🤔 Какие есть 6 этапов разработки продукта?

Процесс разработки продукта включает в себя несколько ключевых этапов, которые помогают структурировать и упорядочить работу над проектом.

🟠Планирование и анализ требований
Этот этап включает в себя сбор и анализ требований к будущему продукту. Целью является понимание того, что именно требуется создать и для кого. Включает: Встречи с клиентами и заинтересованными сторонами для обсуждения требований.
Определение функциональных и нефункциональных требований.
Анализ целевого рынка и конкурентов.
Разработка спецификаций и документации.

🟠Проектирование
На этапе проектирования создается архитектура будущего продукта. Это включает:
Разработка высокоуровневой архитектуры системы.
Детальное проектирование отдельных компонентов и модулей.
Создание схем баз данных, диаграмм классов и других архитектурных диаграмм.
Разработка прототипов пользовательского интерфейса.

🟠Разработка (кодирование)
Этот этап включает в себя непосредственное написание кода и реализацию функциональности согласно разработанным спецификациям и проектам. Включает:
Разработка модулей и компонентов системы.
Интеграция различных частей системы.
Использование систем контроля версий для управления кодом.
Постоянная проверка кода на соответствие стандартам и требованиям.

🟠Тестирование
Тестирование необходимо для обеспечения качества продукта и выявления ошибок до его развертывания. Включает:
Юнит-тестирование отдельных компонентов.
Интеграционное тестирование для проверки взаимодействия компонентов.
Системное тестирование для проверки всей системы в целом.
Приемочное тестирование для проверки соответствия требованиям клиента.

🟠Развертывание
На этапе развертывания продукт готовится к запуску и становится доступным пользователям. Включает:
Настройка серверов и инфраструктуры.
Развертывание приложений в производственной среде.
Проведение окончательных проверок и тестов в реальной среде.
Подготовка и выпуск документации для пользователей и администраторов.

🟠Поддержка и сопровождение
После развертывания продукта начинается этап его поддержки и сопровождения, чтобы обеспечить его бесперебойную работу и внедрение улучшений. Включает:
Мониторинг работы системы и исправление возникающих ошибок.
Выпуск обновлений и патчей для устранения уязвимостей и улучшения функциональности.
Поддержка пользователей и обработка их запросов.
Планирование и внедрение новых функций и улучшений.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое транзакция?

Транзакция — это набор операций с базой данных, выполняющихся как единое целое. Она гарантирует выполнение принципов ACID (атомарность, согласованность, изолированность, долговечность). При сбое все изменения откатываются.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое кастомный менеджер модели?

В Django, кастомный менеджер модели — это способ расширения стандартного менеджера модели (класса Manager), чтобы добавить дополнительные методы для выполнения более сложных запросов к базе данных. Менеджеры используются для работы с наборами запросов (QuerySets) и предоставляют интерфейс для выполнения операций с базой данных.

🚩Зачем использовать кастомный менеджер модели?

🟠Повторное использование кода
Вынесение часто используемых запросов в методы менеджера позволяет избежать дублирования кода.

🟠Организация логики запросов
Логика сложных запросов инкапсулируется в методы менеджера, делая код моделей и представлений более чистым и удобочитаемым.

🟠Расширение функциональности
Добавление новых методов к менеджеру позволяет выполнять специфичные для приложения операции с данными.

🚩Пример создания кастомного менеджера модели

1⃣Создание кастомного менеджера

from django.db import models
from django.utils import timezone

class BookManager(models.Manager):
    def by_author(self, author_name):
        return self.filter(author__name=author_name)

    def published_recently(self):
        one_month_ago = timezone.now() - timezone.timedelta(days=30)
        return self.filter(publication_date__gte=one_month_ago)

2⃣Использование кастомного менеджера в модели

from django.db import models

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)

class Book(models.Model):
    noscript = models.CharField(max_length=200)
    author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE)
    publication_date = models.DateTimeField()
    
    # Подключение кастомного менеджера
    objects = BookManager()

3⃣Пример использования кастомного менеджера

# Получение книг по автору
books_by_author = Book.objects.by_author('John Doe')
for book in books_by_author:
    print(book.noscript)

# Получение книг, опубликованных за последний месяц
recent_books = Book.objects.published_recently()
for book in recent_books:
    print(book.noscript)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что быстрее, словарь или список?

Словарь быстрее для поиска элементов (O(1) в среднем) по сравнению со списком, где поиск занимает O(n).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие бывают поля моделей в Django?

Это класс, который представляет структуру и логику данных приложения. Модели определяют поля и поведение данных, которые будут храниться в базе данных. Django предоставляет множество типов полей и встроенных методов для создания мощных и гибких моделей.

🚩Основные типы полей в моделях Django

🟠Поле AutoField
Поле для автоматического увеличения целого числа, которое обычно используется для первичных ключей.

id = models.AutoField(primary_key=True)    

🟠Поле CharField
Поле для хранения строк с фиксированной максимальной длиной.

name = models.CharField(max_length=100)    

🟠Поле TextField
Поле для хранения длинных текстов.

denoscription = models.TextField()    

🟠Поле IntegerField
Поле для хранения целых чисел.

age = models.IntegerField()    

🟠Поле FloatField
Поле для хранения чисел с плавающей запятой.

price = models.FloatField()    

🟠Поле BooleanField
Поле для хранения булевых значений (True/False).

is_active = models.BooleanField(default=True)    

🟠Поле DateTimeField
Поле для хранения даты и времени.

created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)    

🟠Поле ForeignKey
Поле для создания связи "многие к одному" с другой моделью.

author = models.ForeignKey('Author', on_delete=models.CASCADE)    

🟠Поле ManyToManyField
Поле для создания связи "многие ко многим" с другой моделью.

categories = models.ManyToManyField('Category')    

🟠Поле OneToOneField
Поле для создания связи "один к одному" с другой моделью.

profile = models.OneToOneField('Profile', on_delete=models.CASCADE)    

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое IP адрес и доменное имя?

Это два важных понятия в контексте работы интернета и компьютерных сетей. Они используются для идентификации устройств и ресурсов в сети, а также для упрощения доступа к ним.

🚩IP-адрес (Internet Protocol Address)

Это уникальный числовой идентификатор, присваиваемый каждому устройству, подключенному к сети, использующей протокол IP (Internet Protocol). IP-адреса используются для маршрутизации пакетов данных между устройствами в сети.

🟠IPv4 (Internet Protocol version 4)
Формат: 32-битные числа, записанные в виде четырех десятичных чисел, разделенных точками (например, 192.168.1.1). Пример: 192.168.0.1, 8.8.8.8

🟠IPv6 (Internet Protocol version 6)
Формат: 128-битные числа, записанные в виде восьми групп шестнадцатеричных чисел, разделенных двоеточиями (например, 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334). Пример: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334, ::1 (loopback адрес)

🚩Доменное имя

Это удобочитаемое имя, используемое для идентификации IP-адреса на уровне пользователя. Доменные имена упрощают доступ к ресурсам в интернете, так как их легче запомнить и использовать, чем числовые IP-адреса.

🟠Top-Level Domain (TLD)
Верхний уровень, например, .com, .org, .net.
🟠Second-Level Domain (SLD)
Основная часть доменного имени, например, example в example.com.
🟠Subdomain
Дополнительные уровни, например, www в www.example.com.

🚩Преобразование доменных имен в IP-адреса

Для преобразования доменных имен в IP-адреса используется система доменных имен (DNS, Domain Name System). DNS-серверы выполняют роль "телефонной книги" интернета, переводя доменные имена в соответствующие им IP-адреса.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое querySet() в Django?

Это объект в Django ORM, представляющий запрос к базе данных. Он позволяет фильтровать, сортировать и манипулировать данными, возвращаемыми из базы. Например, Model.objects.all() возвращает QuerySet, содержащий все объекты модели, а filter() позволяет извлекать только нужные данные.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое интроспекция?

Это способность программы исследовать и изменять свою структуру и поведение во время выполнения. Интроспекция позволяет получить информацию о типах данных, структурах, объектах и их атрибутах динамически, то есть в процессе выполнения программы.

🚩Основные аспекты интроспекции

🟠Получение типа объекта
С помощью функции type() можно узнать тип любого объекта.

x = 10
print(type(x))  # <class 'int'>   

🟠Проверка наличия атрибутов и методов
Функции hasattr(), getattr() и setattr() позволяют проверять и манипулировать атрибутами объектов.

class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

obj = MyClass(5)

# Проверка наличия атрибута
print(hasattr(obj, 'value'))  # True

# Получение значения атрибута
print(getattr(obj, 'value'))  # 5

# Установка значения атрибута
setattr(obj, 'value', 10)
print(getattr(obj, 'value'))  # 10   

🟠Исследование структуры класса
Модуль inspect предоставляет функции для получения информации о классах, методах и функциях.

import inspect

class MyClass:
    def method(self):
        pass

# Получение всех методов класса
methods = inspect.getmembers(MyClass, predicate=inspect.isfunction)
print(methods)  # [('method', <function MyClass.method at 0x...>)]   

🟠Список атрибутов и методов объекта
Встроенная функция dir() возвращает список всех атрибутов и методов объекта.

class MyClass:
    def method(self):
       pass

obj = MyClass()

print(dir(obj))
# ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',
# '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__',
# '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'method']

🟠Работа с модулем `inspect`
Модуль inspect предоставляет функции для получения информации о живых объектах, включая функции, методы, классы и модули.

import inspect

def my_function():
    pass

# Получение информации о функции
print(inspect.getmembers(my_function)) 

🚩Плюсы и минусы

➕Гибкость
Позволяет писать более общие и гибкие функции, которые могут работать с различными типами данных.
➕Отладка и тестирование
Облегчает отладку и тестирование кода, предоставляя средства для анализа объектов и их состояния.
➖Сложность
Может сделать код более сложным для понимания и сопровождения.
➖Производительность
Интроспекция может повлиять на производительность, особенно при частом использовании в критически важных участках кода.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое BigO notation?

Это способ оценки эффективности алгоритмов в терминах времени выполнения или использования памяти в зависимости от размера входных данных.
•Например: O(1) (константное время), O(n) (линейное), O(log n) (логарифмическое).
Она помогает сравнивать алгоритмы и выбирать наиболее оптимальный для конкретной задачи.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое JSON?

Это легковесный формат обмена данными, который легко читается и пишется человеком, а также легко парсится и генерируется машинами. JSON используется для передачи данных между клиентом и сервером, особенно в веб-приложениях.

🚩Основные характеристики

🟠Простота и легкость
JSON простой и легкий для понимания, что делает его удобным для обмена данными.

🟠Является текстовым форматом
JSON представлен в текстовом формате, что позволяет легко его читать и отлаживать.

🟠Язык-независимость
Хотя JSON основан на подмножестве языка JavaScript, он поддерживается многими языками программирования, включая Python, Java, C#, PHP и другие.

🚩JSON состоит из двух основных структур

🟠Объекты
Набор пар "ключ-значение", заключенный в фигурные скобки {}. Ключи должны быть строками, а значения могут быть различными типами данных.
🟠Массивы
Упорядоченные списки значений, заключенные в квадратные скобки [].

{
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "isStudent": false,
    "courses": ["Math", "Science", "History"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "zip": "12345"
    }
}

🚩Типы данных

🟠Строки
Последовательности символов, заключенные в двойные кавычки.

"name": "John Doe"    

🟠Числа
Целые числа и числа с плавающей запятой.

"age": 30    

🟠Булевы значения
true или false.

"isStudent": false    

🟠Массивы
Упорядоченные списки значений.

"courses": ["Math", "Science", "History"]    

🟠Объекты
Наборы пар "ключ-значение".

"address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "Anytown",
    "zip": "12345"
}    

🟠Null
Значение null.

"middleName": null    

Преобразование Python объектов в JSON (сериализация)

import json

data = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "isStudent": False,
    "courses": ["Math", "Science", "History"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "zip": "12345"
    }
}

# Преобразование Python объекта в JSON строку
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string)

Преобразование JSON в Python объекты (десериализация)

import json

json_string = '''
{
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "isStudent": false,
    "courses": ["Math", "Science", "History"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "zip": "12345"
    }
}
'''

# Преобразование JSON строки в Python объект
data = json.loads(json_string)
print(data)
print(data['name'])  # John Doe

🚩Пример чтения и записи JSON в файл

Запись JSON в файл

import json

data = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "isStudent": False,
    "courses": ["Math", "Science", "History"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "Anytown",
        "zip": "12345"
    }
}

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Чтение JSON из файла

import json

with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)
    print(data['name'])  # John Doe

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Отличия rebase от merge?

1. merge: объединяет две ветки, создавая дополнительный коммит слияния, который сохраняет историю обеих веток. Это удобно для сохранения полного контекста изменений.
2. rebase: перемещает изменения текущей ветки поверх другой, переписывая историю. Это делает историю линейной и более чистой, но может привести к конфликтам и проблемам при совместной работе.
merge используется для сохранения полной истории, а rebase — для её упрощения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего используется IntegerChoices?

IntegerChoices в Django используется для создания выбора из ограниченного набора целочисленных значений для поля модели. Это полезно, когда вам нужно ограничить допустимые значения для поля модели определенными целыми числами, и при этом иметь удобные человекочитаемые названия для этих значений.

🚩Основные плюсы

➕Читаемость кода
Значения выбора имеют человекочитаемые названия, что делает код более понятным.
➕Поддержка валидации
Django автоматически проверяет, что значение поля соответствует одному из допустимых значений.
➕Удобство использования в админке
В Django admin интерфейсе выпадающий список с человекочитаемыми названиями делает работу с данными удобнее.

🚩Пример использования

1⃣Создание класса IntegerChoices

from django.db import models

class Status(models.IntegerChoices):
    PENDING = 1, 'Pending'
    APPROVED = 2, 'Approved'
    REJECTED = 3, 'Rejected'

2⃣Использование IntegerChoices в модели

from django.db import models

class Application(models.Model):
    status = models.IntegerField(choices=Status.choices, default=Status.PENDING)
    name = models.CharField(max_length=100)
    submitted_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

    def __str__(self):
        return f"{self.name} - {self.get_status_display()}"

3⃣Пример работы с моделью

# Создание новой записи
app = Application.objects.create(name='John Doe')

# Проверка статуса
print(app.status)  # 1
print(app.get_status_display())  # 'Pending'

# Изменение статуса
app.status = Status.APPROVED
app.save()

# Проверка обновленного статуса
print(app.status)  # 2
print(app.get_status_display())  # 'Approved'

🚩Дополнительные методы и атрибуты

Вы можете добавлять дополнительные методы и атрибуты в класс выбора для расширенной функциональности.

from django.db import models

class Status(models.IntegerChoices):
    PENDING = 1, 'Pending'
    APPROVED = 2, 'Approved'
    REJECTED = 3, 'Rejected'

    @classmethod
    def get_choices(cls):
        return [(choice.value, choice.label) for choice in cls]

# Пример использования
print(Status.get_choices())  # [(1, 'Pending'), (2, 'Approved'), (3, 'Rejected')]

Использование в фильтрах и запросах

# Фильтрация записей по статусу
pending_apps = Application.objects.filter(status=Status.PENDING)
for app in pending_apps:
    print(app.name)

# Фильтрация записей по множеству статусов
approved_or_rejected_apps = Application.objects.filter(status__in=[Status.APPROVED, Status.REJECTED])
for app in approved_or_rejected_apps:
    print(app.name)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое миграция?

Это способ управления изменениями в структуре базы данных через код. Django генерирует файлы миграций на основе изменений в моделях, а затем применяет их к базе данных, синхронизируя её структуру с кодом.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть варианты определения модели пользователя в Django?

В Django существует несколько вариантов определения модели пользователя. По умолчанию Django предоставляет базовую модель пользователя, но если требуется кастомизация, можно создать свою модель пользователя.

🟠Использование стандартной модели пользователя (`User`)
Django предоставляет стандартную модель пользователя через django.contrib.auth.models.User. Эта модель включает в себя все основные поля и методы для работы с пользователями.

from django.contrib.auth.models import User

# Создание нового пользователя
user = User.objects.create_user(username='john', password='password123')

# Аутентификация пользователя
from django.contrib.auth import authenticate, login

user = authenticate(username='john', password='password123')
if user is not None:
    login(request, user)

🚩Расширение стандартной модели пользователя с помощью `UserProfile`

1⃣Создание модели профиля пользователя

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class UserProfile(models.Model):
    user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
    bio = models.TextField(blank=True)
    birth_date = models.DateField(null=True, blank=True)

# Сигналы для автоматического создания и сохранения профиля пользователя
from django.db.models.signals import post_save
from django.dispatch import receiver

@receiver(post_save, sender=User)
def create_user_profile(sender, instance, created, **kwargs):
    if created:
        UserProfile.objects.create(user=instance)

@receiver(post_save, sender=User)
def save_user_profile(sender, instance, **kwargs):
    instance.userprofile.save()

2⃣Использование профиля пользователя

# Получение и изменение профиля пользователя
user = User.objects.get(username='john')
profile = user.userprofile
profile.bio = "Hello, I'm John!"
profile.save()

3⃣Замена стандартной модели пользователя кастомной моделью (`CustomUser`)
Если необходимо полностью изменить модель пользователя, можно создать кастомную модель пользователя и указать Django использовать её вместо стандартной.

from django.contrib.auth.models import AbstractBaseUser, BaseUserManager
from django.db import models

class CustomUserManager(BaseUserManager):
    def create_user(self, email, password=None, **extra_fields):
        if not email:
            raise ValueError('The Email field must be set')
        email = self.normalize_email(email)
        user = self.model(email=email, **extra_fields)
        user.set_password(password)
        user.save(using=self._db)
        return user

    def create_superuser(self, email, password=None, **extra_fields):
        extra_fields.setdefault('is_staff', True)
        extra_fields.setdefault('is_superuser', True)

        return self.create_user(email, password, **extra_fields)

class CustomUser(AbstractBaseUser):
    email = models.EmailField(unique=True)
    first_name = models.CharField(max_length=30, blank=True)
    last_name = models.CharField(max_length=30, blank=True)
    is_active = models.BooleanField(default=True)
    is_staff = models.BooleanField(default=False)

    objects = CustomUserManager()

    USERNAME_FIELD = 'email'
    REQUIRED_FIELDS = ['first_name', 'last_name']

    def __str__(self):
        return self.email

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что означает, что querySet() ленивый?

QuerySet в Django является ленивым, что означает, что запросы к базе данных выполняются только при необходимости (например, при итерации или вызове методов вроде .all() или .filter()). Это позволяет оптимизировать работу с данными и предотвращать лишние запросы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое сокеты?

Это механизм, который позволяет программам обмениваться данными по сети. Они являются одним из основных способов коммуникации между устройствами в сетях, таких как интернет или локальная сеть (LAN). Сокеты используются для реализации различных сетевых протоколов, таких как TCP (Transmission Control Protocol) и UDP (User Datagram Protocol).

🚩Основные характеристики

🟠Сетевые сокеты
Сокеты используются для связи между двумя устройствами по сети, такие как клиент и сервер.

🟠Типы сокетов
TCP-сокеты (стриминговые сокеты): Обеспечивают надежное, установочное соединение с проверкой целостности данных и управлением потоком. Пример использования — веб-серверы и клиенты.
UDP-сокеты (датаграммные сокеты): Обеспечивают безустановочное соединение с меньшей задержкой, но без гарантии доставки данных. Пример использования — видеостриминг, игры в реальном времени.

🚩Пример использования сокетов в Python

TCP-сокеты
Сервер

import socket

# Создание TCP-сокета
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# Привязка сокета к адресу и порту
server_socket.bind(('localhost', 12345))

# Ожидание входящих соединений
server_socket.listen()

print('Сервер ожидает соединения...')

while True:
    # Принятие нового соединения
    client_socket, client_address = server_socket.accept()
    print(f'Подключение от {client_address}')
    
    # Получение данных от клиента
    data = client_socket.recv(1024).decode()
    print(f'Получено: {data}')
    
    # Отправка ответа клиенту
    client_socket.sendall('Hello, Client!'.encode())
    
    # Закрытие соединения
    client_socket.close()

Клиент

import socket

# Создание TCP-сокета
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# Подключение к серверу
client_socket.connect(('localhost', 12345))

# Отправка данных серверу
client_socket.sendall('Hello, Server!'.encode())

# Получение ответа от сервера
data = client_socket.recv(1024).decode()
print(f'Получено: {data}')

# Закрытие соединения
client_socket.close()

UDP-сокеты
Сервер

import socket

# Создание UDP-сокета
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

# Привязка сокета к адресу и порту
server_socket.bind(('localhost', 12345))

print('UDP сервер ожидает сообщений...')

while True:
    # Получение данных от клиента
    data, client_address = server_socket.recvfrom(1024)
    print(f'Получено от {client_address}: {data.decode()}')
    
    # Отправка ответа клиенту
    server_socket.sendto('Hello, Client!'.encode(), client_address)

Клиент

import socket

# Создание UDP-сокета
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

# Отправка данных серверу
client_socket.sendto('Hello, Server!'.encode(), ('localhost', 12345))

# Получение ответа от сервера
data, server_address = client_socket.recvfrom(1024)
print(f'Получено: {data.decode()}')

# Закрытие сокета
client_socket.close()

🚩Плюсы и минусы

➕Гибкость
Сокеты предоставляют низкоуровневый доступ к сетевым операциям, позволяя разрабатывать различные сетевые протоколы.
➕Надежность (TCP)
Обеспечивают надежную передачу данных с управлением потоком и проверкой целостности.
➕Простота (UDP)
Позволяют быстро передавать данные с минимальной задержкой.
➖Сложность реализации
Работа с сокетами требует понимания сетевых протоколов и управления соединениями.
➖Отсутствие гарантий доставки (UDP)
Данные могут теряться или приходить в неправильном порядке.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как реализован many-to-many?

Связь many-to-many создаётся с помощью модели, которая автоматически генерирует промежуточную таблицу. Вы можете управлять этой таблицей напрямую или добавить её кастомизацию с помощью through.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Расскажи о методе call ?

Метод __call__ является специальным методом, который позволяет экземплярам классов вести себя как функции. Если объект класса имеет данный метод, то этот объект можно вызывать, как если бы он был функцией. Это может быть полезно для создания объектов, которые действуют как замыкания, для реализации паттернов проектирования и других сценариев, требующих функциональности.

🚩Основное предназначение

Позволяет объекту вести себя как функция. Он вызывается, когда экземпляр класса вызывается как функция.

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def __call__(self):
        self.count += 1
        return self.count

# Использование
counter = Counter()
print(counter())  # Вывод: 1
print(counter())  # Вывод: 2
print(counter())  # Вывод: 3

🚩Применение метода

🟠Функциональные объекты
Позволяет создавать объекты, которые можно вызывать как функции, что полезно для создания замыканий и функций высшего порядка.

🟠Кеширование
Используется для реализации механизмов кеширования в классах, когда результат вычисления может быть закеширован и повторно использован.

🟠Паттерны проектирования: Полезен для реализации различных паттернов проектирования, таких как синглтон, декоратор и фабрика.

class Multiplier:
    def __init__(self, factor):
        self.factor = factor

    def __call__(self, value):
        return value * self.factor

# Использование
double = Multiplier(2)
triple = Multiplier(3)

print(double(5))  # Вывод: 10
print(triple(5))  # Вывод: 15

Пример кеширования

class CachedFibonacci:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def __call__(self, n):
        if n in self.cache:
            return self.cache[n]
        if n <= 1:
            return n
        self.cache[n] = self(n - 1) + self(n - 2)
        return self.cache[n]

# Использование
fibonacci = CachedFibonacci()
print(fibonacci(10))  # Вывод: 55
print(fibonacci(15))  # Вывод: 610

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает хеш-таблица?

Это структура данных, которая хранит пары ключ-значение и использует хеш-функцию для вычисления индекса.
Хеширование: ключ преобразуется в числовое значение (хеш).
Размещение: хеш определяет индекс, куда сохраняется значение.
Коллизии: если два ключа имеют одинаковый хеш, используется метод разрешения коллизий (связанный список, открытая адресация).
Хеш-таблицы обеспечивают быстрый доступ (O(1)) к данным при правильной реализации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое JWT?

Это компактный, URL-безопасный способ представления заявок между двумя сторонами. JWT широко используется для аутентификации и авторизации в веб-приложениях.

🚩Основные характеристики

🟠Компактность
JWT — это компактный формат, который легко передавать через URL, заголовки HTTP или внутри тела запроса.

🟠Самодостаточность
JWT содержит всю необходимую информацию для проверки подлинности, что избавляет от необходимости обращаться к базе данных при каждом запросе.

🟠Безопасность
JWT может быть подписан с использованием алгоритмов HMAC или RSA, что обеспечивает целостность и подлинность данных.

🚩Структура

🟠Header (Заголовок)
Заголовок обычно содержит два поля
Тип токена (typ), который для JWT равен "JWT".
Алгоритм подписи (alg), например, HMAC SHA256 или RSA.

{
  "alg": "HS256",
  "typ": "JWT"
}

🟠Payload (Полезная нагрузка)
Полезная нагрузка содержит набор заявок (claims). Заявки бывают трех типов: Registered claims (Зарегистрированные заявки): Зарезервированные ключи, такие как iss (issuer), exp (expiration time), sub (subject), и aud (audience).
Public claims (Публичные заявки): Пользовательские ключи, определенные в спецификации IANA JSON Web Token Registry или согласованные между сторонами.
Private claims (Частные заявки): Пользовательские ключи, уникальные для конкретного приложения.

{
  "sub": "1234567890",
  "name": "John Doe",
  "admin": true
}

🟠Signature (Подпись)
Подпись создается путем кодирования заголовка и полезной нагрузки с использованием Base64URL и их объединения. Затем применяется алгоритм, указанный в заголовке, к объединенной строке с использованием секретного ключа.

HMACSHA256(
  base64UrlEncode(header) + "." + base64UrlEncode(payload),
  secret
)

🚩Пример использования

1⃣Установка библиотеки

pip install pyjwt

2⃣Создание JWT

import jwt
import datetime

# Секретный ключ
secret_key = "your-256-bit-secret"

# Заголовок
header = {
    "alg": "HS256",
    "typ": "JWT"
}

# Полезная нагрузка
payload = {
    "sub": "1234567890",
    "name": "John Doe",
    "admin": True,
    "exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(seconds=30)  # Время истечения действия токена
}

# Создание JWT
token = jwt.encode(payload, secret_key, algorithm="HS256", headers=header)
print(token)

3⃣Декодирование JWT

import jwt

# Секретный ключ
secret_key = "your-256-bit-secret"

# Декодирование JWT
try:
    decoded_payload = jwt.decode(token, secret_key, algorithms=["HS256"])
    print(decoded_payload)
except jwt.ExpiredSignatureError:
    print("Signature has expired")
except jwt.InvalidTokenError:
    print("Invalid token")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие инструменты для виртуального окружения используются?

1. venv: встроенный инструмент Python для создания изолированных окружений.
2. virtualenv: популярное расширение с дополнительными функциями для управления виртуальными окружениями.
3. conda: используется в научных вычислениях и анализе данных, управляет не только Python, но и библиотеками C/C++.
4. Poetry: создаёт и управляет зависимостями через автоматическое создание виртуальных окружений.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний