Відеобібліотека
Пошук у нотатках курсу Python мануфактура та спільних матеріалах з переходом на потрібну секунду.
Змінна `hello_world: str` демонструє рядковий тип. Python здатен вивести тип із правої частини, але annotation робить намір видимим у code review та допомагає IDE з автодоповненням. Для швидкого експерименту значення виводиться через `print()`. IDE postfix templates і шорткати скорочують набір коду, але результат залишається звичайним Python-викликом.
Prompt має описувати конкретні ознаки, які треба знайти: змішані absolute/relative imports, відсутні type hints, невикористаний код, naming conventions, кеші Python. Рольова фраза на кшталт «працюй як інженер із десятьма роками досвіду» не замінює технічних критеріїв. Згенерований план обов’язково перечитується. У прикладі корисними знахідками є відсутній тип `Page`, зайві імпорти, непослідовні приватні поля та незаігнорований `__pycache__`, але частина запропонованих змін є спірною або зайвою. Спочатку важливо отримати корисний робочий тест; узгодженість структури виправляється окремим контрольованим рефакторингом.
Raw `dict` змушує пам’ятати рядкові ключі й не дає надійного autocomplete. Response перетворюється на невелику `Project` dataclass із фактично потрібними полями, насамперед `id` та attributes. Десеріалізація має відповідати реальній response schema. Не потрібно моделювати всі поля API «про запас»: для поточного vertical slice достатньо тих, які читає тест, з явною помилкою при відсутньому обов’язковому значенні.
Тест отримує `config` як параметр так само, як `page`. На цьому етапі fixture повертає dictionary, тому значення читаються за ключами: URL для відкриття сторінки, email і пароль для авторизації. Зміна проходить через реальний запуск тестів. Помилки на кшталт невірного імені fixture або відсутнього ключа знаходяться лише тоді, коли відповідний шлях справді виконується.
Коли логін повторився у двох тестах, його винесено у `login_user(page, email, password)`. Дані не хардкодяться всередині helper-функції: тест передає `Page`, email і пароль явно. Type hints допомагають IDE підказувати доступні операції та помічати неправильні аргументи ще до запуску. Так само через Extract Method створюється `open_home_page(page)`. Допоміжні функції розміщуються нижче тестів, щоб під час code review спочатку читалися сценарії, а вже потім технічні деталі.
Java і C# формально перевіряють `public`, `private` та `protected`, тоді як Python використовує переважно conventions. Водночас суворіші мови скорочують boilerplate, а Python і JavaScript додають type hints та інструменти статичного аналізу. Python annotations допомагають IDE й type checker, але самі по собі не перетворюють Python на статично типізовану мову та не гарантують runtime-перевірку. Їхня користь — ранній зворотний зв’язок і краща навігація по API.
Helper-функції типізуються, щоб зменшити ризик передати несумісне значення. Після рефакторингу набір містить сценарії невалідного логіну, успішної авторизації з пошуком і перемикання категорії проєктів. Наприкінці вводиться структура Arrange–Act–Assert: підготувати дані й передумови, виконати дію, перевірити результат. Arrange може згодом переїхати у fixture, але на цьому етапі важливіше явно бачити три ролі коду. Практика після відео — додати кілька сценаріїв і виносити helper-функції лише там, де вони справді покращують читання або прибирають повторення.