Ответ
Это два независимых понятия, относящихся к типизации и архитектуре приложений.
Generics (Обобщения)
Generics — это инструмент статической типизации, позволяющий создавать функции, классы или методы, которые могут работать с различными типами данных, сохраняя при этом строгую проверку типов. Основная цель — написание переиспользуемого и типобезопасного кода.
В Python дженерики реализуются с помощью модуля typing, в основном через TypeVar и Generic.
Пример: Обобщенный стек
from typing import TypeVar, Generic, List
# Определяем переменную типа, которая может быть любым типом
T = TypeVar('T')
class Stack(Generic[T]):
"""Стек, который может хранить элементы любого одного типа."""
def __init__(self) -> None:
self._items: List[T] = []
def push(self, item: T) -> None:
self._items.append(item)
def pop(self) -> T:
return self._items.pop()
# Использование:
stack_int = Stack[int]()
stack_int.push(1)
# stack_int.push("hello") # Ошибка статического анализатора
stack_str = Stack[str]()
stack_str.push("world")Архитектура VIPER
VIPER — это архитектурный паттерн для разделения ответственностей (Separation of Concerns), изначально созданный для iOS-разработки. Его можно адаптировать и для других платформ, включая Python-приложения со сложным UI (например, с использованием PyQt/PySide).
VIPER расшифровывается как:
- View: Отображает данные и передает действия пользователя в Presenter.
- Interactor: Содержит бизнес-логику, работает с данными (например, через API или БД).
- Presenter: Получает данные от Interactor и форматирует их для отображения в View. Реагирует на действия пользователя.
- Entity: Простые объекты данных (модели).
- Router: Отвечает за навигацию между экранами/модулями.
Ключевая идея — каждый компонент имеет строго одну обязанность, что упрощает тестирование и поддержку. В стандартной Python-разработке (особенно в вебе) VIPER применяется крайне редко, но его принципы полезны для понимания архитектуры сложных систем.