🤔 Какая разница между базами данных MySQL и NoSQL?

Основные различия между ними касаются структуры данных, модели управления данными, масштабируемости, и подходов к транзакциям.

🚩MySQL (Реляционные базы данных)

🟠Структура данных
MySQL использует фиксированную схему, что означает, что структура таблиц (колонки, типы данных) должна быть определена заранее и изменения могут быть сложными. Данные хранятся в таблицах с фиксированным набором столбцов.

🟠Модель управления данными
MySQL использует SQL для определения, манипуляции и управления данными. Поддерживает ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) свойства, что обеспечивает надежные и согласованные транзакции.

🟠Масштабируемость
Легче масштабировать вертикально (увеличение мощности одного сервера), но горизонтальная масштабируемость (распределение на несколько серверов) сложнее и требует дополнительных усилий (например, шардинг).

🟠Случаи использования
Хорошо подходит для приложений с четко определенными структурами данных, такими как CRM, ERP системы, финансовые приложения и системы управления содержимым (CMS).

🚩NoSQL (Нереляционные базы данных)

🟠Структура данных
NoSQL базы данных поддерживают гибкие и динамические схемы данных, что позволяет легко изменять структуру данных без необходимости изменения схемы. Поддерживают различные модели данных, включая документные, ключ-значение, графовые и колонковые базы данных.

🟠Модель управления данными
Используют разные способы доступа и управления данными, которые не требуют использования SQL. NoSQL базы данных часто следуют принципу CAP-теоремы (Consistency, Availability, Partition tolerance), делая акцент на доступности и устойчивости к разделению, иногда жертвуя строгой консистентностью.

🟠Масштабируемость
Легко масштабируются горизонтально, распределяя данные и нагрузку на несколько серверов, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных и высокой нагрузкой.

🟠Случаи использования
Подходят для приложений, работающих с большими объемами данных и требующих высокой скорости обработки, таких как социальные сети, интернет-магазины, системы аналитики, IoT приложения.

🚩Основные различия

🟠Схема данных
MySQL: Фиксированная схема, данные хранятся в таблицах.
NoSQL: Гибкая схема, данные могут храниться в документах, ключ-значение, графах или столбцах.

🟠Запросы и управление данными
MySQL: SQL для запросов и управления данными.
NoSQL: Различные модели данных и запросов, не обязательно SQL.

🟠Консистентность и транзакции
MySQL: Поддерживает ACID транзакции.
NoSQL: Поддержка транзакций варьируется, часто следуют CAP-теореме, обеспечивая доступность и устойчивость к разделению.

🟠Масштабируемость:
MySQL: Для вертикальной масштабируемости.
NoSQL: Для горизонтальной масштабируемости.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое транзакция в БД?

Это последовательность операций, которая должна выполняться как единое целое, чтобы данные оставались согласованными. Она подчиняется принципам ACID (атомарность, консистентность, изолированность, долговечность). Например, перевод денег между счетами в банке реализуется как транзакция, чтобы избежать несогласованных изменений.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

Ищу работу пол года

Практически под каждым постом в этом канале я вижу комментарии от людей, которые ищут работу по полгода. Это перерастает в обсуждение того, как нужно (или не нужно) искать работу, почему процесс найма сломан и как они откликались на фейковые вакансии.

Честно говоря, искать работу полгода — это нонсенс. Очевидно, что человек делает что-то не так. Главная ошибка, которую совершают многие, — это создание иллюзии поиска работы.

То есть человек вроде бы ищет работу, но делает это неэффективно, тратя время на нецелевые действия. Например:

➖ Просматривает вакансии перед откликом.
➖ Пытается понять, подходит ли он под вакансию. Если считает, что не подходит — не откликается.
➖ Пишет сопроводительные письма (иногда даже уникальные под каждую вакансию).
➖ Заполняет анкеты, проходит тесты.

Все эти действия отнимают время, но не приводят к результату.

Почему это не работает?

HR-менеджер не может вручную отсмотреть 2000 откликов, оценить каждое резюме и прочитать сопроводительные письма. Поэтому компании используют ATS-системы (системы автоматического подбора), которые анализируют резюме и определяют процент его соответствия вакансии.

Что делать, чтобы повысить шансы?

1️⃣ Добавить ключевые навыки в резюме — и в основной текст, и в теги. Возьмите их с easyoffer.ru

2️⃣ Убрать нерелевантный опыт, оставить только подходящий.

3️⃣ Оформить опыт так, чтобы он выглядел релевантным. Если у вас его нет, укажите проекты, стажировки или другой опыт, который можно представить как работу от 1 года. Если опыт слишком большой, сузьте его до 6 лет.

4️⃣ Откликаться на все вакансии без разбору. Если вы Junior, не ищите только стажер или Junior-вакансии — пробуйте везде. Не отказывайте себе сами, пусть это решит HR

5️⃣ Сделать резюме публичным, потому что HR-менеджеры часто ищут кандидатов не только среди откликов, но и в базе резюме.

6️⃣ Используйте ИИ по минимуму – ATS-системы считывают это и помечают "сгенерировано ИИ"

‼️ Главное правило: чем больше откликов — тем выше шанс получить оффер. Делайте резюме удобным для ATS-систем, и вас заметят.

1. Посмотрите видео о том как я вывел свою резюме в Топ1 на HH
2. Посмотрите видео как я нашел первую работу
3. Прочитайте этот кейс про оптимизацию резюме

Если прям вообще тяжело.

Создайте несколько разных резюме. Создайте 2, 3 да хоть 10 резюме. Настройте авто-отлики и ждите приглашения на собесы.

Не нужно создавать иллюзию поиска работы, сделайте несколько простых и актуальных действий.

🤔 Что такое git-flow?

Git-flow — это модель ветвления в Git, предложенная Винсентом Дриссеном, которая структурирует разработку, упрощает выпуск версий и поддерживает стабильность проекта.

🚩Основные компоненты git-flow

🟠Основные
master: Эта ветка содержит стабильные и готовые к выпуску версии продукта. Каждый коммит в master должен представлять собой релизную версию.
develop: Эта ветка используется для интеграции всех новых разработок. Она содержит последний готовый к выпуску код, но ещё может быть нестабильной.

🟠Поддерживающие
feature: Эти ветки создаются для разработки новых функций. Они ответвляются от develop и сливаются обратно в develop после завершения работы. Например, feature/новая-функция.
release: Эти ветки создаются для подготовки нового релиза. Они ответвляются от develop, и после завершения всех необходимых исправлений и тестирования сливаются в master и develop. Например release/1.0.0
hotfix: Эти ветки используются для срочных исправлений в стабильной версии продукта. Они ответвляются от master и после завершения работы сливаются в master и develop. Например, hotfix/исправление-ошибки.

🚩Как это используется:

🟠Создание новой функции:
Создайте ветку feature от develop.
Разработайте новую функцию.
Слейте feature ветку обратно в develop.

🟠Подготовка к новому релизу:
Создайте ветку release от develop.
Проведите финальное тестирование и внесите мелкие исправления.
Слейте release ветку в master и develop.
Создайте тег для новой версии на master.

🟠Срочные исправления:
Создайте ветку hotfix от master.
Исправьте проблему.
Слейте hotfix ветку в master и develop.
Создайте тег для новой версии на master.

🚩Плюсы

🟠Организация: Четкое разграничение между стабильной версией и текущей разработкой упрощает управление проектом.
🟠Параллельная разработка: Легкость создания и слияния веток способствует одновременной работе над несколькими функциями.
🟠Поддержка релизов: Обособленные ветки для подготовки релизов и срочных исправлений упрощают управление версионностью.

🚩Минусы:

🟠Сложность: Может быть избыточным для небольших проектов с небольшими командами.
🟠Требования к дисциплине: Требует строгого соблюдения правил для обеспечения стабильности и непрерывности разработки.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое Agile?

Это набор принципов для гибкой разработки, основанный на ценностях из Agile Manifesto. Он подчеркивает сотрудничество между командами, быструю доставку продукта и адаптацию к изменениям. Agile применяет такие методологии, как Scrum и Kanban, чтобы сократить цикл разработки и обеспечить обратную связь от заказчиков.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое интерполяция?

Это метод, используемый для оценки значений функции в точках, находящихся между известными значениями. В программировании и математике интерполяция помогает найти промежуточные значения между данными точками, что особенно полезно в задачах аппроксимации, анализа данных и компьютерной графики.

🚩Виды

🟠Линейная интерполяция
Самый простой и широко используемый метод интерполяции. Предполагает, что значения между двумя известными точками изменяются линейно.

🟠Полиномиальная интерполяция
Использует полиномы для аппроксимации значений функции. Чем выше степень полинома, тем точнее можно аппроксимировать функцию, но это также может привести к проблемам с осцилляциями между точками (эффект Рунге). Интерполяция Лагранжа, интерполяция Ньютона.

🟠Сплайн-интерполяция
Использует кусочно-полиномиальные функции (сплайны) для интерполяции. Самый популярный вид — кубические сплайны, которые обеспечивают гладкую и плавную кривую между точками. Преимущество сплайнов в том, что они минимизируют осцилляции и обеспечивают гладкость первой и второй производных.

🟠Синусоидальная интерполяция
Использует синусоидальные функции для интерполяции, что полезно для данных, которые имеют волнообразный характер.

🚩Примеры использования

🟠Анализ данных
Интерполяция используется для заполнения пропущенных данных, аппроксимации значений в точках, где данные не были измерены, и для сглаживания данных.
🟠Компьютерная графика
Интерполяция используется для анимации и отрисовки графики, включая интерполяцию цветов, координат и других параметров.
🟠Геоинформационные системы (ГИС)
Интерполяция используется для создания контурных карт, аппроксимации высот, температуры и других параметров на основе точечных измерений.
🟠Цифровая обработка сигналов
Интерполяция применяется для увеличения разрешения сигнала и восстановления пропущенных данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что происходит в конце спринта?

В конце спринта проводятся два ключевых мероприятия: демонстрация (sprint review) и ретроспектива (sprint retrospective). На демонстрации показываются результаты работы спринта, готовый функционал. В ретроспективе команда анализирует, что получилось хорошо, что можно улучшить, и обсуждает план действий для следующего спринта.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как защитить куки от воровства и от подделки?

🟠Использование HTTPS
Передача данных через HTTPS (SSL/TLS) обеспечивает шифрование данных между клиентом и сервером, что предотвращает их перехват и чтение третьими лицами. Настройте ваш веб-сервер для использования HTTPS, получив и установив SSL/TLS сертификат.

🟠Флаг Secure
Куки передаются только по HTTPS-соединениям. Добавьте флаг Secure при установке куки.

Set-Cookie: sessionId=abc123; Secure

🟠Флаг HttpOnly
Куки недоступны через JavaScript, что предотвращает их кражу с помощью XSS (Cross-Site Scripting) атак. Добавьте флаг HttpOnly при установке куки.

Set-Cookie: sessionId=abc123; HttpOnly

🟠Флаг SameSite
Предотвращает отправку куки на другие сайты, что защищает от CSRF (Cross-Site Request Forgery) атак. Добавьте флаг SameSite при установке куки. Варианты включают Strict, Lax, и None.

Set-Cookie: sessionId=abc123; SameSite=Strict

🟠Шифрование содержимого куки
Делает данные бесполезными для злоумышленников, даже если они смогут украсть куки. Используйте серверные библиотеки для шифрования и дешифрования данных в куки перед отправкой и после получения.

🟠Подпись куки
С помощью HMAC (Hash-based Message Authentication Code) позволяет проверить целостность и подлинность данных в куки. Используйте секретный ключ для генерации HMAC подписи и добавьте её к куки.

import hmac
import hashlib

secret_key = b'secret'
cookie_value = b'sessionId=abc123'
signature = hmac.new(secret_key, cookie_value, hashlib.sha256).hexdigest()

cookie = f'{cookie_value.decode()}; Signature={signature}'

🟠Защита от XSS атак
Могут использоваться для кражи куки. Включает в себя валидацию и фильтрацию пользовательских вводов, использование Content Security Policy (CSP) и безопасное кодирование данных. Внедрите валидацию и фильтрацию вводов на стороне сервера, настройте CSP заголовки.

Content-Security-Policy: script-src 'self'

🟠Регулярное обновление и истечение срока действия куки
Значений куки и установка короткого срока действия уменьшает временное окно для атакующих. Устанавливайте короткий срок действия и обновляйте значение куки при каждой сессии.

Set-Cookie: sessionId=abc123; Max-Age=3600  # 1 час

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть паттерны проектирования?

Паттерны проектирования делятся на три категории:
- Порождающие (Singleton, Factory, Abstract Factory) – для создания объектов.
- Структурные (Adapter, Decorator, Facade) – для упрощения структуры кода.
- Поведенческие (Observer, Strategy, Command) – для управления взаимодействием объектов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как "под капотом" работает аннотация @Transactional?

Аннотация @Transactional в Java автоматически открывает транзакцию в начале выполнения метода и закрывает её в конце. Если в процессе выполнения метода возникает исключение, транзакция откатывается. Эта аннотация связана с менеджером транзакций, который следит за выполнением операций в БД.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое cherrypick?

Это команда в системе управления версиями Git, которая позволяет выбрать один или несколько конкретных коммитов из одной ветки и применить их в другую ветку. Это полезно, когда нужно перенести отдельные изменения без необходимости слияния целых веток.

🚩Основные аспекты cherry-pick

🟠Избирательное применение коммитов
Позволяет выбрать конкретные изменения из истории одной ветки и перенести их в другую ветку.
🟠Избежание полного слияния
В отличие от обычного слияния (merge), cherry-pick переносит только выбранные коммиты, а не всю историю изменений.

🚩Как использовать cherry-pick

Основной синтаксис

git cherry-pick <commit_hash>

🚩Пример использования

🟠Переход на целевую ветку
Переключитесь на ветку, в которую нужно перенести изменения.

git checkout target-branch

🟠Применение коммита
Используйте команду cherry-pick, чтобы применить нужный коммит.

git cherry-pick a1b2c3d4 

🟠Решение конфликтов (если они возникли)
Если во время cherry-pick возникают конфликты, Git предложит их решить. Разрешите конфликты, затем завершите процесс:

git add <resolved_files>
git cherry-pick --continue

Предположим, у вас есть коммит с хешем a1b2c3d4 в ветке feature-branch, который вы хотите перенести в main-branch.

git checkout main-branch
git cherry-pick a1b2c3d4

🚩Когда использовать cherry-pick

🟠Перенос исправлений
Когда нужно быстро перенести исправление из одной ветки в другую (например, багфикс из develop в release).
🟠Избирательное применение новых функций
Когда нужно перенести конкретную функцию или изменение без переноса всей ветки.

🚩Ограничения и риски

🟠Конфликты
Перенос коммитов может вызвать конфликты, особенно если изменяемые файлы были модифицированы в целевой ветке.
🟠Историческая чистота
Частое использование cherry-pick может запутать историю изменений, так как один и тот же коммит будет существовать в нескольких ветках с разными хешами.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего можно использовать Celery?

Это инструмент для управления задачами и очередями в Python. Он позволяет выполнять задачи асинхронно, например, отправку писем, обработку файлов или сложные вычисления. Celery поддерживает различные брокеры сообщений, такие как RabbitMQ или Redis, для управления очередями задач.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие существуют типы баз данных?

Существуют различные типы баз данных, каждый из которых предназначен для определенных задач и сценариев использования. Основные типы баз данных включают:

🟠Реляционные базы данных (RDBMS)
Организуют данные в таблицы с заранее определенными схемами. Используют SQL для управления данными. MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server.

🟠Документные базы данных (Document-Oriented)
Хранят данные в виде документов (обычно в формате JSON или BSON), что позволяет хранить сложные и гибкие структуры данных. MongoDB, CouchDB.

🟠Колонковые базы данных (Columnar)
Хранят данные столбцами вместо строк, что оптимизирует производительность для операций чтения и агрегации. Apache Cassandra, HBase.

🟠Ключ-значение базы данных (Key-Value)
Хранят данные в виде пар "ключ-значение", что позволяет быстрое извлечение данных по ключу. Redis, Riak, Amazon DynamoDB.

🟠Графовые базы данных (Graph)
Оптимизированы для хранения и обработки графовых структур, таких как узлы, ребра и свойства, что удобно для социальных сетей, рекомендательных систем и др. Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune.

🟠Базы данных временных рядов (Time Series)
Специализируются на хранении и анализе временных рядов данных, таких как метрики, события или показания датчиков. InfluxDB, TimescaleDB.

🟠Базы данных на основе объектов (Object-Oriented)
Хранят данные в виде объектов, как в объектно-ориентированном программировании, что позволяет хранить более сложные структуры данных. db4o, ObjectDB.

🟠Многомодельные базы данных (Multi-Model)
Поддерживают несколько типов моделей данных (например, реляционные, документные, графовые) в рамках одной базы данных. ArangoDB, OrientDB.

🟠Базы данных, ориентированные на массивы (Array)
Оптимизированы для работы с большими массивами данных, часто используемыми в научных вычислениях и аналитике. SciDB, Rasdaman.

🟠Распределенные базы данных (Distributed)
Распределяют данные по нескольким узлам или серверам, обеспечивая масштабируемость и отказоустойчивость. Google Spanner, CockroachDB.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего подходят асинхронные операции?

Асинхронные операции эффективны для выполнения долгих процессов, таких как запросы к API или работа с файлами. Они позволяют основному потоку продолжать выполнение, не блокируясь, и повышают производительность приложения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как можно заблокировать конкретные поля в Postgres?

В PostgreSQL можно использовать различные методы для блокировки конкретных полей или строк таблицы, чтобы предотвратить их изменение или обеспечить управление конкурентным доступом к данным. Наиболее распространенные способы включают использование транзакционных блокировок и политик доступа.

🟠Использование блокировок уровня строки (Row-Level Locks)
PostgreSQL поддерживает блокировки уровня строки с помощью команд SELECT FOR UPDATE и SELECT FOR SHARE. Эти команды позволяют заблокировать конкретные строки для изменения другими транзакциями, пока текущая транзакция не завершится.SELECT FOR UPDATE:

BEGIN;  -- Начало транзакции

-- Выбираем и блокируем строки для обновления
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR UPDATE;

-- Выполняем необходимые операции
UPDATE my_table SET field = 'new_value' WHERE id = 1;

COMMIT;  -- Завершение транзакции

SELECT FOR SHARE:

BEGIN;  -- Начало транзакции

-- Выбираем и блокируем строки для чтения
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1 FOR SHARE;

-- Выполняем необходимые операции
-- Изменение данных будет заблокировано для других транзакций
-- Однако, можно выполнять SELECT
COMMIT;  -- Завершение транзакции

🟠Использование политик доступа (Row-Level Security Policies)
Политики безопасности на уровне строк позволяют определить, кто и при каких условиях может видеть или изменять данные в таблице. Это обеспечивается с помощью функций и политик безопасности.

-- Включаем безопасность на уровне строк для таблицы
ALTER TABLE my_table ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

-- Создаем роль, которая будет иметь доступ
CREATE ROLE limited_role;

-- Создаем политику, которая позволяет только чтение данных
CREATE POLICY read_only_policy ON my_table
    FOR SELECT
    USING (true);  -- Условие для выполнения SELECT

-- Применяем политику для роли limited_role
GRANT SELECT ON my_table TO limited_role;

🟠Использование триггеров (Triggers)
Триггеры позволяют автоматически выполнять определенные действия перед или после операции INSERT, UPDATE, DELETE. Можно создать триггер, который будет блокировать изменение конкретных полей.

CREATE OR REPLACE FUNCTION prevent_update()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    IF NEW.field IS DISTINCT FROM OLD.field THEN
        RAISE EXCEPTION 'Field "field" cannot be updated';
    END IF;
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

-- Применяем триггер к таблице
CREATE TRIGGER prevent_update_trigger
BEFORE UPDATE ON my_table
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION prevent_update();

🟠Ограничения на уровне столбца (Column-Level Constraints)
Ограничения на уровне столбца могут использоваться для ограничения возможных значений или для создания выражений, которые должны быть выполнены для выполнения изменения.

ALTER TABLE my_table
    ADD CONSTRAINT field_check CHECK (field IS NOT NULL);

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно про отличие REST от SOAP?

Это архитектурный стиль, использующий простые HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE), а SOAP – строгий протокол с XML-сообщениями. REST легче и быстрее, подходит для веб-приложений, тогда как SOAP обеспечивает стандартизацию и высокую безопасность для корпоративных решений.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Назови четыре уровня изоляции транзакций?

🚩Уровни изоляции

🟠Read Uncommitted (Чтение незафиксированных данных)
Транзакция может читать данные, измененные другой транзакцией, даже если та еще не зафиксирована. Грязные чтения, неповторимые чтения и фантомные чтения. Редко используется на практике из-за высокого риска неконсистентных данных.

🟠Read Committed (Чтение зафиксированных данных)
Транзакция видит только те изменения, которые были зафиксированы другими транзакциями. Незафиксированные изменения не видны. Неповторимые чтения и фантомные чтения. Широко используется, обеспечивает баланс между производительностью и консистентностью данных.

🟠Repeatable Read (Повторяемое чтение)
Гарантирует, что если транзакция повторно читает данные, она получит те же самые значения, даже если другие транзакции изменяют данные. Фантомные чтения. Используется, когда требуется более высокий уровень консистентности данных, но допускаются фантомные чтения.

🟠Serializable (Сериализуемый)
Обеспечивает максимальный уровень изоляции. Транзакции выполняются так, как если бы они были сериализованы, то есть последовательно. Нет. Обеспечивает наивысшую консистентность данных, но может значительно снижать производительность из-за блокировок и задержек.

🚩Аномалии

🟠Грязное чтение (Dirty Read)
Происходит, когда транзакция читает данные, измененные другой транзакцией, которая еще не зафиксирована. Уровень Read Uncommitted допускает эту аномалию.

🟠Неповторимое чтение (Non-repeatable Read)
Происходит, когда транзакция читает те же данные несколько раз и получает разные значения из-за фиксации изменений другой транзакцией. Уровни Read Committed и выше предотвращают грязные чтения, но Read Committed допускает неповторимые чтения.

🟠Фантомное чтение (Phantom Read)
Происходит, когда транзакция выполняет одно и то же запрос несколько раз и видит разные наборы строк из-за вставки, обновления или удаления данных другой транзакцией. Уровень Repeatable Read предотвращает неповторимые чтения, но допускает фантомные чтения. Уровень Serializable предотвращает все три аномалии.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое индексы?

Это структуры данных, ускоряющие поиск, сортировку и фильтрацию записей в таблицах базы данных. Они хранятся отдельно от основной таблицы и позволяют быстро находить данные без сканирования всей таблицы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое инкапсуляция?

Это один из основных принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), который подразумевает скрытие внутренней реализации объекта и предоставление доступа к ней только через строго определенные методы или интерфейсы. Это помогает защитить данные от некорректного использования и обеспечивает контроль над изменением состояния объекта.

🚩Основные аспекты инкапсуляции

🟠Скрытие данных
Внутреннее состояние объекта (переменные и данные) скрыто от внешнего мира и доступно только через методы класса.

🟠Методы доступа
Класс предоставляет публичные методы для взаимодействия с его внутренним состоянием. Эти методы часто называют геттерами (для получения значений) и сеттерами (для установки значений).

🟠Контроль над данными
Инкапсуляция позволяет контролировать как данные изменяются и обеспечивать их корректное состояние. Например, можно добавить проверки или ограничения в сеттеры.

Пример инкапсуляции на языке Python

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self._name = name  # Внутреннее состояние
        self._age = age

    # Геттер для имени
    def get_name(self):
        return self._name

    # Сеттер для имени
    def set_name(self, name):
        if isinstance(name, str) and name:
            self._name = name

    # Геттер для возраста
    def get_age(self):
        return self._age

    # Сеттер для возраста
    def set_age(self, age):
        if isinstance(age, int) and 0 <= age <= 120:
            self._age = age

# Использование класса
person = Person("Alice", 30)
print(person.get_name())  # Вывод: Alice
print(person.get_age())   # Вывод: 30

person.set_name("Bob")
person.set_age(35)
print(person.get_name())  # Вывод: Bob
print(person.get_age())   # Вывод: 35

# Попытка установить некорректное значение
person.set_age(-5)        # Значение не изменится из-за проверки в сеттере
print(person.get_age())   # Вывод: 35

🚩Плюсы

➕Защита данных
Скрытие внутреннего состояния объекта предотвращает его некорректное использование и изменение.

➕Упрощение поддержки
Инкапсуляция облегчает модификацию и поддержку кода, поскольку внутренние изменения объекта не влияют на внешний код, взаимодействующий с объектом.

➕Повышение гибкости
Возможность изменения внутренней реализации объекта без изменения его интерфейса.

➕Контроль доступа
Возможность добавления логики проверки и валидации данных при их установке или изменении.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое BigO notation?

Описывает сложность алгоритмов с точки зрения их масштабируемости. Она показывает, как изменяется время выполнения или использование памяти при увеличении размера входных данных, например, O(1), O(log n), O(n²).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 В чём смысл инкапсуляции?

Один из основных принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), наряду с наследованием и полиморфизмом. Смысл инкапсуляции заключается в объединении данных и методов, работающих с этими данными, в одном объекте, а также в ограничении доступа к этим данным из внешнего мира.

🚩Основные аспекты инкапсуляции

🟠Сокрытие данных
В инкапсуляции данные (свойства) объекта скрываются от внешнего доступа и защищаются от некорректных изменений. Это достигается путем использования модификаторов доступа (например, private, protected, public).

🟠Контролируемый доступ
Вместо прямого доступа к данным, предоставляются методы (геттеры и сеттеры) для чтения и изменения значений свойств. Это позволяет контролировать, каким образом данные могут быть изменены или получены.

🟠Защита целостности данных
Инкапсуляция помогает защитить внутреннее состояние объекта от некорректных или неожиданных изменений, обеспечивая целостность данных и уменьшая вероятность ошибок.

🚩Примеры инкапсуляции

На Java

public class Person {
    private String name;
    private int age;

    // Конструктор
    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    // Геттер для имени
    public String getName() {
        return name;
    }

    // Сеттер для имени
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    // Геттер для возраста
    public int getAge() {
        return age;
    }

    // Сеттер для возраста
    public void setAge(int age) {
        if (age > 0) {
            this.age = age;
        } else {
            System.out.println("Возраст должен быть положительным числом.");
        }
    }
}

На Python

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self._name = name
        self._age = age

    # Геттер для имени
    @property
    def name(self):
        return self._name

    # Сеттер для имени
    @name.setter
    def name(self, name):
        self._name = name

    # Геттер для возраста
    @property
    def age(self):
        return self._age

    # Сеттер для возраста
    @age.setter
    def age(self, age):
        if age > 0:
            self._age = age
        else:
            print("Возраст должен быть положительным числом.")

# Пример использования
person = Person("John", 30)
print(person.name)  # John
person.age = -5  # Возраст должен быть положительным числом.
print(person.age)  # 30

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний