🤔 Array?

Массив в Python — это структура, обеспечивающая компактное хранение однотипных элементов. В стандартной библиотеке есть модуль array, позволяющий работать с такими массивами чисел, более эффективно, чем со списками.

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

🤔 Что такое IP адрес и доменное имя?

Это два важных понятия в контексте работы интернета и компьютерных сетей. Они используются для идентификации устройств и ресурсов в сети, а также для упрощения доступа к ним.

🚩IP-адрес (Internet Protocol Address)

Это уникальный числовой идентификатор, присваиваемый каждому устройству, подключенному к сети, использующей протокол IP (Internet Protocol). IP-адреса используются для маршрутизации пакетов данных между устройствами в сети.

🟠IPv4 (Internet Protocol version 4)
Формат: 32-битные числа, записанные в виде четырех десятичных чисел, разделенных точками (например, 192.168.1.1). Пример: 192.168.0.1, 8.8.8.8

🟠IPv6 (Internet Protocol version 6)
Формат: 128-битные числа, записанные в виде восьми групп шестнадцатеричных чисел, разделенных двоеточиями (например, 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334). Пример: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334, ::1 (loopback адрес)

🚩Доменное имя

Это удобочитаемое имя, используемое для идентификации IP-адреса на уровне пользователя. Доменные имена упрощают доступ к ресурсам в интернете, так как их легче запомнить и использовать, чем числовые IP-адреса.

🟠Top-Level Domain (TLD)
Верхний уровень, например, .com, .org, .net.
🟠Second-Level Domain (SLD)
Основная часть доменного имени, например, example в example.com.
🟠Subdomain
Дополнительные уровни, например, www в www.example.com.

🚩Преобразование доменных имен в IP-адреса

Для преобразования доменных имен в IP-адреса используется система доменных имен (DNS, Domain Name System). DNS-серверы выполняют роль "телефонной книги" интернета, переводя доменные имена в соответствующие им IP-адреса.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие методы списков?

– append() — добавить,
– extend() — расширить другим списком,
– insert(), remove(), pop(), clear(),
– index(), count(), sort(), reverse() и др.

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

🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?

Асинхронность, threading и мультипроцессинг - это три различных подхода к параллельному выполнению задач каждый из которых имеет свои особенности и применения:

🚩Асинхронность (Asynchronous)

Асинхронность предполагает выполнение задач без ожидания их завершения. Используется для работы с вводом-выводом (I/O), таким как чтение или запись файлов, сетевые запросы и т. д. В асинхронном коде задачи не блокируют основной поток выполнения, что позволяет эффективно использовать ресурсы процессора. Примеры асинхронных моделей включают в себя асинхронные функции и ключевые слова в Python (например, async, await).

🚩Потоки (Threading)

Потоки позволяют выполнять несколько частей кода (потоков) параллельно в пределах одного процесса. Используются для выполнения многозадачных операций, которые могут быть распределены между несколькими ядрами процессора. Потоки могут выполняться параллельно, но могут также конкурировать за общие ресурсы, что может привести к проблемам синхронизации и безопасности. В некоторых языках, таких как Python, использование потоков ограничено из-за GIL (Global Interpreter Lock), что может снижать эффективность при использовании множества потоков для CPU-интенсивных задач.

🚩Мультипроцессинг (Multiprocessing)

Мультипроцессинг также позволяет выполнять несколько частей кода параллельно, но каждая часть выполняется в отдельном процессе. Каждый процесс имеет свое собственное пространство памяти, что делает мультипроцессинг более подходящим для многозадачных вычислений на многоядерных системах. Процессы обычно имеют больший накладные расходы по сравнению с потоками, поскольку каждый из них требует своих собственных ресурсов памяти и управления. Мультипроцессинг избегает проблемы GIL, что делает его более эффективным для CPU-интенсивных задач в Python и других языках.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое фабрика декораторов?

Это функция, которая возвращает другой декоратор. Она позволяет передавать параметры в декоратор.

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 возвращает итерация по словарю?

По умолчанию — только ключи. Чтобы получить значения или пары, нужно использовать соответствующие методы (values(), items()).

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

🤔 В чем отличие @foobar от @foobar()?

В Python @ используется для декораторов, и разница между @foobar и @foobar() заключается в том, вызывается ли сам декоратор с параметрами или без.

🟠`@foobar` — декоратор без вызова
Если мы пишем @foobar, то используется сам декоратор как есть, без передачи аргументов.

def foobar(func):
    def wrapper():
        print("Декоратор вызван!")
        return func()
    return wrapper

@foobar  # Просто передаём функцию в декоратор
def hello():
    print("Hello, world!")

hello()

Вывод

Декоратор вызван!
Hello, world!

🟠`@foobar()` — декоратор с вызовом (и параметрами)
Если декоратор принимает параметры, то он сначала вызывается (foobar()), а потом возвращает сам декоратор.

def foobar(arg):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            print(f"Декоратор вызван с аргументом: {arg}")
            return func()
        return wrapper
    return decorator

@foobar("Привет")  # Вызываем foobar("Привет"), который вернёт реальный декоратор
def hello():
    print("Hello, world!")

hello()

Вывод

Декоратор вызван с аргументом: Привет
Hello, world!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как реализуется связь один ко многим?

Одна запись в таблице А может иметь много связанных записей в таблице B. В таблице B создаётся внешний ключ, ссылающийся на таблицу A. Это самая распространённая форма связи.

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

🤔 Как проверить доступность порта на удалённой машине?

Можно воспользоваться сетевыми утилитами, которые проверяют, открыт ли указанный порт на удалённом сервере.

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

🤔 Можно ли создать декоратор из класса?

Да, если класс реализует метод call, он может быть использован как декоратор. Такой декоратор может хранить состояние между вызовами.

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

🤔 Какие есть высокоуровневые языки программирования?

Предоставляют более высокую степень абстракции от аппаратного обеспечения компьютера, чем низкоуровневые языки. Они ориентированы на удобство программирования, упрощение разработки, читаемость и поддержку кода. Эти языки скрывают детали работы с памятью и процессором, позволяя программистам сосредоточиться на логике приложения.

🚩Основные высокоуровневые языки программирования:

🟠Python
Веб-разработка, анализ данных, научные исследования, искусственный интеллект, автоматизация.

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("World"))     

🟠Java
Разработка корпоративного ПО, веб-приложений, мобильных приложений (Android), больших распределенных систем.

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, World!");
   }
}
     

🟠C#
Разработка настольных приложений, веб-приложений, игр (с использованием Unity), облачных сервисов.

using System;

class Program {
    static void Main() {
        Console.WriteLine("Hello, World!");
    }
}     

🟠JavaScript
Веб-разработка, создание интерактивных пользовательских интерфейсов, серверные приложения, мобильные приложения (с использованием фреймворков, таких как React Native).

function greet(name) {
    return `Hello, ${name}!`;
}

console.log(greet("World"));     

🟠Ruby
Веб-разработка, скрипты автоматизации, создание прототипов.

def greet(name)
  "Hello, #{name}!"
end

puts greet("World")     

🟠PHP
Веб-разработка, серверные приложения, управление контентом.

<?php
function greet($name) {
    return "Hello, $name!";
}

echo greet("World");
?>     

🟠Swift
Разработка мобильных и настольных приложений для экосистемы Apple.

func greet(name: String) -> String {
    return "Hello, \(name)!"
}

print(greet(name: "World"))     

🟠Kotlin
Разработка Android-приложений, серверных приложений, веб-приложений.

fun greet(name: String): String {
    return "Hello, $name!"
}

fun main() {
    println(greet("World"))
}     

🟠Go (Golang)
Разработка серверных приложений, облачных сервисов, микросервисов.

package main
import "fmt"

func main() {
   fmt.Println("Hello, World!")
}     

🟠Rust
Системное программирование, разработка высокопроизводительных приложений, безопасное многопоточность.

fn main() {
    println!("Hello, World!");
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое циклы?

Циклы — это конструкции языка, позволяющие повторять блок кода несколько раз. В Python есть два основных вида циклов: for — используется для итерирования по последовательностям и итераторам, и while — выполняется, пока истинно заданное условие. Циклы позволяют автоматизировать повторяющиеся действия.

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

🤔 За счет чего асинхронность работает быстрее?

Асинхронность в Python позволяет не блокировать выполнение программы во время ожидания операций ввода-вывода (I/O). Это делает её намного быстрее в задачах, где программа тратит много времени на ожидание (например, загрузка файлов, работа с сетью, запросы к базам данных).

🟠Как работает синхронный код (медленный вариант)
В обычном (синхронном) коде каждая операция ждёт завершения предыдущей.

import requests
import time

start = time.time()

def fetch(url):
    response = requests.get(url)  # Ждём ответа от сервера
    return response.text

urls = ["https://example.com"] * 3

for url in urls:
    fetch(url)  # Ждём каждый запрос

print("Время выполнения:", time.time() - start)

🟠Как работает асинхронный код (быстрее!)
Асинхронность в Python использует event loop (цикл событий), который позволяет не ждать выполнения операции, а переключаться на другие задачи.

import asyncio
import aiohttp
import time

start = time.time()

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"] * 3
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)  # Запускаем все запросы одновременно

asyncio.run(main())

print("Время выполнения:", time.time() - start)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое SQL?

SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных: создание, чтение, изменение и удаление данных.

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

🤔 Какие операции поддерживают большинство последовательностей?

Индексация, срезы, итерация и проверка на вхождение — общие операции для последовательностей. Также поддерживаются операции длины, конкатенации и умножения.

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