Python: задачки и вопросы
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:7 067
مشترکین
-424 ساعت
-127 روز
-5430 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+12
در 0 کانالها
ژوئن '26
+48
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+58
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+33
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+29
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+32
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+39
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+44
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+102
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+61
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+56
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+65
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+58
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+56
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+52
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+89
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+77
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+108
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+115
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+94
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+81
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+78
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+82
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+75
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+73
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+82
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+163
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+158
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+117
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+117
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+143
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+140
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+120
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+94
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+95
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+145
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+312
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+90
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+140
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+258
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+217
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+307
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+222
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+327
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+256
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+286
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+294
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+652
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+410
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+246
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+360
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+266
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+204
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+340
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+2 183
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+2 522
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+1 808
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+1 036
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 14 ژوئیه | +1 | |||
| 13 ژوئیه | 0 | |||
| 12 ژوئیه | +1 | |||
| 11 ژوئیه | 0 | |||
| 10 ژوئیه | +1 | |||
| 09 ژوئیه | +1 | |||
| 08 ژوئیه | +1 | |||
| 07 ژوئیه | +3 | |||
| 06 ژوئیه | 0 | |||
| 05 ژوئیه | 0 | |||
| 04 ژوئیه | +1 | |||
| 03 ژوئیه | +3 | |||
| 02 ژوئیه | 0 | |||
| 01 ژوئیه | 0 |
پستهای کانال
Развёрнутое пояснение:
1. Создаётся словарь d с ключами 'a' и 'b'.
2. Запускается цикл for key in d. Python создаёт итератор словаря, который фиксирует его текущий размер.
3. На первой итерации key равно 'a'. Выполняется d['a_copy'] = 1, и размер словаря увеличивается.
4. Когда цикл пытается перейти к следующей итерации, итератор обнаруживает изменение размера и выбрасывает RuntimeError: dictionary changed size during iteration.
5. Программа завершается с этой ошибкой, print(d) не выполняется.
Почему это важно: при обработке конфигов, метрик или логов часто хочется на ходу добавлять производные ключи в тот же словарь, но это приводит к падению. Правильный путь — собирать изменения в отдельную структуру, а затем обновлять оригинал.
| 2 | بدون متن... | 203 |
| 3 | Развёрнутое пояснение:
1. fix(fn) вызывает fn один раз и сохраняет результат в v.
2. fix возвращает lambda, которая всегда отдаёт это же значение v.
3. buf указывает на lambda, а значит все вызовы buf() возвращают один и тот же список.
4. test_a получает этот список, добавляет в него 'a' и печатает ['a'].
5. test_b получает уже изменённый тот же список, добавляет 'b' и печатает ['a', 'b'].
Почему это важно
В pytest фикстура со scope='module' или scope='session' создаёт один объект на все тесты модуля или сессии. Если фикстура отдаёт изменяемый объект — список, словарь, множество, — мутации в одном тесте протекают в другие. На проде это выглядит как flaky-тесты: локально всё зелёное, в CI падает из-за другого порядка, или тесты проходят только по отдельности. Это ложно-зелёный сигнал, который подрывает доверие к регрессии. Причина обычно в неверном scope фикстуры. Правильный подход: scope='function' для изолированных данных, а общие ресурсы делать неизменяемыми или копировать перед использованием.
💻 На практике такие кейсы разбирают в курсе Практикума PRO «Автоматизатор тестирования на Python»: поймёте фикстуры, их scope, изоляцию состояния между тестами и уровни покрытия.
Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса" ИНН 7704282033, erid: 2W5zFGUXzho | 324 |
| 4 | بدون متن... | 292 |
| 5 | Развёрнутое пояснение:
1. Определяется класс Key с методом __eq__, который сравнивает атрибут val.
2. В Python класс, определяющий __eq__, но не определяющий __hash__, автоматически получает __hash__ = None.
3. При выполнении строки cache = {Key(1): 'hit'} Python пытается вычислить хеш ключа, чтобы разместить его в словаре.
4. Поскольку Key.__hash__ равен None, объект считается нехешируемым, и создание словаря падает с TypeError: unhashable type: 'Key'.
5. Вызов cache.get(Key(1)) не выполняется, потому что программа прерывается раньше.
Почему это важно: кастомные ключи для кэшей, конфигураций или агрегаций часто требуют своего сравнения. Если забыть реализовать __hash__, весь механизм ломается ещё на этапе создания dict или set. В dataclasses это решается через frozen=True для автоматического __hash__, а в собственных классах — явным определением __hash__. | 362 |
| 6 | Развёрнутое пояснение:
1. Первый вызов `load_users('a')` не находит ключ в кэше, выполняет `return []`, сохраняет созданный список в кэше и сразу добавляет в него `'u1'` через `.append`. Теперь в кэше лежит список `['u1']`.
2. Второй вызов `load_users('a')` попадает в кэш и возвращает тот же самый объект-список, а не новый. `.append('u2')` изменяет этот же объект, и он становится `['u1', 'u2']`.
3. Вызов `print(load_users('a'))` снова получает тот же объект из кэша и печатает `['u1', 'u2']`.
Почему это важно: кэширование изменяемых объектов — распространённая ловушка при оптимизации репозиториев, загрузчиков конфигурации и API-клиентов. Если возвращаемый объект мутируется, кэш превращается в разделяемое изменяемое состояние, и разные вызовы начинают влиять друг на друга, что приводит к трудноуловимым багам в продакшене. | 351 |
| 7 | بدون متن... | 357 |
| 8 | بدون متن... | 403 |
| 9 | По шагам:
1. Когда Python встречает class A(metaclass=Meta), он не сразу выполняет тело класса. Сначала он спрашивает у метакласса: «в каком словаре хранить имена этого класса?» — и вызывает Meta.__prepare__.
2. Обычно __prepare__ возвращает пустой словарь, но здесь он возвращает {'x': 10}. То есть тело класса начинает выполняться в пространстве имён, где имя x уже существует и равно 10.
3. Выполняется строка result = x + 5. Python ищет x в текущем пространстве имён, находит 10 и записывает result = 15.
4. Следующей выполняется строка x = 1 — она перезаписывает ключ x в том же словаре. Но result уже вычислен, задним числом он не пересчитывается.
5. В итоге у класса A два атрибута: result = 15 и x = 1. Поэтому print(A.result) выводит 15.
Почему это важно
__prepare__ — редкий хук, но он показывает главное: тело класса — это обычный код, выполняющийся в словаре, которым можно управлять. Именно на этой механике работают Django-модели: вы пишете class Movie(models.Model) с обычными атрибутами, а метакласс превращает их в поля таблицы, валидацию и запросы к базе. Понимание таких вещей — разница между «использую фреймворк» и «понимаю, что он делает». Если хотите прокачаться именно во втором, посмотрите курс Middle Python от Практикума PRO: за 6 месяцев вы глубоко разберёте Django и его ORM, асинхронность на FastAPI, микросервисную архитектуру и соберёте бэкенд из 10+ сервисов.
Реклама. Рекламодатель: АНО ДПО "Образовательные технологии Яндекса" ИНН 7704282033, erid: 2W5zFJM1sK7 | 486 |
| 10 | بدون متن... | 430 |
| 11 | Развёрнутое пояснение:
В сигнатуре функции f параметры a и b стоят до /, поэтому их можно передать только позиционно. Параметр d стоит после *, поэтому его можно передать только по имени. Параметр c находится между / и *, поэтому допускает оба варианта. Корректен вызов с позиционными a, b и именованными c, d. | 528 |
| 12 | بدون متن... | 530 |
| 13 | Привет! Весь июль мы будем вести этот канал в партнёрстве с Яндекс Практикумом PRO.
Драматически ничего не меняется: мы продолжим выкладывать задачки и решения — даже более системно и регулярно, чем последние пару месяцев. А ещё расскажем про большой мидловый курс по Python.
Для нас это новый формат соседства двух брендов — надеемся, будет полезно. А пока, всем отличных выходных 🌴 | 770 |
| 14 | Развёрнутое пояснение:
Код удаляет ключ 'a', после чего порядок становится ['b']. Затем 'a' вставляется заново, а не восстанавливается на старом месте, поэтому итоговый порядок — ['b', 'a']. Это поведение гарантировано с Python 3.7. | 977 |
| 15 | بدون متن... | 900 |
| 16 | بدون متن... | 807 |
| 17 | بدون متن... | 766 |
| 18 | بدون متن... | 794 |
| 19 | بدون متن... | 878 |
| 20 | بدون متن... | 846 |
