Python: задачки и вопросы
@quiz_python
7.51K subscribers
1.28K photos
2 videos
1 file
119 links
Вопросы и задачки для подготовки к собеседованиям и прокачки навыков

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Python: задачки и вопросы
7.51K subscribers
Python: задачки и вопросы
Главный подвох: Python использует late binding в замыканиях — переменные захватываются по ссылке, и их значение берётся в момент вызова функции, а не в момент создания.​

Разбор по шагам в псевдо‑записи:

1️⃣Создание списка функций:
𝚏𝚞𝚗𝚌𝚜 =
𝚏𝚘𝚛 𝚒 𝚒𝚗 𝚛𝚊𝚗𝚐𝚎(𝟸):
▸ 𝚏𝚞𝚗𝚌𝚜.𝚊𝚙𝚙𝚎𝚗𝚍(𝚕𝚊𝚖𝚋𝚍𝚊 𝚡: 𝚡 * 𝚒)
— создаётся три лямбды, каждая ссылается на переменную i из внешнего scope.
— переменная i меняется: 0 → 1 → 2.​

2️⃣Момент вызова функций:
Когда выполняется [f(1) for f in funcs], цикл for i in range(3) уже завершился.​
Переменная i в глобальном scope теперь равна 2 (последнее значение).​

3️⃣Выполнение каждой лямбды:
Первый вызов: funcs[0](1) → lambda x: x * i, где i = 2 → 1 * 2 = 2.​
Второй вызов: funcs[1](1) → та же лямбда, та же ссылка на i, i = 2 → 1 * 2 = 2.​
Третий вызов: funcs[2](1) → опять i = 2 → 1 * 2 = 2.​

4️⃣Результат: [2, 2, 2].​

Чтобы каждая лямбда «запомнила» своё значение i, нужно захватить его через default argument:

funcs = [lambda x, i=i: x * i for i in range(3)]
print([f(1) for f in funcs]) # [0, 1, 2]

Здесь i=i создаёт локальную переменную внутри лямбды с значением на момент создания, а не ссылкой на внешнюю переменную.​

Почему это важно
🔘Late binding — частая причина ошибок в циклах с lambda, list comprehension и callback‑функциями.​
🔘Правило: если нужно захватить переменную из цикла, всегда используйте default argument для lambda или локальную переменную внутри comprehension.​
🔘Это поведение отличается от некоторых других языков, где захват происходит по значению по умолчанию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
552 viewsedited  
Python: задачки и вопросы
457 views
Python: задачки и вопросы
Что выведет код?
Anonymous Quiz
48%
a:b
21%
:a
10%
a
6%
ab
15%
Error
👍1
126 voters488 views
Python: задачки и вопросы
В пятницу не стал жестить, большинство справились с задачей.

Разбор по шагам:

1️⃣Определяется функция‑генератор:
𝚍𝚎𝚏 𝚏():
𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 "𝚊"
𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 "𝚋"

2️⃣Вызов:
𝚜 = ":".𝚓𝚘𝚒𝚗(𝚏()) — здесь берётся встроенный метод 𝚓𝚘𝚒𝚗, разделителем служит строка ":", а аргументом — генератор.​
Генератор по очереди выдаёт "a", потом "b".

3️⃣Метод join работает так:
— «Собери все строки из генератора, вставь между ними разделитель»​
— Результат — строка "a:b".

4️⃣Вывод:
𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝(𝚜) → 'a:b'​

Почему это важно
🔘join очень полезен: работает с любым итерируемым объектом: списком, кортежем, даже генератором.
🔘Передавая генератор, можно собирать строки «на лету» без лишней памяти и промежуточных списков.
🔘Если передать нестроковые элементы, будет TypeError, но для генератора, выдающего строки — всё корректно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
562 views
Python: задачки и вопросы
412 views
Python: задачки и вопросы
Что выведет код?
Anonymous Quiz
28%
[1, 2, 3] [4, 2, 3]
58%
[4, 2, 3] [4, 2, 3]
7%
[1, 2, 3] [1, 2, 3]
7%
Error
👍3
134 voters424 views
Python: задачки и вопросы
Давайте разберём пошагово:
1️⃣𝚡 = [𝟷, 𝟸, 𝟹] — создаётся список.
2️⃣𝚢 = 𝚡 — теперь 𝚢 и 𝚡 указывают на один и тот же объект списка [𝟷, 𝟸, 𝟹].
3️⃣𝚡, 𝚢[𝟶] = 𝚢, 𝟺 — здесь начинается хитрость множественного присваивания.

Python сначала вычисляет правую часть целиком: создаётся временный кортеж из текущих значений 𝚢 и 𝟺, то есть [𝟷, 𝟸, 𝟹] и 𝟺.​

Только после этого начинается присваивание слева направо:
4️⃣𝚡 = [𝟷, 𝟸, 𝟹] — переменная 𝚡 теперь указывает на тот же список, что и раньше (потому что 𝚢 указывал на него).
5️⃣𝚢[𝟶] = 𝟺 — модифицируется первый элемент списка, на который указывает 𝚢.

Но поскольку 𝚡 и 𝚢 указывают на один и тот же список, изменение 𝚢[𝟶] сразу видно и через 𝚡. В итоге список становится [𝟺, 𝟸, 𝟹], и обе переменные выводят его.​

Эта задачка показывает важную особенность: порядок вычисления и присваивания в множественном присваивании может приводить к неочевидным результатам, когда левая и правая части «переплетены» через ссылки на изменяемые объекты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7👎1
426 views
Python: задачки и вопросы
🔥2
348 views
Python: задачки и вопросы
Что выведет код?
Anonymous Quiz
48%
1 10
21%
1 5
18%
1 None
13%
TypeError
87 voters343 views
Python: задачки и вопросы
Метод 𝚜𝚎𝚗𝚍() отправляет значение в генератор, которое становится результатом текущего выражения 𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍. Первый 𝚗𝚎𝚡𝚝(𝚐) запускает генератор и выдаёт 1, затем 𝚐.𝚜𝚎𝚗𝚍(5) отправляет 5 в переменную 𝚡, вычисляет 𝚡 * 2 = 10 и выдаёт это значение.​

Подробный разбор по шагам

1️⃣Создаётся объект генератора 𝚐 = 𝚐𝚎𝚗(). На этом этапе функция ещё не начала выполняться, генератор находится в состоянии «не запущен».​

2️⃣Вызов 𝚗𝚎𝚡𝚝(𝚐) запускает выполнение генератора. Код доходит до строки 𝚡 = 𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 1, выдаёт значение 1 и приостанавливается. Выражение 𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 1 ещё не завершено — переменная 𝚡 пока не получила значение. Функция 𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝 выводит первую строку: 1.​

3️⃣Вызов 𝚐.𝚜𝚎𝚗𝚍(5) возобновляет выполнение генератора и отправляет значение 5 внутрь генератора. Это значение становится результатом выражения 𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 1, то есть переменная 𝚡 получает значение 5.​

4️⃣Генератор продолжает выполнение со следующей строки 𝚢𝚒𝚎𝚕𝚍 𝚡 * 2. Вычисляется 5 * 2 = 10, и это значение выдаётся наружу. Метод 𝚜𝚎𝚗𝚍() возвращает выданное значение 10, которое передаётся в 𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝.​

5️⃣Функция 𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝 выводит вторую строку: 10. Итого на экране появляются две строки: 1 и 10.

Эта задача показывает, что генераторы поддерживают двустороннюю коммуникацию — паттерн, используемый в конвейерах обработки данных и state machines.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
333 views
Python: задачки и вопросы
242 views
Python: задачки и вопросы
Что выведет код?
Anonymous Quiz
13%
fetching after
61%
fetching done after
20%
after
6%
Error
64 voters245 views
Python: задачки и вопросы
1️⃣Определены функции 𝚏𝚎𝚝𝚌𝚑 и 𝚖𝚊𝚒𝚗, но они ничего не делают сами по себе, пока не будут запущены через await/цикл событий.

2️⃣Строка 𝚌𝚘𝚛𝚘 = 𝚖𝚊𝚒𝚗() создаёт объект‑корутину 𝚌𝚘𝚛𝚘; тело 𝚖𝚊𝚒𝚗 (и, следовательно, 𝚏𝚎𝚌𝚝𝚌𝚑) при этом не исполняется.​

3️⃣Вызов 𝚌𝚘𝚛𝚘.𝚌𝚕𝚘𝚜𝚎() корректно завершает корутину, что предотвращает предупреждение «coroutine was never awaited»; метод 𝚌𝚕𝚘𝚜𝚎 доступен у корутин по спецификации.​

4️⃣Поскольку ни 𝚖𝚊𝚒𝚗, ни 𝚏𝚎𝚌𝚑 не выполнялись, строки "fetching" и "done" не печатаются; затем исполняется обычный синхронный 𝚙𝚛𝚒𝚗𝚝("after") и выводит единственную строку.

Как работает async/await
Асинхронное программирование позволяет программе не простаивать во время долгих операций (сеть, диск, база данных). Ключевое слово 𝚊𝚜𝚢𝚗𝚌 превращает функцию в корутину — объект, который можно «приостановить» на await и потом продолжить, при этом цикл событий в момент ожидания переключается на другие задачи. Для реального запуска корутины нужен либо 𝚊𝚠𝚊𝚒𝚝 внутри другой async‑функции, либо явный вызов через 𝚊𝚜𝚢𝚗𝚌𝚒𝚘.𝚛𝚞𝚗() или цикл событий.​

Подробнее про основы асинхронности в Python и чуть глубже о том, почему мало кто на самом деле понимает как это работает.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
198 views