Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Объект первого класса (или сущность первого класса) — это концепция из программирования, которая означает, что объект обладает всеми следующими свойствами:
объект можно присвоить переменной или сохранить в структуре данных (например, списке, словаре).
объект можно передавать как параметр функции.
функция может возвращать объект.
объект можно создавать во время выполнения программы (не только на этапе компиляции).
Объекты первого класса делают язык более гибким и мощным. Например:
Функции можно передавать как аргументы для реализации более сложных вычислений.
Можно хранить функции в структурах данных, что позволяет создавать таблицы вызовов функций или карты действий.
Возможность возвращать функции из других функций упрощает реализацию таких концепций, как замыкания и фабрики функций.
Присваивание функции переменной
def say_hello():
return "Hello!"
# Функция присваивается переменной
greet = say_hello
print(greet()) # Вывод: Hello!
Передача функции как аргумента
def apply_function(func, value):
return func(value)
def square(x):
return x * x
result = apply_function(square, 5)
print(result) # Вывод: 25
Возврат функции из функции
def multiplier(n):
def multiply(x):
return x * n
return multiply
double = multiplier(2)
print(double(10)) # Вывод: 20
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
2. Table-level locks: блокируют таблицы на операции (ACCESS SHARE, ROW EXCLUSIVE, EXCLUSIVE и другие).
3. Advisory locks: пользовательские блокировки, задаваемые вручную.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13👍5
Это небольшой файл, который создаётся веб-сайтом и сохраняется в браузере пользователя. Куки используются для хранения информации, связанной с пользователем, чтобы улучшить его взаимодействие с сайтом.
Куки помогают веб-сайтам «запоминать» данные о пользователе. Вот основные цели их использования:
Например, после входа в аккаунт куки сохраняют ваш статус (авторизован вы или нет).
Куки могут хранить ваши настройки, например, выбранный язык или тему сайта.
Если вы добавляете товары в корзину в интернет-магазине, эта информация может храниться в куки.
Куки используются для аналитики и рекламы, чтобы понять, как вы взаимодействуете с сайтом, или показать персонализированные объявления.
Когда вы заходите на сайт, сервер может отправить куки вашему браузеру вместе с HTTP-ответом.
Браузер сохраняет эти данные и отправляет их обратно на сервер при последующих запросах.
Куки привязаны к домену, и только этот домен может их читать.
Создание куки на сервере (Python, Flask)
from flask import Flask, request, make_response
app = Flask(__name__)
@app.route('/set_cookie')
def set_cookie():
response = make_response("Cookie установлена!")
response.set_cookie('username', 'JohnDoe') # Устанавливаем куки с именем "username"
return response
@app.route('/get_cookie')
def get_cookie():
username = request.cookies.get('username') # Получаем значение куки
return f'Привет, {username}!' if username else 'Куки не найдены.'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Хранятся только во время работы браузера и удаляются после его закрытия.
Сохраняются на устройстве пользователя до истечения срока действия.
Передаются только через HTTPS для обеспечения безопасности.
Не доступны через JavaScript, используются для защиты от XSS-атак.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤1🔥1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥1
HTTP (HyperText Transfer Protocol) — это протокол передачи данных, используемый для взаимодействия между клиентом (например, браузером) и сервером. Он является основой работы веба. Протокол устроен как текстовый, клиент-серверный и бесстатичный.
Клиент (например, браузер) отправляет запросы серверу, сервер отвечает на них.
Каждый запрос независим от других. Сервер не сохраняет состояние клиента между запросами. Для сохранения состояния используются сессии, куки или токены.
HTTP-запросы и ответы передаются в виде текста, что делает их легко читаемыми.
Указывает метод, URL и версию протокола.
GET /index.html HTTP/1.1
Дополнительная информация о запросе.
Host: www.example.com
User-Agent: Mozilla/5.0
Accept: text/html
Используется в некоторых методах (например,
POST
), чтобы передать данные на сервер.
name=John&age=30
Указывает версию протокола, код состояния и текстовое описание.
HTTP/1.1 200 OK
Дополнительные данные, например, тип содержимого.
Content-Type: text/html
Content-Length: 348
Содержит данные, которые сервер отправляет клиенту (например, HTML-страница).
<html>
<body>Hello, world!</body>
</html>
Запрашивает данные с сервера. Данные передаются в URL.
Отправляет данные на сервер (например, формы).
Обновляет данные на сервере или создаёт, если они отсутствуют.
Удаляет данные на сервере.
Аналог
GET
, но возвращает только заголовки без тела ответа. Возвращает информацию о поддерживаемых методах для ресурса.
Частичное обновление ресурса.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
2. Используйте EXPLAIN или EXPLAIN ANALYZE для анализа выполнения запроса.
3. Проверьте индексирование и оптимизацию запросов.
4. Анализируйте статистику работы базы через pg_stat_statements.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥6
Команда
git commit
используется для фиксации изменений в локальном репозитории Git. Она сохраняет текущие изменения в коде (добавленные, изменённые или удалённые файлы), которые были подготовлены с помощью команды git add
. По сути, git commit
создаёт "снимок" текущего состояния проекта, который можно использовать для отслеживания истории изменений, их анализа или отката к более ранним версиям.Когда вы работаете с Git, ваши изменения сначала попадают в рабочую директорию. После этого, чтобы зафиксировать их, вы добавляете их в индекс (staging area) с помощью команды
git add
. Только те изменения, которые находятся в индексе, будут включены в следующий коммит. Команда git commit
фиксирует все изменения из staging area и сохраняет их как новую версию в истории проекта.Каждый коммит сохраняет подробную информацию о том, что было изменено, когда и почему. Это позволяет отслеживать развитие проекта.
Можно вернуться к любой точке в истории и восстановить состояние проекта.
В командной разработке коммиты позволяют другим разработчикам видеть изменения и их причины.
Коммиты разбивают изменения на логические единицы, что упрощает их понимание.
# Шаг 1. Внести изменения в файл
echo "Hello, Git!" > example.txt
# Шаг 2. Добавить изменения в staging area
git add example.txt
# Шаг 3. Зафиксировать изменения
git commit -m "Добавил файл example.txt с приветственным текстом"
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤2
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤2
Это декоратор, предоставленный модулем
dataclasses
, который автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__
,Автоматически генерирует методы, сокращая шаблонный код.
Делает код более чистым и легким для понимания.
Обеспечивает удобные и мощные возможности для работы с данными.
Нужно импортировать его из модуля
dataclasses
и применить к классу. Внутри класса достаточно определить только поля данных.from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
# Примеры использования
person1 = Person(name="Alice", age=30)
person2 = Person(name="Bob", age=25)
print(person1) # Вывод: Person(name='Alice', age=30)
print(person2) # Вывод: Person(name='Bob', age=25)
print(person1 == person2) # Вывод: False
Инициализирует объект с заданными значениями атрибутов.
Возвращает строковое представление объекта, удобное для отладки.
Сравнивает объекты на равенство по их атрибутам.
__le__,
Вы можете настроить поведение
@dataclass
с помощью параметров, таких как order
, frozen
, и других.Генерирует методы для сравнения объектов.
Делает экземпляры неизменяемыми (immutable).
Пример
from dataclasses import dataclass
@dataclass(order=True, frozen=True)
class Person:
name: str
age: int
person1 = Person(name="Alice", age=30)
person2 = Person(name="Bob", age=25)
print(person1 > person2) # Вывод: True (поскольку 'Alice' > 'Bob' по алфавиту, если имена равны, сравниваются возраста)
# person1.age = 31 # Ошибка: FrozenInstanceError (поскольку класс заморожен)
Вы можете использовать функцию
field()
для настройки отдельных полей, например, для указания значений по умолчанию или исключения полей из методов5)
print(
from dataclasses import dataclass, field
@dataclass
class Person:
name: str
age: int = 0
address: str = field(default="Unknown", repr=False)
person = Person(name="Alice")
print(person) # Вывод: Person(name='Alice', age=0)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤1😁1
Используйте объединение таблиц через UNION или соединения JOIN. Например, SELECT * FROM table1 UNION SELECT * FROM table2.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12
В Python практически всё является объектом: числа, строки, функции, классы, модули и даже сам интерпретатор Python рассматривает их как объекты. Однако есть несколько вещей, которые объектами не являются:
Операторы (
+
, -
, *
, and
, or
, not
и т. д.) сами по себе не являются объектами. Они — часть синтаксиса языка и не имеют представления в виде объектов в памяти.a = 10 + 5 # Оператор "+" выполняет сложение, но сам по себе не объект
print(type(+)) # Ошибка: нельзя получить тип оператора
Встроенные ключевые слова Python (
if
, else
, while
, for
, def
, class
, return
и т. д.) не являются объектами. Они зарезервированы интерпретатором и используются для управления потоком выполнения кода.print(type(if)) # Ошибка: ключевое слово не является объектом
Хотя переменные ссылаются на объекты, сами идентификаторы (имена переменных) — это просто ссылки, а не объекты.
x = 42 # x — это имя, а не объект
print(type(x)) # Это целое число, но само имя "x" объектом не является
Аннотации типов в Python, такие как
list[str]
, не создают объекты во время компиляции кода. Они интерпретируются только на уровне анализа типов.def func(x: int) -> str:
return str(x)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27
- RIGHT JOIN: возвращает все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой. Несоответствующие строки левой таблицы заполняются NULL.
- INNER JOIN: возвращает только строки, которые соответствуют условиям соединения в обеих таблицах.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥3
В Python существует несколько типов файловых объектов, которые используются для работы с различными типами данных. Рассмотрим основные виды файловых объектов и их особенности.
Это самый распространённый тип файловых объектов. Такие файлы используются для работы с текстовыми данными и поддерживают строковые операции.
with open("example.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write("Привет, мир!") # Записываем текст в файл
with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read() # Читаем текст из файла
print(content)
Эти файлы используются для работы с двоичными данными (изображениями, видео, аудиофайлами и т. д.).
with open("image.jpg", "rb") as file:
binary_data = file.read() # Читаем файл в бинарном режиме
print(binary_data[:10]) # Выведем первые 10 байтов
with open("copy.jpg", "wb") as file:
file.write(binary_data) # Записываем данные в новый файл
Эти объекты представляют собой файловые буферы, которые хранят данные в оперативной памяти, а не на диске.
from io import StringIO
file = StringIO()
file.write("Привет, мир!") # Запись данных в буфер
file.seek(0) # Перемещаем указатель в начало
print(file.read()) # Читаем данные из буфера
Пример работы с
BytesIO
:from io import BytesIO
file = BytesIO()
file.write(b"Binary data") # Запись бинарных данных
file.seek(0)
print(file.read()) # Чтение данных
Python позволяет работать с файловыми объектами, полученными из нестандартных источников, например, сокетов или каналов связи (
pipes
).import socket
s = socket.socket()
s.connect(("example.com", 80))
s.sendall(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n")
response = s.makefile("r", encoding="utf-8") # Создание файлового объекта
print(response.readline()) # Читаем первую строку HTTP-ответа
s.close()
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
Здесь легко научиться:
▪️Превращать текст в голос
▪️Определять локацию по IP
▪️Писать телеграм-ботов
▪️Создавать 3D-игры
Самый необычный канал про Python, подписывайся – @Python_per_month
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
Это подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение разбивается на отдельные модули (части), каждый из которых решает конкретную задачу. Преимущества:
1. Улучшение читаемости и тестируемости кода.
2. Повторное использование модулей в других проектах.
3. Упрощение отладки и сопровождения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1
В Django встроена мощная система аутентификации, которая отвечает за идентификацию пользователей, управление учетными записями и контроль доступа к различным частям приложения. Она включает регистрацию, вход, выход, проверку прав пользователей и работу с сессиями.
Аутентификация в Django основана на модели пользователя (
User
) и механизме сессий. Когда пользователь входит в систему, Django проверяет его учетные данные и создает сессию, сохраняя в ней идентификатор пользователя.Процесс можно разделить на несколько шагов:
Пользователь вводит логин и пароль.
Django проверяет данные через аутентификационный бэкенд.
Если данные верны, Django создает сессию.
При каждом запросе Django проверяет, авторизован ли пользователь.
Django предоставляет встроенную модель пользователя
django.contrib.auth.models.User
. Она содержит:username
, email
, password
is_staff
, is_superuser
, is_active
date_joined
, last_login
from django.contrib.auth.models import User
# Создание пользователя
user = User.objects.create_user(username="admin", password="12345")
user.email = "admin@example.com"
user.save()
# Проверка пароля
print(user.check_password("12345")) # True
Django использует функцию
authenticate()
для проверки учетных данных.from django.contrib.auth import authenticate
user = authenticate(username="admin", password="12345")
if user is not None:
print("Успешный вход!")
else:
print("Ошибка аутентификации!")
После успешной аутентификации пользователя можно "впустить" с помощью
login()
.from django.contrib.auth import login, logout
def user_login(request):
user = authenticate(username="admin", password="12345")
if user:
login(request, user) # Создает сессию
return "Пользователь вошел!"
return "Ошибка входа"
def user_logout(request):
logout(request) # Удаляет сессию
return "Пользователь вышел!"
Во вьюхах можно проверить, авторизован ли пользователь
if request.user.is_authenticated:
print("Пользователь залогинен:", request.user.username)
else:
print("Гость")
Для защиты маршрутов можно использовать декоратор
@login_required
:from django.contrib.auth.decorators import login_required
@login_required
def profile(request):
return "Это страница профиля!"
Django по умолчанию использует
django.contrib.auth.backends.ModelBackend
для аутентификации через базу данных. Можно добавить кастомные бэкенды:AUTHENTICATION_BACKENDS = [
'django.contrib.auth.backends.ModelBackend', # Обычная аутентификация
]
Если стандартной модели
User
недостаточно, можно создать кастомную модельfrom django.contrib.auth.models import AbstractUser
class CustomUser(AbstractUser):
phone_number = models.CharField(max_length=15, unique=True)
# В settings.py указываем свою модель
AUTH_USER_MODEL = "myapp.CustomUser"
Django поддерживает группы пользователей и права доступа.
if user.has_perm("app_name.permission_codename"):
print("У пользователя есть разрешение!")
Использование групп
from django.contrib.auth.models import Group
group = Group.objects.create(name="Editors") # Создаем группу
user.groups.add(group) # Добавляем пользователя в группу
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9
1. Реализация общих функций, таких как логирование.
2. Добавление методов для работы с базами данных или сериализацией.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
В Python словари (
dict
) работают очень быстро, потому что они используют хеш-таблицы. Это позволяет находить значения по ключу в константное время O(1) в большинстве случаев. Давайте разберемся, как это работает.Словарь (
dict
) — это структура данных, которая хранит пары ключ → значение. Например:data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
print(data["age"]) # 25
Основной принцип:
Хеш-функция (
hash()
) вычисляет уникальное число (хеш) для ключа.Используется массив (таблица), где данные хранятся по индексам, связанным с хешем.
Поиск по ключу — это просто вычисление хеша и обращение к нужному индексу.
print(hash("age")) # Например, вернет 328847234 (будет разным при каждом запуске)
Когда мы пишем
value = data["age"]
Нет линейного поиска: вместо перебора всех элементов Python сразу вычисляет, где находится нужное значение.
Операция доступа занимает фиксированное время:
hash()
+ обращение по индексу.Даже при большом количестве элементов скорость остается высокой.
Добавим 1 миллион элементов и посмотрим скорость поиска:
import time
data = {i: i * 2 for i in range(1_000_000)}
start = time.time()
print(data[999_999]) # Быстро находит ключ!
end = time.time()
print("Время поиска:", end - start) # Около 0.000001 сек
Иногда два разных ключа могут иметь одинаковый хеш (редко, но возможно). Тогда Python использует связанный список (chaining) или перехеширование.
print(hash("abc") % 10) # Например, 5
print(hash("xyz") % 10) # Тоже 5 (редко, но бывает)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤1
1. Текущая рабочая директория: сначала проверяет текущую директорию.
2. Переменная окружения PYTHONPATH: ищет в путях, указанных в переменной.
3. Стандартные каталоги Python: такие как lib/pythonX.X/site-packages.
4. Пользовательские директории: при необходимости добавленные через sys.path.append().
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10💊3❤1🔥1