Python | Вопросы собесов

🤔 Что такое Host? Host (хост) — это устройство или сервер, подключённый к сети, который может предоставлять или запрашивать данные.

GET /index.html HTTP/1.1
Host: example.com

🚩Где используется `Host`? 🟠В HTTP-запросах (заголовок `Host`) Когда браузер запрашивает сайт, он отправляет заголовок Host, чтобы сервер знал, какой сайт нужно отдать.

GET / HTTP/1.1
Host: google.com
User-Agent: Mozilla/5.0

🟠В настройке DNS и доменных имён Host — это доменное имя, привязанное к IP-адресу. - example.com → 192.168.1.100 - mail.example.com → 192.168.1.101

127.0.0.1 mysite.local

🟠3. В локальной сети (локальные хосты) Внутри сети устройства тоже считаются хостами (192.168.1.10, 192.168.1.20). localhost (127.0.0.1) — это всегда локальный компьютер. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое ACID в SQL? ACID — это набор свойств транзакций в базах данных, которые обеспечивают надёжность и целостность данных: атомарность, согласованность, изолированность и долговечность. Атомарность гарантирует, что все операции в транзакции выполняются как одно целое, согласованность поддерживает данные в согласованном состоянии, изолированность защищает от влияния других транзакций, а долговечность обеспечивает сохранение данных после завершения транзакции. Эти свойства помогают избежать ошибок и сбоев в обработке данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🔍Тестовое собеседование на Python-бекендера с разработчиком из Avito в четверг 24 июля(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, разработчик из Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе

🤔 Что такое блокировки (локи) в БД? Блокировка (lock) — это механизм, который предотвращает одновременный доступ к данным разными транзакциями, чтобы избежать конфликтов, повреждения данных или "гонки" процессов. Представь, что два человека редактируют один и тот же документ. Если они начнут менять его одновременно, файл может испортиться. Блокировки в БД работают так же — если один процесс изменяет данные, другой должен подождать, пока первый закончит. 🚩Почему нужны блокировки? 🟠Гарантия целостности данных предотвращает одновременные изменения одних и тех же строк. 🟠Избегание гонки данных (race condition) когда два запроса пытаются изменить одно и то же значение. 🟠Изоляция транзакций разные операции не мешают друг другу. 🚩Виды блокировок в БД 🟠По уровню охвата данных Строчная (Row Lock) – блокирует только одну строку таблицы. Табличная (Table Lock) – блокирует всю таблицу целиком. Блокировка всей базы (Database Lock) – редко используется, но блокирует всю БД.

BEGIN;
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

🤔 Различия между REST и RPC? - REST — архитектурный стиль. Использует HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE), ресурсы представлены как URL (например, /users/1). - RPC (Remote Procedure Call) — модель, в которой клиент вызывает конкретную функцию или метод на сервере, как будто она локальная (getUserData, saveOrder). REST работает с ресурсами, RPC — с действиями. REST проще кэшировать, а RPC может быть более гибким в функциональности. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤖 Знаете, чем настоящий AI отличается от чат-бота? Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз. Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning. Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы: ✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер: матрицами!); ✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики; ✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning. Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром. Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning

🤔 Что такое CRUD? CRUD — это аббревиатура из четырех основных операций с данными: C (Create) – создание R (Read) – чтение U (Update) – обновление D (Delete) – удаление 🚩Разберем CRUD на примере работы с базой данных в Python 🟠Create (Создание) Добавление новой записи в базу данных.

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

# Создаем таблицу, если её нет
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")

# Добавляем пользователя
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ("Алиса",))

conn.commit()  # Сохраняем изменения
conn.close()

🟠Read (Чтение) Получение данных из базы.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM users")
users = cursor.fetchall()  # Получаем все записи

for user in users:
    print(user)

conn.close()

🟠Update (Обновление) Изменение существующей записи.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?", ("Боб", 1))

conn.commit()
conn.close()

🟠Delete (Удаление) Удаление записи из базы.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = ?", (1,))

conn.commit()
conn.close()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

⚡️Готовиться к собеседованиям стало проще! Женя Янченко, backend-dev и руководитель разработки, cделала конспекты самой популярной книги по архитектуре систем — «Высоконагруженные приложения» Мартина Клеппмана (книга с кабанчиком). Подробные разборы репликации, шардирования, транзакций: ▶️ ЧИТАТЬ КОНСПЕКТ КАБАНЧИКА В канале Женя разбирает и другие технические темы, особенно те, которые могут пригодиться на собесе по system design: 🟡 CAP-теорема простыми словами 🟡 Сравнение Kafka и RabbitMQ 🟡 API Gateway 🟡 Load Balancer А как же алгоритмы? Они тоже есть! В феврале Женя объявила челлендж — решить 300 задач за год 😱 и недавно стала делать разборы популярных задач: 🟡Разбор паттерна "Два указателя" Истории из опыта, рекомендации и ответы на вопросы: 🟡«Ты не оправдываешь ожиданий» и что с этим делать 🟡Про манипуляции менеджеров 🟡Как я боролась с неуверенностью в себе 🟡«Просто нажми кнопку» или история одного релиза 📝 и ещё 100+ полезных технических и жизненных постов. Подписывайтесь, чтобы не потерять полезный канал @jane_yanchenko

🤔 Какие данные валидируют с помощью Pydantic? Библиотека Pydantic валидирует и преобразует данные согласно типам: - Примитивы (str, int, float, bool) - Коллекции (List, Dict, Tuple, Set) - Даты и UUID - Вложенные модели Pydantic полезен при создании API (например, с FastAPI), где входящие данные из запросов должны быть проверены и типизированы. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое set? Это неупорядоченная коллекция уникальных элементов в Python. Это одна из встроенных структур данных языка, которая используется, когда вам нужно работать с наборами данных, исключая дубликаты и выполняя операции над множествами (например, пересечение, объединение и разность). 🚩Основные характеристики `set` 🟠Неупорядоченность Элементы множества не имеют фиксированного порядка, то есть вы не можете обращаться к элементам по индексу, как в списках или кортежах. 🟠Уникальность элементов Во множестве не может быть дубликатов. Если вы добавите во множество несколько одинаковых элементов, они будут храниться как один экземпляр. 🟠Изменяемость Множества в Python изменяемы: вы можете добавлять, удалять и изменять их элементы. Однако сами элементы множества должны быть неизменяемыми (например, числа, строки, кортежи). 🟠Быстродействие Операции проверки принадлежности (in), 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 знаний

🤔 Множественное наследование? Это возможность класса наследовать от нескольких родительских классов. В Python такая конструкция допустима и реализуется через порядок разрешения методов (MRO), но требует осторожности из-за потенциальных конфликтов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое обработка исключений? Обработка исключений — это механизм в программировании, который позволяет предотвращать аварийное завершение программы, если во время выполнения возникает ошибка. Вместо того чтобы программа просто "упала", обработка исключений дает возможность перехватить ошибку и обработать её безопасным способом. 🚩Почему это нужно? В реальном коде ошибки неизбежны: деление на ноль (ZeroDivisionError), обращение к несуществующему индексу (IndexError), работа с несуществующим файлом (FileNotFoundError) и т. д. 🚩Как это работает? В Python для обработки исключений используется конструкция try-except. Обработка деления на ноль

try:
    x = 10 / 0  # Ошибка: деление на ноль
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Деление на ноль невозможно.")

Результат: вместо аварийного завершения программы мы получаем сообщение

Ошибка! Деление на ноль невозможно.

Обработка нескольких типов исключений

try:
    num = int(input("Введите число: "))  # Возможна ошибка ValueError
    result = 10 / num  # Возможна ошибка ZeroDivisionError
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Деление на ноль.")
except ValueError:
    print("Ошибка! Введите число.")

Если пользователь введет "abc", программа не завершится с ошибкой, а выведет

Ошибка! Введите число.

Использование finally (код, который выполняется всегда)

try:
    file = open("data.txt", "r")  # Возможна ошибка FileNotFoundError
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден!")
finally:
    print("Программа завершена.")  # Выполнится в любом случае

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие операции поддерживают большинство последовательностей? Индексация, срезы, итерация и проверка на вхождение — общие операции для последовательностей. Также поддерживаются операции длины, конкатенации и умножения. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

big tech night — «Ночь музеев» в мире IT Экскурсии по офисам крупных IT-компаний, доклады экспертов, нетворкинг — это только часть того, что ждёт вас на big tech night. 12 сентября топовые компании впервые одновременно откроют двери ночью и покажут, где рождаются технологии. Приходите изнутри посмотреть на новейшие разработки и фичи — всё то, чего не видно при свете дня. Ивент пройдёт в Москве на площадках Яндекса, Сбера, X5, Т-Банка и Lamoda. Каждая компания-организатор готовит свои сюрпризы: иммерсивные экскурсии, IT-стендап, поэтический AI-слэм, Robo-зона с роботами-официантами и пиццамейкерами, Лаборатория софт-скилов и многое другое. Успевайте зарегистрироваться — количество мест ограничено! Зарегистрироваться #реклама 16+ bigtechnight.ru О рекламодателе

🤔 Встроенные функции Python В Python есть встроенные функции (built-in functions) — это функции, которые можно использовать без импорта. Они делают код проще и удобнее. Полный список встроенных функций можно посмотреть так:

print(dir(__builtins__))

🚩Основные категории встроенных функций Работа с числами

print(abs(-5))  # 5
print(round(3.14159, 2))  # 3.14
print(pow(2, 3))  # 8
print(min([3, 1, 4]))  # 1

Работа со строками

print(len("hello"))  # 5
print(str(123))  # '123'
print(ord('A'))  # 65
print(chr(65))  # 'A'

Работа с коллекциями (списки, кортежи, множества)

a = [3, 1, 2]
print(sorted(a))  # [1, 2, 3]

nums = [1, 2, 3]
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
print(list(zip(nums, names)))  # [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')]

Работа с логикой и проверками

print(bool(""))  # False
print(all([True, 1, "Hello"]))  # True
print(any([0, "", None, 5]))  # True (есть хотя бы один True)

Работа с функциями

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(evens)  # [2, 4]

Работа с файлами

with open("file.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, world!")

name = input("Введите имя: ")
print("Привет,", name)

Работа с объектами и атрибутами

print(type(42))  # <class 'int'>
print(isinstance(42, int))  # True
print(dir([]))  # Методы списка

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

📈Ваши ORM-запросы на SQLAlchemy тормозят и создают N+1-проблемы? Хотите понимать, как управлять подгрузкой данных, чтобы ускорить приложение на Python? 22 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый вебинар «Подгрузка связей в SQLAlchemy». Мы подробно разберём методы joinedload и selectinload, сравним их с lazy-подгрузкой и покажем, как выбор стратегии влияет на производительность запросов и нагрузку на базу данных. Вы узнаете, когда использовать каждую технику подгрузки, получите готовые рецепты для реальных задач и сможете избежать «тормозящих» запросов в продакшене. 🧑🏻‍💻Присоединяйтесь к уроку и получите скидку на полный курс «Python Developer. Professional»: https://otus.pw/ohaE/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

🤔 Что такое SQL? SQL (Structured Query Language) — это язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных: создание, чтение, изменение и удаление данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 За счет чего асинхронность работает быстрее? Асинхронность в Python позволяет не блокировать выполнение программы во время ожидания операций ввода-вывода (I/O). Это делает её намного быстрее в задачах, где программа тратит много времени на ожидание (например, загрузка файлов, работа с сетью, запросы к базам данных). 🟠Как работает синхронный код (медленный вариант) В обычном (синхронном) коде каждая операция ждёт завершения предыдущей.

import requests
import time

start = time.time()

def fetch(url):
    response = requests.get(url)  # Ждём ответа от сервера
    return response.text

urls = ["https://example.com"] * 3

for url in urls:
    fetch(url)  # Ждём каждый запрос

print("Время выполнения:", time.time() - start)

🟠Как работает асинхронный код (быстрее!) Асинхронность в Python использует event loop (цикл событий), который позволяет не ждать выполнения операции, а переключаться на другие задачи.

import asyncio
import aiohttp
import time

start = time.time()

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"] * 3
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)  # Запускаем все запросы одновременно

asyncio.run(main())

print("Время выполнения:", time.time() - start)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Устала от серых будней? Хочешь жить ярко, зарабатывать и быть востребованной? Устала от серых будней? Хочешь жить ярко, зарабатывать и быть востребованной? На бесплатном вебинаре ты узнаешь, как стать турагентом без опыта и начать работать из дома. Гибкий график, стабильный доход, работа с людьми — всё это по-настоящему твое. Не хочешь больше терять время? На этот раз путь выбран за тебя: понятно, быстро, без ботов и лишних усилий. Запишись на вебинар сейчас — и сделай первый шаг к свободе, уважению и жизни, о которой мечтала. Записаться #реклама 16+ via-tourism-school.space О рекламодателе

🤔 Что такое циклы? Циклы — это конструкции языка, позволяющие повторять блок кода несколько раз. В Python есть два основных вида циклов: for — используется для итерирования по последовательностям и итераторам, и while — выполняется, пока истинно заданное условие. Циклы позволяют автоматизировать повторяющиеся действия. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний