tgoop.com/partially_unsupervised/95
Last Update:
Прикручиваю к продакшену новый пайплайн на замену старому. Значит, в т.ч. нужно обновить API в нескольких компонентах на разных стеках - Python, Scala, TypeScript. И в таком не ML-специфичном коде недостатки питона ощущаются сильнее, чем при написании ML-пайплайнов.
Например, без вывода типов нужно быть гораздо внимательнее в обработке ошибок: там где Scala ругнется на этапе компиляции про match is not exhaustive
, в Python коде легко пропустить какую-нибудь валидацию (особенно, если сигнатура функции в духе def fn(Optional[CoolStuff]))
.
Или, например, всегда можно немного пострадать с передачей аргументов из-за отсутствия возможности явно передавать ссылку. В написании тестов часто нужно что-то запатчить. Напишем для этого такой код и неприятно удивимся:
In [1]: from unittest.mock import patch
...:
...: config = {'foo': 'bar'}
...: other_config = {'foo': 42}
...:
...: class Thing:
...: def __init__(self, config):
...: self.config = config
...:
...: def __call__(self):
...: print(self.config['foo'])
...:
...: thing = Thing(config)
...: with patch('__main__.config', new=other_config):
...: thing()
...:
bar
Обойти, конечно, можно (передавать не сам конфиг, а замыкание с ним), но все равно как-то неаккуратно.
При этом все подавляющее большинство статей от хейтеров питона будут про быстродействие и GIL (о котором обычно пишущий имеет очень смутное представление).
Бонус-трек: смешная хейт-статья про питон за авторством типичного "программиста" из веб-студии.
BY partially unsupervised
Share with your friend now:
tgoop.com/partially_unsupervised/95