Очевидно неверно утверждение, что list реализован как связный список: в CPython это динамический массив ссылок. Но вопрос неточен и в части ручного освобождения памяти и универсальности refcount.
В Python используют последовательное выполнение, asyncio, потоки и процессы. Выбор зависит от того, задачи ждут I/O или интенсивно вычисляют, и нужны ли изоляция и долговечность.
Это задача о минимальном окне, содержащем все уникальные символы a. Исправьте синтаксис и двигайте две границы, увеличивая счётчик только при первом появлении нужного символа.
Присваивание в Python связывает имя с объектом. У объекта есть идентичность, тип и значение, а имя само по себе не хранит фиксированный тип или отдельную копию данных.
Неверно первое утверждение: основная программа может ждать поток через join, а при завершении Python ожидает недемонические потоки. Формулировки остальных пунктов тоже требуют уточнения.
Опишите конкретную систему и свою часть работы на Python: API, интеграции, обработка данных, фоновые задачи или внутренние инструменты. Назовите, что делали лично.
При создании класса ORM анализирует объявленные поля и формирует метаданные отображения. Django делает это через ModelBase; в SQLAlchemy механизм зависит от выбранного declarative API и версии.
Открытая адресация позволяет CPython искать ключи в компактной таблице без отдельной связной цепочки на каждый бакет. Это уменьшает накладные расходы и часто улучшает локальность памяти.
Пример — небольшие протоколы collections.abc: Iterable, Sized и Container описывают отдельные возможности. Клиент может требовать только нужную операцию, а не большой универсальный интерфейс.
Frame хранит контекст выполнения функции, а traceback связывает кадры с местом ошибки. Сохранённая глобальная ссылка удерживает кадр и его локальные объекты живыми, а не отключает сборщик мусора.
Исходный декоратор проходит пример с add, но не кеширует результат None и может смешивать разные функции в общем backend. Используйте проверку наличия ключа и пространство имён функции.