Python | Вопросы собесов

🤔 Что делает git commit? Команда git commit используется для фиксации изменений в локальном репозитории Git. Она сохраняет текущие изменения в коде (добавленные, изменённые или удалённые файлы), которые были подготовлены с помощью команды git add. По сути, git commit создаёт "снимок" текущего состояния проекта, который можно использовать для отслеживания истории изменений, их анализа или отката к более ранним версиям. 🚩Как это работает? Когда вы работаете с Git, ваши изменения сначала попадают в рабочую директорию. После этого, чтобы зафиксировать их, вы добавляете их в индекс (staging area) с помощью команды git add. Только те изменения, которые находятся в индексе, будут включены в следующий коммит. Команда git commit фиксирует все изменения из staging area и сохраняет их как новую версию в истории проекта. 🚩Почему это нужно? 🟠История изменений Каждый коммит сохраняет подробную информацию о том, что было изменено, когда и почему. Это позволяет отслеживать развитие проекта. 🟠Версионность Можно вернуться к любой точке в истории и восстановить состояние проекта. 🟠Совместная работа В командной разработке коммиты позволяют другим разработчикам видеть изменения и их причины. 🟠Разделение задач Коммиты разбивают изменения на логические единицы, что упрощает их понимание.

# Шаг 1. Внести изменения в файл
echo "Hello, Git!" > example.txt

# Шаг 2. Добавить изменения в staging area
git add example.txt

# Шаг 3. Зафиксировать изменения
git commit -m "Добавил файл example.txt с приветственным текстом"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно про понятие вычислительной сложности? Это мера, показывающая, как изменяется время (или память), требуемое алгоритму, в зависимости от размера входных данных. Выражается в O-нотации (Big-O), отражающей верхнюю границу роста ресурсоёмкости. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть методы чтобы реализовать протокол итерирования данных? Для реализации протокола итерирования данных в Python необходимо использовать два метода: __iter__() и __next__(). 🚩Протокол итератора 🟠Метод `__iter__()` Этот метод должен возвращать объект-итератор. В простом случае он возвращает сам объект, если объект реализует метод __next__(). Метод __iter__() необходим для того, чтобы объект можно было использовать в конструкциях, которые требуют итерируемого объекта, таких как циклы for. 🟠Метод __next__() Этот метод возвращает следующий элемент в последовательности. Когда элементы заканчиваются, метод должен вызвать исключение StopIteration для остановки итерации.

class MyRange:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end
        self.current = start

    def __iter__(self):
        self.current = self.start  # Перезапуск итератора при каждом вызове
        return self

    def __next__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += 1
            return self.current - 1

# Использование
for number in MyRange(1, 5):
    print(number)

🚩Дополнительно: итераторы и генераторы Для упрощения создания итераторов в Python можно использовать генераторы. Генераторы позволяют писать итераторы с использованием ключевого слова yield вместо определения методов __iter__() и __next__() вручную.

def my_range(start, end):
    current = start
    while current < end:
        yield current
        current += 1

# Использование
for number in my_range(1, 5):
    print(number)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что будет, если сравнить 5 и 5.0? Они будут считаться равными, так как int и float сравниваются по значению, а не по типу. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое git stash? git stash — это команда в Git, которая сохраняет незакоммиченные изменения во временное хранилище (stash) и очищает рабочую директорию. 🚩Когда это полезно? Нужно переключиться на другую ветку, но есть незаконченные изменения. Хочешь сохранить текущую работу, но не коммитить её. Нужно экспериментировать, но без риска потерять код. 🚩Как использовать `git stash`? Сохранить изменения в stash

git stash

Посмотреть список сохранённых изменений

git stash list

Выведет список всех stash-ов

stash@{0}: WIP on main: 1234567 Добавил новую фичу
stash@{1}: WIP on dev: 89abcde Исправил баг

Восстановить сохранённые изменения

git stash pop  # Восстановит изменения и удалит stash

ИЛИ

git stash apply  # Восстановит, но stash останется в списке

Удалить stash после применения

git stash drop stash@{0}  # Удалит конкретный stash
git stash clear  # Удалит все stash'и

🚩Пример использования Сценарий - Ты работаешь в ветке main, но нужно срочно переключиться на dev. - У тебя есть изменения, которые ты не хочешь коммитить. Решение

git stash          # Сохраняем изменения
git checkout dev   # Переключаемся на другую ветку
# Делаем нужную работу...
git checkout main  # Возвращаемся в основную ветку
git stash pop      # Восстанавливаем изменения

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего нужен модуль warnings? Он управляет системой предупреждений: позволяет их создавать, фильтровать, подавлять и логировать. Это удобно для устаревших функций или плохих практик. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает хеш мап? Хеш-таблица (HashMap) — это структура данных, которая позволяет быстро хранить и искать пары ключ → значение. В Python её аналогом является dict. 🚩Основная идея Ключ проходит через хеш-функцию → превращается в число (индекс). Значение сохраняется в массиве по этому индексу. При поиске: ключ снова хешируется, и мы мгновенно находим нужное значение. 🚩Как это работает в Python? Создание хеш-таблицы (dict)

hash_map = {}  # Пустой словарь
hash_map["apple"] = 10  # Добавляем элемент
hash_map["banana"] = 20

print(hash_map["apple"])  # 10

🟠Хеширование ключа Ключи сначала хешируются с помощью встроенной функции hash().

print(hash("apple"))  # Например: 2837462816
print(hash("banana"))  # Другое число

🟠Разрешение коллизий Иногда разные ключи могут давать одинаковый хеш. Это называется коллизией. Python использует метод цепочек (Chaining): Если у двух ключей один хеш, они хранятся в виде списка в одной ячейке.

hash_map = { "key1": 100, "key2": 200 }
print(hash("key1") % 10)  # Допустим, 4
print(hash("key2") % 10)  # Тоже 4 (коллизия!)

# Python хранит их в одной ячейке как список [(key1, 100), (key2, 200)]

🟠Динамическое расширение При заполнении хеш-таблицы, если она становится слишком загруженной, Python автоматически увеличивает её размер, чтобы избежать замедления.

d = {}  # Создаём пустой dict
for i in range(1000):
    d[i] = i

print(len(d))  # 1000, Python сам расширил таблицу

🟠Удаление элементов Удаление также выполняется за O(1)

del hash_map["apple"]  # Мгновенно удаляем

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какой результат будет Post.objects.all() и какого типа вернёт? Вернёт QuerySet — отложенный список всех объектов модели Post. Он ведёт себя как список, но под капотом это SQL-запрос, который выполняется только при необходимости. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Как без боли найти работу ML-специалисту Привет 👋 Это Богдан, помогаю найти работу в МЛ. Мои выпускники устраиваются в такие бигтехи, как Тинькофф, VK, СБЕР. Средняя зарплата выпускника - 300к. В своём канале делюсь тем, что реально работает на собеседованиях: 🥇 Где тебя реально валят по ROC AUC — по-честному 🥈 5 причин, почему твое резюме не дает откликов 🥉Одни день проект ML Engineer / Data Scientist, или как проходить ML System Design (ч. 1 и 2) 📃 16 июня 18:00 МСК — стрим, на котором расскажу тебе, как эффективно готовиться к алогоритмам, успешно их проходить, и сколько денег ты тереяешь из-за плохой алгосекции 🚨 Вступай сейчас, чтобы не пропустить эфир — кнопка ниже: 😐 ВСТУПИТЬ В КАНАЛ 😐 Увидимся на стриме!

🤔 Как избежать конфликтов при импорте файлов? Когда в проекте много файлов, могут возникать конфликты импортов. Python ищет модули в определённом порядке, и если несколько файлов имеют одинаковые имена или неправильные пути, может возникнуть ошибка. 🚩Способы избежать конфликтов при импорте 🟠Используйте явные пути импорта Вместо

import mymodule  # Может вызвать конфликт, если есть несколько файлов с таким именем

Лучше указывать полный путь в пакетах

from myproject.utils.mymodule import my_function

🟠Избегайте конфликтов имён файлов Если у вас есть файл math.py, импорт import math будет загружать ваш файл, а не стандартный модуль math из Python. - Не называйте файлы именами стандартных модулей: math.py, sys.py, json.py. - Проверьте, какой именно модуль загружается:

  import math
  print(math.__file__)  # Путь к загруженному модулю
  

🟠Добавьте `__init__.py` в пакеты Если у вас есть структура

/myproject
    /utils
        mymodule.py

Решение Добавьте пустой __init__.py в utils/:

/myproject
    /utils
        __init__.py  # Делаем utils пакетом
        mymodule.py

Теперь импорт будет работать

from utils import mymodule

🟠Используйте `sys.path.append()` для указания путей Иногда Python не находит модуль, если он находится вне стандартных путей. Решение Добавьте путь вручную:

import sys
sys.path.append("/path/to/directory")

import mymodule  # Теперь импорт будет работать

🟠Используйте `absolute` и `relative` импорт в пакетах Абсолютный импорт (рекомендуется)

from myproject.utils.mymodule import my_function

Относительный импорт (используется внутри пакетов):

from .mymodule import my_function

🟠Проверяйте `sys.modules` и `sys.path` Если импорт не работает, проверьте, какие модули загружены и где Python ищет файлы

import sys
print(sys.modules.keys())  # Список загруженных модулей
print(sys.path)  # Пути, где Python ищет модули

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Готовитесь к собеседованию в IT-компанию? 👀 Скачайте курс-гайд «Алгоритмы: roadmap для работы и собеседований» бесплатно. 🎯 Готовый план подготовки: алгоритмы, вопросы и советы от эксперта, практика и доп. литература. Скачать курс-гайд бесплатно через бота ➡️ по ссылке

🤔 Виды типизации? – Статическая — тип переменной известен во время компиляции (Java, C++). – Динамическая — тип определяется во время выполнения (Python, JavaScript). – Явная — требуется указание типа (например, int x = 5). – Неявная — тип выводится автоматически (например, x = 5 в Python). – Сильная — строгие правила преобразования типов. – Слабая — возможны неявные преобразования. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть операторы ограничений? Ограничения (constraints) в SQL используются для контроля целостности данных в таблицах. Они помогают предотвратить некорректные значения и обеспечить согласованность данных. 🚩`NOT NULL` (Запрещает `NULL`) Используется, если поле обязательно для заполнения

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL  -- Поле name обязательно
);

Нельзя вставить NULL в name

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, NULL);  -- Ошибка!

🚩`UNIQUE` (Гарантирует уникальность значений) Запрещает дубликаты в столбце

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100) UNIQUE  -- Email должен быть уникальным
);

Попытка вставить одинаковый email вызовет ошибку

INSERT INTO users (id, email) VALUES (1, 'test@example.com');
INSERT INTO users (id, email) VALUES (2, 'test@example.com');  -- Ошибка!

Создание UNIQUE на нескольких колонках

CREATE TABLE orders (
    user_id INT,
    product_id INT,
    UNIQUE (user_id, product_id)  -- Запрещает заказывать один товар дважды
);

🚩`PRIMARY KEY` (Главный ключ, уникальный идентификатор) Объединяет NOT NULL + UNIQUE и гарантирует, что строка уникальна.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,  -- Уникальный идентификатор
    name VARCHAR(50)
);

Можно создать PRIMARY KEY на нескольких колонках

CREATE TABLE enrollments (
    student_id INT,
    course_id INT,
    PRIMARY KEY (student_id, course_id)  -- Один студент не может записаться дважды на один курс
);

🚩`FOREIGN KEY` (Связь таблиц) Создаёт связь между таблицами и поддерживает ссылочную целостность. Есть таблица пользователей (users) и таблица заказов (orders), где user_id в orders должен ссылаться на id в users.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)  -- Связь с таблицей users
);

Что делать при удалении пользователя?

FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое View? View может означать: – В базе данных — виртуальная таблица (результат SQL-запроса, сохраняемый как объект). – В Django — функция или класс, обрабатывающий HTTP-запросы и возвращающий ответ. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть особенности исключения в Python? В Python исключения (exceptions) — это специальные объекты, которые возникают при ошибках и прерывают выполнение программы, если их не обработать. Все исключения в Python — это объекты, унаследованные от BaseException.

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(type(e))  # <class 'ZeroDivisionError'>
    print(e)  # division by zero

Все исключения унаследованы от BaseException:

BaseException
 ├── Exception
 │   ├── ArithmeticError
 │   │   ├── ZeroDivisionError
 │   │   ├── OverflowError
 │   ├── ValueError
 │   ├── IndexError
 │   ├── KeyError
 │   ├── TypeError
 ├── SystemExit
 ├── KeyboardInterrupt

Можно перехватывать несколько исключений

try:
    x = int("abc")  # Ошибка ValueError
except (ValueError, TypeError) as e:
    print(f"Ошибка: {e}")

Если не знаем, какая ошибка может произойти:

try:
    x = 1 / 0
except Exception as e:
    print(f"Ошибка: {e}")  # division by zero

finally выполняется всегда

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка!")
finally:
    print("Этот код выполнится всегда")

raise позволяет выбрасывать исключения вручную

raise ValueError("Ошибка: неверное значение!")

Можно создать свой класс ошибки, унаследованный от Exception:

class MyError(Exception):
    pass

raise MyError("Это моя ошибка!")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое "многие-ко-многим"? Это тип связи, при котором одна запись в таблице A может быть связана с несколькими записями в таблице B, и наоборот. Пример — студент может быть записан на несколько курсов, и курс может иметь несколько студентов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Можно ли при вызове метода save указать какие поля изменять? Да, в Django ORM можно указать конкретные поля для сохранения, используя параметр update_fields в методе .save(). 🚩Как использовать `update_fields` Пример модели

from django.db import models

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

Обновляем только поле name, не трогая email и age

user = UserProfile.objects.get(id=1)
user.name = "Новый пользователь"
user.save(update_fields=["name"])  # Обновит только поле `name`

🚩Что делает `update_fields`? Генерирует SQL-запрос только для указанных полей, например:

  UPDATE user_profile SET name = 'Новый пользователь' WHERE id = 1;
  

🚩Когда `update_fields` полезен? Уменьшает нагрузку на БД, так как обновляет только нужные поля. Полезен, если нужно изменить одно поле, а не всю запись. Избегает ненужных изменений в auto_now и auto_now_add полях (DateTimeField). 🚩Ограничения `update_fields` Нельзя использовать при создании объекта (save() с update_fields не работает для .create()).

user = UserProfile(name="Alice", email="alice@example.com")
user.save(update_fields=["name"])  # ❌ Ошибка, объект ещё не в базе!

Не обновляет auto_now-поля (DateTimeField) автоматически!

updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)  # Не обновится с `update_fields`

Решение: обновить вручную:

user.updated_at = timezone.now()
user.save(update_fields=["name", "updated_at"])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть опции в свойстве on_delete? on_delete в Django определяет поведение при удалении связанного объекта (например, ForeignKey). Варианты: - CASCADE — удаляет все связанные объекты. - PROTECT — вызывает исключение, если есть связанные объекты. - SET_NULL — обнуляет значение поля (если null=True). - SET_DEFAULT — устанавливает значение по умолчанию. - SET(...) — можно передать функцию или значение. - DO_NOTHING — ничего не делает (может привести к ошибке на уровне БД). Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое SDLC? Это методология управления процессом создания программного обеспечения, которая включает в себя последовательность этапов и действий, необходимых для разработки, тестирования, развертывания и поддержки программных продуктов. Цель SDLC — обеспечить структурированный и эффективный подход к разработке ПО, минимизируя риски и повышая качество конечного продукта. 🚩Основные этапы SDLC 🟠Планирование и анализ требований (Planning and Requirements Analysis) На этом этапе определяются цели проекта, анализируются потребности и требования к системе. Включает сбор требований от заинтересованных сторон, анализ бизнес-процессов и создание документации с описанием требований. Встречи с клиентами и пользователями для определения функций системы. Документирование функциональных и нефункциональных требований. 🟠Проектирование (Design) На этапе проектирования разрабатывается архитектура системы и ее компоненты. Создаются технические спецификации, включая схемы базы данных, диаграммы классов и интерфейсов, а также детализируется план реализации.Разработка диаграмм UML.Создание прототипов пользовательского интерфейса.Проектирование архитектуры системы. 🟠Разработка (Implementation or Coding) На этом этапе осуществляется непосредственная разработка программного обеспечения на основе спецификаций, созданных на предыдущем этапе. Кодирование выполняется в соответствии с выбранными языками программирования и инструментами разработки. Написание кода для модулей и компонентов системы. Интеграция различных компонентов системы. Регулярное использование систем контроля версий (например, Git). 🟠Тестирование (Testing) Этап тестирования включает проверку и валидацию системы для обнаружения и исправления ошибок. Тестирование проводится в различных формах, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование и приемочное тестирование. Автоматизированное тестирование с использованием фреймворков, таких как pytest или JUnit. Ручное тестирование функциональности и пользовательского интерфейса. Тестирование производительности и безопасности. 🟠Развертывание (Deployment) На этом этапе программное обеспечение разворачивается в рабочей среде и становится доступным пользователям. Включает настройку серверов, развертывание баз данных и настройку инфраструктуры. Развертывание на облачных платформах, таких как AWS или Azure. Настройка и конфигурация серверов и сетей. Миграция данных и начальная загрузка данных. 🟠Поддержка и сопровождение (Maintenance) Этап поддержки и сопровождения включает в себя обслуживание и улучшение системы после ее развертывания. Включает исправление ошибок, обновление функциональности и оптимизацию производительности. Обновление системы безопасности. Внесение изменений на основе отзывов пользователей. Обслуживание серверов и баз данных. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое сигналы? Это механизм обратного вызова (callback), позволяющий реагировать на события в Django. Они используются для: - Действий после сохранения объекта (post_save) - Удаления объектов (post_delete) - Изменения данных пользователей (user_logged_in) Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний