🤔 Что знаешь о идемпотентности?

Идемпотентность — это свойство операции, при котором повторное выполнение приводит к тому же результату, что и первое.

🚩Зачем нужна идемпотентность?

🟠Надёжности
если операция выполнится повторно (из-за ошибки сети), она не приведёт к неожиданному результату.
🟠Безопасности
позволяет избежать дублирования данных или неожиданных изменений.
🟠API и HTTP-запросов
гарантирует, что повторные вызовы API не создадут дубликатов.

🚩Идемпотентность в HTTP (REST API)
В веб-разработке идемпотентность важна для API-запросов, чтобы случайные повторные вызовы не привели к непредсказуемым последствиям.
Этот запрос идемпотентен — если отправить его 10 раз, пользователь "Alice" останется тем же.

POST /users { "name": "Alice" }

🚩Идемпотентность в базах данных

В SQL запросы SELECT и DELETE часто идемпотентны, а INSERT — нет.

DELETE FROM users WHERE id = 5;

Этот запрос идемпотентен — удаление пользователя с ID = 5 несколько раз не изменит систему (если он уже удалён).

INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice');

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Каким образом происходит редактирование реляционных БД? Какой язык используется для этого?

Редактирование данных в реляционных базах происходит с помощью SQL. Основные команды:
- INSERT для добавления.
- UPDATE для изменения.
- DELETE для удаления.

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

🤔 Что такое миксин?

Миксин — это класс, который предоставляет вспомогательные методы или свойства для использования в других классах через множественное наследование. Миксины не предназначены для самостоятельного использования, их задача — расширять функциональность других классов без изменения их основной логики. Миксины помогают избежать дублирования кода и улучшить модульность в программировании. Они широко применяются в фреймворках, таких как Django, для добавления общей логики в разные классы.

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

🤔 Что такое паттерн Стратегия (Strategy) ?

Это поведенческий паттерн проектирования, который определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Паттерн "Стратегия" позволяет изменять алгоритмы независимо от клиентов, которые их используют.

🚩Зачем нужен данный паттерн?

🟠Изоляция алгоритмов
Позволяет инкапсулировать различные алгоритмы и использовать их независимо.
🟠Упрощение кода
Устраняет дублирование кода и упрощает классы, которые используют эти алгоритмы.
🟠Гибкость и расширяемость
Легко добавлять новые алгоритмы или изменять существующие без изменения клиентского кода.

🚩Как работает данный паттерн?

🟠Стратегия (Strategy)
Интерфейс, определяющий общий метод, который должны реализовать все алгоритмы.
🟠Конкретные стратегии (ConcreteStrategy)
Реализации различных алгоритмов, которые реализуют интерфейс стратегии.
🟠Контекст (Context)
Класс, использующий стратегию для выполнения задачи.

from abc import ABC, abstractmethod

# Интерфейс стратегии
class Strategy(ABC):
    @abstractmethod
    def sort(self, data):
        pass

# Конкретные стратегии
class BubbleSortStrategy(Strategy):
    def sort(self, data):
        print("Sorting using Bubble Sort")
        for i in range(len(data)):
            for j in range(0, len(data)-i-1):
                if data[j] > data[j+1]:
                    data[j], data[j+1] = data[j+1], data[j]

class QuickSortStrategy(Strategy):
    def sort(self, data):
        print("Sorting using Quick Sort")
        self.quick_sort(data, 0, len(data) - 1)

    def quick_sort(self, data, low, high):
        if low < high:
            pi = self.partition(data, low, high)
            self.quick_sort(data, low, pi - 1)
            self.quick_sort(data, pi + 1, high)

    def partition(self, data, low, high):
        pivot = data[high]
        i = low - 1
        for j in range(low, high):
            if data[j] <= pivot:
                i = i + 1
                data[i], data[j] = data[j], data[i]
        data[i + 1], data[high] = data[high], data[i + 1]
        return i + 1

# Контекст
class SortingContext:
    def __init__(self, strategy: Strategy):
        self._strategy = strategy

    def set_strategy(self, strategy: Strategy):
        self._strategy = strategy

    def sort(self, data):
        self._strategy.sort(data)

# Клиентский код
data = [5, 2, 9, 1, 5, 6]

context = SortingContext(BubbleSortStrategy())
context.sort(data)
print(data)  # [1, 2, 5, 5, 6, 9]

context.set_strategy(QuickSortStrategy())
data = [3, 7, 8, 5, 2, 1, 9, 5, 4]
context.sort(data)
print(data)  # [1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 9]

🚩Плюсы и минусы

➕Изоляция алгоритмов
Алгоритмы инкапсулируются в отдельные классы, что упрощает их замену и добавление.
➕Упрощение кода
Контекст использует стратегии, избегая громоздких условных операторов.
➕Гибкость и расширяемость
Легко добавлять новые стратегии без изменения существующего кода.
➖Усложнение структуры кода
Добавление множества классов стратегий может усложнить проект.
➖Контекст знает о стратегиях
Контекст должен знать о всех возможных стратегиях, чтобы иметь возможность их переключать.

🚩Когда использовать данный паттерн?

Когда есть несколько вариантов алгоритмов для выполнения задачи.
Когда нужно динамически выбирать алгоритм во время выполнения.
Когда необходимо избежать множества условных операторов для выбора алгоритма.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое сигналы?

Это механизм обратного вызова (callback), позволяющий реагировать на события в Django. Они используются для:
- Действий после сохранения объекта (post_save)
- Удаления объектов (post_delete)
- Изменения данных пользователей (user_logged_in)

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

🤔 Что такое SDLC?

Это методология управления процессом создания программного обеспечения, которая включает в себя последовательность этапов и действий, необходимых для разработки, тестирования, развертывания и поддержки программных продуктов. Цель SDLC — обеспечить структурированный и эффективный подход к разработке ПО, минимизируя риски и повышая качество конечного продукта.

🚩Основные этапы SDLC

🟠Планирование и анализ требований (Planning and Requirements Analysis)
На этом этапе определяются цели проекта, анализируются потребности и требования к системе. Включает сбор требований от заинтересованных сторон, анализ бизнес-процессов и создание документации с описанием требований.
Встречи с клиентами и пользователями для определения функций системы. Документирование функциональных и нефункциональных требований.

🟠Проектирование (Design)
На этапе проектирования разрабатывается архитектура системы и ее компоненты. Создаются технические спецификации, включая схемы базы данных, диаграммы классов и интерфейсов, а также детализируется план реализации.Разработка диаграмм UML.Создание прототипов пользовательского интерфейса.Проектирование архитектуры системы.

🟠Разработка (Implementation or Coding)
На этом этапе осуществляется непосредственная разработка программного обеспечения на основе спецификаций, созданных на предыдущем этапе. Кодирование выполняется в соответствии с выбранными языками программирования и инструментами разработки. Написание кода для модулей и компонентов системы. Интеграция различных компонентов системы. Регулярное использование систем контроля версий (например, Git).

🟠Тестирование (Testing)
Этап тестирования включает проверку и валидацию системы для обнаружения и исправления ошибок. Тестирование проводится в различных формах, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование и приемочное тестирование. Автоматизированное тестирование с использованием фреймворков, таких как pytest или JUnit. Ручное тестирование функциональности и пользовательского интерфейса. Тестирование производительности и безопасности.

🟠Развертывание (Deployment)
На этом этапе программное обеспечение разворачивается в рабочей среде и становится доступным пользователям. Включает настройку серверов, развертывание баз данных и настройку инфраструктуры. Развертывание на облачных платформах, таких как AWS или Azure. Настройка и конфигурация серверов и сетей. Миграция данных и начальная загрузка данных.

🟠Поддержка и сопровождение (Maintenance)
Этап поддержки и сопровождения включает в себя обслуживание и улучшение системы после ее развертывания. Включает исправление ошибок, обновление функциональности и оптимизацию производительности. Обновление системы безопасности. Внесение изменений на основе отзывов пользователей. Обслуживание серверов и баз данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть опции в свойстве on_delete?

on_delete в Django определяет поведение при удалении связанного объекта (например, ForeignKey).
Варианты:
- CASCADE — удаляет все связанные объекты.
- PROTECT — вызывает исключение, если есть связанные объекты.
- SET_NULL — обнуляет значение поля (если null=True).
- SET_DEFAULT — устанавливает значение по умолчанию.
- SET(...) — можно передать функцию или значение.
- DO_NOTHING — ничего не делает (может привести к ошибке на уровне БД).

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

🤔 Можно ли при вызове метода save указать какие поля изменять?

Да, в Django ORM можно указать конкретные поля для сохранения, используя параметр update_fields в методе .save().

🚩Как использовать `update_fields`

Пример модели

from django.db import models

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    email = models.EmailField()
    age = models.IntegerField()

Обновляем только поле name, не трогая email и age

user = UserProfile.objects.get(id=1)
user.name = "Новый пользователь"
user.save(update_fields=["name"])  # Обновит только поле `name`

🚩Что делает `update_fields`?

Генерирует SQL-запрос только для указанных полей, например:

  UPDATE user_profile SET name = 'Новый пользователь' WHERE id = 1;
  

🚩Когда `update_fields` полезен?
Уменьшает нагрузку на БД, так как обновляет только нужные поля.
Полезен, если нужно изменить одно поле, а не всю запись.
Избегает ненужных изменений в auto_now и auto_now_add полях (DateTimeField).

🚩Ограничения `update_fields`

Нельзя использовать при создании объекта (save() с update_fields не работает для .create()).

user = UserProfile(name="Alice", email="alice@example.com")
user.save(update_fields=["name"])  # ❌ Ошибка, объект ещё не в базе!

Не обновляет auto_now-поля (DateTimeField) автоматически!

updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)  # Не обновится с `update_fields`

Решение: обновить вручную:

user.updated_at = timezone.now()
user.save(update_fields=["name", "updated_at"])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое "многие-ко-многим"?

Это тип связи, при котором одна запись в таблице A может быть связана с несколькими записями в таблице B, и наоборот. Пример — студент может быть записан на несколько курсов, и курс может иметь несколько студентов.

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

🤔 Какие есть особенности исключения в Python?

В Python исключения (exceptions) — это специальные объекты, которые возникают при ошибках и прерывают выполнение программы, если их не обработать.

Все исключения в Python — это объекты, унаследованные от BaseException.

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(type(e))  # <class 'ZeroDivisionError'>
    print(e)  # division by zero

Все исключения унаследованы от BaseException:

BaseException
 ├── Exception
 │   ├── ArithmeticError
 │   │   ├── ZeroDivisionError
 │   │   ├── OverflowError
 │   ├── ValueError
 │   ├── IndexError
 │   ├── KeyError
 │   ├── TypeError
 ├── SystemExit
 ├── KeyboardInterrupt

Можно перехватывать несколько исключений

try:
    x = int("abc")  # Ошибка ValueError
except (ValueError, TypeError) as e:
    print(f"Ошибка: {e}")

Если не знаем, какая ошибка может произойти:

try:
    x = 1 / 0
except Exception as e:
    print(f"Ошибка: {e}")  # division by zero

finally выполняется всегда

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка!")
finally:
    print("Этот код выполнится всегда")

raise позволяет выбрасывать исключения вручную

raise ValueError("Ошибка: неверное значение!")

Можно создать свой класс ошибки, унаследованный от Exception:

class MyError(Exception):
    pass

raise MyError("Это моя ошибка!")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое View?

View может означать: – В базе данных — виртуальная таблица (результат SQL-запроса, сохраняемый как объект).
– В Django — функция или класс, обрабатывающий HTTP-запросы и возвращающий ответ.

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

🤔 Какие есть операторы ограничений?

Ограничения (constraints) в SQL используются для контроля целостности данных в таблицах. Они помогают предотвратить некорректные значения и обеспечить согласованность данных.

🚩`NOT NULL` (Запрещает `NULL`)

Используется, если поле обязательно для заполнения

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL  -- Поле name обязательно
);

Нельзя вставить NULL в name

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, NULL);  -- Ошибка!

🚩`UNIQUE` (Гарантирует уникальность значений)

Запрещает дубликаты в столбце

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100) UNIQUE  -- Email должен быть уникальным
);

Попытка вставить одинаковый email вызовет ошибку

INSERT INTO users (id, email) VALUES (1, 'test@example.com');
INSERT INTO users (id, email) VALUES (2, 'test@example.com');  -- Ошибка!

Создание UNIQUE на нескольких колонках

CREATE TABLE orders (
    user_id INT,
    product_id INT,
    UNIQUE (user_id, product_id)  -- Запрещает заказывать один товар дважды
);

🚩`PRIMARY KEY` (Главный ключ, уникальный идентификатор)

Объединяет NOT NULL + UNIQUE и гарантирует, что строка уникальна.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,  -- Уникальный идентификатор
    name VARCHAR(50)
);

Можно создать PRIMARY KEY на нескольких колонках

CREATE TABLE enrollments (
    student_id INT,
    course_id INT,
    PRIMARY KEY (student_id, course_id)  -- Один студент не может записаться дважды на один курс
);

🚩`FOREIGN KEY` (Связь таблиц)

Создаёт связь между таблицами и поддерживает ссылочную целостность.
Есть таблица пользователей (users) и таблица заказов (orders), где user_id в orders должен ссылаться на id в users.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)  -- Связь с таблицей users
);

Что делать при удалении пользователя?

FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Виды типизации?

– Статическая — тип переменной известен во время компиляции (Java, C++).
– Динамическая — тип определяется во время выполнения (Python, JavaScript).
– Явная — требуется указание типа (например, int x = 5).
– Неявная — тип выводится автоматически (например, x = 5 в Python).
– Сильная — строгие правила преобразования типов.
– Слабая — возможны неявные преобразования.

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

🤔 Как избежать конфликтов при импорте файлов?

Когда в проекте много файлов, могут возникать конфликты импортов. Python ищет модули в определённом порядке, и если несколько файлов имеют одинаковые имена или неправильные пути, может возникнуть ошибка.

🚩Способы избежать конфликтов при импорте

🟠Используйте явные пути импорта
Вместо

import mymodule  # Может вызвать конфликт, если есть несколько файлов с таким именем

Лучше указывать полный путь в пакетах

from myproject.utils.mymodule import my_function

🟠Избегайте конфликтов имён файлов
Если у вас есть файл math.py, импорт import math будет загружать ваш файл, а не стандартный модуль math из Python.
- Не называйте файлы именами стандартных модулей: math.py, sys.py, json.py.
- Проверьте, какой именно модуль загружается:

  import math
  print(math.__file__)  # Путь к загруженному модулю
  

🟠Добавьте `__init__.py` в пакеты
Если у вас есть структура

/myproject
    /utils
        mymodule.py

Решение
Добавьте пустой __init__.py в utils/:

/myproject
    /utils
        __init__.py  # Делаем utils пакетом
        mymodule.py

Теперь импорт будет работать

from utils import mymodule

🟠Используйте `sys.path.append()` для указания путей
Иногда Python не находит модуль, если он находится вне стандартных путей. Решение
Добавьте путь вручную:

import sys
sys.path.append("/path/to/directory")

import mymodule  # Теперь импорт будет работать

🟠Используйте `absolute` и `relative` импорт в пакетах
Абсолютный импорт (рекомендуется)

from myproject.utils.mymodule import my_function

Относительный импорт (используется внутри пакетов):

from .mymodule import my_function

🟠Проверяйте `sys.modules` и `sys.path`
Если импорт не работает, проверьте, какие модули загружены и где Python ищет файлы

import sys
print(sys.modules.keys())  # Список загруженных модулей
print(sys.path)  # Пути, где Python ищет модули

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какой результат будет Post.objects.all() и какого типа вернёт?

Вернёт QuerySet — отложенный список всех объектов модели Post. Он ведёт себя как список, но под капотом это SQL-запрос, который выполняется только при необходимости.

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

🤔 Для чего нужен модуль warnings?

Он управляет системой предупреждений: позволяет их создавать, фильтровать, подавлять и логировать. Это удобно для устаревших функций или плохих практик.

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

🤔 Что такое git stash?

git stash — это команда в Git, которая сохраняет незакоммиченные изменения во временное хранилище (stash) и очищает рабочую директорию.

🚩Когда это полезно?

Нужно переключиться на другую ветку, но есть незаконченные изменения. Хочешь сохранить текущую работу, но не коммитить её. Нужно экспериментировать, но без риска потерять код.

🚩Как использовать `git stash`?

Сохранить изменения в stash

git stash

Посмотреть список сохранённых изменений

git stash list

Выведет список всех stash-ов

stash@{0}: WIP on main: 1234567 Добавил новую фичу
stash@{1}: WIP on dev: 89abcde Исправил баг

Восстановить сохранённые изменения

git stash pop  # Восстановит изменения и удалит stash

ИЛИ

git stash apply  # Восстановит, но stash останется в списке

Удалить stash после применения

git stash drop stash@{0}  # Удалит конкретный stash
git stash clear  # Удалит все stash'и

🚩Пример использования

Сценарий
- Ты работаешь в ветке main, но нужно срочно переключиться на dev.
- У тебя есть изменения, которые ты не хочешь коммитить.
Решение

git stash          # Сохраняем изменения
git checkout dev   # Переключаемся на другую ветку
# Делаем нужную работу...
git checkout main  # Возвращаемся в основную ветку
git stash pop      # Восстанавливаем изменения

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что будет, если сравнить 5 и 5.0?

Они будут считаться равными, так как int и float сравниваются по значению, а не по типу.

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

🤔 Какие есть методы чтобы реализовать протокол итерирования данных?

Для реализации протокола итерирования данных в Python необходимо использовать два метода: __iter__() и __next__().

🚩Протокол итератора

🟠Метод `__iter__()`
Этот метод должен возвращать объект-итератор. В простом случае он возвращает сам объект, если объект реализует метод __next__(). Метод __iter__() необходим для того, чтобы объект можно было использовать в конструкциях, которые требуют итерируемого объекта, таких как циклы for.
🟠Метод __next__()
Этот метод возвращает следующий элемент в последовательности. Когда элементы заканчиваются, метод должен вызвать исключение StopIteration для остановки итерации.

class MyRange:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end
        self.current = start

    def __iter__(self):
        self.current = self.start  # Перезапуск итератора при каждом вызове
        return self

    def __next__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += 1
            return self.current - 1

# Использование
for number in MyRange(1, 5):
    print(number)

🚩Дополнительно: итераторы и генераторы

Для упрощения создания итераторов в Python можно использовать генераторы. Генераторы позволяют писать итераторы с использованием ключевого слова yield вместо определения методов __iter__() и __next__() вручную.

def my_range(start, end):
    current = start
    while current < end:
        yield current
        current += 1

# Использование
for number in my_range(1, 5):
    print(number)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний