В
— Если мы передаем итерируемый объект без явного индекса (как список или кортеж), pandas создаёт индекс сам — по порядку элементов;
— Но для этого pandas должен полагаться на порядок элементов.
Множество
pandas.Series()
можно передавать различные итерируемые объекты, включая списки, кортежи, массивы NumPy и словари. Но:— Если мы передаем итерируемый объект без явного индекса (как список или кортеж), pandas создаёт индекс сам — по порядку элементов;
— Но для этого pandas должен полагаться на порядок элементов.
Множество
my_set
— неупорядоченная структура. То есть Python не гарантирует порядок элементов внутри множества, даже если при создании кажется, что порядок есть.В каком порядке интерпретатор ищет атрибут по цепочке классов и объектов?
Anonymous Quiz
28%
Суперкласс(-ы) → Класс → Экземпляр
67%
Экземпляр → Класс → Суперкласс(-ы)
1%
Порядок зависит от выделенной памяти
4%
Одновременно в экземпляре, классе и суперклассе(-ах)
Интерпретатор Python ищет атрибуты в порядке Экземпляр → Класс → Суперклассы, потому что это отражает модель наследования и переопределения в объектно-ориентированном программировании.
🌱 Как по умолчанию называется первый аргумент функции?
Anonymous Quiz
17%
args
13%
__init__
29%
self
41%
У него нет унифицированного названия
В Python, когда ты определяешь метод в классе, первый аргумент по умолчанию называется self. Он указывает на сам объект, экземпляр класса, через который вызывается этот метод. Это соглашение принято для всех методов в классах, включая конструктор init.
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name # 'self' ссылается на конкретный экземпляр Dog
def bark(self):
print(f"{self.name} говорит: Гав!")
dog = Dog("Бобик")
dog.bark() # Бобик говорит: Гав!
Метод
Когда ты создаешь новый объект, например:
Интерпретатор Python выполняет следующие шаги:
— Создаётся новый объект класса Dog;
— Вызывается метод init, и в него передаются все аргументы, которые мы указали при создании объекта ("Бобик");
— Метод
__init__
— это так называемый метод-конструктор. Он автоматически вызывается при создании нового экземпляра класса. Основная его цель — инициализация объекта, то есть присваивание значений его атрибутам.Когда ты создаешь новый объект, например:
dog = Dog("Бобик")
Интерпретатор Python выполняет следующие шаги:
— Создаётся новый объект класса Dog;
— Вызывается метод init, и в него передаются все аргументы, которые мы указали при создании объекта ("Бобик");
— Метод
__init__
инициализирует атрибуты объекта (например, устанавливает имя собаки) и может выполнять другие действия, связанные с подготовкой объекта к использованию.🔍 В чём разница между встроенными методами __new__ и __init__?
Anonymous Quiz
31%
__new__ вызывается после создания объекта, __init__ — перед
9%
__new__ получает экземпляр (self), __init__ — класс (cls)
43%
__new__ возвращает Новый объект (cls(…)), __init__ — None
17%
Ничего из перечисленного
Объекты
При первом вызове конструктора
a
и b
указывают на один и тот же экземпляр класса Singleton, поэтому a is b возвращает True
. Это стало возможным благодаря специальной логике в методе __new__
, который отвечает за создание объекта. В классе Singleton есть класс-переменная _instance
, где хранится единственный созданный объект. При первом вызове конструктора
Singleton(10)
переменная _instance
пуста, и __new__
создает новый объект. Этот объект сохраняется в _instance, и далее возвращается. При втором вызове Singleton(20)
метод new видит, что _instance
уже существует, и возвращает его же, не создавая новый. Таким образом, a
и b
— это ссылки на один и тот же объект. Метод __init__
при этом всё равно вызывается повторно, и устанавливает self.value = 20
, затирая предыдущее значение. Это тонкость: __new__
управляет созданием, а __init__
вызывается каждый раз, даже если объект не создавался заново. Такой шаблон называется синглтон — он гарантирует, что у класса будет только один экземпляр.
class Singleton:
_instance = None # Класс-переменная, где будет храниться единственный экземпляр
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# Этот метод вызывается ПЕРЕД __init__, чтобы создать объект
if cls._instance is None:
# Если объект еще не создан — создаем его через стандартный способ
cls._instance = super().__new__(cls)
# Если уже создан — просто возвращаем его
return cls._instance
def __init__(self, value):
# Этот метод вызывается КАЖДЫЙ РАЗ, даже если объект уже существует
self.value = value # Значение перезаписывается при каждом вызове
# Создаем первый экземпляр
a = Singleton(10)
# Пытаемся создать второй экземпляр с другим значением
b = Singleton(20)
print(a.value) # 20 — потому что __init__ второй раз перезаписал значение
print(b.value) # 20 — это тот же объект, что и a, с тем же атрибутом
print(a is b) # True — это один и тот же объект в памяти
Суперклассы (родительские классы) указываются в скобках после имени класса.
Наследование от нескольких суперклассов возможно, и выглядит оно довольно интуитивно:
Вы указываете суперклассы класса, перечисляя их внутри круглых скобок в операторе class после имени нового класса. Порядок слева направо, в котором классы перечисляются в круглых скобках, дает порядок слева направо при поиске в иерархии наследования, представленной деревом классов. Следовательно, walk и talk будут доступны объекту r.
Поскольку
Наследование от нескольких суперклассов возможно, и выглядит оно довольно интуитивно:
class Robot(Walkable, Talkable): # Наследуемся сразу от двух классов
…
Вы указываете суперклассы класса, перечисляя их внутри круглых скобок в операторе class после имени нового класса. Порядок слева направо, в котором классы перечисляются в круглых скобках, дает порядок слева направо при поиске в иерархии наследования, представленной деревом классов. Следовательно, walk и talk будут доступны объекту r.
Поскольку
walk
и talk
в разных вызовах print()
, то они разделены разрывом строки.1: Неверно, так как мы генерируем только 3 числа:
2: неверно, так как мы генерируем только 3 числа
3: верно, все числа целые, находятся в допустимом диапазоне, их точно 3.
- 1
0 1
1 17
2 8
3 22
dtype: int64
2: неверно, так как мы генерируем только 3 числа
- 2
0 31
1 17
2 8
dtype: int64
3: верно, все числа целые, находятся в допустимом диапазоне, их точно 3.
- 3
0 30
1 17
2 8
dtype: int64