🤔 Чем APIView отличается от ViewSet?

- APIView — это классический контроллер, где каждый метод (get, post, put, delete) нужно определять вручную.
- ViewSet — это более абстрактный подход, где основные CRUD-операции реализуются автоматически, используя роутеры.
ViewSet удобнее для REST API, так как требует меньше кода.

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

🤔 Как работает хеш мап?

Хеш-таблица (HashMap) — это структура данных, которая позволяет быстро хранить и искать пары ключ → значение. В Python её аналогом является dict.

🚩Основная идея

Ключ проходит через хеш-функцию → превращается в число (индекс).
Значение сохраняется в массиве по этому индексу.
При поиске: ключ снова хешируется, и мы мгновенно находим нужное значение.

🚩Как это работает в Python?

Создание хеш-таблицы (dict)

hash_map = {}  # Пустой словарь
hash_map["apple"] = 10  # Добавляем элемент
hash_map["banana"] = 20

print(hash_map["apple"])  # 10

🟠Хеширование ключа
Ключи сначала хешируются с помощью встроенной функции hash().

print(hash("apple"))  # Например: 2837462816
print(hash("banana"))  # Другое число

🟠Разрешение коллизий
Иногда разные ключи могут давать одинаковый хеш. Это называется коллизией. Python использует метод цепочек (Chaining): Если у двух ключей один хеш, они хранятся в виде списка в одной ячейке.

hash_map = { "key1": 100, "key2": 200 }
print(hash("key1") % 10)  # Допустим, 4
print(hash("key2") % 10)  # Тоже 4 (коллизия!)

# Python хранит их в одной ячейке как список [(key1, 100), (key2, 200)]

🟠Динамическое расширение
При заполнении хеш-таблицы, если она становится слишком загруженной, Python автоматически увеличивает её размер, чтобы избежать замедления.

d = {}  # Создаём пустой dict
for i in range(1000):
    d[i] = i

print(len(d))  # 1000, Python сам расширил таблицу

🟠Удаление элементов
Удаление также выполняется за O(1)

del hash_map["apple"]  # Мгновенно удаляем

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое работа с сетью?

Работа с сетью включает в себя обмен данными между клиентом и сервером через HTTP, WebSocket или другие протоколы. В Django это реализуется через запросы к API, обработку ответов, аутентификацию и защиту данных.

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

🤔 Что за функция sleep()?

Функция sleep() из модуля time приостанавливает выполнение программы на заданное количество секунд.

🚩Как использовать `sleep()` в Python?

Функция sleep() принимает один аргумент** — число секунд (может быть дробным).

import time

print("Программа началась...")
time.sleep(3)  # Ожидание 3 секунды
print("3 секунды прошло!")

🚩Где используется `sleep()`?

Ожидание в цикле (имитация загрузки)

for i in range(5, 0, -1):
    print(i)
    time.sleep(1)  # Задержка 1 секунда между выводами
print("Старт!")

Запросы к серверу с паузами (чтобы не забанили)

import time
import requests

for i in range(3):
    response = requests.get("https://example.com")
    print(f"Запрос {i+1}: статус {response.status_code}")
    time.sleep(2)  # Ждём 2 секунды перед следующим запросом

Искусственная задержка перед повторной попыткой

for attempt in range(3):
    print(f"Попытка {attempt + 1}...")
    time.sleep(2)  # Ожидание 2 секунды перед новой попыткой

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть варианты определения модели пользователя в Django?

Можно определить модель пользователя несколькими способами:
1. Использовать стандартную модель User (django.contrib.auth.models.User)
2. Расширить AbstractUser — добавляет кастомные поля, сохраняя стандартную функциональность
3. Наследоваться от AbstractBaseUser — полный контроль над моделью пользователя
4. Создать кастомного пользователя с OneToOneField к стандартному User
Выбор зависит от гибкости проекта и требований к пользователям.

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

🤔 Что такое моржовый оператор?

Моржовый оператор (:=) – это новый оператор, появившийся в Python 3.8, который позволяет присваивать значение переменной прямо внутри выражения.

🚩Как он работает?

Обычно мы записываем код так:

value = len(my_list)  # Сначала присваиваем
if value > 10:  # Потом используем
    print("Список большой")

С := можно совместить оба действия

if (value := len(my_list)) > 10:
    print("Список большой")

🚩Где использовать?

В циклах (избегаем лишних вычислений). Вместо:

data = input("Введите строку: ")
while data != "exit":
    print("Вы ввели:", data)
    data = input("Введите строку: ")

С := можно записать короче:

while (data := input("Введите строку: ")) != "exit":
    print("Вы ввели:", data)

В if и while (проверяем и присваиваем одновременно)
Без :=

text = input("Введите слово: ")
if len(text) > 5:
    print(f"Слово длинное ({len(text)} символов)")

С :=:

if (length := len(text)) > 5:
    print(f"Слово длинное ({length} символов)")

В списковых включениях (list comprehensions)
Без :=:

numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]
filtered = [num for num in numbers if num % 2 == 0]

С :=:

filtered = [num for _ in range(10) if (num := random.randint(1, 100)) % 2 == 0]

🚩Когда не стоит использовать `:=`?

Если код становится сложнее для чтения

if (a := func()) and (b := another_func(a)) > 10:
    ...

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как сделать кастомную авторизацию в Django?

Кастомная авторизация реализуется через настройку модели пользователя и аутентификацию. Для этого можно:
- Создать свою модель пользователя, унаследовавшись от AbstractUser или AbstractBaseUser
- Настроить бэкенд аутентификации, создав кастомный класс и переопределив authenticate
- Добавить JWT-токены с помощью SimpleJWT или другого механизма токенов
Это позволяет гибко управлять логикой авторизации, например, по email вместо имени пользователя.

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

🤔 Зачем нужен volume в docker?

В Docker volume (том) — это специальное место для хранения данных контейнера, которое не исчезает при перезапуске или удалении контейнера.

🚩Зачем нужен `volume`?

Данные не теряются при удалении контейнера
Общий доступ: несколько контейнеров могут использовать один и тот же volume
Производительность: тома быстрее, чем хранение внутри контейнера
Разделение кода и данных: удобно для баз данных и логов

🚩Как создать `volume`?

Способ 1: Автоматическое создание при запуске контейнера

docker run -d -v my_volume:/app/data my_container

Способ 2: Создать том отдельно и подключить его

docker volume create my_volume
docker run -d -v my_volume:/app/data my_container

Способ 3: Использовать путь на хосте (bind-mount)

docker run -d -v /home/user/data:/app/data my_container

🚩Как посмотреть список томов?

docker volume ls  # Покажет все тома
docker volume inspect my_volume  # Информация о томе

🚩Как удалить `volume`?

Важно: при удалении тома данные удаляются безвозвратно!

docker volume rm my_volume  # Удаление одного тома
docker volume prune  # Удаление всех неиспользуемых томов

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как в Django реализована работа с WebSocket?

Изначально не поддерживает WebSocket, но для работы с ним используется Django Channels. Это асинхронное дополнение к Django, позволяющее:
- Создавать WebSocket-соединения
- Обрабатывать события в реальном времени
- Использовать Consumers аналогично Views
Для работы с Django Channels требуется Redis как брокер сообщений.

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

🤔 Встроенные функции Python

В Python есть встроенные функции (built-in functions) — это функции, которые можно использовать без импорта. Они делают код проще и удобнее.
Полный список встроенных функций можно посмотреть так:

print(dir(__builtins__))

🚩Основные категории встроенных функций

Работа с числами

print(abs(-5))  # 5
print(round(3.14159, 2))  # 3.14
print(pow(2, 3))  # 8
print(min([3, 1, 4]))  # 1

Работа со строками

print(len("hello"))  # 5
print(str(123))  # '123'
print(ord('A'))  # 65
print(chr(65))  # 'A'

Работа с коллекциями (списки, кортежи, множества)

a = [3, 1, 2]
print(sorted(a))  # [1, 2, 3]

nums = [1, 2, 3]
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
print(list(zip(nums, names)))  # [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')]

Работа с логикой и проверками

print(bool(""))  # False
print(all([True, 1, "Hello"]))  # True
print(any([0, "", None, 5]))  # True (есть хотя бы один True)

Работа с функциями

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(evens)  # [2, 4]

Работа с файлами

with open("file.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, world!")

name = input("Введите имя: ")
print("Привет,", name)

Работа с объектами и атрибутами

print(type(42))  # <class 'int'>
print(isinstance(42, int))  # True
print(dir([]))  # Методы списка

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое толстые модели в Django?

Это подход в Django, когда бизнес-логика приложения хранится в моделях. Вместо того, чтобы помещать логику в представления (views) или сериализаторы (serializers), её выносят в модели, добавляя:
- Методы для обработки данных
- Логику валидации и вычислений
- Кастомные save() методы

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

🤔 Для чего могут применять конструкцию try finally без except?

Конструкция try...finally используется в случаях, когда нужно гарантировать выполнение кода в finally, независимо от того, возникло исключение или нет.

🟠Закрытие файла
Если файл открыт, его нужно закрыть в любом случае, даже если в процессе работы произойдёт ошибка.

try:
    file = open("data.txt", "r")
    data = file.read()
finally:
    print("Закрываем файл...")
    file.close()  # Файл закроется даже при ошибке

🟠Освобождение ресурсов (например, соединение с базой данных)
Если программа работает с базой данных, соединение нужно закрыть, даже если произошла ошибка.

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("database.db")

try:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users")  # Ошибка, если таблицы нет
finally:
    print("Закрываем соединение с БД...")
    conn.close()  # Закроет соединение в любом случае

🟠Разблокировка ресурсов (например, файл или поток)
Допустим, есть блокировка файла, которую нужно снять в любом случае.

import threading

lock = threading.Lock()

try:
    lock.acquire()
    print("Ресурс заблокирован")
    # Код, который использует ресурс
finally:
    print("Разблокируем ресурс")
    lock.release()  # Освободит блокировку даже при ошибке

Пример 4: Остановка таймера, даже если произошла ошибка

import time

try:
    start_time = time.time()
    x = 1 / 0  # Ошибка деления на ноль
finally:
    elapsed_time = time.time() - start_time
    print(f"Программа выполнялась {elapsed_time:.2f} секунд")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Где лучше расположить логику — в моделях или сериализаторе?

Выбор зависит от типа логики:
- В моделях хранят бизнес-логику, связанную с данными (валидация, вычисления, обработка)
- В сериализаторах хранят логику, связанную с API (конвертация данных, валидация полей)
Если логика нужна в нескольких местах, лучше разместить её в моделях.

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

🤔 В чем отличия pytz от datetime?

🟠`datetime` – встроенный модуль Python
Модуль datetime позволяет работать с датами и временем, но по умолчанию он не поддерживает часовые пояса.

from datetime import datetime

dt = datetime.now()  # Получаем текущую дату и время
print(dt)  # Например: 2024-02-28 14:30:00.123456
print(dt.tzinfo)  # None (нет информации о часовом поясе)

🟠`pytz` – внешний модуль для работы с часовыми поясами
Библиотека pytz добавляет поддержку часовых поясов и позволяет работать с разными временными зонами.

from datetime import datetime
import pytz

tz = pytz.timezone("Europe/Moscow")  # Часовой пояс Москвы
dt = datetime.now(tz)  # Получаем текущее время с учетом часового пояса

print(dt)  # Например: 2024-02-28 17:30:00+03:00
print(dt.tzinfo)  # Europe/Moscow

🚩Как работать с часовыми поясами правильно?

Создание datetime с часовым поясом pytz

dt = datetime(2024, 2, 28, 15, 0)  # Наивная дата
tz = pytz.timezone("Europe/Moscow")
dt = tz.localize(dt)  # Присваиваем часовой пояс
print(dt)  # 2024-02-28 15:00:00+03:00

Конвертация времени между часовыми поясами

ny_tz = pytz.timezone("America/New_York")
ny_time = dt.astimezone(ny_tz)
print(ny_time)  # Конвертированное время в Нью-Йорке

Использование UTC (лучший подход для серверов)

utc_now = datetime.now(pytz.UTC)  # Текущее время в UTC
print(utc_now)  # Например: 2024-02-28 14:30:00+00:00

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть модели в Django?

Модели представляют структуру базы данных. Основные типы моделей:
- Обычные (models.Model) — стандартные таблицы базы
- Абстрактные (AbstractModel) — базовые классы без создания таблиц
- Proxy-модели — позволяют изменять поведение без изменения схемы
- Many-to-Many модели — используются для связи ManyToManyField
Каждая модель соответствует одной таблице в базе.

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

🤔 Какие ограничения есть у рекурсии в Python?

Рекурсия — это мощный инструмент, но в Python она имеет ограничения, которые нужно учитывать при написании кода.

🟠Ограничение на глубину рекурсии (`sys.getrecursionlimit()`)
В Python по умолчанию рекурсия ограничена 1000 вызовами, чтобы избежать переполнения стека.

import sys
print(sys.getrecursionlimit())  # 1000 (обычное значение)

Если превысить этот лимит, программа вызовет ошибку

def recursive():
    return recursive()

recursive()  # RecursionError: maximum recursion depth exceeded

🚩Как изменить лимит?

Можно увеличить глубину рекурсии, но это небезопасно

sys.setrecursionlimit(2000)  # Увеличиваем до 2000

🟠Рекурсия требует много памяти
Каждый рекурсивный вызов создаёт новый фрейм в стеке вызовов.

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(10000))  # Ошибка из-за переполнения стека

🟠Отсутствие оптимизации хвостовой рекурсии
Другие языки (например, Lisp, JavaScript) автоматически оптимизируют хвостовую рекурсию (Tail Call Optimization, TCO).
Python не делает этого, поэтому даже "идеальная" рекурсия всё равно переполняет стек.

def tail_recursive(n, acc=1):
    if n == 1:
        return acc
    return tail_recursive(n - 1, n * acc)

print(tail_recursive(1000))  # Всё равно вызовет RecursionError

🟠Рекурсия медленнее цикла
Рекурсивный вызов требует больше накладных расходов (создание стек-фреймов), чем обычный for или while.

# Итеративный вариант (быстрее)
def factorial_iter(n):
    result = 1
    for i in range(1, n + 1):
        result *= i
    return result

# Рекурсивный вариант (медленнее)
def factorial_rec(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial_rec(n - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое models в Django?

Это основа Django ORM. Это Python-классы, которые представляют таблицы базы данных. Внутри моделей определяются поля, методы и связи между объектами. Django автоматически создаёт SQL-запросы на основе моделей.

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

🤔 В чем отличие @foobar от @foobar()?

В Python @ используется для декораторов, и разница между @foobar и @foobar() заключается в том, вызывается ли сам декоратор с параметрами или без.

🟠`@foobar` — декоратор без вызова
Если мы пишем @foobar, то используется сам декоратор как есть, без передачи аргументов.

def foobar(func):
    def wrapper():
        print("Декоратор вызван!")
        return func()
    return wrapper

@foobar  # Просто передаём функцию в декоратор
def hello():
    print("Hello, world!")

hello()

Вывод

Декоратор вызван!
Hello, world!

🟠`@foobar()` — декоратор с вызовом (и параметрами)
Если декоратор принимает параметры, то он сначала вызывается (foobar()), а потом возвращает сам декоратор.

def foobar(arg):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            print(f"Декоратор вызван с аргументом: {arg}")
            return func()
        return wrapper
    return decorator

@foobar("Привет")  # Вызываем foobar("Привет"), который вернёт реальный декоратор
def hello():
    print("Hello, world!")

hello()

Вывод

Декоратор вызван с аргументом: Привет
Hello, world!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как создать объект в Django ORM?

Создание объекта можно выполнить через:
- Метод create() — Model.objects.create(name="Example")
- Создание экземпляра и save() —
- obj = Model(name="Example")
- obj.save()
- Использование get_or_create() — создаёт объект, если он отсутствует
ORM Django упрощает взаимодействие с базой, используя Python-классы вместо SQL-запросов.

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

На easyoffer 2.0 появится:
🎯 Тренажер "Проработка вопросов"

✅ Метод интервальных повторений и флеш-карточки
✅ Персональный подход изучения на основе ваших ответов
✅ Упор на самые частые вопросы

📌 Интервальные повторения по карточкам это научно доказанный метод эффективного обучения. Каждая карточка – это вопрос, который задают на собеседовании, вы можете выбрать "Не знаю", "Знаю", "Не спрашивать". После ответа вам показывается правильный ответ и возможность изучить вопрос подробнее (примеры ответов других людей). От ваших ответов зависит то, как часто карточки будут показываться на следующей тренировке. Трудные вопросы показываются чаще, простые – реже. Это позволяет бить в слабые места. Кроме того, изначальный порядок карточек зависит от частотности (вероятности встретить вопрос).

🚀 Благодаря этому тренажеру вы сможете очень быстро подготовиться к собеседованию, т.к. фокусируетесь отвечать на самые частые вопросы. Именно так готовился я сам, когда искал первую работу программистом.

Уже в течение недели я объявлю о старте краудфандинговой кампании на сбор финансирования, чтобы ускорить разработку сайта. Все кто поддержит проект до официального релиза получат самые выгодные условия пользования сервисом. А именно 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки.

‼️ Очень важно, чтобы как можно больше людей поддержали проект в первые дни, по-этому те кто окажет поддержку первыми получат еще более выгодную стоимость на годовую подписку и существенный 💎 бонус о котором я позже расскажу в этом телеграм канале. Подписывайтесь, чтобы узнать о старте проекта раньше других и воспользоваться лимитированными вознаграждениями.