Python: задачки и вопросы
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:7 067
Obunachilar
-424 soatlar
-127 kunlar
-5430 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=256&q=75)
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+12
0 kanalda
Iyun '26
+48
0 kanalda
Get PRO
May '26
+58
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+33
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+29
1 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+32
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+39
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+44
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+102
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+61
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+56
1 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+65
3 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+58
0 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+56
0 kanalda
Get PRO
May '25
+52
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+89
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+77
1 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+108
3 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+115
2 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+94
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+81
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+78
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+82
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+75
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+73
0 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+82
0 kanalda
Get PRO
May '24
+163
2 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+158
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+117
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+117
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+143
1 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+140
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+120
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+94
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+95
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+145
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+312
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+90
0 kanalda
Get PRO
May '23
+140
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+258
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+217
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+307
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+222
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+327
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+256
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+286
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+294
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+652
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+410
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+246
0 kanalda
Get PRO
May '22
+360
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+266
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+204
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+340
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+2 183
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+2 522
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+1 808
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+1 036
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 14 Iyul | +1 | |||
| 13 Iyul | 0 | |||
| 12 Iyul | +1 | |||
| 11 Iyul | 0 | |||
| 10 Iyul | +1 | |||
| 09 Iyul | +1 | |||
| 08 Iyul | +1 | |||
| 07 Iyul | +3 | |||
| 06 Iyul | 0 | |||
| 05 Iyul | 0 | |||
| 04 Iyul | +1 | |||
| 03 Iyul | +3 | |||
| 02 Iyul | 0 | |||
| 01 Iyul | 0 |
Kanal postlari
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 | Matn yo'q... | 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 | Matn yo'q... | 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 | Matn yo'q... | 357 |
| 8 | Matn yo'q... | 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 | Matn yo'q... | 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 | Matn yo'q... | 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 | Matn yo'q... | 900 |
| 16 | Matn yo'q... | 807 |
| 17 | Matn yo'q... | 766 |
| 18 | Matn yo'q... | 794 |
| 19 | Matn yo'q... | 878 |
| 20 | Matn yo'q... | 846 |
