Python: задачки и вопросы
7.65K subscribers
1.21K photos
2 videos
1 file
101 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
Код демонстрирует работу оператора 𝚍𝚎𝚕 с методом __𝚍𝚎𝚕𝚊𝚝𝚝𝚛__, который автоматически вызывается при удалении атрибутов объекта.

Из документации Python:

«Оператор 𝚍𝚎𝚕 используется для удаления элементов из списков, переменных и атрибутов объектов».

В данном случае:

🔘 При выполнении 𝚍𝚎𝚕 𝚋𝚘𝚋.𝚗𝚊𝚖𝚎 интерпретатор автоматически вызывает метод __𝚍𝚎𝚕𝚊𝚝𝚝𝚛__.
🔘 В параметр 𝚊𝚝𝚝𝚛 передаётся имя атрибута 𝚗𝚊𝚖𝚎.
🔘 Метод выводит '𝚍𝚎𝚕: ' + 𝚊𝚝𝚝𝚛, то есть 𝚍𝚎𝚕: 𝚗𝚊𝚖𝚎.
🔘 Затем проверяется условие 𝚒𝚏 𝚊𝚝𝚝𝚛 == '𝚗𝚊𝚖𝚎' — оно истинно.
🔘 Переменная 𝚊𝚝𝚝𝚛 переназначается на '_𝚗𝚊𝚖𝚎' для работы с внутренним атрибутом.
🔘 Выполняется 𝚍𝚎𝚕 𝚜𝚎𝚕𝚏.__𝚍𝚒𝚌𝚝__[𝚊𝚝𝚝𝚛], что удаляет атрибут _𝚗𝚊𝚖𝚎 из словаря объекта.

Важно понимать, что метод __𝚍𝚎𝚕𝚊𝚝𝚝𝚛__ получает именно то имя атрибута, которое было указано в операторе 𝚍𝚎𝚕, а не внутреннее имя _𝚗𝚊𝚖𝚎. Это позволяет создавать "виртуальные" атрибуты, которые на самом деле управляют другими внутренними атрибутами объекта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👎1
Свойства исполняют особую роль, в то время как дескрипторы более универсальны. Свойства определяют функции извлечения, установки и удаления для конкретного атрибута; дескрипторы снабжают класс методами для таких действий, но предоставляют добавочную гибкость с целью поддержки более произвольных действий. На самом деле свойства являются простым способом создания специфического вида дескриптора — такого, который запускает функции при доступе к атрибутам. Реализация тоже отличается: свойство создается с помощью встроенной функции, а дескриптор — посредством класса; таким образом, дескрипторы могут воспользоваться в своих интересах всеми обычными возможностями ООП, касающимися классов, вроде наследования. Кроме того, вдобавок к информации состояния экземпляра дескрипторы имеют собственное локальное состояние, так что временами они способны избегать конфликтов имен в экземпляре.
👍1👎1
🧩 Что выведет код?
Anonymous Quiz
20%
6, 7
64%
spam
5%
None
11%
Error
👍1👎1
Марк Лутц, «Изучаем Python», глава 39:

«Декораторы функций представляют собой синтаксический сахар, который обеспечивает запуск одной функции через другую в конце оператора 𝚍𝚎𝚏 и повторно привязывает имя исходной функции к результату».

«Автоматическая повторная привязка имен объясняет синтаксис декорирования статических методов и свойств:
𝚌𝚕𝚊𝚜𝚜 С:
@𝚜𝚝𝚊𝚝𝚒𝚌𝚖𝚎𝚝𝚑𝚘𝚍
𝚍𝚎𝚏 𝚖𝚎𝚝𝚑 (...): ... # 𝚖𝚎𝚝𝚑 = 𝚜𝚝𝚊𝚝𝚒𝚌𝚖𝚎𝚝𝚑𝚘𝚍 (𝚖𝚎𝚝𝚑)

В обоих случаях имя метода повторно привязывается к результату встроенного декоратора в конце оператора 𝚍𝚎𝚏».
🧩 Что выведет код?
Anonymous Quiz
65%
1
15%
2
10%
3
9%
Error
👍1👎1
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 39:

«Так определяется и применяется декоратор функции, который подсчитывает количество вызовов декорированной функции и для каждого вызова выводит трассировочное сообщение».

Ключевые моменты работы декоратора:

🔘 При декорировании (@𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛) создается экземпляр класса 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛, который сохраняет исходную функцию 𝚜𝚙𝚊𝚖 в атрибуте 𝚜𝚎𝚕𝚏.𝚏𝚞𝚗𝚌
🔘 Счетчик вызовов 𝚜𝚎𝚕𝚏.𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 инициализируется нулем
🔘 При каждом вызове декорированной функции 𝚜𝚙𝚊𝚖 срабатывает метод __𝚌𝚊𝚕𝚕__ класса 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛

Как отмечается в учебнике: «При последующих вызовах: запуск исходной функции»

Последовательность выполнения:

🔘 Вызов 𝚜𝚙𝚊𝚖(𝟷, 𝟸, 𝟹) перехватывается декоратором
🔘 Увеличивается счетчик 𝚜𝚎𝚕𝚏.𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 (становится 𝟷)
🔘 Выводится сообщение '𝚌𝚊𝚕𝚕 𝟷 𝚝𝚘 𝚜𝚙𝚊𝚖'
🔘 Вызывается исходная функция 𝚜𝚎𝚕𝚏.𝚏𝚞𝚗𝚌(∗𝚊𝚛𝚐𝚜), которая возвращает 𝟼 (𝟷+𝟸+𝟹)
🔘 Результат 𝟼 присваивается переменной 𝚛𝚎𝚜𝚞𝚕𝚝 и выводится
🔘 Выводится значение 𝚜𝚙𝚊𝚖.𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜, которое равно 𝟷

«Обратите внимание, что общее количество вызовов отображается как атрибут декорированной функции».

Важно отметить, что в отличие от оригинального примера из учебника, в данной задаче функция 𝚜𝚙𝚊𝚖 возвращает результат (𝚛𝚎𝚝𝚞𝚛𝚗 𝚊 + 𝚋 + 𝚌), поэтому декоратор также должен возвращать результат вызова исходной функции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👎1
🧩 Что выведет код?
Anonymous Quiz
12%
1
19%
2
64%
3
5%
Error
👍1👎1
Перемещение счетчика в общую глобальную область видимости, чтобы сделать возможным его изменение, также означает, что он будет разделяться всеми внутренними функциями. В отличие от атрибутов экземпляров классов глобальные счетчики относятся ко всей программе, а не к каждой функции — счетчик инкрементируется для вызова любой отслеживаемой функции.

Это демонстрирует разницу между использованием глобальных переменных и атрибутов экземпляров классов в декораторах. Глобальная переменная создает общий счетчик для всех декорированных функций, а не отдельный счетчик для каждой функции.

Глобальная переменная 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 является общей для всех декорированных функций, поэтому счетчик инкрементируется при каждом вызове любой из декорированных функций.

Последовательность выполнения:

🔘 𝚜𝚙𝚊𝚖(𝟷, 𝟸, 𝟹) − 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 становится 𝟷, выводится «𝚌𝚊𝚕𝚕 𝟷 𝚝𝚘 𝚜𝚙𝚊𝚖», затем 𝟼
🔘 𝚜𝚙𝚊𝚖(𝚊=𝟺, 𝚋=𝟻, 𝚌=𝟼) − 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 становится 𝟸, выводится «𝚌𝚊𝚕𝚕 𝟸 𝚝𝚘 𝚜𝚙𝚊𝚖», затем 𝟷𝟻
🔘 𝚎𝚐𝚐𝚜(𝟸, 𝟷𝟼) − 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 становится 𝟹, выводится «𝚌𝚊𝚕𝚕 𝟹 𝚝𝚘 𝚎𝚐𝚐𝚜», затем 𝟼𝟻𝟻𝟹𝟼
🔘 𝚎𝚐𝚐𝚜(𝟺, 𝚢=𝟺) − 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 становится 𝟺, выводится «𝚌𝚊𝚕𝚕 𝟺 𝚝𝚘 𝚎𝚐𝚐𝚜», затем 𝟸𝟻𝟼
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1👎1
🪤 Что выведет код?
Anonymous Quiz
28%
1
59%
2
4%
3
9%
Error
👍1👎1
Марк Лутц «Изучаем Python», глава 𝟹𝟿:

«Корень проблемы здесь кроется в аргументе 𝚜𝚎𝚕𝚏 метода __𝚌𝚊𝚕𝚕__ класса 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛 — он является экземпляром 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛 или же экземпляром 𝙿𝚎𝚛𝚜𝚘𝚗? На самом деле нам необходимы в коде оба экземпляра: экземпляр 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛 для состояния декоратора и экземпляр 𝙿𝚎𝚛𝚜𝚘𝚗 для перенаправления на исходный метод. В действительности 𝚜𝚎𝚕𝚏 обязан быть объектом 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛, чтобы предоставить доступ к информации состояния 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛 (его атрибутам 𝚌𝚊𝚕𝚕𝚜 и 𝚏𝚞𝚗𝚌); это справедливо для декорирования как простой функции, так и метода».

«К сожалению, когда имя декорированного метода повторно привязывается к объекту экземпляра класса с помощью __𝚌𝚊𝚕𝚕__, интерпретатор 𝙿𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗 передает в 𝚜𝚎𝚕𝚏 только экземпляр 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛; он вообще не передает экземпляр 𝙿𝚎𝚛𝚜𝚘𝚗 в списке аргументов. Кроме того, поскольку экземпляру 𝚝𝚛𝚊𝚌𝚎𝚛 ничего не известно об экземпляре 𝙿𝚎𝚛𝚜𝚘𝚗, который мы пытаемся обработать посредством вызовов методов, создать связанный метод с экземпляром не удастся, следовательно, нет способа для корректного координирования вызова».

«В итоге предыдущий код передает декорированному методу слишком мало аргументов, что приводит к ошибке».
👍2👎1👻1