Когда в методе используется self.attr = ..., Python создает (или обновляет) атрибут у конкретного экземпляра, на котором был вызван метод. Это происходит динамически — никаких предварительных объявлений атрибутов в Python не требуется. Экземпляр хранит свои собственные данные, и self всегда ссылается именно на него.

Таким образом, присваивание через self не влияет на атрибуты класса, если такие были, и не затрагивает другие экземпляры. Это ключевое отличие между атрибутами класса и экземпляра: одни общие для всех объектов, другие — индивидуальны.

В приведённой задаче у класса MyClass есть атрибут attr на уровне класса, но при создании экземпляра (obj = MyClass()) в конструкторе init создаётся атрибут экземпляра с тем же именем — self.attr = "instance-level". Это значит, что у obj теперь есть собственный атрибут attr, который перекрывает одноимённый атрибут класса. Затем мы ещё раз меняем значение этого атрибута напрямую: obj.attr = "modified-instance" — и именно это значение теперь хранится в объекте.

Методы __add__, __sub__ и __mul__ являются магическими методами Python, используемыми для перегрузки операторов сложения (+), вычитания (-) и умножения (*) соответственно. Метод __combine__ не является стандартным магическим методом в Python и не используется для перегрузки операторов.

В pandas.Series() можно передавать различные итерируемые объекты, включая списки, кортежи, массивы NumPy и словари. Но:
— Если мы передаем итерируемый объект без явного индекса (как список или кортеж), pandas создаёт индекс сам — по порядку элементов;
— Но для этого pandas должен полагаться на порядок элементов.

Множество my_set — неупорядоченная структура. То есть Python не гарантирует порядок элементов внутри множества, даже если при создании кажется, что порядок есть.

Интерпретатор Python ищет атрибуты в порядке Экземпляр → Класс → Суперклассы, потому что это отражает модель наследования и переопределения в объектно-ориентированном программировании.

В Python, когда ты определяешь метод в классе, первый аргумент по умолчанию называется self. Он указывает на сам объект, экземпляр класса, через который вызывается этот метод. Это соглашение принято для всех методов в классах, включая конструктор init.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # 'self' ссылается на конкретный экземпляр Dog

    def bark(self):
        print(f"{self.name} говорит: Гав!")

dog = Dog("Бобик")
dog.bark()  # Бобик говорит: Гав!

Метод __init__ — это так называемый метод-конструктор. Он автоматически вызывается при создании нового экземпляра класса. Основная его цель — инициализация объекта, то есть присваивание значений его атрибутам.

Когда ты создаешь новый объект, например:

dog = Dog("Бобик")

Интерпретатор Python выполняет следующие шаги:
— Создаётся новый объект класса Dog;
— Вызывается метод init, и в него передаются все аргументы, которые мы указали при создании объекта ("Бобик");
— Метод __init__ инициализирует атрибуты объекта (например, устанавливает имя собаки) и может выполнять другие действия, связанные с подготовкой объекта к использованию.

Объекты a и b указывают на один и тот же экземпляр класса Singleton, поэтому a is b возвращает True. Это стало возможным благодаря специальной логике в методе __new__, который отвечает за создание объекта. В классе Singleton есть класс-переменная _instance, где хранится единственный созданный объект.

При первом вызове конструктора Singleton(10) переменная _instance пуста, и __new__ создает новый объект. Этот объект сохраняется в _instance, и далее возвращается. При втором вызове Singleton(20) метод new видит, что _instance уже существует, и возвращает его же, не создавая новый. Таким образом, a и b — это ссылки на один и тот же объект. Метод __init__ при этом всё равно вызывается повторно, и устанавливает self.value = 20, затирая предыдущее значение. Это тонкость: __new__ управляет созданием, а __init__ вызывается каждый раз, даже если объект не создавался заново. Такой шаблон называется синглтон — он гарантирует, что у класса будет только один экземпляр.

class Singleton:
    _instance = None  # Класс-переменная, где будет храниться единственный экземпляр

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # Этот метод вызывается ПЕРЕД __init__, чтобы создать объект
        if cls._instance is None:
            # Если объект еще не создан — создаем его через стандартный способ
            cls._instance = super().__new__(cls)
        # Если уже создан — просто возвращаем его
        return cls._instance

    def __init__(self, value):
        # Этот метод вызывается КАЖДЫЙ РАЗ, даже если объект уже существует
        self.value = value  # Значение перезаписывается при каждом вызове

# Создаем первый экземпляр
a = Singleton(10)

# Пытаемся создать второй экземпляр с другим значением
b = Singleton(20)

print(a.value)  # 20 — потому что __init__ второй раз перезаписал значение
print(b.value)  # 20 — это тот же объект, что и a, с тем же атрибутом
print(a is b)   # True — это один и тот же объект в памяти