Метод __iter__() возвращает сам итератор, а __next__() возвращает следующий элемент последовательности. При исчерпании элементов вызывается StopIteration.

class Counter:
    def __init__(self, limit):
        self.current = 0
        self.limit = limit

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current < self.limit:
            self.current += 1
            return self.current
        raise StopIteration

Класс Counter будет выдавать числа от 1 до указанного лимита.

Итераторы позволяют последовательно получать элементы без загрузки всей коллекции в память.

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

✈️ Python собеседования

Для нахождения общих элементов двух множеств используется оператор & или метод intersection().

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}
result = set1 & set2  # {2, 3}

Альтернативный вариант с методом:

result = set1.intersection(set2)  # {2, 3}

Оба способа возвращают новое множество, содержащее только элементы, присутствующие в обоих исходных множествах. Метод intersection() может принимать несколько аргументов для поиска пересечения между несколькими множествами.

Операция выполняется за O(min(len(a), len(b))) в среднем случае.

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

✈️ Python собеседования

Функция hex() преобразует целое число в строку с шестнадцатеричным представлением, начинающимся с префикса 0x. Часто используется для работы с низкоуровневыми данными, адресами памяти или выводом чисел в удобочитаемом HEX-формате.

✈️ Python собеседования

Очередь asyncio.Queue предоставляет потокобезопасный механизм для передачи сообщений между асинхронными задачами. Основные методы:

queue = asyncio.Queue(maxsize=10)
await queue.put(item)  # Добавление элемента
item = await queue.get()  # Извлечение элемента

- put() блокирует корутину при заполненной очереди (если задан maxsize)
- get() ожидает появления элементов в пустой очереди
- Поддерживает методы join(), task_done() для отслеживания завершения обработки

Используется для организации асинхронных конвейеров обработки данных, где производители и потребители работают в разных корутинах.

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

✈️ Python собеседования

Модели создаются как подклассы declarative_base(), с атрибутами через Column(). Каждый атрибут соответствует полю таблицы с указанием типа и параметров.

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False)

- __tablename__ задает имя таблицы в БД
- Типы данных (`Integer`, `String`) определяют формат столбцов
- Параметры вроде primary_key и nullable настраивают ограничения

Модели автоматически создают таблицы при вызове Base.metadata.create_all().

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

✈️ Python собеседования

Тесты должны быть изолированными, предсказуемыми и проверять только одну логическую единицу функционала. Используйте clear naming, arrange-act-assert структуру и моки для внешних зависимостей, чтобы обеспечить стабильность и читаемость тестов.

Оптимальное покрытие включает unit, integration и e2e тесты в пропорции 70/20/10. Тест-кейсы должны быть максимально простыми, быстрыми и фокусироваться на поведении, а не на реализации.

✈️ Python собеседования

Представления в Django — это Python-функции или классы, принимающие web-запросы и возвращающие ответы. Основные типы:

from django.http import HttpResponse
from django.views import View

# Function-based view
def simple_view(request):
    return HttpResponse("Hello World")

# Class-based view
class MyView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("GET request")

- FBV (Function-Based Views): Простые функции с ручной обработкой методов запроса
- CBV (Class-Based Views): Переиспользуемые классы с методами для разных HTTP-методов (get, post)
- Всегда принимают request и возвращают HttpResponse (или подклассы)

Дополнительные возможности: декораторы, миксины, встроенные generic-классы для стандартных задач.

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

✈️ Python собеседования

Идемпотентность гарантирует, что повторные идентичные запросы не изменяют состояние системы после первого выполнения. Основные подходы:

# Использование уникальных ключей идемпотентности
headers = {'Idempotency-Key': 'uuid-string'}
requests.post(url, headers=headers, json=data)

- Idempotency-Key: Клиент генерирует уникальный ключ для операций изменения (POST/PUT/PATCH)
- Серверная валидация: Сервер кеширует ответы по ключу и возвращает их при повторах
- HTTP-методы: GET, PUT, DELETE идемпотентны по спецификации, POST требует доп. обработки

Для критических операций (платежи, транзакции) рекомендуется реализовывать механизм проверки дубликатов на стороне сервера.

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

✈️ Python собеседования

Установить пакет через pip install line_profiler, затем декорируйте целевую функцию с помощью @profile и запустите скрипт через kernprof -l -v script.py. Инструмент покажет время выполнения каждой строки кода, включая количество вызовов и время на строку.

Анализ результатов помогает выявить узкие места в производительности, показывая точное время выполнения отдельных операций внутри функции.

✈️ Python собеседования

Паттерн Strategy позволяет динамически менять алгоритмы, инкапсулируя их в отдельные классы. Основные компоненты:

class Strategy:
    def execute(self, data):
        pass

class ConcreteStrategyA(Strategy):
    def execute(self, data):
        return sorted(data)

class Context:
    def __init__(self, strategy):
        self._strategy = strategy

    def execute_strategy(self, data):
        return self._strategy.execute(data)

- Strategy: Интерфейс для всех алгоритмов
- ConcreteStrategy: Конкретные реализации алгоритмов
- Context: Класс, использующий стратегию через композицию

Позволяет легко добавлять новые алгоритмы без изменения основного кода.

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

✈️ Python собеседования

Основные методы контроля выполнения цикла:

max_iterations = 1000
counter = 0
while condition and counter < max_iterations:
    counter += 1
    # Логика цикла

- Счетчик итераций: Ограничивает максимальное количество выполнений
- Изменяемое условие: Гарантирует выход при изменении ключевых переменных
- Таймаут: Для долгих операций добавляется проверка времени выполнения

Рекомендуется всегда предусматривать четкий критерий завершения и тестировать граничные условия.

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

✈️ Python собеседования

Списки изменяемы (mutable) и поддерживают добавление, удаление и изменение элементов, тогда как кортежи неизменяемы (immutable) и не могут быть изменены после создания.

Кортежи занимают меньше памяти и работают быстрее, что делает их предпочтительными для фиксированных данных, а списки лучше подходят для динамических коллекций.

✈️ Python собеседования

Замыкание — это функция, которая запоминает значения из enclosing scope даже после завершения работы внешней функции.

def outer_func(x):
    def inner_func(y):
        return x + y
    return inner_func

closure = outer_func(10)
result = closure(5)  # 15

- Внешняя функция (outer_func) принимает параметр x и возвращает вложенную функцию (inner_func)
- Вложенная функция сохраняет доступ к переменной x даже после завершения outer_func
- При вызове closure(5) она использует запомненное значение x=10

Замыкания полезны для создания фабрик функций и сохранения состояния между вызовами.

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

✈️ Python собеседования

Пользовательские исключения создаются через наследование от базовых классов исключений (Exception или его подклассов).

class CustomError(Exception):
    """Базовое пользовательское исключение"""
    pass

class ValidationError(CustomError):
    """Ошибка валидации с дополнительными атрибутами"""
    def __init__(self, message, code):
        super().__init__(message)
        self.code = code

- Наследование от Exception делает класс полноценным исключением
- Дополнительные параметры (например, code) добавляют контекст обработчику
- Документация (docstring) поясняет назначение исключения

Используется для точной обработки специфичных ошибок приложения.

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

✈️ Python собеседования

Для удаления файла используется функция os.remove(), передавая ей путь к файлу в виде строки. Предварительно стоит проверить существование файла через os.path.exists(), чтобы избежать ошибок.

Альтернативно можно использовать pathlib.Path.unlink() для более объектно-ориентированного подхода. Оба метода permanently удаляют файл, поэтому следует соблюдать осторожность.

✈️ Python собеседования

Для импорта модуля из пакета используется точечная нотация, указывающая иерархию вложенности.

from package.subpackage import module
from package.subpackage.module import specific_function

- Абсолютный импорт указывает полный путь от корня проекта
- Относительный импорт (через точки) возможен внутри пакета:

from .sibling_module import helper

Пакет должен содержать файл __init__.py (может быть пустым) для распознавания его как python-пакета. Импорт выполняется через поиск в sys.path.

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

✈️ Python собеседования

Оператор not инвертирует логическое значение выражения. Если выражение истинно, not возвращает False, и наоборот. Часто используется в условных конструкциях для проверки обратных условий.

x = False
if not x:
    print("Условие выполнено")

Здесь not x превращает False в True, и блок кода выполняется.

value = 10
if not value > 20:
    print("Значение не больше 20")

Оператор not применяется к результату сравнения value > 20 (который False), делая условие истинным.


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

✈️ Python собеседования

Конструкция with автоматически управляет ресурсами, гарантируя их освобождение после использования, даже если возникла ошибка. Она работает с объектами, поддерживающими контекстный менеджер (методы __enter__ и __exit__), например, при работе с файлами или сетевыми подключениями.

✈️ Python собеседования

pip — стандартный менеджер пакетов для установки модулей. Основные команды:

pip install package_name  # Установка пакета  
pip install package==1.0.0  # Установка конкретной версии  
pip uninstall package_name  # Удаление пакета  
pip list  # Список установленных пакетов  
pip show package_name  # Информация о пакете

Для работы с зависимостями проекта:

pip freeze > requirements.txt  # Экспорт зависимостей  
pip install -r requirements.txt  # Установка из файла

Можно указывать дополнительные опции, например --user для установки в домашнюю директорию или -U для обновления пакета.

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

✈️ Python собеседования

Метод __contains__() определяет поведение оператора in для пользовательских объектов. При вызове x in obj интерпретатор ищет obj.__contains__(x) и возвращает True или False.

class MyContainer:
    def __contains__(self, item):
        return item in [1, 2, 3]

container = MyContainer()
print(3 in container)  # True  
print(5 in container)  # False

Если __contains__() не реализован, Python использует __iter__() и поочередное сравнение элементов. Метод полезен для создания контейнеров с оптимизированной проверкой вхождения.

✈️ Python собеседования

Словарь создается с помощью фигурных скобок {} с парами ключ: значение или через конструктор dict(). Ключи должны быть неизменяемыми типами (строки, числа, кортежи), а значения — любыми объектами.

✈️ Python собеседования