Python вопросы с собеседований

🐍 Задача: Реализация декоратора `@smart_cache` с интеллектуальным кэшированием

📌 Описание

Реализуйте декоратор @smart_cache, который кэширует результаты функции с учетом следующих требований:

1. Интеллектуальная очистка кэша — автоматически удаляет старые записи при превышении лимита
2. Поддержка разных стратегий вытеснения — LRU, LFU, FIFO
3. Таймаут кэша — автоматическое удаление записей по времени
4. Метрики использования — сбор статистики по попаданиям/промахам
5. Потокобезопасность — корректная работа в многопоточной среде
6. Поддержка методов классов — корректная работа с self и cls

🧩 Пример использования

import time
from threading import Thread

@smart_cache(maxsize=100, strategy='LRU', ttl=300, collect_stats=True)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

class MathUtils:
    @smart_cache(maxsize=50, strategy='LFU', ttl=600)
    def expensive_calc(self, x, y):
        time.sleep(0.1)  # Имитация тяжелых вычислений
        return x ** y + y ** x

# Использование
print(fibonacci(10))  # Вычисление
print(fibonacci(10))  # Из кэша

# Получение статистики
stats = fibonacci.cache_stats()
print(f"Cache hits: {stats['hits']}, misses: {stats['misses']}")

# Принудительная очистка
fibonacci.cache_clear()

# Многопоточное использование
def worker():
    for i in range(5):
        fibonacci(i)

threads = [Thread(target=worker) for _ in range(3)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

🛠 Требования к реализации
- Используйте только стандартную библиотеку Python
- Поддержка Python 3.7+
- Все стратегии вытеснения должны быть реализованы (LRU, LFU, FIFO)
- TTL должен работать как для отдельных записей, так и глобально
- Статистика должна включать: hits, misses, evictions, current_size
- Декоратор должен корректно работать с kwargs, *args
- Потокобезопасность через threading.Lock или аналоги

🧪 Бонусное задание
Реализуйте методы:

- cache_info() — подробная информация о текущем состоянии кэша
- cache_warmup(**kwargs) — предварительное заполнение кэша
- cache_persist(filename) — сохранение кэша в файл
- cache_load(filename) — загрузка кэша из файла

@python_job_interview

❤11👍2🔥1

www.tgoop.com/python_job_interview/1172

2.81K viewsJul 26 at 11:01

🐍 Задача: Реализация декоратора `@smart_cache` с интеллектуальным кэшированием

📌 Описание

Реализуйте декоратор @smart_cache, который кэширует результаты функции с учетом следующих требований:

1. Интеллектуальная очистка кэша — автоматически удаляет старые записи при превышении лимита
2. Поддержка разных стратегий вытеснения — LRU, LFU, FIFO
3. Таймаут кэша — автоматическое удаление записей по времени
4. Метрики использования — сбор статистики по попаданиям/промахам
5. Потокобезопасность — корректная работа в многопоточной среде
6. Поддержка методов классов — корректная работа с self и cls

🧩 Пример использования

import time
from threading import Thread

@smart_cache(maxsize=100, strategy='LRU', ttl=300, collect_stats=True)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

class MathUtils:
    @smart_cache(maxsize=50, strategy='LFU', ttl=600)
    def expensive_calc(self, x, y):
        time.sleep(0.1)  # Имитация тяжелых вычислений
        return x ** y + y ** x

# Использование
print(fibonacci(10))  # Вычисление
print(fibonacci(10))  # Из кэша

# Получение статистики
stats = fibonacci.cache_stats()
print(f"Cache hits: {stats['hits']}, misses: {stats['misses']}")

# Принудительная очистка
fibonacci.cache_clear()

# Многопоточное использование
def worker():
    for i in range(5):
        fibonacci(i)

threads = [Thread(target=worker) for _ in range(3)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

BY Python вопросы с собеседований