Python | Вопросы собесов

🤔 Что такое многопоточность/многопроцессорность? В программировании многопоточность и многопроцессорность помогают выполнять задачи параллельно, но работают по-разному. 🟠Многопоточность (Multithreading) Многопоточность позволяет одной программе запускать несколько потоков (threads), которые работают одновременно.

import threading
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} завершил работу")

# Создаём два потока
t1 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 1",))
t2 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 2",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()
print("Все потоки завершены")

Вывод

Поток 1 начал работу
Поток 2 начал работу
Поток 1 завершил работу
Поток 2 завершил работу
Все потоки завершены

🟠2. Многопроцессорность (Multiprocessing) Многопроцессорность запускает отдельные процессы, которые работают полностью независимо и могут использовать разные ядра процессора.

import multiprocessing
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} завершил работу")

if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 1",))
    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 2",))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    print("Все процессы завершены")

Вывод (процессы действительно работают параллельно)

Процесс 1 начал работу
Процесс 2 начал работу
Процесс 1 завершил работу
Процесс 2 завершил работу
Все процессы завершены

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает соглашение по использованию атрибутов? В Python используются соглашения об именах, но не строгая инкапсуляция: - _name — соглашение: защищённый (protected) атрибут. Не рекомендуется использовать вне класса или подкласса. - name — приводит к name mangling: переменная переименовывается в _ClassName__name, чтобы избежать конфликтов. - __name — специальные (магические) атрибуты и методы, такие как init, str, dict. Python полагается на сознательность программиста, а не на запреты. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

👩‍💻 Docker — лучший канал для ускоренного обучения DevOps. С помощью инфографики, наглядных визуализаций и коротких обучающих видео вам будут доступны все ключевые концепции работы с Docker и методики DevOps. Прокачать скиллы: t.me/DevopsDocker

🤔 Как разбить список? Разбить список (list) можно разными способами в зависимости от задачи: На части фиксированной длины На N частей По условию 🚩Разбить список на части фиксированного размера Если нужно разделить список на подсписки длиной n, можно использовать list comprehension

def split_list(lst, size):
    return [lst[i:i + size] for i in range(0, len(lst), size)]

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(split_list(data, 3))  

Вывод

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

🚩Разбить список на N частей (равных или почти равных) Если нужно разделить список на N частей, можно использовать numpy или itertools

import numpy as np

def split_into_n_parts(lst, n):
    return np.array_split(lst, n)

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(split_into_n_parts(data, 4))  

Вывод

[array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7]), array([8, 9])]

🚩Разбить список по условию Если нужно разделить список по какому-то критерию, например, на чётные и нечётные числа

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

even = [x for x in data if x % 2 == 0]
odd = [x for x in data if x % 2 != 0]

print(even, odd)

Вывод

[2, 4, 6, 8] [1, 3, 5, 7, 9]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Плюсы и минусы реляционных баз данных? Плюсы: - Строгая структура данных. - Поддержка SQL. - Транзакции, связи, ограничения. Минусы: - Менее гибкие при изменениях схемы. - Сложности масштабирования по горизонтали. - Могут иметь накладные расходы при сложной структуре. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как понять, какие виды тестов нужны именно сейчас? Выбор типа тестирования зависит от целей, стадии разработки и текущих проблем. Чтобы определить, какие тесты нужны, стоит ответить на вопросы: Что тестируем? (код, API, UI, производительность и т. д.) Какие риски? (где может сломаться, критичность ошибки) Какой этап разработки? (новый код, рефакторинг, релиз) 🚩Как определить нужные тесты прямо сейчас? 🟠Только написали новый код Нужны: Юнит-тесты Тестируем функции и классы отдельно.

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5  # ✅ Юнит-тест

🟠Соединяем модули или работаем с API Нужны: Интеграционные тесты Проверяем работу всей системы вместе.

def test_api():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    assert response.status_code == 200

🟠Перед релизом или деплоем Нужны: Функциональные и регрессионные тесты Проверяем ключевые сценарии и старый функционал.

def test_login():
    assert login("user", "password") == "Success"

🟠Изменили UI (например, фронтенд на React) Нужны: UI-тесты (Selenium, Playwright) Проверяем нажатие кнопок, формы и отображение страниц.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
assert "Example" in driver.title

🟠Если проект должен выдерживать большую нагрузку Нужны: Нагрузочные тесты (Load Testing) Используем locust, JMeter, k6, чтобы проверить сколько пользователей выдержит сервер.

from locust import HttpUser, task

class MyUser(HttpUser):
    @task
    def test_homepage(self):
        self.client.get("/")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие типы данных относятся к структурам данных? – Списки (list), – Кортежи (tuple), – Множества (set), – Словари (dict), – Массивы, – Очереди, стеки (в структурах более низкого уровня). Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как на уровне Python реализован декоратор? В Python декораторы — это функции, которые оборачивают другие функции. Они добавляют или изменяют поведение функции без изменения её кода. 🟠Реализация простого декоратора вручную Простейший декоратор, который добавляет текст перед выполнением функции

def my_decorator(func):  
    def wrapper():  
        print("Декоратор сработал!")  
        return func()  # Вызываем исходную функцию  
    return wrapper  # Возвращаем обёрнутую функцию

def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello = my_decorator(say_hello)  # Оборачиваем вручную
say_hello()

Вывод

Декоратор сработал!
Hello!

🟠Реализация декоратора через `@` Python позволяет упрощённый синтаксис через @

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Декоратор сработал!")
        return func()
    return wrapper

@my_decorator  # Эквивалентно say_hello = my_decorator(say_hello)
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

🟠Декоратор с `args` и `kwargs` (универсальный вариант) Если функция принимает аргументы, их нужно передавать через args и kwargs

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):  # Поддержка любых аргументов
        print(f"Вызываем {func.__name__} с аргументами: {args}, {kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)  # Вызываем оригинальную функцию
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")

greet("Alice")

Вывод

Вызываем greet с аргументами: ('Alice',), {}
Привет, Alice!

🟠Декоратор с параметрами (фабрика декораторов) Чтобы передавать параметры в декоратор, создаём функцию, которая возвращает декоратор

def repeat(times):  # Функция с параметром
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(times):  # Повторяем вызов функции
                func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator  # Возвращаем декоратор

@repeat(3)  # Передаём 3 → `repeat(3)` вернёт `decorator`
def hello():
    print("Hello!")

hello()

Вывод

Hello!
Hello!
Hello!

🟠Декораторы классов (`functools.wraps`) Обычные декораторы ломают метаданные функции (__name__, __doc__).

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)  # Сохраняем метаданные
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Декоратор сработал!")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet():
    """Функция приветствия"""
    print("Hello!")

print(greet.__name__)  # greet (без wraps было бы wrapper)
print(greet.__doc__)  # Функция приветствия

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как происходит проверка множеств на равенство? Сравниваются все элементы обоих множеств. Порядок не учитывается, только состав. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего нужны static method? Статические методы (static methods) в Python используются для создания методов, которые связаны с классом, но не требуют доступа к экземпляру этого класса или к самим данным класса. Это методы, которые выполняют функции, связанные с классом, но не изменяют и не используют состояние экземпляра (атрибуты объекта) или состояние самого класса (атрибуты класса). Они могут быть вызваны на уровне класса, а не на уровне экземпляра класса. 🚩Как создать статический метод Для создания статического метода в Python используется декоратор @staticmethod. Давайте рассмотрим пример:

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method(arg1, arg2):
        return arg1 + arg2

🚩Пример использования статического метода Вы можете вызывать статический метод как через сам класс, так и через его экземпляр:

result = MyClass.static_method(5, 10)
print(result)  # Вывод: 15

my_instance = MyClass()
result = my_instance.static_method(3, 7)
print(result)  # Вывод: 10

🚩Зачем нужны статические методы 🟠Логическая группировка Статические методы позволяют логически группировать функции, которые связаны с классом, но не зависят от состояния конкретного экземпляра. Это помогает организовать код и делает его более читабельным. 🟠Удобство вызова Иногда полезно вызывать метод, не создавая экземпляр класса. Например, если метод выполняет какую-то утилитарную функцию или обрабатывает данные, не связанные с объектом. 🟠Избежание изменений состояния Поскольку статические методы не могут изменять состояние экземпляра или класса, их использование может способствовать созданию безопасного и предсказуемого кода. 🚩Сравнение с методами класса и экземпляра 🟠Методы экземпляра Методы экземпляра (instance methods) принимают первым аргументом self, что позволяет им изменять состояние конкретного экземпляра класса.

  class MyClass:
      def instance_method(self, value):
          self.value = value  

🟠Методы класса Методы класса (class methods) принимают первым аргументом cls, что позволяет им изменять состояние самого класса.

  class MyClass:
      class_variable = 0

      @classmethod
      def class_method(cls, value):
          cls.class_variable = value

🟠Статические методы Статические методы не принимают self или cls в качестве первого аргумента и не могут изменять состояние экземпляра или класса.

  class MyClass:
      @staticmethod
      def static_method(arg1, arg2):
          return arg1 + arg2

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём смысл CAP теоремы? CAP теорема утверждает, что распределённая система может одновременно гарантировать только два из трёх: - Consistency (согласованность); - Availability (доступность); - Partition tolerance (устойчивость к разделению сети). Выбирается баланс в зависимости от цели системы. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое dict comprehensions? dict comprehension (генератор словаря) — это способ быстро создать словарь с помощью компактного синтаксиса, похожего на list comprehension. 🚩Простейший пример `dict comprehension`

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)

Вывод

{1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

🚩`dict comprehension` с условием (`if`) Оставляем только чётные числа:

squares = {x: x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0}
print(squares)

Вывод

{2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64, 10: 100}

🚩Преобразование списка в словарь Создаём словарь из списка пар (name → длина слова)

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
name_lengths = {name: len(name) for name in names}
print(name_lengths)

Вывод

{'Alice': 5, 'Bob': 3, 'Charlie': 7}

🚩Обратный словарь (ключи и значения меняются местами) Инвертируем словарь {ключ: значение} → {значение: ключ}

original = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
inverted = {v: k for k, v in original.items()}
print(inverted)

Вывод

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

🚩Генерация словаря из `zip()` Объединяем два списка в словарь

keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Alice", 25, "New York"]

person = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(person)

Вывод

{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}

🚩`dict comprehension` с `if-else` Разделяем числа на чётные и нечётные

numbers = range(1, 6)
parity = {x: "чётное" if x % 2 == 0 else "нечётное" for x in numbers}
print(parity)

Вывод

{1: 'нечётное', 2: 'чётное', 3: 'нечётное', 4: 'чётное', 5: 'нечётное'}

🤔 Что будет, если у двух элементов будет одинаковый хеш? Если у двух объектов одинаковый хеш, Python использует разрешение коллизий: сначала сравнивает хеши, затем вызывает метод eq, чтобы выяснить, действительно ли объекты равны. Если нет — оба объекта будут храниться отдельно, но в одной "корзине". Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как сгенерировать и применить миграцию? В Django миграции используются для изменения структуры базы данных (создание, изменение и удаление таблиц и полей). 🚩Генерация миграции (`makemigrations`) 🟠Создаём или изменяем модель (`models.py`) Пример модели пользователя:

from django.db import models

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

🟠Генерируем миграцию Запускаем команду:

python manage.py makemigrations

Django создаст файл миграции в migrations/

migrations/
  0001_initial.py  # Файл с SQL-изменениями

Проверяем SQL-запрос, который будет выполнен

python manage.py sqlmigrate myapp 0001

🚩Применение миграции (`migrate`) После генерации нужно применить миграции к базе данных:

python manage.py migrate

🚩Что делать, если модель изменилась? Добавим поле в models.py

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    email = models.EmailField(default="example@example.com")  # Добавили поле

Сгенерируем новую миграцию

python manage.py makemigrations

Применяем изменения к БД

python manage.py migrate

🚩Откат миграций (`migrate <номер>`) Если нужно откатить последнее изменение:

python manage.py migrate myapp 0001  # Откат до первой миграции

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Я смотрю на эту цифру и до сих пор не верю. Когда я запускал этот проект, мне реально было страшно. Страшно, что ничего не получится. Что я и мой проект никому не нужен. Страшно, что все увидят, как я публично обосрался. Я ставил планку в 300т рублей. В самом позитивном сценарии 1млн. Но про 5 миллионов… даже мысли не было. Уже в первые часы стало понятно, что кампания идет не по плану. Сайт краудфандинга не выдержал нашей нагрузки и лег 😁 Особенно в последние три дня — просто какой-то разрыв! Я ощущал, как будто ловлю попутный ветер. В последний час не хватало 50к до 5 млн, и я уже думал сам их докинуть, чтобы красиво закрыть 😁 Но финальная сумма это не так важно. Самое главное это как мы её собрали. Это не инвестиции, не чьи-то деньги под условия и контроль, не кредит. Это вы поверили и поддержали меня напрямую. Вы дали мне возможность оставить за собой полный контроль над easyoffer. Я чувствую огромную ответственность и нервничаю из-за высоких ожиданий. А вдруг что-то пойдёт не так? А вдруг на релизе кому-то что-то не понравится? Именно поэтому я рад, что могу честно выйти на новый этап и без давления от левых инвесторов. В такие моменты вспоминаю, с чего всё начиналось. Как 2 года назад я писал свои первые посты на 500 человек о том, как учу программирование. Как записывал первое видео на YouTube про поиск работы. Как пилил первую версию easyoffer, вообще без понимания, что из этого выйдет. И сейчас я думаю — может, эта история вдохновит кого-то из вас. Может, кто-то запустит свой айтишный проект, найдёт поддержку и соберёт бабки на развитие. Было бы круто Спасибо за невероятную и колосальную поддержку ❤️ О такой аудитории как вы я не мог мечтать

🚨 60 минут до финала Через час мы закроем краудфандинг easyoffer 2.0 Это последний шанс вписаться в самые выгодные условия. 👉 https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

Финальный отсчёт: 3 часа до конца краудфандинга easyoffer 2.0! Это не просто скидка. Это шанс поддержать проект, который поможет и вам и тысячам айтишников готовиться к собеседованиям быстрее, эффективнее и увереннее. За последние недели: 💥 Нас поддержали уже больше 1450 человек; 🔥 Вместе собрали больше 4,5 млн. рублей на запуск проекта; Но сейчас важнее другое. ⏳ Через 3 часа всё закончится. – Больше не будет подписки за 3 200 руб. на целый год! – Не будет шанса первыми воспользоваться EasyOffer 2.0 на бета-тестировании Если вы: + Планируете менять работу в этом или следующем году; + Хотите иметь под рукой 40,000+ вопросов собеседований с разборами, видео-ответами и тренажёрами; + Хотите зафиксировать лучшую цену на целый год… (потом будет в 12 раз дороже) 👉 Тогда просто переходите и поддержите нас сейчас: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer 📢 Три часа — и всё. Не откладывайте на потом. Спасибо всем, кто уже с нами! 💙

🤔 Два способа создания класса? 1. Через ключевое слово class. 2. Через встроенную функцию type() (динамическое создание класса). Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

⏳ Такого больше не будет! Всего пара часов и больше не будет возможности получить: 🚀 PRO подписку к easyoffer 2.0 на 1 год по цене месячной подписки. Активировать подписку можно в любой момент, например, когда начнешь искать работу. ➕ Приглашение на закрытое бета-тестирование 👉 Поддержать: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

🤔 Почему вычислять большие значения в асинхронной функции плохо? Асинхронность (asyncio) в Python не выполняет код параллельно, а переключается между задачами во время ожидания (I/O-bound). Если в async-функции делать тяжёлые вычисления (CPU-bound), это блокирует asyncio, потому что в Python есть GIL (Global Interpreter Lock). 🚩Асинхронность в Python подходит для ввода-вывода (I/O-bound) Асинхронность позволяет выполнять задачи без блокировки, но только если они ждут чего-то (файлы, сеть, БД).

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com"] * 5
    results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))

asyncio.run(main())

🚩Проблема с `async` и тяжёлыми вычислениями (CPU-bound) Если в async-функции делать тяжёлые вычисления, Python не сможет переключаться между задачами.

import asyncio

async def heavy_task(n):
    print(f"Вычисляю {n}...")
    total = sum(i**2 for i in range(n))  # Долгий процесс
    return total

async def main():
    await asyncio.gather(heavy_task(10**7), heavy_task(10**7))

asyncio.run(main())

🚩Как правильно выполнять вычисления в `async`? 🟠Использовать `asyncio.to_thread()` (делегирование в потоки) В Python 3.9+ можно выполнять CPU-задачи в отдельных потоках, не блокируя asyncio.

import asyncio

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    result = await asyncio.to_thread(heavy_computation, 10**7)
    print(result)

asyncio.run(main())

🟠Использовать `multiprocessing` (запуск на нескольких ядрах) Так как Python использует GIL, единственный способ выполнять настоящий параллелизм — это multiprocessing.

import asyncio
import multiprocessing

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10**7)
        print(result)

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний