Для подключения к базе данных из Python часто используется библиотека sqlite3 для SQLite или psycopg2 для PostgreSQL.

▶️ Пример подключения к SQLite:

import sqlite3

# Устанавливаем соединение с базой данных
connection = sqlite3.connect('example.db')

# Создаем курсор для выполнения SQL-запросов
cursor = connection.cursor()

# Выполняем SQL-запрос
cursor.execute('SELECT * FROM users')

# Закрываем соединение
connection.close()

▶️ Для PostgreSQL можно использовать psycopg2:

import psycopg2

# Устанавливаем соединение с базой данных
connection = psycopg2.connect(
    dbname='dbname',
    user='user',
    password='password',
    host='localhost'
)

# Создаем курсор
cursor = connection.cursor()

# Выполняем SQL-запрос
cursor.execute('SELECT * FROM users')

# Закрываем соединение
connection.close()

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

✈️ Python собеседования

⏩ Для чтения файла построчно в Python используется конструкция with open. Это гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения работы.

# Открываем файл в режиме чтения
with open('example.txt', 'r') as file:
    # Читаем файл построчно
    for line in file:
        # Обрабатываем каждую строку
        print(line.strip())  # strip() удаляет лишние пробелы и символы новой строки

⏩ Этот метод эффективен для работы с большими файлами, так как загружает в память только одну строку за раз.

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

✈️ Python собеседования

🔳 Для получения длины списка используется встроенная функция len(). Она принимает список в качестве аргумента и возвращает количество элементов в нём.

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
length = len(my_list)  # Получение длины списка

🔲 В этом примере len(my_list) вернёт значение 5, так как в списке пять элементов.

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

✈️ Python собеседования

Модульное тестирование — это процесс проверки отдельных частей программы, называемых модулями, на корректность их работы. Оно необходимо для выявления ошибок на ранних этапах разработки, упрощения отладки и обеспечения стабильности кода при внесении изменений.

✈️ Python собеседования

▶️ Для импорта модуля используется ключевое слово import, за которым следует имя модуля. Если необходимо импортировать только определённые функции или классы из модуля, используется конструкция from module import name.

import math  # Импорт всего модуля math

from math import sqrt  # Импорт только функции sqrt из модуля math

▶️ В первом примере импортируется весь модуль math, а во втором — только функция sqrt из этого модуля.

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

✈️ Python собеседования

💥 Функция input() используется для получения данных от пользователя через консоль. Она приостанавливает выполнение программы и ожидает ввода, который затем возвращается в виде строки.

# Запрашиваем у пользователя его имя
name = input("Введите ваше имя: ")

# Выводим приветствие
print("Привет, " + name + "!")

👉 В данном примере input() выводит сообщение "Введите ваше имя: ", ожидает ввода и сохраняет его в переменной name. Затем программа выводит приветствие с введённым именем.

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

✈️ Python собеседования

Функция isinstance() проверяет, является ли объект экземпляром указанного класса или его подкласса, возвращая True или False. Это полезно для проверки типов данных и обеспечения корректности работы программы с различными объектами.

✈️ Python собеседования

✅ Множество создается с помощью функции set() или с использованием фигурных скобок {}. Оно хранит уникальные элементы и не сохраняет порядок их добавления.

# Создание множества с уникальными элементами
unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}

# Создание множества из списка
unique_fruits = set(["apple", "banana", "apple", "orange"])

✅ Множества поддерживают операции объединения, пересечения и разности, что делает их полезными для работы с уникальными данными.

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

✈️ Python собеседования

💥Декораторы — это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию с расширенной функциональностью. Они часто используются для добавления поведения к существующим функциям без изменения их кода.

Пример простого декоратора:

def simple_decorator(func):
    def wrapper():
        print("До вызова функции")
        func()
        print("После вызова функции")
    return wrapper

@simple_decorator
def say_hello():
    print("Привет!")

# Вызов функции
say_hello()

🔸В этом примере simple_decorator добавляет вывод текста до и после вызова функции say_hello.

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

✈️ Python собеседования

Для получения размера файла используется функция os.path.getsize(), которая возвращает размер файла в байтах. Необходимо передать путь к файлу в качестве аргумента этой функции.

✈️ Python собеседования

🔘Создание экземпляра класса осуществляется путем вызова класса как функции. Это вызывает метод __init__, который инициализирует новый объект.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

# Создание экземпляра класса Dog
my_dog = Dog("Buddy")

# Доступ к атрибуту экземпляра
print(my_dog.name)  # Выводит: Buddy

🔘В этом примере создается класс Dog с атрибутом name. Экземпляр my_dog создается с именем "Buddy", и доступ к его атрибуту осуществляется через my_dog.name.

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

✈️ Python собеседования

✖️ Файл init.py играет важную роль в Python-пакетах. Он указывает интерпретатору Python, что директория, содержащая этот файл, должна рассматриваться как пакет. Это позволяет импортировать модули из этой директории.

✖️ В Python 3.3 и выше init.py не обязателен для создания пакетов, но его наличие может быть полезным. Он может содержать код инициализации пакета или устанавливать переменные, доступные при импорте пакета.

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

✈️ Python собеседования

Функция id() возвращает уникальный идентификатор объекта, который остается постоянным для объекта в течение его жизненного цикла. Этот идентификатор обычно соответствует адресу объекта в памяти, что позволяет различать объекты даже с одинаковыми значениями.

✈️ Python собеседования

⏩ Паттерн Builder используется для пошагового создания сложных объектов. Он позволяет отделить процесс конструирования объекта от его представления. В Python можно реализовать этот паттерн, используя классы и методы для поэтапного построения объекта.

class Product:
    def __init__(self):
        self.parts = []

    def add(self, part):
        self.parts.append(part)

    def show(self):
        return ', '.join(self.parts)

class Builder:
    def __init__(self):
        self.product = Product()

    def build_part_a(self):
        self.product.add("Part A")

    def build_part_b(self):
        self.product.add("Part B")

    def get_result(self):
        return self.product

# Пример использования
builder = Builder()
builder.build_part_a()
builder.build_part_b()
product = builder.get_result()
print(product.show())  # Вывод: Part A, Part B

Этот код демонстрирует создание объекта Product с помощью Builder, который добавляет части поэтапно.

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

✈️ Python собеседования

Функция locals() возвращает словарь, содержащий все локальные переменные текущей области видимости, что позволяет динамически получать доступ к ним. Это особенно полезно для отладки и анализа текущего состояния программы, так как предоставляет снимок всех переменных и их значений в данной точке выполнения.

✈️ Python собеседования

👉 Если исключение не будет обработано, программа завершится с ошибкой. Это приведет к выводу трассировки стека, которая показывает последовательность вызовов функций, приведших к ошибке. Это может быть полезно для отладки, но в продакшн-коде нужно обрабатывать исключения, чтобы избежать неожиданного завершения программы и предоставить пользователю более понятное сообщение об ошибке.

def divide(a, b):
    return a / b

# Вызов функции с делением на ноль
result = divide(10, 0)

В этом случае программа завершится с ZeroDivisionError.

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

✈️ Python собеседования

asyncio.run() используется для запуска основной асинхронной функции и управления событием, обеспечивая автоматическое создание и завершение цикла событий. Это упрощает запуск асинхронного кода, гарантируя, что все задачи завершены до выхода из программы.

✈️ Python собеседования

return и yield — ключевые слова, используемые для возврата значений из функций, но с разными целями.

😎return завершает выполнение функции и возвращает значение. После return выполнение функции прекращается.

def example_return():
    return 42  # Возвращает 42 и завершает функцию

😎yield используется в генераторах и позволяет функции возвращать значение, приостанавливая её выполнение. При следующем вызове выполнение продолжается с места остановки.

def example_yield():
    yield 42  # Возвращает 42, но не завершает функцию
    yield 43  # Возвращает 43 при следующем вызове

yield позволяет создавать итераторы, возвращая значения по одному.

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

✈️ Python собеседования

Существует несколько способов сделать это:

1️⃣ Использование метода list.copy():

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = original_list.copy()
# Создает поверхностную копию списка

2️⃣ Использование срезов:

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = original_list[:]
# Создает поверхностную копию списка

3️⃣ Использование функции list():

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = list(original_list)
# Создает поверхностную копию списка

Каждый из этих методов создает поверхностную копию, что означает, что изменения в вложенных объектах отразятся в обеих копиях.

✈️ Python собеседования

Основные отличия между unittest и pytest заключаются в их подходе к написанию тестов и функциональности: unittest — это встроенный модуль Python, который требует создания классов для тестов и использования определенных методов, тогда как pytest предлагает более простой и гибкий синтаксис, поддерживает фикстуры и плагины, что делает его более удобным для написания и расширения тестов. Pytest также автоматически обнаруживает тесты и предоставляет более подробные отчеты об ошибках, что упрощает процесс отладки.

✈️ Python собеседования