🤔 Для чего нужен PEP8?

PEP8 — это стиль кодирования, который описывает рекомендуемые стандарты для написания кода на Python. Его цель — сделать код более читаемым и согласованным между разными проектами и разработчиками. PEP8 охватывает различные аспекты, такие как отступы, именование переменных и функций, использование пробелов и длину строк. Соблюдение PEP8 улучшает качество кода и облегчает его поддержку и совместную работу над проектами.

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

🤔 Какие есть операторы ограничений?

Ограничения (constraints) в SQL используются для контроля целостности данных в таблицах. Они помогают предотвратить некорректные значения и обеспечить согласованность данных.

🚩`NOT NULL` (Запрещает `NULL`)

Используется, если поле обязательно для заполнения

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL  -- Поле name обязательно
);

Нельзя вставить NULL в name

INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, NULL);  -- Ошибка!

🚩`UNIQUE` (Гарантирует уникальность значений)

Запрещает дубликаты в столбце

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(100) UNIQUE  -- Email должен быть уникальным
);

Попытка вставить одинаковый email вызовет ошибку

INSERT INTO users (id, email) VALUES (1, '[email protected]');
INSERT INTO users (id, email) VALUES (2, '[email protected]');  -- Ошибка!

Создание UNIQUE на нескольких колонках

CREATE TABLE orders (
    user_id INT,
    product_id INT,
    UNIQUE (user_id, product_id)  -- Запрещает заказывать один товар дважды
);

🚩`PRIMARY KEY` (Главный ключ, уникальный идентификатор)

Объединяет NOT NULL + UNIQUE и гарантирует, что строка уникальна.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,  -- Уникальный идентификатор
    name VARCHAR(50)
);

Можно создать PRIMARY KEY на нескольких колонках

CREATE TABLE enrollments (
    student_id INT,
    course_id INT,
    PRIMARY KEY (student_id, course_id)  -- Один студент не может записаться дважды на один курс
);

🚩`FOREIGN KEY` (Связь таблиц)

Создаёт связь между таблицами и поддерживает ссылочную целостность.
Есть таблица пользователей (users) и таблица заказов (orders), где user_id в orders должен ссылаться на id в users.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)  -- Связь с таблицей users
);

Что делать при удалении пользователя?

FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое git?

Git — это система контроля версий, позволяющая отслеживать изменения в коде, управлять ветками и работать в команде. Она поддерживает распределённый подход, где каждый разработчик имеет локальную копию репозитория. Git используется для ведения истории изменений и упрощения совместной работы.

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

🤔 Чем асинхронность отличается от многопоточности?

Это два подхода, которые используются для выполнения нескольких задач одновременно или для улучшения производительности. Однако они имеют разные концепции, способы реализации и области применения.

🚩Асинхронность

Это способ организации кода, при котором задачи, занимающие много времени (например, ввод/вывод, запросы к базе данных или сетевые операции), не блокируют выполнение остальных частей программы. Основная идея асинхронности заключается в том, чтобы не ждать завершения одной операции перед началом следующей.

🟠Использует один поток
Асинхронный код работает в основном потоке программы и переключается между задачами, когда одна из них ожидает завершения (например, чтения данных из сети).

🟠Ожидание через "event loop"
Асинхронный подход использует цикл событий (event loop), который управляет выполнением задач. Если задача блокируется, цикл событий переключается на следующую задачу.

🟠Неблокирующий ввод/вывод
Асинхронный код не простаивает в ожидании завершения операций ввода/вывода (I/O). Вместо этого такие операции сигнализируют о завершении через "обещание" (например, Future или asyncio.Task).

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Начинаем загрузку данных...")
    await asyncio.sleep(2)  # Асинхронная пауза (имитирует длительную операцию)
    print("Данные загружены!")
    return {"data": "some data"}

async def main():
    print("Старт программы")
    data = await fetch_data()
    print(f"Результат: {data}")
    print("Конец программы")

# Запуск цикла событий
asyncio.run(main())

🚩Многопоточность
Это способ выполнения нескольких задач одновременно с использованием нескольких потоков. Потоки — это "легковесные" процессы, которые разделяют одну и ту же память, но могут выполняться независимо друг от друга.

🟠Несколько потоков
Программа создает несколько потоков, каждый из которых выполняет свою задачу.
🟠Параллельное выполнение
Если у процессора несколько ядер, потоки могут выполняться действительно параллельно.
🟠Блокирующий код
В отличие от асинхронного подхода, потоки часто блокируются в ожидании завершения операций (например, I/O).

import threading
import time

def task(name):
    print(f"Начало задачи {name}")
    time.sleep(2)  # Имитация длительной операции
    print(f"Конец задачи {name}")

# Создаем и запускаем потоки
thread1 = threading.Thread(target=task, args=("A",))
thread2 = threading.Thread(target=task, args=("B",))

thread1.start()
thread2.start()

# Ожидаем завершения потоков
thread1.join()
thread2.join()
print("Все задачи завершены")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 json.dumps / json.dump, json.loads / json.load?

dumps и loads работают со строками, а dump и load — с файловыми объектами. Эти методы позволяют сериализовать и десериализовать данные в формате JSON.

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

🤔 Что такое деструктор класса?

Это специальный метод, который вызывается автоматически, когда объект класса уничтожается. В Python этот метод называется __del__(). Деструктор используется для выполнения операций очистки, таких как освобождение ресурсов или выполнение завершающих действий перед тем, как объект будет удален из памяти.

🚩Определение и использование деструктора

Определяется внутри класса с помощью метода __del__().

class FileManager:
    def __init__(self, filename):
        self.file = open(filename, 'w')
        print(f"Файл {filename} открыт для записи.")

    def write_data(self, data):
        self.file.write(data)

    def __del__(self):
        self.file.close()
        print("Файл закрыт.")

🟠Класс FileManager имеет конструктор __init__(), который открывает файл для записи.
🟠Метод write_data() записывает данные в файл.
🟠Деструктор __del__() закрывает файл, когда объект FileManager уничтожается.

🚩Создание и уничтожение объекта

Когда объект класса создается, вызывается конструктор. Когда объект больше не нужен, вызывается деструктор:

manager = FileManager('example.txt')
manager.write_data('Hello, world!')
# Когда объект manager больше не нужен, вызывается деструктор и файл закрывается

🚩Важные замечания

🟠Сборка мусора
Python использует механизм сборки мусора для автоматического управления памятью. Когда объект больше не используется (например, нет активных ссылок на него), сборщик мусора удаляет объект и вызывает его деструктор.

🟠Неопределенное время вызова
Точное время вызова деструктора зависит от работы сборщика мусора. Это означает, что нельзя гарантировать момент вызова деструктора. Поэтому для критических операций лучше использовать явное управление ресурсами, например, с помощью контекстных менеджеров (with).

🟠Контекстные менеджеры
Для явного управления ресурсами и их освобождения в предсказуемый момент лучше использовать контекстные менеджеры.

with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write('Hello, world!')
# Файл автоматически закрывается после выхода из блока with

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Разница оконной функции и GROUP BY?

- GROUP BY агрегирует строки — возвращается одна строка на группу.
- Оконная функция не агрегирует строки, а добавляет результат в каждую строку, сохраняя весь набор данных. Это даёт больше гибкости при аналитике.

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

🤔 Назовите основные мидлвари, зачем они нужны

Middleware (промежуточное ПО) — это специальные классы, которые обрабатывают запросы и ответы, проходящие через Django. Они позволяют изменять данные, проверять доступ, логировать действия и многое другое.

🚩Основные мидлвари Django

🟠SecurityMiddleware
Добавляет важные HTTP-заголовки для защиты сайта:
- Strict-Transport-Security (HTTPS)
- X-Content-Type-Options: nosniff
- X-Frame-Options: DENY

🟠CommonMiddleware
Отвечает за:
Перенаправление с APPEND_SLASH=True (если /about → перенаправит на /about/).
Удаление www. (www.example.com → example.com).
Обработка кодировки и контента.

🟠SessionMiddleware
Позволяет Django хранить данные пользователя между запросами (например, авторизацию).

request.session["user_id"] = 42  # Сохраняем ID пользователя в сессии

🟠AuthenticationMiddleware
Позволяет работать с request.user, автоматически определяя пользователя.

if request.user.is_authenticated:
    print(f"Пользователь: {request.user.username}")

🟠CSRF Middleware (CsrfViewMiddleware)
Защищает от атак межсайтовой подделки запросов (CSRF).
При обработке форм Django требует специальный CSRF-токен:

<form method="POST">
    {% csrf_token %}
    <input type="text" name="name">
</form>

🟠XFrameOptionsMiddleware
Запрещает встраивать сайт в <iframe>, предотвращая атаку Clickjacking.

X-Frame-Options: DENY

🟠MessageMiddleware
Позволяет передавать временные сообщения (django.contrib.messages).

from django.contrib import messages

messages.success(request, "Вы успешно вошли!")
messages.error(request, "Ошибка авторизации!")

🚩Как добавить или отключить мидлвари?

Мидлвари хранятся в settings.py:

MIDDLEWARE = [
    "django.middleware.security.SecurityMiddleware",
    "django.middleware.common.CommonMiddleware",
    "django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware",
    "django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware",
    "django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware",
]

🚩Как написать свой мидлвар?

Допустим, хотим логировать все запросы.
Создаём middleware.py

import datetime

class LogMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response

    def __call__(self, request):
        print(f"[{datetime.datetime.now()}] Запрос: {request.path}")
        response = self.get_response(request)
        return response

Добавляем в settings.py

MIDDLEWARE.append("myapp.middleware.LogMiddleware")

Теперь в консоли будем видеть все запросы!

[2024-02-28 12:00:00] Запрос: /
[2024-02-28 12:01:00] Запрос: /login/

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Зачем нужны JOIN-запросы?

- Чтобы собрать связанную информацию из нескольких таблиц;
- Для реализации нормализованных структур;
- Упрощают анализ и отчёты, объединяя бизнес-данные;
- Позволяют избегать избыточности за счёт связей.

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

🤔 Что такое десериализация?

Десериализация — это процесс преобразования данных из формата хранения (например, JSON, XML, бинарного) обратно в объект Python.

🚩Где это используется?

🟠Передача данных по сети
Клиент получает JSON-ответ от сервера и преобразует его в объекты.
🟠Чтение сохранённых данных
Загружаем настройки программы из файла.
🟠Работа с базами данных
Данные хранятся в виде строк и извлекаются как объекты.

🚩Примеры

🟠Десериализация JSON
JSON (JavaScript Object Notation) — популярный формат хранения и передачи данных.

import json

json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'  # Строка JSON
python_obj = json.loads(json_data)  # Десериализуем в словарь

print(python_obj)  # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
print(python_obj["name"])  # Alice

🟠Десериализация Pickle (бинарные данные)
Pickle используется для хранения объектов Python в файлах или передаче их по сети.

import pickle

binary_data = b'\x80\x04\x95\x11\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94(\x8c\x04name\x94\x8c\x05Alice\x94u.'
python_obj = pickle.loads(binary_data)  # Десериализуем

print(python_obj)  # {'name': 'Alice'}

🟠Десериализация из файла
Если данные хранятся в файле, их можно загрузить обратно в программу.

with open("data.json", "r") as file:
    python_obj = json.load(file)  # Загружаем JSON из файла

print(python_obj)

🚩Опасности десериализации

Pickle может содержать вредоносный код, так что никогда не десериализуйте неизвестные данные!

import pickle
pickle.loads(b"cos\nsystem\n(S'rm -rf /'\ntR.")  # Опасная команда

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Разница между dict и list?

dict и list — разные по структуре и назначению типы:
- list — упорядоченный набор элементов. Элементы хранятся по индексу. Подходит для последовательного хранения и перебора.
- dict — ассоциативный массив, где данные хранятся как пары ключ: значение. Позволяет быстро искать значения по ключу.
Списки полезны, когда важен порядок и позиция, словари — когда важна ассоциативность и быстрый доступ по ключу.

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

🤔 Что такое моржовый оператор?

Моржовый оператор (:=) – это новый оператор, появившийся в Python 3.8, который позволяет присваивать значение переменной прямо внутри выражения.

🚩Как он работает?

Обычно мы записываем код так:

value = len(my_list)  # Сначала присваиваем
if value > 10:  # Потом используем
    print("Список большой")

С := можно совместить оба действия

if (value := len(my_list)) > 10:
    print("Список большой")

🚩Где использовать?

В циклах (избегаем лишних вычислений). Вместо:

data = input("Введите строку: ")
while data != "exit":
    print("Вы ввели:", data)
    data = input("Введите строку: ")

С := можно записать короче:

while (data := input("Введите строку: ")) != "exit":
    print("Вы ввели:", data)

В if и while (проверяем и присваиваем одновременно)
Без :=

text = input("Введите слово: ")
if len(text) > 5:
    print(f"Слово длинное ({len(text)} символов)")

С :=:

if (length := len(text)) > 5:
    print(f"Слово длинное ({length} символов)")

В списковых включениях (list comprehensions)
Без :=:

numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]
filtered = [num for num in numbers if num % 2 == 0]

С :=:

filtered = [num for _ in range(10) if (num := random.randint(1, 100)) % 2 == 0]

🚩Когда не стоит использовать `:=`?

Если код становится сложнее для чтения

if (a := func()) and (b := another_func(a)) > 10:
    ...

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Почему не рекомендуется авторизовываться через GET?

Потому что:
- Данные передаются в URL, и могут попасть в историю браузера, логи, прокси.
- Это небезопасно, особенно для логинов, паролей и токенов.
- GET предназначен для чтения, а не отправки чувствительных данных.
POST — безопаснее, так как данные передаются в теле запроса, а не в адресной строке.

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

🤔 Два способа создания класса

В Python можно создать класс двумя основными способами:
Через class (обычный способ)
Через type() (динамическое создание класса)

🚩Обычное создание класса через `class`

Это стандартный способ, который мы используем чаще всего.

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

    def say_hello(self):
        return f"Привет, я {self.name}!"

p = Person("Алиса")
print(p.say_hello())  # Привет, я Алиса!

🚩Динамическое создание класса через `type()`

Функция type() позволяет создать класс "на лету".

Person = type("Person", (object,), {
    "__init__": lambda self, name: setattr(self, "name", name),
    "say_hello": lambda self: f"Привет, я {self.name}!"
})

p = Person("Боб")
print(p.say_hello())  # Привет, я Боб!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое TCP/IP?

TCP/IP — это набор сетевых протоколов, на которых работает интернет.
Он определяет, как компьютеры обмениваются данными в сети: как разбиваются, передаются, маршрутизируются и собираются пакеты.
TCP/IP — это основа передачи данных в интернете и локальных сетях.

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

🤔 В чем отличия pytz от datetime?

🟠`datetime` – встроенный модуль Python
Модуль datetime позволяет работать с датами и временем, но по умолчанию он не поддерживает часовые пояса.

from datetime import datetime

dt = datetime.now()  # Получаем текущую дату и время
print(dt)  # Например: 2024-02-28 14:30:00.123456
print(dt.tzinfo)  # None (нет информации о часовом поясе)

🟠`pytz` – внешний модуль для работы с часовыми поясами
Библиотека pytz добавляет поддержку часовых поясов и позволяет работать с разными временными зонами.

from datetime import datetime
import pytz

tz = pytz.timezone("Europe/Moscow")  # Часовой пояс Москвы
dt = datetime.now(tz)  # Получаем текущее время с учетом часового пояса

print(dt)  # Например: 2024-02-28 17:30:00+03:00
print(dt.tzinfo)  # Europe/Moscow

🚩Как работать с часовыми поясами правильно?

Создание datetime с часовым поясом pytz

dt = datetime(2024, 2, 28, 15, 0)  # Наивная дата
tz = pytz.timezone("Europe/Moscow")
dt = tz.localize(dt)  # Присваиваем часовой пояс
print(dt)  # 2024-02-28 15:00:00+03:00

Конвертация времени между часовыми поясами

ny_tz = pytz.timezone("America/New_York")
ny_time = dt.astimezone(ny_tz)
print(ny_time)  # Конвертированное время в Нью-Йорке

Использование UTC (лучший подход для серверов)

utc_now = datetime.now(pytz.UTC)  # Текущее время в UTC
print(utc_now)  # Например: 2024-02-28 14:30:00+00:00

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

📺 База 1000+ реальных собеседований

На программиста, тестировщика, аналитика, проджекта и другие IT профы.

Есть собесы от ведущих компаний: Сбер, Яндекс, ВТБ, Тинькофф, Озон, Wildberries и т.д.

🎯 Переходи по ссылке и присоединяйся к базе, чтобы прокачать свои шансы на успешное трудоустройство!

🤔 Можно ли извлечь элемент генератора по индексу?

Нет, генераторы не поддерживают индексацию. Их элементы можно получить только путём итерации.

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

🤔 Что такое паттерн Стратегия (Strategy) ?

Это поведенческий паттерн проектирования, который определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Паттерн "Стратегия" позволяет изменять алгоритмы независимо от клиентов, которые их используют.

🚩Зачем нужен данный паттерн?

🟠Изоляция алгоритмов
Позволяет инкапсулировать различные алгоритмы и использовать их независимо.
🟠Упрощение кода
Устраняет дублирование кода и упрощает классы, которые используют эти алгоритмы.
🟠Гибкость и расширяемость
Легко добавлять новые алгоритмы или изменять существующие без изменения клиентского кода.

🚩Как работает данный паттерн?

🟠Стратегия (Strategy)
Интерфейс, определяющий общий метод, который должны реализовать все алгоритмы.
🟠Конкретные стратегии (ConcreteStrategy)
Реализации различных алгоритмов, которые реализуют интерфейс стратегии.
🟠Контекст (Context)
Класс, использующий стратегию для выполнения задачи.

from abc import ABC, abstractmethod

# Интерфейс стратегии
class Strategy(ABC):
    @abstractmethod
    def sort(self, data):
        pass

# Конкретные стратегии
class BubbleSortStrategy(Strategy):
    def sort(self, data):
        print("Sorting using Bubble Sort")
        for i in range(len(data)):
            for j in range(0, len(data)-i-1):
                if data[j] > data[j+1]:
                    data[j], data[j+1] = data[j+1], data[j]

class QuickSortStrategy(Strategy):
    def sort(self, data):
        print("Sorting using Quick Sort")
        self.quick_sort(data, 0, len(data) - 1)

    def quick_sort(self, data, low, high):
        if low < high:
            pi = self.partition(data, low, high)
            self.quick_sort(data, low, pi - 1)
            self.quick_sort(data, pi + 1, high)

    def partition(self, data, low, high):
        pivot = data[high]
        i = low - 1
        for j in range(low, high):
            if data[j] <= pivot:
                i = i + 1
                data[i], data[j] = data[j], data[i]
        data[i + 1], data[high] = data[high], data[i + 1]
        return i + 1

# Контекст
class SortingContext:
    def __init__(self, strategy: Strategy):
        self._strategy = strategy

    def set_strategy(self, strategy: Strategy):
        self._strategy = strategy

    def sort(self, data):
        self._strategy.sort(data)

# Клиентский код
data = [5, 2, 9, 1, 5, 6]

context = SortingContext(BubbleSortStrategy())
context.sort(data)
print(data)  # [1, 2, 5, 5, 6, 9]

context.set_strategy(QuickSortStrategy())
data = [3, 7, 8, 5, 2, 1, 9, 5, 4]
context.sort(data)
print(data)  # [1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 9]

🚩Плюсы и минусы

➕Изоляция алгоритмов
Алгоритмы инкапсулируются в отдельные классы, что упрощает их замену и добавление.
➕Упрощение кода
Контекст использует стратегии, избегая громоздких условных операторов.
➕Гибкость и расширяемость
Легко добавлять новые стратегии без изменения существующего кода.
➖Усложнение структуры кода
Добавление множества классов стратегий может усложнить проект.
➖Контекст знает о стратегиях
Контекст должен знать о всех возможных стратегиях, чтобы иметь возможность их переключать.

🚩Когда использовать данный паттерн?

Когда есть несколько вариантов алгоритмов для выполнения задачи.
Когда нужно динамически выбирать алгоритм во время выполнения.
Когда необходимо избежать множества условных операторов для выбора алгоритма.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?

Old-style классы были в Python 2 и не наследовали object. В Python 3 все классы автоматически new-style и обладают расширенными возможностями.

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

🤔 Что такое SDLC?

Это методология управления процессом создания программного обеспечения, которая включает в себя последовательность этапов и действий, необходимых для разработки, тестирования, развертывания и поддержки программных продуктов. Цель SDLC — обеспечить структурированный и эффективный подход к разработке ПО, минимизируя риски и повышая качество конечного продукта.

🚩Основные этапы SDLC

🟠Планирование и анализ требований (Planning and Requirements Analysis)
На этом этапе определяются цели проекта, анализируются потребности и требования к системе. Включает сбор требований от заинтересованных сторон, анализ бизнес-процессов и создание документации с описанием требований.
Встречи с клиентами и пользователями для определения функций системы. Документирование функциональных и нефункциональных требований.

🟠Проектирование (Design)
На этапе проектирования разрабатывается архитектура системы и ее компоненты. Создаются технические спецификации, включая схемы базы данных, диаграммы классов и интерфейсов, а также детализируется план реализации.Разработка диаграмм UML.Создание прототипов пользовательского интерфейса.Проектирование архитектуры системы.

🟠Разработка (Implementation or Coding)
На этом этапе осуществляется непосредственная разработка программного обеспечения на основе спецификаций, созданных на предыдущем этапе. Кодирование выполняется в соответствии с выбранными языками программирования и инструментами разработки. Написание кода для модулей и компонентов системы. Интеграция различных компонентов системы. Регулярное использование систем контроля версий (например, Git).

🟠Тестирование (Testing)
Этап тестирования включает проверку и валидацию системы для обнаружения и исправления ошибок. Тестирование проводится в различных формах, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование и приемочное тестирование. Автоматизированное тестирование с использованием фреймворков, таких как pytest или JUnit. Ручное тестирование функциональности и пользовательского интерфейса. Тестирование производительности и безопасности.

🟠Развертывание (Deployment)
На этом этапе программное обеспечение разворачивается в рабочей среде и становится доступным пользователям. Включает настройку серверов, развертывание баз данных и настройку инфраструктуры. Развертывание на облачных платформах, таких как AWS или Azure. Настройка и конфигурация серверов и сетей. Миграция данных и начальная загрузка данных.

🟠Поддержка и сопровождение (Maintenance)
Этап поддержки и сопровождения включает в себя обслуживание и улучшение системы после ее развертывания. Включает исправление ошибок, обновление функциональности и оптимизацию производительности. Обновление системы безопасности. Внесение изменений на основе отзывов пользователей. Обслуживание серверов и баз данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний