__len__() — специальный метод, вызываемый функцией len(). Должен возвращать целое число ≥ 0, представляющее длину объекта.

class MyCollection:
    def __len__(self):
        return 10

Ключевые особенности:
- Обязателен для объектов, поддерживающих определение длины
- Вызывается автоматически при использовании len(obj)
- Должен возвращать только целое число (int)

Реализуется в коллекциях (list, dict), пользовательских контейнерах и итерируемых объектах.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

👉 При использовании try-except внутри цикла, итерации продолжаются после обработки исключения. Это позволяет обрабатывать ошибки для отдельных элементов без прерывания всего цикла.

for item in data:
    try:
        process(item)
    except ValueError:
        handle_error()

Особенности работы:
- Блок except перехватывает исключения только для текущей итерации
- Цикл продолжает работу со следующего элемента после обработки ошибки
- Позволяет реализовать устойчивую обработку данных с ошибками

Часто используется при обработке коллекций с потенциально проблемными элементами.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Самый простой способ — преобразовать список в множество (set), которое автоматически удаляет дубликаты, а затем обратно в список. Для сохранения порядка элементов можно использовать dict.fromkeys() или перебор с проверкой вхождения в новый список.

✈️ Python собеседования

🟠 Кортеж создается с помощью круглых скобок (), внутри которых перечисляются элементы через запятую. Если кортеж содержит один элемент, после него ставится запятая, чтобы отличить от обычного выражения в скобках.

empty_tuple = ()  # Пустой кортеж
single_element_tuple = (42,)  # Кортеж с одним элементом
multiple_elements_tuple = (1, 2, 3)  # Кортеж с несколькими элементами

Кортеж также можно создать без скобок, просто перечислив элементы через запятую:

another_tuple = 4, 5, 6

Кортежи неизменяемы, поэтому после создания их элементы нельзя изменить.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

➡️ Синтаксис среза: list[start:stop:step], где все параметры опциональны.

nums = [0, 1, 2, 3, 4]
nums[1:4]  # [1, 2, 3] (элементы с 1 до 3 индекса)
nums[::2]  # [0, 2, 4] (каждый второй элемент)

Особенности:
- start — включительно, stop — исключительно
- Отрицательные индексы отсчитываются с конца
- Возвращает новый список, не изменяя оригинал
- Работает аналогично для строк, кортежей и других последовательностей

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

asyncio.shield() защищает корутину от отмены при вызове cancel(). Позволяет завершить критически важные операции, даже если родительская задача была отменена.

task = asyncio.create_task(asyncio.shield(critical_operation()))

Основные особенности:
- Защищенная задача продолжит выполнение, но её await выбросит CancelledError
- Не предотвращает отмену самой защищаемой корутины, только внешней обёртки
- Полезен для обязательных операций (сохранение данных, закрытие соединений)

Используется в связке с try/except для обработки отмены.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

exec() выполняет переданную строку как код Python (может содержать выражения, циклы, объявления), не возвращая результат. eval() вычисляет только одиночное выражение и возвращает его значение. Обе функции представляют угрозу безопасности при использовании с непроверенными данными.

✈️ Python собеседования

🔵Основные компоненты DRF:

from rest_framework import serializers, viewsets

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Book
        fields = '__all__'

class BookViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Book.objects.all()
    serializer_class = BookSerializer

Ключевые шаги:
1. Сериализаторы преобразуют модели в JSON и обратно
2. ViewSets объединяют логику для CRUD операций
3. Роутеры автоматически генерируют URL-адреса

Регистрация в urls.py:

router = DefaultRouter()
router.register(r'books', BookViewSet)

DRF добавляет авторизацию, пагинацию и документацию через Swagger.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Для обновления конкретного пакета:

pip install --upgrade package_name

Обновление всех устаревших пакетов:

pip list --outdated  # Просмотр устаревших пакетов
pip install --upgrade $(pip list --outdated | awk 'NR>2 {print $1}')

Особенности:
- Флаг --upgrade можно сократить до -U
- Рекомендуется использовать в виртуальном окружении
- Для системных пакетов может потребоваться sudo (не рекомендуется)

Перед обновлением лучше проверить совместимость версий.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Конфликты возникают при изменении одних и тех же строк в разных ветках. Для разрешения нужно вручную отредактировать файлы, оставив нужные изменения, затем выполнить git add и завершить слияние коммитом.

✈️ Python собеседования

👉 Основные криптографические библиотеки:

from cryptography.fernet import Fernet  # Симметричное шифрование
from Crypto.PublicKey import RSA       # Асимметричное шифрование
import hashlib                        # Хеширование

Популярные решения:
- cryptography — современный стандарт для шифрования
- pycryptodome — расширенная криптография (AES, RSA)
- hashlib — встроенный модуль для хешей (SHA-256, MD5)
- bcrypt — специализированная библиотека для хеширования паролей

Для TLS/SSL используется встроенный модуль ssl.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

✅Классическая реализация предполагает Subject (наблюдаемый объект) и Observer (наблюдатели):

class Subject:
    def __init__(self):
        self._observers = []

    def attach(self, observer):
        self._observers.append(observer)

    def notify(self, message):
        for observer in self._observers:
            observer.update(message)

class Observer:
    def update(self, message):
        print(f"Received: {message}")

Ключевые моменты:
- Subject хранит список наблюдателей и уведомляет их при изменениях
- Observer определяет интерфейс для получения обновлений
- В Python часто реализуют через события или свойства (property)

Альтернативно можно использовать модуль observable из PyPI.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Использовать индексы для часто запрашиваемых полей, избегать N+1 проблемы через select_related или prefetch_related, ограничивать выборку только нужными полями через only() или defer(). Кэшировать результаты тяжелых запросов и анализ slow query log для выявления узких мест.

✈️ Python собеседования

asyncio.TimeoutError возникает при превышении времени выполнения асинхронной операции. Для обработки таймаутов используйте asyncio.wait_for():

try:
    result = await asyncio.wait_for(coroutine(), timeout=5.0)
except asyncio.TimeoutError:
    handle_timeout()

Ключевые моменты:
- Применяется для ограничения времени выполнения корутин
- Отличается от встроенного TimeoutError (синхронные операции)
- Вместе с asyncio.shield() позволяет контролировать прерывание

Таймауты особенно важны для сетевых запросов и внешних API.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

▶️ Python определяет типы переменных во время выполнения, а не компиляции. Одна переменная может менять тип при повторном присваивании:

value = 42      # int
value = "text"  # str

Характеристики:
- Проверка типов происходит при выполнении операций
- Гибкость кода ценой возможных runtime-ошибок
- Использует duck typing

Отличается от статической типизации (C++, Java), где типы проверяются до запуска программы.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Метод close() принудительно останавливает выполнение генератора, вызывая GeneratorExit в точке его последней приостановки. После вызова close() генератор больше не может yield'ить значения и выбрасывает StopIteration при попытке итерации.

✈️ Python собеседования

__delattr__() вызывается при попытке удаления атрибута через оператор del. Позволяет кастомизировать поведение при удалении:

class Example:
    def __delattr__(self, name):
        print(f"Deleting {name}")
        object.__delattr__(self, name)

Ключевые особенности:
- Требует явного вызова object.__delattr__() для реального удаления
- Может блокировать удаление критичных атрибутов
- Вызывается только для оператора del, не влияет на delattr()

Используется редко, в основном для сложных деструкторов или защиты атрибутов.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

👉 Для слияния множеств используйте метод union() или оператор |:

set1 = {1, 2}
set2 = {2, 3}
merged = set1.union(set2)  # {1, 2, 3}

Альтернативные варианты:
- update() модифицирует исходное множество
- | создает новое множество
- {*set1, *set2} работает с Python 3.5+

Все методы автоматически удаляют дубликаты.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

Функция chr() принимает целое число (Unicode-код) и возвращает соответствующий символ в виде строки. Обратная операция выполняется функцией ord(), которая преобразует символ обратно в числовой код.

✈️ Python собеседования

git fetch загружает изменения из удаленного репозитория без слияния с локальной веткой, обновляя только ссылки в .git/refs/remotes.

git fetch origin  # Загружает изменения без модификации рабочей директории

git pull = git fetch + git merge — автоматически сливает загруженные изменения с текущей веткой.

Ключевые отличия:
- fetch безопаснее — позволяет проверить изменения перед слиянием
- pull может создать конфликт слияния без предупреждения
- Для проверки изменений после fetch используйте git log origin/branch

Рекомендуется использовать fetch + ручное слияние в рабочих проектах.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования

asyncio.subprocess позволяет запускать и управлять дочерними процессами асинхронно. Работает через создание подпроцессов с неблокирующим вводом-выводом, интегрируясь в цикл событий asyncio.

Основные классы и функции:
- create_subprocess_exec — запускает процесс из переданных аргументов.
- create_subprocess_shell — запускает процесс через оболочку.

Процесс общается через стандартные потоки (stdin, stdout, stderr), доступные как асинхронные потоки.

import asyncio

async def run_command():
    proc = await asyncio.create_subprocess_exec(
        'echo', 'hello',
        stdout=asyncio.subprocess.PIPE
    )
    stdout, _ = await proc.communicate()
    print(stdout.decode())

Код запускает процесс echo и читает его вывод асинхронно. communicate() ожидает завершения процесса и возвращает вывод.

Ставь 👍, если было полезно!
Больше ответов на сайте 👈

✈️ Python собеседования