Python | Вопросы собесов
Разбираем вопросы с собеседований на Python разработчика. Django, Flask, FastApi Сайт: https://easyoffer.ru/ Реклама: https://telega.in/c/python_easy_ru Предложения: @easyoffer_adv
إظهار المزيد
Network:10 501
المشتركون
+11024 ساعات
+2017 أيام
+2 14930 أيام
- المشتركون
- التغطية البريدية
- ER - نسبة المشاركة
جاري تحميل البيانات...
معدل نمو المشترك
جاري تحميل البيانات...
Какое утверждение описывает ключевое отличие между списками и кортежами, которое влияет на производительность?Anonymous voting
- Кортежи занимают меньше памяти, чем списки.
- Списки поддерживают более быструю индексацию элементов.
- Кортежи могут быть ключами словаря, в отличие от списков.
- Списки быстрее кортежей при выполнении сортировки.
🔥 8
Для чего они нужны dunder методы ?
Спросят с вероятностью 3%
Dunder-методы представляют собой специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчёркиванием (например,
__init__,Для чего __repr__).
Основные методы и их назначения
1️⃣Инициализация и завершение объектов:
✅__init__(self, ...): Конструктор класса, вызывается при создании нового экземпляра.
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
__del__(self): Деструктор, вызывается при удалении объекта.
2️⃣Представление объектов:
✅__str__(self): Определяет поведение функции str() и print(). Возвращает строковое представление объекта для пользователя.
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __str__(self):
return f'MyClass with value {self.value}'
__repr__(self): Определяет поведение функции repr(). Возвращает строковое представление объекта для разработчика.
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __repr__(self):
return f'MyClass({self.value!r})'
__eq__(self, other): Оператор равенства ==.
✅__lt__(self, other): Оператор меньше <.
✅__le__(self, other): Оператор меньше или равно <=.
✅Аналогично можно определить методыСравнениДля чегоДля чего
4️⃣Арифметические операции:
✅__add__(self, other): Оператор сложения +.
✅__sub__(self, other): Оператор вычитания -.
✅__mul__(self, other): Оператор умножения *.
✅Аналогично можно определить методы для других арифметических операций:х назначения
Для чего они нДля чего Для чего
5️⃣Контейнерные операции:
✅__len__(self): Возвращает длину объекта, используется в функции len().
class MyContainer:
def __init__(self, items):
self.items = items
def __len__(self):
return len(self.items)
__getitem__(self, key): Позволяет доступ к элементам по ключу (используется оператор []).
class MyContainer:
def __init__(self, items):
self.items = items
def __getitem__(self, index):
return self.items[index]
__iter__(self): Возвращает итератор для объекта.
class MyContainer:
def __init__(self, items):
self.items = items
def __iter__(self):
return iter(self.items)
__enter__(self): Определяет действия при входе в контекст (with).
✅__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): Определяет действия при выходе из контекста.
class MyContextManager:
def __enter__(self):
print("Entering the context")
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
print("Exiting the context")
with MyContextManager():
print("Inside the context")
👍 8❤ 3
Какой HTTP метод REST API не соответствует принципу идемпотентности, согласно стандартному использованию?Anonymous voting
- PUT
- DELETE
- GET
- POST
🤯 18👍 9🤔 3
Какая проблема Python связана с множественным наследованием ?
Спросят с вероятностью 3%
Множественное наследование позволяет классу наследовать от нескольких базовых классов, что может быть полезно, но также приводит к ряду проблем. Основные проблемы, связанные с множественным наследованием, включают:
1️⃣Проблема ромба (Diamond Problem):
✅Это ситуация, когда класс наследует от двух классов, которые оба наследуют от одного общего предка. Это может привести к неоднозначности в разрешении методов и атрибутов.
✅Пример:
class A:
def method(self):
print("Method in A")
class B(A):
def method(self):
print("Method in B")
class C(A):
def method(self):
print("Method in C")
class D(B, C):
pass
d = D()
d.method() # Какой метод будет вызван: из B или из C?
mro() для просмотра порядка разрешения методов:
print(D.mro())
class A:
def method(self):
print("Method in A")
class B(A):
def method(self):
print("Method in B")
class C(A):
def method(self):
print("Method in C")
class D(B, C):
pass
d = D()
d.method() # Выведет: "Method in B", так как B стоит раньше C в MRO
super():
✅Функция super() позволяет корректно вызывать методы родительских классов, следуя порядку MRO.
✅Это помогает избежать явного указания родительских классов и упрощает поддержку кода.
✅Пример:
class A:
def method(self):
print("Method in A")
class B(A):
def method(self):
super().method()
print("Method in B")
class C(A):
def method(self):
super().method()
print("Method in C")
class D(B, C):
def method(self):
super().method()
d = D()
d.method()
# Выведет:
# Method in A
# Method in C
# Method in B
super(), обеспечивающей корректный порядок разрешения методов.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых👍 7❤ 5
Какая транзакция в SQL не соответствует принципу Durability в ACID, если система перезагружается во время выполнения?Anonymous voting
- Транзакция, записывающая данные на нестабильное хранилище
- Транзакция с использованием uncommitted read
- Транзакция с использованием двухфазной фиксации
- Транзакция, зафиксированная в журнале транзакций
❤ 1
На что влияет атрибут slots ?
Спросят с вероятностью 3%
Атрибут __slots__ используется для ограничения атрибутов, которые можно добавлять экземплярам класса, и для оптимизации использования памяти. Это особенно полезно в сценариях, где создаётся много объектов одного класса.
Как он работает
По умолчанию, Python использует словарь (
__dict__) для хранения атрибутов экземпляров. Это даёт большую гибкость, но также приводит к значительному расходу памяти.
Когда вы определяете атрибут slots в классе, вы тем самым ограничиваете класс набором конкретных атрибутов. Это убирает необходимость в словаре для хранения атрибутов и может значительно сократить использование памяти.
Пример использования
class RegularClass:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
class SlotsClass:
_(self, x, = ['x', 'y']
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
# Создадим экземпляры классов
regular_instance = RegularClass(1, 2)
slots_instance = SlotsClass(1, 2)
# Попробуем добавить новый атрибут
regular_instance.z = 3 # Это работает
# slots_instance.z = 3 # Это вызовет ошибку AttributeError
print(regular_instance.__dict__) # {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
# print(slots_instance.__dict__) # AttributeError: 'SlotsClass' object has no attribute '__dict__'
# Проверим использование памяти
import sys
print(sys.getsizeof(regular_instance)) # Выведет размер в байтах
print(sys.getsizeof(slots_instance)) # Выведет размер в байтах, который будет меньшеRegularClass можно добавлять любые атрибуты, так как используется словарь (__dict__).
✅ В классе SlotsClass можно добавлять только атрибуты, указанные в= x
_slots__ в
✅Наследование: Классы-наследники должны явно указывать slots, чтобы сохранить оптимизацию.
Атрибут slots ограничивает набор атрибутов экземпляров класса и уменьшает использование памяти за счёт отказа от словарей для хранения атрибутов. Это повышает эффективность, но уменьшает гибкость.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых❤ 2
Какое максимально допустимое количество символов рекомендует PEP8 использовать в строке кода?Anonymous voting
- 79 символов
- 120 символов
- 100 символов
- 90 символов
👍 1
Как бы реализовал паттерн singleton ?
Спросят с вероятностью 3%
Паттерн Singleton используется для того, чтобы создать класс, который имеет только один экземпляр. Это полезно, когда нужно ограничить количество объектов, например, для управления ресурсами (как подключение к базе данных) или для хранения глобального состояния.
Существует несколько способов реализовать Singleton. Рассмотрим один из наиболее распространенных способов - использование приватного конструктора и класса-метода для получения экземпляра.
class Singleton:
__instance = None
def __new__(cls, args, kwargs):
if cls.__instance is None:
cls.__instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, args, kwargs)
return cls.__instance
def __init__(self):
if not hasattr(self, 'initialized'):
self.initialized = True
# Инициализация объекта, если нужно
self.value = 0
# Проверка работы
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2) # Выведет: True
print(singleton1.value) # Выведет: 0
singleton1.value = 42
print(singleton2.value) # Выведет: 42_:
✅Этот атрибут используется для хранения единственного экземпляра класса.
2️⃣Метод __new__:
✅__new__ - это метод, который создаёт новый экземпляр класса. Если экземпляр уже существует (cls.__instance не None), возвращается существующий экземпляр.
✅Если экземпляр ещё не был создан, super(Singleton, cls).__new__(cls, args, kwargs) создаёт новый экземпляр и сохраняет его в cls.__instance.
3️⃣Метод init:
✅Методреализовалвызывается каждый раз при создании экземпляра. Чтобы избежать повторной инициализации, проверяем наличие атрибута initialized.
Можно также реализовать Singleton с помощью декоратора:
def singleton(cls):
instances = {}
def get_instance(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return get_instance
@singleton
class SingletonClass:
def __init__(self):
self.value = 0
# Проверка работы
singleton1 = SingletonClass()
singleton2 = SingletonClass()
print(singleton1 is singleton2) # Выведет: True
print(singleton1.value) # Выведет: 0
singleton1.value = 42
print(singleton2.value) # Выведет: 42instances.
✅Если экземпляра класса ещё нет в словаре, он создаётся и добавляется в словарь.
✅Возвращается существующий или новый экземпляр класса.
Паттерн Singleton гарантирует, что класс имеет только один экземпляр. Это достигается контролем создания экземпляров через методые None), или декоратор. Singleton полезен для управления ресурсами и глобального состояния.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых👍 12
Какой механизм наилучше соответствует принципу инкапсуляции для скрытия данных класса?Anonymous voting
- Использование модулей для разделения классов
- Определение всех методов как статических
- Передача всех переменных только через геттеры и сеттеры
- Префикс переменных класса с двумя подчеркиваниями для обозначения приватности
💊 12🤔 4
Как связаны new и singleton ?
Спросят с вероятностью 3%
Методы
__new__ и паттерн Singleton тесно связаны, поскольку методью 3%
Мечасто используется для реализации Singleton в Python. Singleton — это паттерн проектирования, который гарантирует, что у класса будет только один экземпляр на протяжении всего жизненного цикла приложения. Метод new отвечает за создание нового экземпляра класса, и именно его можно использовать для контроля создания объектов.
Метод new — это специальный метод, который вызывается перед методом init. Он отвечает за создание и возвращение нового экземпляра класса. В отличие от метода init, который инициализирует уже существующий объект, new создаёт новый объект класса.
Пример использования new в Singleton
Для реализации паттерна Singleton с использованием метода new нужно сделать так, чтобы метод new возвращал один и тот же экземпляр класса при каждом вызове.
Пример кода:
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls._instance is None:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
def __init__(self, value):
if not hasattr(self, '_initialized'): # Проверка на инициализацию
self.value = value
self._initialized = True
# Проверка работы Singleton
singleton1 = Singleton("First Instance")
print(singleton1.value) # Вывод: First Instance
singleton2 = Singleton("Second Instance")
print(singleton2.value) # Вывод: First Instance
print(singleton1 is singleton2) # Вывод: True2️⃣Методeton1 = Sin👍 8👀 4💊 2