Вопросы на собеседовании: Python-разработчик

Списки, кортежи и множества решают разные задачи в зависимости от порядка, изменяемости и уникальности элементов.

• Список представляет собой упорядоченную изменяемую последовательность.
• Кортеж упорядочен и неизменяем, поэтому может быть ключом словаря, если его содержимое хешируемо, в отличие от списка.
• Множество хранит уникальные хешируемые элементы без определённого порядка, автоматически убирает дубликаты и в среднем проверяет принадлежность за O(1).

Изменяемость определяет, может ли объект меняться после создания, и влияет на способы его использования.

• Списки, словари и множества изменяемы, а числа int и float, строки, кортежи и frozenset неизменяемы.
• Две переменные могут ссылаться на один изменяемый список, поэтому изменение через одно имя будет видно через другое.
• Неизменяемость делает значение хешируемым и позволяет использовать его как ключ словаря или элемент множества.

Словарь Python представляет собой хеш-таблицу с быстрым доступом по ключу.

• Он использует хеш ключа для поиска значения, поэтому поиск, вставка и удаление в среднем работают за O(1).
• Ключ должен быть хешируемым, например строкой, числом или кортежем неизменяемых значений; список или словарь ключом быть не может.
• Начиная с Python 3.7 словари сохраняют порядок вставки, но это не заменяет явную сортировку.

Срез извлекает часть последовательности с помощью записи sequence[start:stop:step].

• Индекс start включается, stop не включается, а любую часть записи можно опустить.
• Отрицательные индексы отсчитываются с конца, поэтому items[-3:] возвращает последние три элемента, а items[::-1] переворачивает последовательность.
• Срез списка создаёт новый список, поэтому items[:] можно использовать как быструю поверхностную копию.

Списковое включение лучше всего подходит для простого и понятного преобразования или фильтрации с созданием списка.

• Выражение [x * 2 for x in nums if x > 0] преобразует и фильтрует значения в одной строке.
• Такой вариант считается питоничным, пока логика преобразования и фильтрации легко читается.
• Обычный цикл понятнее, если нужны несколько инструкций, побочные эффекты или глубокая вложенность.

В Python есть словарные и множественные включения, а также ленивые генераторные выражения.

• Словарное включение может выглядеть как {u.id: u.name for u in users}, а множественное как {x % 10 for x in nums}.
• Генераторное выражение, например sum(x * x for x in nums), выдаёт значения лениво и не создаёт промежуточный список.
• Выбор в основном зависит от того, нужен ли весь результат в памяти одновременно.

Синтаксис *args и **kwargs позволяет функциям принимать или передавать дальше гибкий набор аргументов.

• *args собирает дополнительные позиционные аргументы в кортеж.
• **kwargs собирает дополнительные именованные аргументы в словарь.
• При вызове func(*items, **options) распаковывает последовательность и словарь, что удобно в обёртках и декораторах, передающих аргументы без изменений.

Изменяемый аргумент по умолчанию используется совместно разными вызовами и может сохранять неожиданное состояние.

• В def add_item(item, items=[]) список создаётся один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
• Вызовы без items изменяют один и тот же список, поэтому новый вызов может получить значения, оставшиеся после предыдущего.
• Следует задать items=None по умолчанию и создать items = [] внутри функции, если items is None.

Python ищет имена по порядку в локальной, объемлющей, глобальной и встроенной областях видимости, то есть по правилу LEGB.

• Читать переменную из внешней области можно без дополнительного объявления.
• Присваивание имени внутри функции создаёт локальную переменную, если не указать global или nonlocal.
• Поэтому изменение глобального списка может работать, а переприсваивание глобального счётчика без global вызывает UnboundLocalError.

Python использует передачу через присваивание, то есть функция получает ссылку на тот же объект.

• Эта модель не является передачей по значению или по ссылке в классическом смысле.
• Изменение переданного списка внутри функции меняет список вызывающей стороны, потому что обе ссылки ведут на один объект.
• Перепривязка параметра к новому объекту меняет только локальное имя и не затрагивает вызывающую сторону.

Операторы == и is сравнивают соответственно равенство значений и идентичность объектов.

• Оператор == вызывает __eq__ для сравнения значений.
• Оператор is проверяет, указывают ли два имени на один объект, поэтому два равных списка могут пройти проверку ==, но не is.
• Сравнение по идентичности уместно для синглтонов, особенно в записи x is None, потому что объект None существует в одном экземпляре.

Поверхностная и глубокая копии различаются тем, остаются ли вложенные объекты общими с оригиналом.

• Поверхностная копия создаёт новый внешний контейнер, но сохраняет ссылки на прежние внутренние объекты.
• Поэтому list(data) и data[:] по-прежнему разделяют вложенные списки, а изменение вложенного словаря может затронуть оригинал.
• copy.deepcopy рекурсивно копирует содержимое и создаёт полностью независимую структуру.

F-строки обычно предпочитают для форматирования, потому что они прямолинейны, читаемы и быстры.

• Они встраивают выражения напрямую, как в f'{user.name} has {count} items', и поддерживают спецификаторы вроде f'{price:.2f}'.
• Начиная с Python 3.8 запись f'{value=}' выводит выражение вместе с его значением для быстрой отладки.
• Процентное форматирование и str.format всё ещё встречаются в старом коде, а в логировании ленивое процентное форматирование используется намеренно.

Многократная склейка строк через + в большом цикле неэффективна, потому что строки неизменяемы.

• Каждый += создаёт новую строку и копирует всё предыдущее содержимое, из-за чего на больших данных цикл может стать квадратичным.
• Идиоматичная альтернатива состоит в том, чтобы собрать части в список и один раз вызвать ''.join(parts).
• Для нескольких склеек разница несущественна, поэтому проблема важна прежде всего в циклах по множеству элементов.

Блоки try, except, else и finally разделяют защищаемый код, обработку ошибок, успешное продолжение и очистку ресурсов.

• Сначала выполняется код в try, а подходящий блок except обрабатывает возникшее исключение.
• Блок else запускается только при завершении try без исключения и отделяет успешный путь от защищаемого кода.
• Блок finally выполняется всегда и подходит для очистки, например закрытия ресурсов, которыми не управляет with.

Голый except опасен, потому что может скрыть настоящие ошибки и исключения, управляющие завершением программы.

• Он ловит KeyboardInterrupt, SystemExit и ошибки вроде NameError, после чего программа может продолжить работу в некорректном состоянии.
• Следует ловить самое конкретное исключение, которое код способен обработать, например FileNotFoundError или ValueError.
• Если на верхнем уровне нужен широкий обработчик, стоит ловить Exception, записывать полный трейсбек и затем пробрасывать ошибку дальше или явно завершать работу.

Исключения должны сообщать о недопустимом вводе или невосстановимом состоянии как можно ближе к причине.

• Функция может явно отклонить входные данные, например через raise ValueError('amount must be positive').
• Собственный подкласс Exception, такой как PaymentDeclinedError, позволяет вызывающему коду ловить конкретные отказы, не перехватывая посторонние ValueError.
• Раннее исключение с понятным сообщением безопаснее возврата None, после которого сбой произойдёт далеко от причины.

Протокол итератора даёт Python единый способ обходить списки, файлы, генераторы, словари и другие итерируемые объекты.

• Итерируемый объект возвращает итератор при вызове iter().
• Итератор реализует __next__ и выдаёт значения, пока не поднимет StopIteration.
• Цикл for один раз вызывает iter(), затем многократно вызывает next() и останавливается при StopIteration.

Генератор выдаёт значения по одному, поэтому подходит для больших или бесконечных последовательностей.

• Генераторная функция использует yield и приостанавливает выполнение между выдаваемыми значениями.
• Построчная обработка большого лог-файла требует постоянного объёма памяти, тогда как возврат списка загрузил бы весь результат.
• Генератор можно пройти только один раз, и у него нет len().

range() возвращает ленивый объект последовательности, а не заранее созданный список.

• Он вычисляет значения по требованию, поэтому даже range(10**9) почти не занимает памяти.
• Объект range поддерживает len(), индексацию и быструю проверку принадлежности целых чисел.
• list(range(n)) нужен только тогда, когда действительно требуется список; в циклах лучше использовать ленивый range напрямую.