🐍 Задача на внимательность и понимание области видимости в Python: «Почему список не заполняется?»

🎯 Цель: Найти, почему переменная ведёт себя не так, как ожидается

📍 Ситуация:

У тебя есть простой код, который должен собирать данные в список из файла:

results = []

def process_file(path):
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

# где-то в другом месте:
process_file("logs1.txt")
process_file("logs2.txt")

print(f"Total errors: {len(results)}")

Но после запуска ты получаешь:

Total errors: 0

🙃 Хотя ты уверен, что в обоих файлах есть строки с "error".

🧩 Задача:

1. Почему список results остаётся пустым?
2. Почему нет ошибки при обращении к results.append(...)?
3. Что будет, если вместо append() просто написать results = [...] внутри функции?
4. Как правильно модифицировать глобальную переменную?
5. Как сделать поведение явным и безопасным?

🛠 Решение:

🔸 Проблема в области видимости переменных:
Функция использует results, определённый вне функции, но не объявляет его как global.
Однако results.append(...) — это допустимая операция, так как она не переназначает переменную, а вызывает метод объекта.

Если бы внутри функции была строка results = [...], Python бы создал локальную переменную results, и тогда append бы вызывал UnboundLocalError.

🔸 Для ясности и чистоты кода лучше делать так:

def process_file(path, results):
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

results = []
process_file("logs1.txt", results)
process_file("logs2.txt", results)

Или, если обязательно нужно использовать глобальную переменную:

results = []

def process_file(path):
    global results
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

🔸 Проверка:

- print(locals()) — покажет локальные переменные
- print(globals()) — покажет глобальные

📌 Вывод:
В Python изменение содержимого изменяемой глобальной переменной внутри функции возможно без global, но присваивание новой переменной требует явного global. Это тонкое поведение, которое часто приводит к ошибкам, особенно при работе со списками и словарями.

Задача: Что делает эта странная функция teleport и почему она запускает цикл 32 раза?

🧠 Подсказка:
На первый взгляд это выглядит как хаотичная мешанина побитовых операций, но на самом деле здесь происходит реверс битов (bitwise reversal) — отражение битов справа налево.

Но вопрос — зачем делать это 32 раза подряд?

🔍 Что происходит:

Каждый шаг в теле цикла — это стандартная техника реверса битов через маски и сдвиги:

0xAAAAAAAA, 0xCCCCCCCC, и т.д. — маски по битовым паттернам

Итерация for _ in range(32) делает это снова и снова…

💣 Фишка: первый проход уже полностью отражает 32-битное число.
Остальные 31 повтор возвращают число в исходное состояние — но в побитово инвертированном порядке!

📌 То есть:

Чётное количество циклов — возвращает в исходную позицию

Нечётное — делает реверс

👉 Ответ на teleport(0x12345678) будет реверс битов этого числа.
Ожидаемое: 0x1e6a2c48 (в зависимости от реализации может отличаться).

🎯 Челлендж для продвинутых:

Упростите функцию до одного вызова (без цикла)

Напишите inverse_teleport(x), которая возвращает исходное число обратно

🧩 Эта техника используется в:
— алгоритмах FFT (быстрые преобразования Фурье)
— графике
— реверсировании хэшей
— low-level оптимизациях для SIMD

🎓 Модульный учебник по Python для Middle-разработчиков

Этот учебник создан для тех, кто уже пишет на Python, но хочет выйти за рамки базовых конструкций. Здесь — практичные модули с упором на архитектуру, производительность, тестирование, чистый код и современные практики разработки.

🔧 Каждый модуль — это отдельный блок знаний: теория + реальные кейсы + трюки из индустрии.
🎯 Только то, что реально нужно миддлу: от дебага и профилирования до async, typing, CI/CD и LLM-интеграций.

Без воды. С кодом. По делу.

📚 Читать

@python_job_interview

🐳 Что если вам нужно запустить чужой (возможно небезопасный) код?

Представьте: вам прислали бинарник, Python-скрипт или npm-пакет, и его надо выполнить.
Вы не знаете, что внутри — а вдруг там rm -rf /, попытка выйти из контейнера, майнер или установка root-доступа?

🔥 Первый инстинкт: запустить в Docker. Кажется, контейнер спасёт?
⚠️ На самом деле — не всегда.


🛑 Docker ≠ песочница
Контейнеры по умолчанию не изолированы от ядра, сетей и сокетов хоста.
Даже простое docker run -it ubuntu запускает процесс с root-доступом внутри контейнера.

🛡️ Что делать, если код небезопасен:

# Запуск без root-доступа
docker run --user 1000:1000 my-image

# Только для чтения
docker run --read-only my-image

# Удалить все cap-привилегии ядра
docker run --cap-drop=ALL my-image

# Использовать seccomp-профиль
docker run --security-opt seccomp=default.json my-image

# Отключить сеть
docker run --network=none my-image

Также стоит:
• Настроить AppArmor / SELinux
• Запретить монтирование Docker сокета
• Ограничить доступ к /proc, /sys

💡 Вывод:
Docker — это удобный инструмент упаковки, но не синоним безопасной изоляции.
Если запускаете сторонний или user-generated код (плагины, CI-скрипты, sandbox-сервисы) — относитесь к нему как к потенциально опасному.

Безопасность — это не "чеклист", а постоянная практика.

#Docker #Security #Sandbox #DevOps #Isolation

Что выведет этот Python код ? #junior #python

Задача для новичков.

s = set()
a = [1, 2, 3]
s.add(tuple(a))
print(s)

Списки изменяемы и не могут быть элементами множества, но кортежи — неизменяемы и хэшируемы, поэтому кортеж из списка успешно добавится во множество.

🐍 Задача для собеседования на Python

— Условие:

def mystery(x, y):
    if x == 0:
        return y
    else:
        return mystery(x - 1, x + y)

result = mystery(3, 2)
print(result)

— Вопрос: что будет выведено в результате выполнения этого кода?

— Варианты ответов:
А. 5
B. 8
C. 11
D. Ошибка рекурсии

Правильный ответ: B.

Пояснение:
Функция mystery — это рекурсивная функция, которая накапливает сумму чисел от x до 1, прибавляя y в конце.

@python_job_interview

👨‍💻 Executing — как заглянуть внутрь работающего Python-кода. Необычная библиотека, которая позволяет во время выполнения программы определить, какой именно AST-узел выполняется в данный момент. Это может быть полезно для отладки, анализа кода или создания инструментов вроде умных traceback'ов.

Проект использует хитрый трюк с модификацией AST и наблюдением за изменениями в байт-коде, чтобы точно определить текущую операцию. Хотя функционал кажется узкоспециализированным, его уже используют в нескольких известных инструментах: stack_data, snoop и даже IPython для улучшенного вывода ошибок.

🤖 GitHub

@python_interview

🔥 7 000+ упражнений на 76 языках программирования

Exercism — бесплатная платформа для прокачки навыков программирования с нуля. Каждый язык — отдельный путь, наполненный практическими задачами.

Главный плюс — обратная связь от опытных менторов. Ответы здесь не быстрые, зато по делу и без токсичности, как это бывает на Stack Overflow.

https://exercism.org/

🐍 Python-совет: ускоряй импорт и запуск с помощью `__main__` guard и lazy imports

Когда ты пишешь утилиту или CLI‑скрипт, важно не загружать всё сразу. Используй if __name__ == "__main__" + отложенный импорт, чтобы ускорить запуск и избежать лишней инициализации.

🔧 Пример:

# script.py

def main():
    import argparse
    import time

    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--sleep", type=int, default=1)
    args = parser.parse_args()

    print("Start sleeping...")
    time.sleep(args.sleep)
    print("Done.")

if __name__ == "__main__":
    main()

📌 Почему это важно:

• Импорты происходят только при запуске, а не при импорте модуля из другого файла
• Снижается время запуска CLI-инструмента
• Уменьшается нагрузка при unit-тестировании, если main() не нужен
• Позволяет использовать файл как модуль и как скрипт

🛠️ Особенно эффективно при:
• больших CLI-инструментах (`argparse`, rich, pandas и др.)
• работе в средах, где startup time критичен (например, serverless)

🧠 Вывод: if __name__ == "__main__" + локальные импорты = чище, быстрее, гибче.