Типы в Python не радуют
Сделал ещё один заход на контроль типов в Python. На этот раз со стороны собственной библиотеки для контроля изменений типов переменных в runtime.
Общие выводы ясны из названия поста, хотя полученная библиотека более-менее работает и я попытаюсь её со временем довести до ума. Если разработчики Python наведут порядок у себя в проекте.
Задумка
Как уже писал в обозрении актуального состояния типизации в Python, правильный подход к контролю типов в языке с динамической типизацией — делать контроль во время исполнения программы.
Краткое обоснование:
- Важная часть семантики программы на динамическом языке программирования конструируется во время выполнения программы.
- Поэтому закодировать её статически не получится — сложно и дорого.
- Поэтому статический анализ типов для динамических языков не пригоден — он игнорирует критические части логики и провоцирует разработчиков на создание костылей для обхода этого игнорирования.
- Поэтому анализировать типы имеет смысл только время выполнения программы.
Из библиотек для контроля типов Python во время выполнения можно выделить только typeguard, которая позволяет контролировать входные и выходные параметры функций и методов. Это уже хорошо и удобно, но хочется большего.
Например, контролировать тип переменных и атрибутов при каждом присваивании им значения.
Библиотеку для такой функциональности я и попытался реализовать, но столкнулся с суровой реальностью.
Этика передачи знаний
Недавно мне на глаза попалась пара платных курсов. Один по Python (с примечательной программой), другой по саморазвитию. Оба хорошо сделаны с точки зрения маркетинга, я бы сказал на высоте. И оба, скорее всего, разводилово. Как минимум на уровне взятия денег за то, что можно получить бесплатно.
В тему будет вспомнить и обилие курсов тематики «войти в IT», большинство которых не даёт никакой гарантии.
Подобные курсы пиарятся по лучшим методичкам, из-за чего сложно объяснить неподготовленному человеку в чём подвох. А иногда надо. Поэтому я попробую зайти с другой стороны.
Вместо копания в конкретных курсах, поставлю под сомнение саму концепцию передачи знания за деньги.
Модная типизация в Python
Разработчики пришивают типы к 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.
Генерация подземелий — от простого к сложному
Что у нас должно получиться.
В этом уроке рассказывается, как запрограммировать подземелье. Если вы не программист, вам будет интересно почитать как придумать подземелье.
Несколько вечеров проверял идею генерации космических баз. Космическая база в итоге не получилась, а вот на добротное подземелье результат похож. Поскольку шёл от простого к сложному и никакой суровой магии не делал, то решил переработать код в урок по генерации подземелий на Python.
В итоге у нас получится генератор подземелий со следующими свойствами:
- Комнаты будут соединены коридорами.
- Топологически подземелье будет иметь форму дерева. Добавить циклы будет элементарно, но уже в качестве домашнего задания.
- Будет настраиваться количество комнат, их размер, «уровень ветвления».
- Подземелье будет располагаться на клеточной сетке (состоять из квадратных клеток).
Весь код можно найти на github.
Кода в посте не будет — все используемые подходы легко описываются словами.
Для каждого этапа разработки в репозитории будет создан отдельный тэг, содержащий код на момент завершения этапа.
Задача этого урока не столько научить программировать генераторы подземелий, сколько показать, что кажущиеся сложными вещи на деле довольно просты, если их правильно разбить на подзадачи.