HTTP (HyperText Transfer Protocol) — это протокол передачи данных, используемый для взаимодействия между клиентом (например, браузером) и сервером. Он является основой работы веба. Протокол устроен как текстовый, клиент-серверный и бесстатичный.
Клиент (например, браузер) отправляет запросы серверу, сервер отвечает на них.
Каждый запрос независим от других. Сервер не сохраняет состояние клиента между запросами. Для сохранения состояния используются сессии, куки или токены.
HTTP-запросы и ответы передаются в виде текста, что делает их легко читаемыми.
Указывает метод, URL и версию протокола.
GET /index.html HTTP/1.1
🟠Заголовки (headers)
Дополнительная информация о запросе.
Host: www.example.com
User-Agent: Mozilla/5.0
Accept: text/html
🟠Тело запроса (body)
Используется в некоторых методах (например, POST), чтобы передать данные на сервер.
name=John&age=30
Структура HTTP-ответа
🟠Стартовая строка
Указывает версию протокола, код состояния и текстовое описание.
HTTP/1.1 200 OK
🟠Заголовки (headers)
Дополнительные данные, например, тип содержимого.
Content-Type: text/html
Content-Length: 348
🟠Тело ответа (body)
Содержит данные, которые сервер отправляет клиенту (например, HTML-страница).
<html>
<body>Hello, world!</body>
</html>
Запрашивает данные с сервера. Данные передаются в URL.
Отправляет данные на сервер (например, формы).
Обновляет данные на сервере или создаёт, если они отсутствуют.
Удаляет данные на сервере.
Аналог
GET, но возвращает только заголовки без тела ответа. Возвращает информацию о поддерживаемых методах для ресурса.
Частичное обновление ресурса.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Это класс, который конвертирует данные между JSON и объектами Django. Он выполняет:
1. Преобразование модели Django в JSON (
2. Проверку и десериализацию входных данных (serializer.is_valid())
3. Сохранение объекта в базу данных (
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8
Пузырьковая сортировка (Bubble Sort) — это один из самых простых, но неэффективных алгоритмов сортировки.
1. Проходим по массиву несколько раз.
2. На каждой итерации сравниваем соседние элементы и меняем их местами, если они идут не в том порядке.
3. После первого прохода наибольший элемент оказывается в конце массива.
4. Повторяем процесс, пока массив не отсортируется.
Количество сравнений в худшем случае:
- На первой итерации:
n-1 сравнений - На второй:
n-2 сравнений - На третьей:
n-3 сравнений - …
- Всего:
(n-1) + (n-2) + ... + 1 = O(n²) Количество обменов (swap) в худшем случае:
- Если массив полностью перевёрнут, на каждой итерации будет максимальное количество перестановок →
O(n²). Если на проходе по массиву не было перестановок, значит массив уже отсортирован.
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
swapped = False # Флаг, отслеживающий перестановки
for j in range(n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]: # Если элементы в неправильном порядке, меняем местами
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
swapped = True
if not swapped:
break # Если перестановок не было, завершаем сортировку
arr = [1, 2, 3, 4, 5] # Уже отсортированный массив
bubble_sort(arr)
print(arr) # [1, 2, 3, 4, 5]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
Во множество можно положить только хешируемые (неизменяемые) объекты, например: числа, строки, кортежи. Изменяемые объекты, как списки или словари, туда положить нельзя, так как их хеш может измениться во время жизни объекта.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥2💊2
Celery - это очередь задач (task queue), которая позволяет выполнять задачи асинхронно и распределять их между различными рабочими процессами или узлами. Она обычно используется для выполнения долгих и трудоемких операций в фоновом режиме, таких как обработка задач веб-приложений, отправка электронных писем, генерация отчетов, обработка изображений, а также многие другие.
Позволяет обрабатывать задачи в фоновом режиме, что позволяет вашему веб-приложению быстро возвращать ответ пользователю, не ожидая завершения выполнения задачи. Это особенно полезно для выполнения операций, которые могут занимать длительное время, таких как обработка данных или генерация отчетов.
Может использоваться для отправки электронных писем асинхронно. Это позволяет вашему приложению отправлять уведомления и письма пользователям без блокировки основного потока выполнения.
Может использоваться для обработки изображений асинхронно. Например, вы можете использовать его для изменения размера изображений, преобразования форматов или применения фильтров без задержки ответа вашего приложения.
Поддерживает периодические задачи, которые могут выполняться автоматически по расписанию. Это позволяет вам запускать задачи на основе времени, что особенно полезно для выполнения регулярных обновлений и обслуживания.
Позволяет распределенно выполнять задачи на различных узлах или рабочих процессах, что позволяет обрабатывать большие объемы данных и операций параллельно.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Модуль предоставляет мощные итераторы:
- count, cycle, repeat — бесконечные генераторы.
- chain, zip_longest, product, permutations, combinations — для работы с последовательностями.
- groupby — группировка по ключу.
- islice, tee, filterfalse — фильтрация и дублирование.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
В Django можно наследовать модели, используя стандартное наследование классов. Это помогает повторно использовать код, организовывать данные и добавлять общие поля в несколько моделей. Django поддерживает три основных типа наследования:
Абстрактные модели используются, когда нужно создать базовый класс с полями и методами, которые должны быть унаследованы, но сам класс не должен создавать таблицу в базе данных.
Создается базовый класс с
abstract = True в Meta.Дочерние классы наследуют его поля и методы, но не его саму в виде отдельной таблицы.
from django.db import models
class BaseModel(models.Model):
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
class Meta:
abstract = True # Указывает, что это абстрактная модель
class Post(BaseModel):
title = models.CharField(max_length=255)
content = models.TextField()
class Comment(BaseModel):
text = models.TextField()
Этот тип наследования создаёт отдельные таблицы для каждой модели. Используется, когда дочерний класс должен представлять отдельную сущность, но при этом иметь доступ к полям родительского класса.
Django создаёт отдельные таблицы в БД для родительской и дочерней модели.
Дочерняя модель автоматически получает
OneToOneField на родительскую.class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
class Employee(Person): # Отдельная таблица employee
salary = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
Используются, когда нужно изменить поведение модели без изменения структуры базы данных.
Прокси-модель наследует поля родительской модели.
В
Meta указывается proxy = True.Можно переопределять методы, добавлять новые, но не менять поля.
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
class Manager(Person):
class Meta:
proxy = True # Указываем, что это прокси-модель
def get_uppercase_name(self):
return self.name.upper()
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Docker Registry — это хранилище, где хранятся собранные образы. Оно позволяет:
- делиться образами между разработчиками и серверами;
- управлять версиями;
- автоматизировать развертывания.
Примеры: Docker Hub, GitLab Container Registry, Harbor.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
C++ быстрее Python, потому что:
C++ — компилируемый язык, а Python — интерпретируемый.
C++ работает ближе к "железу", а Python использует абстракции.
C++ использует статическую типизацию, а Python динамическую (дополнительные проверки замедляют код).
Простой пример: сложение чисел в цикле
Python (медленно)
import time
start = time.time()
s = 0
for i in range(10_000_000):
s += i
end = time.time()
print("Python:", end - start, "сек")
Результат
Python: 0.8 сек
C++ (быстро)
#include <iostream>
#include <chrono>
int main() {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
long long s = 0;
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
s += i;
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "C++: "
<< std::chrono::duration<double>(end - start).count()
<< " сек" << std::endl;
}
Результат
C++: 0.05 сек
Они написаны на C/C++ и работают очень быстро. Пример:
numpy.sum(arr) быстрее, чем sum(list), потому что работает на C. Python код пишется в 2-5 раз быстрее, чем C++. Важно для стартапов и прототипов.
Например, парсинг HTML, обработка логов, работа с API.
Игры, графика (
Unreal Engine, Unity, CryEngine). Разработка операционных систем (Windows, Linux). Быстрая обработка данных, алгоритмы (
sorting, graph, machine learning). Например, если нужно перемножить матрицы размером 10 000 × 10 000, C++ справится в разы быстрее. Python слишком медленный для реального времени, а C++ используется в Arduino, автопилотах, микроконтроллерах.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🤔2💊2
Они определяют, насколько одна транзакция изолирована от других:
- Read Uncommitted — видны незакоммиченные данные (грязное чтение);
- Read Committed — видны только закоммиченные данные;
- Repeatable Read — данные не изменяются между чтениями;
- Serializable — максимальная изоляция, как при последовательном выполнении транзакций.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍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
👍10🤔2
XML (Extensible Markup Language) — это язык разметки, предназначенный для хранения и передачи структурированных данных. Он читаем как человеком, так и машиной, используется для обмена данными между системами.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥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
👍4
Функция wraps из модуля functools сохраняет оригинальное имя, документацию и сигнатуру оборачиваемой функции. Без неё у функции-декоратора теряется контекст.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍1
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
👍3
1. Команда df -h показывает доступное и занятое место на всех дисках.
2. Использовать du -sh для анализа размера конкретной папки или файла.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6💊2
Это декоратор, предоставленный модулем
dataclasses, который автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__,Автоматически генерирует методы, сокращая шаблонный код.
Делает код более чистым и легким для понимания.
Обеспечивает удобные и мощные возможности для работы с данными.
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
Инициализирует объект с заданными значениями атрибутов.
Возвращает строковое представление объекта, удобное для отладки.
Сравнивает объекты на равенство по их атрибутам.
__le__,Вы можете настроить поведение
@dataclass с помощью параметров, таких как order, frozen, и других.Генерирует методы для сравнения объектов.
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)
Вы можете использовать функцию
field() для настройки отдельных полей, например, для указания значений по умолчанию или исключения полей из методов5)
print(
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
🤔7💊3🔥1
К полям namedtuple можно обращаться по имени и по индексу
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
В Python существует несколько типов файловых объектов, которые используются для работы с различными типами данных. Рассмотрим основные виды файловых объектов и их особенности.
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)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 файлЭти 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
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
👍5
Они нужны для соблюдения семантики и читаемости API:
- POST — создание данных.
- PUT — полное обновление ресурса.
- PATCH — частичное обновление.
- DELETE — удаление ресурса.
- HEAD — как GET, но только заголовки (без тела).
- OPTIONS — запрос доступных методов и CORS-информация.
Это делает интерфейс API предсказуемым и структурированным.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊15🔥5