Python | Вопросы собесов

🤔 Что такое перегрузка операторов? Это возможность определить, как класс должен вести себя с операторами (+, == и др.). Позволяет применять оператор к своим объектам с кастомным результатом. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 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

🤔 Преобразование типов? – int() — в целое, – float() — в дробное, – str() — в строку, – list(), tuple(), set() — в соответствующие структуры. Используется для приведения данных к нужному типу. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что делать если нужно перехватить исключение, выполнить действия и опять возбудить это же исключение? Если нужно: Перехватить исключение Выполнить какие-то действия (лог, очистка, уведомление и т. д.) Снова выбросить это же исключение

    
        try:
    x = 1 / 0  # Ошибка деления на ноль
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Записываем в лог...")
    raise  # Повторно выбрасываем то же исключение{}
    

Вывод

    
        Ошибка! Записываем в лог...
Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 2, in <module>
    x = 1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero{}
    

Пример: Логирование перед повторным выбросом

    
        import logging

logging.basicConfig(filename="errors.log", level=logging.ERROR)

try:
    user_input = int("abc")  # Ошибка ValueError
except ValueError as e:
    logging.error(f"Ошибка: {e}")  # Записываем в лог
    raise  # Повторно выбрасываем исключение{}
    

Пример: Очистка ресурсов перед выбросом исключения

    
        try:
    file = open("data.txt", "r")
    data = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден. Освобождаем ресурсы...")
    raise  # Снова выбрасываем исключение
finally:
    file.close()  # Гарантированно закроет файл{}
    

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть коллекции и их особенности по скорости работы и использованию памяти? В Python основные коллекции: списки, кортежи, множества, словари. - Списки: изменяемы, быстрые при доступе по индексу, но медленнее при вставке в середину. Используют больше памяти за счёт зарезервированного места для расширения. - Кортежи: неизменяемы, занимают меньше памяти, быстрее при доступе, хорошо подходят для фиксированных наборов данных. - Множества: обеспечивают быстрый поиск (как словари), но не сохраняют порядок. Используют хеши. - Словари: ассоциативные коллекции с быстрым доступом по ключу. Эффективны при поиске и обновлении. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чем разница между SQLite и SQL Express? 1. SQLite: лёгкая, встроенная база данных, не требует сервера. Подходит для небольших приложений и локального хранения. 2. SQL Express: версия Microsoft SQL Server с ограничениями по объёму данных и нагрузке. Подходит для разработки и небольших приложений. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как понять, какие виды тестов нужны именно сейчас? Выбор типа тестирования зависит от целей, стадии разработки и текущих проблем. Чтобы определить, какие тесты нужны, стоит ответить на вопросы: Что тестируем? (код, API, UI, производительность и т. д.) Какие риски? (где может сломаться, критичность ошибки) Какой этап разработки? (новый код, рефакторинг, релиз) 🚩Как определить нужные тесты прямо сейчас? 🟠Только написали новый код Нужны: Юнит-тесты Тестируем функции и классы отдельно.

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

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5  # ✅ Юнит-тест{}
    

🟠Соединяем модули или работаем с API Нужны: Интеграционные тесты Проверяем работу всей системы вместе.

    
        def test_api():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    assert response.status_code == 200{}
    

🟠Перед релизом или деплоем Нужны: Функциональные и регрессионные тесты Проверяем ключевые сценарии и старый функционал.

    
        def test_login():
    assert login("user", "password") == "Success"{}
    

🟠Изменили UI (например, фронтенд на React) Нужны: UI-тесты (Selenium, Playwright) Проверяем нажатие кнопок, формы и отображение страниц.

    
        from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
assert "Example" in driver.title{}
    

🟠Если проект должен выдерживать большую нагрузку Нужны: Нагрузочные тесты (Load Testing) Используем locust, JMeter, k6, чтобы проверить сколько пользователей выдержит сервер.

    
        from locust import HttpUser, task

class MyUser(HttpUser):
    @task
    def test_homepage(self):
        self.client.get("/"){}
    

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое моржовый оператор? Моржовый оператор (:=) – это новый оператор, появившийся в Python 3.8, который позволяет присваивать значение переменной прямо внутри выражения. 🚩Как он работает? Обычно мы записываем код так:

    
        value = len(my_list)  # Сначала присваиваем
if value > 10:  # Потом используем
    print("Список большой"){}
    

С := можно совместить оба действия

    
        if (value := len(my_list)) > 10:
    print("Список большой"){}
    

🚩Где использовать? В циклах (избегаем лишних вычислений). Вместо:

    
        data = input("Введите строку: ")
while data != "exit":
    print("Вы ввели:", data)
    data = input("Введите строку: "){}
    

С := можно записать короче:

    
        while (data := input("Введите строку: ")) != "exit":
    print("Вы ввели:", data){}
    

В if и while (проверяем и присваиваем одновременно) Без :=

    
        text = input("Введите слово: ")
if len(text) > 5:
    print(f"Слово длинное ({len(text)} символов)"){}
    

С :=:

    
        if (length := len(text)) > 5:
    print(f"Слово длинное ({length} символов)"){}
    

В списковых включениях (list comprehensions) Без :=:

    
        numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]
filtered = [num for num in numbers if num % 2 == 0]{}
    

С :=:

    
        filtered = [num for _ in range(10) if (num := random.randint(1, 100)) % 2 == 0]{}
    

🚩Когда не стоит использовать `:=`? Если код становится сложнее для чтения

    
        if (a := func()) and (b := another_func(a)) > 10:
    ...{}
    

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Разница между итератором, итерируемым объектом и генератором? Итерируемый объект реализует только iter() и может создавать итераторы. Итератор реализует next() и возвращает значения по одному. Генератор — это частный случай итератора, созданный с помощью yield. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Объясни как происходит обработка HTTP запросов на Django Когда пользователь отправляет HTTP-запрос (например, открывает страницу сайта), Django проходит несколько этапов обработки, прежде чем вернуть ответ. 🚩Подробный разбор обработки HTTP-запроса в Django 🟠Запрос приходит в WSGI/ASGI сервер Когда клиент (браузер, API) отправляет запрос, его принимает WSGI/ASGI-сервер (Gunicorn, Daphne). Если проект синхронный → работает через WSGI (wsgi.py). Если проект асинхронный → через ASGI (asgi.py).

    
        GET /hello/ HTTP/1.1
Host: example.com
User-Agent: Mozilla/5.0{}
    

🟠Django создаёт `HttpRequest` объект Django превращает HTTP-запрос в объект HttpRequest, который передаётся в view.

    
        def my_view(request):
    print(request.method)  # 'GET'
    print(request.path)  # '/hello/'
    print(request.GET)  # {'name': 'Alice'}{}
    

🟠Middleware (промежуточная обработка) Прежде чем запрос дойдёт до view, Django проходит через мидлвари, которые могут: Проверять авторизацию (AuthenticationMiddleware). Защищать от CSRF (CsrfViewMiddleware). Перенаправлять запросы (CommonMiddleware).

    
        MIDDLEWARE = [
    "django.middleware.security.SecurityMiddleware",
    "django.middleware.common.CommonMiddleware",
    "django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware",
    "django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware",
    "django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware",
]{}
    

🟠Поиск `view` в `urls.py` Django ищет, какая функция (view) должна обработать этот URL.

    
        from django.urls import path
from myapp.views import hello_view

urlpatterns = [
    path("hello/", hello_view),  # Запрос "/hello/" попадёт в hello_view
]{}
    

🟠Выполнение `view` (контроллера) Когда Django находит подходящее представление (view), оно вызывается.

    
        from django.http import HttpResponse

def hello_view(request):
    return HttpResponse("Привет, мир!"){}
    

🟠Формирование и обработка ответа Django берёт HttpResponse и передаёт его обратно через middleware (например, сжатие, защита, заголовки безопасности).

    
        HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html
Content-Length: 12

Привет, мир!{}
    

🟠WSGI/ASGI сервер отправляет ответ клиенту На последнем этапе WSGI/ASGI-сервер отправляет ответ обратно браузеру или API-клиенту. 🚩Краткая схема обработки запроса

    
        Клиент (браузер) → WSGI/ASGI → Django Middleware → URL Dispatcher → View → Response → Клиент{}
    

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний