🤔 Что такое паттерн Заместитель (Proxy)?

Это структурный шаблон проектирования, который предоставляет объект, управляющий доступом к другому объекту. Этот паттерн создаёт суррогат или заместителя для другого объекта и контролирует доступ к нему.

🚩Зачем нужен паттерн Заместитель

🟠Управление доступом
Когда необходимо контролировать доступ к ресурсу.
🟠Отложенная инициализация
Когда необходимо отложить создание ресурсоёмких объектов до момента их первого использования.
🟠Управление ресурсами
Для управления ресурсами, такими как память или сетевые соединения.
🟠Логирование и кэширование
Для добавления дополнительной функциональности, такой как логирование или кэширование, без изменения кода основного объекта.

🚩Типы заместителей

🟠Управляющий заместитель (Virtual Proxy):
Контролирует доступ к объекту, создавая его по требованию.
🟠Защитный заместитель (Protection Proxy):
Контролирует доступ к объекту, ограничивая права пользователей.
🟠Удалённый заместитель (Remote Proxy)
Управляет доступом к объекту, находящемуся в другом адресном пространстве.
🟠Кэш-прокси (Cache Proxy)
Кэширует результаты запросов к объекту для повышения производительности.

🚩Как используется паттерн Заместитель

Заместитель реализует интерфейс основного объекта и перенаправляет вызовы к реальному объекту, добавляя при этом дополнительную функциональность. В этом примере класс Proxy контролирует доступ к классу RealSubject, добавляя проверку доступа и логирование.

from abc import ABC, abstractmethod

class Subject(ABC):
    @abstractmethod
    def request(self):
        pass

class RealSubject(Subject):
    def request(self):
        print("Реальный объект: Обработка запроса.")

class Proxy(Subject):
    def __init__(self, real_subject):
        self._real_subject = real_subject

    def request(self):
        if self.check_access():
            self._real_subject.request()
            self.log_access()

    def check_access(self):
        print("Заместитель: Проверка доступа перед выполнением запроса.")
        return True

    def log_access(self):
        print("Заместитель: Логирование времени запроса.")

# Клиентский код
real_subject = RealSubject()
proxy = Proxy(real_subject)

proxy.request()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

На easyoffer 2.0 появится:
База тестовых заданий

🟠Тестовые задания для разных грейдов
🟠Фильтрация тестовых заданий по технологиям и компаниям

Когда я только начинал учиться на программиста, я постоянно выдумывал себе задачи для практики и тратил на это много времени. Но только в момент поиска работы я столкнулся с тестовыми заданиями, и понял насколько круто они прокачивают навыки. Нужно было еще на этапе обучения пробовать их делать. Все компании стараются составить тестовое задание "под себя", это дает большой выбор в тематике задач и технологий. На easyoffer 2.0 вы сможете отфильтровать тестовые задания по навыкам/грейдам и найти те, что подходят лично вам для практики.

В течение 1-2 дней я объявлю о краудфандинг кампании, чтобы ускорить разработку easyoffer 2.0. Все кто, поддержал проект на этом этапе смогу получить 1 год доступа к сайту по цене месячной подписки и смогут попасть на закрытое бета-тестирование. А первые 150 донатеров получать особо-выгодную цену и бонус.

🚀 Следите за стартом 👉 в этом телеграм канале, в нем информация о старте будет опубликована за 6 часов до официального начала.

🤔 Как реализуются protected методы?

Методы обозначаются одним подчеркиванием перед именем (_method). Это соглашение, а не жесткое ограничение, и такие методы остаются доступными за пределами класса, но их не рекомендуется использовать напрямую.

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

🤔 Если мы не поставим двоеточие в конце строки для цикла "do-while", он все равно сработает?

В Python нет встроенного do-while цикла, но если бы он был, то без двоеточия : он не сработал бы. В Python все блоки кода (if, for, while, def, class и т. д.) должны заканчиваться двоеточием :.

while True  # ❌ Ошибка! Нет двоеточия
    print("Hello")

Выдаст

SyntaxError: expected ':'

🚩Как сделать аналог `do-while` в Python?

Так как do-while нет, его можно имитировать с while True и break

while True:  # ✅ Двоеточие обязательно!
    num = int(input("Введите число больше 0: "))
    if num > 0:
        break
    print("Ошибка! Попробуйте снова.")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие преимущества рекурсивного подхода?

Преимущества рекурсивного подхода включают простоту и читаемость кода при решении задач с естественной рекурсивной структурой, таких как обход деревьев, работа с графами или решение комбинаторных задач. Рекурсия позволяет выразить проблему через повторяющиеся подзадачи, сокращая код и улучшая его читаемость. Часто используется, когда структура данных не фиксирована по размеру, что делает код более элегантным и понятным.

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

🤔 Как на уровне Python реализован декоратор?

В Python декораторы — это функции, которые оборачивают другие функции. Они добавляют или изменяют поведение функции без изменения её кода.

🟠Реализация простого декоратора вручную
Простейший декоратор, который добавляет текст перед выполнением функции

def my_decorator(func):  
    def wrapper():  
        print("Декоратор сработал!")  
        return func()  # Вызываем исходную функцию  
    return wrapper  # Возвращаем обёрнутую функцию

def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello = my_decorator(say_hello)  # Оборачиваем вручную
say_hello()

Вывод

Декоратор сработал!
Hello!

🟠Реализация декоратора через `@`
Python позволяет упрощённый синтаксис через @

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Декоратор сработал!")
        return func()
    return wrapper

@my_decorator  # Эквивалентно say_hello = my_decorator(say_hello)
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

🟠Декоратор с `args` и `kwargs` (универсальный вариант)
Если функция принимает аргументы, их нужно передавать через args и kwargs

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # Поддержка любых аргументов
        print(f"Вызываем {func.__name__} с аргументами: {args}, {kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)  # Вызываем оригинальную функцию
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")

greet("Alice")

Вывод

Вызываем greet с аргументами: ('Alice',), {}
Привет, Alice!

🟠Декоратор с параметрами (фабрика декораторов)
Чтобы передавать параметры в декоратор, создаём функцию, которая возвращает декоратор

def repeat(times):  # Функция с параметром
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):  # Повторяем вызов функции
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator  # Возвращаем декоратор

@repeat(3)  # Передаём 3 → `repeat(3)` вернёт `decorator`
def hello():
    print("Hello!")

hello()

Вывод

Hello!
Hello!
Hello!

🟠Декораторы классов (`functools.wraps`)
Обычные декораторы ломают метаданные функции (__name__, __doc__).

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)  # Сохраняем метаданные
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Декоратор сработал!")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet():
    """Функция приветствия"""
    print("Hello!")

print(greet.__name__)  # greet (без wraps было бы wrapper)
print(greet.__doc__)  # Функция приветствия

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем суть принципа REST?

REST (Representational State Transfer) — это архитектурный стиль для разработки веб-сервисов, который использует стандартные методы HTTP для взаимодействия между клиентом и сервером. В REST каждая операция выполняется с использованием определённого HTTP-метода: GET для получения данных, POST для создания, PUT для обновления и DELETE для удаления. RESTful API использует унифицированные ресурсы и URL для представления данных, а также статeless-коммуникацию между клиентом и сервером. Основной принцип REST — это простота и масштабируемость.

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

🤔 Что такое конструктор класса ?

Это специальный метод, который вызывается при создании нового экземпляра класса. В языках ООП конструкторы используются для инициализации объектов, устанавливая начальные значения атрибутов и выполняя любые необходимые действия при создании экземпляра.

🚩Конструктор

Называется __init__. Этот метод вызывается автоматически при создании нового объекта класса и используется для инициализации атрибутов объекта.

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def display(self):
        print(f"Name: {self.name}, Age: {self.age}")

# Создание экземпляра класса Person
person1 = Person("Alice", 30)
person1.display()  # Вывод: Name: Alice, Age: 30

person2 = Person("Bob", 25)
person2.display()  # Вывод: Name: Bob, Age: 25

🚩Основные функции

🟠Инициализация атрибутов
Инициализирует атрибуты объекта начальными значениями.

🟠Выполнение необходимой логики
Может выполнять любые действия, необходимые при создании объекта (например, проверка входных данных).

🟠Управление ресурсами
Может выполнять действия по управлению ресурсами, такие как открытие файлов или подключение к базе данных.

🚩Перегрузка

Перегрузка конструктора не поддерживается напрямую, но можно использовать аргументы по умолчанию или конструкцию args и kwargs для имитации перегрузки.

#include <iostream>
using namespace std;

class Person {
public:
    string name;
    int age;

    // Конструктор по умолчанию
    Person() {
        name = "Unknown";
        age = 0;
    }

    // Конструктор с параметрами
    Person(string n, int a) {
        name = n;
        age = a;
    }

    void display() {
        cout << "Name: " << name << ", Age: " << age << endl;
    }
};

int main() {
    Person person1;
    person1.display();  // Вывод: Name: Unknown, Age: 0

    Person person2("Alice", 30);
    person2.display();  // Вывод: Name: Alice, Age: 30

    return 0;
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое класс BaseView?

Это базовый класс для создания представлений. Django предлагает два типа представлений:
- Функциональные (function-based views, FBV)
- Классовые (class-based views, CBV)

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

🤔 Как в питоне реализуется многопоточность. Какими модулями?

Многопоточность в Python реализуется с помощью модуля threading, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки не могут выполняться параллельно на нескольких ядрах.

🟠Модуль `threading` (многопоточность, но с GIL)
Модуль threading позволяет запускать несколько потоков (threads) в одном процессе.

import threading
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)  # Имитация задержки
    print(f"{name} завершил работу")

# Создаём два потока
t1 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 1",))
t2 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 2",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()
print("Все потоки завершены")

Вывод

Поток 1 начал работу
Поток 2 начал работу
(пауза 2 секунды)
Поток 1 завершил работу
Поток 2 завершил работу
Все потоки завершены

🟠Модуль `multiprocessing` (настоящая параллельность)
В отличие от threading, модуль multiprocessing создаёт отдельные процессы, которые могут выполняться на разных ядрах процессора.

import multiprocessing
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} завершил работу")

if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 1",))
    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 2",))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    print("Все процессы завершены")

🟠Модуль `concurrent.futures` (более удобный API)
Этот модуль позволяет легко управлять потоками (ThreadPoolExecutor) и процессами (ProcessPoolExecutor).

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(n):
    time.sleep(2)
    return f"Готово: {n}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    results = executor.map(task, [1, 2, 3])
    
for result in results:
    print(result)

Пример ProcessPoolExecutor (процессы)

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def square(n):
    return n * n

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4])

print(list(results))  # [1, 4, 9, 16]

🟠Модуль `asyncio` (асинхронность, не потоки!)
Модуль asyncio не создаёт потоки или процессы, а работает через "корутины" и цикл событий (event loop).

import asyncio

async def task():
    print("Начало")
    await asyncio.sleep(2)  # Не блокирует другие задачи
    print("Конец")

async def main():
    await asyncio.gather(task(), task())

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как реализовывать views: функцией или классом?

Представления (views) можно реализовать двумя способами:
- Функциональные представления (FBV, Function-Based Views)
- Обычные Python-функции, принимающие request и возвращающие HttpResponse
- Просты в использовании, но плохо масштабируются
- Классовые представления (CBV, Class-Based Views)
- Основаны на views.View, позволяют переопределять get(), post()
- Поддерживают миксин-классы, упрощают повторное использование кода

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

🤔 Как понять, какие виды тестов нужны именно сейчас?

Выбор типа тестирования зависит от целей, стадии разработки и текущих проблем. Чтобы определить, какие тесты нужны, стоит ответить на вопросы:

Что тестируем? (код, API, UI, производительность и т. д.)
Какие риски? (где может сломаться, критичность ошибки)
Какой этап разработки? (новый код, рефакторинг, релиз)

🚩Как определить нужные тесты прямо сейчас?

🟠Только написали новый код
Нужны: Юнит-тесты
Тестируем функции и классы отдельно.

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5  # ✅ Юнит-тест

🟠Соединяем модули или работаем с API
Нужны: Интеграционные тесты
Проверяем работу всей системы вместе.

def test_api():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    assert response.status_code == 200

🟠Перед релизом или деплоем
Нужны: Функциональные и регрессионные тесты
Проверяем ключевые сценарии и старый функционал.

def test_login():
    assert login("user", "password") == "Success"

🟠Изменили UI (например, фронтенд на React)
Нужны: UI-тесты (Selenium, Playwright)
Проверяем нажатие кнопок, формы и отображение страниц.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
assert "Example" in driver.title

🟠Если проект должен выдерживать большую нагрузку
Нужны: Нагрузочные тесты (Load Testing)
Используем locust, JMeter, k6, чтобы проверить сколько пользователей выдержит сервер.

from locust import HttpUser, task

class MyUser(HttpUser):
    @task
    def test_homepage(self):
        self.client.get("/")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Привет ребята, мне на easyoffer.ru нужен:

🐍 Middle/Senior Python Developer

Стек:
DRF, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, Sentry

Задачи:
🟠Разработка и поддержка REST API для новых фичей
🟠Интеграция с веб-сервисами и внешними API
🟠Подключение и поддержка платежных систем
🟠Написание юнит- и интеграционных тестов
🟠Оптимизация производительности и масштабирование
🟠Взаимодействие с ML-моделями — будет плюсом

Ожидания:
🟠2+ лет опыта DRF
🟠Опыт интеграций платежных систем
🟠Опыт работы с PostgreSQL, Celery, Redis, Docker
🟠Умение проектировать архитектуру REST-API
🟠Ответственный подход к качеству кода и тестированию

Опыт в стартапах и небольших командах будет плюсом

Условия:
– Частичная занятость (2-3 часа в день)
– Удаленная работа
– Свободный график
– Почасовая оплата

✈ Если вас заинтересовала вакансия, напишите мне @kivaiko
1. Резюме
2. Ссылку на github
3. Комфортную ставку за час

🤔 Что может быть ключем в словаре?

Ключем в словаре (dict) в Python может быть любой неизменяемый тип данных, такой как строки, числа, кортежи или булевы значения. Ключи должны быть уникальными, так как они используются для быстрой индексации и поиска значений в словаре. Попытка использования изменяемого объекта, такого как список или словарь, в качестве ключа вызовет ошибку. Ключи словаря должны быть хешируемыми, чтобы поддерживать эффективный поиск.

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

🤔 Как работает функция filter()?

filter() — это встроенная функция Python, которая отбирает элементы из последовательности по заданному условию.

filter(function, iterable)

🚩Как работает `filter()`?

Пример 1: Фильтрация чётных чисел

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Оставляем только чётные числа
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)

print(list(even_numbers))  # [2, 4, 6]

Пример 2: Фильтрация строк по длине

words = ["apple", "kiwi", "banana", "cherry"]

# Оставляем только слова длиной больше 5 символов
long_words = filter(lambda word: len(word) > 5, words)

print(list(long_words))  # ['banana', 'cherry']

Пример 3: Фильтрация None и пустых значений

values = [None, 0, "", "hello", 42, [], {}]

# Оставляем только "истинные" значения
filtered_values = filter(None, values)

print(list(filtered_values))  # ['hello', 42]

Пример 4: Использование filter() с def

def is_positive(n):
    return n > 0

numbers = [-5, -2, 0, 3, 7, -1]
positive_numbers = filter(is_positive, numbers)

print(list(positive_numbers))  # [3, 7]

🚩Чем `filter()` лучше `for` + `if`?

Более короткий и читаемый код

# С `filter()`
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

# С `for` + `if`
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое dunder методы?

Это специальные методы, обрамлённые двойными подчёркиваниями.
1. Пример: init, str, add.
2. Они позволяют изменять поведение встроенных операций, таких как создание объектов или арифметика.

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

🤔 Как проверить, что значение есть в словаре в Python?

В Python можно проверять наличие ключа или значения в словаре разными способами.

🟠Проверка наличия ключа (`in`)
Самый быстрый и правильный способ — проверять ключи (keys), так как доступ к ним O(1).

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

# Проверяем, есть ли ключ "age"
if "age" in data:
    print("Ключ найден!")

Вывод

Ключ найден!

Не надо проверять так

if data.get("age") is not None:  # ❌ Работает, но `in` быстрее

🟠Проверка наличия значения (`in values()`)
Если нужно проверить значение, используем values()

if 25 in data.values():
    print("Значение найдено!")

Вывод

Значение найдено!

🟠Проверка и ключа, и значения (`items()`)
Если нужно проверить пару (ключ, значение)

if ("age", 25) in data.items():
    print("Пара (ключ, значение) найдена!")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 I - Interface Segregation Principle - принцип разделения интерфейсов

Интерфейсы должны быть узкоспециализированными, чтобы классы не реализовывали лишние методы. Это делает интерфейсы проще в использовании и реализации.

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