Python: задачки и вопросы
前往频道在 Telegram
Вопросы и задачки для подготовки к собеседованиям и прокачки навыков Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
显示更多7 128
订阅者
-424 小时
+87 天
-230 天
帖子存档
В Python суперкласс — это класс, от которого наследуется другой класс. Другими словами, это родительский класс по отношению к дочернему (подклассу).
class Animal: # суперкласс
def speak(self):
print("Some sound")
class Dog(Animal): # подкласс
def speak(self):
print("Bark")
Также в Python есть функция super(), которая позволяет обращаться к методам суперкласса из подкласса:
class Dog(Animal):
def speak(self):
super().speak() # вызов метода speak из Animal
print("Bark")Изменение
sys.path воздействует только на одну выполняющуюся программу (процесс), и оно временно — когда программа заканчивает работу, изменение утрачивается. Настройка PYTHONPATH существует в среде операционной системы — она подхватывается глобально всеми вашими программами на компьютере и потому эта настройка остается после завершения программ.🔍 Чем изменение sys.path отличается от установки PYTHONPATH для модификации пути поиска модулей?
Переменные на верхнем уровне модуля, чьи имена начинаются с одиночного подчеркивания, не копируются в область видимости импортера, когда используется форма оператора
from *. Тем не менее, они по-прежнему доступны посредством
оператора import или нормальной формы оператора from.
Можно управлять тем, что импортируется через from *, явно определяя список __all__:
__all__ = ['visible_name']Что верно о переменных на верхнем уровне модуля, чьи имена начинаются с одиночного подчеркивания?
В модуле recur1 присваивается имя X и затем перед присваиванием имени Y импортируется модуль recur2. В этой точке recur2 может извлечь recur1 как единое целое с помощью оператора import — он уже существует во внутренней таблице модулей Python, которая делает его импортируемым и также препятствует зацикливанию операций импортирования. Но если в модуле гecuг2 применяется from, то он будет в состоянии видеть только имя X; имя Y, которое присваивается позже оператора import в recur1, еще не существует, а потому вы получите ошибку:
from recur1 import X # Нормально: имя X уже присвоено
from recur1 import Y # Ошибка: имя Y пока не существует
Python избегает повторного выполнения операторов модуля recur1, когда он рекурсивно импортируется из recur2 (иначе операции импортирования отправляли бы сценарий в бесконечный цикл, который мог бы требовать нажатия <Ctrl+C> или чего-то более радикального), но пространство имен модуля recurl является незавершенным, когда он импортируется в модуле recur2.
Если бы в recur2.py использовался просто import recur1, а не from recur1 import Y, всё бы сработало, потому что import не требует, чтобы имя уже было определено — оно просто добавляет модуль как объект:
import recur1
print(recur1.Y) # Это бы сработало, если бы вызвалось после выполнения recur1.pyКод внутри тела какой-то функции не запускается до тех пор, пока функция не будет вызвана; поскольку имена в функции не распознаются вплоть до ее действительного выполнения, внутри функции обычно можно ссылаться на имена, находящиеся где угодно в файле.
При обнаружении пропущенного значения во время импорта файла библиотека pandas заменяет его NumPy-объектом
nan. Акроним nan означает «нечисловое значение» (not a number) и представляет собой собирательный термин для неопределенных значений. Другими словами, nan — условный объект, обозначающий пустое или отсутствующее значение.
Обратите внимание, что dtype у Series — float64. При обнаружении значения nan pandas автоматически преобразует числовые значения из целых в числа с плавающей точкой; такое внутреннее техническое требование позволяет библиотеке хранить числовые значения и отсутствующие значения в одном и том же однородном Series.Мы переопределили встроенный модуль json строкой:
json = 'json'
Python пытается вызвать метод loads() у строки 'json', а не у модуля. У строк нет метода loads(), поэтому возникает ошибка AttributeError.
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
