🖥 Что такое генератор

В зависимости от контекста, может означать либо функцию-генератор, либо итератор генератора (чаще всего, последнее). Методы __iter__ и __next__ у генераторов создаются автоматически.

С точки зрения реализации, генератор в Python — это языковая конструкция, которую можно реализовать двумя способами: как функция с ключевым словом yield или как генераторное выражение. В результате вызова функции или вычисления выражения, получаем объект-генератор типа types.GeneratorType. Канонический пример - генератор, порождающий последовательность чисел Фибоначчи, которая, будучи бесконечна, не смогла бы поместиться ни в одну коллекцию. Иногда термин применяется для самой генераторной функции, а не только объекта, возвращенного ей в качестве результата.

Так как в объекте-генераторе определены методы next и iter, то есть реализован протокол итератора, с этой точки зрения, в Python любой генератор является итератором.

Когда выполнение функции-генераторы завершается (при помощи ключевого слова return или достижения конца функции), возникает исключение StopIteration.

Что такое генераторная функция
Генераторная функция - функция, в теле которой встречается ключевое слово yield. Будучи вызвана, такая функция возвращает объект-генератор (generator object) (итератор генератора (generator iterator)).

Что делает yield
yield замораживает состояние функции-генератора и возвращает текущее значение. После следующего вызова __next__() функция-генератор продолжает своё выполнение с того места, где она была приостановлена.

В чем отличие [x for x in y] от (x for x in y)
Первое выражение возвращает список (списковое включение), второе – генератор.

@python_job_interview

🖥 Какие методы есть у генераторов ?

🟠__next__() – начинает или продолжает исполнение функции-генератора. Результат текущего yield-выражения будет равен None. Выполнение затем продолжается до следующего yield-выражения, которое передаёт значение туда, где был вызван next. Если генератор завершается без возврата значения при помощи yield, возникает исключение StopIteration. Метод обычно вызывается неявно, то есть циклом for или встроенной функцией next().

🟠send(value) – продолжает выполнение и отправляет значение в функцию-генератор. Аргумент value становится значением текущего yield-выражения. Метод send() возвращает следующее значение, возвращённое генератором, или выбрасывает исключение StopIteration, если генератор завершается без возврата значения. Если send() используется для запуска генератора, то единственным допустимым значением является None, так как ещё не было выполнено ни одно yield-выражение, которому можно присвоить это значение.

🟠throw(type[, value[, traceback]]) – выбрасывает исключение типа type в месте, где был приостановлен генератор, и возвращает следующее значение генератора (или выбрасывает StopIteration). Если генератор не обрабатывает данное исключение (или выбрасывает другое исключение), то оно выбрасывается в месте вызова.

🟠close() – выбрасывает исключение GeneratorExit в месте, где был приостановлен генератор. Если генератор выбрасывает StopIteration (путём нормального завершения или по причине того, что он уже закрыт) или GeneratorExit (путём отсутствия обработки данного исключения), close просто возвращается к месту вызова. Если же генератор возвращает очередное значение, выбрасывается исключение RuntimeError. Метод close() ничего не делает, если генератор уже завершён.

Можно ли извлечь элемент генератора по индексу
Нет, будет ошибка. Генератор не поддерживает метод getitem.

@python_job_interview

🖥 Что такое MRO ?

MRO – method resolution order, порядок разрешения методов. Алгоритм, по которому следует искать метод в случае, если у класса два и более родителей.

В классических классах поиск при наследовании по ссылкам на имена осуществляется в следующем порядке:

1. Сначала экземпляр
2. Затем его класс
3. Далее все суперклассы его класса с обходом сначала с глубину, а затем слева направо
Используется первое обнаруженное вхождение. Такой порядок называется DFLR (Обход вглубину и слева направо).

При наследовании классов нового стиля применяется правило MRO (порядок разрешения методов), т.е линеаризованный обход дерева классов, причем вложенный элемент наследования становится доступным в атрибуте mro данного класса. Такой алгорим называется C3-линеаризация. Наследование по правилу MRO осуществляется приблизительно в следующем порядке.

Перечисление всех классов, наследуемых экземпляром, по правилу поиска DFLR для классических классов, причем класс включается в результат поиска столько раз, сколько он встречается при обходе.
Просмотр в полученном списке дубликатов классов, из которых удаляются все, кроме последнего (крайнего справа) дубликата в списке.
Упорядочение по правилу MRO применяется при наследовании и вызове встроенной функции super(), которая всегда вызывает следующий по правилу MRO класс (относительно точки вызова).

Пример наследования в неромбовидных иерархаических деревьях:

class attr = 3 # D:3 E:2
class B(D) pass # | |
class E: attr = 2 # B C:1
class C(E): attr = 1 # / /
class A(B, C): pass # A
X = A() # |
print(X.attr) # X

# DFLR = [X, A, B, D, C, E]
# MRO = [X, A, B, D, C, E, object]
# И в версии 3.х и в версии 2.х (всегда) выводит строку "3"

Пример наследования в ромбовидных иерархаических деревьях:

class attr = 3 # D:3 D:3
class B(D) pass # | |
class C(D): attr = 1 # B C:1
class A(B, C): pass # / /
X = A() # A
print(X.attr) # |
# X

# DFLR = [X, A, B, D, C, D]
# MRO = [X, A, B, C, D, object] (сохраняет только последний дубликат D)
# Выводит строку "1" в версии 3.х, строку "3" в версии 2.х ("1" если D(object))

@python_job_interview

🖥 Что такое __new__. И чем он отличается от __init__. В какой последовательности они выполняются ?

Основное различие между этими двумя методами состоит в том, что __new__ обрабатывает создание объекта, а __init__ обрабатывает его инициализацию.

__new__ вызывается автоматически при вызове имени класса (при создании экземпляра), тогда как __init__ вызывается каждый раз, когда экземпляр класса возвращается __new__, передавая возвращаемый экземпляр в __init__ в качестве параметра self, поэтому даже если вы сохранили экземпляр где-нибудь глобально/статически и возвращали его каждый раз из __new__, для него все-равно будет каждый раз вызываться __init__.

Из вышесказанного вытекает что сначала вызывается __new__, а потом __init__

@python_job_interview

🖥 Что такое сцепление исключений ?

В Python 3 при возбуждении исключения в блоке except, старое исключение сохраняется в атрибуте данных context и если новое исключение не обработано, то будет выведена информация о том, что новое исключение возникло при обработке старого («During handling of the above exception, another exception occurred:»). Также, можно связывать исключения в одну цепь или заменять старые новыми. Для этого используется конструкция raise новое_исключение from старое_исключение либо raise новое_исключение from None. В первом случае указанное исключение сохраняется в атрибуте __cause__ и атрибут __suppress_context__ (который подавляет вывод исключения из __context__) устанавливается в True. Тогда, если новое исключение не обработано, будет выведена информация о том, что старое исключение является причиной нового («The above exception was the direct cause of the following exception:»). Во втором случае __suppress_context__ устанавливается в True и __cause__ в None. Тогда при выводе исключения оно, фактически, будет заменено новым (хотя старое исключение всё ещё хранится в __context__).

В Python 2 нет сцепления исключений. Любое исключение, выброшенное в блоке except, заменяет старое.

@python_job_interview

🖥 Реальное пракическое тестовое задание в команду Assisted team (Python)

Прикрепляем два XML (1 файл, 2 файл) – это ответы на поисковые запросы, сделанные к одному из наших партнёров. В ответах лежат варианты перелётов (тег Flights) со всей необходимой информацией, чтобы отобразить билет на Aviasales.

На основе этих данных, нужно сделать вебсервис, в котором есть эндпоинты, отвечающие на следующие запросы:

- Какие варианты перелёта из DXB в BKK мы получили?
- Самый дорогой/дешёвый, быстрый/долгий и оптимальный варианты
- В чём отличия между результатами двух запросов (изменение маршрутов/условий)?

Язык реализации: python3 Формат ответа: json Используемые библиотеки и инструменты — всё на твой выбор.

Оценивать будем умение выполнять задачу имея неполные данные о ней, умение самостоятельно принимать решения и качество кода.

@python_job_interview

🖥 Что такое type. Как работает поиск метакласса при создании объекта?

type это метакласс, который Питон внутренне использует для создания всех классов.

Когда вы пишете:

class Foo(Bar):
pass
Питон делает следующее:

- Есть ли у класса Foo атрибут __metaclass__?
- Если да, создаёт в памяти объект-класс с именем Foo, используя то, что указано в __metaclass__.
- Если Питон не находит metaclass, он ищет __metaclass__ в родительском классе Bar и попробует сделать то же самое.
- Если же __metaclass__ не находится ни в одном из родителей, Питон будет искать __metaclass__ на уровне модуля.
- И если он не может найти вообще ни одного __metaclass__, он использует type для создания объекта-класса.

@python_job_interview

🖥 Вопросы с собеседований python. Как проходит собеседование Python-разработчика: вопросы для джуниоров и мидлов.

Привет! Меня зовут Руслан. Около 12 лет я занимаюсь разработкой, из них девять — на Python. За это время я собеседовался на разные позиции десятки раз и сам провёл примерно пару сотен собеседований. Не всегда успешно :/ В этой статье поговорим о том, как снизить вероятность провалов и к чему быть готовым.

➡️ Читать дальше

@python_job_interview

🖥 Как работают метаклассы

- перехватить создание класса
- изменить класс
- вернуть модифицированный

Зачем вообще использовать метаклассы
Основное применение метаклассов это создание API. Типичный пример — Django ORM.

Она позволяет написать что-то в таком духе:

class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
Однако если вы выполните следующий код:

guy = Person(name='bob', age='35')
print guy.age
вы получите не IntegerField, а int, причём значение может быть получено прямо из базы данных.

Это возможно, потому что models.Model определяет __metaclass__, который сотворит некую магию и превратит класс Person, который мы только что определили простым выражением в сложную привязку к базе данных.

Django делает что-то сложное выглядящее простым, выставляя наружу простой API и используя метаклассы, воссоздающие код из API и незаметно делающие всю работу.

@python_job_interview