Python | Вопросы собесов

🤔 Что такое циклы? Циклы — это конструкции, которые позволяют многократно выполнять код, пока выполняется определённое условие. В Python есть два типа циклов: for — перебирает элементы последовательности (list, tuple, dict, range() и т. д.). while — выполняется, пока условие True. 🚩Цикл `for` (перебор последовательностей) Простой пример for

for i in range(5):
    print(i)

Вывод

0
1
2
3
4

Перебор списка

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
for name in names:
    print(name)

Вывод

Alice
Bob
Charlie

Перебор словаря (dict)

user = {"name": "Alice", "age": 25}
for key, value in user.items():
    print(f"{key}: {value}")

Вывод

name: Alice
age: 25

🚩Цикл `while` (работает, пока `True`) Пример while

x = 0
while x < 5:
    print(x)
    x += 1

Вывод

0
1
2
3
4

*while с input() (бесконечный цикл)

while True:
    command = input("Введите команду: ")
    if command == "exit":
        break  # Выход из цикла
    print(f"Вы ввели: {command}")

🚩3. Управление циклами (`break`, `continue`) break — выход из цикла

for i in range(10):
    if i == 5:
        break  # Прерывает цикл, если i == 5
    print(i)

Вывод

0
1
2
3
4

continue — пропуск итерации

for i in range(5):
    if i == 2:
        continue  # Пропускаем 2
    print(i)

Вывод

0
1
3
4

🚩`else` в циклах (`for` / `while`) else выполняется, если цикл завершился без break

for i in range(5):
    print(i)
else:
    print("Цикл завершён!")

Вывод

0
1
2
3
4
Цикл завершён!

Но если сработает break, else не выполняется

for i in range(5):
    if i == 3:
        break
    print(i)
else:
    print("Цикл завершён!")  # Не выполнится!

Вывод

0
1
2

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно про первый и второй механизм garbage collector? Есть два механизма управления памятью: 1. Счётчик ссылок (reference counting) — каждый объект отслеживает, сколько ссылок на него существует. Как только счётчик становится 0, объект немедленно удаляется. 2. Сборщик циклов (garbage collector) — предназначен для очистки циклических ссылок (объекты, ссылающиеся друг на друга, но более недоступные извне). Работает фоново и периодически сканирует объекты по поколениям (generation 0, 1, 2), удаляя неиспользуемые. Python позволяет вручную управлять GC через модуль gc, где можно вызывать gc.collect() или отключать сборку. 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

🤔 Что делает метод finally? Блок finally в конструкции обработки исключений выполняется всегда — независимо от того, произошло исключение или нет. Его задача — гарантировать выполнение завершающего кода: освобождение ресурсов, закрытие файлов, завершение соединений. Это полезно для корректного завершения работы программы. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

⚡ Когда говорят, что Python слишком простой язык, на сцену выходит канал Python Learning Здесь легко научиться: ▪️Превращать текст в голос ▪️Определять локацию по IP ▪️Писать телеграм-ботов ▪️Создавать 3D-игры Самый необычный канал про Python, подписывайся – @Python_per_month

📺 Уникальная база IT собеседований 456+ реальных собеседований на программиста, тестировщика, аналитика и прочие IT профы. Есть собесы от ведущих компаний: Сбер, Яндекс, ВТБ, Тинькофф, Озон, Wildberries и т.д. 🎯 Переходи по ссылке и присоединяйся к базе, чтобы прокачать свои шансы на успешное трудоустройство!

🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости? В Python поиск переменной происходит по правилу LEGB, которое определяет порядок поиска в четырёх областях видимости: Пример работы LEGB

x = "глобальная"  # Global

def outer():
    x = "охватывающая"  # Enclosing
    def inner():
        x = "локальная"  # Local
        print(x)  # Поиск начинается отсюда (L)
    
    inner()

outer()

Вывод

локальная

🚩Глобальные переменные (`global`) Если нужно изменить глобальную переменную внутри функции, используем global

x = 10  # Глобальная переменная

def modify_global():
    global x
    x = 20  # Меняем глобальную переменную

modify_global()
print(x)  # 20

🚩Переменные из внешней функции (`nonlocal`) Если в вложенной функции нужно изменить переменную из enclosing-области, используем nonlocal

def outer():
    x = 10  # Переменная из enclosing-области
    
    def inner():
        nonlocal x
        x = 20  # Меняем `x` в `outer()`
    
    inner()
    print(x)  # 20

outer()

🚩Что если переменная отсутствует во всех областях? Если переменная не найдена в LEGB, Python выдаст NameError

def func():
    print(y)  # Ошибка: y не объявлена!

func()  

Ошибка

NameError: name 'y' is not defined

🚩`Built-in` — встроенные функции Python в последнюю очереде проверяет встроенные функции (print(), len(), sum() и т. д.).

print = "Ошибка!"  # Переопределили встроенную функцию
print("Hello")  # TypeError: 'str' object is not callable

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает правило LEGB? Это правило описывает порядок поиска переменных: сначала в локальной области, потом во вложенных функциях (если есть), затем в глобальной области текущего модуля, и в конце — среди встроенных объектов языка. Если переменная не найдена на этих этапах, возникает ошибка. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Что такое PRO-подписка на easyoffer 2.0? easyoffer PRO — это не просто доступ к базе, а полноценный инструмент для получения оффера. 🧠 База вопросов с собеседований + Анализ на основе 4,000 собеседований + Вероятность встречи каждого вопроса + Фильтрация по грейдам, компаниям, типам интервью + Примеры ответов: текстовые и видео + Готовьтесь к собеседованию в конкретную компанию 🛠 Тренажер "Проработка вопросов" + Флеш-карточки + интервальные повторения + Персональная система показа карточек в зависимости от ваших ответов + Упор на наиболее частые вопросы + Фокус на слабые места и быстрый прогресс 🎭 Тренажер "Реальное собеседование" + Сценарии на основе реальных интервью + Подготовка к конкретным компаниям + Итоговая статистика: прошёл/не прошёл 🧩 База задач с собеседований + Live-coding и System Design задачи + Оценка вероятности встречи задачи + Подготовка к задачам по конкретным компаниям 📋 База тестовых заданий + Задания из реальных вакансий + Фильтрация по технологиям и грейдам + Лучшие решения в доступе 📈 Тренды технологий в вакансиях + Топ-100 навыков, которые требуют компании + Динамика популярности технологий + Фильтрация по грейдам 🎁 Специальная цена до релиза: 3200 руб. за целый год Сейчас PRO на 1 год стоит как будет стоить 1 месяц после релиза. Покупка также открывает доступ к закрытому бета-тестированию. + Вы можете активировать подписку в любой момент, например, когда начнете искать работу. Предзаказ здесь: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer 📌 Цена поднимется сразу после запуска. Если вы хотите перестать угадывать, что спросят на собеседовании, и начать точечно готовиться на основе реальных данных — easyoffer PRO именно для вас. Экономьте время. Получайте оффер легко.

🤔 В чем отличие изменяемые / неизменяемые? В Python все данные делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) 🚩Неизменяемые (`immutable`) типы После создания их нельзя изменить!

x = 10
print(id(x))  # 140735598722544 (адрес в памяти)

x = x + 5  # Создаётся новый объект!
print(id(x))  # 140735598722704 (новый адрес)

Пример: str неизменяемая

s = "hello"
print(id(s))  # 140735598723664

s = s + " world"  # Создаётся новая строка!
print(id(s))  # 140735598724240 (новый адрес)

🚩Изменяемые (`mutable`) типы Можно менять их содержимое без создания нового объекта.

lst = [1, 2, 3]
print(id(lst))  # 140735598722544

lst.append(4)  # Изменяем список
print(id(lst))  # 140735598722544 (адрес остался тот же!)

Пример: dict изменяемый

d = {"name": "Alice"}
print(id(d))  # 140735598723664

d["age"] = 25  # Добавляем ключ
print(id(d))  # 140735598723664 (адрес не изменился!)

🚩Почему это важно? Неизменяемые объекты безопаснее для ключей dict и set

d = {}
d[[1, 2, 3]] = "Ошибка!"  # ❌ TypeError: unhashable type: 'list'

Используем tuple вместо list (он неизменяемый)

d[(1, 2, 3)] = "OK"

Ошибки с изменяемыми значениями по умолчанию

def add_item(lst=[]):  # ❌ Опасный код!
    lst.append(1)
    return lst

print(add_item())  # [1]
print(add_item())  # [1, 1]  ❌ Список не создаётся заново!

Используем None вместо списка

def add_item(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(1)
    return lst

🚩Копирование объектов (`copy()` vs `deepcopy()`) copy() делает поверхностную копию (новый объект, но старые вложенные элементы). deepcopy() делает глубокую копию (всё новое).

import copy

lst1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
lst2 = copy.copy(lst1)  # Поверхностная копия

lst2[0][0] = 99
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ❌ Исходный список изменился!

Используем deepcopy() для полной независимой копии

lst3 = copy.deepcopy(lst1)
lst3[0][0] = 100
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ✅ Не изменился!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем отличаются списки и множества? Списки упорядочены и допускают дубликаты. Множества — неупорядочены и автоматически удаляют дублирующиеся элементы. Списки можно индексировать, а множества используются для быстрых проверок принадлежности и операций над множествами. 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

🎉 Easyoffer 2.0 — самый успешный краудфандинг в истории рунета в категории "Технологии"! Мы это сделали! За считанные часы после старта, благодаря вашей поддержке, проект не просто стартовал — он взлетел. 💸 Собрано: 2 276 840 рублей Это не просто цифра — это ваше доверие, ваша вера в идею, и ваша инвестиция в будущее карьеры сотен (а скоро — тысяч) специалистов. 💼 Благодаря этой сумме мы уже: — Наняли ещё пару разработчиков и аналитиков — Запустили активный сбор и разметку новых данных — Ускорили разработку и подняли планку качества Спасибо каждому, кто поверил в нас на старте! Дальше — только масштабирование и развитие. Мы строим сервис, который станет must-have для всех, кто ищет работу в IT. 👉 Присоединяйтесь сейчас — это только начало.

🤔 Зачем используется as при импорте? Ключевое слово as позволяет задать псевдоним импортируемому модулю или объекту. Это удобно, когда имя слишком длинное или возникает конфликт имён. Псевдоним упрощает использование и делает код более лаконичным. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Cловари {dict}? Словарь (dict) — это структура данных, которая хранит пары "ключ → значение". 🟠Создание словаря Через {} (фигурные скобки)

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

Изменение значения

my_dict["age"] = 26  # Меняем возраст

del — удаление по ключу

del my_dict["city"]

Перебор ключей (for key in dict)

for key in my_dict:
    print(key, my_dict[key])

Проверка наличия ключа

if "name" in my_dict:
    print("Ключ существует!")

🟠Генерация словарей (Dictionary Comprehension) Создадим словарь квадратов чисел

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

🟠Ключи должны быть хешируемыми (неизменяемыми) Нельзя использовать list как ключ!

my_dict[[1, 2, 3]] = "Ошибка"  # TypeError: unhashable type: 'list'

Можно использовать tuple, int, str, frozenset

my_dict[(1, 2, 3)] = "OK"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие ещё есть функции из модуля functools? Некоторые полезные функции: - lru_cache — кэширование результатов. - partial — частичное применение аргументов. - wraps — сохранение метаданных при создании декораторов. - cmp_to_key — преобразование функции сравнения в ключ. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое оконные функции? Оконные функции (window functions) — это специальные функции в SQL, которые выполняют вычисления по строкам внутри "окна" (группы строк), но не агрегируют их.

SELECT 
    id, 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    SUM(сумма) OVER (PARTITION BY месяц) AS общий_доход_в_месяц
FROM sales;

🟠`ROW_NUMBER()` – Нумерация строк Пронумеруем продажи каждого продавца в порядке убывания суммы.

SELECT 
    id, 
    продавец, 
    сумма, 
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY сумма DESC) AS номер
FROM sales;

🟠`RANK()` и `DENSE_RANK()` – Рейтинг с учётом одинаковых значений Если два продавца получили одинаковую сумму, RANK() пропустит следующий номер, а DENSE_RANK() – нет.

SELECT 
    продавец, 
    сумма, 
    RANK() OVER (ORDER BY сумма DESC) AS ранг_1,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY сумма DESC) AS ранг_2
FROM sales;

🟠3. `LAG()` и `LEAD()` – Доступ к предыдущей и следующей строке LAG() даёт предыдущее значение, LEAD() – следующее.

SELECT 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    LAG(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц) AS предыдущий_месяц,
    LEAD(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц) AS следующий_месяц
FROM sales;

🟠Использование оконных функций с `FRAME` (ограничение окна) Иногда нужно анализировать не всю группу, а только несколько соседних строк.

SELECT 
    месяц, 
    продавец, 
    сумма, 
    AVG(сумма) OVER (PARTITION BY продавец ORDER BY месяц ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS скользящее_среднее
FROM sales;

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое микросервисная архитектура, её плюсы и минусы? Микросервисная архитектура — это подход, при котором система разбивается на множество независимых сервисов, каждый из которых выполняет отдельную задачу. Плюсы: - проще масштабировать; - можно использовать разные технологии в разных сервисах; - команды могут работать независимо. Минусы: - выше сложность инфраструктуры; - нужно организовать стабильную коммуникацию между сервисами; - сложнее отлаживать и следить за всей системой. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

⏳ Осталось всего 14 дней до завершения краудфандинга Сейчас самое подходящее время подключиться, если вы ждали или откладывали: Все, кто поддержат проект сейчас, до релиза, получат: 🚀 PRO-доступ на 1 год по цене месячной подписки ➕ Бета-доступ к EasyOffer 2.0 (конец мая) 👉 Поддержать: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

Почему тебя не зовут на собесы или дальше скрининга дело не идет? 🥺 Ответ на этот вопрос от ментора Тихона Галактионова, над которым стоит задуматься: «На самом деле я всем советую относиться к поиску работы как к воронке: 1. Из просмотра резюме в сообщение в тг Если у вас проблема на этом этапе, вам нужно докрутить резюме. 2. Из сообщения в HR-Скрининг Если проблема здесь - нужно работать над самопрезентацией и легендой. 3. Из скрининга в тех. этап Если на третьем этапе - над хард-скилами, а точнее над вопросами по хард скилам. (потому что сами хард скилы за 1.5 часа проверить сложно) Поэтому, если вы обнаружили себя на одном из этапов - просто заманьячьте тему, которая не даёт вам продвинуться. А лучше посмотрите закреп в моем канале «Карьера в IT». Вот здесь: https://t.me/+IFHfUvZp8ro3NzFi Так вы сможете не терять годы, а уже за 2-3 месяца четко подготовиться и сменить проект на тот, где вас оценят»