Алгоритмическая секция с написанием кода на доске или бумаге — один из важнейших этапов собеседования разработчиков для получения работы в Яндексе. Мы решили подробнее рассказать о том, как устроены эти секции, чтобы помочь будущим кандидатам в подготовке. Кроме того, надеюсь, многие из тех, кто не решается прийти в Яндекс на собеседование, опасаясь слишком сложных испытаний, после этого рассказа поймут, что в действительности всё не так уж и страшно!

Так что мы подготовили для вас следующие материалы:

• Специальный контест, содержащий задачи, похожие на те, что мы даём на интервью.
• Этот пост. В нём рассказывается, почему нужно проводить такие секции, а также разбираются все задачи контеста.
• Два видео, в которых разбираются задачи из контеста: в первом — задача попроще, во втором — две задачи посложнее. Из этих видео вы узнаете о типичных ошибках, допускаемых и при прохождении алгоритмических секций, и при написании продакшен-кода.

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Я часто путаю понятия авторизации и аутентификации между собой, поэтому решил создать материал, который закрепил бы эти понятия через какой-то практический опыт.

Хотелось создать статью, которая поэтапно раскроет базовые концепции аутентификации и авторизации на практике, после чего можно применять эти знания, чтобы реализовать свою кастомную аутентификацию и примерно понимать, как она работает в очередном пакете для django-rest-framework, flask или fastapi. А вообще в целом эти концептуальные знания должны пригодиться(надеюсь) и для реализации аутентификации в других экосистемах. В статье есть упрощения, код для учебных целей.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Классификация коллекций;
2. Общие подходы к работе с коллекциями;
3. Общие методы для части коллекций;
4. Конвертирование коллекций.

Бывает такое, что работать не хочется, а вот например поделать что-нибудь другое, у вас силы есть? Теперь давайте представим, что вы очень много отжимались и руки у вас теперь отваливаются. Поэтому поднимать вы уже ничего не сможете, а вот ходить запросто. Вот тоже самое может быть и с вашей головой, если какие-то мысли её сильно напрягают, она устаёт, и думает уже о совсем другом.

Стандартная библиотека python, начиная с версии 2.2, предоставляет множество средств для генерирования комбинаторных объектов, но в интернете мне не удалось найти ни одной статьи, которая подробно рассказывала бы о работе с ними. Поэтому я решил исправить это упущение.

• статистика;
• теория вероятностей;
• математический анализ;
• линейная алгебра.

Моржовый (walrus) оператор, появившийся в Python 3.8, дает возможность решить сразу две задачи: присвоить значение переменной и вернуть это значение, поэтому порой можно написать код короче и сделать его более читаемым, и он может быть даже более эффективным с точки зрения вычислений.

Давайте посмотрим на моржовый оператор и приведем примеры того, где он может быть полезен.

Введение