🧠 Задача с подвохом: Что выведет код?
Варианты ответа:
A.
B.
C.
D.
❓ Как думаешь, какой ответ правильный и почему?
Подвох:аргументы по умолчанию в Python вычисляются один раз — при определении функции.
🔸 В extendList(val, list=[]) — этот list=[] сохраняется один и тот же объект списка для всех вызовов функции, где не передаётся list.
Что происходит:
list1 = extendList(10)
→ list=[] по умолчанию
→ list = [10]
→ list1 → [10]
list2 = extendList(123, [])
→ передали новый список
→ list = [123]
→ list2 → [123]
list3 = extendList('a')
→ снова использован тот же список, что и в list1
→ list = [10, 'a']
→ list3 → [10, 'a']
→ и list1 тоже теперь [10, 'a'], потому что это один и тот же объект
Вывод будет:
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123, [])
list3 = extendList('a')
print("list1 =", list1)
print("list2 =", list2)
print("list3 =", list3)
Варианты ответа:
A.
list2 = [123]
list3 = ['a']
B.
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
C.
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
D.
list2 = [123]
list3 = ['a']
❓ Как думаешь, какой ответ правильный и почему?
Подвох:
🔸 В extendList(val, list=[]) — этот list=[] сохраняется один и тот же объект списка для всех вызовов функции, где не передаётся list.
Что происходит:
list1 = extendList(10)
→ list=[] по умолчанию
→ list = [10]
→ list1 → [10]
list2 = extendList(123, [])
→ передали новый список
→ list = [123]
→ list2 → [123]
list3 = extendList('a')
→ снова использован тот же список, что и в list1
→ list = [10, 'a']
→ list3 → [10, 'a']
→ и list1 тоже теперь [10, 'a'], потому что это один и тот же объект
Вывод будет:
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
🧠 Python-хитрая задача + решение
🖍️ Условие:
У тебя есть список логов (
Найди тех, кто зашел, но не вышел.
📜 Пример:
________
💻 Решение:
🛠Ответ:"carol"
#Python #Challenge #DevPuzzle
@python_job_interview
🖍️ Условие:
У тебя есть список логов (
user
, login/logout
).Найди тех, кто зашел, но не вышел.
📜 Пример:
logs = [
("alice", "login"),
("bob", "login"),
("alice", "logout"),
("dave", "login"),
("bob", "logout"),
("carol", "login"),
("dave", "logout")
]
________
💻 Решение:
from collections import defaultdict
def find_stuck_users(logs):
counter = defaultdict(int)
for user, action in logs:
if action == "login":
counter[user] += 1
elif action == "logout":
counter[user] -= 1
return sorted([user for user, count in counter.items() if count > 0])
🛠Ответ:
#Python #Challenge #DevPuzzle
@python_job_interview
Forwarded from Python/ django
Python 3.14 вводит t"..." — новый синтаксис для строк, ориентированных на безопасность типов и интеграцию с системами шаблонов, SQL, HTML и др.
🔹 Что такое t-строка?
t"..." — это как f"...", но:
- интерполяция ограничена и контролируема;
- поддерживается строгое соответствие шаблону;
- можно передавать переменные явно, предотвращая SQL-инъекции и XSS.
🔸 Пример:
name = "Alice"
greeting = t"Hello, {name}!" # t-строка
Вместо немедленной подстановки, как в f"...", t"..." создает шаблон с выражениями как параметрами.
🔐 Зачем это нужно?
✅ Безопасность при генерации SQL, HTML, JSON
✅ Улучшение инструментов и проверки типов (через static analysis)
✅ Контроль над контекстом исполнения (больше нельзя просто вставить переменную как есть — нужно передать её явно)
📦 Использование:
t-строки — это первый шаг к "template string literals" как в TypeScript.
Можно использовать с функциями:
def html(template: T[str]) -> SafeHTML:
...
html(t"<div>{user_input}</div>")
💡 Почему это важно?
Старый код:
f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_name}'"
может привести к SQL-инъекциям и XSS.
t-строки — безопасная альтернатива с встроенной защитой.
🛡 Пример: безопасный HTML
template = t"<p>{user_input}</p>"
html_output = html(template)
# <p><script>alert('bad')</script></p>
Функция html() может вернуть не просто строку, а полноценный HTMLElement.
Больше никакой "грязи" — всё чисто и типобезопасно.
🔍 Работа с шаблоном
t-строки позволяют получить доступ к содержимому:
template = t"Hello {name}!"
template.strings # ("Hello ", "!")
template.values # (name,)
template.interpolations[0].format_spec # ">8"
Можно и вручную собрать шаблон:
Template("Hello ", Interpolation(value="World", expression="name"), "!")
🚀 Вывод:
t"..." — шаг к безопасным шаблонам и типизации строк в Python.
Готовься к будущему Python — безопасному по умолчанию.
📌 Подробнее здесь
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Python-разработчик — от основ до синьора.
Если вы ищете структурированный roadmap в бэкенд-разработке на Python, обратите внимание на дорожную карту от Boot.dev. Она начинается с базовых навыков (Linux, Git, ООП) и ведёт к сложным темам: алгоритмы, HTTP-серверы, безопасность и DevOps-инструменты.
Создатели сделали акцент на практике. После каждого теоретического блока предлагается создать проект: от простого бота до агрегатора блогов с использованием SQL и облачных хранилищ.
🤖 GitHub
@python_job_interview
Если вы ищете структурированный roadmap в бэкенд-разработке на Python, обратите внимание на дорожную карту от Boot.dev. Она начинается с базовых навыков (Linux, Git, ООП) и ведёт к сложным темам: алгоритмы, HTTP-серверы, безопасность и DevOps-инструменты.
Создатели сделали акцент на практике. После каждого теоретического блока предлагается создать проект: от простого бота до агрегатора блогов с использованием SQL и облачных хранилищ.
🤖 GitHub
@python_job_interview
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
Нерйросети t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
Нерйросети t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Реализуйте класс
SmartCache
, который работает следующим образом:- Метод
put(key: str, value: Any)
:- Сохраняет значение по ключу.
- Если суммарный объем памяти, занимаемый всеми элементами, превышает лимит (например, 10 MB), автоматически удаляются наименее "ценные" элементы.
- Метод
get(key: str) -> Any
:- Возвращает значение по ключу.
- Увеличивает счётчик использования элемента.
- Если элемент отсутствует — возвращает
None
.Что значит "ценность" элемента:
- Ценность = количество обращений (`hit count`) к элементу.
- При очистке кэша сначала удаляются элементы с наименьшим количеством обращений.
Ограничения:
- Класс должен корректно считать объём памяти, занимаемый элементами.
- Нужно учитывать, что элементы могут быть сложными структурами (`dict`,
list
, вложенные объекты).- Решение должно быть эффективным: операции должны быть быстрыми даже при большом количестве элементов.
---
▪️ Подсказки:
- Для оценки размера объектов можно использовать модуль
sys.getsizeof
, но для сложных вложенных структур нужен рекурсивный подсчет.- Для хранения частоты обращений стоит использовать дополнительную структуру данных (`collections.Counter` или `dict`).
- При очистке лучше сначала группировать элементы по "ценности", а затем удалять самые "дешевые".
---
▪️ Что оценивается:
- Умение работать с ограничениями по памяти.
- Аккуратная обработка ссылок и размеров объектов.
- Эффективность очистки кэша.
- Чистота и читаемость кода.
---
▪️ Разбор возможного решения:
Идея архитектуры:
- Храним:
-
storage
: словарь {key: value}
.-
hits
: счётчик {key: hit_count}
.-
size
: общий размер всех объектов.- При
put()
:- Добавляем элемент.
- Пересчитываем суммарный размер.
- Если размер превышает лимит:
- Удаляем наименее популярные элементы до тех пор, пока не уложимся в лимит.
- При
get()
:- Увеличиваем
hit_count
элемента.- Возвращаем значение или
None
.Оценка размера объектов:
- Простого
sys.getsizeof
недостаточно для коллекций.- Нужна функция, рекурсивно подсчитывающая размер всех вложенных объектов.
Мини-пример функции подсчета размера:
import sys
def deep_getsizeof(obj, seen=None):
"""Рекурсивно считает память объекта и его вложенных объектов"""
size = sys.getsizeof(obj)
if seen is None:
seen = set()
obj_id = id(obj)
if obj_id in seen:
return 0
seen.add(obj_id)
if isinstance(obj, dict):
size += sum([deep_getsizeof(v, seen) + deep_getsizeof(k, seen) for k, v in obj.items()])
elif isinstance(obj, (list, tuple, set, frozenset)):
size += sum(deep_getsizeof(i, seen) for i in obj)
return size
Мини-пример интерфейса `SmartCache`:
class SmartCache:
def __init__(self, max_size_bytes):
self.max_size = max_size_bytes
self.storage = {}
self.hits = {}
self.total_size = 0
def put(self, key, value):
# добавить логику добавления и очистки при переполнении
pass
def get(self, key):
# увеличить hit_count и вернуть значение
pass
🔖 Дополнительные вопросы:
- Как ускорить очистку кэша без полного перебора всех элементов?
- Как сделать потокобезопасную версию кэша?
- Как адаптировать
SmartCache
для распределённой архитектуры (кэш между несколькими машинами)?@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Наглядные картинки и короткие видео - мы расскажем о всех секртетах Linux администрирования.
Подписаться: t.me/linuxacademiya
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 FastUI — фреймворк, позволяющий собирать React-интерфейсы, описывая их декларативно на Python. Под капотом у проекта набор Pydantic-моделей, которые автоматически преобразуются в TypeScript-типы и React-компоненты.
Хотя инструмент еще находится в стадии активной разработки, он уже демонстрирует интересный подход — бэкенд полностью определяет UI, а фронтенд становится исполнителем без собственной бизнес-логики.
🤖 GitHub
@python_job_interview
Хотя инструмент еще находится в стадии активной разработки, он уже демонстрирует интересный подход — бэкенд полностью определяет UI, а фронтенд становится исполнителем без собственной бизнес-логики.
🤖 GitHub
@python_job_interview
🧩 Python‑задача: построить резолвер зависимостей для «мини‑PyPI»
Нужно написать ядро пакетного менеджера — алгоритм, выбирающий набор совместимых версий библиотек под заданные ограничения.
Задача напоминает работу
## 📜 Входные данные
1. catalog.json — «репозиторий» пакетов.
*Ключ* — имя пакета; *значения* — версии → словарь зависимостей (`depends`).
У каждой зависимости указан диапазон версий по SemVer‑синтаксису
2. requirements.txt — то, что хочет пользователь:
## 🔧 Задача
Написать функцию
которая возвращает словарь
### Правила
1. Версия должна лежать в пересечении *всех* диапазонов, навешанных на пакет.
2. Если диапазон пуст — конфликты нельзя игнорировать.
3. Разрешение идёт по принципу «самая новая подходящая версия» (Greedy‑latest), но если она приводит к заведомому конфликту, надо откатиться («backtrack») и попробовать более старую.
4. Каталог может быть большим (≥ 10 000 пакетов), алгоритм должен укладываться в секунды.
5. Допустимо использовать только стандартную библиотеку +
## 🏁 Дополнительные челленджи
* Кэшировать результаты проверки диапазонов, чтобы не пересчитывать одно и то же.
* Оптимизировать порядок обхода графа (например, сначала пакеты с меньшим числом разрешимых версий).
* Добавить «экзотики»: опциональные зависимости, extras (`pandas[perf]`) или marker‑выражения (`sys_platform == "linux"`).
---
# ✅ Референс‑решение (однофайловое, python 3.11)
> *Не читайте решение в комментариях, пока не попробуете решить сами!*
@python_job_interview
Нужно написать ядро пакетного менеджера — алгоритм, выбирающий набор совместимых версий библиотек под заданные ограничения.
Задача напоминает работу
pip
, npm
или cargo
, но в упрощённом формате, достаточном для тренировки графовых алгоритмов, backtracking и оптимизаций.## 📜 Входные данные
1. catalog.json — «репозиторий» пакетов.
{
"pandas": {
"1.1.0": { "depends": { "numpy": ">=1.17,<1.20" } },
"1.3.5": { "depends": { "numpy": ">=1.19,<1.22", "python-dateutil": ">=2.7" } }
},
"numpy": {
"1.18.5": { "depends": {} },
"1.19.2": { "depends": {} },
"1.21.0": { "depends": {} }
},
"python-dateutil": {
"2.8.0": { "depends": { "six": ">=1.5" } },
"2.8.2": { "depends": { "six": ">=1.5" } }
},
"six": {
"1.14.0": { "depends": {} },
"1.16.0": { "depends": {} }
}
}
*Ключ* — имя пакета; *значения* — версии → словарь зависимостей (`depends`).
У каждой зависимости указан диапазон версий по SemVer‑синтаксису
>=a,<b
.2. requirements.txt — то, что хочет пользователь:
pandas>=1.1,<1.4
python-dateutil==2.8.2
## 🔧 Задача
Написать функцию
resolve(catalog: dict[str, dict[str, dict]],
requirements: list[str]) -> dict[str, str]
которая возвращает словарь
{package: chosen_version}
— единственную консистентную конфигурацию, удовлетворяющую всем ограничениям, *либо* возбуждает UnresolvableError
.### Правила
1. Версия должна лежать в пересечении *всех* диапазонов, навешанных на пакет.
2. Если диапазон пуст — конфликты нельзя игнорировать.
3. Разрешение идёт по принципу «самая новая подходящая версия» (Greedy‑latest), но если она приводит к заведомому конфликту, надо откатиться («backtrack») и попробовать более старую.
4. Каталог может быть большим (≥ 10 000 пакетов), алгоритм должен укладываться в секунды.
5. Допустимо использовать только стандартную библиотеку +
packaging.version/packaging.specifiers
(pip‑compatible сравнение версий).## 🏁 Дополнительные челленджи
* Кэшировать результаты проверки диапазонов, чтобы не пересчитывать одно и то же.
* Оптимизировать порядок обхода графа (например, сначала пакеты с меньшим числом разрешимых версий).
* Добавить «экзотики»: опциональные зависимости, extras (`pandas[perf]`) или marker‑выражения (`sys_platform == "linux"`).
---
# ✅ Референс‑решение (однофайловое, python 3.11)
> *Не читайте решение в комментариях, пока не попробуете решить сами!*
@python_job_interview
Порекомендуйте друга в Ozon Tech и получите 150 000 ₽.
Важно: IT-команда ведущего e-com ищет специалистов уровня senior+ в Data Science. Программа работает для тех, кто не работает в Ozon.
Подробнее о том, за какие вакансии можно получить вознаграждение, здесь⬅️
Важно: IT-команда ведущего e-com ищет специалистов уровня senior+ в Data Science. Программа работает для тех, кто не работает в Ozon.
Подробнее о том, за какие вакансии можно получить вознаграждение, здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌟 Dynaconf — управление конфигурациями в Python без головной боли. Этот проект предлагает унифицированный способ работы с конфигурациями: от простых .toml-файлов до интеграции с Hashicorp Vault для хранения секретов.
Проект выделяет из общей массы поддержка 5+ форматов с автоматическим парсинго, разделение настроек по средам, защита секретов через .gitignore и возможность использовать Redis/Vault. Для старта достаточно
🤖 GitHub
@python_job_interview
Проект выделяет из общей массы поддержка 5+ форматов с автоматическим парсинго, разделение настроек по средам, защита секретов через .gitignore и возможность использовать Redis/Vault. Для старта достаточно
pip install dynaconf
и одной команды dynaconf init,
которая сгенерирует все необходимые файлы. 🤖 GitHub
@python_job_interview