Python | Вопросы собесов

🤔 Что происходит с запросом после того как мы обработали его во вьюхе? 🚩Этапы обработки запроса после вьюхи 1⃣Формирование ответа (Response) во вьюхе Вьюха обрабатывает запрос (например, получение данных из базы данных, выполнение бизнес-логики). На основе обработки данных вьюха формирует объект ответа. В Django это может быть HttpResponse, JsonResponse и т.д. В Flask это может быть объект Response или просто строка, которая будет конвертирована в ответ.

from django.http import HttpResponse

def my_view(request):
   data = "Hello, World!"
   return HttpResponse(data)   

Пример в Flask

from flask import Flask, Response

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def my_view():
   return Response("Hello, World!")   

2⃣Обработка промежуточными слоями (Middleware) После того как вьюха сформировала ответ, он проходит через цепочку промежуточных слоев (middleware). Middleware могут модифицировать объект ответа, добавлять заголовки, обрабатывать ошибки и т.д. Примеры обработки включают логирование, сжатие контента, обработку сессий и т.д.

class SimpleMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response

    def __call__(self, request):
        response = self.get_response(request)
        response['X-Custom-Header'] = 'My Custom Header'
        return response

3⃣Обработка сервером и отправка ответа После прохождения всех промежуточных слоев ответ передается веб-серверу. Веб-сервер, такой как Nginx или Apache, отправляет сформированный ответ обратно клиенту (например, браузеру). Сервер обрабатывает низкоуровневые детали HTTP-протокола, такие как установка соединения, обработка заголовков и передача данных. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Отпечатки пальцев, как правило, не хранятся в формате изображений, таких как JPG, из-за риска потери качества и проблем сжатия. Вместо этого используются специализированные форматы и методы хранения биометрической информации, которые сохраняют ключевые характеристики отпечатка пальца в виде шаблона, а не самого изображения.

# Пример извлеченных данных для отпечатка пальца
# Координаты минуций и углы наклона (в реальных случаях извлекаются автоматически)
fingerprint_data_1 = [
    {"x": 100, "y": 200, "angle": 45},
    {"x": 120, "y": 215, "angle": 60},
    {"x": 130, "y": 210, "angle": 90},
    {"x": 115, "y": 205, "angle": 30},
]

#### Функция для генерации шаблона
import math

# Функция для создания шаблона отпечатка
def create_fingerprint_template(fingerprint_data):
    # Преобразуем каждую минутию в формат (x, y, angle)
    template = []
    for minutia in fingerprint_data:
        

👉👉👉 ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ 🤖🤖🤖

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг 5 декабря(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 1. Карим, Team lead в Чойс, ex-Kaspersky будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 2. Карим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 3. В конце можно будет задать любой вопрос Кариму Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ: • Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке • Какие вопросы задают на интервью и зачем • Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvmR3Hz

🤔 Кем себя видишь через два года при работе в фуллтайм? Через два года вижу себя специалистом, обладающим глубокими знаниями и опытом в выбранной области, участвующим в крупных проектах и развивающим новые навыки, возможно, в области автоматизации или масштабируемых систем. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

HR-гороскопы каждый месяц ⚡ Как добавить вдохновения в рабочую рутину? ✨ Подписывайтесь на телеграм-канал HR Tech от VK и получайте ежемесячные HR-гороскопы. Узнайте, что звезды обещают вам и вашим коллегам — от удачных периодов для найма до времени для отдыха. А верить этому или нет, решать вам! 😊 Подписаться #реклама О рекламодателе

🤔 Чем интеграционное тестирование отличается от функционального? 🚩Интеграционное тестирование Проверка взаимодействия между различными модулями или компонентами системы. 🟠Фокус на взаимодействии Проверяет, как отдельные части системы работают вместе. 🟠Обнаружение интерфейсных ошибок Выявляет проблемы, которые могут возникнуть при передаче данных или управлении между модулями. 🟠Промежуточное тестирование Проводится после юнит-тестов и перед системными тестами. 🟠Тестирование зависимостей Включает взаимодействие с внешними сервисами, базами данных, файлами и другими модулями. 🟠Инструменты Часто используются mock-объекты для замены реальных зависимостей.

def fetch_data_from_db():
    # Имитация запроса к базе данных
    return {"user": "John", "email": "john@example.com"}

def send_email(data):
    # Имитация отправки электронной почты
    print(f"Sending email to {data['email']}")

def process_user_data():
    data = fetch_data_from_db()
    send_email(data)

Интеграционный тест может выглядеть так

def test_process_user_data():
    data = fetch_data_from_db()
    assert data["email"] == "john@example.com"
    send_email(data)

🚩Функциональное тестирование Проверка функциональности системы на соответствие требованиям. 🟠Фокус на функциональности Проверяет, выполняет ли система свои функции в соответствии с заданными требованиями. 🟠Проверка конечного поведения Тестирует систему с точки зрения конечного пользователя. 🟠Все уровни тестирования Может включать юнит-тесты, интеграционные тесты, системные и приемочные тесты. 🟠Тестирование "черного ящика" Не требует знания внутренней структуры или кода системы. 🟠Инструменты Могут использоваться автоматизированные тестовые фреймворки, такие как Selenium для веб-приложений.

def register_user(username, password):
    # Имитация регистрации пользователя
    if username and password:
        return "Registration successful"
    else:
        return "Registration failed"

Функциональный тест может выглядеть так:

def test_register_user():
    assert register_user("testuser", "securepassword") == "Registration successful"
    assert register_user("", "securepassword") == "Registration failed"

🚩Ключевые отличия 🟠Цель Интеграционное тестирование: Проверка взаимодействия между модулями. Функциональное тестирование: Проверка функциональности системы на соответствие требованиям. 🟠Фокус Интеграционное тестирование: Взаимодействие и интерфейсы между модулями. Функциональное тестирование: Поведение системы с точки зрения пользователя. 🟠Уровень тестирования Интеграционное тестирование: Промежуточный уровень между юнит-тестами и системными тестами. Функциональное тестирование: Может охватывать все уровни, включая юнит-тесты, интеграционные, системные и приемочные тесты. 🟠Методология Интеграционное тестирование: Тестирование "серого ящика" (частичное знание внутренней структуры). Функциональное тестирование: Тестирование "черного ящика" (без знания внутренней структуры). Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы? 🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Там вы найдёте уроки, скрипты, шпаргалки, и многое другое, что поможет вам стать уверенным разработчиком. Неважно, новичок вы или опытный программист, — у нас всегда найдётся что-то полезное! 🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — Ghostly Python!

🤔 Как в функцию передаются аргументы, по ссылке или по значению? В Python аргументы передаются по ссылке на объект, но так как типы делятся на изменяемые (списки, словари) и неизменяемые (числа, строки), поведение зависит от типа. Изменяемые объекты могут быть изменены внутри функции, а неизменяемые создают новые экземпляры при попытке их изменить. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Разработка и изготовление промышленной мебели под проект Профессиональная диспетчерская мебель для работы ведущего персонала Проектирование, изготовление, монтаж ✅Сопровождение проекта ✅Дизайн в соответствии с фирменным стилем ✅Адаптивность конструкции и широкий функционал ✅Персонализированно под задачу ⚡Доставка точно в срок! Узнать больше #реклама consergo.ru О рекламодателе

🤔 Что делать, если тестируемая функция занимает много времени на выполнение повторяющихся операций внутри неё? Можно использовать мокирование (mocking) зависимостей или стабирование (stubbing), чтобы заменить долгие операции на быстрые фиктивные реализации, которые будут возвращать заранее заданные значения. Также можно рассмотреть параллельное выполнение или кеширование результатов для ускорения тестов. 🚩Подходы к оптимизации тестов 🟠Кэширование результатов Если функция выполняет одинаковые операции с одинаковыми входными данными, можно кэшировать результаты этих операций, чтобы не выполнять их повторно. 🟠Мокирование (mocking) повторяющихся операций Используйте mock-объекты для замены дорогих операций фиктивными, которые возвращают заранее определенные результаты. 🟠Использование фикстур (fixtures) Фикстуры позволяют подготовить данные или состояния один раз перед выполнением тестов и повторно использовать их в разных тестах. 🟠Параллельное выполнение тестов Параллельное выполнение тестов может значительно сократить общее время тестирования. Допустим, у нас есть функция, которая выполняет дорогую операцию:

import time

def expensive_operation(data):
    time.sleep(5)  # Имитация долгой операции
    return sum(data)

def process_data(data):
    result = []
    for item in data:
        result.append(expensive_operation(item))
    return result

🚩Оптимизация с использованием 🟠Мокирования Мы можем замокировать expensive_operation, чтобы она возвращала заранее определенные результаты без выполнения долгих операций.

from unittest.mock import patch

def test_process_data():
    data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

    with patch('__main__.expensive_operation') as mock_expensive:
        mock_expensive.side_effect = [6, 15, 24]  # Заранее определенные результаты
        
        result = process_data(data)
        
        assert result == [6, 15, 24]
        assert mock_expensive.call_count == 3  # Проверка, что функция вызвана 3 раза

🟠Кэширования Используем кэширование для хранения результатов дорогостоящих операций.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_operation(data):
    time.sleep(5)  # Имитация долгой операции
    return sum(data)

def process_data(data):
    result = []
    for item in data:
        result.append(expensive_operation(tuple(item)))  # Преобразуем список в кортеж для кэширования
    return result

🚩Использование фикстур в pytest Фикстуры для подготовки данных Создаем фикстуры для подготовки данных, которые используются в тестах.

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

def test_process_data(sample_data):
    with patch('__main__.expensive_operation') as mock_expensive:
        mock_expensive.side_effect = [6, 15, 24]  # Заранее определенные результаты
        
        result = process_data(sample_data)
        
        assert result == [6, 15, 24]

🚩Параллельное выполнение тестов Запуск тестов параллельно Используйте возможности параллельного выполнения тестов, например, с помощью pytest-xdist.

pytest -n 4  # Запуск тестов в 4 параллельных потоках

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что происходит в момент итерации по списку? Во время итерации Python использует итератор, который возвращает элементы списка по одному. Итератор хранит текущее состояние, чтобы продолжить с того места, где остановился. Это позволяет эффективно обходить элементы, не создавая дополнительных копий данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Курс "Дизайн карточек для WB и Ozon". Бесплатно и с нуля Дизайнер карточек для маркетплейсов — востребованная и доходная профессия 💰 Научись ей бесплатно! - Бесплатный доступ - Разбор ДЗ от наставника - Мощные кейсы в портфолио Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

🤔 Что делать, если тестируемая функция использует удалённое подключение к внешним сервисам, которое иногда выдает ошибку таймаута, 404 и им подобные? Такие ситуации можно обработать и протестировать несколькими способами. Один из наиболее распространенных подходов — использование mock-объектов для имитации поведения внешних сервисов. Это позволяет изолировать тестируемую функцию и контролировать ее взаимодействие с внешними сервисами. 🚩Шаги для решения проблемы 1⃣Использование библиотеки `unittest.mock` для создания mock-объектов С помощью библиотеки unittest.mock можно подменить вызовы к внешним сервисам и задать их поведение, включая ошибки и исключения. 2⃣Обработка исключений в тестируемой функции В тестируемой функции следует предусмотреть обработку возможных ошибок, таких как таймауты и HTTP-статусы (например, 404), чтобы она корректно реагировала на эти ситуации. Предположим, у нас есть функция, которая запрашивает данные с удаленного сервиса

import requests

def fetch_data_from_api(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.Timeout:
        return {"error": "Timeout"}
    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        return {"error": f"HTTP error: {http_err.response.status_code}"}
    except requests.exceptions.RequestException as err:
        return {"error": f"Request error: {err}"}

🚩Тестирование с использованием `unittest.mock` Установка поведения для mock-объекта Создадим тесты, которые подменяют вызов requests.get и задают различные сценарии ошибок.

from unittest.mock import patch
import requests
import pytest

def test_fetch_data_timeout():
    with patch('requests.get') as mock_get:
        mock_get.side_effect = requests.exceptions.Timeout
        result = fetch_data_from_api("https://example.com/data")
        assert result == {"error": "Timeout"}

def test_fetch_data_404():
    with patch('requests.get') as mock_get:
        mock_response = mock_get.return_value
        mock_response.raise_for_status.side_effect = requests.exceptions.HTTPError(response=mock_response)
        mock_response.status_code = 404
        result = fetch_data_from_api("https://example.com/data")
        assert result == {"error": "HTTP error: 404"}

def test_fetch_data_request_exception():
    with patch('requests.get') as mock_get:
        mock_get.side_effect = requests.exceptions.RequestException("Connection error")
        result = fetch_data_from_api("https://example.com/data")
        assert result == {"error": "Request error: Connection error"}

1⃣Тест на таймаут Используем mock_get.side_effect = requests.exceptions.Timeout для имитации ошибки таймаута. Проверяем, что функция возвращает ожидаемое значение при таймауте. 2⃣Тест на HTTP ошибку 404 Устанавливаем mock_response.raise_for_status.side_effect = requests.exceptions.HTTPError(response=mock_response) для имитации HTTP ошибки. Устанавливаем код статуса mock_response.status_code = 404. Проверяем, что функция возвращает ожидаемое значение при HTTP ошибке 404. 3⃣Тест на общую ошибку запроса Используем mock_get.side_effect = requests.exceptions.RequestException("Connection error") для имитации общей ошибки запроса. Проверяем, что функция возвращает ожидаемое значение при общей ошибке запроса. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются декораторы classmethod и staticmethod? classmethod делает метод привязанным к классу, а не к экземпляру, и первым аргументом передаёт сам класс (cls). staticmethod не привязан ни к классу, ни к экземпляру, и ведёт себя как обычная функция внутри класса. Оба декоратора используются для разделения логики методов в зависимости от их назначения. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Скидка 50% на менеджер паролей Пассворк! С 29 ноября по 4 декабря Пассворк проводит акцию «Чёрная пятница». В эти дни будет действовать скидка 50% на покупку лицензии, продление подписки, увеличение количества пользователей и переход на расширенную лицензию. Пассворк упрощает совместную работу с корпоративными паролями, идеально вписывается в политику импортозамещения и подходит для корпоративного сектора и госструктур — его уже используют сотни крупнейших компаний! Почему выбирают Пассворк? — Включён в единый реестр российского ПО; — Устанавливается на сервер вашей компании; — Все данные шифруются алгоритмом ГОСТ или AES-256; — Понятный и удобный интерфейс + эффективный функционал. Успейте приобрести Пассворк с 50% скидкой! Перейти на сайт #реклама 16+ passwork.ru О рекламодателе

🤔 Пирамида тестирования? Это концепция, предложенная Майком Коэном (Mike Cohn), которая описывает оптимальное соотношение разных видов тестов для обеспечения качественного программного обеспечения. Пирамида тестирования визуально представлена в виде треугольника, где каждый уровень соответствует определённому виду тестов, а ширина уровня отражает рекомендуемое количество тестов этого вида. 🚩Уровни пирамиды тестирования 🟠Юнит-тесты (Unit Tests) Расположение: Основание пирамиды. Цель: Тестирование отдельных функций или методов в изоляции. Количество: Наибольшее количество тестов. Особенности: Высокая скорость выполнения, низкая стоимость написания и поддержки.

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

def test_add():
assert add(1, 2) == 3

🟠Интеграционные тесты (Integration Tests) Расположение: Средний уровень пирамиды. Цель: Тестирование взаимодействия между различными модулями или компонентами. Количество: Меньше, чем юнит-тестов, но больше, чем системных тестов. Особенности: Проверка интерфейсов и взаимодействия между модулями, более сложные и медленные, чем юнит-тесты.

def fetch_data_from_api():
response = requests.get('https://api.example.com/data')
return response.json()

def test_fetch_data_from_api():
data = fetch_data_from_api()
assert 'key' in data

🟠Системные тесты (System Tests) Расположение: Вершина пирамиды. Цель: Тестирование всей системы целиком на соответствие требованиям. Количество: Наименьшее количество тестов. Особенности: Включают тестирование пользовательских сценариев, проверку функциональных и нефункциональных требований, самые сложные и медленные. 🚩Зачем нужна 🟠Оптимизация затрат на тестирование Юнит-тесты дешевле в написании и выполнении, чем интеграционные и системные тесты. 🟠Снижение времени выполнения тестов Большое количество юнит-тестов позволяет быстро находить ошибки на ранних стадиях разработки. 🟠Поддержание качества кода Юнит-тесты способствуют улучшению дизайна кода и повышают его тестируемость. 🟠Снижение риска регрессий Хорошее покрытие юнит-тестами позволяет быстро обнаруживать и исправлять ошибки, возникающие после внесения изменений в код. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает middleware? Middleware — это промежуточный слой, обрабатывающий запросы и ответы между клиентом и сервером. Он может изменять запросы, добавлять данные, проверять авторизацию или логировать действия. Middleware используется для модульности и управления логикой обработки запросов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Проектирование геотехнических сооружений в России Закроем недостающие компетенции в области подземного проектирования. Опыт работы 12 лет. Выполнили более 180 объектов. Получить предложение #реклама geospt.ru О рекламодателе

🤔 Какие бывают виды тестов? Существует несколько видов тестов, каждый из которых имеет свою цель и особенности. 🚩Виды 🟠Юнит-тесты (Unit Tests) Проверка работы отдельных модулей или функций в изоляции от других частей системы. Ориентированы на минимальные части кода (функции, методы, классы). Высокая скорость выполнения. Простота написания и отладки. Обычно пишутся разработчиками.

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

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3

🟠Интеграционные тесты (Integration Tests) Проверка взаимодействия между различными модулями или компонентами системы. Тестируют комбинации модулей и их взаимодействие. Более сложные и медленные по сравнению с юнит-тестами. Могут выявить проблемы в интерфейсах между модулями.

def fetch_data_from_api():
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

def test_fetch_data_from_api():
    data = fetch_data_from_api()
    assert 'key' in data

🟠Системные тесты (System Tests) Проверка всей системы целиком на соответствие требованиям. Тестируют систему в рабочей среде. Включают проверку всех функциональных и нефункциональных требований. Могут включать пользовательские сценарии. Тестирование веб-приложения на основе реальных пользовательских сценариев, включая проверку интерфейса, баз данных и API. 🟠Приемочные тесты (Acceptance Tests) Проверка соответствия системы требованиям и ожиданиям заказчика или конечного пользователя. Часто выполняются вместе с заказчиком или пользователем. Фокусируются на бизнес-требованиях и пользовательских сценариях. Успешное прохождение приемочных тестов является критерием готовности системы к выпуску. Тестирование нового функционала с участием конечных пользователей для проверки его удобства и соответствия их ожиданиям. 🟠Регрессионные тесты (Regression Tests) Убедиться, что изменения в коде не вызвали новых ошибок в уже работающем функционале. Выполняются после внесения изменений в код. Обычно автоматизируются и включают повторное выполнение всех или части существующих тестов. Повторное выполнение всех юнит-тестов и интеграционных тестов после рефакторинга кода. 🟠Нефункциональные тесты (Non-functional Tests) Проверка нефункциональных аспектов системы, таких как производительность, безопасность, удобство использования и др. 🚩Основные виды: 🟠Тесты производительности Измеряют скорость выполнения, пропускную способность и время отклика системы. 🟠Тесты безопасности Оценивают защищенность системы от угроз и атак. 🟠Тесты удобства использования Проверяют удобство и интуитивность пользовательского интерфейса. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое абстрактные классы? Абстрактные классы — это классы, которые нельзя инстанцировать, но которые могут содержать как реализацию, так и абстрактные методы, определяемые в подклассах. Они служат основой для создания классов с обязательной реализацией определённых методов. Это полезно для создания архитектуры приложений. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний