Forwarded from Python вопросы с собеседований
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
type это метакласс, который Питон внутренне использует для создания всех классов.
Когда вы пишете:
class Foo(Bar):
passПитон 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
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.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
- 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.ageвы 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Мathshub
Мы подготовили подборку, которая будет полезна тем, кто интересуется изучением Python.
Материал в книге изложен доступно и понятно. Автор очень подробно рассматривает общие концепции, что дает полное понимание структуры языка.
Описывает язык Python 3. Если ваши знания о компьютере ограничиваются тем, как сохранять текстовые файлы — эта книга для вас.
Must read, самое популярное в мире руководство по языку Python. Научит писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.
Научно-популярно о том, как персональные компьютеры работают на аппаратном и программном уровне.
Простым языком описаны основные типовые задачи и методы их решения с подробными комментариями. Приводятся типичные ошибки начинающих и дается ряд полезных советов.
Разбираются вопросы разработки веб-приложений с использованием Python, фреймворка Django и интерактивной среды разработки PyCharm.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Неявная типизация, латентная типизация или утиная типизация (англ. Duck typing) – вид динамической типизации, применяемой в некоторых языках программирования (Perl, Smalltalk, Python, Objective-C, Ruby, JavaScript, Groovy, ColdFusion, Boo, Lua, Go, C#), когда границы использования объекта определяются его текущим набором методов и свойств, в противоположность наследованию от определённого класса. То есть считается, что объект реализует интерфейс, если он содержит все методы этого интерфейса, независимо от связей в иерархии наследования и принадлежности к какому-либо конкретному классу.
Утиная типизация решает такие проблемы иерархической типизации, как:
- невозможность явно указать (путём наследования) на совместимость интерфейса со всеми настоящими и будущими интерфейсами, с которыми он идейно совместим;
-экспоненциальное увеличение числа связей в иерархии типов при хотя бы частичной попытке это сделать.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Магия данных | Артур Сапрыкин
Всем привет в новом году!
Первый пост - первая статья.
Посвящена она распараллеливании задач.
В статье вы увидите пример использования этих инструментов для загрузки изображений из сети.
Что в статье:
- multiprocessing
- concurrent
- asyncio
Наглядный пример, что в данном случае работает лучше и почему.
В общем, очень полезно, поэтому изучайте 😉
Первый пост - первая статья.
Посвящена она распараллеливании задач.
В статье вы увидите пример использования этих инструментов для загрузки изображений из сети.
Что в статье:
- multiprocessing
- concurrent
- asyncio
Наглядный пример, что в данном случае работает лучше и почему.
В общем, очень полезно, поэтому изучайте 😉
Medium
asyncio — The underrated weapon for ML
Over the last few years, I have spent significant time deploying machine learning applications in production. When I was an active…
Лучшие новые библиотеки Python за 2022 год / Хабр
https://habr.com/ru/post/707916/
https://habr.com/ru/post/707916/
Хабр
Лучшие новые библиотеки Python за 2022 год
В пост включены библиотеки, которые были запущены или приобрели популярность в этом году, хорошо поддерживаются, а также просто классные и достойные внимания. Подборка в значительной степени...
Forwarded from Big Data AI
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов
Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.
✔️ Смотреть список
@bigdatai
Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.
✔️ Смотреть список
@bigdatai
Лучшие open-source инструменты для Python проектов #habr
https://habr.com/ru/post/708916/
Tags: Django, Flask, Open source, Python, open-source, FastAPI, developer experience, pre-commit
Author: lawxls
https://habr.com/ru/post/708916/
Tags: Django, Flask, Open source, Python, open-source, FastAPI, developer experience, pre-commit
Author: lawxls
Хабр
Лучшие open-source инструменты для Python проектов
"Give me six hours to chop down a tree and I will spend the first four sharpening the axe." Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки - это то, за что мы действительно любим Python . В...
Использование методов А/Б тестирования. Решение практического кейса в Python #habr
https://habr.com/ru/post/708872/
Tags: Python, Визуализация данных, Машинное обучение, Логистическая регрессия, cuped, Causal random forest, гетерогенный эффект воздействия, а/в-тесты
Author: oluscha
https://habr.com/ru/post/708872/
Tags: Python, Визуализация данных, Машинное обучение, Логистическая регрессия, cuped, Causal random forest, гетерогенный эффект воздействия, а/в-тесты
Author: oluscha
Forwarded from Zen of Python
Как работает Pattern Memento (Снимок)
Снимок — это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет сохранять и восстанавливать прошлые состояния объектов, не раскрывая подробностей их реализации. В этой статье автор простым языком попытался объяснить принцип его работы и способ реализации:
https://habr.com/ru/post/689948/
#основы #паттерны
Снимок — это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет сохранять и восстанавливать прошлые состояния объектов, не раскрывая подробностей их реализации. В этой статье автор простым языком попытался объяснить принцип его работы и способ реализации:
https://habr.com/ru/post/689948/
#основы #паттерны