Переход на Python: почему я полюбил этот язык программирования

Налоги и криптовалюта

За последние несколько лет я начал серьезно использовать Python и хочу поделиться своими впечатлениями от работы с этим языком программирования. Когда-то я воспринимал Python лишь как инструмент для простых скриптов, но с недавних пор моя точка зрения кардинально изменилась. Секрет в том, что Python сегодня — это гораздо больше, чем просто язык для быстрой автоматизации мелких задач. Это полноценный инструмент для создания производственных приложений, особенно в сфере искусственного интеллекта, анализа данных и веб-разработки. Одной из ключевых причин моего перехода стал рост и развитие технологии искусственного интеллекта, а Python стал фактически стандартом в этой отрасли.

Эта динамика привлекла мое внимание и подтолкнула к более глубокому изучению Python. Невозможно не отметить, что синтаксис Python интуитивно понятен и весьма удобен — с ним легко работать как новичкам, так и опытным разработчикам. Современный интерпретатор имеет высокую производительность, а язык гармонично интегрируется с различными средами разработки, среди которых особое место занимает VSCode. Эти факторы в совокупности создают комфортную среду для продуктивной работы. Прошло время, когда Python считался языком для экспериментальных или учебных проектов.

Сегодня с помощью мощных библиотек и инструментов разрабатываются масштабируемые приложения, подготовленные к эксплуатации в реальных условиях. Экосистема Python выросла и стала невероятно зрелой: тут можно найти инструменты для всего — от работы с данными и машинного обучения до веб-фреймворков и средств тестирования. Одно из моих открытий — скорость развития Python не стоит на месте. Появились оптимизированные компиляторы, такие как Cython, позволяющие значительно увеличить производительность кода. Современные версии Python постепенно избавляются от исторического багажа, улучшая читаемость и элегантность синтаксиса, что снижает порог входа и облегчает поддержку кода.

Если говорить об организации проекта, я предпочитаю использовать монорепозиторий, объединяющий фронтенд и бэкенд. Это решение помогает мне держать все важные части приложения в одном месте, облегчая поиск и навигацию по коду. Множество мелких репозиториев только усложняют работу и создают излишнюю фрагментацию, что особенно неудобно при отсутствии большой команды. В монорепозитории удобно проводить проверку кода, компиляцию, тестирование, развёртывание и другие операции из одной точки, что значительно упрощает жизненный цикл проекта. В качестве менеджера пакетов и инструмента сборки я выбираю uv, который отлично сочетает в себе возможности установки зависимостей и управления виртуальными окружениями.

Файл pyproject.toml здесь играет роль центра конфигурации, аккумулируя необходимые данные о проекте и внешних библиотеках. Для поддержания качества кода и предотвращения многочисленных ошибок я использую линтер ruff. Этот инструмент объединяет функции сразу нескольких проверяющих программ и код-форматтера, что экономит время и поддерживает стиль кода в соответствии с PEP 8. В дополнение к этому я применяю статический анализатор ty, который помогает выявлять ошибки типов на ранних стадиях разработки.

Писать типы в Python может показаться неудобством, но на практике это критически помогает повысить стабильность приложений и снизить вероятность сбоев в работе. Для построения API я выбрал FastAPI — фреймворк, который благодаря интеграции с Pydantic обеспечивает простоту определения и валидации данных. Он поддерживает автоматическую генерацию документации, масштабируется и обладает высокой скоростью работы. Pydantic же помогает не только с валидацией, но и с управлением конфигурацией приложения — загружая параметры из переменных окружения и файлов .env, избавляя от необходимости хранить чувствительные данные в коде.

Хранить и обрабатывать данные в виде структур удобно благодаря встроенному в Python типу dataclasses, который автоматически создает все необходимые методы и избавляет от рутины. Хорошая практика — запускать тесты с помощью pytest, который предлагает множество возможностей для написания и организации тестов, а благодаря интеграции с uv очень просто включается в рабочий процесс. Работа с версиями и CI/CD осуществляется через GitHub Actions, что позволяет автоматизировать сборку, тестирование и развертывание приложений в различных средах. Для контроля зависимостей и безопасности кода у меня в проекте активирован Dependabot, а предотвращение попадания секретов в репозиторий контролируется с помощью Gitleaks. Перед коммитами используют pre-commit hooks, запускающие ruff и сканеры безопасности, что поддерживает чистоту и качество кодовой базы.

Важный аспект — контейнеризация проекта с помощью Docker и Docker Compose. Эти технологии позволяют изолировать приложение вместе со всеми зависимостями и конфигурациями, обеспечивая одинаковое окружение для разработки, тестирования и продакшена. Это сводит на нет проблемы с совместимостью и упрощает развертывание. В своем Dockerfile для backend я использую легковесный Python образ и устанавливаю все нужные зависимости с помощью uv. Затем код копируется внутрь контейнера, и определяется команда запуска FastAPI сервера.

Все это подключается к общей сети Docker Compose, объединяющей backend и frontend, что облегчает взаимодействие между компонентами. Наконец, важным моментом моего нового взгляда на Python стало признание того, что язык и экосистема достигли высокого уровня зрелости и готовности для серьезной разработки. Python продолжает развиваться, охватывая новые области и оставаясь при этом удобным и понятным для разработчиков. Сейчас я чувствую особую радость и удовлетворение от работы с Python и всем, что с ним связано. Разумеется, выбор инструментов и подходов индивидуален и со временем будет меняться.

Однако уже сейчас можно сказать, что Python стал для меня надежным и мощным помощником в создании качественных производственных приложений. Этот опыт может заинтересовать многих, кто пока не решался уйти от привычных языков программирования к более гибким и современным решениям. Переходите на Python и откройте для себя его возможности — уверен, вы будете приятно удивлены.