🤔 Что такое обработка исключений?

Обработка исключений — это механизм в программировании, который позволяет предотвращать аварийное завершение программы, если во время выполнения возникает ошибка. Вместо того чтобы программа просто "упала", обработка исключений дает возможность перехватить ошибку и обработать её безопасным способом.

🚩Почему это нужно?

В реальном коде ошибки неизбежны:
деление на ноль (ZeroDivisionError),
обращение к несуществующему индексу (IndexError),
работа с несуществующим файлом (FileNotFoundError) и т. д.

🚩Как это работает?

В Python для обработки исключений используется конструкция try-except.
Обработка деления на ноль

try:
    x = 10 / 0  # Ошибка: деление на ноль
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Деление на ноль невозможно.")

Результат: вместо аварийного завершения программы мы получаем сообщение

Ошибка! Деление на ноль невозможно.

Обработка нескольких типов исключений

try:
    num = int(input("Введите число: "))  # Возможна ошибка ValueError
    result = 10 / num  # Возможна ошибка ZeroDivisionError
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Деление на ноль.")
except ValueError:
    print("Ошибка! Введите число.")

Если пользователь введет "abc", программа не завершится с ошибкой, а выведет

Ошибка! Введите число.

Использование finally (код, который выполняется всегда)

try:
    file = open("data.txt", "r")  # Возможна ошибка FileNotFoundError
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден!")
finally:
    print("Программа завершена.")  # Выполнится в любом случае

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое TCP?

TCP (Transmission Control Protocol) — протокол, обеспечивающий надёжную доставку данных:
- Гарантирует порядок следования пакетов.
- Контролирует доставку (перепроверяет и отправляет заново при потере).
- Устанавливает соединение перед передачей.
Используется там, где важна точность и надёжность (например, загрузка файлов, просмотр сайтов).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое класс baseview?

BaseView — это базовый класс представления (view) в Django, который предоставляет основу для создания представлений без жёсткой привязки к HTTP-методам (GET, POST и др.). Он является родительским классом для всех классов-представлений (CBV, Class-Based Views) в Django.

🚩Зачем нужен `BaseView`?

Обеспечивает общую структуру для классов-представлений.
Разделяет логику обработки запроса и рендеринг.
Позволяет переопределять логику обработки запросов через dispatch().
Является родительским классом для View, TemplateView, ListView и других CBV.

🚩Как работает `BaseView`?

Этот класс сам по себе не обрабатывает запросы. Он лишь задаёт каркас для представлений.

from django.views import View

class BaseView:
    def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
        """Определяет, какой метод (GET, POST и т. д.) вызывать"""
        handler = getattr(self, request.method.lower(), self.http_method_not_allowed)
        return handler(request, *args, **kwargs)

    def http_method_not_allowed(self, request, *args, **kwargs):
        """Обработчик для неподдерживаемых HTTP-методов"""
        return HttpResponseNotAllowed(self._allowed_methods())

🚩Использование `BaseView`

Обычно мы используем View, который наследуется от BaseView.

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

class MyView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("Это GET-запрос")

    def post(self, request):
        return HttpResponse("Это POST-запрос")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются относительный импорт и абсолютный?

Абсолютный импорт начинается от корня проекта и указывает полный путь до модуля. Относительный импорт указывает путь относительно текущего файла или папки, часто с помощью точек. Относительные импорты удобны внутри больших пакетов, но абсолютные более универсальны.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое оконные функции?

Оконные функции (window functions) — это специальные функции в SQL, которые выполняют вычисления по строкам внутри "окна" (группы строк), но не агрегируют их.

SELECT 
    id, 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    SUM(сумма) OVER (PARTITION BY месяц) AS общий_доход_в_месяц
FROM sales;

🟠`ROW_NUMBER()` – Нумерация строк
Пронумеруем продажи каждого продавца в порядке убывания суммы.

SELECT 
    id, 
    продавец, 
    сумма, 
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY сумма DESC) AS номер
FROM sales;

🟠`RANK()` и `DENSE_RANK()` – Рейтинг с учётом одинаковых значений
Если два продавца получили одинаковую сумму, RANK() пропустит следующий номер, а DENSE_RANK() – нет.

SELECT 
    продавец, 
    сумма, 
    RANK() OVER (ORDER BY сумма DESC) AS ранг_1,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY сумма DESC) AS ранг_2
FROM sales;

🟠3. `LAG()` и `LEAD()` – Доступ к предыдущей и следующей строке
LAG() даёт предыдущее значение, LEAD() – следующее.

SELECT 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    LAG(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц) AS предыдущий_месяц,
    LEAD(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц) AS следующий_месяц
FROM sales;

🟠Использование оконных функций с `FRAME` (ограничение окна)
Иногда нужно анализировать не всю группу, а только несколько соседних строк.

SELECT 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    AVG(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS скользящее_среднее
FROM sales;

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое JSON?

Это текстовый формат обмена данными:
- Представляет объекты и массивы в виде пар "ключ-значение".
- Легко читается человеком и машиной.
- Независим от языка, но тесно связан с синтаксисом JavaScript.
- Используется повсеместно для API и веб-приложений.
Примеры типов: строки, числа, булевы, массивы, объекты, null.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего нужен счетчик ссылок Python?

В Python счетчик ссылок (reference count) используется для управления памятью. Он показывает, сколько раз объект используется в программе. Когда счетчик ссылок падает до нуля, Python автоматически удаляет объект, освобождая память.

🚩Как работает счетчик ссылок?

Python использует автоматическое управление памятью, основанное на подсчёте ссылок. Когда создаётся объект, Python хранит специальное число — количество ссылок на этот объект. Это число увеличивается, когда мы создаём новую ссылку на объект, и уменьшается, когда удаляем или перезаписываем переменную.

import sys

a = [1, 2, 3]  # Создаём список
print(sys.getrefcount(a))  # Выведет 2 (одна ссылка 'a' + вызов getrefcount)

b = a  # Новая ссылка на тот же объект
print(sys.getrefcount(a))  # Теперь 3 (a, b и сам getrefcount)

del a  # Удаляем одну ссылку
print(sys.getrefcount(b))  # Теперь 2

del b  # Удаляем последнюю ссылку, объект будет удалён из памяти

🚩Почему это важно?

🟠Эффективное управление памятью
Python сам удаляет ненужные объекты, не давая памяти переполняться.
🟠Понимание утечек памяти
Если объект имеет циклические ссылки (например, список ссылается сам на себя), Python не может освободить его сразу, поэтому дополнительно используется сборщик мусора (Garbage Collector, GC).

import gc

class Node:
    def __init__(self):
        self.ref = self  # Циклическая ссылка!

n = Node()
del n  # Обычный подсчёт ссылок не сработает, объект останется в памяти
gc.collect()  # Явный вызов сборщика мусора удалит его

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть виды файловых объектов?

Бывают текстовые и бинарные файловые объекты. Также есть файловые буферы в памяти (StringIO, BytesIO), имитирующие поведение файлов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое десериализация?

Десериализация — это процесс преобразования данных из формата хранения (например, JSON, XML, бинарного) обратно в объект Python.

🚩Где это используется?

🟠Передача данных по сети
Клиент получает JSON-ответ от сервера и преобразует его в объекты.
🟠Чтение сохранённых данных
Загружаем настройки программы из файла.
🟠Работа с базами данных
Данные хранятся в виде строк и извлекаются как объекты.

🚩Примеры

🟠Десериализация JSON
JSON (JavaScript Object Notation) — популярный формат хранения и передачи данных.

import json

json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'  # Строка JSON
python_obj = json.loads(json_data)  # Десериализуем в словарь

print(python_obj)  # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
print(python_obj["name"])  # Alice

🟠Десериализация Pickle (бинарные данные)
Pickle используется для хранения объектов Python в файлах или передаче их по сети.

import pickle

binary_data = b'\x80\x04\x95\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94u.'
python_obj = pickle.loads(binary_data)  # Десериализуем

print(python_obj)  # {'name': 'Alice'}

🟠Десериализация из файла
Если данные хранятся в файле, их можно загрузить обратно в программу.

with open("data.json", "r") as file:
    python_obj = json.load(file)  # Загружаем JSON из файла

print(python_obj)

🚩Опасности десериализации

Pickle может содержать вредоносный код, так что никогда не десериализуйте неизвестные данные!

import pickle
pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'rm -rf /'\ntR.")  # Опасная команда

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как переподнять исключение в блоке except?

Внутри блока except можно использовать ключевое слово raise без аргументов, чтобы повторно выбросить текущее перехваченное исключение. Это полезно, если нужно что-то логировать или изменить, но затем продолжить распространение ошибки.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Встроенные функции Python

В Python есть встроенные функции (built-in functions) — это функции, которые можно использовать без импорта. Они делают код проще и удобнее.
Полный список встроенных функций можно посмотреть так:

print(dir(__builtins__))

🚩Основные категории встроенных функций

Работа с числами

print(abs(-5))  # 5
print(round(3.14159, 2))  # 3.14
print(pow(2, 3))  # 8
print(min([3, 1, 4]))  # 1

Работа со строками

print(len("hello"))  # 5
print(str(123))  # '123'
print(ord('A'))  # 65
print(chr(65))  # 'A'

Работа с коллекциями (списки, кортежи, множества)

a = [3, 1, 2]
print(sorted(a))  # [1, 2, 3]

nums = [1, 2, 3]
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
print(list(zip(nums, names)))  # [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')]

Работа с логикой и проверками

print(bool(""))  # False
print(all([True, 1, "Hello"]))  # True
print(any([0, "", None, 5]))  # True (есть хотя бы один True)

Работа с функциями

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(evens)  # [2, 4]

Работа с файлами

with open("file.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, world!")

name = input("Введите имя: ")
print("Привет,", name)

Работа с объектами и атрибутами

print(type(42))  # <class 'int'>
print(isinstance(42, int))  # True
print(dir([]))  # Методы списка

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно об идемпотентности?

Это свойство операции, при котором повторное выполнение даёт тот же результат, что и одноразовое.
В HTTP:
- GET, PUT, DELETE, HEAD, OPTIONS — идемпотентные.
- POST — не идемпотентный, потому что каждое выполнение может создавать новые данные.
Идемпотентность важна для надёжности запросов — например, при повторных вызовах после сетевых сбоев.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Почему вычислять большие значения в асинхронной функции плохо?

Асинхронность (asyncio) в Python не выполняет код параллельно, а переключается между задачами во время ожидания (I/O-bound).
Если в async-функции делать тяжёлые вычисления (CPU-bound), это блокирует asyncio, потому что в Python есть GIL (Global Interpreter Lock).

🚩Асинхронность в Python подходит для ввода-вывода (I/O-bound)

Асинхронность позволяет выполнять задачи без блокировки, но только если они ждут чего-то (файлы, сеть, БД).

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com"] * 5
    results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))

asyncio.run(main())

🚩Проблема с `async` и тяжёлыми вычислениями (CPU-bound)

Если в async-функции делать тяжёлые вычисления, Python не сможет переключаться между задачами.

import asyncio

async def heavy_task(n):
    print(f"Вычисляю {n}...")
    total = sum(i**2 for i in range(n))  # Долгий процесс
    return total

async def main():
    await asyncio.gather(heavy_task(10**7), heavy_task(10**7))

asyncio.run(main())

🚩Как правильно выполнять вычисления в `async`?

🟠Использовать `asyncio.to_thread()` (делегирование в потоки)
В Python 3.9+ можно выполнять CPU-задачи в отдельных потоках, не блокируя asyncio.

import asyncio

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    result = await asyncio.to_thread(heavy_computation, 10**7)
    print(result)

asyncio.run(main())

🟠Использовать `multiprocessing` (запуск на нескольких ядрах)
Так как Python использует GIL, единственный способ выполнять настоящий параллелизм — это multiprocessing.

import asyncio
import multiprocessing

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10**7)
        print(result)

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое Docker Daemon?

Docker Daemon (dockerd) — это фоновый процесс, управляющий:
- образами,
- контейнерами,
- сетями и томами.
Он слушает команды от клиента (docker) и взаимодействует с ядром ОС для запуска контейнеров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие нюансы есть в использовании чисел как ключей?

Использование чисел в качестве ключей в словарях Python – это достаточно распространённый случай. Однако у этого подхода есть несколько нюансов, которые нужно учитывать для избежания ошибок.

🚩Хешируемость чисел

Ключи в словаре должны быть хешируемыми, поскольку словари в Python основаны на хеш-таблицах. Хешируемость означает, что объект имеет неизменное значение хеша в течение его жизни. Числа (как int, так и float) являются хешируемыми, поэтому их можно использовать в качестве ключей.

d = {1: "один", 2: "два"}
print(d[1])  # "один"

🚩Взаимодействие `int` и `float`

Python не делает различий между int и float, если их значения равны. Это связано с тем, что у них одинаковое хеш-значение при равенстве.

d = {1: "один", 1.0: "float один", 2: "два"}
print(d)  # {1: 'float один', 2: 'два'}

🚩Непредсказуемое поведение при работе с `float`

Числа с плавающей запятой (float) иногда ведут себя непредсказуемо из-за ошибок округления, которые возникают из-за особенностей представления чисел в памяти компьютера.

d = {0.1 + 0.2: "значение"}  # 0.1 + 0.2 не равно точно 0.3 из-за округления
print(d.get(0.3))  # None, ключ не найден!

🚩Производительность

Использование чисел как ключей в словарях эффективно с точки зрения производительности. Поскольку числа хешируются быстро и занимают меньше памяти, операции добавления, удаления и поиска выполняются очень быстро.

🚩Проблемы при преобразованиях

Если ключами словаря являются числа, то при обработке данных (например, чтении из файла или API) можно случайно преобразовать их в строки, что приведёт к созданию новых ключей вместо использования существующих.

d = {1: "один", 2: "два"}
print(d.get("1"))  # None, строка "1" и число 1 – это разные ключи!

🚩Пользовательские объекты с числовыми свойствами

Если вы используете пользовательские объекты как ключи и они ведут себя как числа (например, реализуют методы __hash__ и __eq__), то их поведение должно быть совместимо с ожидаемым использованием.

class MyNumber:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
    
    def __hash__(self):
        return hash(self.value)
    
    def __eq__(self, other):
        return self.value == other.value

d = {MyNumber(1): "один"}
print(d[MyNumber(1)])  # "один"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличается re.match от re.search?

- re.match() проверяет только начало строки на соответствие шаблону. Если начало не совпадает — возвращает None.
- re.search() ищет соответствие в любом месте строки и возвращает первое совпадение.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются методы сокрытия?

Методы и атрибуты класса могут быть скрыты от внешнего использования с помощью различных уровней сокрытия. Сокрытие реализуется с помощью соглашений об именах, а не с помощью жесткой инкапсуляции, как в некоторых других языках программирования. Основные уровни сокрытия включают публичные, защищенные и приватные методы и атрибуты.

🚩Публичные методы и атрибуты

Доступны из любого места, как внутри класса, так и за его пределами. Их имена не начинаются с подчеркиваний.

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.public_attribute = "I am public"
    
    def public_method(self):
        return "This is a public method"

obj = MyClass()
print(obj.public_attribute)  # Вывод: I am public
print(obj.public_method())   # Вывод: This is a public method

🚩Защищенные методы и атрибуты

Не предназначены для использования за пределами класса и его подклассов. Они обозначаются одним подчеркиванием в начале имени. Это всего лишь соглашение, сигнализирующее другим разработчикам, что такие методы и атрибуты не следует использовать вне класса или его подклассов.

class MyClass:
    def __init__(self):
        self._protected_attribute = "I am protected"
    
    def _protected_method(self):
        return "This is a protected method"

class SubClass(MyClass):
    def access_protected(self):
        return self._protected_method()

obj = MyClass()
sub_obj = SubClass()

print(sub_obj.access_protected())  # Вывод: This is a protected method

🚩Приватные методы и атрибуты

Скрыты от внешнего доступа и доступны только внутри самого класса. Они обозначаются двумя подчеркиваниями в начале имени. Python реализует это с помощью механизма именования, который изменяет имя метода или атрибута, добавляя к нему имя класса, чтобы затруднить доступ извне.

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.__private_attribute = "I am private"
    
    def __private_method(self):
        return "This is a private method"
    
    def access_private(self):
        return self.__private_method()

obj = MyClass()

try:
    print(obj.__private_attribute)
except AttributeError as e:
    print(e)  # Вывод: 'MyClass' object has no attribute '__private_attribute'

try:
    print(obj.__private_method())
except AttributeError as e:
    print(e)  # Вывод: 'MyClass' object has no attribute '__private_method'

# Доступ к приватным методам через публичный метод класса
print(obj.access_private())  # Вывод: This is a private method

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Срезы или слайсы в Python?

Позволяют получить подмножество элементов из строки, списка и других последовательностей с помощью синтаксиса [start:stop:step].

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как отсортировать список словарей по определенному полю?

Для сортировки списка словарей по определенному полю в Python удобно использовать функцию sorted() или метод sort(). Оба подхода позволяют указать ключ сортировки с помощью параметра key, где можно передать либо функцию, либо лямбда-выражение, которое извлекает значение из словаря для сортировки.

🚩Почему это важно?

Списки словарей часто используются для хранения структурированных данных. Например, вы можете иметь список сотрудников, где каждый сотрудник представлен в виде словаря с полями, такими как имя, возраст и зарплата. Сортировка по определенному полю позволяет упорядочить данные, чтобы ими было проще пользоваться или отображать.

🚩Как это сделать?

🟠Использование функции `sorted()`
Эта функция возвращает новый отсортированный список.

   employees = [
       {"name": "Alice", "age": 30, "salary": 70000},
       {"name": "Bob", "age": 25, "salary": 50000},
       {"name": "Charlie", "age": 35, "salary": 120000}
   ]

   # Сортировка по возрасту
   sorted_employees = sorted(employees, key=lambda x: x["age"])

   print(sorted_employees)
   

Результат

   [{'name': 'Bob', 'age': 25, 'salary': 50000},
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 70000},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'salary': 120000}]
   

🟠Использование метода `sort()`
Этот метод изменяет существующий список.

   employees = [
       {"name": "Alice", "age": 30, "salary": 70000},
       {"name": "Bob", "age": 25, "salary": 50000},
       {"name": "Charlie", "age": 35, "salary": 120000}
   ]

   # Сортировка по зарплате
   employees.sort(key=lambda x: x["salary"])

   print(employees)
   

Результат

   [{'name': 'Bob', 'age': 25, 'salary': 50000},
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 70000},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'salary': 120000}]
   

🟠Сортировка в обратном порядке
Установите параметр reverse=True, чтобы отсортировать в порядке убывания.

   sorted_employees_desc = sorted(employees, key=lambda x: x["age"], reverse=True)
   print(sorted_employees_desc)
   

🟠Использование функции `itemgetter` из модуля `operator`
Это более эффективный способ, чем лямбда-функция, особенно для больших данных.

   from operator import itemgetter

   sorted_employees = sorted(employees, key=itemgetter("age"))
   print(sorted_employees)
   

🚩Обработка отсутствующих значений

Если поле может отсутствовать в некоторых словарях, можно использовать параметр key для обработки таких ситуаций.

employees = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob"},
    {"name": "Charlie", "age": 35}
]

sorted_employees = sorted(employees, key=lambda x: x.get("age", 0))
print(sorted_employees)

Результат

[{'name': 'Bob'},
 {'name': 'Alice', 'age': 30},
 {'name': 'Charlie', 'age': 35}]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как в обычном tuple происходит обращение?

В обычном tuple доступ к элементам осуществляется только по индексу
Обычные кортежи не имеют имён полей, и их нельзя использовать как именованные структуры без дополнительных обёрток.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как происходит наследование моделей в Django?

В Django можно наследовать модели, используя стандартное наследование классов. Это помогает повторно использовать код, организовывать данные и добавлять общие поля в несколько моделей. Django поддерживает три основных типа наследования:

🟠Абстрактные модели
Абстрактные модели используются, когда нужно создать базовый класс с полями и методами, которые должны быть унаследованы, но сам класс не должен создавать таблицу в базе данных.
Создается базовый класс с abstract = True в Meta.
Дочерние классы наследуют его поля и методы, но не его саму в виде отдельной таблицы.

from django.db import models

class BaseModel(models.Model):
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)

    class Meta:
        abstract = True  # Указывает, что это абстрактная модель

class Post(BaseModel):
    title = models.CharField(max_length=255)
    content = models.TextField()

class Comment(BaseModel):
    text = models.TextField()

🟠Многоуровневое (конкретное) наследование
Этот тип наследования создаёт отдельные таблицы для каждой модели. Используется, когда дочерний класс должен представлять отдельную сущность, но при этом иметь доступ к полям родительского класса.
Django создаёт отдельные таблицы в БД для родительской и дочерней модели.
Дочерняя модель автоматически получает OneToOneField на родительскую.

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Employee(Person):  # Отдельная таблица employee
    salary = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)

🟠Прокси-модели (Proxy Models)
Используются, когда нужно изменить поведение модели без изменения структуры базы данных.
Прокси-модель наследует поля родительской модели.
В Meta указывается proxy = True.
Можно переопределять методы, добавлять новые, но не менять поля.

class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

class Manager(Person):
    class Meta:
        proxy = True  # Указываем, что это прокси-модель

    def get_uppercase_name(self):
        return self.name.upper()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний