Профилирование кода — это процесс анализа производительности программы для выявления узких мест, таких как медленные функции или операции, потребляющие много ресурсов. Оно помогает оптимизировать код, улучшая его скорость и эффективность.

✈️ Python собеседования

⏩ Основные инструменты для управления зависимостями включают pip для установки пакетов, virtualenv для создания изолированных окружений и requirements.txt для фиксации списка зависимостей. Также популярны pipenv и poetry, которые объединяют управление зависимостями и виртуальными окружениями.

# requirements.txt
flask==2.0.1
requests>=2.26.0

pipenv и poetry используют файлы Pipfile и pyproject.toml соответственно, что упрощает управление зависимостями и их версиями.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

🟢Паттерны проектирования — это типовые решения распространённых проблем в разработке программного обеспечения. Они предоставляют готовые подходы к организации кода, что упрощает его поддержку, расширение и повторное использование.

class Singleton:
    _instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

Например, паттерн Singleton гарантирует, что класс имеет только один экземпляр. Это полезно для управления общими ресурсами, такими как подключения к базе данных.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Неизменяемый тип данных — это тип, объекты которого нельзя изменить после создания. Любая операция, которая якобы изменяет объект, на самом деле создаёт новый объект.

✈️ Python собеседования

🟢Функция range() генерирует последовательность чисел, которая часто используется в циклах for для итерации. Она может принимать один, два или три аргумента: старт, стоп и шаг.

for i in range(5):
    print(i)  # Выведет числа от 0 до 4

Если указаны два аргумента, например, range(2, 6), цикл начнётся с 2 и закончится на 5. Третий аргумент задаёт шаг: range(1, 10, 2) выведет нечётные числа от 1 до 9.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

🛑Список создаётся с использованием квадратных скобок []. Элементы могут быть любого типа и разделяются запятыми. Для добавления элемента в список используется метод append().

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)  # Добавляет 4 в конец списка

Также можно использовать метод insert() для добавления элемента на определённую позицию. Например, my_list.insert(1, 10) добавит число 10 на вторую позицию.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Оператор continue используется в циклах для пропуска текущей итерации и перехода к следующей. Он полезен, когда нужно игнорировать определённые элементы или условия, не прерывая выполнение цикла.

✈️ Python собеседования

🛑Для возврата нескольких значений из функции можно использовать кортеж. Достаточно перечислить значения через запятую в операторе return, и они будут автоматически упакованы в кортеж.

def get_values():
    return 1, 2, 3

result = get_values()  # Возвращает кортеж (1, 2, 3)

Также можно явно указать возвращаемые структуры, например, список или словарь, в зависимости от задачи.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

🔹Для перехвата нескольких типов исключений можно использовать несколько блоков except или перечислить исключения в одном блоке через кортеж. Это позволяет обрабатывать разные ошибки по отдельности или совместно.

try:
    result = 10 / 0
except (ZeroDivisionError, TypeError) as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")

В данном примере перехватываются как деление на ноль, так и ошибка типа данных. Оба исключения обрабатываются в одном блоке.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Для чтения всего файла целиком используется метод read(), который возвращает содержимое файла в виде строки. Файл предварительно нужно открыть с помощью функции open().

✈️ Python собеседования

🔵Атрибуты класса принадлежат самому классу и разделяются всеми его экземплярами. Они определяются на уровне класса и доступны через имя класса или экземпляра. Атрибуты объекта принадлежат конкретному экземпляру и определяются в методах, обычно в __init__.

class MyClass:
    class_attr = "Class Attribute"  # Атрибут класса

    def __init__(self):
        self.instance_attr = "Instance Attribute"  # Атрибут объекта

Атрибуты класса общие для всех экземпляров, а атрибуты объекта уникальны для каждого экземпляра.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

▶️Функция type() возвращает тип переданного объекта. Она может использоваться для проверки типа данных или для динамического создания новых типов.

x = 42
print(type(x))  # Выведет <class 'int'>

Если передать три аргумента, type() создаёт новый тип: имя, базовые классы и словарь атрибутов. Например, MyClass = type('MyClass', (object,), {'attr': 42}) создаёт новый класс.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Для удаления элемента из списка по значению используется метод remove(), который удаляет первое вхождение указанного значения. Если элемент не найден, возникает ошибка ValueError.

✈️ Python собеседования

🟡Для создания асинхронной задачи используется ключевое слово async перед определением функции. Запуск асинхронной задачи выполняется с помощью await внутри другой асинхронной функции или через asyncio.run().

import asyncio

async def my_task():
    print("Задача выполняется")
    await asyncio.sleep(1)

asyncio.run(my_task())

Функция asyncio.run() запускает асинхронную задачу и управляет циклом событий.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

🔘Оператор присваивания = связывает имя переменной с объектом в памяти. При присваивании создается ссылка на объект, а не копия.

a = 10  # переменная a ссылается на целое число 10
b = a   # b ссылается на тот же объект, что и a

Если изменяемый объект модифицируется через одну переменную, это отразится на другой:

lst1 = [1, 2]  
lst2 = lst1  
lst1.append(3)  # изменение через lst1  
print(lst2)     # [1, 2, 3], так как lst2 ссылается на тот же список

Для изменяемых типов иногда требуется создание копии, чтобы избежать неожиданных изменений.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Цикл for перебирает элементы множества в произвольном порядке, так как множества неупорядочены. Можно использовать для проверки наличия элементов, фильтрации или преобразования данных.

✈️ Python собеседования

⏩Функция zip() объединяет элементы нескольких итерируемых объектов попарно, создавая итератор кортежей. Работает до исчерпания самой короткой коллекции.

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']  
ages = [25, 30]  
for name, age in zip(names, ages):  
    print(name, age)

Результат:

Alice 25  
Bob 30

Для обработки всех элементов, включая непарные, можно использовать zip_longest из модуля itertools.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

⏩ Конструкция try-except позволяет перехватывать и обрабатывать ошибки ввода-вывода, такие как FileNotFoundError или PermissionError.

try:
    with open('file.txt', 'r') as file:
        data = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден")
except IOError:
    print("Ошибка чтения файла")

Блок try выполняет потенциально опасный код, а except ловит конкретные исключения. Можно обрабатывать несколько типов ошибок или использовать общий except IOError для всех операций ввода-вывода.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Чтобы вызвать метод родительского класса из дочернего, используется функция super(), которая возвращает прокси-объект родительского класса. Например, super().method_name() вызывает метод method_name родительского класса из дочернего.

✈️ Python собеседования

🟢Декораторы могут применяться к функциям-генераторам так же, как к обычным функциям. Они оборачивают генератор, модифицируя его поведение до или после выполнения.

def log_generator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Generator started")
        gen = func(*args, **kwargs)
        for value in gen:
            print(f"Yielded: {value}")
            yield value
    return wrapper

@log_generator
def count_to(n):
    for i in range(n):
        yield i

Декоратор log_generator перехватывает вызов генератора, логирует его запуск и каждое yielded значение. Важно, чтобы обёртка сама возвращала генератор, иначе потеряется ленивое выполнение.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

🟠Множество создаётся с помощью фигурных скобок {} или функции set(). Элементы должны быть уникальными и неизменяемыми.

unique_numbers = {1, 2, 3}  # Литерал множества
empty_set = set()  # Пустое множество (не {} — это словарь)

Для преобразования списка или строки во множество используется set(), автоматически удаляющий дубликаты.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования