🤔 Как распознать NP-полную задачу?

Задача NP-полная, если:
- она принадлежит классу NP (решение проверяется за полиномиальное время);
- она неизвестна как решаемая за полиномиальное время, но если бы нашлось решение для одной NP-полной задачи — решились бы и остальные;
- она сводится к другим NP-полным задачам.
Примеры: задача коммивояжёра, рюкзака, раскраски графа.

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

🤔 Как сгенерировать и применить миграцию?

В Django миграции используются для изменения структуры базы данных (создание, изменение и удаление таблиц и полей).

🚩Генерация миграции (`makemigrations`)

🟠Создаём или изменяем модель (`models.py`)
Пример модели пользователя:

from django.db import models

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

🟠Генерируем миграцию
Запускаем команду:

python manage.py makemigrations

Django создаст файл миграции в migrations/

migrations/
  0001_initial.py  # Файл с SQL-изменениями

Проверяем SQL-запрос, который будет выполнен

python manage.py sqlmigrate myapp 0001

🚩Применение миграции (`migrate`)

После генерации нужно применить миграции к базе данных:

python manage.py migrate

🚩Что делать, если модель изменилась?

Добавим поле в models.py

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    email = models.EmailField(default="example@example.com")  # Добавили поле

Сгенерируем новую миграцию

python manage.py makemigrations

Применяем изменения к БД

python manage.py migrate

🚩Откат миграций (`migrate <номер>`)

Если нужно откатить последнее изменение:

python manage.py migrate myapp 0001  # Откат до первой миграции

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Откуда берутся поля у access токена?

Поля access токена формируются на стороне сервера в момент выдачи. Они могут включать:
- идентификатор пользователя
- время истечения срока
- роли, права доступа
- информацию о клиентском приложении
Если используется JWT, поля помещаются в его полезную нагрузку (payload) в виде JSON-объекта и подписываются. Структура зависит от системы авторизации (OAuth2, OpenID Connect и др.).

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

🤔 Какие задачи хорошо параллелятся, какие плохо?

Параллельные вычисления — это выполнение нескольких задач одновременно, чтобы ускорить работу программы. Но не все задачи можно эффективно распараллелить.

🚩Независимые задачи (Embarrassingly Parallel Tasks)

Это задачи, которые можно выполнять полностью независимо друг от друга, без обмена данными.
Обработка изображений (фильтры, преобразования)
Генерация фрагментов видео
Рендеринг 3D-графики (каждый кадр рендерится отдельно)
Обучение моделей машинного обучения на разных данных (если без обмена параметрами)

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from PIL import Image

def process_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    img = img.convert("L")  # Перевод в черно-белый формат
    img.save(f"processed_{image_path}")

images = ["img1.jpg", "img2.jpg", "img3.jpg"]

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    executor.map(process_image, images)

🚩Численные вычисления на больших данных (SIMD-операции, GPU-ускорение)

Если однотипные операции выполняются на большом массиве данных, их можно делать параллельно.
Умножение матриц (используется в нейросетях)
Обработка сигналов (FFT, фильтрация)
Физические симуляции

import numpy as np

A = np.random.rand(1000, 1000)
B = np.random.rand(1000, 1000)

C = A @ B  # Быстрое умножение матриц (использует несколько ядер процессора)

🚩Веб-запросы и сетевые операции

Когда программа ждет ответа от сервера, процесс простаивает. Можно запускать запросы асинхронно, чтобы делать их параллельно.
Скачивание файлов
Парсинг веб-страниц
Вызовы API

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com", "https://google.com"]
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    print(responses)

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что делают методы tell и seek?

tell возвращает текущую позицию курсора в файле. seek позволяет установить позицию для следующей операции чтения или записи.

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

🤔 Что такое хранитель (Memento)?

Это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет сохранять и восстанавливать предыдущее состояние объекта без нарушения инкапсуляции. Этот паттерн особенно полезен для реализации операций отмены и повтора, так как он позволяет хранить состояния объектов и возвращать их к этим состояниям по необходимости.

🚩Зачем нужен?

🟠Сохранение состояния:
Позволяет сохранять текущее состояние объекта и восстанавливать его позже.
🟠Инкапсуляция:
Обеспечивает сохранение состояния объекта без нарушения его инкапсуляции. Внутренние детали объекта остаются скрытыми от других объектов.
🟠Отмена и повтор операций:
Поддерживает функциональность отмены и повтора операций, так как позволяет возвращать объект к предыдущим состояниям.
Пример реализации

class Memento:
    def __init__(self, state: str):
        self._state = state

    def get_state(self) -> str:
        return self._state

class TextEditor:
    def __init__(self):
        self._state = ""
        self._history = []

    def type(self, text: str):
        self._save_state()
        self._state += text

    def _save_state(self):
        self._history.append(Memento(self._state))

    def undo(self):
        if not self._history:
            return
        memento = self._history.pop()
        self._state = memento.get_state()

    def get_content(self) -> str:
        return self._state

# Клиентский код для использования паттерна Хранитель
def main():
    editor = TextEditor()

    editor.type("Hello, ")
    editor.type("world!")
    print(editor.get_content())  # Hello, world!

    editor.undo()
    print(editor.get_content())  # Hello, 

    editor.undo()
    print(editor.get_content())  # 

if __name__ == "__main__":
    main()

1⃣`Memento`:
Сохраняет состояние объекта. Он предоставляет методы для получения сохраненного состояния, но не предоставляет методов для изменения состояния, что обеспечивает неизменность.

2⃣`TextEditor`:
Создает и использует объекты Memento для сохранения и восстановления своего состояния. Методы type и undo позволяют редактировать текст и отменять изменения.

3⃣`_save_state`:
Сохраняет текущее состояние редактора в истории перед каждым изменением.

4⃣`undo`:
Восстанавливает предыдущее состояние редактора из истории.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое тернарный оператор?

Это форма записи условного выражения в одну строку, которая позволяет выбрать значение в зависимости от условия. Он удобен, когда нужно быстро присвоить значение переменной на основе простого условия, не используя полноценную конструкцию if.

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

🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?

Асинхронность, threading и мультипроцессинг - это три различных подхода к параллельному выполнению задач каждый из которых имеет свои особенности и применения:

🚩Асинхронность (Asynchronous)

Асинхронность предполагает выполнение задач без ожидания их завершения. Используется для работы с вводом-выводом (I/O), таким как чтение или запись файлов, сетевые запросы и т. д. В асинхронном коде задачи не блокируют основной поток выполнения, что позволяет эффективно использовать ресурсы процессора. Примеры асинхронных моделей включают в себя асинхронные функции и ключевые слова в Python (например, async, await).

🚩Потоки (Threading)

Потоки позволяют выполнять несколько частей кода (потоков) параллельно в пределах одного процесса. Используются для выполнения многозадачных операций, которые могут быть распределены между несколькими ядрами процессора. Потоки могут выполняться параллельно, но могут также конкурировать за общие ресурсы, что может привести к проблемам синхронизации и безопасности. В некоторых языках, таких как Python, использование потоков ограничено из-за GIL (Global Interpreter Lock), что может снижать эффективность при использовании множества потоков для CPU-интенсивных задач.

🚩Мультипроцессинг (Multiprocessing)

Мультипроцессинг также позволяет выполнять несколько частей кода параллельно, но каждая часть выполняется в отдельном процессе. Каждый процесс имеет свое собственное пространство памяти, что делает мультипроцессинг более подходящим для многозадачных вычислений на многоядерных системах. Процессы обычно имеют больший накладные расходы по сравнению с потоками, поскольку каждый из них требует своих собственных ресурсов памяти и управления. Мультипроцессинг избегает проблемы GIL, что делает его более эффективным для CPU-интенсивных задач в Python и других языках.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как переподнять исключение в блоке except?

Внутри блока except можно использовать ключевое слово raise без аргументов, чтобы повторно выбросить текущее перехваченное исключение. Это полезно, если нужно что-то логировать или изменить, но затем продолжить распространение ошибки.

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

🤔 Можно ли при вызове метода save указать какие поля изменять?

Да, в Django ORM можно указать конкретные поля для сохранения, используя параметр update_fields в методе .save().

🚩Как использовать `update_fields`

Пример модели

from django.db import models

class UserProfile(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    email = models.EmailField()
    age = models.IntegerField()

Обновляем только поле name, не трогая email и age

user = UserProfile.objects.get(id=1)
user.name = "Новый пользователь"
user.save(update_fields=["name"])  # Обновит только поле `name`

🚩Что делает `update_fields`?

Генерирует SQL-запрос только для указанных полей, например:

  UPDATE user_profile SET name = 'Новый пользователь' WHERE id = 1;
  

🚩Когда `update_fields` полезен?
Уменьшает нагрузку на БД, так как обновляет только нужные поля.
Полезен, если нужно изменить одно поле, а не всю запись.
Избегает ненужных изменений в auto_now и auto_now_add полях (DateTimeField).

🚩Ограничения `update_fields`

Нельзя использовать при создании объекта (save() с update_fields не работает для .create()).

user = UserProfile(name="Alice", email="alice@example.com")
user.save(update_fields=["name"])  # ❌ Ошибка, объект ещё не в базе!

Не обновляет auto_now-поля (DateTimeField) автоматически!

updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)  # Не обновится с `update_fields`

Решение: обновить вручную:

user.updated_at = timezone.now()
user.save(update_fields=["name", "updated_at"])

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как можно проверить, что значение есть в словаре?

Проверить наличие ключа в словаре можно с помощью оператора in

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

🤔 Что такое пакет?

Пакет (package) в Python — это набор модулей, объединённых в одну директорию. Главное отличие от обычной папки — наличие файла __init__.py, который делает директорию пакетом.

🚩Как создать пакет?

Допустим, мы хотим создать пакет math_utils с модулями для работы с числами.

/my_project
    /math_utils  ← Это пакет
        __init__.py  ← Делаем директорию пакетом
        arithmetic.py  ← Модуль с функциями сложения/вычитания
        geometry.py  ← Модуль с функциями для работы с фигурами
    main.py  ← Основной файл программы

Код в arithmetic.py

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

Код в geometry.py

def square_area(side):
    return side * side

Код в __init__.py

from .arithmetic import add, subtract
from .geometry import square_area

Теперь можно импортировать функции прямо из пакета:

from math_utils import add, square_area

print(add(2, 3))  # 5
print(square_area(4))  # 16

🚩Импорт модулей из пакета

Импортируем весь пакет (с __init__.py)

from math_utils import add, square_area

Импортируем конкретный модуль

from math_utils import arithmetic
print(arithmetic.add(3, 5))

Импортируем конкретную функцию из модуля

from math_utils.arithmetic import add
print(add(3, 5))

🚩Как работают пакеты в Python?

Python ищет пакеты по sys.path

import sys
print(sys.path)  # Пути, где Python ищет модули

Если Python не находит пакет, можно добавить путь вручную:

import sys
sys.path.append("/path/to/my_project")

Можно создавать вложенные пакеты

/my_project
    /math_utils
        __init__.py
        /advanced
            __init__.py
            calculus.py

Импорт:

from math_utils.advanced.calculus import derivative

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что даёт Poetry?

Это инструмент для управления зависимостями и пакетов Python.
1. Упрощает установку, обновление и управление зависимостями через файл pyproject.toml.
2. Поддерживает изоляцию зависимостей, автоматически создавая виртуальное окружение.
3. Помогает публиковать собственные Python-пакеты в PyPI, упрощая процесс сборки и выпуска.

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

🤔 Что такое CRUD?

CRUD — это аббревиатура из четырех основных операций с данными:

C (Create) – создание
R (Read) – чтение
U (Update) – обновление
D (Delete) – удаление

🚩Разберем CRUD на примере работы с базой данных в Python

🟠Create (Создание)
Добавление новой записи в базу данных.

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

# Создаем таблицу, если её нет
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")

# Добавляем пользователя
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ("Алиса",))

conn.commit()  # Сохраняем изменения
conn.close()

🟠Read (Чтение)
Получение данных из базы.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM users")
users = cursor.fetchall()  # Получаем все записи

for user in users:
    print(user)

conn.close()

🟠Update (Обновление)
Изменение существующей записи.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("UPDATE users SET name = ? WHERE id = ?", ("Боб", 1))

conn.commit()
conn.close()

🟠Delete (Удаление)
Удаление записи из базы.

conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = ?", (1,))

conn.commit()
conn.close()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какой алгоритм работы CSRF middleware?

Защищает Django-приложения от поддельных запросов. Алгоритм работы:
1. При загрузке формы сервер вставляет CSRF-токен в скрытое поле
2. При отправке запроса клиент должен отправить этот токен в заголовке
3. Django сверяет токен с тем, что хранится в сессии пользователя
4. Если токены не совпадают, запрос отклоняется

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

🤔 Что такое set?

Это неупорядоченная коллекция уникальных элементов в Python. Это одна из встроенных структур данных языка, которая используется, когда вам нужно работать с наборами данных, исключая дубликаты и выполняя операции над множествами (например, пересечение, объединение и разность).

🚩Основные характеристики `set`

🟠Неупорядоченность
Элементы множества не имеют фиксированного порядка, то есть вы не можете обращаться к элементам по индексу, как в списках или кортежах.

🟠Уникальность элементов
Во множестве не может быть дубликатов. Если вы добавите во множество несколько одинаковых элементов, они будут храниться как один экземпляр.

🟠Изменяемость
Множества в Python изменяемы: вы можете добавлять, удалять и изменять их элементы. Однако сами элементы множества должны быть неизменяемыми (например, числа, строки, кортежи).

🟠Быстродействие
Операции проверки принадлежности (in), добавления и удаления элементов работают очень быстро, благодаря использованию хэш-таблиц в реализации множества.

🚩Создание множества

🟠Пустое множество
Для создания пустого множества используется функция set(), так как {} создаёт пустой словарь

empty_set = set()
print(empty_set)  # Output: set()

🟠Создание множества с элементами
Вы можете передать список, строку, кортеж или другой итерируемый объект в функцию set().

# Создание множества из списка
numbers = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(numbers)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}

# Создание множества из строки (уникальные символы)
chars = set("hello")
print(chars)  # Output: {'h', 'e', 'l', 'o'}  (порядок может быть разным)

🟠Использование литералов
Вы также можете использовать фигурные скобки {} для создания множества

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
print(fruits)  # Output: {'apple', 'banana', 'cherry'}

🚩Основные операции с множествами

🟠Добавление элементов
Используется метод add()

my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(4)
print(my_set)  # Output: {1, 2, 3, 4}

🟠Удаление элементов
remove() — удаляет элемент, выбрасывая ошибку, если его нет.
discard() — удаляет элемент, не выбрасывая ошибку, если его нет.

my_set = {1, 2, 3}
my_set.remove(2)  # Удаляем элемент 2
print(my_set)  # Output: {1, 3}

my_set.discard(5)  # Ошибки не будет, если элемента 5 нет

pop() — удаляет и возвращает случайный элемент (так как множество неупорядочено)

my_set = {1, 2, 3}
removed_element = my_set.pop()
print(removed_element)  # Например: 1
print(my_set)  # Например: {2, 3}

🟠Очистка множества

my_set = {1, 2, 3}
my_set.clear()
print(my_set)  # Output: set()

🟠Проверка наличия элемента
Используется оператор in

my_set = {1, 2, 3}
print(2 in my_set)  # Output: True
print(5 in my_set)  # Output: False

🚩Операции над множествами

Python поддерживает классические операции теории множеств:

🟠Объединение (`union` или `|`)
Возвращает множество, содержащее все элементы из двух множеств.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
print(set1 | set2)  # Output: {1, 2, 3, 4, 5}
print(set1.union(set2))  # То же самое

🟠Пересечение (`intersection` или `&`)
Возвращает элементы, которые присутствуют в обоих множествах.

print(set1 & set2)  # Output: {3}
print(set1.intersection(set2))  # То же самое

🟠Разность (`difference` или `-`)
Возвращает элементы, которые присутствуют только в одном множестве (а не в другом).

print(set1 - set2)  # Output: {1, 2} (только в set1)
print(set1.difference(set2))  # То же самое

🟠Симметрическая разность (`symmetric_difference` или `^`)
Возвращает элементы, которые есть в одном из множеств, но не в обоих сразу.

print(set1 ^ set2)  # Output: {1, 2, 4, 5}
print(set1.symmetric_difference(set2))  # То же самое

🚩Неизменяемое множество (`frozenset`)

Если вам нужно создать множество, которое нельзя изменить, используйте frozenset

frozen = frozenset([1, 2, 3])
print(frozen)  # Output: frozenset({1, 2, 3})

# frozen.add(4)  # Ошибка: 'frozenset' object has no attribute 'add'

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем асинхронность отличается от многопоточности?

- Асинхронность не использует дополнительные потоки, работает в одном, переключаясь между задачами;
- Многопоточность использует несколько потоков ОС, где каждый может работать независимо; Асинхронность экономичнее по ресурсам, но подходит только для неблокирующих I/O-задач.

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

🤔 Что такое хешируемые типы данных?

Это такие типы данных, которые имеют постоянное (неизменяемое) хеш-значение на протяжении всего времени их существования. Это означает, что их можно использовать в качестве ключей в словарях (dict) и элементов в множествах (set), так как они поддерживают вычисление хеша с помощью функции hash().

🚩Как понять, что объект хешируемый?

🟠Объект должен быть неизменяемым
если объект можно изменить после создания, его хеш тоже изменится, что нарушает работу структур данных (словари, множества).
🟠Должен реализовывать метод `__hash__()`
который возвращает уникальный идентификатор объекта.

🚩Какие типы данных хешируемые?

Числа (int, float, complex)

  print(hash(42))       # 42
  print(hash(3.14))     # 322818021289917443
  print(hash(1 + 2j))   # 8389048192121911274

Строки (str)

print(hash("hello"))  # Например, 5320385861927423548

Кортежи (tuple), если все их элементы тоже хешируемые:

print(hash((1, 2, 3)))  # 529344067295497451

Булевы значения (bool):

  print(hash(True))   # 1
  print(hash(False))  # 0

🚩Какие типы НЕ хешируемые?

Списки (list)

hash([1, 2, 3])  # TypeError: unhashable type: 'list'

Множества (set)

hash({1, 2, 3})  # TypeError: unhashable type: 'set'

Словари (dict)

hash({"a": 1})  # TypeError: unhashable type: 'dict'

🚩Почему это важно?

Хешируемые типы используются в словари (dict) и множества (set), так как они используют хеш-функцию для быстрого поиска данных.

my_dict = { (1, 2, 3): "tuple_key" }  # Работает, потому что кортеж неизменяемый
my_set = { 42, "hello", (1, 2) }      # Все элементы хешируемые

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое dict comprehensions?

Это способ быстро создать словарь из другого итерируемого объекта, задав, как именно формируются ключи и значения. Такой подход делает код компактным и читаемым, особенно когда нужно создать словарь на основе списка или другого словаря.

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

🤔 Что такое многопоточность/многопроцессорность?

В программировании многопоточность и многопроцессорность помогают выполнять задачи параллельно, но работают по-разному.

🟠Многопоточность (Multithreading)
Многопоточность позволяет одной программе запускать несколько потоков (threads), которые работают одновременно.

import threading
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} завершил работу")

# Создаём два потока
t1 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 1",))
t2 = threading.Thread(target=task, args=("Поток 2",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()
print("Все потоки завершены")

Вывод

Поток 1 начал работу
Поток 2 начал работу
Поток 1 завершил работу
Поток 2 завершил работу
Все потоки завершены

🟠2. Многопроцессорность (Multiprocessing)
Многопроцессорность запускает отдельные процессы, которые работают полностью независимо и могут использовать разные ядра процессора.

import multiprocessing
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)
    print(f"{name} завершил работу")

if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 1",))
    p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Процесс 2",))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()
    print("Все процессы завершены")

Вывод (процессы действительно работают параллельно)

Процесс 1 начал работу
Процесс 2 начал работу
Процесс 1 завершил работу
Процесс 2 завершил работу
Все процессы завершены

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как можно проитерироваться по листу и вывести некий id последовательности?

Для перебора элементов списка с идентификаторами (номерами) можно использовать встроенную функцию enumerate()
Параметр start=1 задаёт, с какого номера начинать (по умолчанию с 0). Это удобно, если нужен "человеческий" ID

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