🔄 Breaking Changes в Python: как сделать их менее болезненными

На саммите Python Language Summit 2025 инженеры из Meta* поделились опытом массового деплоя Python-кода в прод и тем, как breaking changes усложняют жизнь разработчикам.

▶️ Суть проблемы

Breaking changes — это изменения в языке или стандартной библиотеке, которые ломают совместимость. Они неизбежны, но можно и нужно сделать их предсказуемыми и управляемыми.

▶️ Классификация breaking changes по «болезненности»

1️⃣ Легко находимые
— Можно найти через AST, grep, линтеры
— Примеры: удалённые функции, изменённые аргументы

2️⃣ Находятся при сборке/импорте
— Ошибки видны сразу при запуске или импорте
— Например: изменения в dataclasses в 3.12

3️⃣ Проявляются только во время исполнения
— Ошибки зависят от типа/значения
— Самые опасные: ловятся только тестами или в проде

▶️ Что можно улучшить

— Создать таксономию изменений по степени влияния
— Публиковать понятные гайды миграции, включая альтернативы и отличия API
— Сохранять документацию удалённых модулей
— Поддерживать тестирование на pre-release-версиях Python
— Разработать автоматические фиксаторы (например, с использованием Ruff)

▶️ Что обсуждали в комьюнити

— typing-extensions ломал pydantic: предлагали автоматические тесты зависимых проектов
— Успешный опыт pre-release CI у научного Python
— Идея: «экосистемные тесты» по dependency graph — проверять библиотеки заранее

💬 Вопрос на последок:

Что важнее: эволюция языка или стабильность экосистемы?