сложный для новичков)
# args = [iter(data)] * chunk_size
# zip_longest(*args) ...

Решение:
Начиная с Python 3.12, в модуль itertools наконец-то добавили функцию batched. Она делает ровно то, что нужно: берет итерируемый объект и возвращает кортежи длиной n.

# ✅ ОТЛИЧНО: Стандартно, лениво и чисто
from itertools import batched

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

for batch in batched(data, 3):
    print(batch)
    # Вывод:
    # (1, 2, 3)
    # (4, 5, 6)
    # (7,)  <-- Обратите внимание: последний кусок короче, ошибки нет

Почему это круто:

1. Memory Efficient: Это итератор. Он не создает промежуточных списков в памяти, как это делают срезы data[i:i+n]. Вы можете скармливать ему гигабайтные генераторы, и он будет бережно откусывать по кусочку.

2. Zero Dependency: Не нужно тащить библиотеку more-itertools или писать свои хелперы в utils.py.

3. Корректность: Он правильно обрабатывает «хвост» (последний неполный чанк), в отличие от некоторых наивных реализаций на zip.

Заключение

Python развивается быстрее, чем обновляются учебные программы в университетах. Использование match/case или batched — это не просто способ выпендриться перед коллегами. Это способ сделать код понятнее, безопаснее и дешевле в поддержке.

Попробуйте внедрить хотя бы одну фичу из этого списка в свой следующий Pull Request. Скорее всего, вы удивитесь, насколько чище станет ваша логика.

Анонсы новых статей, полезные материалы, а так же если в процессе у вас возникнут сложности, обсудить их или задать вопрос по этой статье можно в моём Telegram-сообществе. Смело заходите, если что-то пойдет не так, — постараемся разобраться вместе.