Что такое old-style и new-style классы и в чем их различия?
— Old-style классы наследуются напрямую от класса type, тогда как new-style классы имеют наследование от класса object.
— New-style классы предлагают дополнительные функции, такие как дескрипторы, свойства и слоты, которые недоступны в old-style классах.
— В new-style классах метод __init__ вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы являются предпочтительными, так как они полностью поддерживают принципы объектно-ориентированного программирования. Большинство библиотек требуют именно их использование.
Рекомендуется применять new-style классы, унаследованные от object, поскольку они обладают расширенными возможностями и лучше интегрируются с другими объектами.
Библиотека собеса по Python
— New-style классы предлагают дополнительные функции, такие как дескрипторы, свойства и слоты, которые недоступны в old-style классах.
— В new-style классах метод __init__ вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы являются предпочтительными, так как они полностью поддерживают принципы объектно-ориентированного программирования. Большинство библиотек требуют именно их использование.
Рекомендуется применять new-style классы, унаследованные от object, поскольку они обладают расширенными возможностями и лучше интегрируются с другими объектами.
Библиотека собеса по Python
Как реализовать корректный graceful shutdown в asyncio-сервисе без потери данных?
Ловите SIGTERM/SIGINT (Unix — loop.add_signal_handler), ставьте общий флаг/Event, отменяйте воркеры через TaskGroup/cancel(), ждите их в try/except CancelledError/finally. Давайте тайм-аут на дренаж очередей и завершение in-flight операций, корректно закрывайте пулы (БД/HTTP). В ASGI используйте lifespan-хуки (startup/shutdown).
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1
Как находить и устранять утечки памяти в долгоживущем сервисе?
Включите tracemalloc и снимайте снэпшоты до/после нагрузки, ищите рост по трассам; проверяйте циклы gc.get_objects() и gc.garbage, избегайте __del__ на участниках циклов, используйте weakref для обратных ссылок. Ограничивайте кэши (lru_cache(maxsize=…)), следите за «вечно живущими» задачами asyncio, закройте пулы/соединения и проверяйте, что обработчики событий не держат замыкания на большие объекты.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
😁1
Как спроектировать контекстные менеджеры так, чтобы ресурсы гарантированно освобождались даже при отмене/исключениях (sync/async)?
Реализуйте __enter__/__exit__ или __aenter__/__aexit__, делайте освобождение идемпотентным и безопасным к повторному вызову, в __exit__ не глотайте исключения без нужды (возвращайте False). Для композиции используйте contextlib.ExitStack/AsyncExitStack, для потоков/соединений — async with/aclose. В корутинах без менеджера — try/finally. Критические закрытия при отмене можно кратко «экранировать» (shield) ради целостности.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
Как делать атомарную запись и надёжную фиксацию файла при сбоях и конкурирующих записях?
Пишите во временный файл в том же каталоге, flush() → os.fsync(tmp) → os.replace(tmp, target) (атомарный rename), затем os.fsync(dir). Для множественных писателей используйте файловый lock (fcntl/msvcrt/portalocker) или координацию через очередь/БД; не перезаписывайте «на месте».
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤1😁1
Как спроектировать безопасную плагинную систему без «грязных» импортов?
Определите стабильный интерфейс (например, Protocol), открывайте плагины через importlib.metadata.entry_points() по своему namespace, проверяйте версию/метаданные и оборачивайте инициализацию в таймаут/изоляцию. Недоверенные плагины гоняйте в отдельном процессе с IPC (gRPC/stdio), ошибки — в карантин, ведите allowlist/подписи и телеметрию.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
😁1
🖤 ЧЕРНАЯ ПЯТНИЦА: СКИДКА 40%
Что общего между Black Friday и подготовкой к собесам? Оба случаются раз в год, и оба нельзя пропустить! 😎
🔥 Курсы со скидкой 40% до конца ноября:
🐍 Python
📐 Математика
🤖 AI
🔢 Алгоритмы и структуры
Пока другие покупают кофемашины и телевизоры, инвестируй в себя📈
Что общего между Black Friday и подготовкой к собесам? Оба случаются раз в год, и оба нельзя пропустить! 😎
🔥 Курсы со скидкой 40% до конца ноября:
🐍 Python
📐 Математика
🤖 AI
🔢 Алгоритмы и структуры
Пока другие покупают кофемашины и телевизоры, инвестируй в себя📈
Как реализовать надёжные ретраи без «DDOS-эффекта» и с идемпотентностью?
Разделяйте retryable/неповторяемые ошибки, ставьте таймауты, экспоненциальный бэкофф с джиттером и предел попыток, ограничивайте конкуренцию (семафор/пул), используйте идемпотентные ключи/dedup на стороне получателя, включайте circuit breaker и метрики попыток/успехов.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
Как обеспечить воспроизводимые и безопасные сборки зависимостей?
Пингуйте всё до патча и транзитивы (pip-compile --generate-hashes/poetry.lock), устанавливайте с проверкой хэшей (pip install --require-hashes), собирайте колёса в изоляте (PEP 517) и кэшируйте их, используйте constraints для кросс-платформы, частный индекс/зеркало, в CI ставьте --no-deps по lock-файлу и прогоняйте pip-audit.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
📊 Задача с собеседования
Если не понимаете с какой стороны подступиться к задаче, то пора подтянуть математику.
🎓 Именно этому посвящен курс экспресс-курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy:
— работа с векторами и матрицами;
— линейная регрессия и метод наименьших квадратов;
— вероятности, распределения, статистика;
— и многое другое.
⏳ Старт: 4 декабря
🔥 Скидка: 40% до конца ноября
👉 Подключиться к курсу
Имеются данные о продажах за последние 12 месяцев. Требуется оценить наличие линейной зависимости между количеством заключённых сделок и объёмом выручки, а также построить прогноз выручки при достижении 150 сделок.
Если не понимаете с какой стороны подступиться к задаче, то пора подтянуть математику.
🎓 Именно этому посвящен курс экспресс-курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy:
— работа с векторами и матрицами;
— линейная регрессия и метод наименьших квадратов;
— вероятности, распределения, статистика;
— и многое другое.
⏳ Старт: 4 декабря
🔥 Скидка: 40% до конца ноября
👉 Подключиться к курсу
Как работать с датой/временем без багов с часовыми поясами и DST?
Храните всё в UTC и используйте aware-объекты с zoneinfo (Py3.9+). На границах — конвертируйте в нужный TZ, арифметику делайте в UTC. Не смешивайте naive/aware, не используйте фиксированные смещения для локали, учитывайте «дыры/повторы» при DST и сравнивайте по UTC.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1