Всё о SSH: Безопасное соединение для ваших серверов! 🔐

Добро пожаловать в мир SSH – незаменимого инструмента для безопасного удаленного доступа к вашим серверам и устройствам. Что такое SSH, и почему он так важен для программистов и администраторов? 🤔

SSH (Secure Shell) – это протокол, обеспечивающий безопасное соединение между компьютерами по сети. 🔒 С его помощью вы можете управлять серверами, передавать файлы и выполнять команды удаленно, при этом данные защищены от перехвата. Узнайте, как настроить и использовать SSH, чтобы сделать свою работу эффективнее и безопаснее. 🚀

Погрузитесь в нашу статью и станьте мастером безопасных соединений! 💻

Жду от каждого реакцию здесь 🔻
#CODERIKK #SSH

Вопросы с собеседований #7 🙋🏼‍♂️

Как выполнить объединение изменений в Git?

1) git commit -m "commit message"
2) git rebase -m.
3) git merge branchname
4) git remote add origin https://github.com/user/my-repo.git
5) git checkout -b branchname

Ответ:

Для выполнения объединения изменений в Git наиболее подходящая команда «git merge branchname»

🔸Эта команда объединяет изменения из указанной ветки (branchname) в текущую ветку.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Что такое Docker? 🐳
И причем тут контейнеры? 🚢

В современном программировании Docker стал незаменимым инструментом. Но что же это такое и как связаны Docker и контейнеры? 🤔

Docker – это платформа для разработки, доставки и запуска приложений в изолированных средах, называемых контейнерами. Контейнеры позволяют упаковать приложение со всеми его зависимостями в единое, легко переносимое и запускаемое на любой системе. 🛠

С Docker вы забудете о проблемах совместимости и конфликтов зависимостей. Приложения работают в изолированных контейнерах, обеспечивая безопасность и стабильность. 🔒 Быстрая разработка, легкое масштабирование и надежность – вот что делает Docker таким популярным. 🚀

Погрузитесь в мир Docker и узнайте, как контейнеры могут революционизировать ваш процесс разработки в нашей статье! 🖥

Жду ваших реакций здесь 🔻
#CODERIKK #DOCKER #Контейнер

Вопросы с собеседований #8🙋🏼‍♂️

Вы хотите проверить новые изменения в удаленном репозитории, но не хотите загружать их на локальную машину. Какая команда поможет это сделать?

1) git pull
2) git fetch
3) get remote update
4) git push
5) git clone

Ответ:

Для проверки новых изменений в удаленном репозитории без загрузки их на локальную машину наиболее подходящая команда «git fetch»

🔸 Эта команда загружает новые данные из удаленного репозитория, обновляя информацию о ветках и коммитах, но не изменяет файлы в вашей рабочей директории и не сливает изменения автоматически.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Как и любая современная IT-команда, мы постоянно в поисках новых возможностей для роста и улучшений!

🚀 Поэтому рад поделиться отличными новостями: у нас теперь есть канал в новой соц.сети для нетворкинга от hh.ru «Сетка»! 😎

Да, правильно, они эволюционировали и запустили свою социальную сеть. Правда доступна она пока только с телефонов. Присоединяйтесь к нам на этой крутой платформе, чтобы быть в курсе всех последних новостей и трендов в мире IT 🖥📈

Спасибо, что вы с нами!
Вместе мы кодим будущее 💙
С уважением, автор канала: @erikkollil
Также Вы можете найти меня там 👈🏼

Представьте себе детектива, но в мире бизнеса. Это и есть Business Analyst, или просто BA! Он тот, кто разгадывает загадки требований, находит скрытые проблемы и предлагает решения, которые делают проекты успешными. 🎉

Хотите узнать, как BA делает из хаоса стройную систему и помогает проектам достигать успеха? Прочитайте наш пост и откройте все тайны этой бизнес-магии! 📈

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке
Жду от каждого реакцию здесь 🔻
#CODERIKK #Команда #Профессия #Мнение

ООП в Python #1 📦

Представьте, что программирование – это магия, а ООП (объектно-ориентированное программирование) – ваша волшебная палочка. 🪄 ООП превращает код в элегантные заклинания, которые легко читать и поддерживать. ✨

Зачем нужно ООП?
🔹Организация кода: ООП структурирует код, делая его чистым и организованным.
🔹Повторное использование кода: Написали класс один раз – используйте его сколько угодно!
🔹Инкапсуляция: Скрывает детали реализации, предоставляя только нужное.
🔹Наследование: Создавайте новые классы на основе существующих, получая все их преимущества.
🔹Полиморфизм: Разные объекты выполняют одно действие по-разному.

Почему это важно?
🔹Упрощение поддержки и обновления: Легче поддерживать и обновлять структурированный код.
🔹Совместная работа: ООП делает код понятным для всей команды.
🔹Расширяемость: Легко добавлять новые функции и изменять существующие.

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #ООП #Python #Программирование #Обучение #Начинающийт

ООП в Python #2

Сегодня мы начинаем серию уроков по основам ООП на Python. В этом посте мы рассмотрим, как создавать и использовать классы и объекты.

🔸Что такое класс и объект?
Класс – это шаблон, который описывает, как должны быть устроены объекты.
Объект – это экземпляр класса, конкретная реализация этого шаблона.

🔹Создание класса
Для создания класса в Python используется ключевое слово class. Давайте создадим простой класс Car:

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
    
    def display_info(self):
        print(f"{self.year} {self.make} {self.model}")

🔹Создание объекта
После создания класса, можно создавать объекты этого класса. Объект создается путем вызова класса как функции:

my_car = Car("Toyota", "Corolla", 2020)

🔹Использование методов и атрибутов
Мы можем обращаться к атрибутам и методам объекта с помощью оператора точки:

print(my_car.make)  # Вывод: Toyota
my_car.display_info()  # Вывод: 2020 Toyota Corolla

🔹Пример работы с классом
Давайте создадим несколько объектов и выведем их информацию:

car1 = Car("Honda", "Civic", 2019)
car2 = Car("Ford", "Mustang", 2022)

car1.display_info()  # Вывод: 2019 Honda Civic
car2.display_info()  # Вывод: 2022 Ford Mustang

🔸Заключение
Классы и объекты – основа ООП. Понимание их принципов поможет вам создавать гибкие и масштабируемые программы. В следующем уроке мы рассмотрим инкапсуляцию и управление доступом к данным. Оставайтесь с нами! 🚀

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #Python #ООП #Классы #Программирование #Обучение

ООП в Python #3

В нашем втором уроке по основам ООП на Python мы рассмотрим важнейшую концепцию – инкапсуляцию и управление доступом к данным!

🔸Что такое инкапсуляция?
Инкапсуляция – это механизм объединения данных и методов, которые работают с этими данными, внутри одного класса. Это помогает скрыть внутреннюю реализацию объекта и защищает данные от некорректного использования.

🔸Управление доступом к данным.
В Python доступ к данным можно регулировать с помощью модификаторов доступа. Существует три уровня доступа:

🔹Публичный (public) – атрибуты и методы доступны из любого места.
🔹Защищенный (protected) – атрибуты и методы доступны только внутри класса и его подклассов.
🔹Приватный (private) – атрибуты и методы доступны только внутри класса.

🔹Пример реализации
Рассмотрим пример класса BankAccount:

class BankAccount:
    def __init__(self, owner, balance):
        self.owner = owner  # Публичный атрибут
        self._balance = balance  # Защищенный атрибут

    def deposit(self, amount):
        if amount > 0:
            self._balance += amount  # Доступ к защищенному атрибуту
        else:
            print("Invalid deposit amount")

    def withdraw(self, amount):
        if 0 < amount <= self._balance:
            self._balance -= amount  # Доступ к защищенному атрибуту
        else:
            print("Invalid withdraw amount")

    def get_balance(self):
        return self._balance  # Публичный метод для доступа к защищенному атрибуту

🔹Приватные атрибуты и методы
Для создания приватных атрибутов и методов используется двойное подчеркивание __:

class SecretAccount:
    def __init__(self, owner, balance):
        self.__owner = owner  # Приватный атрибут
        self.__balance = balance  # Приватный атрибут

    def __update_balance(self, amount):
        self.__balance += amount  # Приватный метод

    def get_owner(self):
        return self.__owner  # Публичный метод для доступа к приватному атрибуту

    def get_balance(self):
        return self.__balance  # Публичный метод для доступа к приватному атрибуту

🔹Доступ к защищенным и приватным данным

account = BankAccount("Alice", 1000)
print(account.owner)  # Доступ к публичному атрибуту

# Доступ к защищенному атрибуту через публичный метод
print(account.get_balance())

# Прямой доступ к защищенному атрибуту (не рекомендуется)
print(account._balance)

secret_account = SecretAccount("Bob", 5000)
print(secret_account.get_owner())  # Доступ к приватному атрибуту через публичный метод
print(secret_account.get_balance())  # Доступ к приватному атрибуту через публичный метод

# Прямой доступ к приватному атрибуту (ошибка)
# print(secret_account.__balance)  # Ошибка AttributeError

🔸Заключение
Инкапсуляция и управление доступом к данным помогают создавать более безопасные и управляемые программы. В следующем уроке мы изучим наследование и создание иерархий классов. Оставайтесь с нами! 🚀

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #ООП #Python #Инкапсуляция #Программирование #Обучение

Вопросы с собеседований #9🙋🏼‍♂️

Какие типы данных есть в python?
На какие классы делятся?

В Python есть такие типы данных:
🔸Числа: int, float, и complex.
🔸Строки: str.
🔸Списки: list.
🔸Кортежи: tuple.
🔸Словари: dict.
🔸Множества: set.
🔸Булевы значения: bool

Эти типы данных можно объединить в такие группы:
🔹Числовые типы данных: int, float, и complex.
🔹Строковые типы данных: str.
🔹Коллекции: list, tuple, dict, и set.
🔹Булевы типы данных: bool.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #10🙋🏼‍♂️

В чём разница между типами list и tuple?

🔸Основная разница между ними заключается в том, что список может быть изменен (мутабельный тип), а кортеж является неизменяемым (иммутабельным типом).

🔹То есть, после создания кортежа, вы не можете изменять его содержимое, добавлять или удалять элементы. Это делает кортежи более эффективными по памяти и дает гарантию того, что их содержимое не будет изменено случайно в коде. За счет того, что кортежи являются неизменным типом данных, они обрабатываются быстрее, чем списки.

🔹В то время как список может быть изменен, что было бы очень полезно, если вам нужна коллекция элементов, которые вы можете изменять по ходу выполнения кода.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #11🙋🏼‍♂️

Что такое *args и **kwargs в определении функции?

*args и kwargs – это специальные параметры в Python, которые позволяют передавать переменное количество аргументов в функцию.

🔸Параметр *args используется для передачи переменного количества аргументов без ключевого слова. Он представляет собой кортеж из всех дополнительных аргументов, переданных функции.

🔸Параметр **kwargs используется для передачи переменного количества именованных аргументов. Он представляет собой словарь из всех дополнительных именованных аргументов, переданных функции.

🔹Cимвол * и могут использоваться в определении функций для указания переменного числа аргументов, которые могут быть переданы в функцию.

🔹Символ * перед именем параметра означает, что все позиционные аргументы, которые не были использованы при определении других параметров, будут собраны в кортеж, который можно будет использовать внутри функции. Такой параметр называется *args.

🔹Символ ** перед именем параметра означает, что все именованные аргументы, которые не были использованы при определении других параметров, будут собраны в
словарь, который можно будет использовать внутри функции. Такой параметр называется **kwargs.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #12🙋🏼‍♂️

Что такое декоратор?

🔸Декоратор в Python – это функция, которая принимает другую функцию в качестве аргумента и расширяет ее функциональность без изменения ее кода. Декораторы могут использоваться для добавления логирования, проверки аутентификации, тайминга выполнения и ещё кучи полезных штук.

🔹Таким образом, написав свой собственный декоратор, вы можете расширить функциональность функций, не изменяя их исходный код.

🔸Основная суть: по сути декоратор принимает на вход другую функцию и позволяет её модифицировать снаружи, не меняя внутренней реализации самой функции.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #13🙋🏼‍♂️

Для чего используется дандер-метод init?

🔸Функция (дандер-метод, если точнее) init является конструктором класса, и она вызывается автоматически при создании нового экземпляра класса. init используется для инициализации атрибутов, которые будут принадлежать объектам, создаваемым с помощью класса.

🔹Внутри функции init определяются атрибуты объекта, которые будут доступны через ссылку на экземпляр, на который ссылается переменная self.

🔹Суть: когда мы создаем новый объект, мы передаем эти аргументы в функцию init, чтобы инициализировать соответствующие атрибуты.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #14🙋🏼‍♂️

Что такое @classmethod, @staticmethod, @property?

🔸@classmethod, @staticmethod, and @property – это декораторы методов класса в языке Python.

🔹@classmethod используется для создания методов, которые будут работать с классом в целом, а не с отдельным экземпляром. В качестве первого параметра этот метод принимает класс, а не экземпляр объекта, и часто используется для создания фабричных методов и методов, которые работают с класс-уровнем методов.

🔹@staticmethod декоратор работает подобно @classmethod, но он не получает доступ к классу в качестве первого параметра.

🔹@property декоратор используется для создания свойств объекта, которые можно получить и задать, но выглядят как обычные атрибуты объекта. Это позволяет управлять доступом к атрибутам объекта, установив условиями доступа и возможностью заложить дополнительную логику при чтении, установке или удалении атрибута.

Декорированные методы могут быть использованы для достижения различных целей, таких как доступ к класс-уровню, расширение функциональности объекта и управление доступом к атрибутам.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #15🙋🏼‍♂️

Что такое итератор и генератор?

🔸Итератор (Iterator) — это объект, который возвращает свои элементы по одному за раз.

🔹Он должен иметь метод next(), который возвращает следующий элемент и вызывает исключение StopIteration, когда элементы закончились. Итератор также может быть написан с помощью генераторов.

🔸Еще один способ создания итераторов в Python — использование генераторов. Генератор — это функция, которая возвращает итерируемый объект (такой, как список или кортеж). Вместо того, чтобы возвращать все элементы сразу, генератор возвращает элементы по одному по мере необходимости.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #16🙋🏼‍♂️

Что такое генератор? Чем отличается от итератора?

🔸Генератор – это функция, которая использует ключевое слово yield для возврата итератора.

🔹Генератор может быть использован для создания последовательности значений, которые генерируются в момент обращения к ним, что позволяет эффективно использовать память и ускоряет выполнение программы. Короче, генератор основан на тех самых “ленивых” (отложенных) вычислениях.

🔸Отличие генератора от итератора заключается в том, что итератор используется для обхода коллекции (например, списка) до тех пор, пока все элементы не будут перебраны, а генератор используется для создания последовательности значений.

🔹Итераторы также могут быть созданы как классы, которые реализуют методы iter() и
next(), в то время как генераторы создаются при помощи функций и используют ключевое слово yield.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

Вопросы с собеседований #17🙋🏼‍♂️

Для чего используется ключевое слово yield?

🔸Ключевое слово yield используется для создания генераторов.

🔸Генератор – это функция, которая может возвращать последовательность значений используя инструкции yield вместо return. При каждом вызове инструкции yield генератор возвращает значение, после чего сохраняет свое состояние и приостанавливает свое выполнение до следующего вызова.

🔹Это позволяет генерировать последовательности значений без необходимости создания и хранения всех значений в памяти, что может быть особенно полезно при работе с большими объемами данных. Кроме того, генераторы являются итерируемыми и могут использоваться в циклах for.

#CODERIKK #GIT #Вопросы #Собеседование

ООП в Python #4

В этом уроке мы рассмотрим наследование и создание иерархий классов, что является еще одной важной концепцией ООП на Python 🐍

🔸 Что такое наследование?
Наследование – это механизм, позволяющий одному классу (дочернему) наследовать атрибуты и методы другого класса (родительского). Это позволяет создавать новые классы на основе существующих и повторно использовать код.

🔹Пример наследования
Рассмотрим пример с классами Animal и Dog. Класс Dog будет наследовать от класса Animal.

class Animal:
    def __init__(self, name, species):
        self.name = name
        self.species = species

    def make_sound(self):
        print("Some generic animal sound")

class Dog(Animal):
    def __init__(self, name, breed):
        super().__init__(name, "Dog")  # Вызов конструктора родительского класса
        self.breed = breed

    def make_sound(self):
        print("Woof! Woof!")  # Переопределение метода

🔹Создание объектов и использование методов
Теперь создадим объекты классов Animal и Dog и используем их методы:

generic_animal = Animal("Generic Animal", "Unknown")
generic_animal.make_sound()  # Вывод: Some generic animal sound

buddy = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
buddy.make_sound()  # Вывод: Woof! Woof!
print(f"{buddy.name} is a {buddy.breed}")  # Вывод: Buddy is a Golden Retriever

🔹Переопределение методов
В дочернем классе Dog мы переопределили метод make_sound родительского класса Animal. Это позволяет дочернему классу предоставлять свою реализацию методов родительского класса.

🔹Множественное наследование
Python поддерживает множественное наследование, что означает, что класс может наследоваться от нескольких классов:

class CanFly:
    def fly(self):
        print("I can fly!")

class CanSwim:
    def swim(self):
        print("I can swim!")

class Duck(Animal, CanFly, CanSwim):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name, "Duck")

    def make_sound(self):
        print("Quack! Quack!")

ducky = Duck("Daffy")
ducky.make_sound()  # Вывод: Quack! Quack!
ducky.fly()  # Вывод: I can fly!
ducky.swim()  # Вывод: I can swim!

🔸Заключение
Наследование позволяет создавать иерархии классов и повторно использовать код, что делает программирование более эффективным и организованным. В следующем уроке мы изучим полиморфизм и работу с методами. Оставайтесь с нами! 🚀

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #Python #ООП #Наследование #Программирование #Обучение

ООП в Python #5

В нашем новом уроке по основам ООП на Python мы рассмотрим полиморфизм и работу с методами. Полиморфизм является ключевой концепцией ООП, которая позволяет объектам разных классов быть использованными через один и тот же интерфейс.

🔸Что такое полиморфизм?
Полиморфизм – это способность объектов разных классов реагировать на одни и те же методы по-разному. В Python это достигается благодаря переопределению методов в дочерних классах.

🔹Пример полиморфизма
Рассмотрим пример с классами Animal, Dog, и Cat, где каждый класс имеет метод make_sound, но реализует его по-своему:

class Animal:
    def make_sound(self):
        raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof! Woof!"

class Cat(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Meow! Meow!"

🔹Использование полиморфизма
Создадим список животных и вызовем для каждого метод make_sound:

animals = [Dog(), Cat()]

for animal in animals:
    print(animal.make_sound())

Вывод:
Woof! Woof!
Meow! Meow!

🔹Полиморфизм через абстрактные классы
Python поддерживает полиморфизм и через абстрактные классы, используя модуль abc (abstract base classes):

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def make_sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Woof! Woof!"

class Cat(Animal):
    def make_sound(self):
        return "Meow! Meow!"

🔹Пример с общим интерфейсом
Полиморфизм позволяет использовать общий интерфейс для работы с разными объектами:

def animal_sound(animal: Animal):
    print(animal.make_sound())

dog = Dog()
cat = Cat()

animal_sound(dog)  # Вывод: Woof! Woof!
animal_sound(cat)  # Вывод: Meow! Meow!

🔸Заключение
Полиморфизм упрощает расширение и поддержку кода, так как позволяет использовать единый интерфейс для работы с различными объектами. В следующем уроке мы рассмотрим магические методы и перегрузку операторов. Оставайтесь с нами! 🚀

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #Python #ООП #Полиморфизм #Программирование #Обучение

ООП в Python #6

В нашем новом уроке по основам ООП на Python мы рассмотрим магические методы и перегрузку операторов. Магические методы позволяют нам изменять поведение объектов при использовании стандартных операций, таких как сложение или сравнение.

🔸Что такое магические методы?
Магические методы – это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием __. Эти методы позволяют вам перегружать стандартные операторы и методы для пользовательских классов.

🔹Пример магических методов
Рассмотрим класс Vector с перегруженными операторами сложения и строкового представления:

class Vector:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self, other):
        return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __str__(self):
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"

🔹Перегрузка оператора сложения
Создадим два объекта класса Vector и сложим их:

v1 = Vector(2, 3)
v2 = Vector(4, 5)
v3 = v1 + v2
print(v3)  # Вывод: Vector(6, 8)

Метод __add__ позволяет использовать оператор + для сложения двух объектов Vector.

🔹Другие магические методы
Вот несколько часто используемых магических методов:
init: Инициализация объекта (конструктор).
repr: Официальное строковое представление объекта.
str: Читаемое строковое представление объекта.
len: Возвращает длину объекта.
eq: Проверка на равенство объектов.
lt: Проверка, что один объект меньше другого.

🔹Пример использования нескольких магических методов
Дополнительно добавим методы eq и repr в класс Vector:

class Vector:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self, other):
        return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

    def __repr__(self):
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"

    def __str__(self):
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"

🔹Использование новых магических методов
Создадим и сравним два объекта класса Vector:

v1 = Vector(2, 3)
v2 = Vector(2, 3)
v3 = Vector(4, 5)

print(v1 == v2)  # Вывод: True
print(v1 == v3)  # Вывод: False
print(repr(v1))  # Вывод: Vector(2, 3)

🔸Заключение
Магические методы и перегрузка операторов позволяют вам изменять поведение объектов в Python и создавать более удобные и интуитивно понятные интерфейсы. В следующем уроке мы рассмотрим практические примеры использования ООП в реальных проектах. Оставайтесь с нами! 🚀

➡️Читайте нас в Telegram и Сетке

#CODERIKK #Python #ООП #МагическиеМетоды #Программирование #Обучение