🔥 Mutable vs Immutable в Python

В Python все данные — это объекты, и они делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable).

🔹 Неизменяемые (immutable): нельзя изменить после создания
✅ int, float, str, tuple, frozenset

x = "hello"
x += " world"  # Создается новый объект, а не изменяется старый

🔹 Изменяемые (mutable): можно изменять без создания нового объекта
✅ list, dict, set, bytearray

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # Список изменяется в той же области памяти

⚠️ Важный нюанс

Передача изменяемых объектов в функцию может привести к неожиданным изменениям:

def modify_list(lst):
    lst.append(99)  # Изменяет оригинальный список!

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 99]

✅ Вывод:

• Используйте tuple, если данные не должны изменяться.
• Будьте осторожны с изменяемыми объектами при передаче в функции.
• Если нужно копирование, используйте .copy() или deepcopy().

↔️ 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!

❓ 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.

🔥 Mutable vs Immutable в Python

В Python все данные — это объекты, и они делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable).

🔹 Неизменяемые (immutable): нельзя изменить после создания
✅ int, float, str, tuple, frozenset

x = "hello"
x += " world"  # Создается новый объект, а не изменяется старый

🔹 Изменяемые (mutable): можно изменять без создания нового объекта
✅ list, dict, set, bytearray

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # Список изменяется в той же области памяти

⚠️ Важный нюанс

Передача изменяемых объектов в функцию может привести к неожиданным изменениям:

def modify_list(lst):
    lst.append(99)  # Изменяет оригинальный список!

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 99]

✅ Вывод:

• Используйте tuple, если данные не должны изменяться.
• Будьте осторожны с изменяемыми объектами при передаче в функции.
• Если нужно копирование, используйте .copy() или deepcopy().

↔️ 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!

❓ 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.

🔥 Mutable vs Immutable в Python

В Python все данные — это объекты, и они делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable).

🔹 Неизменяемые (immutable): нельзя изменить после создания
✅ int, float, str, tuple, frozenset

x = "hello"
x += " world"  # Создается новый объект, а не изменяется старый

🔹 Изменяемые (mutable): можно изменять без создания нового объекта
✅ list, dict, set, bytearray

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # Список изменяется в той же области памяти

⚠️ Важный нюанс

Передача изменяемых объектов в функцию может привести к неожиданным изменениям:

def modify_list(lst):
    lst.append(99)  # Изменяет оригинальный список!

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 99]

✅ Вывод:

• Используйте tuple, если данные не должны изменяться.
• Будьте осторожны с изменяемыми объектами при передаче в функции.
• Если нужно копирование, используйте .copy() или deepcopy().

↔️ 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!

👀 Типизация в Python

Python — динамически типизируемый язык, но с версии 3.5+ поддерживает аннотацию типов. Это не делает язык статически типизированным, но помогает с автодополнением, отладкой и документацией.

➡️ Пример использования:

def greet(name: str, times: int) -> str:
    return (f"Hello, {name}! " * times).strip()

print(greet("Alice", 2))  # Hello, Alice! Hello, Alice!

Аннотации не обязательны, но делают код чище и понятнее, особенно в больших проектах.

⚙️ Python: Переменные и типы данных

В Python переменные создаются при первом присваивании значения. Тип данных определяется автоматически.

✔️ Основные типы:

• int — целое число
• float — число с плавающей точкой
• str — строка
• bool — логический тип (True или False)

➡️ Пример:

age = 25         # int
height = 1.75    # float
name = "Alice"   # str
is_active = True # bool

print(type(age), type(name))

☝ Запомни: тип переменной можно проверить через type().

❓ Чем отличаются mutable и immutable типы данных в Python и как это влияет на поведение кода?

В Python объекты делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable). Это ключевая концепция, которая влияет на работу с переменными, аргументами функций и коллекциями.

✅ Пример:

def add_item(lst):
    lst.append(100)

my_list = [1, 2, 3]
add_item(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 100]

📌 Списки — это изменяемый тип. Функция изменила оригинальный объект, переданный как аргумент. Если бы мы использовали кортеж (immutable), такое поведение вызвало бы ошибку.

Изменяемые типы: list, dict, set, bytearray
Неизменяемые: int, float, str, tuple, frozenset

⚠️ Понимание этой разницы важно при:

• работе с функциями (аргументы по ссылке),
• проектировании безопасных API,
• использовании словарей и множеств (ключи должны быть immutable).