Python вопросы с собеседований

🐍 Совет дня для опытных Python-разработчиков

📌 Используй декораторы с параметрами — мощный приём для логирования, контроля, кэширования и кастомных проверок.

Пример: логгер, у которого можно задать уровень логирования через аргумент:

import functools
import logging

def log(level=logging.INFO):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            logging.log(level, f"Вызов {func.__name__} с args={args}, kwargs={kwargs}")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@log(logging.DEBUG)
def compute(x, y):
    return x + y

✅ Зачем это нужно:

Декоратор гибко настраивается;

Подходит для трассировки в проде и отладки в деве;

Сохраняет сигнатуру и docstring благодаря @functools.wraps.

⚠️ Совет: избегай вложенности >2 уровней и всегда пиши тесты на поведение декоратора.

Python даёт инструменты, которые выглядят магией, но работают стабильно — если знаешь, как ими пользоваться.

🔥7👍3❤2🤔1

www.tgoop.com/python_job_interview/1156

2.54K viewsJul 11 at 15:07

🐍 Совет дня для опытных Python-разработчиков

📌 Используй декораторы с параметрами — мощный приём для логирования, контроля, кэширования и кастомных проверок.

Пример: логгер, у которого можно задать уровень логирования через аргумент:

import functools
import logging

def log(level=logging.INFO):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            logging.log(level, f"Вызов {func.__name__} с args={args}, kwargs={kwargs}")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@log(logging.DEBUG)
def compute(x, y):
    return x + y

BY Python вопросы с собеседований