Что будет, если декоратор не возвращает ничего?
Если декоратор не возвращает ничего, то происходит следующее:
— Декоратор заменяет оригинальную декорируемую функцию на значение None.
— При попытке вызвать декорированную функцию произойдет ошибка AttributeError, поскольку None не является вызываемым объектом.
— Выполнение декорируемого кода на самом деле не происходит.
— Декоратор фактически "срывает" работу декорируемой функции, делая ее невызываемой.
Чтобы этого избежать, декоратор обязательно должен возвращать некоторое вызываемое значение — либо оригинальную функцию, либо другую функцию-обёртку.
Таким образом, не возвращая ничего декоратор нарушает ожидаемое поведение и "ломает" декорируемый код.
Библиотека задач по Python
Если декоратор не возвращает ничего, то происходит следующее:
— Декоратор заменяет оригинальную декорируемую функцию на значение None.
— При попытке вызвать декорированную функцию произойдет ошибка AttributeError, поскольку None не является вызываемым объектом.
— Выполнение декорируемого кода на самом деле не происходит.
— Декоратор фактически "срывает" работу декорируемой функции, делая ее невызываемой.
Чтобы этого избежать, декоратор обязательно должен возвращать некоторое вызываемое значение — либо оригинальную функцию, либо другую функцию-обёртку.
Таким образом, не возвращая ничего декоратор нарушает ожидаемое поведение и "ломает" декорируемый код.
Библиотека задач по Python
Что будет если ошибку не обработает блок except?
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Библиотека задач по Python
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Библиотека задач по Python
Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает?
Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов.
🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки.
🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются.
Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.
Библиотека задач по Python
Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов.
🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки.
🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются.
Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.
Библиотека задач по Python
✍🏻 Что такое фабрика декораторов?
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
👍1
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека задач по Python
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека задач по Python
Каким будет результат следующего выражения: -31 % 10?
Результатом выражения -31 % 10 будет 9. Это происходит потому, что для отрицательных чисел оператор % возвращает остаток от деления первого числа на второе немного другим образом. -31 % 10 = -3 — 1/10 и в ответ мы получим 10 — 1 = 9.
Библиотека задач по Python
Результатом выражения -31 % 10 будет 9. Это происходит потому, что для отрицательных чисел оператор % возвращает остаток от деления первого числа на второе немного другим образом. -31 % 10 = -3 — 1/10 и в ответ мы получим 10 — 1 = 9.
Библиотека задач по Python
Какое утверждение верно для работы с замыканиями и областями видимости в Python при использовании nonlocal и global?
👾 — nonlocal и global изменяют значение переменной только в момент объявления функции, а не при выполнении
👍 — nonlocal ищет переменную в ближайшей внешней области видимости, не включая глобальную, и изменяет её по ссылке
🥰 — global и nonlocal идентичны в поведении, но nonlocal можно использовать только внутри вложенных функций
⚡️ — Если переменная помечена как nonlocal, Python создаёт новую переменную в замыкании, не затрагивая внешнюю
Библиотека задач по Python
👾 — nonlocal и global изменяют значение переменной только в момент объявления функции, а не при выполнении
👍 — nonlocal ищет переменную в ближайшей внешней области видимости, не включая глобальную, и изменяет её по ссылке
🥰 — global и nonlocal идентичны в поведении, но nonlocal можно использовать только внутри вложенных функций
⚡️ — Если переменная помечена как nonlocal, Python создаёт новую переменную в замыкании, не затрагивая внешнюю
Библиотека задач по Python
Какой будет вывод следующего фрагмента кода?
s = {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
print(s)
👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
⚡️ — {1, 5}
Библиотека задач по Python
s = {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
print(s)
👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
⚡️ — {1, 5}
Библиотека задач по Python
👍2
✍🏻 Что такое фабрика декораторов?
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
👍1
Почему Flask называют микрофреймворком?
Flask называют «микро», поскольку его основной набор функций относительно ограничен: маршрутизация, обработка запросов и модули разработки — вот и всё, что есть в нём. Многие возможности, такие как ORM, кэширование и аутентификация, были доступны в качестве дополнительных расширений, но конкурирующие фреймворки (например, Django) включали их по умолчанию. Архитектура «небольшое ядро + расширения» делает его «микро-» фреймворком, с которым гораздо проще начать работать и масштабировать.
Библиотека задач по Python
Flask называют «микро», поскольку его основной набор функций относительно ограничен: маршрутизация, обработка запросов и модули разработки — вот и всё, что есть в нём. Многие возможности, такие как ORM, кэширование и аутентификация, были доступны в качестве дополнительных расширений, но конкурирующие фреймворки (например, Django) включали их по умолчанию. Архитектура «небольшое ядро + расширения» делает его «микро-» фреймворком, с которым гораздо проще начать работать и масштабировать.
Библиотека задач по Python