Модная типизация в Python

Раз в несколько лет я нахожу время, чтобы покопаться в наработках сообщества по «продвинутым» проверкам типов. Благо у меня под рукой есть взрослый, большой и нетривиальный проект, на котором можно безбоязненно ставить эксперименты.

Не могу сказать что я разделяю оптимизм по поводу продвинутой типизации в Python. Наоборот, считаю, что это как попытка пришить змее ноги — забавно, но вряд ли удобно. Но раз куча людей тратит на это время, надо быть в курсе.

В этот раз я:

• Посмотрел что из себя представляет mypy и чем может быть полезно (мало чем).
• Посмотрел чем можно автоматически сгенерировать аннотации типов (ничего рабочего нет).
• Подумал о том, как правильно использовать проверку типов в Python, раз их так форсят.
• Нашёл библиотеку, реализующую идеологически верный подход.

Рассказывать буду тезисно, без глубоких обоснований, так как делать нормального качества обоснования для таких холиварных вопросов слишком долго, а я уже дней 5 на копание в этом потратил.

Большая часть поста не про mypy, а про философию проверки типов и будущее Python. Поэтому должно быть интересно, даже если сам mypy вас не интересует.

Далее

Процедурная генерация и прочая математика

Открыл для себя доклады, которые Squirrel Eiserloh делал для математической секции GDC. Очень наглядно и доступно рассказывает о процедурной генерации, случайности и прочей математике.

Доклады:

• Процедурная генерация (смотреть по порядку): 1, 2, 3, 4, 5, 6
• Случайность основанная на шуме (например, Перлина)
• Работа с камерой
• Нелинейные преобразования
• Математика RGB(A)
• Матричные операции
• Генерация случайных чисел и шумов

Доклады о процедурной генерации особенно интересны.

Софт для «поддержки принятия решений»

Обновлено: исходники проекта открыты — https://github.com/Tiendil/morphologic

В марте я писал в фейсбуке про софт для «поддержки принятия решений». О том, что не могу найти ничего подходящего.

В итоге я решил, что если гора не идёт к Магомету, то Магомет пишет необходимый софт сам.

На текущий момент у меня есть рабочий прототип, который очень надо проверить на людях.

Софт может пригодиться, если вам необходимо найти решение / выбрать архитектуру / определить лучшее сочетание параметров в сложной и / или слабо формализированной области.Например, вы знаете, что решение может обладать свойствами A, B, C, D, … Z, но не знаете какое сочетание свойств будет оптимальным. При том, что A и D несовместимы, а сочетание свойств B+X+Y выглядит лучше, чем P+Q.

В этом случае вы можете ввести список свойств, ограничения, и поэкспериментировать, меняя правила подбора и оценки решений.

По сути, софт помогает делать полный перебор всех вариантов решений с ограничениями.

На странице софта есть более подробноее описание и инструкция.

Посмотрите пожалуйста. В основном на предмет полезности для вас лично и идей в какую сторону двигать разработку.

Прототип:: https://tiendil.github.io/morphologic/

Группа в телеграм для обсуждения: https://t.me/morphologic_soft

Жизнь и работа с ошибками

Есть одна простая идея, которая очень облегчает мне и жизнь и работу. Звучит она примерно так: «Ошибки неизбежны». В частном случае: «Все лажают».

В разных вариантах эта мысль всплывает уже тысячелетия, вспомнить хотя бы: «Кто из вас без греха, первый брось на неё камень» (с) известный исторический деятель.

Тем более странно, что большинство людей продолжает действовать, как будто эта мысль ложна или им неизвестна. Среди своих коллег я встречал единицы (буквально), в чьих рассуждениях заметно осознанное использование этой концепции.

Многие используют её неосознанно, в частных случаях, руководствуясь чуйкой и опытом пережитых проблем. Это уже делает решения точнее и эффективнее, чем у большинства, но только в частных случаях.

Большинство же как будто живёт в параллельной вселенной с другими вероятностными законами.

Ладно бы всё ограничивалось элементарными ошибками в планировании, вроде: «потратили 100600 денег вместо 100500 или даже вместо 10500».

К сожалению, игнорирование природы ошибок приводит к более существенным и, одновременно, менее заметным проблемам. Целые коллективы «внезапно» перестают производить сколь-нибудь полезную работу и оказываются в состоянии систематического повторения ситуации «хотели как лучше, получилось как всегда».

В то же время, понимание природы ошибок даёт весомые бонусы. От очевидной способности меньше косячить, до устойчивости к форс-мажорам и возможности делать определённую предсказательную магию.

О природе ошибок и следствиях из неё я и хочу поговорить.

Статья получилась большая.

Первая половина — рассуждения на тему: «Ошибка — что это за зверь и как он выглядит». Если вы считаете, что и так это знаете, можете сразу перейти к главе «Следствия».

Я рекомендую читать всё — некоторые следствия могут быть не будут понятны без нюансов из первой части поста.

Далее

О книге «Искусство Войны»

Если вам уже доводилось размышлять о природе сложных вещей, принятии решений, взаимодействии с людьми, то ничего особого нового вы в ней не найдёте. Если нет, то будет полезной.

В целом книга очень маленькая, можно почитать в поездке, чтобы убить время. Заходит легко. Выделяется лаконичностью изложения, вроде как формулировки вылизывали тысячелетиями.

Перескажу суть ещё короче, чем в книге:

• Действуйте, только когда ясна выгода.
• Действуйте, только когда ваши шансы гарантируют успех в худшем сценарии.
• Если есть вероятность неудачи, избегайте действия.
• Методично повышайте шансы на успех всеми доступными способами.
• Для этого собирайте информацию обо всём.
• Для этого чтите причины и следствия: следите за ними, делайте выводы, стройте прогнозы.
• Для этого управляйте обратной связью со всем, с чем можно.

Центральная мысль: успешными людьми слывут те, кто тратит ресурсы только на мероприятия с гарантированным профитом и не тратит в любом другому случае.