Question 1

Як створити віртуальне середовище?

Accepted Answer

1) python -m venv venv. 2) Активація Windows: venv\Scripts\activate. 3) Linux/Mac: source venv/bin/activate. 4) Деактивація: deactivate. 5) pip install package.

Question 2

Чим відрізняються списки, кортежі, множини?

Accepted Answer

1) Список list — змінюваний: [1,2,3]. 2) Кортеж tuple — незмінюваний: (1,2,3). 3) Множина set — без дублікатів: {1,2,3}. 4) Словник dict — ключ-значення. 5) Кортежі хешуються.

Question 3

Що таке декоратори?

Accepted Answer

1) Функція, яка модифікує іншу функцію. 2) @decorator над визначенням. 3) def log(f): def wrapper(*a): return f(*a); return wrapper. 4) functools.wraps зберігає ім’я/докстрінг. 5) Приклади: @property, @staticmethod.

Question 4

Як працювати з файлами?

Accepted Answer

1) with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:. 2) f.read() або for line in f:. 3) Режими: r, w, a, rb. 4) with автоматично закриває файл. 5) pathlib.Path — сучасний підхід.

Question 5

Що таке генератори?

Accepted Answer

1) Функція з yield. 2) Повертає ітератор. 3) Лінивий обчислювальний процес (економить пам’ять). 4) next(gen) — отримати наступний елемент. 5) Генераторне вираження: (x*2 for x in range(10)).

Question 6

Як встановити Python і перевірити, що він працює?

Accepted Answer

1) Скачайте з python.org або встановіть через менеджер пакетів. 2) Перевірте: python --version (або python3 --version). 3) Перевірте pip: python -m pip --version. 4) Оновіть pip: python -m pip install -U pip. 5) Запустіть REPL: python.

Question 7

Чим відрізняються python і python3 у Linux?

Accepted Answer

1) У деяких дистрибутивах python = Python 2 (історично) або відсутній. 2) python3 завжди вказує на Python 3. 3) Для скриптів краще використовувати shebang: #!/usr/bin/env python3. 4) pip/pip3 аналогічно. 5) Віртуальні середовища вирішують конфлікти версій.

Question 8

Як правильно встановлювати залежності в проекті?

Accepted Answer

1) Створіть venv. 2) Встановлюйте пакети через python -m pip install .... 3) Зафіксуйте залежності: pip freeze > requirements.txt. 4) На іншому ПК: pip install -r requirements.txt. 5) Для великих проектів розгляньте Poetry/uv.

Question 9

Що таке PEP 8 і навіщо він потрібен?

Accepted Answer

1) PEP 8 — стиль коду Python. 2) Робить код читабельним і єдиним у команді. 3) Відступи: 4 пробіли. 4) Імена: snake_case для функцій/змінних, PascalCase для класів. 5) Автоформатери: black, лінтери: ruff.

Question 10

Як працює імпорт модулів (import) у Python?

Accepted Answer

1) import шукає модуль у sys.path. 2) Локальна папка проекту зазвичай на початку sys.path. 3) Файл __init__.py робить папку пакетом (у старих версіях обов’язково). 4) Відносні імпорти: from .sub import x. 5) Уникайте циклічних імпортів.

Question 11

Чим відрізняється shallow copy від deep copy?

Accepted Answer

1) Shallow copy копіює лише верхній рівень контейнера. 2) Вкладені об’єкти залишаються спільними. 3) Deep copy рекурсивно копіює все. 4) Shallow: list.copy(), copy.copy(). 5) Deep: copy.deepcopy() (може бути дорогим).

Question 12

Коли використовувати list, а коли tuple?

Accepted Answer

1) list — якщо потрібно змінювати вміст. 2) tuple — якщо дані мають бути незмінними. 3) tuple можна використовувати як ключ dict (якщо елементи хешовані). 4) tuple зазвичай трохи компактніше. 5) Для повернення “пакетів” значень зручно використовувати tuple.

Question 13

Як влаштовані словники dict і які операції швидкі?

Accepted Answer

1) dict — хеш-таблиця. 2) Доступ/вставка/видалення за ключем зазвичай O(1). 3) Ключ має бути хешованим (immutable). 4) Порядок вставки зберігається (Python 3.7+ гарантує). 5) Для підрахунку використовуйте collections.Counter.

Question 14

Як красиво формувати рядки (f-string)?

Accepted Answer

1) f'Привіт, {name}'. 2) Формат: f'{value:.2f}' для float. 3) Дати: f'{dt:%Y-%m-%d}'. 4) Ширина: f'{n:>10}'. 5) Для відлагодження: f'{var=}' (3.8+).

Question 15

Як працює розпаковка *args і **kwargs?

Accepted Answer

1) *args — позиційні аргументи у кортеж. 2) **kwargs — іменовані аргументи у dict. 3) Можна проксувати виклик: f(*args, **kwargs). 4) Розпаковка колекцій: [*a, *b]. 5) Розпаковка dict: {**d1, **d2}.

Question 16

Що таке list comprehension і коли його використовувати?

Accepted Answer

1) Короткий синтаксис створення списку. 2) Приклад: [x*x for x in range(10) if x % 2 == 0]. 3) Читається краще, ніж ручний цикл (якщо вираз простий). 4) Для генератора використовуйте (...). 5) Для вкладених циклів — акуратно, не ускладнюйте.

Question 17

Чим відрізняється generator expression від list comprehension?

Accepted Answer

1) List comprehension створює список одразу. 2) Generator expression створює елементи ліниво. 3) Генератор економить пам’ять на великих даних. 4) Приклад: sum(x*x for x in data). 5) Генератор можна «вичерпати» один раз.

Question 18

Як працює enumerate і чому він зручний?

Accepted Answer

1) enumerate(iterable) дає (індекс, значення). 2) Приклад: for i, item in enumerate(items, start=1): ... 3) Позбавляє від ручного лічильника. 4) Працює з будь-яким ітератором. 5) Покращує читабельність.

Question 19

Як правильно сортувати списки (sorted vs sort)?

Accepted Answer

1) list.sort() сортує на місці і повертає None. 2) sorted(iterable) повертає новий список. 3) key= — функція ключа: sorted(users, key=lambda u: u.age). 4) reverse=True — зворотній порядок. 5) Стабільне сортування (важливо для багаторівневого).

Question 20

Як об’єднувати та фільтрувати колекції (map/filter) і коли краще comprehension?

Accepted Answer

1) map/filter повертають ітератори. 2) Приклад: map(str, nums). 3) filter(fn, items) залишає елементи, де fn=True. 4) Comprehension часто читається простіше. 5) Для складної логіки краще звичайний цикл.

Question 21

Як влаштована обробка виключень try/except/else/finally?

Accepted Answer

1) try — код, який може впасти. 2) except ловить конкретні виключення (не ловіть голий except). 3) else виконується, якщо виключення не було. 4) finally виконується завжди (очистка). 5) raise для пробросу/створення помилки.

Question 22

Як створити власне виключення?

Accepted Answer

1) Наслідуйся від Exception: class MyError(Exception): pass. 2) Використовуй осмислене ім’я. 3) Передавай повідомлення: raise MyError('...'). 4) Для параметрів — зберігай їх у атрибутах. 5) Не наслідуйся від BaseException.

Question 23

Що таке контекстний менеджер і with?

Accepted Answer

1) with гарантує звільнення ресурсу. 2) Файли, блокування, з’єднання. 3) Свій менеджер: реалізуй __enter__ і __exit__. 4) Або використовуй contextlib.contextmanager. 5) Спрощує безпечний код.

Question 24

Як працювати з датою і часом (datetime)?

Accepted Answer

1) datetime.datetime.now() — поточне локальне. 2) Краще зберігати UTC: datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc). 3) Парсинг: datetime.datetime.fromisoformat(...). 4) Формат: dt.strftime('%Y-%m-%d'). 5) Різниця: timedelta.

Question 25

Як безпечно працювати з шляхами (pathlib)?

Accepted Answer

1) from pathlib import Path. 2) p = Path('data') / 'file.txt'. 3) p.exists(), p.is_file(), p.read_text(encoding='utf-8'). 4) Створити папку: p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True). 5) Кросплатформенно і читабельно.

Question 26

Як читати/писати JSON?

Accepted Answer

1) імпортуй json. 2) json.loads(text) → dict/list. 3) json.dumps(obj, ensure_ascii=False) → рядок. 4) Для файлів: json.load(fp), json.dump(obj, fp). 5) Для datetime роби перетворення (наприклад, ISO рядок).

Question 27

Що таке dataclass і навіщо він потрібен?

Accepted Answer

1) dataclass зменшує boilerplate для класів даних. 2) @dataclass автоматично створює __init__/__repr__/__eq__. 3) Можна робити frozen=True (незмінність). 4) default_factory для списків/словників. 5) Зручно для DTO/моделей.

Question 28

Як зробити незмінний об’єкт у Python?

Accepted Answer

1) Використовуй dataclass(frozen=True). 2) Або NamedTuple / typing.NamedTuple. 3) Для колекцій: tuple замість list, frozenset замість set. 4) Не мутуй внутрішні структури. 5) Для конфігів це зменшує баги.

Question 29

Що таке @property і коли його використовувати?

Accepted Answer

1) Робить метод схожим на поле. 2) Дозволяє обчислювані властивості. 3) Можна додати валідацію в setter. 4) Допомагає приховувати внутрішнє представлення. 5) Не зловживай — складність теж зростає.

Question 30

Як працює наслідування і super()?

Accepted Answer

1) class Child(Parent): ... 2) super() викликає методи базового класу за MRO. 3) В multiple inheritance MRO критичний. 4) Завжди використовуй super() у кооперативних класах. 5) Перевір MRO: Class.mro().

Question 31

Що таке MRO і чому воно важливе?

Accepted Answer

1) MRO — порядок пошуку методів при наслідуванні. 2) Використовується алгоритм C3 linearization. 3) Впливає на super() у множинному наслідуванні. 4) Помилки MRO → TypeError при створенні класу. 5) Дивись Class.__mro__ / Class.mro().

Question 32

Що таке dunder методи (__str__, __repr__, __iter__)?

Accepted Answer

1) Це протоколи поведінки об’єктів. 2) __repr__ — для розробника, __str__ — для користувача. 3) __len__ робить об’єкт сумісним із len(). 4) __iter__/__next__ — ітератор. 5) __enter__/__exit__ — контекстний менеджер.

Question 33

Як правильно реалізувати __repr__?

Accepted Answer

1) Робіть однозначне представлення. 2) Ідеально: щоб можна було відновити об’єкт (якщо реально). 3) Використовуй f'ClassName(x={self.x!r})'. 4) Не робіть важких обчислень. 5) Для dataclass __repr__ генерується автоматично.

Question 34

Що таке ітератор і ітерований об’єкт?

Accepted Answer

1) Ітерований — те, по чому можна пройти for. 2) Ітератор — об’єкт з __iter__ і __next__. 3) iter(obj) повертає ітератор. 4) next(it) дає наступний елемент або StopIteration. 5) Генератори — ітератори.

Question 35

Як використовувати itertools для ефективних циклів?

Accepted Answer

1) itertools.chain об’єднує послідовності. 2) itertools.islice робить “зріз” ітератора. 3) itertools.groupby групує (на відсортованих даних). 4) itertools.product для декартового добутку. 5) Добре для великих потоків даних.

Question 36

Чим відрізняються * і / у сигнатурі функції (keyword-only і positional-only)?

Accepted Answer

1) f(a, /, b) — позиційний тільки a. 2) f(*, x, y) — x і y тільки іменовані. 3) Зменшує помилки при виклику. 4) Допомагає підтримувати API. 5) Часто використовується в бібліотечному коді.

Question 37

Що таке typing і навіщо потрібні type hints?

Accepted Answer

1) Type hints — підказки типів (не обов’язкові для інтерпретатора). 2) Покращують автодоповнення IDE. 3) Допомагають статичним аналізаторам (mypy/pyright). 4) Документують API. 5) Знижують кількість багів у великих проектах.

Question 38

Як використовувати Optional, Union і | (PEP 604)?

Accepted Answer

1) Optional[str] = Union[str, None]. 2) У 3.10+: str | None. 3) Union[int, str] = int | str. 4) Віддавайте перевагу | у сучасному коді. 5) Не забувайте обробляти None.

Question 39

Що таке Protocol і коли він корисний?

Accepted Answer

1) Protocol описує “утиний тип” за методами. 2) Дозволяє типізувати інтерфейси без наслідування. 3) Приклад: об’єкт з методом .read(). 4) Корисно для моків і абстракцій. 5) Потрібен typing.Protocol (з 3.8+) або typing_extensions.

Question 40

Як правильно логувати (logging) замість print?

Accepted Answer

1) import logging; log = logging.getLogger(__name__). 2) Використовуй рівні: debug/info/warning/error. 3) Налаштуй формат і handler. 4) Не логуй секрети (токени/паролі). 5) У бібліотеці не конфігуруй root-logger.

Question 41

Як читати великі файли без завантаження в пам’ять?

Accepted Answer

1) Ітеруй по рядках: for line in f:. 2) Для бінарних — читай чанками: f.read(8192). 3) Використовуй генератори для пайплайна. 4) Не роби f.read() на гігабайтах. 5) Для CSV — csv.reader по рядках.

Question 42

Як працювати з CSV?

Accepted Answer

1) import csv. 2) reader = csv.DictReader(f). 3) Пиши: csv.DictWriter(...).writeheader(); writer.writerow(...). 4) Вказуй newline='' при open. 5) Для кодувань використовуй encoding='utf-8'.

Question 43

Як швидко шукати мінімум/максимум за ключем?

Accepted Answer

1) min(items, key=...). 2) max(items, key=...). 3) key може бути lambda або attrgetter. 4) Для словника: max(d, key=d.get). 5) Це більш читабельно, ніж ручні цикли.

Question 44

Як використовувати collections.Counter і defaultdict?

Accepted Answer

1) Counter рахує частоти: Counter(words). 2) most_common(n) — топ-N. 3) defaultdict(list) зручно для групування. 4) defaultdict(int) — лічильник без if. 5) Покращує читабельність і швидкість написання коду.

Question 45

Як групувати елементи списку за ключем?

Accepted Answer

1) Для невеликих даних: defaultdict(list). 2) group[key].append(item). 3) Для groupby потрібно попередньо відсортувати за ключем. 4) key-функція має бути стабільною. 5) Результат зазвичай dict[key] -> list[items].

Question 46

Як зробити HTTP-запити в Python?

Accepted Answer

1) Популярно: requests (якщо доступний). 2) У стандартній бібліотеці: urllib.request (менш зручний). 3) Для async: httpx або aiohttp. 4) Завжди ставте таймаут. 5) Перевіряйте статус і обробляйте помилки.

Question 47

Як безпечно парсити користувацький ввід?

Accepted Answer

1) Явно приводити типи: int(x), float(x) з try/except. 2) Перевіряти діапазони і формат. 3) Не використовувати eval/exec для вхідних даних. 4) Для JSON використовувати json.loads. 5) Для шляхів — pathlib і whitelisting.

Question 48

Що таке f-string і чому він краще format?

Accepted Answer

1) f-string швидше і читабельніше. 2) Підтримує вирази всередині {}. 3) Зручне форматування чисел/дат. 4) Легше підтримувати, ніж конкатенація. 5) format корисний, коли шаблон зберігається окремо.

Question 49

Як зробити CLI-скрипт на Python?

Accepted Answer

1) Вхідна точка: if __name__ == '__main__': main(). 2) Парсинг аргументів: argparse. 3) Повернення коду: sys.exit(code). 4) Логи замість print у складних утилітах. 5) Вкажіть shebang для Linux.

Question 50

Як використовувати argparse для аргументів командного рядка?

Accepted Answer

1) parser = argparse.ArgumentParser(). 2) parser.add_argument('--path', required=True). 3) args = parser.parse_args(). 4) Підтримка subcommands: add_subparsers(). 5) Автоматична генерація help.

Question 51

Що таке asyncio і коли воно потрібно?

Accepted Answer

1) asyncio — конкурентність для I/O (мережа/файли) без потоків. 2) Використовуй async def і await. 3) Не прискорює CPU-інтенсивні задачі. 4) Підходить для web-сервісів/ботів/парсерів. 5) Для CPU — multiprocessing.

Question 52

У чому різниця між threading і multiprocessing?

Accepted Answer

1) threading — потоки в одному процесі, спільний GIL. 2) Добре для I/O задач. 3) multiprocessing — окремі процеси, паралелить CPU. 4) IPC і серіалізація дорожчі. 5) Вибір залежить від профілю навантаження.

Question 53

Що таке GIL і як він впливає на продуктивність?

Accepted Answer

1) GIL обмежує виконання байткоду Python одним потоком. 2) CPU-інтенсивні задачі не масштабуються потоками. 3) I/O задачі зазвичай працюють нормально з потоками. 4) Для CPU — multiprocessing або NumPy (C-код). 5) Альтернатива: PyPy, Cython, Rust/Go розширення.

Question 54

Як запустити кілька async задач паралельно?

Accepted Answer

1) Створи задачі: asyncio.create_task(coro()). 2) Збери: await asyncio.gather(*tasks). 3) Для обмеження паралелізму використовуй Semaphore. 4) Обробляй виключення (return_exceptions). 5) Не забувай про таймаути.

Question 55

Як правильно робити таймаути в asyncio?

Accepted Answer

1) asyncio.wait_for(coro, timeout=...). 2) В Python 3.11+: asyncio.timeout(). 3) На мережевих клієнтах ставте таймаути на рівні бібліотеки. 4) Лови asyncio.TimeoutError. 5) Робіть retry з backoff при необхідності.

Question 56

Як писати тести: unittest або pytest?

Accepted Answer

1) unittest — стандартна бібліотека, більш «Java-стиль». 2) pytest — простий синтаксис, потужні фікстури. 3) В CI зручно запускати pytest. 4) Структуруй тести за модулями/фічами. 5) Ізолюй зовнішні залежності за допомогою моків.

Question 57

Як мокати залежності в тестах?

Accepted Answer

1) Використовуй unittest.mock (patch, MagicMock). 2) Мокай на місці використання, а не визначення. 3) Віддавай перевагу dependency injection там, де можливо. 4) Перевіряй виклики: assert_called_once_with. 5) Не перетворюй тест у копію реалізації.

Question 58

Як працювати з фікстурами в pytest?

Accepted Answer

1) @pytest.fixture для підготовки даних. 2) scope=function/module/session. 3) fixture може повертати об’єкт або yield для teardown. 4) Фікстури можна параметризувати. 5) Це зменшує дублювання тестів.

Question 59

Як вимірювати покриття тестами?

Accepted Answer

1) coverage.py або pytest-cov. 2) Запуск: pytest --cov=package. 3) Дивись звіт HTML. 4) Високе покриття не гарантує якість, але допомагає. 5) Мета: покривати критичну бізнес-логіку.

Question 60

Як профілювати Python-код?

Accepted Answer

1) cProfile для загального профілю. 2) timeit для мікробенчмарків. 3) line_profiler для построчного аналізу. 4) py-spy для продакшена без впровадження. 5) Спочатку вимірюй, потім оптимізуй.

Question 61

Що таке генератори контексту (contextlib.contextmanager)?

Accepted Answer

1) Дозволяє писати with через генератор. 2) @contextmanager над функцією. 3) yield розділяє enter/exit. 4) У finally роби cleanup. 5) Зручно для тимчасових налаштувань/ресурсів.

Question 62

Як кешувати обчислення (functools.lru_cache)?

Accepted Answer

1) @lru_cache(maxsize=...). 2) Працює для чистих функцій. 3) Аргументи мають бути хешованими. 4) cache_clear() очищає. 5) Для складних кейсів — зовнішній кеш (Redis).

Question 63

Як використовувати @dataclass з default_factory?

Accepted Answer

1) Для mutable значень не можна робити default=[]. 2) Робіть field(default_factory=list). 3) Аналогічно для dict/set. 4) Це запобігає спільному списку для всіх екземплярів. 5) Часті помилки новачків.

Question 64

Чому небезпечно писати def f(x, arr=[])?

Accepted Answer

1) Значення за замовчуванням обчислюється один раз при визначенні функції. 2) Список буде спільним між викликами. 3) Правильно: def f(x, arr=None): arr = arr or []. 4) Те саме для dict/set. 5) Це класична пастка Python.

Python