🤔 Как создать views?

Views создаются как функции или классы в файле views.py, которые принимают запрос и возвращают HTTP-ответ. Например, с использованием функций HttpResponse или рендеринга шаблонов через render.

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

🤔 Что такое RESTful?

Это подход к проектированию веб-сервисов, основанный на архитектурном стиле REST (*Representational State Transfer*). Это не протокол или стандарт, а набор принципов и ограничений, которые используются для создания систем, взаимодействующих через HTTP. Если API соответствует этим принципам, его называют RESTful.

🚩 Основные принципы REST

🟠Клиент-серверная архитектура
Клиент (например, браузер или мобильное приложение) и сервер (где размещена база данных и логика обработки данных) чётко разделены:
Клиент запрашивает данные или отправляет запросы к серверу.
Сервер отвечает, предоставляя ресурсы или выполняя действия.

🟠Состояние отсутствия (Stateless)
Каждый запрос от клиента к серверу должен быть самодостаточным. Это означает, что сервер не хранит информацию о состоянии клиента между запросами. Вся необходимая информация передается в запросе (например, токен аутентификации).

🟠Унифицированный интерфейс
RESTful API использует единый, стандартный интерфейс для взаимодействия. Это достигается следующими средствами:
Идентификация ресурсов через URI: Каждый ресурс имеет уникальный адрес (URI).

     GET https://api.example.com/users/123
   

Использование стандартных HTTP-методов:
GET — для получения данных.
POST — для создания новых данных.
PUT или PATCH — для обновления данных.
DELETE — для удаления данных.
Ресурсы как представления: Ресурсы передаются в формате JSON, XML или другом формате.

🟠Кэширование
Ответы сервера могут быть кэшируемыми. Это уменьшает нагрузку на сервер и ускоряет работу клиента.

🟠Единообразие и слои
RESTful системы могут включать несколько слоев (например, балансировщики нагрузки, кеш-сервисы), но клиент взаимодействует только с сервером, не зная о внутренних слоях.

🟠Код по требованию (опционально)
Иногда сервер может передавать исполняемый код (например, JavaScript) клиенту, чтобы расширить его функциональность. Это не обязательно.

🚩Почему RESTful важен?

RESTful архитектура позволяет:
🟠Сделать API простым и понятным
Клиенты легко понимают, как обращаться к ресурсам (используя стандартные методы и адреса).
🟠Обеспечить гибкость
Клиенты и серверы могут развиваться независимо друг от друга.
🟠Поддерживать масштабируемость
RESTful API легко масштабируются, так как все запросы независимы друг от друга (статичность).
🟠Облегчить интеграцию
RESTful API поддерживают стандартизированные протоколы (HTTP), что делает интеграцию с другими сервисами проще.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие декораторы использовал?

На практике применяются такие декораторы:
- @staticmethod — обозначает метод, не использующий self.
- @classmethod — получает cls и работает с классом, а не экземпляром.
- @property — превращает метод в геттер (доступ к методу как к атрибуту).
- @lru_cache — кеширует вызовы функции, оптимизируя повторные вычисления.
- @wraps — сохраняет метаинформацию оригинальной функции в пользовательских декораторах.
- Декораторы логирования, валидации, измерения времени выполнения.

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

🤔 Как работает пакетирование библиотек Python?

В Python пакетирование библиотек — это процесс создания, распространения и установки пакетов (модулей) с кодом. Это позволяет разработчикам легко устанавливать и переиспользовать чужие библиотеки.

🚩Что такое пакет Python?

Пакет — это набор модулей, объединенных в одну структуру (обычно это папка с файлом __init__.py).

mypackage/
│── mymodule.py
│── __init__.py
└── utils.py

🚩Как создать свой пакет?

Допустим, у нас есть пакет mypackage, в котором есть функция say_hello().

Структура проекта

mypackage/
│── mymodule.py
│── __init__.py
└── setup.py

Файл mypackage/mymodule.py

def say_hello():
    return "Привет, мир!"

Файл mypackage/__init__.py (он делает папку пакетом)

from .mymodule import say_hello

Теперь можно использовать mypackage в коде

import mypackage

print(mypackage.say_hello())  # Выведет: Привет, мир!

🚩Как установить стороннюю библиотеку?

Чтобы установить готовую библиотеку из PyPI, используем pip

pip install requests  # Установка библиотеки requests

Чтобы посмотреть установленные пакеты

pip list

Чтобы удалить пакет

pip uninstall requests

Чтобы обновить пакет

pip install requests --upgrade

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём сходства и отличия dataclass и namedtuple?

Сходства:
- Оба предоставляют компактный синтаксис для создания объектов с полями.
- Поддерживают доступ по имени (obj.field).
- Иммутабельность (frozen=True для dataclass, по умолчанию в namedtuple).
Отличия:
- namedtuple — неизменяемый, лёгкий и быстрый, но не поддерживает методы, наследование и типизацию так же гибко.
- dataclass — более гибкий, позволяет использовать методы, наследование, значения по умолчанию, валидацию и другие параметры (frozen, order, repr, init и т.д.).

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

🤔 Что такое хранитель (Memento)?

Это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет сохранять и восстанавливать предыдущее состояние объекта без нарушения инкапсуляции. Этот паттерн особенно полезен для реализации операций отмены и повтора, так как он позволяет хранить состояния объектов и возвращать их к этим состояниям по необходимости.

🚩Зачем нужен?

🟠Сохранение состояния:
Позволяет сохранять текущее состояние объекта и восстанавливать его позже.
🟠Инкапсуляция:
Обеспечивает сохранение состояния объекта без нарушения его инкапсуляции. Внутренние детали объекта остаются скрытыми от других объектов.
🟠Отмена и повтор операций:
Поддерживает функциональность отмены и повтора операций, так как позволяет возвращать объект к предыдущим состояниям.
Пример реализации

class Memento:
    def __init__(self, state: str):
        self._state = state

    def get_state(self) -> str:
        return self._state

class TextEditor:
    def __init__(self):
        self._state = ""
        self._history = []

    def type(self, text: str):
        self._save_state()
        self._state += text

    def _save_state(self):
        self._history.append(Memento(self._state))

    def undo(self):
        if not self._history:
            return
        memento = self._history.pop()
        self._state = memento.get_state()

    def get_content(self) -> str:
        return self._state

# Клиентский код для использования паттерна Хранитель
def main():
    editor = TextEditor()

    editor.type("Hello, ")
    editor.type("world!")
    print(editor.get_content())  # Hello, world!

    editor.undo()
    print(editor.get_content())  # Hello, 

    editor.undo()
    print(editor.get_content())  # 

if __name__ == "__main__":
    main()

1⃣`Memento`:
Сохраняет состояние объекта. Он предоставляет методы для получения сохраненного состояния, но не предоставляет методов для изменения состояния, что обеспечивает неизменность.

2⃣`TextEditor`:
Создает и использует объекты Memento для сохранения и восстановления своего состояния. Методы type и undo позволяют редактировать текст и отменять изменения.

3⃣`_save_state`:
Сохраняет текущее состояние редактора в истории перед каждым изменением.

4⃣`undo`:
Восстанавливает предыдущее состояние редактора из истории.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего нужны предупреждения (warnings) и как создать собственное?

Предупреждения — это сообщения о потенциальных проблемах, которые не прерывают выполнение. Их можно создать с помощью модуля warnings и вызвать через warn().

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

🤔 Для чего нужны библиотеки sqlparse, asgiref в Django?

Django использует sqlparse и asgiref как вспомогательные библиотеки для работы с SQL и асинхронностью. Разберём их назначение подробно.

🟠`sqlparse` – разбор SQL-запросов
sqlparse (SQL Parser) — это библиотека для анализа, форматирования и обработки SQL-запросов. В Django она используется в админке, логах и отладке ORM.

🚩Где используется в Django?

Форматирование SQL-запросов в django.db.connection.queries

   from django.db import connection
   from sqlparse import format

   queries = connection.queries  # Получаем список SQL-запросов
   for q in queries:
       print(format(q["sql"], reindent=True, keyword_case="upper"))  # Красивый SQL

Логирование SQL-запросов
sqlparse помогает Django красиво выводить SQL-запросы в DEBUG=True.

Команда sqlmigrate

   python manage.py sqlmigrate app_name 0001

🟠`asgiref` – асинхронность в Django
asgiref (Asynchronous Server Gateway Interface Reference) — это библиотека, которая помогает Django работать в асинхронном (async) режиме. Django поддерживает ASGI с версии 3.0, и asgiref — это её обязательная зависимость.

🚩Где используется в Django?

🟠Поддержка ASGI
Django с версии 3.0 поддерживает асинхронные вьюхи, WebSockets и асинхронные базы данных (например, с asyncpg).
В settings.py есть параметр:

     ASGI_APPLICATION = "myproject.asgi.application"

🟠Асинхронные middleware
Django 4.x поддерживает асинхронные middleware через asgiref.sync и asgiref.local.

🟠Преобразование `async` → `sync` и наоборот
Django использует sync_to_async() и async_to_sync() из asgiref:

     from asgiref.sync import sync_to_async

     def sync_function():
         return "Hello from sync!"

     async_function = sync_to_async(sync_function)
     print(async_function())  # Вызывает синхронную функцию в асинхронном коде

🟠Локальное хранилище для асинхронных задач (`asgiref.local.Local`)
Позволяет хранить данные отдельно для каждого потока или запроса.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём отличие [x for x in y] от (x for x in y)?

Квадратные скобки создают список, а круглые — генератор. Список сразу хранит все значения в памяти, генератор же отдаёт элементы по одному при необходимости, экономя ресурсы.

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

🤔 Какие есть коды ошибок HTTP?

В HTTP коды состояния указывают, как сервер обработал запрос. Они делятся на 5 категорий:
1xx (Информационные – запрос принят, продолжаем.
2xx (Успешные) – всё хорошо.
3xx (Перенаправления) – запрашиваемый ресурс перемещён.
4xx (Ошибки клиента) – клиент отправил неправильный запрос.
5xx (Ошибки сервера) – сервер не смог обработать запрос.


🚩Как исправить ошибки HTTP?

4xx:
400: Проверить формат запроса.
401: Убедиться, что пользователь авторизован.
403: Проверить права доступа.
404: Убедиться, что URL правильный.
5xx:
500: Проверить код сервера (ошибки в логах).
502/504: Проверить настройки Nginx/Proxy.
503: Сервер перегружен → добавить балансировку нагрузки.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что происходит при обращении к сайту?

Когда ты вводишь адрес сайта в браузере и нажимаешь Enter, происходит следующее:
1. DNS-запрос — доменное имя (например, example.com) преобразуется в IP-адрес.
2. Установка соединения — браузер открывает TCP-соединение с сервером, часто с использованием HTTPS (т.е. через TLS).
3. Отправка HTTP-запроса — браузер отправляет, например, GET /, чтобы получить главную страницу.
4. Обработка на сервере — сервер принимает запрос, обрабатывает его и формирует ответ.
5. Получение ответа — браузер получает HTML-страницу, начинает загружать CSS, JS, изображения и прочее.
6. Рендеринг страницы — браузер строит DOM и отображает контент пользователю.

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

🤔 Отличия второго Python от третьего?

Python 3 не совместим с Python 2. Основные отличия: – другой синтаксис print,
– по-другому работают строки и деление,
– улучшенная поддержка Unicode,
– другие библиотеки и подходы к обработке данных.

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

⚡ Официальный релиз easyoffer 2.0 состоится уже в течение нескольких дней.

Напоминаю, что в честь релиза запускаем акцию.

Первые 500 покупателей получат:

🚀 Скидку 50% на PRO тариф на 1 год
🎁 Подарок ценностью 5000₽ для тех, кто подписан на этот канал

🔔 Подпишитесь на этот канал: https://t.me/+b2fZN17A9OQ3ZmJi
В нем мы опубликуем сообщение о релизе в первую очередь

🤔 В чем отличие изменяемые / неизменяемые?

В Python все данные делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable)

🚩Неизменяемые (`immutable`) типы

После создания их нельзя изменить!

x = 10
print(id(x))  # 140735598722544 (адрес в памяти)

x = x + 5  # Создаётся новый объект!
print(id(x))  # 140735598722704 (новый адрес)

Пример: str неизменяемая

s = "hello"
print(id(s))  # 140735598723664

s = s + " world"  # Создаётся новая строка!
print(id(s))  # 140735598724240 (новый адрес)

🚩Изменяемые (`mutable`) типы

Можно менять их содержимое без создания нового объекта.

lst = [1, 2, 3]
print(id(lst))  # 140735598722544

lst.append(4)  # Изменяем список
print(id(lst))  # 140735598722544 (адрес остался тот же!)

Пример: dict изменяемый

d = {"name": "Alice"}
print(id(d))  # 140735598723664

d["age"] = 25  # Добавляем ключ
print(id(d))  # 140735598723664 (адрес не изменился!)

🚩Почему это важно?

Неизменяемые объекты безопаснее для ключей dict и set

d = {}
d[[1, 2, 3]] = "Ошибка!"  # ❌ TypeError: unhashable type: 'list'

Используем tuple вместо list (он неизменяемый)

d[(1, 2, 3)] = "OK"

Ошибки с изменяемыми значениями по умолчанию

def add_item(lst=[]):  # ❌ Опасный код!
    lst.append(1)
    return lst

print(add_item())  # [1]
print(add_item())  # [1, 1]  ❌ Список не создаётся заново!

Используем None вместо списка

def add_item(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(1)
    return lst

🚩Копирование объектов (`copy()` vs `deepcopy()`)

copy() делает поверхностную копию (новый объект, но старые вложенные элементы).
deepcopy() делает глубокую копию (всё новое).

import copy

lst1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
lst2 = copy.copy(lst1)  # Поверхностная копия

lst2[0][0] = 99
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ❌ Исходный список изменился!

Используем deepcopy() для полной независимой копии

lst3 = copy.deepcopy(lst1)
lst3[0][0] = 100
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ✅ Не изменился!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что происходит, когда вводите адрес в адресную строку браузера и нажимаете ввод?

Процесс включает несколько этапов:
1. Разбор URL — браузер определяет протокол, домен и путь.
2. DNS-запрос — IP-адрес домена ищется через DNS-сервер.
3. Установка соединения — устанавливается TCP-соединение с сервером, при HTTPS — с использованием TLS.
4. Отправка HTTP-запроса — браузер отправляет GET-запрос.
5. Получение ответа — сервер отправляет HTML, CSS, JS, изображения и т. д.
6. Обработка и рендеринг — браузер обрабатывает и отображает страницу.
7. Дополнительные запросы — выполняются асинхронные вызовы, скрипты, загрузка шрифтов и т.д.

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 делать, если нужно перехватить исключение, выполнить действия и снова возбудить это же исключение?

Нужно сохранить ссылку на исключение и снова поднять его с помощью raise. Это полезно, если нужно добавить логирование или дополнительные действия перед пробросом.

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

🤔 Зачем нужны классы BaseExceptionGroup и ExceptionGroup?

В Python 3.11 были добавлены новые классы исключений BaseExceptionGroup и ExceptionGroup. Эти классы решают проблему одновременной обработки нескольких исключений, которые могут возникать в сложных ситуациях, таких как асинхронное программирование, многопоточность или обработка нескольких связанных ошибок. Давайте разберем, зачем они нужны, как их использовать и какие преимущества они дают.

🚩Зачем нужны `BaseExceptionGroup` и `ExceptionGroup`?

Ранее в Python было возможно выбросить только одно исключение за раз, и обработка нескольких исключений одновременно требовала сложного и неочевидного кода. Например:
При работе с асинхронными функциями или потоками может возникнуть сразу несколько ошибок, и их нужно корректно обработать.
В больших приложениях или библиотеках (например, при работе с asyncio) может быть необходимость передать сразу несколько исключений, которые произошли в разных местах, как единый объект.
BaseExceptionGroup и его подкласс ExceptionGroup позволяют группировать несколько исключений и выбрасывать их вместе в виде одного объекта. Это делает код более читаемым, упрощает обработку и исключает необходимость ручной агрегации ошибок.

🚩Разница между `BaseExceptionGroup` и `ExceptionGroup`

BaseExceptionGroup - это базовый класс для группировки исключений. Он наследуется от BaseException и, как правило, не используется напрямую.
ExceptionGroup - это подкласс, который наследуется от Exception. Этот класс используется для обработки групп исключений, которые возникают при обычных ошибках в коде (не фатальных).

🚩Как они работают?

Классы исключений BaseExceptionGroup и ExceptionGroup позволяют создать "группу исключений", которая содержит несколько отдельных исключений. Это полезно, когда вам нужно:
Указать несколько ошибок одновременно.
Позволить обработчику исключений работать с каждым из них.

def task_1():
    raise ValueError("Ошибка в задаче 1")

def task_2():
    raise TypeError("Ошибка в задаче 2")

try:
    # Создаем группу исключений
    raise ExceptionGroup(
        "Ошибки в задачах",
        [ValueError("Ошибка в задаче 1"), TypeError("Ошибка в задаче 2")]
    )
except ExceptionGroup as eg:
    for exc in eg.exceptions:
        print(f"Обнаружено исключение: {exc}")

Результат

Обнаружено исключение: Ошибка в задаче 1
Обнаружено исключение: Ошибка в задаче 2

🚩Обработка групп исключений

При обработке ExceptionGroup можно использовать механизм фильтрации с помощью конструкции except*. Это нововведение в Python 3.11 позволяет обрабатывать разные типы исключений внутри группы по-разному.

try:
    raise ExceptionGroup(
        "Ошибки в задачах",
        [ValueError("Ошибка 1"), TypeError("Ошибка 2"), ValueError("Ошибка 3")]
    )
except* ValueError as ve:
    print("Обрабатываем ValueError:", ve)
except* TypeError as te:
    print("Обрабатываем TypeError:", te)

Результат

Обрабатываем ValueError: Ошибка 1
Обрабатываем ValueError: Ошибка 3
Обрабатываем TypeError: Ошибка 2

🚩Преимущества использования

➕Работа с несколькими исключениями одновременно.
Вы можете объединить связанные ошибки и передать их в одном объекте.
➕Четкое разграничение типов исключений.
Использование except* позволяет обработать каждое исключение из группы отдельно, не теряя гибкости.
➕Удобство при асинхронном программировании.
В асинхронных задачах (asyncio) часто возникает несколько ошибок одновременно, и их можно группировать для дальнейшей обработки.
➕Упрощение сложной логики.
Код становится проще и понятнее, так как не нужно вручную собирать и разбирать исключения.

🚩Когда использовать?

Когда вы работаете с несколькими задачами, которые могут порождать ошибки одновременно (например, асинхронный код).
Когда вы хотите сообщить о нескольких связанных ошибках, не выбрасывая каждую из них отдельно.
Когда требуется раздельная обработка разных типов ошибок.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие сложности в наследовании модели Django ORM?

Есть три типа наследования в Django:
1. Абстрактные модели — используются как шаблон, не создают таблицу.
2. Мультабличное наследование — создаются отдельные таблицы на каждую модель, Django делает JOIN.
3. Прокси-модели — не создают таблицу, но могут менять поведение (например, сортировку, менеджеры).
Сложности:
- С мультабличным наследованием могут быть проблемы с производительностью.
- Абстрактные модели не подходят, если нужно хранить данные иерархически.
- Прокси-модели нельзя расширять новыми полями.

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