❓ Что делает getattr() в Python и когда его использовать?

Функция getattr() позволяет динамически получать атрибут объекта по его имени в виде строки. Это удобно, когда атрибут неизвестен заранее.

✅ Пример:

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

p = Person("Alice", 30)
print(getattr(p, "name"))  # Alice

📌 Если атрибута нет, можно передать значение по умолчанию, чтобы избежать ошибки:

print(getattr(p, "city", "Не указано"))  # Не указано

getattr() полезен, когда нужно работать с атрибутами гибко, например, при обработке конфигураций, JSON-данных или динамических объектов.

🔍 Как работает slots в Python и зачем его использовать?

slots — это механизм, который ограничивает атрибуты объекта и уменьшает потребление памяти, исключая хранение dict.

✅ Пример:

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

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

p = Person("Alice", 30)
p.city = "New York"  # ❌ AttributeError: 'Person' object has no attribute 'city'

Использование slots делает объекты легче и быстрее, так как Python не создаёт динамический словарь для атрибутов. Это особенно полезно при работе с большим количеством объектов.

🔥 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().

🔥 lambda — короткие функции в Python

lambda — это анонимная функция, которая записывается в одну строку и не требует def. Используется там, где нужна простая операция без имени функции.

✅ Пример (обычная функция vs. lambda):

def square(x):
    return x ** 2

square_lambda = lambda x: x ** 2

print(square(5))        # 25
print(square_lambda(5)) # 25

🔹 Где используется?

1️⃣ map() — Применение функции к списку

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, nums))  
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

2️⃣ filter() — Фильтрация данных

even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(even)  # [2, 4]

3️⃣ sorted() — Сортировка по ключу

pairs = [(1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
pairs.sort(key=lambda x: x[0])
print(pairs)  # [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]

⚡️ Когда использовать lambda?

• Когда функция простая и короткая
• Когда она нужна один раз

❌ Не стоит использовать lambda, если логика сложная – лучше писать def.

🔥 *args и **kwargs в Python

🔹 *args — передает позиционные аргументы как кортеж:

def add_numbers(*args):
    return sum(args)

print(add_numbers(1, 2, 3))  # 6

🔹 **kwargs — передает именованные аргументы как словарь:

def greet(**kwargs):
    print(kwargs)

greet(name="Alice", age=25)  # {'name': 'Alice', 'age': 25}

✅ Используйте *args для списка значений и **kwargs для гибких параметров!

↔️ 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!