В
pip
можно скачать определённую версию библиотеки с помощью оператора ==
pip install имя_библиотеки==версия
Установка конкретной версии
pip install numpy==1.21.0
Обновление до последней версии в пределах конкретного диапазона
pip install requests>=2.25,<3.0
Проверка доступных версий перед установкой
pip install имя_библиотеки==
Например
pip install pandas==
Установка из файла
requirements.txt
Если нужно установить несколько библиотек с конкретными версиями, можно создать
requirements.txt
numpy==1.21.0
requests>=2.25,<3.0
pandas==1.3.0
И выполнить команду
pip install -r requirements.txt
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19
Forwarded from easyoffer
💡 В EasyOffer 2.0 появится фильтрация вопросов по грейдам и типам интервью!
📊 Например, вот вероятности ТОП-30 вопросов, которые задают на HR-скрининге Python-разработчику уровня Middle/Senior. Данные основаны на 53 реальных интервью.
97% Какие у тебя зарплатные ожидания
73% Какие у тебя есть вопросы
44% Какие критерии при выборе будущей работы
41% Расскажи о себе
38% Почему ищешь работу
35% Расскажи про свой опыт
35% Расскажи про проект на предыдущей работе
32% Почему уволился с предыдущей работы
29% Где территориально сейчас живешь/находишься
23% Есть ли другие предложения по работе
17% Есть ли военный билет
17% Почему хочешь сменить работу
17% Как проводишь свободное время
17% Расскажи про задачи на предыдущей работе
17% Сколько коммерческого опыта работы с Python
17% С какими БД работал
14% Находишься ли в активном поиске работы
14% С каким стеком работаешь
14% Почему решил откликнуться на нашу вакансию
14% Какой текущий статус поиска работы
11% Почему решил стать программистом
11% С какими фреймворками работал
11% Какую зарплату получал на предыдущей работе
11% Работаешь ли в настоящий момент
11% На какой грейд себя оцениваешь
11% Как быстро можешь приступить к работе после получения офера
11% Расскажи про свои pet-проекты
8% Какие знаешь типы данных в Python
8% Что такое декоратор в Python
8% Что ищешь на новой работе
🚀 Скоро стартует краудфандинговая кампания, которая поможет ускорить разработку EasyOffer 2.0.
Первые спонсоры получат уникальные лимитированные награды!
📢 Если вам это интересно, подписывайтесь на канал 👉 этот телеграм канал
📊 Например, вот вероятности ТОП-30 вопросов, которые задают на HR-скрининге Python-разработчику уровня Middle/Senior. Данные основаны на 53 реальных интервью.
97% Какие у тебя зарплатные ожидания
73% Какие у тебя есть вопросы
44% Какие критерии при выборе будущей работы
41% Расскажи о себе
38% Почему ищешь работу
35% Расскажи про свой опыт
35% Расскажи про проект на предыдущей работе
32% Почему уволился с предыдущей работы
29% Где территориально сейчас живешь/находишься
23% Есть ли другие предложения по работе
17% Есть ли военный билет
17% Почему хочешь сменить работу
17% Как проводишь свободное время
17% Расскажи про задачи на предыдущей работе
17% Сколько коммерческого опыта работы с Python
17% С какими БД работал
14% Находишься ли в активном поиске работы
14% С каким стеком работаешь
14% Почему решил откликнуться на нашу вакансию
14% Какой текущий статус поиска работы
11% Почему решил стать программистом
11% С какими фреймворками работал
11% Какую зарплату получал на предыдущей работе
11% Работаешь ли в настоящий момент
11% На какой грейд себя оцениваешь
11% Как быстро можешь приступить к работе после получения офера
11% Расскажи про свои pet-проекты
8% Какие знаешь типы данных в Python
8% Что такое декоратор в Python
8% Что ищешь на новой работе
🚀 Скоро стартует краудфандинговая кампания, которая поможет ускорить разработку EasyOffer 2.0.
Первые спонсоры получат уникальные лимитированные награды!
📢 Если вам это интересно, подписывайтесь на канал 👉 этот телеграм канал
Хороший код должен быть простым, читаемым, повторно используемым и легко поддерживаемым. Плохой код часто содержит дублирование, сложные конструкции и отсутствие структуры.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2
Чтобы реализовать метод
__new__
для создания класса по шаблону Singleton, нужно следовать принципам, которые обеспечивают создание только одного экземпляра класса. Метод new отвечает за создание нового экземпляра класса, и его можно использовать для контроля этого процесса. Ниже приведен пример реализации Singleton с использованием метода new.class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls._instance is None:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, args, kwargs)
return cls._instance
def __init__(self, value):
if not hasattr(self, 'initialized'):
self.value = value
self.initialized = True
# Проверка работы Singleton
singleton1 = Singleton(10)
singleton2 = Singleton(20)
print(singleton1 is singleton2) # Выведет: True
print(singleton1.value) # Выведет: 10
print(singleton2.value) # Выведет: 10
Атрибут _instance
cls._instance
используется для хранения единственного экземпляра класса.Метод
e):
Метод init выполняет инициализацию экземпляра.
Чтобы избежать повторной инициализации, проверяется наличие атрибута
initialized
. Если он не существует, происходит инициализация атрибутов и устанавливается initialized = True
.Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3💊1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
GET — это HTTP-метод, который используется для запроса данных с сервера.
Когда ты открываешь веб-сайт или вводишь URL в браузере — это GET-запрос. Браузер запрашивает страницу у сервера, и сервер возвращает данные.
Когда ты заходишь на
https://example.com/users
, браузер отправляет: GET /users HTTP/1.1
Host: example.com
Ответ сервера
[
{"id": 1, "name": "Alice"},
{"id": 2, "name": "Bob"}
]
параметры передаются в строке запроса (например,
?id=123
). GET не изменяет данные на сервере.
браузеры и серверы могут сохранять результаты GET-запросов.
слишком длинные запросы могут не работать.
передача пароля в URL (
?password=123
) небезопасна. Если нужно передать параметры, они добавляются в URL:
GET /search?q=python&page=2
В Python можно отправить GET-запрос с помощью библиотеки
requests
import requests
response = requests.get("https://api.example.com/users", params={"id": 123})
print(response.json()) # Получаем ответ в JSON
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Бэкенд-разработчик должен разбираться в API, базах данных, серверных фреймворках, структурах данных, алгоритмах, принципах безопасности и DevOps-инструментах.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁11💊7👍3🤯2❤1
Блокировка (lock) — это механизм, который предотвращает одновременный доступ к данным разными транзакциями, чтобы избежать конфликтов, повреждения данных или "гонки" процессов.
Представь, что два человека редактируют один и тот же документ. Если они начнут менять его одновременно, файл может испортиться. Блокировки в БД работают так же — если один процесс изменяет данные, другой должен подождать, пока первый закончит.
предотвращает одновременные изменения одних и тех же строк.
когда два запроса пытаются изменить одно и то же значение.
разные операции не мешают друг другу.
Строчная (Row Lock) – блокирует только одну строку таблицы.
Табличная (Table Lock) – блокирует всю таблицу целиком.
Блокировка всей базы (Database Lock) – редко используется, но блокирует всю БД.
BEGIN;
SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- Блокирует строку, пока транзакция не завершится
Эксклюзивная (Exclusive, X-Lock) – блокирует запись для всех (никакие другие операции её не изменят).
Разделяемая (Shared, S-Lock) – блокирует только на запись (чтение возможно).
BEGIN;
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
-- Пока транзакция не завершится, другая транзакция не сможет изменить balance пользователя 1.
Явные (ручные) – задаются программистом (
SELECT ... FOR UPDATE
). Неявные (автоматические) – создаются СУБД при
INSERT
, UPDATE
, DELETE
. Если два запроса ждут друг друга, система "зависает". Решение: правильный порядок выполнения транзакций.
Если транзакция не закрывается (
COMMIT
/ROLLBACK
), другие запросы ждут бесконечно. Решение: короткие транзакции, автоматическое завершение. Чем больше блокировок, тем медленнее работа БД.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥1
Разбить список (
list
) можно разными способами в зависимости от задачи: На части фиксированной длины
На N частей
По условию
Если нужно разделить список на подсписки длиной
n
, можно использовать list comprehensiondef split_list(lst, size):
return [lst[i:i + size] for i in range(0, len(lst), size)]
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(split_list(data, 3))
Вывод
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
Если нужно разделить список на
N
частей, можно использовать numpy
или itertools
import numpy as np
def split_into_n_parts(lst, n):
return np.array_split(lst, n)
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(split_into_n_parts(data, 4))
Вывод
[array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7]), array([8, 9])]
Если нужно разделить список по какому-то критерию, например, на чётные и нечётные числа
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
even = [x for x in data if x % 2 == 0]
odd = [x for x in data if x % 2 != 0]
print(even, odd)
Вывод
[2, 4, 6, 8] [1, 3, 5, 7, 9]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12💊2😁1
Избавляться от дублирования стоит, если оно приводит к сложностям в поддержке, увеличению ошибок или нарушению принципа DRY. Однако если это уменьшает ясность, дублирование допустимо.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
В Python можно создать класс двумя основными способами:
Через
class
(обычный способ) Через
type()
(динамическое создание класса) Это стандартный способ, который мы используем чаще всего.
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
def say_hello(self):
return f"Привет, я {self.name}!"
p = Person("Алиса")
print(p.say_hello()) # Привет, я Алиса!
Функция
type()
позволяет создать класс "на лету". Person = type("Person", (object,), {
"__init__": lambda self, name: setattr(self, "name", name),
"say_hello": lambda self: f"Привет, я {self.name}!"
})
p = Person("Боб")
print(p.say_hello()) # Привет, я Боб!
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁9💊4👍1🔥1
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.
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
Python сам удаляет ненужные объекты, не давая памяти переполняться.
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12😁7🔥3🤯2
Клиент-серверная архитектура – это модель взаимодействия устройств, где клиент запрашивает данные или услуги, а сервер их предоставляет.
Клиент – это программа или устройство, которое отправляет запросы (например, браузер).
Сервер – это программа или устройство, которое обрабатывает запросы и отправляет ответ (например, веб-сервер).
Сервер (сервер.py)
import socket
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(("localhost", 8080)) # Привязываем сервер к адресу и порту
server.listen(1) # Ожидаем подключения одного клиента
print("Сервер запущен и ждёт подключения...")
conn, addr = server.accept() # Принимаем подключение
print(f"Подключен клиент: {addr}")
data = conn.recv(1024).decode() # Читаем данные от клиента
print(f"Клиент прислал: {data}")
conn.send("Привет от сервера!".encode()) # Отправляем ответ клиенту
conn.close()
Клиент (клиент.py)
import socket
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(("localhost", 8080)) # Подключаемся к серверу
client.send("Привет, сервер!".encode()) # Отправляем сообщение
response = client.recv(1024).decode() # Получаем ответ от сервера
print(f"Ответ сервера: {response}")
client.close()
сервер.py
. Он ждёт подключения. клиент.py
. Клиент подключается к серверу и отправляет сообщение. Одноуровневая – клиент общается напрямую с сервером.
Двухуровневая – классическая схема "клиент сервер" (например, браузер веб-сервер).
Трёхуровневая – добавляется база данных (например, клиент сервер БД).
Многоуровневая – сложные распределённые системы с несколькими серверами (например, микросервисы).
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤2
Это процесс изменения структуры базы данных. Для ее создания используется команда makemigrations, а для применения — migrate. Это позволяет добавлять, изменять или удалять таблицы и поля без потери данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10
Десериализация — это процесс преобразования данных из формата хранения (например, JSON, XML, бинарного) обратно в объект Python.
Клиент получает JSON-ответ от сервера и преобразует его в объекты.
Загружаем настройки программы из файла.
Данные хранятся в виде строк и извлекаются как объекты.
JSON (JavaScript Object Notation) — популярный формат хранения и передачи данных.
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}' # Строка JSON
python_obj = json.loads(json_data) # Десериализуем в словарь
print(python_obj) # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
print(python_obj["name"]) # Alice
Pickle используется для хранения объектов Python в файлах или передаче их по сети.
import pickle
binary_data = b'\x80\x04\x95\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94u.'
python_obj = pickle.loads(binary_data) # Десериализуем
print(python_obj) # {'name': 'Alice'}
Если данные хранятся в файле, их можно загрузить обратно в программу.
with open("data.json", "r") as file:
python_obj = json.load(file) # Загружаем JSON из файла
print(python_obj)
Pickle может содержать вредоносный код, так что никогда не десериализуйте неизвестные данные!
import pickle
pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'rm -rf /'\ntR.") # Опасная команда
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
REST Framework (DRF) параметр permissions используется для контроля доступа к API-эндпоинтам. Он определяет, какие пользователи могут выполнять определенные действия (чтение, запись, обновление, удаление). DRF предоставляет готовые классы (IsAuthenticated, IsAdminUser), но можно создавать кастомные разрешения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1
BaseView
— это базовый класс представления (view) в Django, который предоставляет основу для создания представлений без жёсткой привязки к HTTP-методам (GET
, POST
и др.). Он является родительским классом для всех классов-представлений (CBV, Class-Based Views) в Django. Обеспечивает общую структуру для классов-представлений.
Разделяет логику обработки запроса и рендеринг.
Позволяет переопределять логику обработки запросов через
dispatch()
. Является родительским классом для
View
, TemplateView
, ListView
и других CBV. Этот класс сам по себе не обрабатывает запросы. Он лишь задаёт каркас для представлений.
from django.views import View
class BaseView:
def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
"""Определяет, какой метод (GET, POST и т. д.) вызывать"""
handler = getattr(self, request.method.lower(), self.http_method_not_allowed)
return handler(request, *args, **kwargs)
def http_method_not_allowed(self, request, *args, **kwargs):
"""Обработчик для неподдерживаемых HTTP-методов"""
return HttpResponseNotAllowed(self._allowed_methods())
Обычно мы используем
View
, который наследуется от BaseView
. from django.http import HttpResponse
from django.views import View
class MyView(View):
def get(self, request):
return HttpResponse("Это GET-запрос")
def post(self, request):
return HttpResponse("Это POST-запрос")
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2