Print 8 15 4 сколько будет

Помогите пожалуйста с заданием по информатике, срочно надо

Глава 3. Программирование
§ 18. Линейные программы
1. Требуется написать программу, которая складывает два числа и выводит на экран их сумму. Определите входные данные и результат этого алгоритма.
К какому типу относятся входные данные:
Сколько входных значений у алгоритма?
К какому типу относятся результаты:
Сколько результатов у алгоритма?
Обозначьте именами входные данные и результаты и напишите их на стрелках:

Запишите формулу, которая связывает исходные данные и результат:
Место для ввода текста.
2. Требуется написать программу, которая выводит скорость и время движения автомобиля и выводит на экран расстояние, которое он проехал. Определите входные данные и результат этого алгоритма.
К какому типу относятся входные данные:
Сколько входных значений у алгоритма?
К какому типу относятся результаты:
Сколько результатов у алгоритма?
Обозначьте именами входные данные и результаты и напишите их на стрелках:

Запишите формулу, которая связывает исходные данные и результат:
Место для ввода текста.
3. В языке Python целые переменные относятся к типу (классу) int. Выясните, откуда произошло сокращение int в языках программирования:
int – это сокращение от английского слова , которое переводится как .
4. Выделите красным цветом недопустимые имена переменных:
1 Vasya СУ-27 @mail_ru
m11 Петя СУ_27 lenta.ru
1m Митин брат _27 «Pes barbos»
m 1 Quo vadis СУ(27)
5. Что появится на экране после выполнения программы:
c = 5
print( с )
print( ‘c’ )
Ответ:
Чем отличаются два оператора вывода в программе?
Место для ввода текста.
6. Что выведет на экран программма
a = 1
print( a )
a = 5
print( a ) Ответ:
Заполните пропуски: «Если переменной присваивается новое значение, то предыдущее значение .»
Выберите правильный вариант: «Переменная в любой момент может иметь ».
7. Чему будут равны значения переменных a и b после выполнения программмы, если вначале они имели значения a = 4 и b = 7? Выполните ручную прокрутку программы.
a b
4 7
a = a + 1
b = b + 1
a = a + b
b = b + a
a = a + 1
Ответ: a = b =
8. Что выведет эта программа при a = 4, b = 5 и c = 9?
print( ‘a’, ‘+b’, =, c )
Место для ввода текста.
9. Исправьте ошибки в операторе вывода,
print( ‘c’, ‘-b’, =, a )
чтобы при a = 4, b = 5 и c = 9 программа вывела 9–5=4:
Место для ввода текста.
10. Определите порядок действий компьютера при вычислении выражения (впишите номер выполняемого действия над знаком операции):

11. Запишите присваивание на языке программирования:
Место для ввода текста.
12. Как можно записать возведение в квадрат, куб, 10-ю степень на языке Python?
с  x2 d  (x+2)3
d  12+z10
13. Чему равен остаток от деления числа N на 100?
N = 123
d12 = N % 100
Ответ:
Закончите фразу: «Остаток от деления числа на 100 – это число, которое записывается как цифры исходного числа».
14. Как с помощью операций // и % выделить вторую с конца цифру дестичной записи числа?
N = 123
d2 =
15. Вычислите значение целочисленной переменной c при a = 26 и b = 6:
а) c = a % b + b

в) b = a // b
c = a // b

г) b = a // b + b
c = a % b + a

д) b = a % b + 4
c = a % b + 1

е) b = a // b
c = a % (b+1)

ж) b = a % b
c = a // (b+1)

Лучший ответ

print ("Введите с клавиатуры 2 числа. После ввода каждого числа нажимайте клавишу Enter. При вводе дробных значений целую часть от дробной отделяйте точкой, а не запятой.") 
a=float (input ("Введите 1-ое число: ")) 
b=float (input ("Введите 2-ое число: ")) 
print ("Сумма введенных чисел: ", a+b)

print ("Введите с клавиатуры скорость автомобиля и его время в пути (только числа). После ввода каждого числа нажимайте клавишу Enter. При вводе дробных значений целую часть от дробной отделяйте точкой, а не запятой.") 
v=float (input ("Введите скорость автомобиля: ")) 
t=float (input ("Введите время, в течение которого автомобиль был в пути: ")) 
print ("Расстояние, которое проехал автомобиль, составляет:", v*t)

3) int – это сокращение от английского слова «integer», которое переводится как «целое (число)».
4) Переменные должны начинаться с латиницы, не содержать пробелов и зарезервированных слов (вроде print, if, elif, else и т.д.)
5) Выведется в столбик «5» и «c», т.е. цифра «5» и на следующей строке буква «c», т.е.:
5
с
6) Тоже в столбик (аналогично как и в 5-ом задании), но на сей раз — 2 цифры — «1» и «5»
7) a=14; b=21
8) Программа выведет ошибку о недопустимом синтаксисе: «SyntaxError: invalid syntax». Но ежели в задании опечатка, то «a+b=9»
9) print (c, ‘-‘, b, ‘=’, a)
10) Нет выражения. Ну а так — как в математике — сперва умножение с делением и действия в скобках, а далее — уже сложение с вычитанием.
11) «присваивание на языке программирования» — смотря, каком. В Python — «=» (просто равно), а в Паскале, например — «:=».
12) Через «двойное умножение», т.е. через «**». Например 2 в кубе будет написано так: 2**3. Степень может быть любая. Главное, что она пишется через «**».
13) 23
14) d12 = N % 100 // 10
15)
а) 8
б) 30
в) 6
г) 32
д) 3
е) 1
ж) 8

Василий ШубенковУченик (165) 3 недели назад
Остальные ответы

13. Остаток от деления числа N на 100 – это число, которое записывается как **последние две цифры** исходного числа. В вашем случае, N = 123, поэтому остаток от деления на 100 равен **23**.

14. Чтобы выделить вторую с конца цифру дестичной записи числа, нужно сначала поделить число на 10 нацело (операция //), а затем взять остаток от деления результата на 10 (операция %). В вашем случае, N = 123, поэтому вторая с конца цифра равна **(N // 10) % 10**, то есть **2**.

15. Вычислим значение целочисленной переменной c при a = 26 и b = 6 для каждого пункта:

а) c = a % b + b = 26 % 6 + 6 = 2 + 6 = **8**

б) c = a // b + a = 26 // 6 + 26 = 4 + 26 = **30**

в) b = a // b
c = a // b = 26 // (26 // 6) = 26 // 4 = **6**

г) b = a // b + b
c = a % b + a = 26 % (26 // 6 + 6) = 26 % (4 + 6) = 26 % 10 = **6**

д) b = a % b + 4
c = a % b + 1 = (26 % (26 % 6 + 4)) + 1 = (26 % (2 + 4)) + 1 = (26 % 6) + 1 = **3**

е) b = a // b
c = a % (b+1) = (26 % ((26 // 6)+1)) = (26 % (4+1)) = **1**

ж) b = a % b
c = a // (b+1) = (26 // ((26 % 6)+1)) = (26 // (2+1)) = **8**

• Для написания программы, которая складывает два числа и выводит на экран их сумму, входными данными являются два числа. У алгоритма два входных значения. Результат относится к типу int (целое число). У алгоритма один результат. Имена входных данных можно обозначить как a и b, а результат — как sum. Формула, связывающая входные данные и результат, выглядит следующим образом: sum = a + b.

• Для написания программы, которая выводит скорость и время движения автомобиля и выводит на экран расстояние, которое он проехал, входными данными являются скорость и время движения. У алгоритма два входных значения. Результат относится к типу float (вещественное число). У алгоритма один результат. Имена входных данных можно обозначить как speed и time, а результат — как distance. Формула, связывающая входные данные и результат, выглядит следующим образом: distance = speed * time.
• Сокращение int произошло от английского слова integer, которое переводится как целое число.

• Недопустимыми именами переменных являются: 1 Vasya, СУ-27, @mail_ru, 1m, «Pes barbos», m 1 Quo vadis, СУ(27), .

• После выполнения программы будет выведено число 5 на первой строке и символ ‘c’ на второй строке.

• Программа выведет числа 1 и 5. Если переменной присваивается новое значение, то предыдущее значение перезаписывается.

• a = 11, b = 23.

• Программа выведет на экран a + b = c.

8.3.4 Python. Цикл for

Внимание! Все тесты в этом разделе разработаны пользователями сайта для собственного использования. Администрация сайта не проверяет возможные ошибки, которые могут встретиться в тестах.

Тест содержит 15 вопросов. Ограничение по времени 15 минут
Система оценки: 5* балльная

Список вопросов теста

Вопрос 1

Назначение циклической структуры:

Варианты ответов

• повторение идущих подряд одинаковых команд некоторое число раз
• повторение одной команды не более 10 раз
• проверка условия в тексте
• повторение группы команд некоторое число раз

Вопрос 2

Тело цикла — это.

Варианты ответов

• группа команд, не входящих в циклическую структуру
• произвольный текст
• группа команд, повторяющихся некоторое число раз

Вопрос 3

В записи
for a in range(10):
x=x+7
запись
for a in range(10):

Варианты ответов

• тело цикла
• заголовок цикла
• выполняемый цикл

Вопрос 4

В записи
for a in range(10):
x=x+7
запись
x=x+7
означает

Варианты ответов

• тело цикла
• заголовок цикла
• выполняемый цикл

Вопрос 5

Что является назначением представленного фрагмента программы:
s=0
for x in range(1,101):
s+=x
print(s)

Варианты ответов

• Вычисление сотой степени числа х
• Вычисление суммы ста чисел, введенных пользователем
• Вычисление суммы первых ста натуральных чисел

Вопрос 6

Что является назначением представленного фрагмента программы:
s=1
for a in range(1,10):
s*=a
print(s)

Варианты ответов

• Вычисление сотой степени числа х
• Вычисление произведения первых десяти натуральных чисел
• Вычисление суммы первых десяти натуральных чисел

Вопрос 7

Что является назначением представленного фрагмента программы:
s=1
for a in range(10):
s*=2
print(s)

Варианты ответов

• Вычисление десятой степени числа 2
• Вычисление произведения первых десяти натуральных чисел
• Вычисление произведения десяти чисел, введенных пользователем

Вопрос 8

Укажите, сколько звездочек будет напечатано на экране:
for i in range(10):
print(‘*’)

Вопрос 9

Укажите, сколько звездочек будет напечатано на экране:
for i in range(3,11):
print(‘*’)

Вопрос 10

Укажите, сколько звездочек будет напечатано на экране:
for i in range(3,13,4):
print(‘*’)

Вопрос 11

Определите значение переменной s после выполнения программы:
s=0
for i in range(5):
s+=i

Вопрос 12

Определите значение переменной s после выполнения программы:
s=0
for i in range(3):
s+=i*3

Вопрос 13

Определите значение переменной s после выполнения программы:
s=0
for i in range(5):
s+=i*2

Вопрос 14

Определите значение переменной s после выполнения программы:
s=1
for i in range(5):
s*=i

Вопрос 15

Определите значение переменной s после выполнения программы:
s=1
for i in range(1,5):
s*=i

101 вопрос (с ответами) на которые должен ответить Python-разработчик

Высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической типизацией и автоматическим управлением памятью. Является полностью объектно-ориентированным, т.к. все элементы в нем объекты.

2. В каком году появился первый релиз Python?

В феврале 1991 г. Гвидо ван Россум опубликовал Python v.0.9.0

3. Какие типы данных есть в Python? На какие категории делятся?

Mutable (изменяемые)

Immutable (неизменяемые)

4. Что такое лямбда-функция? Какое у неё назначение?

Lambda function — анонимная однострочная функция. Без них вполне можно обойтись, но благодаря им код становится проще и лаконичнее.

5. Что такое PEP8?

PEP (Python Enhancement Proposal) — это документ составленный Гвидо ван Россумом, Барри Варшавой и Ником Когланом в 2001 году содержащий рекомендации по написанию кода на Python с целью улучшения читабельности и логичности кода.

6. Как получить документацию по атрибутам объекта?

print(dir(object)) for attr in dir(object): print(attr) print(attr.__doc__, '\n')

7. Что такое docstring?

def my_function(a, b): '''Explanation of function called docstring''' return a ** b print(my_function.__doc__) # get function description

8. В чём разница между типами list и tuple?

List — изменяемый (mutable) тип данных т.е. мы можем добавлять\удалять\модифицировать элементы внутри него.
Tuple — неизменяемый (immutable), операции удаления\добавления\модификации в нем недоступны. Исключение, если в Tuple содержится, например, List или Set, в таком случае мы можем модифицировать элементы внутри данных типов.

9. Может ли быть индекс списка отрицательным?

Сами значения индексов могут быть только положительными т.к. они автоинкрементируемые (увеличиваются на единицу от предыдущего).
Однако, мы можем обращаться к элементам списков по отрицательному индексу, это действие называет back indexing.

arr = [1, 2, 3] print(list(enumerate(arr))) # [(0, 1), (1, 2), (2, 3)] print([ for index, value in enumerate(arr)]) # [, , ] print(arr[0]) # 1 print(arr[-1]) # 3 print(arr[-2]) # 2

10. Что значит конструкция pass?

Проигнорировать участок кода, а именно scope в котором он указан.

11. Чем отличаются многопоточное и многопроцессорное приложение?

Многопоточные приложения (модуль threading).
Мультипроцессорные приложения (модуль multiprocessing).

• Потоки существуют внутри процесса
• В одном процессе может быть несколько потоков
• Потоки в одном процессе разделяют состояние и память родительского процесса

Критерий	Процессы (Process)	Потоки (Thread)
Распределение памяти	Память не распределяется между процессами	Память распределяется между потоками внутри процесса
Используемый объем памяти	Много	Мало
Привязка к процессору и устройствам ввода\вывода	Оптимизирован для задач, связанных с ЦП	Оптимизирован для задач, связанных с вводом-выводом
Время запуска	Медленнее потока	Быстрее процесса
Прерываемость	Дочерние процессы прерываемы	Потоки не прерываются

12. Как просмотреть методы объекта?

print([method_name for method_name in dir(YOUR_OBJECT) if callable(getattr(YOUR_OBJECT, method_name))])

13. Что такое *args и **kwargs в определении функции?

*args — неограниченное кол-во необязательных аргументов рассматриваемое в теле функции в виде Tuple.

**kwargs — неограниченное кол-во необязательных именованных аргументов рассматриваемое в теле функции в виде Dictionary.

14. Python полностью поддерживает ООП?

Наследование, инкапсуляция и полиморфизм являются основными столпами ООП, Python реализует их в полной мере, соответственно, полностью поддерживает ООП.

15. Что такое globals() и locals()?

globals() — всегда возвращает словарь пространства имен модуля
locals() — всегда возвращает в словарь в текущем пространстве имен
vars() — возвращается либо в словаре текущего пространства имен (если вызывается без аргументов), или в словаре аргумента.

def my_function(a, b): result = a / b print(globals()) print(locals()) # print(vars()) # return result class MyClass: a = 1 b = 2 print(globals()) print(locals()) print(vars()) print(vars(MyClass)) my_function(5, 10)

16. Что хранится в атрибуте __dict__?

__dict__ содержит в себе все атрибуты объекта.

class MyClass: a = 1 b = 2 print(MyClass.__dict__) # , '__weakref__': , '__doc__': None>

17. Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его?

touch app.py

# print('hello') print('hello

python -m py_compile app.py

18. Зачем в Python используется ключевое слово self?

Параметр self является ссылкой на текущий экземпляр класса и используется для доступа к переменным, принадлежащим классу.

19. Что такое декоратор? Как написать собственный?

Декоратор — это функция которая неявным образом модифицирует поведение другой (декорируемой функции)

import time def execution_time(function): def wrapper(): start = time.time() function() print(f' execution time: seconds') return wrapper @execution_time def my_func1(): time.sleep(2.5) @execution_time def my_func2(): time.sleep(1.5) my_func1() my_func2()

20. Что может быть ключом в словаре?

Ключами в словарях могут быть только объекты, поддерживающие хэширование (строки, числа). Использовать float не рекомендуется т.к. они хранятся в памяти ввиде приближений.
Использовать в качестве ключей списки, словари и другие изменяемые (мутабельные) типы не получится.

21. В чём разница между пакетами и модулями?

Основное отличие в структуре.
Модуль — это просто файл с кодом, который можно импортировать.
Пакет — это папка с несколькими модулями и файлом __init__.py

22. Как перевести строку, содержащую двоичный код (1 и 0), в число?

print(''.format(50)) # целое число в двоичную строку print(f'') # целое число в двоичную строку a = '00110010' print(int(a, 2)) # двоичная строка в число

23. Для чего используется функция __init__?

Это т.н. конструктор. Отвечает за инициализацию экземпляров класса после их создания.

24. Что такое слайс (slice)?

Slice (срез) вернет объект, представляющий часть итерируемого объекта, которая будет соответствовать шаблону, указанному в аргументах среза.

25. Как проверить, что один кортеж содержит все элементы другого кортежа?

t2 = (4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 8, 15) print(set(t1).issubset(set(t2))) # True

26. Почему пустой список нельзя использовать как аргумент по-умолчанию?

def cart(product, items_in_cart=[]): items_in_cart.append(product) return items_in_cart product1 = cart('Product 1') print(product1) # ['Product 1'] product2 = cart('Product 2') print(product2) # ['Product 1', 'Product 2'] # верул два товара, хотя мы не добавляли 2-й, в это и заключается проблема

Причина такого поведения в том, что когда интерпретатор определяет функцию, он также создает аргумент по умолчанию. Затем он связывает этот аргумент и созданный объект (ставит ссылку на него в памяти). В примере, Python выделил пустой список и привязал его к аргументу items_in_cart.
Пустой список создается один раз и аргумент items_in_cart указывает на него в течение всего времени существования функции. Всякий раз, когда вызывается функция снова, без указания items_in_cart, то она будет использовать значение по умолчанию, которое было создано при определении функции.

. Чтобы избежать подобного поведения, аргументы по умолчанию должны быть неизменяемыми:

def cart(product, items_in_cart=None): if items_in_cart is None: items_in_cart = [] items_in_cart.append(product) return items_in_cart product1 = cart('Product 1') print(product1) # ['Product 1'] product2 = cart('Product 2') print(product2) # ['Product 2']

27. Что такое @classmethod, @staticmethod, @property?

@staticmethod — декоратор который объявляет метод внутри класса статическим. Грубо-говоря просто функция внутри класса, которая ничего не знает о классе или экземпляре класса.

@classmethod — в целом похож на @staticmethod с той разницей, что первым аргументом мы передаем cls со всеми его методами и атрибутами класса, но не его экземпляра.

@property — не вдаваясь в детали, декоратор property позволяет задать getter, setter, deleter, а с помощью аргумента doc можно задать docstring для метода.

28. Что такое синхронный код?

Выполняет процесс до тех пор пока он полностью не завершится, при этом блокирует выполнение нижестоящего кода.

29. Что такое асинхронный код? Приведите пример.

Асинхронный код не блокирует выполнение нижестоящего кода а создает т.н. сoroutines (сопрограммы) которые выполняются с прерыванием, при этом сохраняют состояние на котором произошло прерывание.

import asyncio import random async def task1(): print('Run task 1') await asyncio.sleep(random.randint(1, 3)) print('Complete task 1') async def task2(): print('Run task 2') await asyncio.sleep(random.randint(1, 3)) print('Complete task 2') async def task3(): print('Run task 3') await asyncio.sleep(random.randint(1, 3)) print('Complete task 3') async def main(): t1 = asyncio.create_task(task1()) t2 = asyncio.create_task(task2()) t3 = asyncio.create_task(task3()) await asyncio.gather(t1, t2, t3) asyncio.run(main())

30. Каким будет результат следующего выражения?

print(-30 % 10) # 0

31. Для чего нужна функция id()?

Возвращает уникальный идентификатор объекта который присваивается ему интерпретатором при создании.

32. Что такое итератор?

Итератор — это объект реализующий методы __iter__() и __next__() который можно «перебрать» (проитерировать) только один раз.

33. Что такое генератор? Чем отличается от итератора?

Генератор — это объект, который сразу при создании не вычисляет значения всех своих элементов а хранит в памяти только последний элемент.
Каждый генератор является итератором, но не наоборот.

Фактически генератор это более элегантный способ написания итераторов.

34. Для чего используется ключевое слово yield?

Для создания функций-генераторов.

35. Чем отличаются __iter__ и __next__?

Метод __iter__ возвращает объект итератора.
Метод __next__ возвращает следующий элемент из последовательности.

36. Что такое контекстный менеджер?

Оператор with использует магические методы __enter__ и __exit__, позволяет сохранять\восстанавливать глобальные состояния, блокировать\разблокировать различные ресурсы, открывать\закрывать файлы, подключаться\закрывать соединения с сервером, базой данных и т.п. в автоматическом режиме.
Используя with, мы задаем некий контекст действий выйдя за рамки которого действие завершается.

37. Как сделать Python-скрипт исполняемым в различных операционных системах?
38. Как сделать копию объекта? Как сделать глубокую копию объекта?

import copy arr = [1, 2, 3] new_arr = arr.copy() # просто копия print(arr is new_arr) # False new_arr_deep = copy.deepcopy(arr) # если объект поддерживает глубокое копирование print(arr is new_arr_deep) # False

39. Опишите принцип работы сборщика мусора в Python

Python управляет памятью автоматически. Для этих целей в языке присутствует garbage collector (сборщик мусора).

Сборщик мусора запускается периодически и подсчитывает ссылки на на объекты (reference counting), увеличивает или уменьшает их количество.
В случае если объекты ссылаются друг на друга и больше не используются сборщик мусора использует т.н. «обнаружение циклов» (cycle detector) и освобождает память, если они не используются

Кроме того, существует механизм generational garbage collection, которые разбивает объекты на «поколения». Также существует модуль gc, благодаря которому можно осуществить принудительную сборку мусора gc.collect() .

40. Как использовать глобальные переменные? Это хорошая идея?

var1 = 100 def my_function(): global var1 var1 = 500 my_function() print(var1) # 500

Если все делать внимательно, аккуратно и уместно, то ничего криминального в использовании глобальных переменных нет. Однако их использование считается плохой практикой и использовать их без крайней необходимости не рекомендуется т.к. это может привести к неожиданным последствиям, вызвать ошибки и доставить массу неприятностей. Поэтому лучше стараться избегать использования глобальных переменных если это возможно.

41. Для чего в классе используется атрибут __slots__?

__slots__ используется для оптимизации памяти и ускорения работы с объектами созданными на основе класса.

Python создает для каждого экземпляра класса словарь __dict__ который содержит все его атрибуты, в случае если в классе много атрибутов и вы создаете много объектов на основе класса это может привести к большому расходу памяти. __slots__ позволяет определить какие именно атрибуты класса должны быть созданы в объекте и записывает их не в словарь а в список, что позволяет ускорить работу и уменьшить расход памяти.

class User1: def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email class User2: __slots__ = ['name', 'email'] def __init__(self, name, email): self.name = name self.email = email u1 = User1('user1', 'user1@gmail.com') print(u1.__dict__) # u2 = User2('user2', 'user2@gmail.com') # print(u2.__dict__) # AttributeError: 'User2' object has no attribute '__dict__'. print(u2.__slots__) # ['name', 'email']

42. Какие пространства имен существуют в Python?

Пространство имен — это система которая гарантирует что все имена функций, переменных и объектов будут уникальны и могут использоваться без каких-либо конфликтов.

Некоторые пространства имен (на самом деле их больше): main, name, builtins, globals, locals.

43. Как реализуется управление памятью в Python?

Осуществляется автоматически с помощью сборщика мусора (garbage collector).

44. Что такое метаклассы и в каких случаях их следует использовать?

Метаклассы довольно сложная концепция для понимания на первый взгляд относящаяся к метапрограммированию.

Википедия дает следующее определение метаклассам:
Метакласс — в объектно-ориентированном программировании это класс, экземпляры которого в свою очередь являются классами.

Более простыми словами, метаклассы — это классы которые определяют свойства и поведение других классов, они используются для изменения способа которым Python создает и обрабатывает классы.
Ниже простой пример как это работает:

class MyMetaClass(type): def __new__(cls, name, bases, dct): dct['some_attribute'] = 'this attribure added from Metaclass' return super(MyMetaClass, cls).__new__(cls, name, bases, dct) class A(metaclass=MyMetaClass): pass class B(A): pass class C(B): pass print(A.some_attribute) # this attribute added from Metaclass print(B.some_attribute) # this attribute added from Metaclass print(C.some_attribute) # this attribute added from Metaclass

Стоит ли использовать метаклассы?
— Если вы знаете что делаете и нет более простых путей решения задачи, то да, стоит. В подавляющем большинстве случаев можно обойтись без них.

Метаклассы могут быть полезны если вы захотите разработать собственный фреймворк или создать класс на основе заранее неизвестных данных, когда он будет формироваться в хоте выполнения различных условий.

45. Зачем нужен pdb?

pdb — это библиотека для отладки кода.

46. Каким будет результат следующего выражения?

print([0, 1][10:]) # []

Это срез, который выбирает все элементы, начиная с 10-го индекса, а в списке всего два элемента, соответственно, вернется пустой список.

47. Как создать класс без слова class?

NewClass = type('NewClass', (), ) obj1 = NewClass() print(obj1.attr) # 100 print(obj1.method()) # 200

48. Как перезагрузить импортированный модуль?

from importlib import reload import my_module my_module.do_something() reload(my_module)

49. Напишите декоратор, который будет перехватывать ошибки и повторять функцию максимум N раз.

import functools def try_run_function(tries): def func_wrp(function): @functools.wraps(function) def wrp(*args, **kwargs): for i in range(1, tries+1): try: run_function = function(*args, **kwargs) return run_function except Exception as e: print(f'Try #', 'Error:', e) raise Exception(f' failed after runs') return wrp return func_wrp @try_run_function(5) def my_function(x, y): return x ** y print(my_function(2, 3)) # ok print(my_function('2', 3)) # rise an exception

50. Каким будет результат следующего выражения?

print(list(map(str, [[0], [1]]))) # ['[0]', '[1]'] список с двумя строками res = ' '.join(list(map(str, [[0], [1]]))) # print(res, type(res)) # строка '[0] [1]' print(len(res)) # 7 - количество символов включая пробел в строке print(len(' '.join(list(map(str, [[0], [1]]))))) # 7

51. Python — легкий язык. Согласны?

В плане синтаксиса — да, Python воспринимается на порядок легче других языков. В остальном нет, это полноценный и развитый язык который требует серьёзного изучения.

52. Какие проблемы есть в Python?

• Garbage collector не всегда работает эффективно что может привести к утечками памяти
• Документация к некоторым библиотекам и модулям оставляет желать лучшего
• Динамическая типизация — однозначное зло
• ООП слишком упрощен, мне больше нравится реализация в PHP и Java
• Python уступает по скорости работы языкам C-группы, в задачах машинному обучению и научных вычислениях

Большинство проблем «высосаны из пальца», в любых языках присутствуют проблемы, нет ничего идеального.

53. Когда будет выполнена ветка else в конструкции try…except…else?

Если код в блоке try успешно выполнится.

try: # try to execute something except: # in case of error else: # in case of success try block finally: # executes regardless success or fail

54. Поддерживает ли Python множественное наследование?

class A: def method1(self): return 'method1' class B: def method2(self): return 'method2' class C(A, B): pass obj = C() print(obj.method1(), obj.method2()) # method1 method2

55. Как dict и set реализованы внутри? Какова сложность получения элемента? Сколько памяти потребляет каждая структура?

Словари и множества реализованы в виде хэш-таблицы.

Хеш-таблица — это структура данных, в которой все элементы хранятся в виде пары ключ-значение, где:
ключ — уникальное число, которое используется для индексации значений, генерируется с помощью функции хеширования;
значение — данные, которые связаны с этим ключом.

O(1) — константная временная сложность (операции выполняются максимально быстро)
O(n) — линейная временная сложность (средняя скорость выполнения)

Сложность получения элемента в Set:
Проверить наличие элемента в множестве: O(1)
Отличие множества A от B: O (длина A)
Пересечение множеств A и B: O (минимальная длина A или B)
Объединение множеств A и B: O(N) , где N это длина (A) + длина (B).

Сложность получения элемента в Dictionary:
Получение элемента: O(1)
Установка элемента: O(1)
Удаление элемента: O(1)
Проход по словарю: O(n)

Потребляемый объем памяти:

import sys d1 = dict() s1 = set() print(sys.getsizeof(d1)) # 64 bytes print(sys.getsizeof(s1)) # 216 bytes

56. Что такое MRO? Как это работает?

MRO (Method Resolution Order) — определяет порядок наследования атрибутов и методов классов. MRO используется при множественном наследовании.

class A: def method1(self): print('A method1') class B: def method1(self): print('B method1') class C(B): def method1(self): print('C method1') class D(C): pass class E(A, D): pass d = D() d.method1() # C method1 e = E() e.method1() # A method1

57. Как аргументы передаются в функции: по значению или по ссылке?

По ссылке на объект.

def rename(name): name = 'NewName' return name name = 'Vasya' print(rename(name)) # NewName print(name) # Vasya

В случае с мутабельными типами данных, изменяемый объект будет модифицирован

def add_to_list(arr): arr.append('Vasya') my_list = [1, 2, 3] add_to_list(my_list) print(my_list) # [1, 2, 3, 'Vasya']

58. С помощью каких инструментов можно выполнить статический анализ кода?

Статический анализ кода — это анализ качества кода без его запуска.

Динамический анализ кода — это анализ качества кода с помощью его запуска\компиляции в реальном или виртуальном процессах.

Инструментов для статического анализа очень много, перечеслю основные:

• Pylint проверяет код на наличие ошибок, соответствие PEP8, вносит предложения по рефакторингу.
• Pyflakes конкурент Pylint
• Mypy крутой инструмент для проверки корректности статической типизации
• еще несколько полезных модулей: Bandit, Black, Flake8.

59. Что будет напечатано в результате выполнения следующего кода?

import sys arr_1 = [] arr_2 = arr_1 print(sys.getrefcount(arr_1)) # 3

sys.getrefcount возвращает счетчик количества ссылок на объект. Счетчик обычно больше на единицу чем фактических ссылок т.к. он считает за ссылку переданный в нее аргумент.

60. Что такое GIL? Почему GIL всё ещё существует?

Global Interpreter Lock (GIL) — это механизм блокировки потоков который гарантирует что в любой момент времени в состоянии выполнения может находиться только один поток.
Если вы разрабатываете однопоточные программы, возможно вам этот принцип не знаком.

GIL существует т.к. является важной частью интерпретатора Python.

61. Опишите процесс компиляции в Python.

Python интерпретируемый язык, он не требует компиляции, интерпретатор выполняет код напрямую.

При первом запуске интерпретатор компилирует содержимое .py в байт-код находящийся в __pycache__ с расширением .pyc, далее байт-код выполнятся через PVM (Python Virtual Machine).

62. Как тиражировать Python код?

Если я правильно понял вопрос, то речь идет о репликации (копировании) кода. Это можно сделать как угодно, от создания архива отправки по почте )), до использования Git, Docker, pyinstaller и т.д.

63. Что такое дескрипторы? Есть ли разница между дескриптором и декоратором?

Дескрипторы — это объекты Python, которые реализуют метод протокола дескрипторов, что дает вам возможность определять поведение объекта когда мы обращаемся к нему через его методы или атрибуты.

class AttributeDescriptor(): def __get__(self, obj, type=None) -> object: print('получили значение атрибута') return 'something. ' def __set__(self, obj, value) -> None: print("пропробовали задать значение атрибута") raise AttributeError("Не вариант") class MyClass(): attr1 = AttributeDescriptor() my_object = MyClass() a = my_object.attr1 print(a) # my_object.attr1 = 56 # AttributeError: Не вариант

Декораторы — это функция которая модифицирует другую функцию неявным образом.

Разница между дескрипторами и декораторами в том, что дескрипторы определяют поведение атрибутов объекта, а декораторы изменяют поведение функций. Хотя декораторы могут быть использованы для реализации дескрипторов:

class MyClass(): @property def attr1(self) -> object: print('получили значение атрибута') return 'something. ' @attr1.setter def attr1(self, value) -> None: print("попробовали задать значение атрибута") raise AttributeError("Не вариант") my_object = MyClass() a = my_object.attr1 print(a) # my_object.attr1 = 56 # AttributeError: Не вариант

64. Почему всякий раз, когда Python завершает работу, не освобождается вся память?

Из-за garbage collector т.к. на момент завершения работы кода не все объекты попадают в сборщик мусора.

65. Что будет напечатано в результате выполнения следующего кода?

class Variable: def __init__(self, name, value): self._name = name self._value = value @property def value(self): print(self._name, 'GET', self._value) return self._value @value.setter def value(self, value): print(self._name, 'SET', self._value) self._value = value var_1 = Variable('var_1', 'val_1') # вызывается getter value var_2 = Variable('var_2', 'val_2') var_1.value, var_2.value = var_2.value, var_1.value # вызывается setter value ''' Outputs: var_2 GET val_2 var_1 GET val_1 var_1 SET val_1 var_2 SET val_2 '''

66. Что такое интернирование строк? Почему это есть в Python?

String Interning — это оптимизация строковых данных, когда Python с целью экономии ресурсов записывает одинаковые строки в одну область памяти.

a = 'Vasya' b = 'Vasya' print(a is b) # True т.к. сохранены в одну область памяти c = 'Vasya learning Python' d = 'Vasya learning Python' print(c is d) # True в ранних релизах Python 3.x было False т.к. интернирование срабатывало на строках до 5-ти символов, сейчас значение увеличено e = 'Vasya learning Python and JavaScript' f = 'Vasya learning Python' f += ' and JavaScript' print(e is f) # False т.к. хоть строка в области 'f' равна по значению 'e', но она составлена из разных областей и интернирование не работает

67. Как упаковать бинарные зависимости?

Слово «бинарные» сбивает с толка. Проще-говоря как сохранить в пакете и запустить все библиотеки необходимые для работы проекта.
С помощью pip.

pip install flask flask-bcrypt flask-wtf email-validator touch requirements.txt pip freeze > requirements.txt

pip install -r requirements.txt

Как вариант можно рассмотреть Wheel.

68. Почему в Python нет оптимизации хвостовой рекурсии? Как это реализовать?

Из-за того что хвостовая рекурсия может привести к переполнению стека вызовов она не оптимизируется автоматически.
Относительно Tail recursion можно почитать в статье Guido van Rossum Tail Recursion Elimination и в Final Words on Tail Calls.

# Tail recursion def countdown_tr(n): if n < 0: return print('Counting down', n) countdown_tr(n - 1) countdown_tr(4) # Replace tail recursion with while loop def countdown_loop(n): while True: if n < 0: return n print('Counting down', n) n -= 1 countdown_loop(3)

69. Что такое wheels и eggs? В чём разница?

Wheels и Eggs - это форматы дистрибуции пакетов для pip.

Egg появился в 2004 г., Wheel в 2012 г.. Egg может содержать .pyc файлы, что является проблемой при инсталляции пакета на разных платформах. Wheel является стандартом на текущий момент и лишен всех недостатков Egg.

70. Как получить доступ к модулю, написанному на Python из C и наоборот?

Честно-говоря странная идея. Если погуглить, то оказывается что с Python возможно всё Embedding Python in Your C Programs или библиотеку C в Python:

from ctypes import cdll libm_so = cdll.LoadLibrary('libm.so') print(libm_so.sqrt(7.0)) # квадратный корень от 7.0

71. Как ускорить существующий код Python?

Универсальных рецептов нет, надо смотреть на сам код который требует улучшения. Первое что приходит на ум - произвести рефакторинг, использовать более быстрые алгоритмы, попробовать найти альтернативу вашим функциям среди встроенным в язык, попробовать обрабатывать меньше данных за единицу времени.
Попробовать Cython, PyPy, Threads, Multiprocessing, AsyncIO, NumPy. вариантов много.

Вернусь к тому с чего начал: xтобы ускорить код, надо смотреть не сколько на сам старый код, а на задачу.

72. Что такое __pycache__? Что такое файлы .pyc?

При запуски кода Python интерпретатор компилирует ваш код в байт-код и сохраняет в папке __pycache__, внутри этой папке появляются скомпилированные с помощью байт-кода файлы с расширением .pyc в которых содержится оптимизированная версия вашего кода.

Смысл всего этого процесса в том, что ваша программа будет запускаться немного быстрее. Однако вы должны понять, что не следует передавать папку __pycache__ с её содержимым другим пользователям, она должна быть включена в .gitignore .

73. Что такое виртуальное окружение?

Суперполезная концепция в Python позволяет создавать инкапсулированные (изолированные) среды для разработки различных проектов.

Предположим, вы работаете над несколькими проектами и каждый из них требует различного набора модулей\библиотек\фреймворков, устанавливать все их глобально через pip плохая идея т.к. это захламит ваш проект. Отличное решение Virtualenv или pyenv.
Создали изолированную виртуальную среду, активировали её, установили все пакеты и радуемся жизни.

virtualenv .venv source .venv/bin/activate # или .venv\Scripts\activate (.venv): pip install -r requirements.txt (.venv): python manage.py runserver

74. Python - это императивный или декларативный язык?

Python объектно-ориентированный язык, а ООП - это ничто иное как императивная парадигма. Соответственно Python является преимущественно императивным языком, хотя поддерживает и декларативную парадигму.
Справедливо назвать его мультипарадигменным языком.

76. Что такое менеджер пакетов? Какие менеджеры пакетов вы знаете?

Package Manager - это инструмент который отвечает за установку\удаление\обновление модулей\библиотек\фреймворков и их зависимостей.

pip - основной менеджер пакетов в Python, другие: easy_install, conda и т.д.

76. В чём преимущества массивов NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python?

NumPy более эффективно использует память для работы с большими объемами данных, а также использует более быстрые алгоритмы. Проще-говоря NumPy работает быстрее.

77. Вам нужно реализовать функцию, которая должна использовать статическую переменную. Вы не можете писать код вне функции и у вас нет информации о внешних переменных (вне вашей функции). Как это сделать?

Речь идет о замыкании (closure):

def multiplier(x): def mult(y): return x * y return mult times5 = multiplier(5) times10 = multiplier(10) print(times5(10)) print(times5(5)) print(times10(10)) print(times10(5))

78. Что будет напечатано в результате выполнения следующего кода?
def f_g(): yield 43 return 66 print(f_g()) #

В результате получим объект генератор т.к. функция является генератором из-за присутствия слова yield. Если хотите получить результат функции, то:

print(next(f_g())) # 43 # или for item in f_g(): print(item) # 43 # return генераторы игнорируют

79. Как имплементировать словарь с нуля?

Словари Python реализованы в виде хеш-таблиц.

class CustomDictionary: def __init__(self): self.table_size = 10 self.keys = [None] * self.table_size self.values = [None] * self.table_size def __setitem__(self, key, value): get_index = hash(key) % self.table_size self.keys[get_index] = key self.values[get_index] = value def __getitem__(self, key): get_index = hash(key) % self.table_size return self.values[get_index] a = CustomDictionary() a['name'] = 'Vasya' a['age'] = 34 print(a['name']) # Vasya print(a['age']) # 34

80. Напишите однострочник, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле.

touch text.txt Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Ipsam debitis incidunt deleniti ab accusantium ullam! Dignissimos cum nesciunt quae incidunt earum magni odit optio sunt velit est quasi, neque eligendi.

print(sum(1 for row in open('text.txt') for c in row if c.isupper()))

81. Что такое файлы .pth?

.pth - это файл в котором указываются пути к модулям которые вы хотите импортировать в ваше пространство имен.
Используются в случае если необходимые модули лежат где-то вне файлов проекта, например, на другом разделе жесткого диска.

Как воспользоваться данной фичей?

Для начала посмотрите где Python ищет модули:

import sys print(sys.path) # ['c:\\Users\\Denis\\Desktop\\sb', 'C:\\Python311\\python311.zip', 'C:\\Python311\\DLLs', 'C:\\Python311\\Lib', 'C:\\Python311', 'C:\\Python311\\Lib\\site-packages']

Далее создайте файл с любым именем, но с раcширением .pth в папке C:\Python311\Lib\site-packages или site-packages вашей virtualenv.
У меня получилось так:

touch new_path.pth # file content: D:\new_folder

Теперь еще раз запустим sys.path и увидим что D:\new_folder в списке:

print(sys.path) # ['c:\\Users\\Denis\\Desktop\\sb', 'C:\\Python311\\python311.zip', 'C:\\Python311\\DLLs', 'C:\\Python311\\Lib', 'C:\\Python311', 'C:\\Python311\\Lib\\site-packages', 'D:\\new_folder']

Мой вам совет: не морочьте себе и другим людям голову с .pth файлами, могут быть проблемы.

82. Какие функции из Сollections и Itertools вы используете?

На этот вопрос так и хочется ответить: те которые нужны, но видимо хотят проверить знакомы ли вы с этими модулями впринципе.

Модуль Collections предоставляет различные типы контейнеров
Хорошая статья про Collections и несколько примеров:

from collections import Counter, ChainMap # Counter может посчитать кол-во элементов в итерируемом объекте arr = [1, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 6] print(Counter(arr)) # Counter() arr2 = ['F', 'L', 'L', 'X', 'W', 'X', 'A', 'L'] print(Counter(arr2)) # Counter() # ChainMap позволяет интересно и удобно работать со словарями d1 = d2 = d3 = chain = ChainMap(d1, d2, d3) print(chain.keys()) # KeysView(ChainMap(, , )) print(chain.values()) # ValuesView(ChainMap(, , )) # вот в этом их преимущество: у нас три разных словаря, объединив их с помощью ChainMap, работаем с ними как с одним print(chain['a'], chain['c'], chain['f']) # 1 3 6

Модуль Itertools предоставляет методы для создания сложных итераторов и эффективной работы с ними.
Хорошая статья про Itertools и несколько примеров:

from itertools import count, repeat, chain, accumulate # count iter_even =(count(start=0, step=2)) print("Список четных:", list(next(iter_even) for _ in range(6))) # [0, 2, 4, 6, 8, 10] список из 6-ти четных чисел iter_odd = (count(start=1, step=2)) print("Список нечетных:", list(next(iter_odd) for _ in range(6))) # [1, 3, 5, 7, 9, 11] список из 6-ти нечетных чисел # repeat print(list(repeat(100, 5))) # [100, 100, 100, 100, 100] создаст итератор из 5-ти повторяющихся чисел # chain arr1 = [1, 2, 3] arr2 = [4, 5, 6] print(list(chain(arr1, arr2))) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] объединит списки в один # accumulate arr3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] res = accumulate(arr3, lambda n1, n2: n1 * n2) print([n for n in res]) # [1, 2, 6, 24, 120, 720] умножит предыдущее число на следующее

83. Что делает флаг PYTHONOPTIMIZE?

PYTHONOPTIMIZE удаляет из кода операторы assert, игнорирует любой код находящийся внутри блока __debug__, удаляет docstrings.

''' Try to run file app.py with: touch app.py python app.py python -O app.py python -OO app.py ''' def my_function(): '''my_function description''' return 'my_function' print('prod') print(my_function.__doc__) assert 1 == 1 # ok # this will be ignored in -O and -OO if __debug__: print('debug') print(my_function.__doc__) assert 1 == 2 assert 1 == 2

84. Что будет напечатано в результате выполнения следующего кода?

arr = [[]] * 5 arr_1, arr_2 = arr, arr for k, arr in enumerate((arr_1, arr_2)): arr[0].append(k) arr = (arr_1, 5, arr_2) print(arr) # ([[0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1]], 5, [[0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1]])

Теперь рассмотрим как это работает подробнее:

arr = [[]] * 5 print(arr) # [[], [], [], [], []] получаем пять пустых вложенных списков arr_1, arr_2 = arr, arr print(arr_1, arr_2) # [[], [], [], [], []] [[], [], [], [], []] делаем их алиасы в двух переменных print(list(enumerate((arr_1, arr_2)))) # [(0, [[], [], [], [], []]), (1, [[], [], [], [], []])] конвертируем их в кортежи со счетчиком for k, arr in enumerate((arr_1, arr_2)): print(arr) # [[0], [0], [0], [0], [0]] arr[0].append(k) # добавляем во вложенные списки порядковый номер 1 из arr_2 в enumerate print(arr) # [[0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1]] добавляем к каждому из вложенных списков ключ arr = (arr_1, 5, arr_2) # создаем кортеж в котором первый элемент это arr_1, второй 5, а третий alias arr - arr_2 print(arr) # итог ([[0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1]], 5, [[0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [0, 1]])

85. Какие переменные среды, влияющие на поведение интерпретатора Python, вы знаете?

Полный список environment variables в Python. Эти переменные среды влияют на поведение Python.

Пример:
Вы хотите собрать проект в Docker-контейнер и не хотите что бы внутри него создавались __pycache__ и .pyc, это легко можно сделать добавив в Dockerfile настройки:

FROM python:3.11-slim ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1 ENV PYTHONUNBUFFERED 1

Опять-таки, применений им масса, поэтому адресую к началу ответа со ссылкой на список переменных среды.

86. Что такое Cython? Что такое IronPython? Что такое PyPy? Почему они до сих пор существуют и зачем?

Cython является надмножеством языка Python, который дополнительно поддерживает вызов функций C и объявление типов C для переменных и атрибутов класса. Cython позволяет генерировать код C из кода Python.

IronPython аналогично Cython, только для .NET

PyPy - это замена CPython. Он построен с использованием языка RPython. Основная причина использовать его вместо CPython - скорость.

Для чего они существуют:

1. Скорость, чаще всего они работают быстрее
2. Удобство работы как для Python-разработчиков, так и для .NET, C и в обратном порядке

87. Как перевернуть генератор?

gen = [n * 2 for n in list(range(6))] print([item for item in reversed(list(gen))]) # [10, 8, 6, 4, 2, 0]

88. Приведите пример использования filter и reduce над итерируемым объектом.

Довольно простой пример выбора нечетных чисел с помощью filter:

print(list(filter(lambda n: n % 2 != 0, range(1, 11)))) # [1, 3, 5, 7, 9]

Просуммируем все числа в списке:

from functools import reduce print(list(range(6))) # [0, 1, 2, 3, 4, 5] print(reduce(lambda a, b: a + b, range(6))) # 15 print(sum(range(6))) # 15 (аналог для проверки)

89. Что будет напечатано в результате выполнения кода?

print(_) # NameError: name '_' is not defined

_ - является переменной, она просто не определена.

90. Чем фреймворк отличается от библиотеки?

Попробую объяснить совсем просто.

Library - это просто набор функций\методов. Вызывайте любой необходимый где вам надо и все будет работать.

Framework - это тоже набор функций и классов НО в нем есть некоторые требования к архитектуре (расположения и именования файлов и папок). Фреймворки создаются для решения каких-то задач. Например: разработка backend, frontend, сбор данных и т.д.

91. Расположите функции в порядке эффективности, объясните выбор.

from time import time list1 = list(range(1000000)) start = time() def f1(arr): l1 = sorted(arr) # сортирует весь список, затратная операция l2 = [i for i in l1 if i < .5] return [i * i for i in l2] f1(list1) print(f'Execution time: sec') # ~ 0.06 sec start = time() def f2(arr): # самая быстрая из предложенных l1 = [i for i in arr if i < .5] l2 = sorted(l1) # не сортирет весь список return [i * i for i in l2] f2(list1) print(f'Execution time: sec') # ~ 0.05 sec start = time() def f3(arr): l1 = [i * i for i in arr] l2 = sorted(l1) # непонятно зачем это здесь return [i for i in l1 if i < (.5 * .5)] f3(list1) print(f'Execution time: sec') # # ~ 0.17 sec

92. Произошла утечка памяти в рабочем приложении. Как бы вы начали отладку?

Установил бы Memory Profiler и objgraph и протестировал код с их помощью.

93. В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?

NotImplementedError возникает когда в классе-наследнике не был реализован метод обозначенный в родительском классе.

from abc import ABC, abstractmethod class ParentAbstractClass(ABC): @abstractmethod def this_methon_sould_be_implemented(self): raise NotImplementedError('this_methon_sould_be_implemented() is not implemented') class ChildOne(ParentAbstractClass): def this_methon_sould_be_implemented(self): return 'OK' class ChildTwo(ParentAbstractClass): def this_methon_sould_be_implemented(self): super().this_methon_sould_be_implemented() obj1 = ChildOne() print(obj1.this_methon_sould_be_implemented()) obj2 = ChildTwo() print(obj2.this_methon_sould_be_implemented()) # NotImplementedError: this_methon_sould_be_implemented() is not implemented

94. Что не так с этим кодом? Зачем это нужно?

if __debug__: assert False, ("error") # AssertionError: error

По-умолчанию __debug__ = True поэтому assert останавливает выполнение программы с ошибкой и комментарием "error". Это может быть нужно что бы вынудить пользователя запускать скрипт в режиме Optimized mode (с флагом -O), но об этом стоило бы сообщить в AssertionError.

if __debug__: assert False, ("please run this code in Optimized mode:\npython -O app.py")

95. Что такое магические методы (dunder)?

Dunder (double underscore) или магические методы, это специальные методы с двойными подчеркиваниями в начале и в конце названия метода. Они определяют поведение объектов на основе класса в различных контекстах, например:

class MyClass: def __init__(self, name): # так будет весть себя при инициализации self.name = name # будет требовать указать атрибут 'name' def __str__(self): return 'Так объект класса будет вести себя в качестве строки' def __add__(self, other): return f'Такое поведение наблюдается при использовании + ' def __len__(self): # Такое поведение будет если применим к объекту функцию len() return 228 def __getitem__(self, *args): # Так объект будет вести себя если обратимся к нему как к элементу списка return ['Vasya', 228, *args] obj = MyClass('Vasya') print(obj) # Так объект класса будет вести себя в качестве строки print(obj + 1) # Такое поведение наблюдается при использовании + 1 print(len(obj)) # 228 print(obj[0], obj[1]) # ['Vasya', 228, 0] ['Vasya', 228, 1]

96. Объясните, почему такое возможно?

_MangledGlobal__mangled = "^_^" class MangledGlobal: def test(self): return __mangled assert MangledGlobal().test() == "^_^" print(MangledGlobal().test()) # '^_^'

Это явление называется Name mangling (коверканье имен). Обратите внимание на имя класса и переменной, думаю станет понятно в чем дело. Вот хорошая статья на тему Name mangling in Python.

97. Что такое monkey patching? Приведите пример использования.

Monkey patching - это динамическая замена атрибутов во время выполнения.
Предположим у нас есть некий класс с неким методом который получает данные со стороннего сервера\API в случае если нам потребуется написать тест данного метода то желательно избежать ситуации попадания в зависимость от стороннего источника данных, поэтому нам будет удобно заменить этот метод "заглушкой", которая будет возвращать какие-то заранее подготовленные данные, эти действия и называются "monkey patching".

class MyClass: def method(self): print('MyClass.method() is called') def monkey_function(self): print('monkey_function() is called') obj = MyClass() obj.method() # MyClass.method() is called MyClass.method = monkey_function # replace method() with monkey_function() obj = MyClass() obj.method() # monkey_function() is called

98. Как работать с транзитивными зависимостями?

Здесь подвох в словосочетании "транзитивные зависимости", а на самом деле все просто - это модули и библиотеки которые ставятся вместе с необходимым вам пакетом\фреймворком.
Например: вы хотите установить Flask и пишете в терминале pip install flask и в результате получаете такую картину:

blinker click colorama Flask itsdangerous Jinja2 MarkupSafe pip setuptools Werkzeug wheel

Это и есть транзитивные зависимости т.е. это те пакеты и модули которые подтягиваются автоматически для работы какого-нибудь фреймворка, например.
Отсюда и ответ на вопрос как с ними работать, да очень просто с помощью pip .

99. Что будет напечатано в окне браузера?

    print(__name__) print(__file__)   

__main__ JsException(PythonError: Traceback (most recent call last): File "/lib/python3.10/site-packages/_pyodide/_base.py", line 429, in eval_code .run(globals, locals) File "/lib/python3.10/site-packages/_pyodide/_base.py", line 300, in run coroutine = eval(self.code, globals, locals) File "", line 1, in NameError: name '__file__' is not defined )

Можно попробовать что-то типа:

print(1 + 1) # 2 print('Hello, world!') # Hello, world!

PyScript позволяет запускать Python в HTML.

100. Какие новые функции добавлены в Python 3.10?

What's New In Python 3.10 отслеживать изменения по версия можно здесь.

101. Почему иногда python так долго запускается (в Windows)?

Не сказал бы что Python работает под Windows медленно.

Другие публикации из блога

Установка Docker + Docker Compose на Ubuntu\Ubuntu Server

Самый простой и быстрый способ установить Docker & Docker Compose локально или на сервер - использовать snaps. sudo …

Резервное копирование и установка расширений (extensions) в Visual Studio Code

Несколько полезных команд для работы с расширениями в Microsoft Visual Studio Code. Сохранить все установленные расш…

Как очистить Recent actions в админке Django

from django.contrib.admin.models import LogEntry LogEntry.objects.all().delete()

Применяем разные сериализаторы для разных действий в Django Rest Framework GenericViewSet

Фактически нам нужно переопределить метод get_serializer_class() и с помощью условий добавить разные сериализаторы для …

Python List Deep Flattening

Задача Привести список (list) вида: [1, 2, 2, [27, 4, [5, 1]]] к [1, 2, 2, 27, 4, 5, 1] Решение #1 с помощью …

Django не отображает статических файлов в режиме DEBUG=False

Для решения проблемы используйте --insecure python manage.py runserver --insecure или django-admin runserver -…

Печать документа в Word

Перед печатью можно просмотреть документ и указать, какие страницы требуется напечатать.

Предварительный просмотр документа

1. Выберите Файл >Печать.
2. Для предварительного просмотра каждой страницы используйте стрелки вперед и назад в нижней части страницы. Если текст отображается слишком мелко, увеличьте масштаб с помощью ползунка в нижней части страницы.
3. Выберите количество копий и любые другие нужные параметры, а затем нажмите кнопку Печать.

Печать конкретных страниц

1. Выберите Файл >Печать.
2. Чтобы напечатать только определенные страницы, свойства документа или исправления и комментарии, в разделе Параметры выберите стрелку рядом с пунктом Напечатать все страницы (по умолчанию), чтобы просмотреть все варианты.
3. Чтобы напечатать только определенные страницы, выполните одно из указанных ниже действий.
   • Чтобы напечатать страницу, отображаемую в режиме предварительного просмотра, выберите Текущая страница.
   • Чтобы напечатать последовательные страницы, например 1–3, выберите вариант Настраиваемая печать и введите номера первой и последней страниц в поле Страницы.
   • Чтобы напечатать отдельные страницы и диапазон одновременно (например, страницу 3 и страницы 4–6), выберите Настраиваемая печать и введите через запятую номера и диапазоны (например, 3, 4-6).

Цветная печать

Примечание: Если принтер, который вы выбрали в разделе Принтер, поддерживает цветную, черно-белую печать и печать с использованием оттенков серого, соответствующие параметры появятся в списке в разделе Настройка.

1. Выберите Файл >Печать.
2. В разделе Параметры выберите параметр цветной печати и любые другие нужные параметры, а затем нажмите кнопку Печать.

Печать примечаний, содержащихся в документе

1. Откройте документ, который содержит примечания. Если параметр примечаний не отображается, откройте вкладку Рецензирование, щелкните элемент Показать исправления и выберите в списке только пункт Примечания. Вы можете напечатать примечания определенного рецензента, выбрав его в разделе Конкретные пользователи.
2. Выберите Файл >Печать.
3. В разделе Настройка щелкните Напечатать исправления.
4. Нажмите Печать. Документ с примечаниями будет распечатан.

Примечание: Если вы хотите напечатать документ без примечаний, откройте вкладку Рецензирование, в группе Запись исправлений выберите Без исправлений и отправьте документ на печать.

Печать в Word в Интернете может показаться немного запутанной. Это вызвано тем, что для сохранения макета и форматирования сначала создается PDF-файл, который затем можно распечатать.

Примечание: Если вы используете Internet Explorer в Windows версии 7 и более ранней, для печати документа нужно скачать и установить бесплатное приложение Adobe Reader.

Печать документа

1. На вкладке Файл выберите пункт Печать и нажмите кнопку Печать.

Примечания:

• Если вы находитесь в режиме чтения, нажмите кнопку Печать в верхней части экрана.

Word в Интернете создает копию документа в формате PDF.

Выберите Щелкните здесь, чтобы просмотреть документ в формате PDF для предварительного просмотра PDF.

Совет: Если в качестве средства просмотра PDF-файлов по умолчанию используется Word, отмените задание печати Word в Интернете, откройте документ в Word (Редактировать документ > Изменить в Word) и распечатайте его из Word (Файл > Печать).

Печать документа:

• В Windows 7 выберите принтер, при необходимости измените параметры и нажмите кнопку Печать.
• В Windows 8 в приложении "Средство просмотра" проведите от нижнего края экрана вверх (или щелкните правой кнопкой мыши в любом месте) и выберите Печать. На странице "Печать" выберите принтер, задайте нужные параметры и нажмите кнопку Печать.
• В Windows 10 в приложении "Ридер" проведите от нижнего края экрана вверх (или щелкните правой кнопкой мыши в любом месте) и выберите Печать. На странице "Печать" выберите принтер, задайте нужные параметры и нажмите кнопку Печать.

Печать нескольких копий

Если вы хотите распечатать несколько экземпляров, измените число копий на странице "Печать":

• В Windows 7 и более ранних версиях в верхней части страницы "Печать" есть поле Копии со стрелками вверх и вниз, позволяющее выбрать количество копий документа. Введите нужное число или выберите его с помощью стрелок, а затем нажмите кнопку Печать.
• В Windows 8 или Windows 10 введите нужное число копий или выберите его с помощью кнопок + и –, а затем нажмите кнопку Печать.

Цветная печать

Примечание: Если принтер, который вы выбрали в разделе Принтер, поддерживает цветную, черно-белую печать и печать с использованием оттенков серого, соответствующие параметры появятся в списке в разделе Настройка.

1. На вкладке Файл нажмите Печать.
2. В разделе Настройка выберите параметр цветной печати и другие нужные параметры, а затем нажмите кнопку Печать.

Дополнительные сведения

• Черно-белая печать
• Веб-сайт производителя принтера (где можно найти обновленные драйверы для принтера)
• Форумы сообщества Microsoft 365
• Учебник: проблемы с принтером в Windows