Python3

Что здесь происходит?

🐾 map — это функция высшего порядка, потому что она принимает другую функцию (double) в качестве аргумента.

🐾 double — это обычная функция, которая просто удваивает число.

🐾 map применяет double ко всем элементам списка numbers.

Историческая справка

Функции высшего порядка пришли к нам из функционального программирования, которое зародилось ещё в 1950-х годах. Один из первых языков, поддерживающих такие функции, — Lisp. Это как древний кот, который научил всех остальных ловить мышей. 🐾 В Python же они стали популярны благодаря своей простоте и универсальности.

Примеры использования в различных ситуациях

🐾 Фильтрация данных

Допустим, у вас есть список котов, и вы хотите оставить только тех, кто весит больше 5 кг. Используем filter:

🐾 Сортировка данных

Хотите отсортировать котов по весу? Используем sorted с функцией lambda:

🐾 Комбинирование функций

А теперь представьте, что вы хотите сначала отфильтровать тяжёлых котов, а потом отсортировать их по имени. Легко!

Приручите функции высшего порядка 🐾

Функции высшего порядка — это как универсальный кот, который может и мышей ловить, и на диване валяться. Они делают ваш код более выразительным, компактным и модульным. Вместо того чтобы писать длинные циклы или повторяющийся код, вы можете использовать такие инструменты, как map, filter, reduce и другие. Это не только экономит ваше время, но и делает код более читаемым для других разработчиков (и для вас через пару месяцев, когда вы забудете, что там написали).

Попробуйте использовать функции высшего порядка в своих проектах, и вы увидите, как они упрощают вашу жизнь. А если что-то непонятно — не стесняйтесь задавать вопросы! 🐾

А если хотите стать мастером функций высшего порядка, переходите на https://t.me/pytonism и читайте!))

• A. Узел 25 будет добавлен как левый потомок узла 40.

• B. Узел 25 будет добавлен как правый потомок узла 20.

• C. Узел 25 будет добавлен как правый потомок узла 40.

• D. Узел 25 не будет добавлен, так как такой узел уже существует в дереве.

Вопрос 62.
Как функция enumerate() улучшает функциональность цикла в Python при работе со списком?

• A. Она переворачивает список для перебора в обратном порядке.

• B. Функция добавляет счетчик к каждой итерации цикла, предоставляя текущую позицию индекса наряду со значением.

• C. Она умножает каждый элемент на его номер индекса для получения нового списка.

• D. Enumerate блокирует список для предотвращения изменений во время итерации.

Вопрос 63.
Что такое функциональный паттерн проектирования "Map" (отображение) и как он используется в Python? Приведите пример использования этого паттерна для преобразования элементов коллекции.

• A. Паттерн "Map" - это способ сортировки элементов в коллекции, используя заданную функцию.

• B. Паттерн "Map" - это способ фильтрации элементов в коллекции, используя заданное условие.

• C. Паттерн "Map" - это способ объединения элементов коллекции в одно значение, используя заданную функцию.

• D. Паттерн "Map" - это способ применения функции к каждому элементу коллекции и создания новой коллекции из полученных результатов.

Вопрос 64. Какой результат выведет на экран следующий код Python?

• A. 7

• B. 6

• C. 5

• D. 4

Вопрос 65.
Какой будет результат выполнения следующего кода?

• A. [1, 2, 3] [1, 2, 3, 4, 5]

• B. [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4, 5]

• C. [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4, 5]

• D. [1, 2, 3] [1, 2, 3, 5]

Вопрос 66.
Какой тип данных был бы наиболее подходящим для хранения уникальных идентификаторов пользователей (user IDs) в Python?

• A. Список (List)

• B. Словарь (Dictionary)

• C. Множество (Set)

• D. Кортеж (Tuple)

Вопрос 67.
В Python, каков результат преобразования типов, если вы используете функцию int() для числа с плавающей точкой, такого как 7.7?

• A. Она округляет число до ближайшего целого числа.

• B. Она отбрасывает десятичную часть и возвращает целое число.

• C. Она возвращает ближайшее меньшее целое число, если десятичная дробь ниже .5, и верхнее, если выше.

• D. Это вызывает ValueError, если явно не обработано исключение.

Вопрос 67.
Дан массив целых чисел nums, содержащий n элементов, и целое число k. Разработайте алгоритм для поиска непрерывного подмассива (subarray) длины k в массиве nums, который имеет максимальное среднее значение. Возвратите это максимальное среднее значение.

Примеры:

Ввод: nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
Вывод: 12.75000

Ввод: nums = [5], k = 1
Вывод: 5.00000

• A. Для решения задачи нужно использовать жадный алгоритм и выбирать на каждом шаге самый большой элемент из списка.

• B. Для решения задачи нужно использовать алгоритм поиска в ширину (BFS).

• C. Для решения задачи нужно использовать метод "скользящего окна" для эффективного поиска максимального среднего.

• D. Для решения задачи, необходимо использовать рекурсивный обход всех вариантов.

Вопрос 69.
Что такое "Immutability" (иммутабельность) в контексте функционального программирования, и какие преимущества она предоставляет? Приведите примеры изменяемых и неизменяемых объектов в Python и объясните, как использование иммутабельности может упростить код.

• A. Иммутабельность - это концепция, которая означает, что объекты можно изменять только в одном месте, при их создании, но не после.

• B. Иммутабельность - это использование объектов только для чтения.

• C. Иммутабельность - это концепция, которая заключается в избегании изменяемых данных и использовании только неизменяемых, что упрощает код и уменьшает вероятность побочных эффектов.

• D. Иммутабельность - это паттерн проектирования для создания только одного объекта определенного типа, без возможности изменения его состояния.

Вопрос 70.
Что такое композиция функций, и как ее можно реализовать в Python? Приведите пример кода, демонстрирующий композицию функций, где результат одной функции передается в качестве аргумента другой.

• A. Композиция функций - это процесс создания объектов из классов, использующих значения, полученные из других объектов.

• B. Композиция функций - это процесс, когда функция вызывает себя несколько раз.

• C. Композиция функций - это комбинация двух или более функций, при которой результат выполнения одной функции передается в качестве аргумента другой функции.

• D. Композиция функций - это способ создания функций, которые могут выполняться в отдельных потоках.

Ответы

61. Правильный ответ: B

Объяснение:

Бинарное дерево поиска (BST, Binary Search Tree) - это древовидная структура данных, где для каждого узла выполняются следующие свойства:

• Значение всех узлов в левом поддереве меньше значения узла.

• Значение всех узлов в правом поддереве больше значения узла.

• Оба левое и правое поддерево тоже являются BST.

При добавлении нового узла в BST, алгоритм должен соблюдать эти свойства для обеспечения корректности бинарного дерева.

• Процесс добавления узла со значением 25:

  1. Начало с корня: Начинаем поиск места для добавления нового узла с корня (30).

  2. Сравнение с корнем: Так как 25 меньше 30, переходим в левое поддерево.

  3. Сравнение с узлом 20: Так как 25 больше 20, то переходим в правое поддерево от узла 20.

  4. Правый потомок 20: Узел 20 не имеет правого потомка, поэтому узел со значением 25 будет добавлен как правый потомок узла 20.

Разбор вариантов:

• A. Узел 25 будет добавлен как левый потомок узла 40.: Неправильно, так как 25 меньше 40.

• B. Узел 25 будет добавлен как правый потомок узла 20.: Правильно.

• C. Узел 25 будет добавлен как правый потомок узла 40.: Неправильно.

• D. Узел 25 не будет добавлен, так как такой узел уже существует в дереве.: Неправильно. В данном случае узла 25 нет, так как это дерево поиска и одинаковых элементов не может быть.

В результате:

• При добавлении нового узла в BST необходимо соблюдать свойства бинарного дерева поиска.

• Правильная вставка узлов обеспечивает возможность быстрого поиска в BST.

Таким образом, правильным ответом является B. Узел 25 будет добавлен как правый потомок узла 20.

62. Правильный ответ: B

Объяснение:

Функция enumerate() в Python предназначена для упрощения итерации по последовательности (например, списку) с одновременным доступом к индексу и значению каждого элемента.

• Вариант A не верен: enumerate() не переворачивает список. Для этого используется метод reverse().

• Вариант B верен: enumerate() добавляет счетчик (индекс) к каждому элементу, предоставляя кортеж (индекс, значение) на каждой итерации.

• Вариант C не верен: enumerate() не меняет значения элементов и не создает новый список.

• Вариант D не верен: enumerate() не блокирует список и не предотвращает изменения во время итерации.

Как работает enumerate():

1. Функция enumerate() принимает в качестве аргумента итерируемый объект (список, кортеж, строку и т. д.).

2. Она возвращает объект-итератор, который выдаёт кортежи, состоящие из двух элементов: индекса и значения элемента.

3. Индексы начинаются с 0 по умолчанию, но можно изменить стартовый индекс, передав необязательный параметр start.

Преимущества использования enumerate():

• Доступ к индексу: Упрощает доступ к индексу элемента в цикле, что полезно, когда нужно обрабатывать элемент, зная его положение.

• Упрощение кода: Позволяет избежать ручного создания и отслеживания счетчика, делая код более читабельным.

• Эффективность: enumerate часто более эффективен, чем ручное отслеживание индекса, поскольку Python автоматически оптимизирует этот процесс.

Пример:

В результате:

• При использовании enumerate(), цикл автоматически предоставляет индекс и значение каждого элемента списка.

• При использовании enumerate(my_list, start=1) индексы начинаются с 1.

Таким образом, вариант B является правильным ответом.

63. Правильный ответ: D

Объяснение:

Паттерн "Map" (отображение) — это распространенный функциональный паттерн, который применяется для преобразования каждого элемента в коллекции (например, список, кортеж) в новый элемент с использованием определенной функции. Результатом является новая коллекция, содержащая преобразованные элементы.

• Основные концепции паттерна "Map":

  • Применение функции: Функция "отображения" применяется к каждому элементу входной коллекции.

  • Новая коллекция: Результаты применения функции сохраняются в новой коллекции.

  • Сохранение порядка: Обычно сохраняется порядок элементов (если это применимо к структуре данных).

  • Использование с функциями высшего порядка: Часто реализуется с помощью функций высшего порядка, таких как map() в Python.

• Как работает паттерн "Map":

  1. Принимает входную коллекцию элементов.

  2. Принимает функцию преобразования.

  3. Применяет функцию к каждому элементу коллекции.

  4. Собирает результаты преобразования в новую коллекцию.

  5. Возвращает новую коллекцию с преобразованными значениями.

Примеры:

Разбор примеров:

1. Использование с обычной функцией square:

   • Функция square(x) возводит число в квадрат.

   • Функция map(square, numbers) применяет функцию square к каждому элементу списка numbers и возвращает итератор. Затем итератор преобразовывается в список.

   • Выводит исходный и новый списки.

2. Использование с лямбда функцией:

   • Лямбда-функция lambda x: x ** 3 вычисляет куб числа.

   • Функция map(lambda x: x ** 3, numbers) применяет лямбду к каждому элементу списка numbers и возвращает итератор. Затем итератор преобразовывается в список.

   • Выводит исходный и новый списки.

3. Использование map с преобразованием строк:

   • Лямбда-функция lambda x: x.upper() переводит строку в верхний регистр.

   • Функция map(lambda x: x.upper(), strings) применяет лямбда-функцию к каждой строке в списке strings.

   • Выводит исходный и новый списки.

4. Использование map с несколькими коллекциями:

   • Лямбда-функция lambda x,y: x+y суммирует два числа.

   • Функция map(lambda x,y: x+y, list1, list2) применяет лямбда-функцию к каждому элементу в списках list1 и list2 (берет элементы с одинаковым индексом).

   • Выводит исходные списки и список сумм.

5. Использование map c функцией, которая возвращает кортеж:

   • Лямбда функция lambda s, i: (i, s) создает пару (индекс, значение) для каждой строки в списке.

   • функция map создает список кортежей.

   • Выводит исходный список и список с проиндексированными строками.

6. Использование map с различными типами данных:

   • Лямбда функция lambda x: type(x) возвращает тип объекта.

   • Функция map применяет эту функцию к каждому элементу в списке, что приводит к созданию списка типов.

   • Выводит исходный список и список типов.

Разбор вариантов:

• A. Паттерн "Map" - это способ сортировки элементов в коллекции, используя заданную функцию.: Неправильно. Сортировка - это другая операция.

• B. Паттерн "Map" - это способ фильтрации элементов в коллекции, используя заданное условие.: Неправильно. Фильтрация используется для выборки элементов по условию.

• C. Паттерн "Map" - это способ объединения элементов коллекции в одно значение, используя заданную функцию.: Неправильно. Это описание паттерна Reduce.

• D. Паттерн "Map" - это способ применения функции к каждому элементу коллекции и создания новой коллекции из полученных результатов.: Правильно.

В результате:

• Паттерн "Map" позволяет создавать новый список путем преобразования элементов исходного списка с помощью функции преобразования.

• Используя функцию map и лямбда-функции можно легко реализовать паттерн Map.

• Функция map позволяет применять функцию к нескольким спискам одновременно.

• Функция map может использоваться с функциями, которые возвращают любое значение (в том числе и кортежи), и может принимать любые типы данных.

Таким образом, правильным ответом является D. Паттерн "Map" - это способ применения функции к каждому элементу коллекции и создания новой коллекции из полученных результатов.

64. Правильный ответ: B

Объяснение:

Этот код демонстрирует работу замыканий (closures) и областей видимости переменных в Python.

1. Функция outer_func(y):

   • Принимает аргумент y (в примере равен 3).

   • Инициализирует локальную переменную x значением 2.

   • Определяет вложенную функцию inner_func().

     • inner_func() "замыкается" над переменными из области видимости outer_func и возвращает сумму x + y.

   • Изменяет x на x + 2, то есть x теперь равен 4.

   • Изменяет y на 2.

   • Возвращает функцию inner_func как результат.

2. Вызов outer_func(3):

   • Вызывает outer_func с аргументом 3.

   • Возвращаемая функция inner_func присваивается переменной results.

   • Важно отметить, что вложенная функция inner_func запоминает не значения переменных x и y в момент определения, а сами переменные, и они подставятся в момент вызова inner_func.

3. Вызов results():

   • Вызывает функцию inner_func, которая была возвращена из outer_func и присвоена results.

   • Внутри inner_func:

     • x имеет значение 4, которое было вычислено в outer_func перед ее возвращением.

     • y имеет значение 2, которое было присвоено в outer_func перед ее возвращением.

   • Возвращается значение x + y = 4 + 2 = 6.

4. Вывод: print(results()) выводит результат вызова inner_func ,то есть 6.

Разбор вариантов:

• A. 7: Неправильно.

• B. 6: Правильно.

• C. 5: Неправильно.

• D. 4: Неправильно.

В результате:

• Вложенные функции могут захватывать переменные из области видимости родительской функции - это называется замыканием.

• Захват переменной происходит по ссылке, а не по значению. В момент вызова inner_func переменные x и y будут иметь последнее присвоенное значение.

Таким образом, правильным ответом является B. 6.

65. Правильный ответ: B

Объяснение:

Этот код демонстрирует разницу между мутированием списка и созданием нового списка, а также то, как это влияет на переменные в Python.

1. Изначальный список: my_list инициализируется как [1, 2, 3].

2. Функция modify_list:

   • Принимает список lst в качестве аргумента.

   • lst.append(4): Метод append мутирует список, добавляя 4 в конец. Теперь lst (изначально my_list) стал [1, 2, 3, 4].

   • lst = lst + [5]: Операция + создает новый список, объединяя lst c [5]. Результат присваивается локальной переменной lst внутри функции. Это не изменяет my_list в глобальной области видимости.

   • Возвращается новый список lst.

3. Вызов modify_list: Функция вызывается с my_list как аргументом. Возвращаемый новый список присваивается переменной new_list.

4. Вывод:

   • print(my_list) выведет [1, 2, 3, 4], так как my_list был мутирован внутри функции.

   • print(new_list) выведет [1, 2, 3, 4, 5], который является новым списком, созданным в функции и возвращенным.

Дополнительные замечания:

• Метод append изменяет исходный список (мутирует его).

• Оператор + создает новый список, не изменяя исходные.

• Присваивание внутри функции создает локальную переменную, которая никак не влияет на переменную с тем же именем, объявленную за пределами этой функции.

• Понимание разницы между мутацией и созданием новых объектов важно для предотвращения нежелательных побочных эффектов при работе со списками в Python.

66. Правильный ответ: C

Объяснение:

В Python для хранения уникальных элементов наиболее подходит тип данных set (множество).

• Вариант A не верен: Списки могут содержать повторяющиеся элементы и сохраняют порядок элементов.

• Вариант B не верен: Словари хранят пары ключ-значение, и хотя ключи должны быть уникальными, для хранения просто уникальных идентификаторов пользователей это неэффективно.

• Вариант C верен: Множества хранят только уникальные элементы в произвольном порядке и не поддерживают дубликаты.

• Вариант D не верен: Кортежи являются неизменяемыми и могут хранить повторяющиеся элементы.

Почему множество (set) подходит для хранения уникальных идентификаторов:

1. Уникальность элементов: Множества автоматически удаляют дубликаты, что идеально подходит для хранения уникальных идентификаторов.

2. Быстрая проверка наличия: Проверка наличия элемента в множестве выполняется очень быстро (в среднем O(1)), благодаря реализации на основе хеш-таблицы.

3. Неупорядоченность: Множества не гарантируют сохранение порядка элементов, что является приемлемым для идентификаторов пользователей.

4. Изменяемость: Множества могут быть изменены (добавлять или удалять элементы).

Пример:

В результате:

• При создании множества дубликаты удаляются, поэтому "user123" встречается только один раз.

• Элементы множества не упорядочены, поэтому порядок их вывода может не совпадать с порядком добавления.

• Операция in проверки наличия элемента в множестве выполняется быстро.

Таким образом, вариант C является верным.

67. Правильный ответ: B

Объяснение:

Функция int() в Python используется для преобразования значения к целому числу. При преобразовании числа с плавающей точкой (float) в целое число (int), функция int() отбрасывает десятичную часть, а не округляет.

• Вариант A не верен: int() не выполняет округление, а отбрасывает десятичную часть.

• Вариант B верен: int() именно отбрасывает десятичную часть и возвращает целое число.

• Вариант C не верен: int() не выполняет округление по правилам "меньше .5 в меньшую сторону, больше - в большую".

• Вариант D не верен: Функция int() может конвертировать строку, представляющую целое число, к integer типу, но не строку с плавающей точкой (например "7.7") и не вызовет ValueError при конвертации числа float в int

Пример:

В результате:

• При преобразовании 7.7 с помощью int(), возвращается 7, десятичная часть отброшена.

• При преобразовании -7.7, возвращается -7.

• При преобразовании 7.2, возвращается 7.

Таким образом, вариант B является правильным ответом.

68. Правильный ответ: C

Объяснение:

Для решения задачи поиска подмассива с максимальным средним значением и фиксированной длиной k в массиве чисел, оптимальным является применение метода "скользящего окна". Этот метод обеспечивает линейную временную сложность O(n), позволяя обойти массив только один раз.

• Алгоритм (скользящее окно):

  1. Инициализация:

     • Вычисляем сумму первых k элементов массива, и сохраняем их в переменной current_sum.

     • Максимальная сумма max_sum инициализируется значением current_sum.

  2. Скользящее окно:

     • Начиная с k-го элемента до конца массива (для индекса i), поддерживаем окно размера k:

       • Из current_sum вычитаем элемент из начала окна (nums[i-k]). * К current_sum добавляем новый элемент в конце окна nums[i].

     • Сравниваем current_sum с max_sum и если больше то max_sum = current_sum

  3. Возвращаем результат: После перебора всех элементов, возвращаем max_sum / k, что соответствует максимальному среднему значению подмассива.

• Преимущества алгоритма:

  • Линейная сложность: Обеспечивает временную сложность O(n).

  • Постоянная память: Использует постоянное количество дополнительной памяти.

  • Простота: Легок в реализации.

Пример:

Разбор вариантов:

• A. Для решения задачи нужно сначала отсортировать массив capacity, затем последовательно заполнять сумки, пока не закончатся камни.: Неправильно.

• B. Для решения задачи нужно использовать алгоритм поиска в ширину (BFS).: Неправильно. BFS не является подходящим для этой задачи.

• C. Для решения задачи нужно использовать метод "скользящего окна" для эффективного поиска максимального среднего.: Правильно.

• D. Для решения задачи нужно использовать только рекурсивный алгоритм.: Неправильно. Рекурсивный алгоритм не подходит.

В результате:

• Алгоритм скользящего окна позволяет эффективно находить подмассив с максимальным средним значением.

• Итерируясь по массиву только один раз достигается сложность O(n)

• Результирующее среднее значение будет получено с помощью деления максимальной суммы на размер подмассива k

Таким образом, правильным ответом является C. Для решения задачи нужно использовать метод "скользящего окна" для эффективного поиска максимального среднего.

69. Правильный ответ: C

Объяснение:

Иммутабельность (immutability) — это концепция в программировании, особенно в функциональном программировании, которая заключается в избегании изменяемых данных. Иммутабельные объекты — это объекты, которые не могут быть изменены после создания. При изменении такого объекта фактически создаётся новый объект с измененным значением, а старый остается неизменным.

• Основные принципы иммутабельности:

  • Неизменяемость: Объекты не могут быть изменены после создания.

  • Новый объект при изменении: Любая операция, которая кажется изменяет объект, на самом деле создаёт новый объект с измененными значениями.

  • Отсутствие побочных эффектов: Функции, работающие с иммутабельными объектами, не изменяют состояние существующих данных и не создают побочных эффектов, если не создавать новые переменные.

  • Простота и предсказуемость: Код становится более простым и предсказуемым, так как не происходит нежелательного изменения объектов.

• Преимущества иммутабельности:

• Безопасность: Исключение побочных эффектов, снижение вероятности ошибок, связанных с одновременным изменением объектов из разных частей программы. * Упрощение отладки: Код, который не изменяет данные, намного проще отлаживать. * Многопоточность: Легче работать с иммутабельными объектами в многопоточной среде, поскольку не нужно беспокоиться о гонках данных.

• Иммутабельные и изменяемые объекты в Python:

  • Иммутабельные объекты: * Числа (int, float, complex). * Строки (str). * Кортежи (tuple). * frozenset - не изменяемые множества. * Булевы значения (bool).

  • Изменяемые объекты:

    • Списки (list).

    • Словари (dict).

    • Множества (set).

Примеры:

Разбор примеров:

1. Пример иммутабельных объектов:

   • string2 = string1.upper() создает новую строку string2 в верхнем регистре, а string1 не меняется.

   • tuple2 = tuple1 + (4,5) создает новый кортеж tuple2, а tuple1 не меняется.

2. Пример изменяемых объектов:

   • list2 = list1 присваивает list2 ссылку на список, который хранится в list1, то есть, не создается новый список. * list1[0] = 10 изменяет оригинальный список, и поэтому все переменные, которые ссылаются на него, изменятся тоже.

   • list2 = list1.copy() создает новый список, и он не будет изменен после изменения list1

Разбор вариантов:

• A. Иммутабельность - это концепция, которая означает, что объекты можно изменять только в одном месте, при их создании, но не после.: Неправильно.

• B. Иммутабельность - это использование объектов только для чтения.: Неправильно. Иммутабельные объекты не могут быть изменены совсем, а не только для чтения.

• C. Иммутабельность - это концепция, которая заключается в избегании изменяемых данных и использовании только неизменяемых, что упрощает код и уменьшает вероятность побочных эффектов.: Правильно.

• D. Иммутабельность - это паттерн проектирования для создания только одного объекта определенного типа, без возможности изменения его состояния.: Неправильно.

В результате:

• Иммутабельность способствует созданию более безопасного, предсказуемого и простого кода.

• Иммутабельные объекты не могут быть изменены после создания, что позволяет избежать ошибок связанных с изменением состояния.

Таким образом, правильным ответом является C. Иммутабельность - это концепция, которая заключается в избегании изменяемых данных и использовании только неизменяемых, что упрощает код и уменьшает вероятность побочных эффектов.

70. Правильный ответ: C

Объяснение:

Композиция функций (function composition) — это функциональный паттерн, который позволяет объединять две или более функции таким образом, что результат одной функции передается в качестве аргумента другой функции. Это позволяет создавать новые, более сложные функции, из простых и переиспользуемых.

• Основные концепции композиции функций:

  • Цепочка вычислений: Результат одной функции становится входным значением для следующей функции.

  • Последовательное применение: Функции применяются друг за другом в определенном порядке.

  • Новая функция из простых: Композиция позволяет создавать сложные функции из более простых.

  • Возможность повторного использования: Композиция позволяет переиспользовать ранее созданные функции.

• Реализация композиции в Python:

  • В Python композицию можно реализовать вручную с помощью вложенных вызовов функций или с помощью оператора | (начиная с Python 3.9), или с помощью использования лямбда-функций.

Пример (из текста вопроса):

Описание примера:

1. double(x): Функция, которая умножает число x на 2.

2. square(x): Функция, которая возводит число x в квадрат.

3. compose(f, g): Функция, реализующая композицию.

   • Принимает функции f и g в качестве аргументов.

   • Возвращает лямбда-функцию lambda x: f(g(x)), которая сначала применяет функцию g к аргументу x, а затем применяет функцию f к результату g(x).

4. composed = compose(square, double): Создается новая функция composed, которая является композицией square и double. Она эквивалента lambda x : square(double(x)).

5. composed(5): Принимает аргумент 5 и выполняет функции в порядке (5*2)**2, т.е. double(5) (что равно 10) и затем square(10) (что равно 100).

Другие примеры:

Разбор вариантов:

• A. Композиция функций - это процесс создания объектов из классов, использующих значения, полученные из других объектов.: Неправильно. Композиция функций не связана с созданием объектов из классов.

• B. Композиция функций - это процесс, когда функция вызывает себя несколько раз.: Неправильно. Это описание рекурсии.

• C. Композиция функций - это комбинация двух или более функций, при которой результат выполнения одной функции передается в качестве аргумента другой функции.: Правильно.

• D. Композиция функций - это способ создания функций, которые могут выполняться в отдельных потоках.: Неправильно.

В результате:

• Композиция функций позволяет создавать более сложные операции из простых.

• Использование композиции способствует модульности и переиспользованию кода.

Таким образом, правильным ответом является C. Композиция функций - это комбинация двух или более функций, при которой результат выполнения одной функции передается в качестве аргумента другой функции.

• A. Оператор continue вызывает немедленное завершение текущей итерации и принудительно завершает цикл, обычно используемый для остановки чрезмерной обработки во вложенных циклах.

• B. Он пропускает остальную часть кода внутри цикла для текущей итерации и возвращается к условию цикла или следующей итерации, обычно используется для пропуска части цикла при выполнении условия.

• C. Оператор continue в Python удваивает скорость итерации, пропуская проверку выполнения на каждом шаге цикла.

• D. Оператор позволяет циклу пропустить все предстоящие итерации и возобновить выполнение с точки, непосредственно следующей за структурой цикла.

Вопрос 53.
Каково влияние использования оператора del на структуры данных Python и как это влияет на управление памятью и поведение программы?

• A. Оператор del используется для удаления переменных или элементов из структур данных, что немедленно освобождает всю память, связанную с этими элементами, повышая эффективность программы.

• B. Он помечает элементы для удаления и планирует сборщик мусора для их удаления во время следующего простоя системы, сводя к минимуму влияние на производительность программы.

• C. Оператор del Python переименовывает переменные и элементы структуры данных, делая их недоступными под их исходными идентификаторами в качестве меры безопасности.

• D. Оператор del удаляет ссылки на объекты, что потенциально приводит к сборке мусора, если все ссылки удалены, тем самым освобождая память.

Вопрос 54.
В Python, каково назначение и эффект использования оператора break в циклических конструкциях?

• A. Оператор break используется внутри циклов для немедленного выхода из всей структуры цикла, полностью завершая выполнение цикла при его вызове.

• B. Он заставляет цикл приостановить выполнение и ожидать ввода пользователя перед продолжением следующей итерации.

• C. Оператор break в Python удваивает скорость выполнения цикла, разделяя цикл на параллельные задачи с момента вызова.

• D. Оператор отправляет сигнал прерывания во внешние системы, указывая, что в цикле достигнут предел обработки данных.

Вопрос 55.
Учитывая следующий фрагмент кода Python, каково ожидаемое поведение программы?

• A. Программа печатает числа от 0 до 4 без прерывания.

• B. Она печатает числа от 0 до 2, а затем останавливается перед печатью 3.

• C. Программа выдает ошибку, потому что оператор break неправильно используется вне цикла.

• D. Она непрерывно печатает число 3 в бесконечном цикле.

Вопрос 57.
В программировании на Python для чего используется ключевое слово global?

• A. Чтобы объявить, что переменная внутри функции является глобальной и изменяет переменную на уровне модуля.

• B. Чтобы повысить видимость переменной в разных модулях, импортированных в скрипт.

• C. Чтобы защитить переменную внутри функции от изменения внешними функциями.

• D. Чтобы объявить переменную, к которой можно получить доступ в любом месте программы, независимо от области видимости.

Вопрос 58.
Что вычисляет ключевое слово in в Python в контексте контейнеров данных, таких как списки или строки?

• A. Оно проверяет, существует ли файл в каталоге.

• B. Оно подтверждает, содержится ли указанный элемент в итерируемом объекте или последовательности справа от оператора.

• C. Оно используется исключительно внутри циклов для итерации по каждому элементу последовательности.

• D. Оно изменяет элементы внутри контейнера данных для обеспечения целостности данных.

Вопрос 59.
Какую встроенную функцию Python вы бы использовали, чтобы найти наибольшее число в списке целых чисел?

• A. max()

• B. sum()

• C. len()

• D. high()

Вопрос 60.
Каково основное назначение оператора assert в Python?

• A. Определить начальное состояние переменных в начале программы.

• B. Прервать выполнение программы, если не выполнено указанное условие.

• C. Гарантировать, что условие в коде остается истинным, вызывая AssertionError, если условие оказывается ложным.

• D. Зашифровать конфиденциальные данные в приложении для предотвращения утечки данных.

Ответы

51, Правильный ответ: C

Объяснение:

Функция dir() в Python - это встроенная функция, предназначенная для интроспекции, то есть для изучения внутренней структуры объектов во время выполнения программы.

• Вариант A не верен: dir() не устанавливает направление выполнения кода.

• Вариант B не верен: dir() не изменяет доступность методов или свойств объекта.

• Вариант C верен: dir() возвращает список всех атрибутов и методов объекта. Это делает ее полезной для изучения и отладки.

• Вариант D не верен: dir() не шифрует данные, а помогает их увидеть.

Как работает dir():

• dir() принимает в качестве аргумента объект (например, строку, число, список, класс, модуль или даже пользовательский объект).

• Она возвращает отсортированный список строк, представляющих все атрибуты и методы объекта, включая встроенные, унаследованные и собственные.

• Этот список позволяет проанализировать доступные свойства и методы объекта.

Применение dir():

• Отладка: При отладке кода dir() позволяет изучить свойства объекта и понять, какие методы и атрибуты доступны.

• Изучение библиотек: dir() позволяет изучить содержимое модулей и библиотек, чтобы узнать, какие функции и классы они предоставляют.

• Исследование объектов: dir() позволяет анализировать пользовательские объекты, чтобы понять, какие у них есть атрибуты и методы.

Пример:

В результате:

• В примере видно, что dir(my_list) возвращает список всех атрибутов и методов списка, включая как магические методы __add__, так и пользовательские методы append и sort.

• dir(my_string) возвращает список атрибутов и методов для объекта строки.

Таким образом, вариант C является верным, так как точно описывает функцию dir() и ее применение в отладке и разработке.

52, Правильный ответ: B

Объяснение:

Оператор continue в Python используется внутри циклов (for и while) для пропуска текущей итерации и перехода к следующей.

• Вариант A не верен: continue не завершает цикл, а только текущую итерацию.

• Вариант B верен: continue пропускает оставшийся код в текущей итерации цикла и переходит к следующей.

• Вариант C не верен: continue не удваивает скорость выполнения циклов.

• Вариант D не верен: continue переходит к следующей итерации текущего цикла, а не к концу цикла.

Как работает continue:

1. Когда Python встречает оператор continue внутри цикла, он немедленно переходит к следующей итерации цикла, игнорируя любой код, расположенный после continue в текущей итерации.

2. В цикле for это означает переход к следующему элементу в последовательности.

3. В цикле while это означает повторную проверку условия цикла.

Типичные применения continue:

1. Пропуск итераций: Пропуск итерации на основе определенного условия.

2. Фильтрация данных: Игнорирование определенных элементов последовательности в цикле.

3. Обработка исключительных ситуаций: Игнорирование текущей итерации, когда возникает ошибка, и переход к следующей.

Пример:

В результате:

• В примере с циклом for выводятся только нечетные числа из списка, поскольку четные пропускаются.

• В примере с циклом while выводятся все числа, за исключением тех, что делятся на 3.

Таким образом, вариант B является верным.

53, Правильный ответ: D

Объяснение:

Оператор del в Python используется для удаления ссылок на объекты или элементы из структур данных. Важно понимать, что del не гарантирует немедленного освобождения памяти, поскольку Python использует автоматическое управление памятью.

• Вариант A не верен: Оператор del удаляет ссылки, а не саму память немедленно.

• Вариант B не верен: Сборщик мусора Python не имеет расписания.

• Вариант C не верен: del не переименовывает переменные.

• Вариант D верен: del удаляет ссылки на объекты, и если объект больше не имеет ссылок, то он становится кандидатом на сборку мусора.

Как работает del:

1. Удаление ссылки: Оператор del удаляет ссылку на объект из текущей области видимости.

2. Уменьшение счетчика ссылок: При удалении ссылки, счетчик ссылок объекта уменьшается.

3. Сборка мусора: Если счетчик ссылок объекта становится равен нулю (то есть, нет других ссылок на этот объект), объект помечается как недостижимый и становится кандидатом на сборку мусора (Garbage Collection - GC).

4. Освобождение памяти: Сборщик мусора (GC) освобождает память, занимаемую объектом, в автоматическом режиме.

Влияние на управление памятью и поведение программы:

• del не гарантирует немедленного освобождения памяти. Сборка мусора выполняется автоматически Python, когда это необходимо.

• Если удаляется последняя ссылка на объект, то он становится кандидатом на сборку мусора.

• del используется для управления ссылками на объекты, но не самим объектом, и может помочь высвободить память в долгоживущих программах.

Примеры:

В результате:

• del my_list[0] удаляет элемент из списка по индексу, сдвигая остальные элементы.

• После del my_list ссылка my_list удалена, но данные всё ещё доступны через ссылку my_list_2

Таким образом, вариант D является правильным.

Правильный ответ: A

Объяснение:

Оператор break в Python используется для немедленного выхода из цикла, в котором он находится.

• Вариант A верен: break завершает выполнение цикла полностью, независимо от оставшихся итераций.

• Вариант B не верен: break не приостанавливает выполнение и не ждет ввода пользователя.

• Вариант C не верен: break не удваивает скорость выполнения циклов.

• Вариант D не верен: break не отправляет сигналы во внешние системы.

Как работает break:

1. Когда Python встречает оператор break внутри цикла (for или while), цикл немедленно прерывается.

2. Управление передается на первый оператор, следующий за циклом.

3. Все оставшиеся итерации цикла пропускаются.

Использование break:

1. Ранний выход: Когда необходимо выйти из цикла до его полного завершения при выполнении определенного условия.

2. Поиск элементов: При поиске элемента в списке можно использовать break для завершения цикла, как только элемент найден.

3. Управление бесконечными циклами: break может использоваться для выхода из бесконечного цикла (while True) при наступлении определенного условия.

Пример:

В результате:

• В цикле for выводится только числа до тех пор, пока не встретится число больше 5, после чего цикл завершается.

• В цикле while True цикл прерывается, когда x становится больше 5.

Таким образом, вариант A является правильным, так как он точно описывает функцию оператора break.

55, Правильный ответ: B

Объяснение:

В данном коде используется цикл for и оператор break. Давайте разберем работу кода по шагам.

1. Цикл for: for i in range(5): - Этот цикл итерируется по числам в диапазоне от 0 до 4 включительно (range(5) создает последовательность 0, 1, 2, 3, 4).

2. Условие: if i == 3: - на каждой итерации проверяется, равно ли текущее значение переменной цикла i числу 3.

3. Оператор break: Если условие i == 3 выполняется, то вызывается оператор break, который немедленно завершает цикл.

4. Вывод: print(i) - выводится значение переменной i перед проверкой условия.

• Вариант A не верен: Цикл не будет выполняться до конца, так как есть оператор break.

• Вариант B верен: Цикл будет итерироваться с 0 по 4, но при i == 3 цикл прервется, поэтому будут выведены значения от 0 до 2 включительно.

• Вариант C не верен: Оператор break используется корректно внутри цикла.

• Вариант D не верен: Цикл не будет бесконечным, так как break прекращает его выполнение.

Пример:

В результате:

Цикл начнет итерации с i = 0. Будут выведены числа 0, 1, 2. Когда i станет равно 3, выполнится break, и цикл завершится, а число 3 выведено не будет.

Таким образом, вариант B является правильным ответом.

56, Правильный ответ: A

Объяснение:

В Python списки (list) и кортежи (tuple) являются последовательностями, но они отличаются по своей мутабельности (изменяемости).

• Вариант A верен: Списки являются изменяемыми (mutable), а кортежи — неизменяемыми (immutable).

• Вариант B не верен: И списки и кортежи могут хранить элементы различных типов.

• Вариант C не верен: И списки и кортежи можно перебирать.

• Вариант D не верен: Кортежи обычно быстрее списков для некоторых операций, так как они не могут изменяться, поэтому Python может лучше оптимизировать их использование, но списки не шифруются.

Подробное объяснение:

• Списки (list):

  • Мутабельность: Списки являются изменяемыми, то есть после их создания можно добавлять, удалять или изменять элементы в списке.

  • Синтаксис: Списки создаются с использованием квадратных скобок [].

  • Применение: Используются для хранения динамических коллекций элементов, где нужно изменять порядок, добавлять или удалять элементы.

• Кортежи (tuple):

  • Неизменяемость: Кортежи являются неизменяемыми, то есть после их создания нельзя добавлять, удалять или изменять элементы.

  • Синтаксис: Кортежи создаются с использованием круглых скобок ().

  • Применение: Используются для представления фиксированных коллекций элементов, где не требуется изменение содержимого (например, координаты, записи). Кортежи могут быть использованы как ключи словаря, чего нельзя сделать со списками.

Пример:

В результате:

• Списки можно изменять (мутировать) как мы и сделали в примере, добавив и изменив элемент.

• Кортежи после создания нельзя изменить.

Таким образом, вариант A является правильным, так как точно отражает основное различие между списками и кортежами в Python.

57, Правильный ответ: A

Объяснение:

Ключевое слово global в Python используется внутри функции для того, чтобы указать, что переменная, которая используется в функции, является глобальной переменной, объявленной на уровне модуля, а не локальной переменной внутри функции.

• Вариант A верен: Именно global позволяет функции модифицировать глобальную переменную, объявленную на уровне модуля.

• Вариант B не верен: Для использования переменной в разных модулях, нужно использовать import.

• Вариант C не верен: global не защищает от изменения переменной внутри функции, а наоборот, позволяет ее изменять.

• Вариант D не верен: global объявляет переменную глобальной только внутри функции, а не делает ее автоматически доступной из любой точки кода, в первую очередь используется для изменения переменных, объявленных на уровне модуля.

Как работает global:

1. Глобальная область видимости: Переменные, объявленные вне функций, находятся в глобальной области видимости.

2. Локальная область видимости: По умолчанию, переменные, определенные внутри функции, являются локальными, то есть существуют и доступны только внутри этой функции.

3. Изменение глобальных переменных: Чтобы изменить глобальную переменную внутри функции, нужно использовать ключевое слово global, чтобы явно указать, что вы работаете с глобальной переменной, а не создаете новую локальную.

Пример:

В результате:

• Переменная global_var объявляется глобальной на уровне модуля.

• В функции modify_global() при объявлении global global_var Python понимает, что нужно изменять значение переменной, объявленной на уровне модуля.

• И значения global_var меняются, что видно при выводе. Таким образом, вариант A является правильным ответом.

58, Правильный ответ: B

Объяснение:

Ключевое слово in в Python используется для проверки наличия элемента в итерируемом объекте (списке, кортеже, строке, словаре и т.д.).

• Вариант A не верен: in не проверяет наличие файлов.

• Вариант B верен: Оператор in проверяет, присутствует ли элемент в итерируемом объекте справа от него.

• Вариант C не верен: Хотя in часто используется в циклах for, это не его единственное применение.

• Вариант D не верен: Оператор in не изменяет элементы в контейнере.

Как работает оператор in:

1. in принимает два операнда:

   • левый операнд - это элемент, который проверяется на наличие

   • правый операнд - это итерируемый объект, в котором выполняется поиск.

2. Возвращает True, если левый операнд найден в правом, в противном случае возвращает False.

3. Работает со списками, кортежами, строками, словарями и множествами.

4. Для словарей проверяет наличие ключа, а не значения.

5. Для строк проверяет наличие подстроки.

Примеры:

В результате:

• Оператор in проверяет, есть ли заданный элемент в итерируемом объекте.

• Для списка проверяется наличие элемента в списке.

• Для строк проверяется наличие подстроки.

• Для словарей проверяется наличие ключа, а не значения.

Таким образом, вариант B является верным ответом.

59, Правильный ответ: A

Объяснение:

В Python для поиска наибольшего значения в последовательности (например, списке, кортеже, строке, множестве или другом итерируемом объекте) используется встроенная функция max().

• Вариант A верен: max() возвращает наибольший элемент в итерируемом объекте.

• Вариант B не верен: sum() возвращает сумму всех элементов.

• Вариант C не верен: len() возвращает длину (количество элементов) последовательности.

• Вариант D не верен: high() не является встроенной функцией Python.

Как работает max():

1. max() принимает итерируемый объект в качестве аргумента (или несколько аргументов).

2. Он возвращает наибольший элемент в итерируемом объекте (или наибольшее значение среди переданных аргументов).

3. Для итерируемых объектов он сравнивает элементы, используя оператор > по умолчанию, но можно передать свою функцию для сравнения.

Пример:

В результате:

• max(my_numbers) возвращает наибольшее число из списка my_numbers.

• max(5, 10, 2, 15) возвращает наибольшее из переданных чисел.

Таким образом, вариант A является правильным ответом.

60, Правильный ответ: C

Объяснение:

Оператор assert в Python - это инструмент для отладки и тестирования, который позволяет проверить истинность определенного условия.

• Вариант A не верен: assert не используется для определения начального состояния переменных.

• Вариант B не верен: assert не просто прерывает выполнение, он делает это, если условие ложно и выводит AssertionError.

• Вариант C верен: assert гарантирует, что условие, которое должно выполняться на определенном этапе, остается верным, и вызывает ошибку если нет.

• Вариант D не верен: assert не связан с шифрованием данных.

Как работает оператор assert:

1. assert принимает на вход условие (логическое выражение), которое проверяется на истинность.

2. Если условие истинно (True), то программа продолжает выполняться в штатном режиме.

3. Если условие ложно (False), то Python генерирует исключение AssertionError , и выполнение программы останавливается.

4. Можно передать опциональное сообщение, которое будет выведено вместе с исключением.

Цель использования assert:

• Отладка: Используется как средство отладки, позволяющее быстро выявить ошибки в логике программы.

• Тестирование: Помогает гарантировать, что код работает правильно, путем добавления проверок в ключевых местах.

• Обнаружение ошибок на ранних этапах: Позволяет обнаружить проблемы, связанные с некорректным состоянием данных или логикой работы, на ранних этапах разработки.

Пример:

В результате:

• В первом вызове, когда скидка находится в допустимом пределе, программа продолжает выполняться нормально.

• Во втором вызове, discount больше 1, и условие 0 <= discount <= 1 не выполняется, что приводит к выбросу AssertionError.

Таким образом, вариант C является правильным.

Продолжение следует... Подпишись, чтобы не пропустить.

Удачи!

Counter автоматически подсчитал, сколько раз каждый кот встречается в списке.

Примеры использования

1. Подсчёт символов в строке

Допустим, вы хотите узнать, сколько раз каждая буква встречается в имени кота.

Counter подсчитал количество каждой буквы в имени.

2. Подсчёт слов в тексте

Представьте, что вы пишете книгу о котах и хотите узнать, какие слова встречаются чаще всего.

Теперь вы знаете, что слово "loves" встречается три раза.

3. Нахождение самых частых элементов

Вы можете использовать метод most_common(), чтобы найти самые частые элементы.

most_common(1) возвращает самый частый элемент.

4. Увеличение и уменьшение счётчиков

Вы можете вручную увеличивать или уменьшать значения в Counter.

Теперь у Барсика 3 очка, а у Мурзика 0.

5. Операции с Counter

Вы можете складывать, вычитать, пересекать и объединять Counter.

Эти операции позволяют легко работать с несколькими счётчиками.

Когда использовать?

🐾 Используйте Counter, если:

- Вам нужно подсчитать элементы в коллекции.

- Вы хотите найти самые частые элементы.

- Вы работаете с текстами, списками или любыми другими итерируемыми объектами.

🐾 Не используйте Counter, если:

- Вам нужно хранить уникальные элементы (используйте set).

- Вы работаете с большими данными и хотите минимизировать использование памяти.

Плюсы и минусы

🐾 Плюсы:

✅ Удобен для подсчёта элементов.

✅ Поддерживает полезные методы (most_common, операции с Counter).

✅ Прост в использовании.

🐾 Минусы:

❌ Может занимать много памяти, если коллекция большая.

❌ Не подходит для хранения уникальных элементов.

Как не запутаться?

1. 🐾 Используйте Counter, если вам нужно подсчитать элементы.

2. 🐾 Экспериментируйте с методами most_common, +, -, &, |.

3. 🐾 Не забывайте, что Counter возвращает 0 для отсутствующих ключей.

Поделись в комментариях, что бы вам было интересно узнать ещё?

А на канале https://t.me/pytonism ловите новую задачу 😉