Python: задачки и вопросы
Open in 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
Show more
Network:6 938
Subscribers
-224 hours
-27 days
-4330 days
Data loading in progress...
Similar Channels
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+13
in 0 channels
August '26
+24
in 0 channels
Get PRO
July '26
+28
in 1 channels
Get PRO
June '26
+48
in 0 channels
Get PRO
May '26
+58
in 1 channels
Get PRO
April '26
+33
in 0 channels
Get PRO
March '26
+29
in 1 channels
Get PRO
February '26
+32
in 1 channels
Get PRO
January '26
+39
in 0 channels
Get PRO
December '25
+44
in 0 channels
Get PRO
November '25
+102
in 3 channels
Get PRO
October '25
+61
in 0 channels
Get PRO
September '25
+56
in 1 channels
Get PRO
August '25
+65
in 3 channels
Get PRO
July '25
+58
in 0 channels
Get PRO
June '25
+56
in 0 channels
Get PRO
May '25
+52
in 0 channels
Get PRO
April '25
+89
in 0 channels
Get PRO
March '25
+77
in 1 channels
Get PRO
February '25
+108
in 3 channels
Get PRO
January '25
+115
in 2 channels
Get PRO
December '24
+94
in 1 channels
Get PRO
November '24
+81
in 1 channels
Get PRO
October '24
+78
in 0 channels
Get PRO
September '24
+82
in 0 channels
Get PRO
August '24
+75
in 0 channels
Get PRO
July '24
+73
in 0 channels
Get PRO
June '24
+82
in 0 channels
Get PRO
May '24
+163
in 2 channels
Get PRO
April '24
+158
in 0 channels
Get PRO
March '24
+117
in 0 channels
Get PRO
February '24
+117
in 0 channels
Get PRO
January '24
+143
in 1 channels
Get PRO
December '23
+140
in 0 channels
Get PRO
November '23
+120
in 0 channels
Get PRO
October '23
+94
in 0 channels
Get PRO
September '23
+95
in 0 channels
Get PRO
August '23
+145
in 0 channels
Get PRO
July '23
+312
in 0 channels
Get PRO
June '23
+90
in 0 channels
Get PRO
May '23
+140
in 0 channels
Get PRO
April '23
+258
in 0 channels
Get PRO
March '23
+217
in 0 channels
Get PRO
February '23
+307
in 0 channels
Get PRO
January '23
+222
in 0 channels
Get PRO
December '22
+327
in 0 channels
Get PRO
November '22
+256
in 0 channels
Get PRO
October '22
+286
in 0 channels
Get PRO
September '22
+294
in 0 channels
Get PRO
August '22
+652
in 0 channels
Get PRO
July '22
+410
in 0 channels
Get PRO
June '22
+246
in 0 channels
Get PRO
May '22
+360
in 0 channels
Get PRO
April '22
+266
in 0 channels
Get PRO
March '22
+204
in 0 channels
Get PRO
February '22
+340
in 0 channels
Get PRO
January '22
+2 183
in 0 channels
Get PRO
December '21
+2 522
in 0 channels
Get PRO
November '21
+1 808
in 0 channels
Get PRO
October '21
+1 036
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 15 September | 0 | |||
| 14 September | 0 | |||
| 13 September | 0 | |||
| 12 September | +3 | |||
| 11 September | +5 | |||
| 10 September | 0 | |||
| 09 September | +2 | |||
| 08 September | 0 | |||
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | +2 | |||
| 03 September | +1 | |||
| 02 September | 0 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
А вы уже забрали свой подарок ко Дню программиста?
Мы в Tproger вместе с нашими друзьями собрали целую коробку подарков к вашему профессиональному празднику. Переходите по ссылке, трясите коробку и забирайте свой презент: https://tprg.ru/pLwZ
| 2 | Развёрнутое пояснение:
1. Создаётся список batch с двумя разными словарями.
2. Вызов enrich(batch) возвращает генератор, тело которого пока не выполняется.
3. next(stream) запускает цикл, обрабатывает первый словарь, добавляет в него ключ status и приостанавливается на yield. Первый словарь уже изменён.
4. list(stream) возобновляет генератор, дообрабатывает второй словарь, добавляет тот же ключ и завершает итерацию.
5. print(batch) выводит исходный список, в котором теперь оба словаря содержат status со значением ok.
Почему это важно: ленивые пайплайны часто используются для обработки больших потоков данных, и мутация исходных объектов внутри генератора — распространённая ошибка. Если потребитель прочитает только часть потока или если несколько задач делят один источник, состояние исходных записей окажется непредсказуемым. Безопаснее возвращать копии или использовать неизменяемые структуры данных. | 446 |
| 3 | No text... | 321 |
| 4 | Развёрнутое пояснение:
1. Создаётся внутренний список ['', '', ''] — три пустые строки.
2. Выражение [внутренний_список] * 3 создаёт новый список из трёх элементов, но каждый элемент — это ссылка на один и тот же внутренний список, а не его независимая копия.
3. Присваивание grid[0][0] = 'X' изменяет первый элемент этого общего внутреннего списка, поэтому все три строки grid отображают одно и то же изменение.
4. print(grid) выводит [['X', '', ''], ['X', '', ''], ['X', '', '']].
Почему это важно: такая инициализация часто встречается при создании матриц, игровых полей, таблиц или двумерных кэшей. Если строки оказываются общим изменяемым объектом, мутация одной ячейки неожиданно распространяется на весь столбец или всю таблицу, что приводит к трудноуловимым багам. Правильный способ — создавать каждую строку отдельно, например, через списочное включение [['' for _ in range(3)] for _ in range(3)]. | 306 |
| 5 | No text... | 243 |
| 6 | Развёрнутое пояснение:
1. Декоратор dataclass(frozen=True) генерирует для Client методы __init__, __repr__, __eq__ и __hash__.
2. __eq__ у frozen dataclass сравнивает все поля экземпляров. У a name='a', у b name='b', поэтому a!= b.
3. __hash__ тоже строится по всем полям, поэтому hash(a)!= hash(b).
4. Словарь cache размещает a и b в разные корзины. После cache[a] = 'old' и cache[b] = 'new' в словаре два элемента.
5. Обращение cache[a] возвращает значение, связанное с a, то есть 'old'. Итоговый вывод: old 2.
Почему это важно: dataclass часто используют как ключи dict или элементы set, и поведение зависит от того, какие поля входят в равенство. frozen=True решает проблему изменяемости, но не помогает, если логика идентичности подразумевает только часть полей. В реальном коде это приводит к дублям в кеше, утечке памяти и неверным попаданиям при поиске. | 265 |
| 7 | No text... | 242 |
| 8 | Развёрнутое пояснение:
1. Создаётся список services = ['api', 'auth', 'db'].
2. Вызов dict.fromkeys(services, []) создаёт словарь, где каждому ключу присвоена ссылка на один и тот же пустой список, а не три независимых списка.
3. Выражение statuses['api'] возвращает этот общий список, а append('ok') изменяет его, добавляя строку 'ok'.
4. Поскольку все три ключа ссылаются на один изменённый объект, print выводит {'api': ['ok'], 'auth': ['ok'], 'db': ['ok']}.
Почему это важно: это классическая ловушка при инициализации словарей с изменяемыми значениями по умолчанию в конфигах, группировках или агрегации статусов. Вместо dict.fromkeys(..., []) используйте dict comprehension или defaultdict(list), чтобы каждый ключ получил свой независимый объект и неожиданные мутации не распространялись на соседние записи. | 252 |
| 9 | No text... | 232 |
| 10 | Развёрнутое пояснение:
1. При определении функции log_event создаётся один пустой список buffer, который используется как значение по умолчанию.
2. Первый вызов log_event со строкой timeout добавляет эту строку в общий список и возвращает его, результат сохраняется в переменную a.
3. Второй вызов log_event со строкой 403 использует тот же список buffer, добавляет строку 403 и возвращает его, результат сохраняется в переменную b.
4. Переменные a и b указывают на один и тот же объект, поэтому print(a, b) выводит ['timeout', '403'] ['timeout', '403'].
Почему это важно: изменяемый аргумент по умолчанию часто встречается в функциях-логгерах, кэширующих обёртках и накопителях метрик, но на деле он работает как глобальное состояние между вызовами. В многопоточном коде это создаёт состояние гонки, а в тестах — нестабильные результаты. Правильный паттерн: buffer=None и создание нового списка внутри функции. | 275 |
| 11 | No text... | 254 |
| 12 | Развёрнутое пояснение:
1. Внутри report создаётся объект map, который при обходе вычисляет len для каждой строки.
2. sum(sizes) проходит по всем элементам: 3 + 4 + 2 = 9. После этого итератор исчерпан.
3. list(sizes) пытается снова обойти тот же объект map, но элементов больше нет, поэтому valid = 0.
4. Функция возвращает кортеж (9, 0), который и печатается.
Почему это важно: в пайплайнах обработки логов или событий часто передают map, filter или генераторное выражение сразу в несколько агрегирующих функций, ожидая, что каждая из них прочитает данные заново. Из-за одноразовости итераторов это приводит к заниженным счётчикам, потере записей и нестабильным отчётам, пока данные не материализовать в список. | 281 |
| 13 | No text... | 316 |
| 14 |  Как понять, что программисту пора в отпуск:
— на столе бардак;
— шорты не доставались с позапрошлого лета;
— чудится тифлинг;
— на вопрос «когда отдыхаешь?» отвечает «после релиза»;
— релиз был в феврале.
Сам он с места не сдвинется. Помогите Типичному Программисту собраться и улететь в отпуск в новой мини-игре! | 357 |
| 15 | Развёрнутое пояснение:
1. from fractions import Fraction импортирует рациональное число.
2. Fraction(0.1) берёт не 1/10, а точное значение float 0.1 — дробь с большим знаменателем.
3. То же происходит с Fraction(0.2) и Fraction(0.3).
4. a + b вычисляет сумму двух таких двоичных дробей.
5. Эта сумма не равна дроби, полученной из float 0.3, потому что 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 в двоичной плавающей арифметике.
6. Сравнение возвращает False.
Почему это важно: при финансовых расчётах и точных вычислениях Fraction следует создавать из строк или целых чисел, а не из float, иначе двоичные погрешности сохраняются в «точном» рациональном типе. | 466 |
| 16 | No text... | 361 |
| 17 | Развёрнутое пояснение:
1. При определении функции ingest создаётся один объект множества set() и сохраняется как значение по умолчанию для параметра seen.
2. Первый вызов ingest(['a','b']) использует это же множество, добавляет в него 'a' и 'b' и возвращает len(seen), то есть 2.
3. Второй вызов ingest(['b','c']) получает уже непустое множество с элементами 'a' и 'b'. Добавляется только 'c', поэтому длина становится 3.
4. Переменная res получает кортеж (2, 3), а print(*res) выводит 2 3.
5. Правильный вариант — 2 3.
Почему это важно: изменяемое значение по умолчанию — частая ловушка при реализации кэшей, дедупликаторов, счётчиков и накопителей ошибок. В тесте, где функцию вызывают один раз, баг может не проявиться, а в проде при повторных вызовах общее изменяемое состояние искажает результат. Чтобы избежать этого, изменяемый объект создают внутри тела функции: seen=None, а внутри if seen is None: seen=set(). | 397 |
| 18 | No text... | 287 |
| 19 | Развёрнутое пояснение:
1. В памяти создаётся объект Tags, содержащий два ключа a и b.
2. Функция json.dumps начинает кодирование этого объекта.
3. Внутренний энкодер CPython сначала проверяет базовые типы: строки, числа, булевы значения, None, списки, кортежи и dict.
4. Tags наследует UserDict, который не является подклассом dict, поэтому объект не попадает в ветку для словарей.
5. Поскольку тип неизвестен энкодеру, вызывается функция default, переданная в аргументе default.
6. В default объект o имеет длину 2, поэтому возвращается строка tags:2.
7. json.dumps кодирует эту строку как JSON-строку, а print выводит tags:2.
Почему это важно: при сериализации пользовательских маппингов, таких как UserDict или ChainMap, нельзя рассчитывать, что json.dumps автоматически превратит их в обычный словарь. Это часто встречается при логировании, отправке конфигурации или сохранении состояния, когда кастомный контейнер оказывается строкой вместо JSON-объекта. Чтобы избежать сюрприза, передавайте данные через dict() или реализуйте собственный JSONEncoder. | 342 |
| 20 | No text... | 300 |
