🤔 Для чего нужен счетчик ссылок Python?

В Python счетчик ссылок (reference count) используется для управления памятью. Он показывает, сколько раз объект используется в программе. Когда счетчик ссылок падает до нуля, Python автоматически удаляет объект, освобождая память.

🚩Как работает счетчик ссылок?

Python использует автоматическое управление памятью, основанное на подсчёте ссылок. Когда создаётся объект, Python хранит специальное число — количество ссылок на этот объект. Это число увеличивается, когда мы создаём новую ссылку на объект, и уменьшается, когда удаляем или перезаписываем переменную.

import sys

a = [1, 2, 3]  # Создаём список
print(sys.getrefcount(a))  # Выведет 2 (одна ссылка 'a' + вызов getrefcount)

b = a  # Новая ссылка на тот же объект
print(sys.getrefcount(a))  # Теперь 3 (a, b и сам getrefcount)

del a  # Удаляем одну ссылку
print(sys.getrefcount(b))  # Теперь 2

del b  # Удаляем последнюю ссылку, объект будет удалён из памяти

🚩Почему это важно?

🟠Эффективное управление памятью
Python сам удаляет ненужные объекты, не давая памяти переполняться.
🟠Понимание утечек памяти
Если объект имеет циклические ссылки (например, список ссылается сам на себя), Python не может освободить его сразу, поэтому дополнительно используется сборщик мусора (Garbage Collector, GC).

import gc

class Node:
    def __init__(self):
        self.ref = self  # Циклическая ссылка!

n = Node()
del n  # Обычный подсчёт ссылок не сработает, объект останется в памяти
gc.collect()  # Явный вызов сборщика мусора удалит его

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Можно ли декорировать классы?

Да, можно. Декоратор может изменить или вернуть новый класс, обёрнутый в дополнительную логику.

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

🤔 Как собрать образ в Docker?

Образ собирается из Dockerfile при помощи команды сборки. В процессе выполнения создаются слои, соответствующие каждой инструкции в Dockerfile. По завершении формируется итоговый образ, который можно запускать как контейнер.

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

🤔 Что быстрее python или c++?

C++ быстрее Python, потому что:
C++ — компилируемый язык, а Python — интерпретируемый.
C++ работает ближе к "железу", а Python использует абстракции.
C++ использует статическую типизацию, а Python динамическую (дополнительные проверки замедляют код).

🚩Разница в скорости выполнения

Простой пример: сложение чисел в цикле
Python (медленно)

import time

start = time.time()
s = 0
for i in range(10_000_000):
    s += i
end = time.time()

print("Python:", end - start, "сек")

Результат

Python: 0.8 сек

C++ (быстро)

#include <iostream>
#include <chrono>

int main() {
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    long long s = 0;
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        s += i;
    }

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "C++: " 
              << std::chrono::duration<double>(end - start).count() 
              << " сек" << std::endl;
}

Результат

C++: 0.05 сек

🚩3. Когда Python может быть быстрее?

🟠Если используются сторонние библиотеки (NumPy, Pandas, TensorFlow)
Они написаны на C/C++ и работают очень быстро. Пример: numpy.sum(arr) быстрее, чем sum(list), потому что работает на C.

🟠Разработка в Python быстрее (меньше кода, проще отладка)
Python код пишется в 2-5 раз быстрее, чем C++. Важно для стартапов и прототипов.

🟠Python лучше для обработки текста, веб-разработки, автоматизации
Например, парсинг HTML, обработка логов, работа с API.

🚩Когда C++ лучше?

🟠 Высокая производительность (игры, 3D, движки)
Игры, графика (Unreal Engine, Unity, CryEngine). Разработка операционных систем (Windows, Linux).

🟠Алгоритмы и математика (С++ быстрее Python в 10-100 раз)
Быстрая обработка данных, алгоритмы (sorting, graph, machine learning). Например, если нужно перемножить матрицы размером 10 000 × 10 000, C++ справится в разы быстрее.

🟠Работа с железом (Embedded, драйверы, робототехника)
Python слишком медленный для реального времени, а C++ используется в Arduino, автопилотах, микроконтроллерах.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что делает Python объектно-ориентированным?

Всё в Python — объекты: числа, строки, функции, классы. Есть поддержка инкапсуляции, наследования, полиморфизма и создания собственных классов.

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

🤔 Какие ограничения есть у рекурсии в Python?

Рекурсия — это мощный инструмент, но в Python она имеет ограничения, которые нужно учитывать при написании кода.

🟠Ограничение на глубину рекурсии (`sys.getrecursionlimit()`)
В Python по умолчанию рекурсия ограничена 1000 вызовами, чтобы избежать переполнения стека.

import sys
print(sys.getrecursionlimit())  # 1000 (обычное значение)

Если превысить этот лимит, программа вызовет ошибку

def recursive():
    return recursive()

recursive()  # RecursionError: maximum recursion depth exceeded

🚩Как изменить лимит?

Можно увеличить глубину рекурсии, но это небезопасно

sys.setrecursionlimit(2000)  # Увеличиваем до 2000

🟠Рекурсия требует много памяти
Каждый рекурсивный вызов создаёт новый фрейм в стеке вызовов.

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(10000))  # Ошибка из-за переполнения стека

🟠Отсутствие оптимизации хвостовой рекурсии
Другие языки (например, Lisp, JavaScript) автоматически оптимизируют хвостовую рекурсию (Tail Call Optimization, TCO).
Python не делает этого, поэтому даже "идеальная" рекурсия всё равно переполняет стек.

def tail_recursive(n, acc=1):
    if n == 1:
        return acc
    return tail_recursive(n - 1, n * acc)

print(tail_recursive(1000))  # Всё равно вызовет RecursionError

🟠Рекурсия медленнее цикла
Рекурсивный вызов требует больше накладных расходов (создание стек-фреймов), чем обычный for или while.

# Итеративный вариант (быстрее)
def factorial_iter(n):
    result = 1
    for i in range(1, n + 1):
        result *= i
    return result

# Рекурсивный вариант (медленнее)
def factorial_rec(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial_rec(n - 1)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

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

Асинхронность позволяет выполнять задачи без блокировки основного потока, используя событийный цикл и `async/await`, что делает её эффективной для операций ввода-вывода. Threading использует несколько потоков в одном процессе для выполнения задач параллельно, но все потоки делят одну память и могут сталкиваться с проблемами синхронизации. Мультипроцессинг создает несколько процессов, каждый из которых имеет собственную память и может выполнять задачи независимо, что позволяет использовать все ядра процессора. Асинхронность предпочтительнее для ввода-вывода, а потоки и процессы — для вычислительно затратных операций.

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

🤔 Какие типы данных относятся к структурам данных?

В Python существует множество структур данных, которые предоставляют различные способы хранения и управления данными. Они делятся на два основных типа: встроенные структуры данных и пользовательские структуры данных (созданные программистом). Встроенные структуры данных предоставляют готовые инструменты для решения большинства задач, а пользовательские разрабатываются вручную для более сложных или специфичных случаев.

🚩Встроенные структуры данных

К ним относятся те типы данных, которые изначально встроены в Python. Они обеспечивают простое и удобное управление данными. Вот основные типы:

🟠Список (List)
Массив, который может содержать элементы разных типов. Динамический (размер меняется), упорядоченный (элементы хранятся в порядке добавления).

my_list = [1, "hello", 3.14]
print(my_list[1])  # "hello"

🟠Кортеж (Tuple)
Похож на список, но неизменяемый. Используется для данных, которые не должны быть изменены.

my_tuple = (10, 20, 30)
print(my_tuple[0])  # 10

🟠Множество (Set)
Неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Удобно для работы с множествами (поиск пересечений, объединений и т.д.).

my_set = {1, 2, 3, 2}
print(my_set)  # {1, 2, 3}

🟠Словарь (Dictionary)
Хранит пары ключ-значение. Очень эффективен для быстрого поиска данных по ключу.

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict["name"])  # Alice

🚩Пользовательские структуры данных

Эти структуры создаются с помощью классов или других механизмов, доступных в Python. Они применяются для решения задач, которые не могут быть эффективно выполнены встроенными средствами.

🟠Стек (Stack)
Принцип работы: LIFO (последним пришел — первым ушел). Реализуется через список или collections.deque.

stack = []
stack.append(10)  # Добавление
stack.append(20)
print(stack.pop())  # Удаление последнего элемента (20)

🟠Очередь (Queue)
Принцип работы: FIFO (первым пришел — первым ушел). Реализуется через collections.deque или библиотеку queue.

from collections import deque

queue = deque()
queue.append(10)
queue.append(20)
print(queue.popleft())  # 10

🟠Связный список (Linked List)
Элементы связаны друг с другом через указатели. Гибче массивов, но сложнее в реализации.

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        if not self.head:
            self.head = Node(data)
        else:
            current = self.head
            while current.next:
                current = current.next
            current.next = Node(data)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как посмотреть список запущенных процессов на Linux?

С помощью системных команд, которые показывают список всех процессов с их идентификаторами, статусами, именами и потреблением ресурсов.

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

🤔 Как в питоне реализуется многопоточность. Какими модулями?

Многопоточность в Python реализуется с помощью модуля threading, но из-за GIL (Global Interpreter Lock) потоки не могут выполняться параллельно на нескольких ядрах.

🟠Модуль `threading` (многопоточность, но с GIL)
Модуль threading позволяет запускать несколько потоков (threads) в одном процессе.

import threading
import time

def task(name):
    print(f"{name} начал работу")
    time.sleep(2)  # Имитация задержки
    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
(пауза 2 секунды)
Поток 1 завершил работу
Поток 2 завершил работу
Все потоки завершены

🟠Модуль `multiprocessing` (настоящая параллельность)
В отличие от threading, модуль multiprocessing создаёт отдельные процессы, которые могут выполняться на разных ядрах 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")

🟠Модуль `concurrent.futures` (более удобный API)
Этот модуль позволяет легко управлять потоками (ThreadPoolExecutor) и процессами (ProcessPoolExecutor).

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(n):
    time.sleep(2)
    return f"Готово: {n}"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    results = executor.map(task, [1, 2, 3])
    
for result in results:
    print(result)

Пример ProcessPoolExecutor (процессы)

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def square(n):
    return n * n

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4])

print(list(results))  # [1, 4, 9, 16]

🟠Модуль `asyncio` (асинхронность, не потоки!)
Модуль asyncio не создаёт потоки или процессы, а работает через "корутины" и цикл событий (event loop).

import asyncio

async def task():
    print("Начало")
    await asyncio.sleep(2)  # Не блокирует другие задачи
    print("Конец")

async def main():
    await asyncio.gather(task(), task())

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое монолитная архитектура, её плюсы и минусы?

Монолит — это единое приложение, где все компоненты находятся в одной системе.
Плюсы:
- проще начать разработку;
- меньше накладных расходов;
- отладка и деплой проще.
Минусы:
- сложнее масштабировать по частям;
- одно изменение может повлиять на всё приложение;
- трудно разделить работу между командами.

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

🤔 Зачем нужны схемы в БД?

Схема (schema) в базе данных — это логическая группировка объектов (таблиц, индексов, представлений и т. д.) внутри одной БД.

🚩Что такое схема в БД?

Схема — это контейнер для объектов БД (таблиц, индексов, процедур).

База данных (company_db)
 ├── Схема: public (по умолчанию)
 │   ├── Таблица: employees
 │   ├── Таблица: departments
 ├── Схема: hr
 │   ├── Таблица: employees
 │   ├── Таблица: salaries
 ├── Схема: sales
 │   ├── Таблица: customers
 │   ├── Таблица: orders

🚩Как создавать и использовать схемы?

Создание схемы (CREATE SCHEMA)

CREATE SCHEMA hr;  -- Создаём схему "hr"

Создание таблицы внутри схемы

CREATE TABLE hr.employees (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    position VARCHAR(50)
);

Выбор схемы по умолчанию

SET search_path TO hr;

🚩Где полезны схемы?

🟠Разделение данных по модулям
Если в БД хранятся разные области бизнеса (кадры, продажи, финансы), их можно разделить по схемам:
- hr.employees, hr.salaries
- sales.orders, sales.customers

🟠Разные версии одной БД
Например, в PostgreSQL можно создать схему dev для тестов:
- dev.users — тестовая версия таблицы
- prod.users — продакшен-версия

🟠Безопасность и доступ пользователей
Можно дать доступ к разным схемам разным пользователям:

GRANT USAGE ON SCHEMA hr TO hr_manager;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA hr TO hr_manager;

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Срезы или слайсы в Python?

Позволяют получить подмножество элементов из строки, списка и других последовательностей с помощью синтаксиса [start:stop:step].

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

🤔 Что такое cookie?

Это небольшой файл, который создаётся веб-сайтом и сохраняется в браузере пользователя. Куки используются для хранения информации, связанной с пользователем, чтобы улучшить его взаимодействие с сайтом.

🚩Зачем нужны куки?

Куки помогают веб-сайтам «запоминать» данные о пользователе. Вот основные цели их использования:
🟠Аутентификация
Например, после входа в аккаунт куки сохраняют ваш статус (авторизован вы или нет).
🟠Сохранение предпочтений
Куки могут хранить ваши настройки, например, выбранный язык или тему сайта.
🟠Сессии и корзины
Если вы добавляете товары в корзину в интернет-магазине, эта информация может храниться в куки.
🟠Отслеживание действий
Куки используются для аналитики и рекламы, чтобы понять, как вы взаимодействуете с сайтом, или показать персонализированные объявления.

🚩Как работают куки?

Когда вы заходите на сайт, сервер может отправить куки вашему браузеру вместе с HTTP-ответом.
Браузер сохраняет эти данные и отправляет их обратно на сервер при последующих запросах.
Куки привязаны к домену, и только этот домен может их читать.

🚩Пример использования куки

Создание куки на сервере (Python, Flask)

from flask import Flask, request, make_response

app = Flask(__name__)

@app.route('/set_cookie')
def set_cookie():
    response = make_response("Cookie установлена!")
    response.set_cookie('username', 'JohnDoe')  # Устанавливаем куки с именем "username"
    return response

@app.route('/get_cookie')
def get_cookie():
    username = request.cookies.get('username')  # Получаем значение куки
    return f'Привет, {username}!' if username else 'Куки не найдены.'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

🚩Типы куки

🟠Сессионные куки (Session Cookies)
Хранятся только во время работы браузера и удаляются после его закрытия.
🟠Постоянные куки (Persistent Cookies)
Сохраняются на устройстве пользователя до истечения срока действия.
🟠Безопасные куки (Secure Cookies)
Передаются только через HTTPS для обеспечения безопасности.
🟠HttpOnly куки
Не доступны через JavaScript, используются для защиты от XSS-атак.

🚩Плюсы и минусы

➕Помогают сохранять пользовательские данные для упрощения работы с сайтом.
➕Могут улучшить пользовательский опыт за счёт персонализации.
➖Могут использоваться для отслеживания активности (privacy concerns).
➖Неправильное управление куки может привести к утечкам данных.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как получить список атрибутов объекта?

Можно воспользоваться универсальными функциями для получения всех доступных атрибутов объекта. Это помогает в отладке и динамическом программировании.

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

🤔 Что делать если нужно перехватить исключение, выполнить действия и опять возбудить это же исключение?

Если нужно:
Перехватить исключение
Выполнить какие-то действия (лог, очистка, уведомление и т. д.)
Снова выбросить это же исключение

try:
    x = 1 / 0  # Ошибка деления на ноль
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка! Записываем в лог...")
    raise  # Повторно выбрасываем то же исключение

Вывод

Ошибка! Записываем в лог...
Traceback (most recent call last):
  File "noscript.py", line 2, in <module>
    x = 1 / 0
ZeroDivisionError: division by zero

Пример: Логирование перед повторным выбросом

import logging

logging.basicConfig(filename="errors.log", level=logging.ERROR)

try:
    user_input = int("abc")  # Ошибка ValueError
except ValueError as e:
    logging.error(f"Ошибка: {e}")  # Записываем в лог
    raise  # Повторно выбрасываем исключение

Пример: Очистка ресурсов перед выбросом исключения

try:
    file = open("data.txt", "r")
    data = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден. Освобождаем ресурсы...")
    raise  # Снова выбрасываем исключение
finally:
    file.close()  # Гарантированно закроет файл

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как работает SQL JOIN?

JOIN объединяет строки из двух и более таблиц по общим колонкам (чаще всего по ключам). База находит совпадения и возвращает комбинированный набор данных в соответствии с типом JOIN.

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

🤔 Как проверить, что значение есть в словаре в Python?

В Python можно проверять наличие ключа или значения в словаре разными способами.

🟠Проверка наличия ключа (`in`)
Самый быстрый и правильный способ — проверять ключи (keys), так как доступ к ним O(1).

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

# Проверяем, есть ли ключ "age"
if "age" in data:
    print("Ключ найден!")

Вывод

Ключ найден!

Не надо проверять так

if data.get("age") is not None:  # ❌ Работает, но `in` быстрее

🟠Проверка наличия значения (`in values()`)
Если нужно проверить значение, используем values()

if 25 in data.values():
    print("Значение найдено!")

Вывод

Значение найдено!

🟠Проверка и ключа, и значения (`items()`)
Если нужно проверить пару (ключ, значение)

if ("age", 25) in data.items():
    print("Пара (ключ, значение) найдена!")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как прервать выполнение цикла?

С помощью инструкции, которая немедленно завершает цикл и выходит из него, независимо от условия.

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

🤔 Как в Django работает система аутентификации?

В Django встроена мощная система аутентификации, которая отвечает за идентификацию пользователей, управление учетными записями и контроль доступа к различным частям приложения. Она включает регистрацию, вход, выход, проверку прав пользователей и работу с сессиями.

🟠Как работает процесс аутентификации?
Аутентификация в Django основана на модели пользователя (User) и механизме сессий. Когда пользователь входит в систему, Django проверяет его учетные данные и создает сессию, сохраняя в ней идентификатор пользователя.
Процесс можно разделить на несколько шагов:
Пользователь вводит логин и пароль.
Django проверяет данные через аутентификационный бэкенд.
Если данные верны, Django создает сессию.
При каждом запросе Django проверяет, авторизован ли пользователь.

🚩Основные компоненты системы аутентификации

🟠Модель пользователя (`User`)
Django предоставляет встроенную модель пользователя django.contrib.auth.models.User. Она содержит:
username, email, password
is_staff, is_superuser, is_active
date_joined, last_login

from django.contrib.auth.models import User

# Создание пользователя
user = User.objects.create_user(username="admin", password="12345")
user.email = "admin@example.com"
user.save()

# Проверка пароля
print(user.check_password("12345"))  # True

🟠Аутентификация (`authenticate`)
Django использует функцию authenticate() для проверки учетных данных.

from django.contrib.auth import authenticate

user = authenticate(username="admin", password="12345")
if user is not None:
    print("Успешный вход!")
else:
    print("Ошибка аутентификации!")

🟠Вход и выход (`login` / `logout`)
После успешной аутентификации пользователя можно "впустить" с помощью login().

from django.contrib.auth import login, logout

def user_login(request):
    user = authenticate(username="admin", password="12345")
    if user:
        login(request, user)  # Создает сессию
        return "Пользователь вошел!"
    return "Ошибка входа"

def user_logout(request):
    logout(request)  # Удаляет сессию
    return "Пользователь вышел!"

🟠Проверка аутентификации
Во вьюхах можно проверить, авторизован ли пользователь

if request.user.is_authenticated:
    print("Пользователь залогинен:", request.user.username)
else:
    print("Гость")

Для защиты маршрутов можно использовать декоратор @login_required:

from django.contrib.auth.decorators import login_required

@login_required
def profile(request):
    return "Это страница профиля!"

🚩Настройка аутентификации

🟠Настройки в `settings.py`
Django по умолчанию использует django.contrib.auth.backends.ModelBackend для аутентификации через базу данных. Можно добавить кастомные бэкенды:

AUTHENTICATION_BACKENDS = [
    'django.contrib.auth.backends.ModelBackend',  # Обычная аутентификация
]

🟠Изменение модели пользователя
Если стандартной модели User недостаточно, можно создать кастомную модель

from django.contrib.auth.models import AbstractUser

class CustomUser(AbstractUser):
    phone_number = models.CharField(max_length=15, unique=True)

# В settings.py указываем свою модель
AUTH_USER_MODEL = "myapp.CustomUser"

🟠Разрешения и группы
Django поддерживает группы пользователей и права доступа.

if user.has_perm("app_name.permission_codename"):
    print("У пользователя есть разрешение!")

Использование групп

from django.contrib.auth.models import Group

group = Group.objects.create(name="Editors")  # Создаем группу
user.groups.add(group)  # Добавляем пользователя в группу

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний