🤔 Зачем нужны схемы в БД?

Схема (schema) в базе данных — это логическая группировка объектов (таблиц, индексов, представлений и т. д.) внутри одной БД.

🚩Что такое схема в 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

🚩Как создавать и использовать схемы?

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;

🚩Где полезны схемы?

🟠Разделение данных по модулям
Если в БД хранятся разные области бизнеса (кадры, продажи, финансы), их можно разделить по схемам:
- hr.employees, hr.salaries
- sales.orders, sales.customers

🟠Разные версии одной БД
Например, в PostgreSQL можно создать схему dev для тестов:
- dev.users — тестовая версия таблицы
- prod.users — продакшен-версия

🟠Безопасность и доступ пользователей
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

🤔 Что такое индексы в PostgreSQL?

Индексы в PostgreSQL — это структуры данных (обычно B-tree), которые ускоряют выполнение запросов.
Бывают:
- B-tree — по умолчанию, для большинства операций;
- GIN — для полнотекстового поиска, массивов;
- GIST — для геоданных;
- BRIN — для больших, упорядоченных таблиц;
- Hash — редко используется, специфичный.
Они автоматически обновляются при изменении таблицы.

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

🤔 Для чего нужны библиотеки sqlparse, asgiref в Django?

Django использует sqlparse и asgiref как вспомогательные библиотеки для работы с SQL и асинхронностью. Разберём их назначение подробно.

🟠`sqlparse` – разбор SQL-запросов
sqlparse (SQL Parser) — это библиотека для анализа, форматирования и обработки SQL-запросов. В Django она используется в админке, логах и отладке ORM.

🚩Где используется в Django?

Форматирование SQL-запросов в django.db.connection.queries

   from django.db import connection
   from sqlparse import format

   queries = connection.queries  # Получаем список SQL-запросов
   for q in queries:
       print(format(q["sql"], reindent=True, keyword_case="upper"))  # Красивый SQL

Логирование SQL-запросов
sqlparse помогает Django красиво выводить SQL-запросы в DEBUG=True.

Команда sqlmigrate

   python manage.py sqlmigrate app_name 0001

🟠`asgiref` – асинхронность в Django
asgiref (Asynchronous Server Gateway Interface Reference) — это библиотека, которая помогает Django работать в асинхронном (async) режиме. Django поддерживает ASGI с версии 3.0, и asgiref — это её обязательная зависимость.

🚩Где используется в Django?

🟠Поддержка ASGI
Django с версии 3.0 поддерживает асинхронные вьюхи, WebSockets и асинхронные базы данных (например, с asyncpg).
В settings.py есть параметр:

     ASGI_APPLICATION = "myproject.asgi.application"

🟠Асинхронные middleware
Django 4.x поддерживает асинхронные middleware через asgiref.sync и asgiref.local.

🟠Преобразование `async` → `sync` и наоборот
Django использует sync_to_async() и async_to_sync() из asgiref:

     from asgiref.sync import sync_to_async

     def sync_function():
         return "Hello from sync!"

     async_function = sync_to_async(sync_function)
     print(async_function())  # Вызывает синхронную функцию в асинхронном коде

🟠Локальное хранилище для асинхронных задач (`asgiref.local.Local`)
Позволяет хранить данные отдельно для каждого потока или запроса.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Примеры использования функции zip?

Функция zip объединяет несколько итерируемых объектов в кортежи, идущие параллельно. Это удобно, когда нужно обрабатывать пары элементов — например, имена и их оценки, ключи и значения, столбцы из разных таблиц.

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

🤔 Какие есть минусы у Monkey Patch если использовать не в тесте?

Monkey Patching — это изменение или замена кода существующих классов и функций во время выполнения программы. Хотя этот метод бывает полезен, особенно в тестировании, его использование в продакшене может привести к опасным и непредсказуемым последствиям

🚩Ломает предсказуемость кода

Когда ты изменяешь поведение встроенных библиотек или сторонних модулей на лету, программисты, читающие код, не смогут понять, почему стандартные функции ведут себя не так, как ожидалось.

import datetime

# Меняем поведение метода now()
def fake_now():
    return datetime.datetime(2000, 1, 1)

datetime.datetime.now = fake_now  # Monkey Patch

print(datetime.datetime.now())  # Выведет 2000-01-01 00:00:00

🚩Может вызвать неожиданные ошибки после обновления библиотек

Если библиотека обновится, и её внутренняя логика изменится, Monkey Patch может перестать работать или, что ещё хуже, привести к багам.
Ты сделал Monkey Patch метода json.dumps, а потом библиотека json обновилась и поменяла его сигнатуру. Теперь твой патч сломается или будет работать некорректно.

🚩Трудно отлаживать и поддерживать

Monkey Patching меняет поведение кода в скрытом режиме, поэтому сложно понять, почему что-то работает не так. Если баг возник из-за патча, отладка может занять часы или даже дни.
Ты исправил баг с str.split(), заменив его через Monkey Patch, но через 6 месяцев разработчик обновил код, забыл про патч, и всё сломалось.

🚩Может затронуть весь код проекта (глобальное изменение)

Monkey Patching меняет поведение для всей программы, а не только в одном модуле или файле. Это делает код хрупким и непредсказуемым.
Если ты изменишь метод dict.get(), он будет вести себя по-другому во всех модулях программы. Это может привести к критическим ошибкам.

original_get = dict.get

def patched_get(self, key, default=None):
    print(f"Запрашивается ключ: {key}")
    return original_get(self, key, default)

dict.get = patched_get  # Monkey Patch

d = {"a": 10}
print(d.get("a"))  # Работает, но теперь с побочным эффектом

🚩Нет гарантии, что это сработает во всех окружениях
Monkey Patch может работать на одной версии Python или библиотеки, но сломаться на другой. В продакшене, где есть разные серверы и окружения, это может вызвать непредсказуемые ошибки.

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

🤔 Cловари {dict}?

Словарь (dict) — это структура данных, которая хранит пары "ключ → значение".

🟠Создание словаря
Через {} (фигурные скобки)

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

Изменение значения

my_dict["age"] = 26  # Меняем возраст

del — удаление по ключу

del my_dict["city"]

Перебор ключей (for key in dict)

for key in my_dict:
    print(key, my_dict[key])

Проверка наличия ключа

if "name" in my_dict:
    print("Ключ существует!")

🟠Генерация словарей (Dictionary Comprehension)
Создадим словарь квадратов чисел

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

🟠Ключи должны быть хешируемыми (неизменяемыми)
Нельзя использовать list как ключ!

my_dict[[1, 2, 3]] = "Ошибка"  # TypeError: unhashable type: 'list'

Можно использовать tuple, int, str, frozenset

my_dict[(1, 2, 3)] = "OK"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 L - Liskov Substitution Principle - принцип подстановки Барбары Лисков

Любой объект подкласса должен быть заменяем на объект суперкласса без нарушения функциональности. Это поддерживает корректность и предсказуемость поведения кода.

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