Как изменить тип данных списка?
Для изменения типа данных в списке можно использовать встроенные функции:
1. map() — применяет указанную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с измененными элементами:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = map(str, old_list)
В новом списке все элементы будут строкового типа.
2. Использование генераторного выражения:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [str(x) for x in old_list]
Здесь мы преобразуем элементы в строку и помещаем в новый список.
Также можно применить конструкцию map к генераторному выражению:
new_list = list(map(str, [1, 2, 3]))
1. map() — применяет указанную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с измененными элементами:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = map(str, old_list)
В новом списке все элементы будут строкового типа.
2. Использование генераторного выражения:
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [str(x) for x in old_list]
Здесь мы преобразуем элементы в строку и помещаем в новый список.
Также можно применить конструкцию map к генераторному выражению:
new_list = list(map(str, [1, 2, 3]))
Какой метод использовался до оператора in для проверки наличия ключа в словаре?
До появления оператора in в Python, чтобы проверить, содержит ли словарь определенный ключ, использовался метод словаря has_key().
Этот метод принимал в качестве аргумента проверяемый ключ и возвращал логическое значение - True, если ключ присутствовал в словаре, и False - если нет.
В Python 2.5 появился более понятный и краткий оператор in, поэтому сейчас рекомендуется использовать именно его, а has_key() считается устаревшим.
Этот метод принимал в качестве аргумента проверяемый ключ и возвращал логическое значение - True, если ключ присутствовал в словаре, и False - если нет.
В Python 2.5 появился более понятный и краткий оператор in, поэтому сейчас рекомендуется использовать именно его, а has_key() считается устаревшим.
Как и для чего используется %s?
%s — это Спецификатор формата и он используется для форматирования строк.
Он позволяет вставлять значения других типов (числа, объекты и т. д.) в строковые выражения, автоматически преобразуя их к строковому представлению.
%s заменяется на строковое представление переданного значения в процессе форматирования. Это удобный способ интерполяции строк.
Помимо простой интерполяции, %s полезен для оформления вывода данных в консоль, логгирования, составления SQL-запросов с подстановкой значений и других задач работы со строками.
Он позволяет вставлять значения других типов (числа, объекты и т. д.) в строковые выражения, автоматически преобразуя их к строковому представлению.
%s заменяется на строковое представление переданного значения в процессе форматирования. Это удобный способ интерполяции строк.
Помимо простой интерполяции, %s полезен для оформления вывода данных в консоль, логгирования, составления SQL-запросов с подстановкой значений и других задач работы со строками.
Можно ли осуществить динамическую загрузку модуля в Python?
Чтобы загружать модули динамически, т.е. во время выполнения программы, используется функция
Динамическая загрузка модуля может быть полезна, например, если вы хотите загрузить модуль в зависимости от каких-то условий, которые определяются во время выполнения программы. Такой подход — медленный, но он помогает эффективнее использовать память.
Чтобы загружать модули динамически, т.е. во время выполнения программы, используется функция
importlib.import_module()
В этом примере мы импортируем модуль importlib и используем его функцию import_module() для динамической загрузки модуля math. Затем мы используем функцию sqrt() из загруженного модуля.Динамическая загрузка модуля может быть полезна, например, если вы хотите загрузить модуль в зависимости от каких-то условий, которые определяются во время выполнения программы. Такой подход — медленный, но он помогает эффективнее использовать память.
Как используется конструкция try — except? Какие ещё блоки для обработки исключений существуют?
try: Этот блок используется, чтобы обернуть код, который может вызвать исключение.
except: В этом блоке пишется код, который будет выполнен, если в блоке try возникнет исключение. Можно указать несколько блоков except.
else: Этот блок выполняется, если в блоке try не возникло исключений, то есть всё сработало без ошибок.
finally: Данный блок выполняется всегда после try, except и else, независимо от того, появилось исключение или нет (например, содержит инструкцию по закрытию файла).
Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает?
Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов.
🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки.
🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются.
Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍💼 Подготовка к собеседованию по Python: решаем 5 интересных задач
Проверяем двоичные деревья на симметричность, вычисляем расстояние Дамерау-Левенштейна и оцениваем сложность алгоритмов.
Читать статью
Проверяем двоичные деревья на симметричность, вычисляем расстояние Дамерау-Левенштейна и оцениваем сложность алгоритмов.
Читать статью
Какие типы коллекций есть в Python? Какие из них изменяемые, а какие неизменяемые?
🔹 Списки (List) — изменяемые коллекции, которые могут содержать элементы различных типов, упорядочены, поддерживают операции добавления и удаления элементов.
🔹 Кортежи (Tuple) — неизменяемые коллекции, которые также могут содержать элементы различных типов, упорядочены.
🔹 Строки (String) — неизменяемые коллекции. По сути, строка — это упорядоченная последовательность символов.
🔹 Множества (Set) — изменяемые коллекции, которые содержат уникальные элементы, не поддерживают индексацию и срезы.
🔹 Неизменяемые множества (Frozenset) — это те же множества, только неизменяемые.
🔹 Словари (Dictionary) — изменяемые коллекции пар ключ-значение, упорядочены начиная с Python 3.7.
🔹 Списки (List) — изменяемые коллекции, которые могут содержать элементы различных типов, упорядочены, поддерживают операции добавления и удаления элементов.
🔹 Кортежи (Tuple) — неизменяемые коллекции, которые также могут содержать элементы различных типов, упорядочены.
🔹 Строки (String) — неизменяемые коллекции. По сути, строка — это упорядоченная последовательность символов.
🔹 Множества (Set) — изменяемые коллекции, которые содержат уникальные элементы, не поддерживают индексацию и срезы.
🔹 Неизменяемые множества (Frozenset) — это те же множества, только неизменяемые.
🔹 Словари (Dictionary) — изменяемые коллекции пар ключ-значение, упорядочены начиная с Python 3.7.
Как в Python реализованы private и protected методы?
Вместо строгой инкапсуляции Python использует соглашения по именованию для таких методов. То есть, если вы захотите, вы всё равно можете к ним обратиться.
Protected методы обозначаются одним подчёркиванием (_) перед именем. К ним следует обращаться только в текущем классе и во всех его дочерних классах.
Private методы обозначаются двойным подчёркиванием (__) перед именем. К ним следует обращаться только внутри класса. Но опять же, это не абсолютная защита, а скорее способ избежать случайного доступа к методу.
Стоит ли в функции Python делать значением аргумента по умолчанию список?
Использовать список или другие изменяемые типы данных в качестве значения аргумента по умолчанию считается плохой практикой. Дело в том, что аргументы по умолчанию инициализируются один раз при первом вызове функции. Если список будет изменён, то изменённое значение сохранится и будет использоваться при последующих вызовах функции. Это может привести к неожиданным результатам.
Что такое глубокая и поверхностная копии? Для чего они нужны?
⚫ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x).
⚫ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
⚫ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x).
⚫ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).
Что такое lambda-функция и как её применить?
Это анонимная функция, то есть у неё нет имени. Она может принимать неограниченное количество аргументов. Использование ключевого слова def при её написании не требуется. Также нет явного return. Lambda-функция часто применяется в тех местах, где требуется функция для единоразового использования. Её можно подавать в качестве аргумента для функций высшего порядка, таких как map(), filter(), и sorted().
Структура Lambda-функции — lambda arguments: expression
Это анонимная функция, то есть у неё нет имени. Она может принимать неограниченное количество аргументов. Использование ключевого слова def при её написании не требуется. Также нет явного return. Lambda-функция часто применяется в тех местах, где требуется функция для единоразового использования. Её можно подавать в качестве аргумента для функций высшего порядка, таких как map(), filter(), и sorted().
Структура Lambda-функции — lambda arguments: expression
Что такое тернарный оператор?
Это способ выполнить условное выражение в одной строке кода. Подменяет собой привычную конструкцию if — else. Тернарный оператор можно использовать для присвоения значения переменной на основе какого-либо условия.
В примере на картинке max_value будет равно a, если a больше b, и b в противном случае. Выведет 10.
Вопросы и задачи для собеседований на какой грейд вам хотелось бы видеть чаще?
Anonymous Poll
59%
junior
48%
middle
17%
senior
Что делает функция sample?
Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции.
Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных.
Функция принимает два основных аргумента:
population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.)
k — количество элементов для выборки.
Дополнительные аргументы:
counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор).
rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random).
В примере из списка букв берется случайная выборка размером 3 элемента. Результат при каждом запуске будет разный.
Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции.
Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных.
Функция принимает два основных аргумента:
population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.)
k — количество элементов для выборки.
Дополнительные аргументы:
counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор).
rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random).
В примере из списка букв берется случайная выборка размером 3 элемента. Результат при каждом запуске будет разный.
Напишите функцию на Python, которая принимает на вход список чисел и возвращает наибольшую возрастающую подпоследовательность (непоследовательные числа, идущие в порядке возрастания) из исходного списка
Для решения этой задачи используется динамическое программирование. Мы создаем массив dp, где dp[i] представляет собой длину наибольшей возрастающей подпоследовательности, заканчивающейся в nums[i]. Затем мы выполняем двойной цикл, чтобы найти наибольшую длину для каждого элемента. После этого мы определяем саму подпоследовательность, начиная с наибольшей длины и двигаясь обратно по массиву dp.
Пример использования:
python
nums = [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1]
result = longest_increasing_subsequence(nums)
print(result) # Output: [3, 5, 8, 10]
Эта функция найдет наибольшую возрастающую подпоследовательность из списка [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1], которой будет [3, 5, 8, 10], и выведет ее в консоль.
Для решения этой задачи используется динамическое программирование. Мы создаем массив dp, где dp[i] представляет собой длину наибольшей возрастающей подпоследовательности, заканчивающейся в nums[i]. Затем мы выполняем двойной цикл, чтобы найти наибольшую длину для каждого элемента. После этого мы определяем саму подпоследовательность, начиная с наибольшей длины и двигаясь обратно по массиву dp.
Пример использования:
python
nums = [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1]
result = longest_increasing_subsequence(nums)
print(result) # Output: [3, 5, 8, 10]
Эта функция найдет наибольшую возрастающую подпоследовательность из списка [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1], которой будет [3, 5, 8, 10], и выведет ее в консоль.
Напишите однострочник, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле
В этом однострочнике мы открываем файл ‘filename.txt’ и пробегаемся по всем его строкам и символам в каждой строке.
Для каждого символа, который является заглавной буквой метод isupper() возвращает True, и мы добавляем 1 к счетчику с помощью функции sum(). В конце, num_uppercase будет содержать количество заглавных букв в файле.
В этом однострочнике мы открываем файл ‘filename.txt’ и пробегаемся по всем его строкам и символам в каждой строке.
Для каждого символа, который является заглавной буквой метод isupper() возвращает True, и мы добавляем 1 к счетчику с помощью функции sum(). В конце, num_uppercase будет содержать количество заглавных букв в файле.
Можно ли объявлять функцию внутри другой функции? Где она будет видна?
Да, функции можно объявлять внутри других функций. Такая вложенная функция будет видна и доступна для вызова только внутри родительской функции, в которой она определена.
Это называется замыканием и позволяет ограничить область видимости вложенной функции, чтобы она не загрязняла глобальное пространство имен.
Вложенные функции могут быть полезны, когда нужно реализовать вспомогательную логику, связанную только с работой родительской функции.
Да, функции можно объявлять внутри других функций. Такая вложенная функция будет видна и доступна для вызова только внутри родительской функции, в которой она определена.
Это называется замыканием и позволяет ограничить область видимости вложенной функции, чтобы она не загрязняла глобальное пространство имен.
Вложенные функции могут быть полезны, когда нужно реализовать вспомогательную логику, связанную только с работой родительской функции.
Что такое и чем отличается old-style от new-style classes?
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
— Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object.
— New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают.
— В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов.
— New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их.
Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.
Почему не стоит использовать изменяемые объекты как параметры по-умолчанию?
В Python не рекомендуется использовать изменяемые объекты в качестве значений параметров по умолчанию по следующим причинам:
— Значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
— Если использовать изменяемый объект (список, словарь), то изменения в нем будут сохраняться между вызовами функции. Это может привести к неочевидному поведению и трудноуловимым ошибкам при многократном вызове функции.
В качестве альтернативы можно задавать значение по умолчанию как None, а в теле функции создавать новый изменяемый объект, если значение не передано.
Такой подход позволяет избежать «эффекта переноса» состояния между вызовами и делает код более понятным и предсказуемым.
В Python не рекомендуется использовать изменяемые объекты в качестве значений параметров по умолчанию по следующим причинам:
— Значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
— Если использовать изменяемый объект (список, словарь), то изменения в нем будут сохраняться между вызовами функции. Это может привести к неочевидному поведению и трудноуловимым ошибкам при многократном вызове функции.
В качестве альтернативы можно задавать значение по умолчанию как None, а в теле функции создавать новый изменяемый объект, если значение не передано.
Такой подход позволяет избежать «эффекта переноса» состояния между вызовами и делает код более понятным и предсказуемым.