uz
Feedback
Python: задачки и вопросы

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
7 127
Obunachilar
+124 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kunlar
-930 kunlar
Postlar arxiv
Обучение английскому для тех, у кого дедлайн был вчера Оффер в зарубежную компанию или релокация на носу? Александр Моргунов
Обучение английскому для тех, у кого дедлайн был вчера Оффер в зарубежную компанию или релокация на носу? Александр Моргунов даст крепкую базу и много живой разговорной практики! Кому подойдёт обучение Школьникам (9–11 класс) — подготовка к лингвистическим олимпиадам, поступление в вуз (в том числе зарубежный при релокации с родителями). Студентам — международные языковые экзамены, программы по обмену и учёба за границей, защита диплома на английском. Специалистам — собеседования, переговоры и презентации без переводчика, мягкая релокация, работа на международном уровне из любой точки мира, международные экзамены и курсы повышения квалификации. Заниматься можно по будням, 2 занятия в неделю по 80 минут. Это регулярный ритм, спокойное погружение в новый материал, понятный объём домашки и много живой практики. Идеально, если хочется учиться системно и с поддержкой преподавателя. Другой формат — выходные, с 10:00 до 19:00, 1–2 раза в месяц. Скорее кураторство, чем пошаговое обучение: разбираете теорию (на начальных уровнях), закрываете пробелы, а основную практику вы добираете самостоятельно или прямо на работе. Подходит тем, у кого английский уже звучит в жизни каждый день. Занятия индивидуальные или в мини-группах до 4-х человек, проводятся онлайн или с выездом в ваш офис в Москве. Начните с бесплатной вводной сессии и подберите удобный формат! Запись на вводную сессию, больше подробностей о форматах и ценах вы найдёте на сайте: alexandermorgunov.ru Это #партнёрский пост

Развёрнутое пояснение: Выражение a + [3] порождает новый список, который затем присваивается переменной a, не затрагивая исходный объект, на который ссылается b. Если бы использовалось a += [3], вызвался бы метод __iadd__, изменяющий список на месте, и тогда b тоже бы изменился. Таким образом, оператор присваивания с + не модифицирует исходный список.

Подробное объяснение 1️⃣ Python 3 компилирует super() без аргументов в super(__class__, <first_arg>). 2️⃣ Компилятор создаёт __classcell__ — ячейку замыкания с классом B. 3️⃣ Внутри inner() Python ищет __class__ в замыканиях — находит B. 4️⃣ self берётся из параметра f(self) через цепочку замыканий. 5️⃣ super().f() → A.f(self) → возвращает "A". Почему это важно В Python 2 super(B, self) было обязательно. В Python 3 zero-argument super() работает через магию компилятора — даже во вложенных функциях.

Подробное объяснение 1️⃣ next(g) → yield 1 → возвращает 1. 2️⃣ next(g) → yield 2 → возвращает 2, останавливается на x = yield 2. 3️⃣ g.send(10) → отправляет 10 в левую часть yield → x = 10. 4️⃣ Генератор продолжается до yield x → возвращает 10. 5️⃣ Итог: 1 2 10. Почему это важно send() — основа корутин в asyncio. Понимание двунаправленной коммуникации с генератором критично для асинхронного кода.

Подробное объяснение 1️⃣ case Animal() проверяет isinstance(d, Animal). 2️⃣ Dog — подкласс Animal, поэтому проверка возвращает True. 3️⃣ Выполняется print("A"), блок case Dog() пропускается. 4️⃣ Match не падает сквозь — только первый подходящий case. 5️⃣ print("done") выполняется в любом случае. Почему это важно Более общий паттерн сверху перехватывает частные. Чтобы Dog сработал — поменяйте порядок: Dog выше Animal.

Подробное объяснение 1️⃣ @dataclass создаёт __init__(self, tags=[]) — пустой список вычисляется один раз при определении класса. 2️⃣ u1 = User() и u2 = User() получают ссылку на один и тот же список. 3️⃣ u1.tags.append("admin") мутирует этот список. 4️⃣ u2.tags видит ту же мутацию — выводит ['admin']. 5️⃣ Правильно: tags: list = field(default_factory=list). Почему это важно Тот же баг, что и в обычной функции, но скрыт за декоратором. default_factory создаёт новый объект для каждого экземпляра.

Подробное объяснение 1️⃣ hash(1) == hash(1.0) == hash(True) == 1. 2️⃣ 1 == 1.0 == True → все дубликаты в set → len → 1. 3️⃣ a is b → 1 is 1.0 → разные типы, разные объекты → False. 4️⃣ a is c → 1 is True → False. 5️⃣ Вывод: 1 False False. Почему это важно is для чисел — антипаттерн. Работает случайно для малых чисел, ломается в production. Всегда используйте ==.

Подробное объяснение 1️⃣ a = Singleton(): _inst равен None → создаётся объект → _inst заполнен. 2️⃣ b = Sub(): Sub не переопределяет __new__, использует родительский. 3️⃣ Внутри __new__ проверяется cls._inst. Python ищет _inst в MRO: Sub.__dict__ → Singleton.__dict__. 4️⃣ Находит _inst в Singleton (уже не None) → возвращает тот же объект. 5️⃣ a is b → True. Тип объекта — Singleton (создан через super().__new__(cls) в первый раз). 6️⃣ Вывод: True Singleton Singleton. Почему это важно? Наследование ломает изоляцию Singleton. Каждый подкласс должен иметь свой _inst, иначе все клонируют объект родителя.