⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️
Без передачи b функция использует b = a + 1, поэтому x = 3 * 4 = 12. С b=5 функция увеличивает b на 2, давая y = 3 * 7 = 21.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ all()

В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.

Python Learning 👩‍💻

➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое

LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.

• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении

Код представлен на картинке.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ filter()

В Python функция filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️
Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15.

Python Learning 👩‍💻

✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо

Выше приведено решение с помощью слайсов.

Python Learning 👩‍💻

Соединение списка и множества в словарь

Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict().

fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.combinations()

В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.product()

В Python функция itertools.product() генерирует декартово произведение нескольких итерируемых объектов, что удобно для перебора всех комбинаций элементов.

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как работает метод @property в Python, и почему он считается полезным для инкапсуляции?

Ответ ⬇️
@property в Python позволяет создавать методы, которые можно вызывать как атрибуты. Это удобно для инкапсуляции и контроля над доступом к данным, позволяя нам реализовать "геттеры" и "сеттеры" в виде атрибутов, вместо прямого изменения переменных. @property можно использовать для вычисляемых значений или для валидации перед присвоением, сохраняя при этом простой синтаксис атрибутов.

Пример использования ⚙️

class Circle:
def __init__(self, radius):
self._radius = radius

@property
def radius(self):
return self._radius

@radius.setter
def radius(self, value):
if value < 0:
raise ValueError("Радиус не может быть отрицательным")
self._radius = value

circle = Circle(5)
print(circle.radius) # 5
circle.radius = 10
print(circle.radius) # 10
circle.radius = -1 # Ошибка: ValueError

Python Learning 👩‍💻

⚙️ __del__

В Python метод __del__ служит деструктором, который вызывается при уничтожении объекта. Он позволяет выполнять завершающие действия, такие как освобождение ресурсов или запись логов, перед тем как объект будет удалён сборщиком мусора.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ contextlib.redirect_stdout

Функция contextlib.redirect_stdout в Python временно перенаправляет вывод print() и других операций записи. Полезно, когда нужно записать вывод в файл или перехватить его для дальнейшей обработки.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️
В inner переменная x обозначена как nonlocal, поэтому изменение внутри inner влияет на x в outer, и функция возвращает local nonlocal.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Memray — профилирование памяти для Python

Memray — это современный инструмент для профилирования памяти в Python, разработанный командой Bloomberg. Он позволяет детально отслеживать выделение и использование памяти в ваших приложениях, что помогает выявлять утечки и оптимизировать производительность.

• Глубокий анализ: Memray отслеживает все выделения памяти, включая те, что происходят в нативных расширениях на C/C++.
• Гибкие отчёты: Генерирует отчёты в виде текстовых файлов, графов и HTML-страниц для наглядного представления данных.
• Поддержка многопоточности: Корректно работает с многопоточными приложениями, обеспечивая точный анализ.
• Интеграция с Jupyter: Позволяет визуализировать данные профилирования прямо в Jupyter Notebook.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ pathlib.Path.glob()

В Python метод Path.glob() из модуля pathlib используется для поиска файлов и директорий, соответствующих шаблону. Он мощнее, чем простое перечисление файлов, и поддерживает поиск с использованием подстановочных знаков.

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как работает менеджер контекста (context manager) в Python, и как создать свой собственный?

Ответ ⬇️
Менеджер контекста — это механизм в Python, который автоматически управляет ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. Основное преимущество использования менеджера контекста — автоматическое освобождение ресурсов (например, закрытие файла), даже если произошла ошибка.

Пример использования ⚙️

Для создания менеджера контекста можно использовать:

• Ключевые слова with и open (для встроенных менеджеров контекста).
• Метод __enter__() и __exit__() (для собственных классов).
• Декоратор @contextmanager из модуля contextlib.

# Создание менеджера контекста через класс
class FileManager:
def __init__(self, filename, mode):
self.file = None
self.filename = filename
self.mode = mode

def __enter__(self):
self.file = open(self.filename, self.mode)
return self.file

def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
if self.file:
self.file.close()

# Использование собственного менеджера контекста
with FileManager('example.txt', 'w') as f:
f.write('Привет, мир!')

# Файл автоматически закрывается после выхода из блока "with"

Python Learning 👩‍💻