📡 FISSURE — фреймворк для анализа и реверс-инжиниринга радиосигналов.
Этот open-source проект объединяет инструменты для работы с RF-сигналами: от обнаружения и классификации до атак и автоматизированного тестирования.
Инструмент поддерживает популярное SDR-оборудование и возможность развертывания распределённых сенсорных узлов для задач радиомониторинга. Проект активно развивается, в 2024 году добавили Z-Wave-анализ и автоматические триггеры для атак.
🤖 GitHub
@pythonl
Этот open-source проект объединяет инструменты для работы с RF-сигналами: от обнаружения и классификации до атак и автоматизированного тестирования.
Инструмент поддерживает популярное SDR-оборудование и возможность развертывания распределённых сенсорных узлов для задач радиомониторинга. Проект активно развивается, в 2024 году добавили Z-Wave-анализ и автоматические триггеры для атак.
🤖 GitHub
@pythonl
🐍 Задача с подвохом: Декораторы и мутабельные ловушки
Условие:
Что выведет следующий код и почему?
❓ Вопрос:
Что будет выведено? Где здесь двойной подвох?
🔍 Разбор:
На первый взгляд кажется, что:
1.
2.
3.
Но тут два подвоха:
Подвох №1: изменяемый аргумент по умолчанию
Аргумент
Подвох №2: кэширование по ключу
Декоратор
🧮 Что реально произойдёт:
- `res1 = add_to_list(1)` → функция вызвана, список становится `[1]`
- `res2 = add_to_list(2)` → функция вызвана снова (новый аргумент), список становится `[1, 2]`
- `res3 = add_to_list(1)` → аргумент `1` есть в кэше, сработает ветка `print("Из кэша")` и вернётся **ссылку на тот же изменённый список**
🔢 **Вывод:**
```
[1, 2]
[1, 2]
Из кэша
[1, 2]
```
Все результаты указывают на один и тот же изменённый список.
💥 **Почему это важно:**
1️⃣ **Изменяемые аргументы по умолчанию** сохраняются между вызовами
2️⃣ **Кэширование мутабельных объектов** может привести к неожиданным результатам: при возврате списка вы возвращаете не "результат на момент вычисления", а ссылку на объект, который может измениться позже
🛡️ **Как исправить:**
1️⃣ Использовать `lst=None` и инициализировать внутри функции:
```python
def add_to_list(val, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(val)
return lst
```
2️⃣ Если кэшировать мутабельные объекты, лучше возвращать **копию**:
```python
import copy
cache[arg] = copy.deepcopy(result)
```
✅ **Вывод:**
Декораторы + мутабельные аргументы = ловушка даже для опытных разработчиков. Особенно, когда мутабельные объекты кэшируются и меняются за кулисами.
@pythonl
Условие:
Что выведет следующий код и почему?
def memoize(fn):
cache = {}
def wrapper(arg):
if arg in cache:
print("Из кэша")
return cache[arg]
else:
result = fn(arg)
cache[arg] = result
return result
return wrapper
@memoize
def add_to_list(val, lst=[]):
lst.append(val)
return lst
res1 = add_to_list(1)
res2 = add_to_list(2)
res3 = add_to_list(1)
print(res1)
print(res2)
print(res3)
❓ Вопрос:
Что будет выведено? Где здесь двойной подвох?
🔍 Разбор:
На первый взгляд кажется, что:
1.
add_to_list(1)
вернёт [1]
2.
add_to_list(2)
вернёт [2]
3.
add_to_list(1)
снова вызовет функцию (или достанет из кэша)Но тут два подвоха:
Подвох №1: изменяемый аргумент по умолчанию
Аргумент
lst=[]
создаётся один раз при определении функции. Все вызовы без передачи списка будут использовать один и тот же список.Подвох №2: кэширование по ключу
Декоратор
memoize
кэширует результат по ключу arg
. Но функция возвращает список, который изменяется при каждом вызове. Даже если кэш сработает, вы получите тот же объект списка, который менялся между вызовами!🧮 Что реально произойдёт:
- `res1 = add_to_list(1)` → функция вызвана, список становится `[1]`
- `res2 = add_to_list(2)` → функция вызвана снова (новый аргумент), список становится `[1, 2]`
- `res3 = add_to_list(1)` → аргумент `1` есть в кэше, сработает ветка `print("Из кэша")` и вернётся **ссылку на тот же изменённый список**
🔢 **Вывод:**
```
[1, 2]
[1, 2]
Из кэша
[1, 2]
```
Все результаты указывают на один и тот же изменённый список.
💥 **Почему это важно:**
1️⃣ **Изменяемые аргументы по умолчанию** сохраняются между вызовами
2️⃣ **Кэширование мутабельных объектов** может привести к неожиданным результатам: при возврате списка вы возвращаете не "результат на момент вычисления", а ссылку на объект, который может измениться позже
🛡️ **Как исправить:**
1️⃣ Использовать `lst=None` и инициализировать внутри функции:
```python
def add_to_list(val, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(val)
return lst
```
2️⃣ Если кэшировать мутабельные объекты, лучше возвращать **копию**:
```python
import copy
cache[arg] = copy.deepcopy(result)
```
✅ **Вывод:**
Декораторы + мутабельные аргументы = ловушка даже для опытных разработчиков. Особенно, когда мутабельные объекты кэшируются и меняются за кулисами.
@pythonl