- В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов.
- Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python.

Зачем это нужно:
- Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса.
- Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс.
- Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов.

Главные плюсы:
- Лучшая изоляция выполнения.
- Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса.
- Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами.

Главные минусы:
- Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти.
- Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками.
- Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading.


Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов.


https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI

Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!

Эффективное тестирование Python-кода

Продвинутый совет: тестируй Python-код эффективно, используя связку pytest плюс фикстуры плюс правильное тестирование через hypothesis.

Сначала проверяй основные сценарии, потом добавляй окружение через фикстуры (файлы, БД, mock API), а затем включай генерацию случайных входов — так ты поймаешь скрытые баги, не переписывая километры тестов.
Подписывайся, больше фишек каждый день !

from hypothesis import given, strategies as st



Базовый юнит-тест

def test_add():

    assert add(2, 3) == 5



Фикстура окружения (временный файл)

@pytest.fixture

def temp_file(tmp_path):

    p = tmp_path / "data.txt"

    p.write_text("42")

    return p



def test_read_data(temp_file):

    assert read_data(temp_file) == 42



Property-based тест

@given(st.integers(), st.integers())

def test_add_random(a, b):

    assert add(a, b) == a + b





Запуск только упавших тестов (быстрый цикл разработки):

# pytest --lf

Возможности Python реально впечатляют 😱

⚡️ Хитрая задача на Python: кратчайший подмассив с суммой ≥ K (O(n))

Задача. Дан массив A (могут быть отрицательные) и K. Найти минимальную длину подмассива с суммой ≥ K. Если нет — вернуть -1.

Подвох. С отрицательными числами не работает двухуказательную. Решение — префиксные суммы + монотонная дека.

Идея.
Пусть P[i] — префиксная сумма до i. Нам нужно минимизировать i - j при условии P[i] - P[j] ≥ K.
Храним индексы j в деке так, что значения P[j] строго возрастают:
- Пока текущий P[i] − P[deque[0]] ≥ K — обновляем ответ и выкидываем голову (нашли короткий кандидат).
- Пока P[i] ≤ P[deque[-1]] — выкидываем хвост (бессмысленные, более «жирные» префиксы).
- Затем добавляем i.

Сложность: каждый индекс заходит/вылетает из деки по разу → O(n).

Короткая реализация

from collections import deque

from math import inf

from typing import List



def shortest_subarray_at_least_k(A: List[int], K: int) -> int:

    P = [0]

    for x in A: P.append(P[-1] + x)

    dq, ans = deque(), inf  # dq хранит индексы префиксов, их суммы возрастают

    for i, s in enumerate(P):

        while dq and s - P[dq[0]] >= K:

            ans = min(ans, i - dq.popleft())

        while dq and P[dq[-1]] >= s:

            dq.pop()

        dq.append(i)

    return -1 if ans is inf else ans



# Примеры

if __name__ == "__main__":

    print(shortest_subarray_at_least_k([2, -1, 2], 3))         # 3 (весь массив)

    print(shortest_subarray_at_least_k([1, 2, 3, 4], 6))       # 2 (3+3 нет, но 2+4 или 3+4 длина 2)

    print(shortest_subarray_at_least_k([84, -37, 32, 40, 95], 167))  # 3

Если у нас есть два индекса j1