Это базовый класс для создания представлений. Django предлагает два типа представлений:
- Функциональные (function-based views, FBV)
- Классовые (class-based views, CBV)
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Многопоточность в Python реализуется с помощью модуля
threading
, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки не могут выполняться параллельно на нескольких ядрах. Модуль
threading
позволяет запускать несколько потоков (threads) в одном процессе. import threading
import time
def task(name):
print(f"{name} начал работу")
time.sleep(2) # Имитация задержки
print(f"{name} завершил работу")
# Создаём два потока
t1 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 1",))
t2 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 2",))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Все потоки завершены")
Вывод
Поток 1 начал работу
Поток 2 начал работу
(пауза 2 секунды)
Поток 1 завершил работу
Поток 2 завершил работу
Все потоки завершены
В отличие от
threading
, модуль multiprocessing
создаёт отдельные процессы, которые могут выполняться на разных ядрах процессора. import multiprocessing
import time
def task(name):
print(f"{name} начал работу")
time.sleep(2)
print(f"{name} завершил работу")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 1",))
p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 2",))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print("Все процессы завершены")
Этот модуль позволяет легко управлять потоками (
ThreadPoolExecutor
) и процессами (ProcessPoolExecutor
). from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def task(n):
time.sleep(2)
return f"Готово: {n}"
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
results = executor.map(task, [1, 2, 3])
for result in results:
print(result)
Пример
ProcessPoolExecutor
(процессы)from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def square(n):
return n * n
with ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4])
print(list(results)) # [1, 4, 9, 16]
Модуль
asyncio
не создаёт потоки или процессы, а работает через "корутины" и цикл событий (event loop). import asyncio
async def task():
print("Начало")
await asyncio.sleep(2) # Не блокирует другие задачи
print("Конец")
async def main():
await asyncio.gather(task(), task())
asyncio.run(main())
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Представления (views) можно реализовать двумя способами:
- Функциональные представления (FBV, Function-Based Views)
- Обычные Python-функции, принимающие request и возвращающие HttpResponse
- Просты в использовании, но плохо масштабируются
- Классовые представления (CBV, Class-Based Views)
- Основаны на views.View, позволяют переопределять get(), post()
- Поддерживают миксин-классы, упрощают повторное использование кода
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Выбор типа тестирования зависит от целей, стадии разработки и текущих проблем. Чтобы определить, какие тесты нужны, стоит ответить на вопросы:
Что тестируем? (код, API, UI, производительность и т. д.)
Какие риски? (где может сломаться, критичность ошибки)
Какой этап разработки? (новый код, рефакторинг, релиз)
Нужны: Юнит-тесты
Тестируем функции и классы отдельно.
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
assert add(2, 3) == 5 # ✅ Юнит-тест
Нужны: Интеграционные тесты
Проверяем работу всей системы вместе.
def test_api():
response = requests.get("https://api.example.com/data")
assert response.status_code == 200
Нужны: Функциональные и регрессионные тесты
Проверяем ключевые сценарии и старый функционал.
def test_login():
assert login("user", "password") == "Success"
Нужны: UI-тесты (Selenium, Playwright)
Проверяем нажатие кнопок, формы и отображение страниц.
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
assert "Example" in driver.title
Нужны: Нагрузочные тесты (Load Testing)
Используем
locust
, JMeter
, k6
, чтобы проверить сколько пользователей выдержит сервер. from locust import HttpUser, task
class MyUser(HttpUser):
@task
def test_homepage(self):
self.client.get("/")
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Идущий к IT
Привет ребята, мне на easyoffer.ru нужен:
🐍 Middle/Senior Python Developer
Стек:
DRF, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, Sentry
Задачи:
🟠 Разработка и поддержка REST API для новых фичей
🟠 Интеграция с веб-сервисами и внешними API
🟠 Подключение и поддержка платежных систем
🟠 Написание юнит- и интеграционных тестов
🟠 Оптимизация производительности и масштабирование
🟠 Взаимодействие с ML-моделями — будет плюсом
Ожидания:
🟠 2+ лет опыта DRF
🟠 Опыт интеграций платежных систем
🟠 Опыт работы с PostgreSQL, Celery, Redis, Docker
🟠 Умение проектировать архитектуру REST-API
🟠 Ответственный подход к качеству кода и тестированию
Опыт в стартапах и небольших командах будет плюсом
Условия:
– Частичная занятость (2-3 часа в день)
– Удаленная работа
– Свободный график
– Почасовая оплата
✈ Если вас заинтересовала вакансия, напишите мне @kivaiko
1. Резюме
2. Ссылку на github
3. Комфортную ставку за час
🐍 Middle/Senior Python Developer
Стек:
DRF, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, Sentry
Задачи:
Ожидания:
Опыт в стартапах и небольших командах будет плюсом
Условия:
– Частичная занятость (2-3 часа в день)
– Удаленная работа
– Свободный график
– Почасовая оплата
1. Резюме
2. Ссылку на github
3. Комфортную ставку за час
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ключем в словаре (dict) в Python может быть любой неизменяемый тип данных, такой как строки, числа, кортежи или булевы значения. Ключи должны быть уникальными, так как они используются для быстрой индексации и поиска значений в словаре. Попытка использования изменяемого объекта, такого как список или словарь, в качестве ключа вызовет ошибку. Ключи словаря должны быть хешируемыми, чтобы поддерживать эффективный поиск.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
filter()
— это встроенная функция Python, которая отбирает элементы из последовательности по заданному условию. filter(function, iterable)
Пример 1: Фильтрация чётных чисел
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Оставляем только чётные числа
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers)) # [2, 4, 6]
Пример 2: Фильтрация строк по длине
words = ["apple", "kiwi", "banana", "cherry"]
# Оставляем только слова длиной больше 5 символов
long_words = filter(lambda word: len(word) > 5, words)
print(list(long_words)) # ['banana', 'cherry']
Пример 3: Фильтрация
None
и пустых значений values = [None, 0, "", "hello", 42, [], {}]
# Оставляем только "истинные" значения
filtered_values = filter(None, values)
print(list(filtered_values)) # ['hello', 42]
Пример 4: Использование
filter()
с def
def is_positive(n):
return n > 0
numbers = [-5, -2, 0, 3, 7, -1]
positive_numbers = filter(is_positive, numbers)
print(list(positive_numbers)) # [3, 7]
Более короткий и читаемый код
# С `filter()`
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
# С `for` + `if`
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1. Пример: init, str, add.
2. Они позволяют изменять поведение встроенных операций, таких как создание объектов или арифметика.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Python можно проверять наличие ключа или значения в словаре разными способами.
Самый быстрый и правильный способ — проверять ключи (
keys
), так как доступ к ним O(1).data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
# Проверяем, есть ли ключ "age"
if "age" in data:
print("Ключ найден!")
Вывод
Ключ найден!
Не надо проверять так
if data.get("age") is not None: # ❌ Работает, но `in` быстрее
Если нужно проверить значение, используем
values()
if 25 in data.values():
print("Значение найдено!")
Вывод
Значение найдено!
Если нужно проверить пару (ключ, значение)
if ("age", 25) in data.items():
print("Пара (ключ, значение) найдена!")
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пакет (
package
) в Python — это набор модулей, объединённых в одну директорию. Главное отличие от обычной папки — наличие файла __init__.py
, который делает директорию пакетом. Допустим, мы хотим создать пакет
math_utils
с модулями для работы с числами. /my_project
/math_utils ← Это пакет
__init__.py ← Делаем директорию пакетом
arithmetic.py ← Модуль с функциями сложения/вычитания
geometry.py ← Модуль с функциями для работы с фигурами
main.py ← Основной файл программы
Код в
arithmetic.py
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
Код в
geometry.py
def square_area(side):
return side * side
Код в
__init__.py
from .arithmetic import add, subtract
from .geometry import square_area
Теперь можно импортировать функции прямо из пакета:
from math_utils import add, square_area
print(add(2, 3)) # 5
print(square_area(4)) # 16
Импортируем весь пакет (с
__init__.py
) from math_utils import add, square_area
Импортируем конкретный модуль
from math_utils import arithmetic
print(arithmetic.add(3, 5))
Импортируем конкретную функцию из модуля
from math_utils.arithmetic import add
print(add(3, 5))
Python ищет пакеты по
sys.path
import sys
print(sys.path) # Пути, где Python ищет модули
Если Python не находит пакет, можно добавить путь вручную:
import sys
sys.path.append("/path/to/my_project")
Можно создавать вложенные пакеты
/my_project
/math_utils
__init__.py
/advanced
__init__.py
calculus.py
Импорт:
from math_utils.advanced.calculus import derivative
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Типы: GET (получение данных), POST (отправка данных), PUT (обновление ресурса), DELETE (удаление ресурса), PATCH (частичное обновление). GET передаёт параметры в URL, а POST отправляет данные в теле запроса. PUT и DELETE изменяют состояние сервера, а PATCH обновляет только указанные части ресурса.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В SQL можно объединять данные из двух таблиц без использования
JOIN
, используя альтернативные методы. Подзапрос (
subquery
) позволяет выбрать данные из одной таблицы, используя данные из другой. Допустим, у нас есть две таблицы:
employees (id, name, department_id)
departments (id, name)
SELECT name,
(SELECT name FROM departments WHERE id = employees.department_id) AS department_name
FROM employees;
Можно фильтровать данные из одной таблицы, проверяя наличие значений в другой.
SELECT name
FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT id FROM departments);
Если таблицы имеют схожие колонки, можно объединить их с
UNION
. SELECT id, name, email FROM users_old
UNION
SELECT id, name, email FROM users_new;
Хотя
CROSS JOIN
делает декартово произведение, его можно фильтровать WHERE
, имитируя INNER JOIN
. SELECT e.name, d.name AS department
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.id;
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Идущий к IT
Привет ребята, мне на easyoffer.ru нужен:
🐍 Middle/Senior Python Developer
Стек:
DRF, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, Sentry
Задачи:
🟠 Разработка и поддержка REST API для новых фичей
🟠 Интеграция с веб-сервисами и внешними API
🟠 Подключение и поддержка платежных систем
🟠 Написание юнит- и интеграционных тестов
🟠 Оптимизация производительности и масштабирование
🟠 Взаимодействие с ML-моделями — будет плюсом
Ожидания:
🟠 2+ лет опыта DRF
🟠 Опыт интеграций платежных систем
🟠 Опыт работы с PostgreSQL, Celery, Redis, Docker
🟠 Умение проектировать архитектуру REST-API
🟠 Ответственный подход к качеству кода и тестированию
Опыт в стартапах и небольших командах будет плюсом
Условия:
– Частичная занятость (2-3 часа в день)
– Удаленная работа
– Свободный график
– Почасовая оплата
✈ Если вас заинтересовала вакансия, напишите мне @kivaiko
1. Резюме
2. Ссылку на github
3. Комфортную ставку за час
🐍 Middle/Senior Python Developer
Стек:
DRF, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, Sentry
Задачи:
Ожидания:
Опыт в стартапах и небольших командах будет плюсом
Условия:
– Частичная занятость (2-3 часа в день)
– Удаленная работа
– Свободный график
– Почасовая оплата
1. Резюме
2. Ссылку на github
3. Комфортную ставку за час
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Схема (schema) в базе данных — это логическая группировка объектов (таблиц, индексов, представлений и т. д.) внутри одной БД.
Схема — это контейнер для объектов БД (таблиц, индексов, процедур).
База данных (company_db)
├── Схема: public (по умолчанию)
│ ├── Таблица: employees
│ ├── Таблица: departments
├── Схема: hr
│ ├── Таблица: employees
│ ├── Таблица: salaries
├── Схема: sales
│ ├── Таблица: customers
│ ├── Таблица: orders
Создание схемы (
CREATE SCHEMA
) CREATE SCHEMA hr; -- Создаём схему "hr"
Создание таблицы внутри схемы
CREATE TABLE hr.employees (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
position VARCHAR(50)
);
Выбор схемы по умолчанию
SET search_path TO hr;
Если в БД хранятся разные области бизнеса (кадры, продажи, финансы), их можно разделить по схемам:
-
hr.employees
, hr.salaries
-
sales.orders
, sales.customers
Например, в PostgreSQL можно создать схему
dev
для тестов: -
dev.users
— тестовая версия таблицы -
prod.users
— продакшен-версия Можно дать доступ к разным схемам разным пользователям:
GRANT USAGE ON SCHEMA hr TO hr_manager;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA hr TO hr_manager;
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
- PUT — идемпотентный: повторный вызов приводит к одному и тому же состоянию ресурса.
- PATCH — условно идемпотентный, если изменения одинаковы.
- POST — не идемпотентный, каждый запрос может создать новый объект или изменить данные.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
От чего зависит эффективность автотестов?
От их правильного написания и поддерживаемости!
В QA GURU учат приручать Java, чтобы ваши автотесты работали, как часы. Вот несколько лайфхаков, о которых мы расскажем на вводном занятии уже сегодня (20:00 Мск):
1. Используйте понятные и описательные названия тестов
Названия тестов должны четко отражать их цель. Это упрощает понимание кода всеми членами команды.
Например:
// Хорошо
// Плохо
Описательные названия помогают быстро понять, что проверяет тест, без необходимости изучения его внутренней логики.
2. Применяйте Page Object Model (POM)
Page Object Model позволяет отделить логику теста от структуры веб-страницы, что делает код более модульным и удобным для поддержки при изменениях интерфейса.
Пример использования:
// Класс
// Тестовый сценарий
POM способствует повторному использованию кода и улучшает читаемость тестов.
3. Используйте параметризацию и data-driven подход
Параметризованные тесты позволяют запускать один и тот же сценарий с различными входными данными, что увеличивает охват тестирования без дублирования кода.
Этот подход делает тесты более гибкими и масштабируемыми.
4. Следуйте принципу AAA (Arrange, Act, Assert)
Структурируйте тесты в три этапа:
Arrange: подготовка данных и окружения.
Act: выполнение действия.
Assert: проверка результата.
Пример:
Этот подход делает тесты более организованными и легко читаемыми.
5. Логирование и отчетность
Добавляйте логирование в тесты для диагностики проблем:
Интеграция инструментов отчетности (например, Allure) помогает визуализировать результаты тестов и быстро выявлять ошибки.
6. Регулярные ревью кода
Проводите регулярные ревью автотестов для повышения качества кода. Это помогает выявить потенциальные проблемы, улучшить читаемость и обеспечить соблюдение стандартов кодирования.
7. Автоматизация и CI/CD
Используйте инструменты автоматизации (Maven, Gradle) для запуска тестов в рамках CI/CD пайплайнов. Это ускоряет процесс разработки и обеспечивает стабильность приложения на всех этапах.
Хотите узнать больше? Присоединяйтесь уже сегодня (20:00 Мск) к бесплатному открытому уроку!
🔗 Зарегистрируйтесь на первый открытый урок по ссылке.
От их правильного написания и поддерживаемости!
В QA GURU учат приручать Java, чтобы ваши автотесты работали, как часы. Вот несколько лайфхаков, о которых мы расскажем на вводном занятии уже сегодня (20:00 Мск):
1. Используйте понятные и описательные названия тестов
Названия тестов должны четко отражать их цель. Это упрощает понимание кода всеми членами команды.
Например:
// Хорошо
public void verifyLoginWithValidCredentials() { ... }
// Плохо
public void test1() { ... }
Описательные названия помогают быстро понять, что проверяет тест, без необходимости изучения его внутренней логики.
2. Применяйте Page Object Model (POM)
Page Object Model позволяет отделить логику теста от структуры веб-страницы, что делает код более модульным и удобным для поддержки при изменениях интерфейса.
Пример использования:
// Класс
Page Object
public class LoginPage {
private By usernameField = By. id("username");
private By passwordField = By. id("password");
private By loginButton = By. id("loginBtn");
public void enterUsername(String username) {
driver.findElement(usernameField).sendKeys(username);
}
public void enterPassword(String password) {
driver.findElement(passwordField).sendKeys(password);
}
public void clickLoginButton() {
driver.findElement(loginButton).click();
}
}
// Тестовый сценарий
LoginPage loginPage = new LoginPage(driver);
loginPage.enterUsername("john.doe");
loginPage.enterPassword("password123");
loginPage.clickLoginButton();
POM способствует повторному использованию кода и улучшает читаемость тестов.
3. Используйте параметризацию и data-driven подход
Параметризованные тесты позволяют запускать один и тот же сценарий с различными входными данными, что увеличивает охват тестирования без дублирования кода.
@ ParameterizedTest
@ CsvSource({"john.doe, password123", "jane.smith, test@123"})
public void verifyLogin(String username, String password) {
LoginPage loginPage = new LoginPage(driver);
loginPage.enterUsername(username);
loginPage.enterPassword(password);
loginPage.clickLoginButton();
}
Этот подход делает тесты более гибкими и масштабируемыми.
4. Следуйте принципу AAA (Arrange, Act, Assert)
Структурируйте тесты в три этапа:
Arrange: подготовка данных и окружения.
Act: выполнение действия.
Assert: проверка результата.
Пример:
@ Test
public void testAddition() {
// Arrange
Calculator calculator = new Calculator();
// Act
int result = calculator.add(2, 3);
// Assert
assertEquals(5, result);
}
Этот подход делает тесты более организованными и легко читаемыми.
5. Логирование и отчетность
Добавляйте логирование в тесты для диагностики проблем:
log. info("Entering username: " + username);
log. info("Clicking on the login button");
Интеграция инструментов отчетности (например, Allure) помогает визуализировать результаты тестов и быстро выявлять ошибки.
6. Регулярные ревью кода
Проводите регулярные ревью автотестов для повышения качества кода. Это помогает выявить потенциальные проблемы, улучшить читаемость и обеспечить соблюдение стандартов кодирования.
7. Автоматизация и CI/CD
Используйте инструменты автоматизации (Maven, Gradle) для запуска тестов в рамках CI/CD пайплайнов. Это ускоряет процесс разработки и обеспечивает стабильность приложения на всех этапах.
Хотите узнать больше? Присоединяйтесь уже сегодня (20:00 Мск) к бесплатному открытому уроку!
🔗 Зарегистрируйтесь на первый открытый урок по ссылке.
Пузырьковая сортировка (Bubble Sort) — это один из самых простых, но неэффективных алгоритмов сортировки.
1. Проходим по массиву несколько раз.
2. На каждой итерации сравниваем соседние элементы и меняем их местами, если они идут не в том порядке.
3. После первого прохода наибольший элемент оказывается в конце массива.
4. Повторяем процесс, пока массив не отсортируется.
Количество сравнений в худшем случае:
- На первой итерации:
n-1
сравнений - На второй:
n-2
сравнений - На третьей:
n-3
сравнений - …
- Всего:
(n-1) + (n-2) + ... + 1 = O(n²)
Количество обменов (swap) в худшем случае:
- Если массив полностью перевёрнут, на каждой итерации будет максимальное количество перестановок →
O(n²)
. Если на проходе по массиву не было перестановок, значит массив уже отсортирован.
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
swapped = False # Флаг, отслеживающий перестановки
for j in range(n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]: # Если элементы в неправильном порядке, меняем местами
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
swapped = True
if not swapped:
break # Если перестановок не было, завершаем сортировку
arr = [1, 2, 3, 4, 5] # Уже отсортированный массив
bubble_sort(arr)
print(arr) # [1, 2, 3, 4, 5]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Согласно правилу LEGB:
- Локальная (внутри текущей функции).
- Замыкающая (внутри внешней функции, если функция вложена).
- Глобальная (на уровне модуля).
- Встроенная (встроенные функции и константы вроде print, len, None).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM