↔️ Разница между is и == в Python

🔹 == (равенство) проверяет, равны ли значения объектов:

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a == b)  # True (значения одинаковые)

🔹 is (идентичность) проверяет, указывают ли переменные на один и тот же объект в памяти:

print(a is b)  # False (разные объекты)

🔹 Но для immutable-объектов (например, int, str, tuple) Python кеширует значения:

x = 256
y = 256
print(x is y)  # True (указывают на один объект)

✅ Используйте == для сравнения значений и is для проверки, ссылаются ли переменные на один объект в памяти!

Немножко о реализации set в Python

Почему set в Python не всегда такой хаотичный, как кажется? Разбираемся, как множества устроены под капотом, как работают хэш-таблицы и почему порядок элементов иногда оказывается предсказуемым.

Что делает @property в Python?

@property превращает метод класса в свойство, позволяя обращаться к нему без скобок.

Пример:

class Person:
    def init(self, name):
        self._name = name

    @property
    def name(self):  
        return self._name  

p = Person("Alice")
print(p.name)  # Alice (как атрибут, но с логикой)

Зачем нужно?

• Позволяет использовать методы как атрибуты
• Защищает данные от прямого изменения
• Позволяет добавить логику без изменения интерфейса

⚡️ @property делает код чище и безопаснее, улучшая инкапсуляцию!

🔥 Что такое slots в Python и зачем он нужен?

slots ограничивает список атрибутов у экземпляров класса, экономя память за счет отказа от dict.

✅ Обычный класс без slots:

class Person:
    def init(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("Alice", 25)
p.city = "New York"  # Можно добавить новый атрибут

✅ Класс с slots:

class Person:
    slots = ("name", "age")  # Разрешены только эти атрибуты

    def init(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("Alice", 25)
p.city = "New York"  # ❌ AttributeError: 'Person' object has no attribute 'city'

➕ Плюсы slots

• Экономит память (не создается dict)
• Ускоряет доступ к атрибутам
• Предотвращает создание лишних атрибутов

⚡️ Используйте slots, если нужно много однотипных объектов и важна производительность!

🐍 Что делает enumerate() в Python?

enumerate() добавляет индекс при итерации по списку.

✅ Пример:

fruits = ["🍎", "🍌", "🍇"]
for i, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(i, fruit)

1 🍎  
2 🍌  
3 🍇  

Зачем нужно?

• Упрощает работу с индексами в циклах
• Делает код читаемым без range(len())

Используйте enumerate() вместо range(len()) для чистого и Pythonic-кода!

⚙️ Сборщик мусора в Python: как он работает?

В Python управление памятью происходит автоматически с помощью сборщика мусора (Garbage Collector, GC). Он следит за объектами, которые больше не используются, и освобождает занимаемую ими память.

🔹 Подсчет ссылок

Каждый объект хранит количество ссылок на себя. Когда это число становится нулем, объект автоматически удаляется. Однако если два объекта ссылаются друг на друга, но больше нигде не используются, Python не сможет их удалить.

🔹 Алгоритм поколений

Чтобы эффективно управлять памятью, Python разделяет объекты на три группы:

• Gen 0 — новые объекты, проверяются чаще всего.
• Gen 1 — пережившие одну проверку, удаляются реже.
• Gen 2 — долгоживущие объекты, проверяются редко.

Новые объекты проверяются чаще, а старые — реже, что ускоряет работу сборщика мусора.

🔹 Управление GC

Python справляется сам, но можно управлять GC вручную:

• gc.collect() — запустить сборку мусора вручную.
• gc.disable() — отключить GC (не рекомендуется).

GC в Python делает управление памятью удобным, но понимание его работы помогает писать более эффективный код и избегать утечек памяти.

LLM-модули: как маленькая модель учится у большой

Как передавать знания от большой LLM в маленькую без файн-тюнинга? Разбираем метод через кросс-внимание и LLM-модули, который позволяет обучать модели для узких задач без больших затрат.

Как работает getitem в Python?

Метод getitem позволяет обращаться к объектам класса по индексу или ключу, как к спискам или словарям.

✅ Пример:

class CustomList:
    def init(self, data):
        self.data = data

    def getitem(self, index):
        return self.data[index]  # Позволяет использовать obj[index]

nums = CustomList([10, 20, 30])
print(nums[1])  # 20

🔹 Зачем нужно?

• Позволяет настроить доступ к элементам объекта.
• Делает объекты итерируемыми (например, в for-циклах).
• Помогает создавать свои структуры данных, работающие как списки или словари.

⚡️ getitem делает объекты гибкими и удобными в использовании, улучшая читаемость кода!