С развитием асинхронного программирования в Python за последние десять лет разработчики столкнулись с одной из самых сложных и неприятных проблем – необходимости делить код на синхронный и асинхронный. Эта разделённость обусловлена введением новых ключевых слов async и await, которые сделали параллельное выполнение задач более эффективным, но при этом привели к созданию отдельной, «особой» категории функций и методов. В итоге разработчики вынуждены писать и поддерживать два практически идентичных варианта кода для синхронных и асинхронных сценариев, что существенно усложняет сопровождение и усовершенствование проектов. Такой подход называют «проблемой цвета», поскольку синхронный и асинхронный код обладают разной семантикой и даже цветовым выделением в редакторах — «синяя» и «красная» зоны кода, которые нельзя перемешивать без строгих правил. Эта ситуация создает барьеры в развитии экосистемы Python и усложняет жизнь программистам при построении гибких и многофункциональных приложений.
Современное решение данной проблемы предлагает уникальная библиотека transfunctions, которая использует концепцию суперфункций для объединения этих двух миров в единую логическую структуру. В основе подхода лежит идея шаблонизации кода, когда одна функция служит шаблоном и на её основе автоматически генерируются синхронные, асинхронные и генераторные варианты. Такой подход позволяет избавиться от дублирования и создать универсальные инструменты для различных сценариев исполнения. Библиотека transfunctions работает на уровне синтаксического дерева Python — AST, что даёт возможность эффективно обрабатывать и трансформировать код до того, как он будет выполнен. При создании функции как шаблона с помощью декоратора @transfunction получается объект специального класса, дающий методы для получения обычной, асинхронной или генераторной версии.
Например, можно определить функцию с блоками кода, отделёнными специальными маркерами контекстов — sync_context для синхронных частей, async_context для асинхронных и generator_context для генераторов. При генерации конкретной версии функции включается только тот блок, который соответствует выбранному режиму, а остальные удаляются. Это позволяет включать в шаблон общую логику, которая будет разделена при трансляции, а также специфические участки с учётом особенностей каждой версии. Еще одной особенностью является наличие маркера await_it, который служит указателем места для вставки ключевого слова await в асинхронной версии функции. Это упрощает написание шаблонов и обеспечивает корректность генерируемого кода.
Ключевым достижением библиотеки являются так называемые суперфункции — функции, которые автоматически адаптируются к способу своего вызова. Они реализованы с помощью декоратора @superfunction. В отличие от обычных шаблонных функций, у суперфункций нет необходимости явно создавать и вызывать определённую версию. При вызове функция сама определяет, в каком контексте её используют — синхронном, асинхронном или в роли генератора — и генерирует соответствующий вариант. Вызов синхронной версии производится с помощью специального оператора тильда (~), например ~my_superfunction(), что удобно и прозрачно для разработчика.
При вызове внутри асинхронного кода, например через asyncio.run или await, вызывается асинхронная версия. А если результат функции обрабатывается как итерируемый объект, автоматически используется генераторная версия. Такая прозрачность изменила парадигму построения кода, убрав необходимость держать в голове две или три версии функцией и переключаться между ними вручную. В реализации суперфункций применяется хитрый механизм работы с временными объектами и их очисткой интерпретатором — при отсутствии внешних ссылок на результаты функции срабатывает отложенный вызов.
Это дает определённые ограничения, например, нельзя использовать возвращаемые значения таким образом, чтобы они сохранялись за пределами вызова, поскольку иначе вызов может не произойти. Однако для таких сценариев, как логирование или передача данных, где результат не нужен, это идеальный способ уменьшить избыточность кода. При отключении использования отметочного синтаксиса тильды можно заставить суперфункцию вызываться как обычную, но при этом стоит учитывать особенности работы с исключениями и возвратом значений в этой модели. В конечном итоге данные инструменты помогают объединить разрозненные миры синхронного и асинхронного Python-программирования и сделать их более гибкими и удобными. Вместо множества копий и замен консистентный шаблон позволяет легко поддерживать и расширять логику, повышая продуктивность и снижая количество ошибок.
