Фабрика декораторов

Фабрика декораторов — это структура или функция, которая генерирует и возвращает другие декораторы. Декораторы — это функции, которые используются для изменения поведения других функций или методов, путем обертывания (декорирования) их вокруг определенной логики.

Использование фабрики декораторов позволяет создавать более гибкие и параметризованные декораторы. Это может быть полезно, когда вам нужно применить различное поведение декоратора к разным функциям или когда вам необходимо настроить декоратор с определенными параметрами.

#для_начинающих

Гринлеты

Гринлеты обычно связан с библиотекой Gevent, которая предоставляет механизм асинхронного программирования, используя зеленые потоки (greenlets). Зеленые потоки (greenlets) являются легковесными «корутинами», то есть функциями, которые можно приостанавливать и возобновлять выполнение, а также передавать им управление без необходимости полного переключения контекста, как это происходит с потоками операционной системы.

Gevent предоставляет высокоуровневый интерфейс для работы с гринлетами, позволяя программистам писать асинхронный код, который выглядит подобно синхронному. Это может упростить написание кода, который обрабатывает множество одновременных задач без явного использования многопоточности или многозадачности на уровне операционной системы.

#для_продвинутых

Middleware (Django)

Middleware (промежуточное программное обеспечение) — это слой программного кода, который работает между различными компонентами приложения для обработки и управления запросами, ответами и другими аспектами обработки данных. Middleware обычно используется в веб-фреймворках и приложениях для обработки HTTP-запросов, но концепция middleware может применяться и в других контекстах.

Основная идея middleware заключается в том, чтобы добавить дополнительную логику или функциональность к обработке запросов и ответов без необходимости изменения основного кода приложения.

#для_начинающих

Сигналы

Сигналы представляют собой асинхронные уведомления, отправляемые операционной системой процессу или программе в ответ на определенное событие, такое как прерывание, ошибка, запрос завершения и т. д. Сигналы позволяют программам реагировать на различные ситуации, возникающие во время выполнения.

В Python существует модуль signal, который предоставляет функциональность для работы с сигналами. Он позволяет программистам создавать обработчики сигналов, которые могут быть вызваны при получении определенных сигналов операционной системы.

#для_начинающих

Что такое MRO?

MRO (Method Resolution Order) — это механизм, используемый для определения порядка разрешения методов при наследовании классов и множественном наследовании. MRO определяет, какие методы будут вызываться в случае, когда у наследующего класса есть методы с одинаковыми именами, унаследованными от разных базовых классов.

MRO в Python определяется с помощью алгоритма C3 Linearization (C3 линеаризации). Этот алгоритм гарантирует, что порядок разрешения методов будет согласован и предсказуем вне зависимости от порядка наследования. Он предотвращает проблемы, связанные с амбигуитетами и неоднозначностями в множественном наследовании.

#для_продвинутых

Что такое линейная сложность сортировки?

Линейная сложность сортировки обозначает алгоритм сортировки, который имеет временную сложность, пропорциональную количеству элементов в сортируемом массиве (или коллекции). В математической нотации линейная сложность обозначается как O(n), где "n" - количество элементов.

Примером линейной сортировки может быть алгоритм «сортировка подсчётом» (counting sort). В этом алгоритме создается дополнительный массив для подсчета количества вхождений каждого элемента. Затем на основе этой информации о количестве вхождений каждого элемента строится отсортированный массив.

#для_начинающих

Закон Амдала

Закон Амдала — это концептуальное правило, описывающее ограничения ускорения, которое можно достичь при оптимизации только части вычислений в программе. Он был предложен Генри Амдалом в 1967 году и является важным принципом в области параллельных вычислений.

Правило Амдала утверждает, что общий выигрыш в производительности от ускорения какой-либо части программы ограничен долей этой части, которая не может быть параллельно выполнена, плюс долей последовательных вычислений.

#для_продвинутых

Глубокое копирование (deep copy)

Глубокое копирование нужно для создания полной копии объекта, включая все вложенные объекты. Это важно для изменяемых объектов, таких как списки, чтобы изменения в копии не затрагивали оригинал.

Когда мы вызываем глубокое копирование, происходит следующее:
- Создается новый контейнерный объект (список, словарь и т. д.);
- Для каждого элемента исходного объекта рекурсивно вызывается глубокое копирование:
- Если элемент является изменяемым объектом (списком, словарем), то создается его копия с рекурсивным копированием вложенных элементов;
- Если элемент неизменяемый (число, строка) - он просто копируется как есть;
- Копии вложенных объектов вставляются в копию исходного объекта.

#это_база

Ключевое слово self

Ключевое слово self используется в методах классов для ссылки на текущий экземпляр (объект) класса. Оно является обязательным первым параметром в определении большинства методов классов. Когда вы вызываете метод объекта класса, Python автоматически передает этому методу ссылку на сам объект в виде аргумента self.

#для_начинающих

Функция id()

Функция id() используется для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор является целым числом, которое уникально для каждого объекта в рамках выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент, который представляет собой объект, и возвращает его идентификатор.

Обратите внимание, что идентификатор объекта может измениться во время выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезно для определения, указывают ли две переменные на один и тот же объект, но не следует полагаться на него для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность.

#для_продвинутых

classmethod

classmethod — это декоратор в Python, который используется для определения методов класса, которые не принимают экземпляр класса (self) в качестве первого аргумента, а вместо этого принимают класс (cls) в качестве первого аргумента. Эти методы могут использоваться для операций, которые связаны с самим классом, а не с его экземплярами.

#для_начинающих

PYTHONOPTIMIZE

PYTHONOPTIMIZE — это переменная среды в Python, которая используется для оптимизации выполнения кода на языке Python. Эта переменная определяет уровень оптимизации, который применяется к коду при его выполнении.

Вы можете установить значение PYTHONOPTIMIZE в соответствующей переменной среды перед запуском интерпретатора Python, чтобы управлять уровнем оптимизации ваших программ. Это установит уровень оптимизации на 2 для выполнения my_script.py.

#для_продвинутых

Обезьяний патч

Обезьяний патч (Monkey patch) в Python — это техника, которая позволяет изменять или расширять функциональность существующих классов, модулей или объектов во время выполнения программы. Этот термин образовался из-за аналогии с идеей того, что вы «насаживаете» (patch) код поверх существующего, подобно обучению обезьяны выполнять новые трюки.

#для_продвинутых

Срезы

Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).

#для_начинающих

Декораторы для проверки сигнатуры метода

Декораторы для проверки сигнатуры метода (method signature checking decorators) могут быть полезными для улучшения контроля над аргументами и возвращаемыми значениями методов. Они позволяют вам проверить, что метод вызывается с правильными типами аргументов и возвращает ожидаемые значения. Для создания таких декораторов можно использовать библиотеку functools и inspect.

#для_продвинутых

pydoc

pydoc — это инструмент, предназначенный для генерации документации и предоставления информации о модулях, классах, функциях и методах. Этот инструмент позволяет вам получить доступ к документации и справочной информации о стандартных библиотеках и вашем собственном коде.

#для_начинающих

Цепи Маркова

Цепи Маркова (Markov Chains) представляют собой математическую модель, которая описывает последовательность состояний, в которых система может находиться, и вероятности переходов между этими состояниями. В Python вы можете реализовать Цепи Маркова с помощью списка списков или матрицы переходных вероятностей.

На картинке пример простой Цепи Маркова, описывающей погоду (солнечно, облачно, дождливо) с вероятностями переходов между этими состояниями

#для_продвинутых

PYTHONSTARTUP

PYTHONSTARTUP — это переменная окружения, которая позволяет указать путь к файлу, который будет автоматически выполнен при запуске интерпретатора. Этот файл может содержать любой дополнительный код, который вы хотите выполнить каждый раз, когда запускается интерпретатор.

Обычно PYTHONSTARTUP используется для настройки окружения, импорта модулей или выполнения других задач, которые нужно выполнить перед началом работы в интерактивной среде.

#для_начинающих

reduce()

Функция reduce() в Python реализует операцию свёртки (или аккумуляции) для элементов итерируемой последовательности, используя заданную функцию. Она поочередно применяет функцию к парам элементов итерируемой последовательности и аккумулирует результаты.

Обратите внимание, что начальное значение аккумулятора можно указать в качестве третьего аргумента функции reduce(). Если оно не указано, то в качестве начального значения используется первый элемент последовательности.

#для_начинающих

Декоратор timeit

Декоратор timeit используется для измерения времени выполнения функции или участка кода. Этот декоратор позволяет вам оценить, сколько времени занимает выполнение определенной операции.

Вы можете использовать этот декоратор, чтобы измерить время выполнения любой функции. Просто поместите @timeit перед определением функции, которую вы хотите измерить, и при каждом вызове этой функции будет выводиться время выполнения.

#для_начинающих