🖥 uv — менеджер пакетов нового поколения

Новый мощный менеджер пакетов создан, чтобы заменить привычный многим pip. Как ни странно, написан он на Rust, что позволяет ему работать значительно быстрее привычных менеджеров.

Пока неизвестно сможет ли он стать новым стандартом, покажет время. Но попробовать и узнать подробнее обо всех особенностях можно уже сейчас по ссылке:

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

#pip #uv #инструмент

@python_job_interview

💩 Какова разница между методами __getattr__ и __getattribute__?

Оба этих метода являются магическими.

🔘__getattr__

class Missing:
    attr = 42

    def __getattr__(self, name):
        print(f"In __getattr__, asked for {name}")
        return 73

m = Missing()
print(m.attr)  # 42
print(m.xyz)  # In __getattr__, asked for xyz; 73

Пример кода выше показывает, как метод используется для обработки запроса несуществующего атрибута xyz.

🔘__getattribute__

class Always:
    attr = 42

    def __getattribute__(self, name):
        print(f"In __getattribute__, asked for {name}")
        return 73

a = Always()
print(a.attr)  # In __getattribute__, asked for attr; 73
print(a.xyz)  # In __getattribute__, asked for xyz; 73

Здесь же можно увидеть, что метод используется для обработки запросов всех атрибутов, как существующих (attr), так и несуществующих (xyz).

✅ Таким образом, __getattribute__ — это метод, который управляет всеми запросами атрибутов, тогда как __getattr__ вызывается, когда __getattribute__ не находит атрибут.

#вопросы_с_собеседований

@python_job_interview

🖥 Простыми словами: Бинарное дерево поиска

Бинарное дерево поиска (Binary Search Tree, или просто BST) — это структура данных, которая помогает легко и быстро находить, добавлять и удалять элементы. Давайте разберёмся, что это такое и как с ним работать, на простых примерах.

Представьте себе дерево. У каждого узла в этом дереве есть:
— значение (например, число);
— ссылка на левую «веточку» (левого ребенка);
— ссылка на правую «веточку» (правого ребенка).

Правило у этого дерева такое:
— все значения в левом поддереве меньше, чем значение в узле;
— все значения в правом поддереве больше, чем значение в узле.

Простейшие операции с BST

Вставка элемента

Если вы хотите добавить элемент в дерево, вы начинаете с самого верха. Сравниваете новое значение с корнем:
— если оно меньше, переходите влево;
— если больше, переходите вправо;
— повторяете, пока не найдете пустую коробочку (место), и вы поместите туда новое значение.

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, key):
    if root is None:
        return Node(key)
    if key < root.key:
        root.left = insert(root.left, key)
    else:
        root.right = insert(root.right, key)
    return root

Поиск элемента

Когда вы хотите найти элемент, вы снова начинаете с корня и сравниваете:
— если нашли — отлично, элемент найден!
— если меньше, идете налево.
— если больше, идете направо.
Повторяете, пока не найдете элемент или не убедитесь, что его нет в дереве.

def search(root, key):
    if root is None or root.key == key:
        return root
    if key < root.key:
        return search(root.left, key)
    return search(root.right, key)

Удаление элемента

Удаление элемента немного сложнее, потому что есть три варианта:
— элемент — это лист (нет детей). Просто удаляем его;
— элемент имеет одного ребенка. Тогда просто заменяем его этим ребенком;
— элемент имеет двух детей. В этом случае мы находим минимальный элемент в правом поддереве и заменяем удаляемый элемент на него.

def deleteNode(root, key):
    if root is None:
        return root
    if key < root.key:
        root.left = deleteNode(root.left, key)
    elif key > root.key:
        root.right = deleteNode(root.right, key)
    else:
        if root.left is None:
            return root.right
        elif root.right is None:
            return root.left
        temp = minValueNode(root.right)
        root.key = temp.key
        root.right = deleteNode(root.right, temp.key)
    return root

def minValueNode(node):
    current = node
    while current.left is not None:
        current = current.left
    return current

Обход дерева

Обход означает посещение всех узлов в дереве. Существует несколько способов делать это:

1. In-order (Левый-Корень-Правый): посещаем сначала левое поддерево, потом текущий узел, потом правое поддерево.
2. Pre-order (Корень-Левый-Правый): посещаем сначала текущий узел, потом левое поддерево, потом правое поддерево.
3. Post-order (Левый-Правый-Корень): посещаем сначала левое поддерево, потом правое поддерево, потом текущий узел.

Пример in-order обхода:

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.key, end=' ')
        inorder(root.right)

Давайте резюмируем. Бинарное дерево поиска — это отличный инструмент для быстрого и эффективного управления данными. С его помощью легко найти, добавить или удалить элемент, благодаря чёткой структуре и правилам. Теперь, когда вы знаете, что оно из себя представляет, сможете без труда использовать его в своих проектах

#простымисловами #bst

#вопросы_с_собеседований

@python_job_interview

🖥 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python

Когда вы уже написали несколько своих небольших пет-проектов, вы начинаете понимать что чистый код, архитектура и другие паттерны программирования начинают иметь смысл. В масштабируемых, командный или коммерческих проектах это несет особую ценность. Изучив эти принципы, новички получат представление о построении надежных, гибких и легко тестируемых приложений, что позволит им сохранить ясность кодовой базы и возможность ее сопровождения по мере роста их проектов.

В этой статье мы изучим методологии программирования и паттерны проектирования на Python.

Я бы даже сказал, что это компиляция полезных материалов, справочник, большая шпаргалка по всем паттернам.

▪ Читать

@python_job_interview

🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python.

Основные темы включают:

▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.

Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.

🔗 Ссылка на курс

#курс #python

@python_job_interview

🖥 Полезные Паттерны проектирования

— Порождающие паттерны:

🔹Abstract Factory: Family Creator — Создает группы взаимосвязанных объектов.
🔹Builder: Lego Master — Пошагово создает объекты.
🔹Prototype: Clone Maker — Создает копии полностью подготовленных объектов.
🔹Singleton: One and Only — Создаёт объект, который существует в единственном экземпляре.

— Структурные паттерны:

🔹Adapter: Universal Plug — Соединяет объекты с разными интерфейсами.
🔹Bridge: Function Connector — Связывает то, как объект работает, с тем, что он делает.
🔹Composite: Tree Builder — Формирует древовидные структуры из простых и сложных частей.
🔹Decorator: Customizer — Добавляет новые возможности объектам, не изменяя их основную структуру.
🔹Facade: One-Stop-Shop — Представляет всю систему через один упрощенный интерфейс.
🔹Flyweight: Space Saver — Эффективно использует небольшие, многократно используемые объекты.
🔹Proxy: Stand-In Actor — Представляет другой объект, управляя доступом или действиями.

— Поведенческие паттерны:

🔹Chain of Responsibility: Request Relay — Передает запросы через цепочку объектов до тех пор, пока он не будет обработан.
🔹Command: Task Wrapper — Превращает запрос в объект, готовый к выполнению.
🔹Iterator: Collection Explorer — Доступ к элементам коллекции по одному.
🔹Mediator: Communication Hub — Упрощает взаимодействие между различными классами.
🔹Memento: Time Capsule — Сохраняет и восстанавливает состояние объекта.
🔹Observer: News Broadcaster — Уведомляет классы о изменениях в других объектах.
🔹Visitor: Skillful Guest — Добавляет новые операции в класс, не изменяя его.

💬 Какие паттерны вы использовали в реальных кейсах?

Кто такой BI-аналитик и почему эта профессия востребована прямо сейчас?

*️⃣BI-Аналитик — одна из самых подходящих профессий для тех, кто хочет войти в айти, но не хочет много программировать и знать математику.

При этом, такие аналитики очень ценятся бизнесом, а зарплаты начинающих специалистов с опытом до года доходят до 100+ тысяч рублей.

Если вы хотите узнать больше о профессии и заручиться планом быстрого входа и роста в сфере – лучше всего узнать это от лидеров рынка.

В прямом эфире эксперты, которые сами регулярно нанимают специалистов и знают что ценится на рынке — Анастасия Кузнецова и Андрон Алексанян обсудят:

⚡️Чем занимается BI-аналитик и подходит ли вам эта сфера
⚡️Обзор ситуации на рынке: сколько зарабатывают специалисты и есть ли на них спрос
⚡️Как быстро вырасти в профессии
Также на вебинаре у вас будет отличная возможность лично задать любой вопрос спикерам

Дата вебинара:
17 сентября в 19:00 мск.

🔗Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар

🤫 Некоторые популярные методы аутентификации

🔵 Базовая аутентификация:
Предполагает отправку имени пользователя и пароля с каждым запросом, но может быть менее безопасной без шифрования.
Подходит для простых приложений, где безопасность и шифрование не являются приоритетом, или при использовании защищенных соединений.

🔵 Аутентификация с помощью токенов:
Использует сгенерированные токены, такие как JSON Web Tokens (JWT), которые обмениваются между клиентом и сервером, обеспечивая повышенную безопасность без необходимости отправки учетных данных с каждым запросом.
Идеально подходит для более безопасных и масштабируемых систем.

🔵 Аутентификация OAuth:
Позволяет сторонним приложениям получать ограниченный доступ к ресурсам пользователя без раскрытия учетных данных, выдавая токены доступа после аутентификации пользователя.
Подходит для ситуаций, требующих контролируемого доступа к ресурсам пользователя сторонними приложениями или сервисами.

🔵 Аутентификация с использованием API-ключей:
Назначает уникальные ключи пользователям или приложениям, которые отправляются в заголовках или параметрах; несмотря на простоту, может не обладать всеми преимуществами безопасности, как методы на основе токенов или OAuth.
Удобна для простого контроля доступа в менее чувствительных средах или для предоставления доступа к определённым функциям без необходимости предоставления разрешений, привязанных к конкретному пользователю.

💬 Какой метод аутентификации вы считаете наиболее эффективным с точки зрения обеспечения безопасности и удобства использования в ваших приложениях?

@python_job_interview

🖥 Python бесплатный курс с нуля

https://www.youtube.com/watch?v=gDsE7Tc_CL8

@python_job_interview