Python 3.14.7: binomialvariate не делит на ноль при random() равном нулю. Безопасный локальный A/B, контроль, измеримая матрица, критерий остановки и минимизированный пакет данных для поддержки без production-секретов.
Что именно изменилось
Запрос этой страницы ограничен формулировкой «как проверить random.binomialvariate при граничном значении random zero в Python 3.14.7». Официальный changelog подтверждает только следующее изменение: random.binomialvariate больше не выбрасывает ZeroDivisionError, если внутренний random() возвращает точный ноль. Наблюдаемый симптом для проверки: детерминированный генератор или mock возвращает 0.0, после чего расчёт биномиального значения падает вместо допустимого результата. Похожий traceback, зависание или рост памяти сам по себе не доказывает эту причину. Запишите точную версию интерпретатора, платформу, начальное состояние и ожидаемый переход. Обновление рабочего окружения не является первым тестом: начните с изолированного воспроизведения.
Изолированный A/B
Рекомендуемый fixture для issue gh-154001: создать локальный subclass Random с заранее заданной последовательностью, начинающейся с 0.0, и вызвать binomialvariate на малых n и p без статистических выводов. Каждый case запускайте на новом объекте, а при риске crash, hang или большого потребления ресурса — в отдельном child process. Размер input, число повторов и deadline задаются до старта. Используйте только синтетические markers, loopback, BytesIO или собственный temp root. Если нужная ОС, accelerator либо GUI backend недоступны, честный результат — environment blocker, а не отрицание исправления.
Контроль, который может опровергнуть тест
Независимая контрольная ветка: та же последовательность с минимальным положительным float и стандартный seeded Random. Выполните порядок A, затем проблемный case B, полностью очистите состояние и снова запустите A2. Версия Python, architecture, event loop, locale и лимиты должны совпадать. Если A2 отличается от A, fixture протёк через cache, descriptor, task, environment или temp file. Такой опыт нельзя объявлять успешным, даже если B дал ожидаемое значение.
Матрица для проверки гипотезы
Заполняйте матрицу «n × p × первое random value × result range × exception class × число вызовов RNG». Сохраняйте типы и состояния: exception class отдельно от текста, bytes length отдельно от содержимого, task state отдельно от результата, elapsed отдельно от deadline. Для процесса нужны exit code и signal, для сети — порядок accept/read/close, для parser — вход и фактическая граница. Пустой столбец означает незавершённый case. IP, usernames, токены, полные paths, environment dumps и содержимое рабочих файлов в журнал не входят.
Решение по наблюдаемому результату
Зелёный критерий узкий: все результаты остаются целыми в диапазоне от 0 до n и точный ноль не создаёт ZeroDivisionError; controls также проходят. Если test и control падают одинаково, сначала исправьте стенд. Если control чист, а проблемная ветка не воспроизводится, оставьте статус unknown: отсутствие эффекта в одном окружении не доказывает его невозможность. Сравнение старой версии и 3.14.7 допустимо только при одинаковом fixture. Даже тогда вывод относится к конкретной границе совместимости, а не ко всем приложениям и не к популярности запроса.
Стоп-линия и обратимость
Предметное ограничение: не считать короткий тест доказательством качества распределения и ограничить число вызовов RNG. Также немедленно остановитесь при внешнем соединении, записи вне temp root, неожиданном запросе прав, зависании без killable child или появлении приватных данных. Не добивайтесь зелёного статуса отключением проверки сертификатов, бесконечным retry, глобальным catch-all или увеличением ресурсных лимитов после срабатывания. После опыта: {topic['cleanup']}.
Минимальный пакет для воспроизведения
Передайте поддержке только: n, p, заданная последовательность random, результат, тип исключения и версия interpreter. Добавьте московский timestamp, точную команду запуска с synthetic input, строки A/B/A2 и ожидаемый критерий. Замените абсолютные paths на labels, удалите PIDs, hostnames, email, реальные архивы, базы и memory dumps. Получатель должен повторить один state transition без доступа к вашей инфраструктуре. Если без production-файла воспроизведение невозможно, пакет ещё не минимизирован и не готов к отправке.
Почему это отдельный ответ gh-154001
Самостоятельность задаёт связка intent «как проверить random.binomialvariate при граничном значении random zero в Python 3.14.7», пользовательская боль «детерминированный генератор или mock возвращает 0.0, после чего расчёт биномиального значения падает вместо допустимого результата», подтверждённая boundary «random.binomialvariate больше не выбрасывает ZeroDivisionError, если внутренний random() возвращает точный ноль», fixture «создать локальный subclass Random с заранее заданной последовательностью, начинающейся с 0.0, и вызвать binomialvariate на малых n и p без статистических выводов» и критерий «все результаты остаются целыми в диапазоне от 0 до n и точный ноль не создаёт ZeroDivisionError; controls также проходят». Она не сводится к смене ОС или имени модуля: меняются наблюдаемое состояние, control и решение. Две темы заранее отклонены именно за вложенный intent, а восемь внутренних leads — за недостаточную people-first ценность. Эта страница не утверждает массовость сбоя, не обещает результат обновления и не заменяет тест конкретного приложения. Операционный паспорт T20-04 начинается в состоянии «детерминированный генератор или mock возвращает 0.0, после чего расчёт биномиального значения падает вместо допустимого результата». Единственное разрешённое действие в test-ветке: создать локальный subclass Random с заранее заданной последовательностью, начинающейся с 0.0, и вызвать binomialvariate на малых n и p без статистических выводов. Наблюдение записывается как «n × p × первое random value × result range × exception class × число вызовов RNG», а не как свободный комментарий. Затем тот же оператор обязан выполнить опровергающую ветку «та же последовательность с минимальным положительным float и стандартный seeded Random». Статус passed разрешён только когда все результаты остаются целыми в диапазоне от 0 до n и точный ноль не создаёт ZeroDivisionError; controls также проходят. Если control не проходит, это broken fixture; если нужного runtime компонента нет, это blocked environment; если данные неполны, это incomplete, но не passed. Для отката предусмотрено действие: удалить mock-объект и не сохранять сгенерированные значения как реальные измерения. В тикет попадают только n, p, заданная последовательность random, результат, тип исключения и версия interpreter. Такой паспорт позволяет другому человеку повторить именно эту границу gh-154001, не копируя production state и не подменяя проверку соседней темой.
Материал подготовлен редакцией VOne с помощью ИИ по открытым официальным и первичным источникам; факты, даты и ссылки перепроверены. Реальные пользовательские данные не использовались.
Источники и проверка
- Python 3.14.7 release проверено 2026-08-29
- Python 3.14.7 changelog проверено 2026-08-29
- CPython issue #154001 проверено 2026-08-29
Информация актуальна на дату публикации. Правила сервисов, приложений и сетей могут меняться.