🤔 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

🤔 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

🤔 Что известно про арифметический оператор ?

Оператор используется для возведения в степень. Например, 2 ** 3 — это 2 в кубе (8).

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

🤔 Что такое type?

В Python type — это встроенная функция и метакласс, который:
Определяет тип объекта (type(obj)).
Создаёт новые классы динамически (type(name, bases, attrs)).

🟠1. `type(obj)`: Определение типа объекта
Функция type(obj) возвращает класс (тип) объекта.

print(type(42))         # <class 'int'>
print(type("hello"))    # <class 'str'>
print(type([1, 2, 3]))  # <class 'list'>

if type(42) is int:
    print("Это целое число!")

🟠`type(name, bases, attrs)`: Создание класса динамически
Функция type может создавать новые классы "на лету".

MyClass = type("MyClass", (object,), {"x": 10, "hello": lambda self: "Hello!"})

obj = MyClass()
print(obj.x)       # 10
print(obj.hello()) # Hello!

🟠`type` как метакласс
В Python type — это метакласс для всех классов, то есть классы тоже являются объектами type.

class A:
    pass

print(type(A))  # <class 'type'>

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно про reduce?

reduce — функция, которая применяет функцию аккумуляции к последовательности, сворачивая её к одному значению. Используется, например, для суммирования, умножения или объединения элементов.

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

🤔 Как можно оптимизировать хвостовую рекурсию в Python?

Хвостовая рекурсия (tail recursion) — это особый вид рекурсии, когда рекурсивный вызов является последней операцией в функции. В языках, поддерживающих оптимизацию хвостовой рекурсии (TCO – Tail Call Optimization), такие вызовы не создают новый стек вызовов, а переиспользуют текущий, что предотвращает переполнение стека.
Но в Python хвостовая рекурсия НЕ оптимизируется из-за особенностей интерпретатора (Python хранит полную историю вызовов для отладки).

🚩Способы оптимизации хвостовой рекурсии в Python

🟠Использование явного стека вместо рекурсии (итерация)
Лучший способ избежать проблем с глубокой рекурсией — заменить её циклом.

def factorial(n, acc=1):
    if n == 0:
        return acc
    return factorial(n - 1, acc * n)  # Хвостовая рекурсия (но Python не оптимизирует!)

Решение: заменить на цикл (итеративный подход)

def factorial_iter(n):
    acc = 1
    while n > 0:
        acc *= n
        n -= 1
    return acc

print(factorial_iter(10000))  # Работает без ошибок

🟠Использование `sys.setrecursionlimit()` (не рекомендуется)
Python имеет ограничение на глубину рекурсии (обычно около 1000). Можно его увеличить

import sys
sys.setrecursionlimit(20000)  # Увеличение лимита

🟠Использование `functools.lru_cache()` (мемоизация)
Если рекурсивная функция пересчитывает одни и те же значения, можно кешировать результаты.

from functools import lru_cache

@lru_cache(None)  # Кеширует все вызовы функции
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(fibonacci(100))  # Работает быстро, без переполнения стека

🟠Использование `stack` вместо рекурсии (эмуляция стека)
Если алгоритм требует рекурсии, но стек ограничен, можно использовать список как стек.

def factorial_stack(n):
    stack = [(n, 1)]
    while stack:
        n, acc = stack.pop()
        if n == 0:
            return acc
        stack.append((n - 1, acc * n))

print(factorial_stack(10000))  # Работает без ошибок

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как написать декоратор, чтобы он работал с параметрами?

Для этого создаётся функция, возвращающая декоратор, и уже внутри — основная логика. Такая структура позволяет передавать аргументы декоратору и использовать их при обёртывании функции.

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

Ура, друзья! Изиоффер переходит в публичное бета-тестирование!

🎉 Что нового:
🟢Анализ IT собеседований на основе 4500+ реальных интервью
🟢Вопросы из собеседований с вероятностью встречи
🟢Видео-примеры ответов на вопросы от Senior, Middle, Junior грейдов
🟢Пример лучшего ответа
🟢Задачи из собеседований
🟢Тестовые задания
🟢Примеры собеседований
🟢Фильтрация всего контента по грейдам, компаниям
🟢Тренажер подготовки к собеседованию на основе интервальных повторений и флеш карточек
🟡Тренажер "Реальное собеседование" с сценарием вопросов из реальных собеседований (скоро)
🟢Автоотклики на HeadHunter
🟢Закрытое сообщество easyoffer


💎 Акция в честь открытия для первых 500 покупателей:
🚀 Скидка 50% на PRO тариф на 1 год (15000₽ → 7500₽)

🔥 Акция уже стартовала! 👉 https://easyoffer.ru/pro

🤔 Что такое Host?

Host (хост) — это устройство или сервер, подключённый к сети, который может предоставлять или запрашивать данные.

GET /index.html HTTP/1.1
Host: example.com

🚩Где используется `Host`?

🟠В HTTP-запросах (заголовок `Host`)
Когда браузер запрашивает сайт, он отправляет заголовок Host, чтобы сервер знал, какой сайт нужно отдать.

GET / HTTP/1.1
Host: google.com
User-Agent: Mozilla/5.0

🟠В настройке DNS и доменных имён
Host — это доменное имя, привязанное к IP-адресу.
- example.com → 192.168.1.100
- mail.example.com → 192.168.1.101

127.0.0.1 mysite.local

🟠3. В локальной сети (локальные хосты)
Внутри сети устройства тоже считаются хостами (192.168.1.10, 192.168.1.20). localhost (127.0.0.1) — это всегда локальный компьютер.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Являются ли файловые объекты контекстными менеджерами?

Да, они поддерживают протокол with, что позволяет автоматически закрывать файл после использования. Это предотвращает утечку ресурсов.

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

🤔 Какие есть высокоуровневые языки программирования?

Предоставляют более высокую степень абстракции от аппаратного обеспечения компьютера, чем низкоуровневые языки. Они ориентированы на удобство программирования, упрощение разработки, читаемость и поддержку кода. Эти языки скрывают детали работы с памятью и процессором, позволяя программистам сосредоточиться на логике приложения.

🚩Основные высокоуровневые языки программирования:

🟠Python
Веб-разработка, анализ данных, научные исследования, искусственный интеллект, автоматизация.

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("World"))     

🟠Java
Разработка корпоративного ПО, веб-приложений, мобильных приложений (Android), больших распределенных систем.

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, World!");
   }
}
     

🟠C#
Разработка настольных приложений, веб-приложений, игр (с использованием Unity), облачных сервисов.

using System;

class Program {
    static void Main() {
        Console.WriteLine("Hello, World!");
    }
}     

🟠JavaScript
Веб-разработка, создание интерактивных пользовательских интерфейсов, серверные приложения, мобильные приложения (с использованием фреймворков, таких как React Native).

function greet(name) {
    return `Hello, ${name}!`;
}

console.log(greet("World"));     

🟠Ruby
Веб-разработка, скрипты автоматизации, создание прототипов.

def greet(name)
  "Hello, #{name}!"
end

puts greet("World")     

🟠PHP
Веб-разработка, серверные приложения, управление контентом.

<?php
function greet($name) {
    return "Hello, $name!";
}

echo greet("World");
?>     

🟠Swift
Разработка мобильных и настольных приложений для экосистемы Apple.

func greet(name: String) -> String {
    return "Hello, \(name)!"
}

print(greet(name: "World"))     

🟠Kotlin
Разработка Android-приложений, серверных приложений, веб-приложений.

fun greet(name: String): String {
    return "Hello, $name!"
}

fun main() {
    println(greet("World"))
}     

🟠Go (Golang)
Разработка серверных приложений, облачных сервисов, микросервисов.

package main
import "fmt"

func main() {
   fmt.Println("Hello, World!")
}     

🟠Rust
Системное программирование, разработка высокопроизводительных приложений, безопасное многопоточность.

fn main() {
    println!("Hello, World!");
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний