Python | Вопросы собесов
13.9K subscribers
36 photos
1 file
926 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
🤔 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
🤔 Какие объекты можно положить в множество?

В Python множество (set) — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов, которая работает на основе хеш-таблицы. Это значит, что только хешируемые (immutable) объекты могут быть добавлены в set.

🚩Можно добавить в `set`:

Числа (int, float, complex)
   s = {1, 2.5, 3+4j}


Строки (str)
   s = {"apple", "banana", "cherry"}


Кортежи (tuple), если они тоже содержат только неизменяемые объекты
   s = {(1, 2), ("a", "b")}


Булевые значения (bool)** (но True считается 1, а False0)
   s = {True, False, 1, 0}
print(s) # {False, True} (0 и 1 не добавятся повторно)


🚩Нельзя добавить в `set`

Изменяемые объекты (list, set, dict)
   s = { [1, 2, 3] }  #  Ошибка: TypeError: unhashable type: 'list'


   s = { {"key": "value"} }  #  Ошибка: TypeError: unhashable type: 'dict'


Кортежи с изменяемыми элементами
   s = { (1, [2, 3]) }  #  Ошибка: TypeError


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17😁1
🤔 В чём отличие 306 от 307 Redirect?

1. 306 Redirect:
- Устаревший HTTP-код, ранее зарезервированный для будущего использования. В современных стандартах он не используется.
2. 307 Redirect:
- Указывает временное перенаправление. В отличие от 302, гарантирует, что метод запроса (например, POST) останется неизменным.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14💊1
🤔 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11💊2
🤔 Что такое утиная типизация?

Это принцип, согласно которому объект считается пригодным для использования, если он имеет требуемые методы или поведение, независимо от его типа. Пример:
"Если что-то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, скорее всего, утка."


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍4💊1
🤔 Какая сложность сортировки слияния в худшем случае?

Сортировка слиянием (Merge Sort) — это алгоритм, который использует разделяй и властвуй (divide & conquer).
В худшем случае сложность O(n log n).

🚩Как работает сортировка слиянием?

🟠Делим массив пополам
до тех пор, пока не останутся отдельные элементы.
🟠Сортируем и сливаем
полученные подмассивы.

def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr

mid = len(arr) // 2
left = merge_sort(arr[:mid])
right = merge_sort(arr[mid:])

return merge(left, right)

def merge(left, right):
sorted_arr = []
i = j = 0

while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] < right[j]:
sorted_arr.append(left[i])
i += 1
else:
sorted_arr.append(right[j])
j += 1

sorted_arr.extend(left[i:])
sorted_arr.extend(right[j:])
return sorted_arr

arr = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
print(merge_sort(arr))


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10💊1
🤔 Что можете сказать о конструкции import package.item?

Конструкция import package.item позволяет импортировать конкретный модуль или объект (например, класс или функцию) из пакета. Это:
1. Упрощает доступ к необходимому элементу без загрузки всего пакета.
2. Повышает читаемость и производительность, так как загружается только требуемый код.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍6
Forwarded from easyoffer
Привет, ребята!
1,5 года я учился на программиста, а сайт easyoffer.ru стал моим пет-проектом. Я создавал его, потому что:
а) нужно было добавить хоть какой-нибудь проект в резюме
б) подготовиться к прохождению собесов

И всё получилось! Благодаря еasyoffer я успешно прошёл собеседование и устроился Python Junior-разработчиком на удаленку с зарплатой 115 тысяч рублей.

Однако ещё во время разработки я понял, что у этого проекта есть потенциал. Казалось, что сайт может стать популярным и, возможно, превратиться в стартап.

По-этому я с самого начала заложил в проект минимальную бизнес-модель, на случай, если сайт начнёт набирать трафик. Я предложил пользователям полный доступ к сайту в обмен на подписку на Telegram-каналы. Это позволяло развивать аудиторию, а в будущем — зарабатывать на рекламе.

Результат превзошёл ожидания!
С момента запуска easyoffer посетило 400 тысяч человек. А когда доход с рекламы превысил мою зарплату программиста, я принял решение уйти с работы и полностью посвятить себя разработке новой версии сайта.

Вот так, зайдя в IT, через 4 месяца вышел через свой же пет-проект. Мне очень повезло

Уже год я работаю над easyoffer 2.0.
Это будет более масштабный и качественной новый проект:
– Появится тренажер
– Появятся задачи из собесов
– Фильтрация контента по грейдам
и еще очень много фич, о которых я расскажу позже.

Хочу, довести easyoffer до ума, чтобы сайт стал настоящим помощником для всех, кто готовится к собеседованиям.
По этому в ближайшее время я объявлю о старте краудфандинговой кампании, чтобы ускорить разработку и я готов щедро отблагодарить всех, кто поддержит проект.

А те, кто поддержат проект первыми, получат специальные лимитированные выгодные вознаграждения. Следите за этим телеграм каналом, если хотите стать первыми сапортерами.
👍7💊76🤯1
🤔 Как можно оптимизировать хвостовую рекурсию в Python?

Хвостовая рекурсия (tail recursion) — это особый вид рекурсии, когда рекурсивный вызов является последней операцией в функции. В языках, поддерживающих оптимизацию хвостовой рекурсии (TCO – Tail Call Optimization), такие вызовы не создают новый стек вызовов, а переиспользуют текущий, что предотвращает переполнение стека.
Но в Python хвостовая рекурсия НЕ оптимизируется из-за особенностей интерпретатора (Python хранит полную историю вызовов для отладки).

🚩Способы оптимизации хвостовой рекурсии в Python

🟠Использование явного стека вместо рекурсии (итерация)
Лучший способ избежать проблем с глубокой рекурсией — заменить её циклом.
def factorial(n, acc=1):
if n == 0:
return acc
return factorial(n - 1, acc * n) # Хвостовая рекурсия (но Python не оптимизирует!)


Решение: заменить на цикл (итеративный подход)
def factorial_iter(n):
acc = 1
while n > 0:
acc *= n
n -= 1
return acc

print(factorial_iter(10000)) # Работает без ошибок


🟠Использование `sys.setrecursionlimit()` (не рекомендуется)
Python имеет ограничение на глубину рекурсии (обычно около 1000). Можно его увеличить
import sys
sys.setrecursionlimit(20000) # Увеличение лимита


🟠Использование `functools.lru_cache()` (мемоизация)
Если рекурсивная функция пересчитывает одни и те же значения, можно кешировать результаты.
from functools import lru_cache

@lru_cache(None) # Кеширует все вызовы функции
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(100)) # Работает быстро, без переполнения стека


🟠Использование `stack` вместо рекурсии (эмуляция стека)
Если алгоритм требует рекурсии, но стек ограничен, можно использовать список как стек.
def factorial_stack(n):
stack = [(n, 1)]
while stack:
n, acc = stack.pop()
if n == 0:
return acc
stack.append((n - 1, acc * n))

print(factorial_stack(10000)) # Работает без ошибок


Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍81
🤔 Какие есть методы, чтобы реализовать протокол итерирования данных?

1. Метод iter:
- Должен возвращать итератор объекта.
2. Метод next:
- Возвращает следующий элемент последовательности. Поднимает исключение StopIteration, если элементы закончились.
Для итераторов необходимо реализовать оба метода.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12