🔥Свежий курс со Stepik: Linux: полный апгрейд твоих скиллов

Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI?

Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь.

🔹 В курсе ты:

- Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы.
- Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает.
- Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск.
- Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU.

💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux.

🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”.

🚀 Сейчас действуют скидка целых - 30%, не упусти реальный шанс прокачаться.

👉 Забирай место на курсе со скидкой

🐍 Хитрая задача с собеседования по Python

> Что выведет этот код и почему?

def extend_list(val, lst=[]):
    lst.append(val)
    return lst

list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(123, [])
list3 = extend_list('a')

print(list1, list2, list3)

❓Вопрос: Почему list1 и list3 одинаковы?

🔍 Разбор:

Аргументы по умолчанию в Python вычисляются один раз — в момент определения функции, а не при каждом вызове.

Поэтому lst=[] создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если вы не передали свой список явно.

🧠 Что произойдет:

- extend_list(10) → использует общий список [], теперь он [10]

- extend_list(123, []) → создаёт новый список [123]

- extend_list('a') → снова использует общий список → [10, 'a']

👉 Результат:

[10, 'a'] [123] [10, 'a']

✅ Как исправить:

Если вы хотите, чтобы по умолчанию создавался новый список при каждом вызове, делайте так:

def extend_list(val, lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(val)
    return lst

Это классическая ловушка Python-интервью - mutable default arguments.

Проверяет, понимаешь ли ты, как работают значения по умолчанию и область памяти.

📚 Знакомьтесь, хендбуки от Яндекс Образования


Бесплатные интерактивные учебники для студентов и начинающих специалистов по Python, C++ и машинному обучению. Теория, которая пригодится в решении реальных задач.

Погружайтесь в дисциплину с нуля или выбирайте отдельные темы, выполняйте задания и следите за прогрессом. Хенбуки помогут закрыть пробелы в знаниях, подготовиться к экзаменам или собеседованиям.

👉Учиться по хендбукам