Коллекция вопросов (to keep your mind sharp)
==========

From habra
----
(origin: http://habrahabr.ru/qa/5269/)


* В чем отличие новых и старых классов?
* Почему все просто не перешли на новые и не забыли о старых?
* С какой версии старые классы не поддерживаются?
* В чем отличие (i for i in arr) от [i for i in arr]?

Проектирование, потоки:
* Что такое гринлеты, Twisted, Tornado, в чём отличие мультипроцессинга от потоков, в чём их отличия в модулях Python(тест пройден если человек скажет что GIL работает в обоих случаях, а сами модули имеют одинаковый набор функций).
* Про проектирование достаточно сложно говорить. Придумать простейший Singleton и объяснить какие альтернативы этому решению есть. Скажет что-то про мета-классы, про то, что сами по себе модули являются синглтоном — тест пройден.
* Спроси что такое кольцевые зависимости. Дай пример кода с такой проблемой и попроси решить её или аргументировать почему выхода нет. Тест пройден если человек переместит все run-time используемые импорты в конец файла или перепроектирует систему, предложив вариант без кольцевых зависимостей.

* Спроси про то, как работает with, будет ли он работать с со всеми переменными. Если нет(а так и есть), то почему и что нужно сделать.
* Спроси про работу с юникодом. Лучше всего стимулировать на набор знаний о нём дав ошибку, которую можно найти в презентации farmdev.com/talks/unicode/, мне просто лень копипастить.
* Задай простейшие задачи(фазз-базз, найти самый длинный лист в листе, реализовать пару простеньких алгоритмов, не забыв дать доступ в интернет). Всё это нужно чтобы посмотреть на решения, на код. Раньше хороший программист являлся базой данных алгоритмов, сейчас есть знания, требования и важнее, поэтому интернет дайте, разрешите найти суть алгоритма(конечно, вы же не собираетесь чтобы кодеры кодили без документации, книг, интернета?).
* Еще можно про декораторы с параметрами спросить. Меня вот на одном собеседовании просили написать бесконечное генераторное выражение.


(origin: http://pyobject.ru/blog/2010/02/04/python-quiz/)

Типы данных, основные конструкции
----------

Как получить список всех атрибутов объекта
Как получить список всех публичных атрибутов объекта
Как получить список методов объекта
В какой "магической" переменной хранится содержимое help?
Есть два кортежа, получить третий как конкатенацию первых двух
Есть два кортежа, получить третий как объединение уникальных элементов первых двух кортежей
Почему если в цикле меняется список, то используется for x in lst[:], что означает [:]?
Есть два списка одинаковой длины, в одном ключи, в другом значения. Составить словарь.
Есть два списка разной длины, в одном ключи, в другом значения. Составить словарь. Для ключей, для которых нет значений использовать None в качестве значения. Значения, для которых нет ключей игнорировать.
Есть словарь. Инвертировать его. Т.е. пары ключ: значение поменять местами — значение: ключ.
Есть строка в юникоде, получить 8-битную строку в кодировке utf-8 и cp1251
Есть строка в кодировке cp1251, получить юникодную строку
Функции

Написать функцию, которой можно передавать аргументы либо списком/кортежем, либо по одному. Функция производит суммирование всех аргументов.

>>> f(1, 2, 3)
6
>>> f([1, 2, 3])
6
>>> f((3, 5, 6))
14
>>> f(3, (5, 6))
14
Написать функцию-фабрику, которая будет возвращать функцию сложения с аргументом.

>>> add5 = addition(5) # функция addition возвращает функцию сложения с 5
>>> add5(3) # вернет 3 + 5 = 8
8
>>> add5(8) # вернет 8 + 5 = 13
13

>>> add8 = addition(8)
>>> add8(2) # вернет 2 + 8 = 10
10
>>> add8(4) # вернет 4 + 8 = 12
12
Написать варианты с обычной "внутренней" и анонимной lambda-функцией.

Написать фабрику, аналогичную п.2, но возвращающей список таких функций

>>> additionals = addition_range(0, 5) # список из функций сложения от 0 до 5 включительно
т.е. аналогичное [add0, add1, add2, add3, add4, add5]

Написать аналог map:

первым аргументом идет либо функция, либо список функций
вторым аргументом — список аргументов, которые будут переданы функциям
полагается, что эти функции — функции одного аргумента
>>> mymap([add0, add1, add2], [1, 2, 3])
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5)]
в данном случае "развернутая" запись будет: [(add0(1), add0(2), add0(3)), (add1(1), add1(2), add1(3)), (add2(1), add2(2), add2(3))]

Итераторы
----------

Написать функцию-генератор cycle которая бы возвращала циклический итератор.

>>> i = iter([1, 2, 3])
>>> c = cycle(i)
>>> c.next()
1
>>> c.next()
2
>>> c.next()
3
>>> c.next()
1
Написать функцию-генератор chain, которая последовательно итерирует переданные объекты (произвольное количество)

>>> i1 = iter([1, 2, 3])
>>> i2 = iter([4, 5])
>>> c = chain(i1, i2)
>>> c.next()
1
>>> c.next()
2
>>> c.next()
3
>>> c.next()
4
>>> c.next()
5
>>> c.next()
Traceback (most recent call last):
  ...
StopIteration
Для функций и итераторов написать доктесты

Модули
----------

У нас есть импортированный модуль foo, как узнать физический путь файла, откуда он импортирован?
Из модуля foo вы импортируете модуль feedparser. Версия X feedparser'а есть в общесистемном каталоге site-packages, версия Y — рядом с модулем foo. Определена переменная окружения PYTHONPATH, и там тоже есть feedparser, версии Z. Какая версия будет использоваться?
Как посмотреть список каталогов, в которых Python ищет модули?
У вас есть модуль foo, внутри него импортируется модуль bar. Рядом с модулем foo есть файлы bar.py и bar/__init__.py Какой модуль будет использоваться.
Что означает и для чего используется конструкция __name__ == '__main__'
Классы

Написать базовый класс Observable, который бы позволял наследникам:

при передаче **kwargs заносить соответствующие значения как атрибуты
сделать так, чтобы при print отображались все публичные атрибуты
>>> class X(Observable):
...     pass
>>> x = X(foo=1, bar=5, _bazz=12, name='Amok', props=('One', 'two'))
>>> print x
X(bar=5, foo=1, name='Amok', props=('One', 'two'))
>>> x.foo
1
>>> x.name
'Amok'
>>> x._bazz
12
Написать класс, который бы по всем внешним признакам был бы словарем, но позволял обращаться к ключам как к атрибутам.

>>> x = DictAttr([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
>>> x
{ 'one': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> x['three']
3
>>> x.get('one')
1
>>> x.get('five', 'missing')
'missing'
>>> x.one
1
>>> x.five
Traceback (most recent call last):
  ...
AttributeError

Пункт 2 с усложнением: написать родительский класс XDictAttr так, чтобы у наследника динамически определялся ключ по наличию метода get_<KEY>.

>>> class X(XDictAttr):
...     def get_foo(self):
...         return 5
...     def get_bar(self):
...         return 12


>>> x = X({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3})
>>> x
X: { 'one': 1, 'three': 3, 'two': 2}
>>> x['one']
1
>>> x.three
3
>>> x.bar
12
>>> x['foo']
5
>>> x.get('foo', 'missing')
5
>>> x.get('bzz', 'missing')
'missing'
Написать класс, который регистрирует свои экземпляры и предоставляет интерфейс итератора по ним

>>> x = Reg()
>>> x
<Reg instance at 0x98b6ecc>
>>> y = Reg()
>>> y
<Reg instance at 0x98b6fec>
>>> z = Reg()
<Reg instance at 0x98ba02c>
>>> for i in Reg:
...     print i
<Reg instance at 0x98b6ecc>
<Reg instance at 0x98b6fec>
<Reg instance at 0x98ba02c>
Написать юнит-тесты, за основу брать тесты выше, но не ограничиваясь ими.

Метаклассы и дескрипторы
----------

Вопросы:

Для чего используются, какие аргументы получают, что должны возвращать: методы __new__ и __init__ классов
Какие аргументы получает __new__ и __init__ у метакласса?
Задания:

Реализовать дескрипторы, которые бы фиксировали тип атрибута

>>> class Image(object):
...     height = Property(0)
...     width = Property(0)
...     path = Property('/tmp/')
...     size = Property(0)


>>> img = Image()
>>> img.height = 340
>>> img.height
340
>>> img.path = '/tmp/x00.jpeg'
>>> img.path
'/tmp/x00.jpeg'
>>> img.path = 320
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError
Реализовать базовый класс (используя метакласс), который бы фиксировал тип атрибута

>>> class Image(Object):
...     height = 0
...     width = 0
...     path = '/tmp'
...     size = 0

>>> img = Image()
>>> img.height = 340
>>> img.height
340
>>> img.path = '/tmp/x00.jpeg'
>>> img.path
'/tmp/x00.jpeg'
>>> img.path = 320
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError
Реализовать базовый класс (используя метакласс) и дескрипторы, которые бы на основе класса создавали SQL-схему (ANSI SQL) для модели:

>>> class Image(Table):
...     height = Integer()
...     width = Integer()
...     path = Str(128)

>>> print Image.sql()
CREATE TABLE image (
    height integer,
    width integer,
    path varchar(128)
)
реализовывать [NOT] NULL, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CONSTRAINTS не нужно. Достаточно реализации двух типов: Integer и Str.