Python вопросы с собеседований

Добавьте в свое портфолио кейс по решению задачи с микросервисной архитектурой бесплатно и всего за пару часов На практическом уроке «Масштабируемая архитектура для систем обработки платежей». На вебинаре: - рассмотрим решение задачи по построению масштабируемой отказоустойчивой системы обработки платежей; - обсудим применения шардирования, паттерна Saga, двухфазного коммита и выбор уровня изоляции транзакций; - получим описание верхнеуровневой архитектуры. Занятие пройдёт 24 апреля в 20:00 мск в рамках курса «Microservice Architecture». Доступна рассрочка на обучение! 👉 Чтобы посетить открытый урок, зарегистрируйтесь: https://otus.pw/bAsh/?erid=LjN8KB43G

🖥 Что такое множественное наследование и когда его следует использовать? Множественное наследование - это когда класс наследуется от нескольких базовых классов. Это означает, что класс-потомок получает свойства и методы от всех своих базовых классов. Пример использования множественного наследования в Python:

class A:
    def method_a(self):
        print("Method A")

class B:
    def method_b(self):
        print("Method B")

class C(A, B):
    def method_c(self):
        print("Method C")

obj_c = C()
obj_c.method_a()  # Output: Method A
obj_c.method_b()  # Output: Method B
obj_c.method_c()  # Output: Method C

В этом примере классы A и B являются базовыми классами для класса C. Класс C получает свойства и методы от классов A и B, и может использовать их в своих собственных методах. Множественное наследование может быть полезно, когда вам нужно использовать свойства и методы из разных классов, чтобы создать новый класс с уникальным поведением. Однако, когда используется множественное наследование, может возникать проблема "алмазного наследования", когда два базовых класса оба имеют одноименный метод, что может привести к неоднозначности и ошибкам в коде. Если такая проблема возникает, то рекомендуется пользоваться композицией вместо множественного наследования. Композиция - это когда вы создаете класс, включающий в себя другие классы в качестве своих атрибутов. Для примера, класс может иметь атрибут объекта класса вместо наследования от этого класса. @python_job_interview

🖥 Что такое DRY, как я могу применить его через ООП или FP? DRY - это принцип разработки, который означает "Don't Repeat Yourself" (не повторяйся). В контексте программирования, DRY означает, что любой фрагмент кода должен иметь только один источник истины, и он должен быть легко доступен и изменяем. Это уменьшает количество дублирующегося кода и упрощает процесс сопровождения и изменения кода. Через ООП или ФП, можно применять принцип DRY следующим образом: ООП: используйте наследование, полиморфизм и абстракцию для организации кода. Вынесите общие методы и свойства в родительские классы, а для каждого подкласса определите только те функции, которые отличают его от других. ФП: используйте функции высшего порядка, замыкания и лямбда-выражения. Выносите общие функции в модули или библиотеки, и переиспользуйте их при необходимости. Вот пример того, как ООП можно использовать для применения принципов DRY:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f"My name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

class Student(Person):
    def __init__(self, name, age, major):
        super().__init__(name, age)
        self.major = major

    def introduce(self):
        super().introduce()
        print(f"I am majoring in {self.major}.")

class Teacher(Person):
    def __init__(self, name, age, department):
        super().__init__(name, age)
        self.department = department

    def introduce(self):
        super().introduce()
        print(f"I teach in the {self.department} department.")

Класс Person содержит общие атрибуты и поведение для всех людей в системе. Классы Student и Teacher наследуют от Person и добавляют свои определенные атрибуты и поведение. Таким образом, мы избегаем дублирования кода таких атрибутов, как имя и возраст, или таких методов, как внедрение. Используя ООП и наследование, мы можем эффективно применять принципы DRY и сделать код более удобным в сопровождении и расширяемым. Точно так же вы можете использовать функции и композицию более высокого порядка в FP для достижения тех же целей.

🖥 List Comprehensions в Python: создание эффективного и читаемого кода ⏩Держите полезное видео по list comprehensions в Python — это супер-популярная штука, и часто встречается в энтерпрайзном коде. Также в видео затрагиваются такие темы как: — генераторы — тернарный оператор — множество set() — вложенные циклы и много других, особенно актуальных для начинающих вещей 📎 Кликабельный план видео 📎 YouTube @python_job_interview

🖥 Факт дня — словари dict() в Python ▶️Держите полезную теорию по словарям в Python. Затронута большая часть того, что пригодится в реальной работе, а именно: — Создание словаря — Длина словаря — Доступ к элементам словаря — Добавление элементов в словарь — Изменение элементов в словаре — Проверка ключей в словаре — Удаление пары ключ-значение из словаря — Преобразование словаря в список элементов — Очистка словаря — Удаление словаря — Копирование словаря — Получение ключей словаря в виде списка — Получение значений словаря в виде списка ▶️А вот пару заданий на закрепление, если сможете сделать их без проблем — значит, умеете работать со словарями на базовом уровне: — Создайте пустой словарь с именем dog. — Добавьте в словарь dog ключи "name", "color", "breed", "legs" и "age". — Создайте словарь student и добавьте ключи "first_name", "last_name", "gender", "age", "marital status", "skills", "country", "city" и "address". — Получите длину словаря student. — Получите значение ключа "skills" и проверьте его тип данных, он должен быть списком. — Измените значения ключа "skills", добавив одну или две навыка. — Получите ключи словаря в виде списка. — Получите значения словаря в виде списка. — Преобразуйте словарь в список кортежей с помощью метода items(). — Удалите один из элементов из словаря. — Удалите один из словарей полностью. 📎 Теория по словарям @python_job_interview

🖥 Приёмы эффективного кода на Python ⏩Держите полезную статью, в которой описаны приёмы написания более производительного кода Вот некоторые обсуждаемые вещи: • создание списков при помощи list comprehensions • об использовании глобальных переменных • генераторы, yield и вот это всё • функция enumerate 📎 Статья @python_job_interview

🖥 Перенос указателя вправо Сложность: Средняя Условие задачи: Дано бинарное дерево, нужно перенести каждый указатель на следующий узел на соответствующий правый правый элемент на текущем уровне либо же передать указатель на NULL в случае отсутствия узла. Пример: Ввод: root = [1,2,3,4,5,null,7] Вывод: [1,#,2,3,#,4,5,7,#] Решение

Исследуешь айтишную тему, но пока нет большого опыта? Соревнуйся с равными и будь на код впереди в «Цифровом марафоне» Сбера и «Школы 21»! Три счастливчика отправятся отдыхать на премиум-курорты и прокачивать знания в СберУниверситете. Конкурс проводят по всей России, а минимальный возраст для участия — от 18 лет. Отличная возможность оценить свои навыки и получить советы для дальнейшего развития. А главное — лучшие в своих категориях отправятся на очный финал в Москву с церемонией награждения. Для успеха нужно пройти онлайн-игру на проверку логики и памяти, тестирование в соответствии с твоим уровнем подготовки и цифровой диктант. Здесь ты выбираешь язык, на котором будешь писать код. Заработай как можно больше очков, чтобы попасть в суперфинал, расправиться с более сложными задачами и выиграть главные призы! Хочу участвовать!

🚀 Перестановки, зависящие от регистра символа Сложность: Средняя Условие задачи: Дана строка, содержащая как цифры, так и буквы. Необходимо вернуть всевозможные варианты перестановок строки, изменяя регистр букв. Пример: Ввод: s = "a1b2" Вывод: ["a1b2","a1B2","A1b2","A1B2"] Ввод: s = "3z4" Вывод: ["3z4","3Z4"] 🔗 Решение

Профессия «Python-разработчик». Весенние скидки до 30 000 ₽ + 6 месяцев дополнительного сопровождения специалистов карьерного трека. Успейте оставить заявку до 31 марта😉 Начнем писать код на первом уроке. Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub.  Мы не сторонники подхода в обучении “повтори за учителем”. На курсах Хекслета решение практических задач идет только через реальное понимание. Разбираться в python-разработке – это не только писать свой код, но и уметь прочесть чужой. А это на порядок труднее полностью самостоятельной работы. Уже во время обучения вы вступите в программу «Карьерный трек», чтобы найти свою первую работу в IT! Сомневаетесь в выборе? Выслушаем, порекомендуем или отговорим от обучения😀

Перелет с наименьшей ценой Сложность: Средняя Условие задачи: Даны n городов, соединенных некоторым количеством рейсов. Вам предоставляется массив рейсов, где рейсы [i] = [fromi, toi, pricei] указывают, что есть рейс из города из i в город toi со стоимостью pricei. Вам также даны три целых числа src, dst и k, возвращающие самую дешевую цену из src в dst не более чем с k остановками. Если такого маршрута нет, верните значение -1. Пример: Ввод: n = 4, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[2,0,100],[1,3,600],[2,3,200]], src = 0, dst = 3, k = 1 Вывод: 700 Ввод: n = 3, flights = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]], src = 0, dst = 2, k = 1 Вывод: 200 Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

🦾 Изучите работу gRPC в Python и прокачайте скиллы в разработке Приходите на бесплатный практический урок от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом: - поговорите о gRPC — протоколе на основе HTTP/2 и Google Protobuf; - посмотрите на реализацию клиента и сервера; - обсудите плюсы и минусы такой реализации. 📆 Занятие пройдёт 25 марта в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение! 👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись. Пройти тест

Подсчет узлов бинарного дерева Сложность: Средняя Условие задачи: Дан корень дерева, удовлетворяющего термину "полнота", надо посчитать количество узлов в дереве. Полным дерево считается в случае, если на каждом уровне (возможно за исключением последнего) у каждого родителя имеется пара потомков. Необходимо разработать алгоритм с временной сложностью менее O(n). Пример: Ввод: root = [1,2,3,4,5,6] Вывод: 6 Объяснение: *во вложении ▪Подробнее про двоичное дерево ▪Решение Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

🔥 Крутейшая подборка для Дата Саентиста. Лучшие бесплатные курсы, книга, разбор вопросов с собеседований, roadmap, полезные материалы по Python, Go, Linux и многое другое. ▪100 вопросов для подготовки к собесу Data Science ▪Видео ▪100 вопросов для подготовки к собесу Python ▪Вопросы Middle ▪Видео ▪Вливаемся в Data Science: подробный roadmap что и где изучать ▪Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать ▪ Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами ▪ Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра ▪ Шпаргалка для алгособеса 2 — графовые и строковые алгоритмы ▪40 Полезных инструментов Дата Саентиста ▪Go — 100 вопросов/заданий с собеседований ▪Видео ▪ Где изучать Linux в 2024. Бесплатные курсы, книги и ресурсы ▪Видео ▪ Бесплатные курсы для изучения искусственного интеллекта в 2024 году ▪NumPy: оттачивайте навыки Data Science на практике ▪Numpy полный бесплатный курс ▪Где изучать Python в 2024. Бесплатные курсы, книги и ресурсы ▪ Видео ▪Где искать работу Дата Саентисту в 2024 году ▪Ресурсы для поиска работы Python разработчикам ▪ Бесплатные курсы по большим языковым моделям для дата-сайентистов @python_job_interview

Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza: – Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процессорах; – Профессиональная фильтрация атак StormWall; – Круглосуточная поддержка; – Anycast фильтрация; – Низкие цены; – 15% кешбэка по ссылке. Бесконечно можно смотреть на три вещи: на огонь, воду и скидку от Aeza! Говорят: твоё от тебя не уйдет. А зачем ждать? Динозавры тоже ждали и остались в прошлом Используй 50% скидку и погнали в будущее! Кроме того, сейчас Aéza раздает личные бесплатные сервера, забираем тут. Регистрация, подписка, платежи не потребуются. Реклама. Индивидуальный предприниматель Лобанов Леонид Константинович. ИНН 781625705648 erid: LjN8KEr3S

🖥 Полезная статья по алгоритмам и структурам данных 🔥 В статье описаны такие структуры данных как: — Массив (Array) — Динамический массив (Dynamic array) — Связный список (Linked list) — Стек (Stack) — Очередь (Queue) — Множество (Set) — Карта (Map) — Двоичное дерево поиска (Binary search tree) — Префиксное дерево (Trie) — Граф (Graph) Параллельно рассказывается про самые популярные алгоритмы и ещё много всего) 📎 Ссылка на статью 📎 Ещё статья в тему на русском @pythonl

⁉️ Как эффективно работать с паттернами микросервисной архитектуры в Python?  Узнайте на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом: - разберете наиболее популярные паттерны: оркестрация и хореография; - рассмотрите реализацию этих подходов, обсудите плюсы и минусы; - ответите на все возникающие вопросы. 📢 Занятие пройдёт 14 марта в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение! ➡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись:  

🔤Вопрос: как работает распаковка (*) в Python? Что происходит, скажем, в случае такого генераторного выражения?

gen = (num for num in range(10))
print(*gen)

🔜Всё проще, чем кажется. *args и **kwargs — это способы передачи переменного количества аргументов в функцию. Другими словами, они "распаковывают" значения из массива/словаря/множества и т.п. и передают эти значения в функцию. 🔜Пример использования *args:

def test(a, b): # Принимаем параметры a и b
    print(a + b) # Выводим их сложение

array = [1, 2] # Создаём массив из двух чисел

test(*array) # Вывод: 3

При записи *array значения для функции были преобразованы в test(1, 2) 🔜Пример использования **kwargs:

def test(a,b): # Принимаем параметры a и b
    print(a + b) # Выводим их сложение

dct = {'a':1, 'b':2} # Создаём словарь и записываем ключ-значение
test(**dct) # Вывод: 3

При записи **dct значения для функции были преобразованы в test(a=1, b=2) 🔜Таким же образом можно преобразовать данные в обратном направлении:

def test1(*var): # Принимаем параметры в виде множества
    print(var)
 
test1(1, 2, 3) # Вывод: (1, 2, 3)

def test2(**var): # Принимаем параметры в виде словаря
    print(var)

test2(a=1, b=2) # Вывод: {'a': 1, 'b': 2}

Такие вот дела 🖥 @python_job_interview