#Собес #reference #counting
🤔 Можно ли отключить механизм подсчета ссылок в Python?

💬 Кратко:

Нет, механизм подсчета ссылок нельзя отключить в стандартном интерпретаторе Python (CPython). Это фундаментальная часть системы управления памятью, встроенная в ядро интерпретатора. Подсчет ссылок работает автоматически для всех объектов Python и обеспечивает немедленное освобождение памяти. Даже если отключить дополнительный сборщик мусора (поколений), подсчет ссылок продолжит работать. Альтернативные реализации Python, такие как Jython или IronPython, могут использовать другие механизмы управления памятью.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 5 вопросов с собесов Frontend разработчиков

1. Как обеспечить изоляцию зависимостей?
Изоляция достигается через отдельные бандлы, scoped CSS, namespace для глобальных объектов и использование Shadow DOM при необходимости.

2. Как управлять версионностью зависимостей (например, React) между микрофронтами?
Обычно используют единый реестр версий или загрузку общих зависимостей через CDN/module federation. Важно избегать дублирования больших библиотек в каждом микрофронте.

3. Какие проблемы возникают в микрофронтенд-архитектуре?
Основные проблемы — сложность синхронизации зависимостей, управление версиями, изоляция стилей, обмен состоянием и интеграция разных технологий.

4. Ключевые особенности React 18 vs React 17 (автобатчинг, Fiber).
React 18 добавил автоматический батчинг, новый рендеринг через Concurrent Mode и улучшения Fiber. Это делает обновления более плавными и эффективными.

5. Что происходит при перерендере компонента?
При изменении состояния или пропсов React сравнивает новый виртуальный DOM с предыдущим и вносит минимальные изменения в реальный DOM.

#microfrontend #isolation #versioning #dependency #architecture #react_18 #batching #concurrent #react #render #reconciliation

#trainer #codewars
📚 CodeWars

LeetCode можно не обсуждать — про него всё понятно. А вот младшего брата CodeWars — можно. Это сайт с задачами, ĸоторые делают другие пользователи.

Почему он младший брат? Потому что задачи в нём больше на логиĸу и отработĸу базовых логичесĸих ĸонструĸций. Алгоритмичесĸие задачи тоже можно встретить, но более лёгĸий порог входа — отличительная сторона сайта. За прохождение задач (они называют их Kata) вы получаете Honor-очĸи, тем самым повышаете репутацию своего профиля.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#article #optimization
📚 Математика на складе. Как оптимизировать хаос

В этой статье команда Ozon Tech показывает, как прикладная математика помогает оптимизировать реальные складские процессы: от размещения товаров и маршрутов сотрудников до моделирования и экспериментов. Авторы описывают использование оптимизационных моделей для слоттинга, конфигурации шкафов, дискретно-событийного моделирования для оценки ресурсов, статистической проверки гипотез и методов теории графов для уменьшения пробегов и повышения эффективности операций, а также отмечают, что классическое машинное обучение применяется выборочно там, где это действительно улучшает предсказания времени выполнения заданий и анализ факторов производительности

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #transaction #isolation #serializable
🤔 В чём суть уровня изоляции SERIALIZABLE?

💬 Кратко:

SERIALIZABLE — самый строгий уровень изоляции транзакций. Он гарантирует, что результат параллельного выполнения транзакций эквивалентен их последовательному выполнению. Это устраняет все виды аномалий чтения. Цена за это — снижение производительности и возможные ошибки сериализации. Используется редко и осознанно.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Подборка из 5 вопросов для Golang разработчиков

1. Какие микросервисы вы разрабатывали? Как они взаимодействовали между собой?
Примеры микросервисов:

- Сервис аутентификации (JWT, OAuth).
- Сервис платежей (интеграция с Stripe).
- Сервис уведомлений (Email/SMS).

Взаимодействие через REST API, gRPC или RabbitMQ.

2. Какие меры безопасности вы применяли при работе с Django и Postgres?
Основные меры:

- Django: CSRF-токены, HTTPS, django-axes.
- Postgres: Шифрование, ограничение прав пользователей.

3. Как бы вы реализовали хранение больших бинарных данных (например, BinaryField) в Postgres?
Для небольших файлов (до 1 ГБ) можно использовать bytea (бинарный тип). Для больших файлов лучше хранить ссылки на файлы в файловой системе или использовать Large Objects (LOB) в Postgres.

4. Напишите запрос для выборки всех кредитов физическим лицам с просроченной задолженностью.

SELECT c.* 
FROM credits c
JOIN clients cl ON c.client_id = cl.id
WHERE cl.type = 'individual' 
  AND c.due_date < CURRENT_DATE 
  AND c.paid_amount < c.total_amount;

5. Как Postgres хранит данные внутри себя?
PostgreSQL хранит данные в таблицах, которые разбиты на страницы (обычно 8 КБ). Каждая страница содержит записи (tuples), а индексы ускоряют поиск.

#microservices #api #rabbitmq #security #django #postgresql #binary #storage #sql #query #database

#article #ellipsis
📚 Объект многоточие в Python

Статья подробно разбирает объект многоточие (Ellipsis) в языке Python — что это за специальная встроенная константа, как она представляется в коде (через литерал ...) и где её можно использовать на практике. Автор показывает примеры применения Ellipsis в аннотациях типов (например, для указания неизвестной длины кортежей или неопределённых сигнатур функций), а также рассматривает случаи, когда многоточие может выступать в роли заполнителя вместо pass. В тексте также упоминаются сторонние библиотеки, такие как FastAPI и Typer, где объект многоточие помогает делать параметры обязательными или задавать прочие формы поведения. Статья полезна разработчикам Python, которые хотят глубже понять нюансы языка и познакомиться с необычными, но практичными элементами синтаксиса.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#documentation #начинающие
📚 rubykoans

Интерактивный тренажёр, построенный на методе «коанов» — последовательных задач, где нужно исправлять ошибки в коде, чтобы понять принципы языка. Охватывает базовые темы (строки, числа, методы) и продвинутые (блоки, исключения, метапрограммирование). Каждый шаг сопровождается пояснениями, а прогресс отслеживается автоматически. Отличный способ освоить Ruby через «пробование на ощупь».

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #ml #model
🤔 Какие сложности возникают при запуске моделей внутри контейнеров

💬 Кратко:

Основные сложности связаны с зависимостями, размером образов и ресурсами. ML-модели часто требуют специфичных версий библиотек и драйверов. Контейнеры с GPU сложнее в настройке и отладке. Также возникают проблемы с памятью и временем старта. Все это усложняет эксплуатацию в продакшене.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 5 сложных вопросов для Python разработчиков

1. Почему нельзя делать мутабельные типы аргументами функции по умолчанию?
Если мутабельный тип данных используется как дефолтный аргумент, то изменения, сделанные в этом объекте внутри функции, сохранятся при последующих вызовах функции. Это связано с тем, что дефолтные аргументы вычисляются только один раз при определении функции, а не при каждом вызове.

2. Что такое внедрение зависимостей (Dependency Injection) в FastAPI?
Dependency Injection в FastAPI — это механизм, который позволяет передавать зависимости (например, функции, объекты, настройки) в обработчики маршрутов. Это упрощает управление кодом и повышает его тестируемость.

3. Является ли range итератором?
Да, объект range является итератором в Python. Это последовательность чисел, которая генерируется по запросу и используется в циклах. В Python 3 range не является списком, а является более эффективным объектом, который генерирует числа по мере их запроса.

4. Какой синтаксис создания генераторов?
Генераторы в Python создаются с использованием функции, которая содержит ключевое слово yield. Генератор возвращает элементы по одному, и его выполнение приостанавливается на каждом yield и возобновляется с того места, где оно было приостановлено. Генераторы экономят память, так как данные генерируются по мере необходимости, а не сохраняются в памяти.

5. Как в памяти Python хранятся списки и кортежи?
Списки в Python — это изменяемые объекты, которые хранят ссылки на другие объекты, что позволяет изменять их содержимое. Кортежи — неизменяемые объекты, которые также хранят ссылки на другие объекты, но их содержимое нельзя изменить после создания. Списки обычно занимают больше памяти, чем кортежи, из-за необходимости поддержания изменяемости.

#mutable #arguments #function #fast_api #dependency #injection #range #iterator #iterable #yield #generator #memory #tuple #list

#repository #кибербезопасность
📚 Структурированный 90-дневный план обучения кибербезопасности предназначенный для начинающих специалистов

План обучения, разделённый на ежедневные задания, охватывающие ключевые темы

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#video #async #data
📚 Курс NodeJS

Изучаем Backend разработку с Node.js. Работаем с серверами, файлами, базами данных. Изучаем асинхронный и синхронный подход.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #sensor #resource
🤔 Какие проблемы с ресурсами могут возникать при неправильном использовании сенсоров?

💬 Кратко:

При неправильном использовании сенсоры могут занимать worker-ы на долгое время. Это приводит к нехватке слотов для реальных задач. Scheduler начинает работать медленнее, а DAG-и встают в очередь. Также растёт нагрузка на внешние системы из-за частых проверок. В итоге Airflow становится нестабильным.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Подборка из 5 вопросов для Golang разработчиков

1. Как полнотекстовый поиск реализуется в PostgreSQL?
В PostgreSQL текст преобразуется в специальное представление tsvector, а запрос — в tsquery. Поиск выполняется с использованием GIN- или GiST-индексов. Это позволяет эффективно искать слова с учётом морфологии.

2. Как backend агрегирует и хранит результаты inference
Backend принимает результаты inference и приводит их к удобному для хранения формату. Он агрегирует данные по времени, сущностям или сценариям. Хранение обычно выполняется в базе данных или object storage. Backend также отвечает за идемпотентность и повторную обработку. Это позволяет использовать результаты inference в аналитике и бизнес-логике.

3. Как решаются проблемы производительности при работе с БД?
Проблемы производительности БД решаются анализом запросов, индексированием и оптимизацией схемы. Важно измерять, а не гадать — использовать планы выполнения и метрики. Часто узким местом становятся неэффективные запросы или отсутствие индексов. Также применяются кэширование и денормализация. Решения зависят от характера нагрузки.

4. Как транзакционность влияет на производительность запросов?
Транзакционность добавляет накладные расходы, потому что СУБД должна обеспечивать атомарность, изоляцию и надёжность операций. Это требует блокировок, ведения журналов и управления версиями данных. В результате запросы внутри транзакций могут выполняться медленнее, особенно при высокой конкуренции.

#full #text #search #aggregation #inference #result #database #performance #transaction #acid

#book #php #sql
📚 PHP глазами хакера, Михаил Фленов

Самая противоречивая книга рейтинга: её часто критикуют за поверхностный подход, поэтому специалистам она вряд ли будет полезна. Зато новичкам может подойти как лёгкое, мотивирующее чтение для первого знакомства с темой.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#video #api
📚 Разработка Web API на ASP.NET Core 5 и .NET 5

Используя чистую архитектуру (clean architecture), ASP NET Core 5, EF Core 5, Swagger, IdentityServer4, C#, SQLite, Fluent Validation, XUnit, NSwag Studio, Serilog, Automapper, MediatR, CQRS мы будем разрабатывать web api для работы с заметками.

Мы пройдемся по всем основным этапам разработки web api и в итоге получим масштабируемый, легко поддерживаемый проект Web API, сделанный с использованием good practices.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #collision #perturbation #rehash
🤔 Как Python решает коллизии при хешировании?

💬 Кратко:

При коллизии CPython применяет perturbation‑алгоритм (шаговая арифметика) для вычисления следующей позиции в таблице. Если таблица перегружена, происходит её расширение, и все элементы перехешируются заново. Удалённые слоты помечаются dummy, чтобы не нарушить поиск.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#trainer #задачи
📚 Как LeetCode, но для Linux, Docker и Kubernetes

Огромная коллекция хардкорных задач, основанных на реальных проблемах
С автоматической проверкой, полезными подсказками и пошаговыми решениями.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа