Почему всякий раз, когда python завершает работу, не освобождается вся память?

Python использует автоматическое управление памятью с помощью механизма сборки мусора, который освобождает память, занятую объектами, которые больше не
используются в программе. Однако, до того как механизм сборки мусора может освободить память объекта, все ссылки на этот объект должны быть удалены. Если в
программе остаются ссылки на объекты, которые больше не нужны, то эти объекты не будут удалены до окончания работы приложения.

Также может случиться, что размер объектов, которые использует программа, слишком велик для доступной оперативной памяти. В этом случае операционная система
может начать использовать файл подкачки, что может замедлить работу программы.

Если вы столкнулись с проблемой утечки памяти, то можно воспользоваться инструментами, такими как memory_profiler для Python, которые помогут выявить места, где
память не освобождается, и найти способы ее оптимизации.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Что такое GIL? Почему GIL всё ещё существует?

Ответ:

GIL (Global Interpreter Lock) – это механизм в интерпретаторе CPython , который гарантирует, что только один поток исполнения может выполнять байт-код Python в любой момент времени. Это было добавлено в Python для обеспечения безопасности потоков в многопоточной среде и для упрощения реализации интерпретатора. GIL всё ещё существует, потому что он является важной частью интерпретатора CPython и его логики работы с потоками.

Однако, недавние версии Python имеют некоторые механизмы для обхода ограничений GIL, такие как использование многопроцессных вычислений вместо многопоточных и использование асинхронного
программирования. Кроме того, есть и другие реализации языка Python, такие как Jython и IronPython, которые не используют GIL.

Короче, вопрос насколько GIL ограничивает производительность Python сейчас является спорным и холиварным.

Подробнее о GIL можно почитать тут: Python — это медленно. Почему?

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Что будет напечатано в результате выполнения следующего кода?

Ответ:

import sys
arr_1 = []
arr_2 = arr_1
print(sys.getrefcount(arr_1))

В результате выполнения данного кода будет напечатано число, равное количеству ссылок на объект arr_1, которые существуют в настоящий момент времени. Так как мы создаем две переменные, arr_1 и arr_2, которые ссылаются на один и тот же пустой список [], то количество ссылок на него будет равно 2.

Поэтому в результате выполнения данного кода будет напечатано число 2. Эта величина может быть немного больше, чем ожидается, из-за внутренней оптимизации CPython, которая добавляет
временные ссылки на объекты.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Что такое MRO? Как это работает?

Ответ:

MRO (Method Resolution Order) – это порядок разрешения методов, который используется в языке программирования Python при наследовании классов.

Когда вызывается метод на экземпляре класса, Python ищет этот метод в самом классе, а затем в его родительских классах в порядке, определенном в MRO. Таким образом, MRO управляет тем, как Python ищет методы, которые были унаследованы из нескольких родительских классов.

Порядок MRO может быть определен несколькими способами, но в общем случае MRO определяется с помощью алгоритма C3, который гарантирует, что порядок разрешения методов будет соблюдать локальный порядок наследования каждого класса и не создавать циклов в определении этого порядка.
Например, если класс A наследуется от классов B и C, а класс B наследуется от класса D, а класс C наследуется от класса E, то MRO для класса A будет определен как [A, B, D, C, E, object].

Это означает, что если существует метод, определенный в классе A и в одном из его родительских классов, то метод из класса A будет вызван, а не из его родительских классов.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Когда будет выполнена ветка else в конструкции try…except…else?

Ответ:

Ветка else в конструкции try ... except ... else будет выполнена только в том случае, если исключения не было возбуждено в блоке try.

Если в блоке try произошло исключение, то выполнение программы переходит к соответствующему блоку except, и ветка else пропускается. Если блок except не указан, то исключение будет
возбуждено дальше, а программа завершится с сообщением об ошибке.

a, b = map(int, input().split())
try:
print(a / b)
except:
print('Ошибка')
else:
print('Ошибки не было') # это выводится для любых чисел a, b, если b != 0

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

🤩 Python для сложных задач [2024, RU]

Python — отличный инструмент, прежде всего из-за множества библиотек для работы с данными. Эта книга объединяет подробные описания таких библиотек, как IPython, NumPy, pandas, Matplotlib и Scikit-Learn.

Специалисты по обработке данных найдут здесь решения для обработки, преобразования и визуализации данных, а также для разработки статистических и машинных моделей. Книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Скачать

➡️ Подготовка Python | #книги

Каким будет результат следующего выражения?

len(' '.join(list(map(str, [0, 1]))))

Внутреннее выражение map(str, [[0], [1]]) преобразует целые значения 0 и 1 в строки, в результате чего получается ['0', '1'].

Затем функция списка преобразует этот итератор в список.
Метод соединения соединяет элементы списка пробелом, в результате чего получается строка "0 1".

Наконец, функция len возвращает длину этой строки, которая равна 3. Вот и всё.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Как перезагрузить импортированный модуль?

Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib.

Вот как это сделать:

from importlib import reload
import module_name
reload(module_name)
Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить.
Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в производственном коде без серьезных причин.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Как создать класс без слова class?

Kласс можно создать без использования ключевого слова class, используя типы type или metaclass.

Например, следующий код определяет класс MyClass без использования ключевого слова class:

MyClass = type('MyClass', (), {'x': 42, 'foo': lambda self: self.x})
Этот код эквивалентен определению класса с использованием ключевого слова class:

class MyClass:
x = 42
def foo(self):
return self.x
Оба определения класса эквивалентны и создают объект класса MyClass. Но, честно, использование ключевого слова class читабельнее, хотя где-нибудь может пригодиться и type с metaclass.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Каким будет результат следующего выражения?

Ответ:

Супер простой вопрос, но, согласитесь, ошибиться возможно.

[0, 1][10:]

Выражение [0, 1][10:] возвращает пустой список [], так как срез [10:] означает извлечение элементов начиная с индекса 10 и до конца списка [0, 1], но таких элементов нет.

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы

Как итерировать словарь по парам ключ-значение

Ответ:
Метод словаря .items() возвращает генератор кортежей (key, value).

Если знали ответ — поставьте 🔥
Если нет — 🤯

➡️ Подготовка Python | #вопросы