🤔 Как это работает? — Рекурсия на примере факториала

Рекурсия — это техника, при которой функция вызывает саму себя. Функция факториала — классический пример использования рекурсии. Давайте разберём, как это работает.

➡️ Как это работает:

• Если n == 0, функция возвращает 1 (базовый случай).
• В остальных случаях функция вызывает саму себя с аргументом n - 1.
• Результаты этих вызовов умножаются на текущее значение n.

Развернутый аналог:

def factorial_iterative(n):
    result = 1
    for i in range(1, n + 1):
        result *= i
    return result

Python Learning 👩‍💻

⚙️ tempfile.NamedTemporaryFile()

Метод tempfile.NamedTemporaryFile() из модуля tempfile создаёт временный файл, который автоматически удаляется при закрытии. Это удобно для временного хранения данных.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ abc.ABCMeta

Класс abc.ABCMeta из модуля abc используется для создания абстрактных базовых классов (Abstract Base Classes). Это позволяет определить методы, которые должны быть реализованы в подклассах, и предотвращает создание экземпляров базового класса.

Python Learning 👩‍💻

Любимые подписчики, поздравляю вас с наступающим новым годом! Пусть в 2025 году исполнятся все ваши самые заветные желания🎄🎄🎄🎄

🚫 Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных

Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.

✔️ Используйте встроенные функции и методы, такие как zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.

Python Learning 👩‍💻

🚫 Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы

Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.

✔️ Используйте встроенные функции, такие как filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️

Аргумент message имеет значение по умолчанию "Hello". При вызове greet("Alice") используется значение по умолчанию, результат: Hello, Alice!. Во втором вызове передаётся ключевой аргумент message="Hi", поэтому результат: Hi, Bob!. Код выполняется корректно.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.getrefcount()

Метод sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️

Метод @property превращает radius в геттер, а метод @radius.setter добавляет проверку значения. Сначала radius возвращает 5, затем успешно устанавливается в 10. Код выполняется корректно.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ asyncio.gather()

Метод asyncio.gather() из модуля asyncio позволяет запускать несколько асинхронных задач одновременно и ожидать их завершения. Это удобный инструмент для работы с конкурентным выполнением задач.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ inspect.getclosurevars()

Метод inspect.getclosurevars() из модуля inspect позволяет извлечь значения замыканий из функции. Это полезно для анализа внутреннего состояния функций с замыканиями.

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Что такое метаклассы в Python, как они работают, и зачем их использовать?

Ответ ⬇️
Метакласс в Python — это класс, который управляет созданием других классов. Обычно метаклассы используются, если нужно модифицировать или дополнить поведение классов во время их создания. Метакласс контролирует процесс создания класса и может добавлять новые методы, изменять существующие атрибуты или проверять корректность структуры класса.

Метаклассы задаются через ключевое слово metaclass в определении класса. Например, можно создать метакласс, чтобы автоматически добавлять новые методы или атрибуты.

Пример использования ⚙️

# Создаем метакласс
class MyMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
dct['greet'] = lambda self: f"Hello from {name}!"
return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс
class MyClass(metaclass=MyMeta):
pass

obj = MyClass()
print(obj.greet()) # Вывод: Hello from MyClass!

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как работает __getattr__ и __getattribute__ в Python, и в чём между ними разница?

Ответ ⬇️
__getattr__ и __getattribute__ — это специальные методы для управления доступом к атрибутам объекта.

__getattribute__ вызывается для любого обращения к атрибуту объекта.
__getattr__ вызывается только в случае, если атрибут не найден стандартным способом.

Разница: __getattribute__ перехватывает все обращения, а __getattr__ только пропущенные. Это делает __getattr__ безопаснее для использования, так как он не нарушает стандартный процесс получения атрибутов.

Пример использования ⚙️

class MyClass:
def __getattr__(self, name):
return f"Атрибут {name} отсутствует!"

def __getattribute__(self, name):
if name == "special":
return "Это особый атрибут"
return super().__getattribute__(name)

obj = MyClass()
print(obj.special) # Это особый атрибут
print(obj.undefined) # Атрибут undefined отсутствует!

Python Learning 👩‍💻

⚙️ weakref.WeakValueDictionary()

weakref.WeakValueDictionary из модуля weakref создаёт словарь, где значения являются слабой ссылкой на объекты. Это полезно для кэширования данных, которые должны автоматически удаляться, когда больше нет других ссылок на объект.

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Что такое метаклассы в Python, как они работают, и зачем их использовать?

Ответ ⬇️
Метакласс в Python — это класс, который управляет созданием других классов. Обычно метаклассы используются, если нужно модифицировать или дополнить поведение классов во время их создания. Метакласс контролирует процесс создания класса и может добавлять новые методы, изменять существующие атрибуты или проверять корректность структуры класса.

Метаклассы задаются через ключевое слово metaclass в определении класса. Например, можно создать метакласс, чтобы автоматически добавлять новые методы или атрибуты.

Пример использования ⚙️

# Создаем метакласс
class MyMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
dct['greet'] = lambda self: f"Hello from {name}!"
return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс
class MyClass(metaclass=MyMeta):
pass

obj = MyClass()
print(obj.greet()) # Вывод: Hello from MyClass!

Python Learning 👩‍💻

⚙️ traceback.format_exc()

Метод traceback.format_exc() из модуля traceback используется для получения форматированной строки трассировки исключения. Это полезно для логирования ошибок или их анализа.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ os.getpid()

Метод os.getpid() возвращает идентификатор текущего процесса. Это полезно для отладки и мониторинга выполнения программ.

Python Learning 👩‍💻