Что такое компьютерная сеть?
👾 — Устройство, используемое для отображения информации на экране компьютера
👍 — Набор взаимосвязанных компьютеров и устройств, которые могут взаимодействовать и совместно использовать ресурсы
🥰 — Тип программного обеспечения, используемого для создания документов и презентаций
⚡️ — Физический корпус, который защищает внутренние компоненты компьютера
Библиотека задач по Python
👾 — Устройство, используемое для отображения информации на экране компьютера
👍 — Набор взаимосвязанных компьютеров и устройств, которые могут взаимодействовать и совместно использовать ресурсы
🥰 — Тип программного обеспечения, используемого для создания документов и презентаций
⚡️ — Физический корпус, который защищает внутренние компоненты компьютера
Библиотека задач по Python
Что выведет код?
👾 — Moscow
👍 — 12
🥰 — Saint Petersburg
⚡️ — Nizhny Novgorod
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
👾 — Moscow
👍 — 12
🥰 — Saint Petersburg
⚡️ — Nizhny Novgorod
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python
👍3
Что дает атрибут size в numpy?
Anonymous Poll
73%
Количество итемов
20%
Форма
0%
Дата и время
7%
Уникальные предметы
Какое из следующих утверждений верно?
👾 — Метод new__() автоматически вызывает метод __init
👍 — Метод init определен в классе объекта
🥰 — Метод __eq() определен в классе объекта
⚡️ — Метод __repr__() определен в классе объекта
Библиотека задач по Python
👾 — Метод new__() автоматически вызывает метод __init
👍 — Метод init определен в классе объекта
🥰 — Метод __eq() определен в классе объекта
⚡️ — Метод __repr__() определен в классе объекта
Библиотека задач по Python
👍4
Какой метод используется для изменения формы массивов numpy?
Anonymous Poll
19%
shape()
6%
change_shape()
0%
update_shape()
75%
reshape()
Что значит *args, **kwargs? И зачем нам их использовать?
Мы используем *args, когда неуверены, сколько аргументов будет передано функции, или если хотим передать сохраненный список или кортеж аргументов функции.
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
Мы используем *args, когда неуверены, сколько аргументов будет передано функции, или если хотим передать сохраненный список или кортеж аргументов функции.
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
Какая функция вызывается при выполнении следующей программы на Python?
f = foo()
format(f)
👾 — str()
👍 — format()
🥰 — str()
⚡️ — format()
Библиотека задач по Python
f = foo()
format(f)
👾 — str()
👍 — format()
🥰 — str()
⚡️ — format()
Библиотека задач по Python
Что делает os.rename()?
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Библиотека задач по Python
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Библиотека задач по Python
Работа с ip адресами
Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress.
Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).
Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress.
Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).
Как работает метод __new__() в Python?
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя необходимую память для объекта. Он вызывается раньше метода __init__(), который уже занимается инициализацией созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда требуется контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton.
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя необходимую память для объекта. Он вызывается раньше метода __init__(), который уже занимается инициализацией созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда требуется контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton.
Почему мы используем ndim в numpy?
👾 — Чтобы узнать размер массива
👍 — Чтобы узнать размерность массива
🥰 — Чтобы узнать количество элементов в массиве
⚡️ — Такого понятия, как ndim, не существует
Библиотека задач по Python
👾 — Чтобы узнать размер массива
👍 — Чтобы узнать размерность массива
🥰 — Чтобы узнать количество элементов в массиве
⚡️ — Такого понятия, как ndim, не существует
Библиотека задач по Python
👍1
Что такое Хэширование?
Напомним, что Хэширование — это преобразование некоторого объема информации в уникальный набор символов, присущий только этому массиву информации. Широко используется в криптографии.
Для создания хэш-значений есть удобный модуль hashlib, содержащий ряд полезных хэш-функций. Использование довольно простое: в модуле имеется ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша.
Библиотека задач по Python
Напомним, что Хэширование — это преобразование некоторого объема информации в уникальный набор символов, присущий только этому массиву информации. Широко используется в криптографии.
Для создания хэш-значений есть удобный модуль hashlib, содержащий ряд полезных хэш-функций. Использование довольно простое: в модуле имеется ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша.
Библиотека задач по Python
Что такое сериализация?
Сериализация — это процесс преобразования объектов в поток байтов для сохранения или передачи.
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
Сериализация — это процесс преобразования объектов в поток байтов для сохранения или передачи.
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
Объясните, как в Python осуществляется управление памятью.
В Python объекты и структуры данных data structures находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.
По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.
Библиотека задач по Python
В Python объекты и структуры данных data structures находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.
По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.
Библиотека задач по Python