Python | Вопросы собесов
13.9K subscribers
35 photos
1 file
923 links
Cайт: easyoffer.ru
Реклама: @easyoffer_adv
ВП: @easyoffer_vp

Тесты t.me/+20tRfhrwPpM4NDQy
Задачи t.me/+nsl4meWmhfQwNDVi
Вакансии t.me/+cXGKkrOY2-w3ZTky
Download Telegram
🤔 Как можно заблокировать конкретные поля в Postgres?

Используйте LOCK или специфичные транзакционные механизмы, чтобы ограничить доступ к строкам или таблицам. Например, для блокировки только на уровне записи (строки) применяют SELECT FOR UPDATE.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🤔 Что такое объект первого класса?

Объект первого класса (или сущность первого класса) — это концепция из программирования, которая означает, что объект обладает всеми следующими свойствами:

🟠Хранение в переменной или структуре данных
объект можно присвоить переменной или сохранить в структуре данных (например, списке, словаре).
🟠Передача в функцию в качестве аргумента
объект можно передавать как параметр функции.
🟠Возврат из функции как результата
функция может возвращать объект.
🟠Динамическое создание
объект можно создавать во время выполнения программы (не только на этапе компиляции).

🚩Почему это важно?

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.

🚩Пример на Python

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
🤔 Какие блокировки бывают в Postgres?

1. Row-level locks: блокируют отдельные строки (например, FOR UPDATE, FOR SHARE).
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
🤔 Что такое cookie?

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.

🚩Зачем нужны куки?

Куки помогают веб-сайтам «запоминать» данные о пользователе. Вот основные цели их использования:
🟠Аутентификация
Например, после входа в аккаунт куки сохраняют ваш статус (авторизован вы или нет).
🟠Сохранение предпочтений
Куки могут хранить ваши настройки, например, выбранный язык или тему сайта.
🟠Сессии и корзины
Если вы добавляете товары в корзину в интернет-магазине, эта информация может храниться в куки.
🟠Отслеживание действий
Куки используются для аналитики и рекламы, чтобы понять, как вы взаимодействуете с сайтом, или показать персонализированные объявления.

🚩Как работают куки?

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.

🚩Пример использования куки

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)


🚩Типы куки

🟠Сессионные куки (Session Cookies)
Хранятся только во время работы браузера и удаляются после его закрытия.
🟠Постоянные куки (Persistent Cookies)
Сохраняются на устройстве пользователя до истечения срока действия.
🟠Безопасные куки (Secure Cookies)
Передаются только через HTTPS для обеспечения безопасности.
🟠HttpOnly куки
Не доступны через JavaScript, используются для защиты от XSS-атак.

🚩Плюсы и минусы

Помогают сохранять пользовательские данные для упрощения работы с сайтом.
Могут улучшить пользовательский опыт за счёт персонализации.
Могут использоваться для отслеживания активности (privacy concerns).
Неправильное управление куки может привести к утечкам данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍71🔥1
🤔 Что такое блокировки (локи) в БД?

Это механизм синхронизации доступа к данным, предотвращающий одновременное изменение одних и тех же данных разными транзакциями, чтобы избежать конфликтов и сохранить целостность.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥1
🤔 Как устроен протокол HTTP?

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.

🚩Основные принципы HTTP

🟠Клиент-серверная архитектура
Клиент (например, браузер) отправляет запросы серверу, сервер отвечает на них.

🟠Бесстатичность
Каждый запрос независим от других. Сервер не сохраняет состояние клиента между запросами. Для сохранения состояния используются сессии, куки или токены.

🟠Текстовый протокол
HTTP-запросы и ответы передаются в виде текста, что делает их легко читаемыми.

🚩Структура HTTP-запроса

🟠Стартовая строка
Указывает метод, URL и версию протокола.

GET /index.html HTTP/1.1


🟠Заголовки (headers)
Дополнительная информация о запросе.

Host: www.example.com
User-Agent: Mozilla/5.0
Accept: text/html


🟠Тело запроса (body)
Используется в некоторых методах (например, POST), чтобы передать данные на сервер.

name=John&age=30


🚩Структура HTTP-ответа

🟠Стартовая строка
Указывает версию протокола, код состояния и текстовое описание.

HTTP/1.1 200 OK


🟠Заголовки (headers)
Дополнительные данные, например, тип содержимого.

Content-Type: text/html
Content-Length: 348


🟠Тело ответа (body)
Содержит данные, которые сервер отправляет клиенту (например, HTML-страница).
   <html>
<body>Hello, world!</body>
</html>


🚩Основные HTTP-методы
🟠GET
Запрашивает данные с сервера. Данные передаются в URL.
🟠POST
Отправляет данные на сервер (например, формы).
🟠PUT
Обновляет данные на сервере или создаёт, если они отсутствуют.
🟠DELETE
Удаляет данные на сервере.
🟠HEAD
Аналог GET, но возвращает только заголовки без тела ответа.
🟠OPTIONS
Возвращает информацию о поддерживаемых методах для ресурса.
🟠PATCH
Частичное обновление ресурса.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
🤔 Каким образом можно найти "медленный запрос" и проанализировать его в PostgreSQL?

1. Включите логирование медленных запросов: настройте параметр log_min_duration_statement.
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
🤔 Что делает git commit?

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.

🚩Как это работает?

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.

🚩Почему это нужно?

🟠История изменений
Каждый коммит сохраняет подробную информацию о том, что было изменено, когда и почему. Это позволяет отслеживать развитие проекта.
🟠Версионность
Можно вернуться к любой точке в истории и восстановить состояние проекта.
🟠Совместная работа
В командной разработке коммиты позволяют другим разработчикам видеть изменения и их причины.
🟠Разделение задач
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
👍172
🤔 Как выбрать данные из двух таблиц без метода JOIN()?

Используйте подзапросы, например, в WHERE или SELECT, чтобы извлекать связанные данные. Пример: вложенный запрос вместо явного соединения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32
🤔 Что такое @dataclass?

Это декоратор, предоставленный модулем dataclasses, который автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__,🤔 Что так🤔 Что т и другие, для вашего класса. Это упрощает создание классов, предназначенных для хранения данных, устраняя необходимость писать много шаблонного кода.

🚩Зачем нужен

🟠Упрощение кода
Автоматически генерирует методы, сокращая шаблонный код.
🟠Читабельность
Делает код более чистым и легким для понимания.
🟠Удобство
Обеспечивает удобные и мощные возможности для работы с данными.

🚩Как использовать

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


🚩Автоматически генерируемые методы

🟠`__init__`
Инициализирует объект с заданными значениями атрибутов.
🟠`__repr__`
Возвращает строковое представление объекта, удобное для отладки.
🟠`__eq__`
Сравнивает объекты на равенство по их атрибутам.
🟠`__lt__`, __le__,🤔 Что так🤔 Что такМогут быть сгенерированы для сравнения объектов (если указано).

🚩Настройка поведения

Вы можете настроить поведение @dataclass с помощью параметров, таких как order, frozen, и других.

🟠`order=True`
Генерирует методы для сравнения объектов.
🟠`frozen=True`
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)


🚩Поля данных и их настройки

Вы можете использовать функцию field() для настройки отдельных полей, например, для указания значений по умолчанию или исключения полей из методов
5)

print(
🤔 Что т и других.
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
👍171😁1
🤔 Как с помощью одного запроса можно выбрать данные из двух таблиц?

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
🤔 Что в python не является объектом?

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 и синтаксические конструкции
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


🟠Ключевые слова (keywords)
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


🟠Идентификаторы переменных
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 во время компиляции
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
🤔 Чем отличается RIGHT, LEFT, INNER JOIN?

- LEFT JOIN: возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие строки из правой. Несоответствующие строки правой таблицы заполняются NULL.
- 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
🤔 Какие есть виды файловых объектов?

В Python существует несколько типов файловых объектов, которые используются для работы с различными типами данных. Рассмотрим основные виды файловых объектов и их особенности.

🟠Текстовые файлы (`TextIOWrapper`)
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)


🟠Бинарные файлы (`BufferedReader`, `BufferedWriter`)
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


🟠Файлы ввода-вывода в памяти (`io.StringIO`, `io.BytesIO`)
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


🟠Файловые объекты на основе сокетов, пайпов и других источников
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
Когда говорят, что Python слишком простой язык, на сцену выходит канал Python Learning

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
🤔 Что такое модульное программирование?

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
👍81
🤔 Как в Django работает система аутентификации?

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.

🟠Как работает процесс аутентификации?
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.

🚩Основные компоненты системы аутентификации

🟠Модель пользователя (`User`)
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


🟠Аутентификация (`authenticate`)
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!")


🟠Вход и выход (`login` / `logout`)
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!"


🟠Проверка аутентификации
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!"


🚩Настройка аутентификации

🟠Настройки в `settings.py`
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
]


🟠Изменение модели пользователя
Если стандартной модели User недостаточно, можно создать кастомную модель
from 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"


🟠Разрешения и группы
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
🤔 Для чего нужны миксины?

Миксины используются для добавления функциональности к классам без необходимости наследования. Это композиционный подход, где класс "смешивается" с одним или несколькими миксинами, чтобы расширить свои возможности. Примеры:
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
🤔 Почему поиск по ключам в словаре работает быстро?

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.

🟠Как устроен словарь в Python?
Словарь (dict) — это структура данных, которая хранит пары ключ → значение. Например:
data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
print(data["age"]) # 25


🟠Как работает хеш-таблица?
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"]


🟠Почему поиск занимает O(1)?
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


🟠Что если хеши совпадут? (Коллизии)
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
👍141
🤔 Как ищет модули при импорте?

Ищет модули в следующем порядке:
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💊31🔥1