Python | Вопросы собесов
Cайт: easyoffer.ru Реклама: @easyoffer_adv ВП: @easyoffer_vp Тесты t.me/+20tRfhrwPpM4NDQy Задачи t.me/+nsl4meWmhfQwNDVi Вакансии t.me/+cXGKkrOY2-w3ZTky
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python | Вопросы собесов
Channel Python | Вопросы собесов (@python_easy_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 114 subscribers, ranking 9 732 in the Technologies & Applications category and 50 668 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 114 subscribers.
According to the latest data from 05 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -48 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.02% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 814 views. Within the first day, a publication typically gains 789 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as ставь, модуль, строка, docker, alice.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Cайт: easyoffer.ru
Реклама: @easyoffer_adv
ВП: @easyoffer_vp
Тесты t.me/+20tRfhrwPpM4NDQy
Задачи t.me/+nsl4meWmhfQwNDVi
Вакансии t.me/+cXGKkrOY2-w3ZTky”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 06 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
def say_hello():
return "Hello!"
# Функция присваивается переменной
greet = say_hello
print(greet()) # Вывод: Hello!
Передача функции как аргумента
def apply_function(func, value):
return func(value)
def square(x):
return x * x
result = apply_function(square, 5)
print(result) # Вывод: 25
Возврат функции из функции
def multiplier(n):
def multiply(x):
return x * n
return multiply
double = multiplier(2)
print(double(10)) # Вывод: 20
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знанийProxy контролирует доступ к классу RealSubject, добавляя проверку доступа и логирование.
from abc import ABC, abstractmethod
class Subject(ABC):
@abstractmethod
def request(self):
pass
class RealSubject(Subject):
def request(self):
print("Реальный объект: Обработка запроса.")
class Proxy(Subject):
def __init__(self, real_subject):
self._real_subject = real_subject
def request(self):
if self.check_access():
self._real_subject.request()
self.log_access()
def check_access(self):
print("Заместитель: Проверка доступа перед выполнением запроса.")
return True
def log_access(self):
print("Заместитель: Логирование времени запроса.")
# Клиентский код
real_subject = RealSubject()
proxy = Proxy(real_subject)
proxy.request()
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний__init__.py и может содержать подкаталоги и модули. Подкаталоги в пакете также могут содержать файлыия import py, что делает их под-пакетами. Пример структуры пакета:
package/вероятность
py item.py subpackage/Конструкции
py subitem.py🚩Импорт Подмодуля Конструкция
import package.item позволяет импортировать подмодуль item из пакета package. Например:
import package.item
# Теперь вы можете использовать функции и классы из package.item
package.item.some_function()
🚩Почему это важно?
🟠Организация кода
Пакеты позволяют структурировать код в иерархическую систему, что делает его более организованным и модульным.
🟠Избежание конфликтов имен
Использование пакетов помогает избежать конфликтов имен, так как разные модули могут иметь одинаковые имена, но располагаться в разных пакетах.
🟠Управление зависимостями
Пакеты упрощают управление зависимостями между различными частями кода.
Структура каталога
math_operations/init.
py addition.py subtraction.pyКод вort package.ite
def add(a, b):
return a + b
Код вport package.item
def subtract(a, b):
return a - b
Использование в скрипте
import math_operations.addition
import math_operations.subtraction
result_add = math_operations.addition.add(5, 3)
result_subtract = math_operations.subtraction.subtract(5, 3)
print("Addition:", result_add) # Выведет: Addition: 8
print("Subtraction:", result_subtract) # Выведет: Subtraction: 2
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знанийx = 10
print(id(x)) # 140735598722544 (адрес в памяти)
x = x + 5 # Создаётся новый объект!
print(id(x)) # 140735598722704 (новый адрес)
Пример: str неизменяемая
s = "hello"
print(id(s)) # 140735598723664
s = s + " world" # Создаётся новая строка!
print(id(s)) # 140735598724240 (новый адрес)
🚩Изменяемые (`mutable`) типы
Можно менять их содержимое без создания нового объекта.
lst = [1, 2, 3]
print(id(lst)) # 140735598722544
lst.append(4) # Изменяем список
print(id(lst)) # 140735598722544 (адрес остался тот же!)
Пример: dict изменяемый
d = {"name": "Alice"}
print(id(d)) # 140735598723664
d["age"] = 25 # Добавляем ключ
print(id(d)) # 140735598723664 (адрес не изменился!)
🚩Почему это важно?
Неизменяемые объекты безопаснее для ключей dict и set
d = {}
d[[1, 2, 3]] = "Ошибка!" # ❌ TypeError: unhashable type: 'list'
Используем tuple вместо list (он неизменяемый)
d[(1, 2, 3)] = "OK"
Ошибки с изменяемыми значениями по умолчанию
def add_item(lst=[]): # ❌ Опасный код!
lst.append(1)
return lst
print(add_item()) # [1]
print(add_item()) # [1, 1] ❌ Список не создаётся заново!
Используем None вместо списка
def add_item(lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(1)
return lst
🚩Копирование объектов (`copy()` vs `deepcopy()`)
copy() делает поверхностную копию (новый объект, но старые вложенные элементы).
deepcopy() делает глубокую копию (всё новое).
import copy
lst1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
lst2 = copy.copy(lst1) # Поверхностная копия
lst2[0][0] = 99
print(lst1) # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ❌ Исходный список изменился!
Используем deepcopy() для полной независимой копии
lst3 = copy.deepcopy(lst1)
lst3[0][0] = 100
print(lst1) # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ✅ Не изменился!
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знанийin), добавления и удаления элементов работают очень быстро, благодаря использованию хэш-таблиц в реализации множества.
🚩Создание множества
🟠Пустое множество
Для создания пустого множества используется функция set(), так как {} создаёт пустой словарь
empty_set = set()
print(empty_set) # Output: set()
🟠Создание множества с элементами
Вы можете передать список, строку, кортеж или другой итерируемый объект в функцию set().
# Создание множества из списка
numbers = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(numbers) # Output: {1, 2, 3, 4, 5}
# Создание множества из строки (уникальные символы)
chars = set("hello")
print(chars) # Output: {'h', 'e', 'l', 'o'} (порядок может быть разным)
🟠Использование литералов
Вы также можете использовать фигурные скобки {} для создания множества
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
print(fruits) # Output: {'apple', 'banana', 'cherry'}
🚩Основные операции с множествами
🟠Добавление элементов
Используется метод add()
my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(4)
print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4}
🟠Удаление элементов
remove() — удаляет элемент, выбрасывая ошибку, если его нет.
discard() — удаляет элемент, не выбрасывая ошибку, если его нет.
my_set = {1, 2, 3}
my_set.remove(2) # Удаляем элемент 2
print(my_set) # Output: {1, 3}
my_set.discard(5) # Ошибки не будет, если элемента 5 нет
pop() — удаляет и возвращает случайный элемент (так как множество неупорядочено)
my_set = {1, 2, 3}
removed_element = my_set.pop()
print(removed_element) # Например: 1
print(my_set) # Например: {2, 3}
🟠Очистка множества
my_set = {1, 2, 3}
my_set.clear()
print(my_set) # Output: set()
🟠Проверка наличия элемента
Используется оператор in
my_set = {1, 2, 3}
print(2 in my_set) # Output: True
print(5 in my_set) # Output: False
🚩Операции над множествами
Python поддерживает классические операции теории множеств:
🟠Объединение (`union` или `|`)
Возвращает множество, содержащее все элементы из двух множеств.
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(set1 | set2) # Output: {1, 2, 3, 4, 5}
print(set1.union(set2)) # То же самое
🟠Пересечение (`intersection` или `&`)
Возвращает элементы, которые присутствуют в обоих множествах.
print(set1 & set2) # Output: {3}
print(set1.intersection(set2)) # То же самое
🟠Разность (`difference` или `-`)
Возвращает элементы, которые присутствуют только в одном множестве (а не в другом).
print(set1 - set2) # Output: {1, 2} (только в set1)
print(set1.difference(set2)) # То же самое
🟠Симметрическая разность (`symmetric_difference` или `^`)
Возвращает элементы, которые есть в одном из множеств, но не в обоих сразу.
print(set1 ^ set2) # Output: {1, 2, 4, 5}
print(set1.symmetric_difference(set2)) # То же самое
🚩Неизменяемое множество (`frozenset`)
Если вам нужно создать множество, которое нельзя изменить, используйте frozenset
frozen = frozenset([1, 2, 3])
print(frozen) # Output: frozenset({1, 2, 3})
# frozen.add(4) # Ошибка: 'frozenset' object has no attribute 'add'
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знанийfrom flask import Flask, request, make_response
app = Flask(__name__)
@app.route('/set_cookie')
def set_cookie():
response = make_response("Cookie установлена!")
response.set_cookie('username', 'JohnDoe') # Устанавливаем куки с именем "username"
return response
@app.route('/get_cookie')
def get_cookie():
username = request.cookies.get('username') # Получаем значение куки
return f'Привет, {username}!' if username else 'Куки не найдены.'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
🚩Типы куки
🟠Сессионные куки (Session Cookies)
Хранятся только во время работы браузера и удаляются после его закрытия.
🟠Постоянные куки (Persistent Cookies)
Сохраняются на устройстве пользователя до истечения срока действия.
🟠Безопасные куки (Secure Cookies)
Передаются только через HTTPS для обеспечения безопасности.
🟠HttpOnly куки
Не доступны через JavaScript, используются для защиты от XSS-атак.
🚩Плюсы и минусы
➕Помогают сохранять пользовательские данные для упрощения работы с сайтом.
➕Могут улучшить пользовательский опыт за счёт персонализации.
➖Могут использоваться для отслеживания активности (privacy concerns).
➖Неправильное управление куки может привести к утечкам данных.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знанийBEGIN;
SELECT * FROM users WHERE id = 1 FOR UPDATE; -- Блокирует строку, пока транзакция не завершится
🟠По типу блокировки
Эксклюзивная (Exclusive, X-Lock) – блокирует запись для всех (никакие другие операции её не изменят).
Разделяемая (Shared, S-Lock) – блокирует только на запись (чтение возможно).
BEGIN;
UPDATE users SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
-- Пока транзакция не завершится, другая транзакция не сможет изменить balance пользователя 1.
🟠Явные и неявные блокировки
Явные (ручные) – задаются программистом (SELECT ... FOR UPDATE).
Неявные (автоматические) – создаются СУБД при INSERT, UPDATE, DELETE.
🚩Проблемы с блокировками
🟠Deadlock (взаимная блокировка)
Если два запроса ждут друг друга, система "зависает". Решение: правильный порядок выполнения транзакций.
🟠Долгие блокировки
Если транзакция не закрывается (COMMIT/ROLLBACK), другие запросы ждут бесконечно. Решение: короткие транзакции, автоматическое завершение.
🟠Снижение производительности
Чем больше блокировок, тем медленнее работа БД.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
