🐍 Python-задача: что выведет этот код и почему?

def append_to_list(value, my_list=[]):
    my_list.append(value)
    return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))

🔍 Варианты:
• a) [1], [2], [3]
• b) [1], [1, 2], [1, 2, 3]
• c) Ошибка исполнения
• d) [1], [2], [3] — но в разных объектах

💡 Разбор:

Аргумент my_list=[] — изменяемый объект, созданный один раз при компиляции функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому:

- Первый вызов: my_list = [] → добавили 1 → [1]
- Второй вызов: та же my_list, теперь [1] → добавили 2 → [1, 2]
- Третий: тот же список → [1, 2, 3]

✅ Правильный ответ: b) `[1]`, `[1, 2]`, `[1, 2, 3]`

🧠 Вывод: никогда не используй изменяемые значения (`list`, dict, `set`) в аргументах по умолчанию. Это одна из самых частых ловушек в Python.

🛠️ Правильный способ:

def append_to_list(value, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(value)
    return my_list

📌 Теперь каждый вызов будет работать с новым списком.

🐍 Python-задача: что выведет этот код с вложенными генераторами?

gen = (x for x in range(3))

def wrap(g):
    return (x * 2 for x in g)

gen2 = wrap(gen)

print(list(gen))
print(list(gen2))

🔍 Варианты:
• a) [0, 1, 2], [0, 2, 4]
• b) [0, 1, 2], []
• c) [], [0, 2, 4]
• d) [0, 1, 2], Ошибка

💡 Разбор:

- `gen = (x for x in range(3))` — генератор 0, 1, 2
- `wrap(gen)` — создаёт **новый генератор**, который берёт значения из `gen` и умножает на 2

Но генераторы **исчерпаемы**: после первого полного прохода `list(gen)` → `gen` становится пустым

Значит:

- `list(gen)` → `[0, 1, 2]`
- `gen2 = wrap(gen)` теперь ссылается на **пустой** `gen`
- `list(gen2)` → `[]`

✅ **Правильный ответ: b) `[0, 1, 2]`, `[]`**

🧠 **Вывод:** если оборачиваешь генератор — не "прожигай" его до передачи дальше. Генераторы нельзя перезапустить или "перемотать".

🛠️ Совет: если данные нужны повторно — сохрани их в список:

```python
data = list(gen)
```

или используй itertools.tee для разветвления итератора.

@pythonl

Что выедет код ?

⚙️ Подменяй любые импорты в Python “на лету” — без изменения кода

Если ты хочешь протестировать модуль, подменить зависимость, замокать внешний сервис или обмануть импорт — не обязательно редактировать исходники. Python позволяет перехватывать импорты прямо во время выполнения, через sys.modules.

Вот минимальный приём, который делает это прозрачно:

import sys
import types

# Создаём фейковый модуль
fake = types.SimpleNamespace()
fake.get_data = lambda: "подмена работает"

# Подменяем импорт
sys.modules['external_service'] = fake

# Теперь даже import будет работать
import external_service
print(external_service.get_data())  # → "подмена работает"

🧠 Хитрая задача по Python — что не так с set и списками?

Задача:
Вы хотите получить уникальные элементы из вложенных списков:

items = [[1, 2], [3, 4], [1, 2]]

unique = set(items)
print(unique)

Что произойдёт?

Варианты ответа:
1. Выведется: {[1, 2], [3, 4]}
2. Выведется: [[1, 2], [3, 4]]
3. Произойдёт ошибка
4. Все вложенные списки преобразуются в кортежи и выведутся без дубликатов

Правильный ответ: 3. Произойдёт ошибка

💥 TypeError: unhashable type: 'list'

🔍 Разбор

В Python элементы set должны быть хешируемыми. А списки — изменяемый тип данных, следовательно, не хешируемы.

То есть:

set([[1, 2], [3, 4]])
# ❌ вызовет ошибку

✅ Как сделать правильно?

Если вы хотите получить уникальные вложенные списки, можно преобразовать их в кортежи:

items = [[1, 2], [3, 4], [1, 2]]
unique = set(tuple(x) for x in items)
print(unique)  # {(1, 2), (3, 4)}

А если хочется вернуть результат обратно в список списков:

result = [list(x) for x in unique]
print(result)  # [[1, 2], [3, 4]] (порядок не гарантирован)

⚠️ Вывод

- list нельзя положить в set, dict как ключ — они unhashable
- Используйте tuple для таких случаев
- Уникальность вложенных списков — частый источник багов при работе с JSON, DataFrame, API

📌 Такие мелочи легко упустить, но они выстреливают в самых неожиданных местах. Подписывайся, чтобы не наступать на грабли в одиночку.

Что выведет код ?

Что выведет код ?