Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1👎1
Вопрос с собеседования
Что выведет этот код и почему?
Попробуй сначала сам ответить, а потом смотри разбор.
Что происходит по шагам:
Переменная a ссылается на список [1, 2, 3].
b = a
Теперь b ссылается на тот же самый список, что и a.
Не копия, а один и тот же объект в памяти.
a += [4, 5]
Важно: для списков += работает как изменение объекта на месте:
это примерно то же самое, что:
a.extend([4, 5])
То есть в существующий список, на который ссылаются и a, и b, добавляются элементы 4 и 5.
Поэтому:
Оба указывают на один изменённый список.
Часть 2. Кортежи
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Кортежи неизменяемы, и здесь начинается магия.
a = (1, 2, 3)
a ссылается на кортеж (1, 2, 3).
b = a
b ссылается на тот же кортеж (1, 2, 3).
a += (4, 5)
Для кортежей += уже не может менять объект на месте (они immutable).
Поэтому Python делает так:
a = a + (4, 5)
То есть создаётся новый кортеж (1, 2, 3, 4, 5) и переменная a переназначается на него.
b при этом остаётся смотреть на старый кортеж (1, 2, 3).
Поэтому:
print(a) # (1, 2, 3, 4, 5)
print(b) # (1, 2, 3)
В чём хитрость
Для списка a += [4, 5] мутирует объект на месте, и это видно через все переменные, которые на него ссылаются.
Для кортежа a += (4, 5) создаёт новый объект и переназначает только a.
Итого:
Если хочешь, могу ещё один хитрый вопрос разобрать - про изменяемые значения по умолчанию в аргументах функции или про циклы и замыкания.
Что выведет этот код и почему?
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Попробуй сначала сам ответить, а потом смотри разбор.
Часть 1. Списки
a = [1, 2, 3]
b = a
a += [4, 5]
print(a)
print(b)
Что происходит по шагам:
a = [1, 2, 3]
Переменная a ссылается на список [1, 2, 3].
b = a
Теперь b ссылается на тот же самый список, что и a.
Не копия, а один и тот же объект в памяти.
a += [4, 5]
Важно: для списков += работает как изменение объекта на месте:
это примерно то же самое, что:
a.extend([4, 5])
То есть в существующий список, на который ссылаются и a, и b, добавляются элементы 4 и 5.
Поэтому:
print(a) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(b) # [1, 2, 3, 4, 5]
Оба указывают на один изменённый список.
Часть 2. Кортежи
a = (1, 2, 3)
b = a
a += (4, 5)
print(a)
print(b)
Кортежи неизменяемы, и здесь начинается магия.
a = (1, 2, 3)
a ссылается на кортеж (1, 2, 3).
b = a
b ссылается на тот же кортеж (1, 2, 3).
a += (4, 5)
Для кортежей += уже не может менять объект на месте (они immutable).
Поэтому Python делает так:
a = a + (4, 5)
То есть создаётся новый кортеж (1, 2, 3, 4, 5) и переменная a переназначается на него.
b при этом остаётся смотреть на старый кортеж (1, 2, 3).
Поэтому:
print(a) # (1, 2, 3, 4, 5)
print(b) # (1, 2, 3)
В чём хитрость
Для списка a += [4, 5] мутирует объект на месте, и это видно через все переменные, которые на него ссылаются.
Для кортежа a += (4, 5) создаёт новый объект и переназначает только a.
Итого:
# Часть со списком:
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
# Часть с кортежем:
(1, 2, 3, 4, 5)
(1, 2, 3)
Если хочешь, могу ещё один хитрый вопрос разобрать - про изменяемые значения по умолчанию в аргументах функции или про циклы и замыкания.
👍11❤6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Главная цель - чтобы через полгода было не стыдно открывать код: понятно где что лежит, как это тестировать и куда встраивать новые фичи.
Основные принципы:
- Разделяй по ответственности, а не по типу файла
- Минимизируй связь между слоями
- Явно отделяй ядро домена от инфраструктуры (БД, HTTP, очереди)
Пример базовой структуры:
- app/
- api/ - HTTP handlers, REST, gRPC, CLI
- services/ - бизнес-логика, сценарии use case
- domain/ - сущности, модели, value objects
- repositories/ - работа с БД, кэшами, внешними сервисами
- config/ - настройки, env, схемы конфигурации
- utils/ - вспомогательные функции, которые не завязаны на домен
- tests/ - тесты по тем же модулям, что и в app/
- scripts/ - миграции, разовые утилиты, maintenance
Рекомендации:
- Один входной файл (main.py или cli.py), вся логика - в app/*
- Конфигурацию не хардкодить, а прокидывать через env и config-объекты
- Внутри services работать с абстрактными интерфейсами репозиториев, а не с конкретным ORM
- С самого начала заводить тесты, пусть даже простые, и поддерживать схему tests/ в том же дереве, что и код
- Любой новый модуль должен отвечать на вопрос: к какому слою относится и от кого ему можно зависеть
Если проект растет, не бойся дробить:
- крупный модуль на подмодули
- общие зависимости в отдельный layer (shared, common)
- разные bounded context в отдельные пакеты внутри app/
Архитектура большого проекта - это не про идеальный паттерн, а про понятные границы и минимальный хаос.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Dk7A8ElHcKE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥1