🏷 Что такое functools.lru_cache и зачем он нужен?

functools.lru_cache — это декоратор для автоматического кэширования результатов функций. Он ускоряет выполнение, избегая повторных вычислений.

✅ Пример:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)  # Кэшируем до 100 результатов
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

print(fib(10))  # 55 (значительно быстрее благодаря кэшу)

🔹 Зачем использовать?

• Ускоряет повторяющиеся вычисления.
• Уменьшает нагрузку на процессор при рекурсивных вызовах.
• Экономит память благодаря ограничению maxsize.

⚡️ lru_cache особенно полезен для функций с повторяющимися входными данными!

Как работает itertools.cycle в Python?

itertools.cycle создаёт бесконечный итератор, который зацикливает последовательность, перезапуская её с начала после завершения.

✅ Пример:

from itertools import cycle

colors = ["red", "green", "blue"]
color_cycle = cycle(colors)

for _ in range(5):
    print(next(color_cycle))  # red → green → blue → red → green

🔹 Зачем использовать?

• Повторение элементов списка без переписывания вручную.
• Автоматическое зацикливание без индексов.
• Полезно в анимациях, смене тем, бесконечных процессах.

itertools.cycle — мощный инструмент для циклических операций без лишнего кода.

🔄 Как работает itertools.chain в Python?

itertools.chain позволяет объединять несколько итерируемых объектов в один, не создавая новых списков. Это экономит память и делает код чище.

✅ Пример:

from itertools import chain

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

for num in chain(list1, list2):
    print(num)  # 1 2 3 4 5 6

Обычно для объединения списков используют +, но это создаёт новый список в памяти.

chain позволяет перебирать элементы последовательно, без лишних затрат, что особенно полезно при работе с большими наборами данных или генераторами.

Автоматизация тестирования desktop приложений с помощью Dogtail

В статье рассмотрим, как Dogtail заменил Appium для тестирования отечественных Linux-приложений. Разберём его работу с GTK и Qt, взаимодействие через ATK и DBus, а также опыт использования.

❓ Что делает метод new в Python и когда его использовать?

Метод new отвечает за создание нового экземпляра класса перед его инициализацией в init. Он используется в случаях, когда нужно контролировать процесс создания объекта, например, в синглтонах или при наследовании от неизменяемых типов (int, str, tuple).

✅ Пример использования:

class Singleton:
    _instance = None

    def new(cls, *args, **kwargs):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().new(cls)
        return cls._instance

obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()

print(obj1 is obj2)  # True (оба объекта — одна и та же ссылка)

В отличие от init, new контролирует сам процесс создания объекта. Полезен для ограничения числа экземпляров и работы с неизменяемыми классами.

🔍 Как работает staticmethod vs classmethod в Python?

В Python есть два специальных декоратора для методов класса: @staticmethod и @classmethod. Они позволяют работать без создания экземпляра, но имеют ключевые различия.

✅ Пример:

class Example:
    class_attr = "Hello"

    @staticmethod
    def static_method():
        return "I'm a static method"

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return f"Class method: {cls.class_attr}"

print(Example.static_method())  # I'm a static method
print(Example.class_method())   # Class method: Hello

@staticmethod ведёт себя как обычная функция внутри класса, не имея доступа к атрибутам класса или экземпляра. @classmethod, наоборот, получает ссылку на класс (cls) и может изменять его атрибуты.

Используйте @staticmethod для независимых функций, а @classmethod, когда нужно работать с самим классом.

⚙️ Как работает metaclass в Python?

В Python метаклассы управляют созданием классов, так же как классы управляют созданием объектов. Они позволяют автоматизировать и настраивать процесс создания классов.

✅ Пример:

class Meta(type):
    def new(cls, name, bases, dct):
        dct["custom_attr"] = 42
        return super().new(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

print(MyClass.custom_attr)  # 42

Метаклассы позволяют добавлять атрибуты, проверять код, изменять поведение классов перед их созданием.

Это мощный инструмент, но его стоит использовать только при необходимости, например, в ORM, фреймворках и API.

Что такое дескрипторы в Python и зачем они нужны?

Дескриптор — это объект, который управляет доступом к атрибутам класса через методы get, set и delete. Они позволяют гибко контролировать поведение атрибутов.

✅ Пример:

class Descriptor:
    def init(self, value=None):
        self.value = value

    def get(self, instance, owner):
        print("Getting value")
        return self.value

    def set(self, instance, value):
        print("Setting value")
        self.value = value

class MyClass:
    attr = Descriptor()

obj = MyClass()
obj.attr = 42  # Setting value
print(obj.attr)  # Getting value → 42

Дескрипторы используются в свойствах (property), ORM, логировании доступа и валидации данных. Они помогают гибко управлять состоянием объектов и позволяют писать более чистый код.

⚡️ Как работает super() в Python?

super() позволяет вызывать методы родительского класса, обеспечивая правильное наследование и расширение функционала.

✅ Пример:

class Parent:
    def greet(self):
        return "Hello from Parent"

class Child(Parent):
    def greet(self):
        return super().greet() + " and Child"

obj = Child()
print(obj.greet())  # "Hello from Parent and Child"

super() особенно полезен при множественном наследовании, так как помогает вызывать методы родительских классов без явного указания их имен.