Python вопросы с собеседований
الذهاب إلى القناة على Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python вопросы с собеседований
تُعد قناة Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 955 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 329 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 161 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 955 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 76، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.02%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.15% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 502 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 785 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, api, собеседование, git, docker.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
24 955
المشتركون
-824 ساعات
+1067 أيام
+7630 أيام
أرشيف المشاركات
Знаете ли вы, что в #Python можно делать перегрузку функций с помощью
functools?
Вот пример!
⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru
Python в 10 потоков работает медленнее, чем в один. Виноват GIL
Запускаешь CPU-bound задачу в 10 потоков и получаешь результат медленнее, чем в один. В любой момент времени байткод исполняет только один поток: остальные стоят в очереди за GIL, а переключения между ними съедают весь выигрыш. Правило простое: для ожидания берёшь threads и async, для вычислений — multiprocessing.
Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production
Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.
Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.
https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse
🔥 6 AI API, которые можно попробовать бесплатно - сохрани, пригодится
Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API.
Вот что доступно сейчас:
* ⚡ Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей.
console.groq.com/keys
* 🤖 Google Gemini - Free Tier для Gemini API с бесплатными input/output токенами на поддерживаемых моделях.
aistudio.google.com/apikey
* 🌊 Mistral AI - Free mode включён по умолчанию, можно создать API key без банковской карты. Лимиты ниже production-тарифа.
console.mistral.ai
* 🌸 Pollinations AI - единый API для текста, изображений, аудио и видео, плюс OpenAI-compatible endpoints. Учтите: сервис сейчас развивает систему API-ключей и Pollen credits, поэтому условия бесплатного использования лучше проверять перед интеграцией.
pollinations.ai
* 🐙 GitHub Models - бесплатный rate-limited доступ к каталогу разных AI-моделей через playground и API. Отлично подходит для прототипирования.
github.com/marketplace/models
* 🤗 Hugging Face Inference Providers - один API для сотен моделей и разных inference-провайдеров. Бесплатный аккаунт получает небольшие ежемесячные credits для экспериментов.
huggingface.co/settings/tokens
Важно: free tier ≠ unlimited API. Есть RPM/TPM, дневные квоты, ограничения по моделям и иногда совсем небольшие бесплатные credits.
Но для MVP, теста нового агента или weekend-проекта этого часто достаточно, чтобы начать вообще без расходов. 🚀
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
🐍 Генераторные выражения в Python - один из самых простых способов экономить память.
Обычный list comprehension сразу создаёт весь список:
squares = [x ** 2 for x in range(1_000_000)]
squares = (x ** 2 for x in range(1_000_000))
next(squares)
sum(...)
max(...)
any(...)
all(...)
Главный секрет bool: он на самом деле int
Складываю True и True, получаю 2
Складываешь два True в Python и получаешь 2. Не баг и не магия: bool наследуется от int, поэтому True это единица, а False это ноль. Минута, и ты больше никогда не удивишься sum по списку булевых значений.
#python
⚡️ Как узнать количество CPU в Python одной строкой
Для этого не нужны сторонние библиотеки — всё есть в стандартном
multiprocessing:
import multiprocessing
print(multiprocessing.cpu_count())
8
import os
print(os.cpu_count())
workers = multiprocessing.cpu_count()
N workers только потому, что у CPU есть N потоков, не всегда оптимально. Для CPU-bound задач количество процессов обычно подбирают экспериментально, а для I/O-bound архитектура может быть совсем другой.
Маленькая функция, но часто полезна при настройке multiprocessing, worker pools и параллельных вычислений.
#Python #Programming #Multiprocessing #Backend🚀 ИИ-агент ускорил SQLite до 59% меньше чем за 8 часов
Ускорить SQLite хотя бы на 5% уже было бы серьёзным результатом. Это один из самых зрелых и оптимизированных проектов в мире — его команда почти 20 лет выжимает из кода каждую долю производительности.
Но AI-агент KISS Sorcar менее чем за 8 часов и с затратами меньше $150 добился заметного ускорения сразу в нескольких типах нагрузки.
Результаты:
- 2,06× быстрее в официальном
speedtest1 (~30 тыс. операций)
- 1,90× в TATP — транзакционная OLTP-нагрузка
- 1,30× в Star Schema Benchmark — аналитические запросы
- 1,25× в kvtest — работа с BLOB и дисковым I/O
Агент нашёл места, где стандартная конфигурация SQLite несла лишние расходы — особенно при записи транзакций на диск.
После этого он:
- изменил код и настройки
- прогнал бенчмарки
- проверил свои же изменения на ошибки
- сохранил совместимость с существующими тестами
анализ зрелой кодовой базы → поиск узких мест → изменение реализации → бенчмарки → проверка собственных решений.
GitHub:
https://github.com/ksenxx/sqlite-optimized/
#AI #SQLite #Programming #CodingAgents #Performance #OpenSource
🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта
GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.
Что внутри:
- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.
from graphforge import GraphForge
graph = GraphForge("research/")
result = graph.execute("""
MATCH (a)-[:CITES]->(b)
RETURN a.title, b.title
""")
print(result.to_pandas())
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
Repost from Machinelearning
+1✔️ Liquid AI выпустила локального агента, который работает на телефоне
LFM2.5-2.6B - компактная агентная модель на 2,6 млрд параметров. Она умеет планировать действия, вызывать инструменты и выполнять многошаговые задачи полностью на устройстве, без облачного API.
Модель обучили примерно на 34 трлн токенов, расширили словарь до 128 тысяч токенов и добавили контекст 128K.
Особенно интересно устроено дообучение:
- отдельные модели-эксперты усиливали математику, код, tool use и длинный контекст;
- затем их навыки перенесли в одну модель через on-policy distillation;
- финальный этап прошёл внутри реальных агентных сред, включая Hermes Agent и OpenClaw.
По тестам Liquid AI, модель выдаёт:
- до 220 токенов/с на Apple M5 Max;
- до 113 токенов/с на Ryzen AI Max+ 395;
- около 30 токенов/с на смартфоне;
- почти 15 000 выходных токенов/с на одной H100 при высокой параллельной нагрузке.
При этом потребление памяти на CPU остаётся ниже 2,5 ГБ.
В бенчмарках LFM2.5-2.6B обходит более крупные Gemma и Qwen в ряде задач на следование инструкциям и использование инструментов. В сложном программировании большие модели пока сохраняют преимущество.
Есть поддержка
llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang и ONNX. Доступны базовая и дообученная open-weight версии.
Источник:
https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-2-6b
#LiquidAI #opensource
@ai_machinelearning_big_data
🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
🔥 PyTorch Monarch теперь поддерживает AMD GPU через ROCm
Monarch позволяет управлять распределённым обучением на сотнях GPU из одной Python-программы. Вместо ручной координации процессов разработчик работает с акторами и группами устройств, а runtime берёт оркестрацию на себя.
Главное преимущество - отказоустойчивость. Если один узел выходит из строя, исправные реплики продолжают обучение. Система перезапускает повреждённую группу, восстанавливает её состояние и возвращает в работу без полного рестарта кластера.
Поддержка ROCm включает:
- Actor runtime и supervision trees
- шардирование тензоров
- RCCL и RDMA
- SLURM, Kubernetes и SkyPilot
- интеграцию с TorchTitan и TorchFT
Подход протестировали на кластерах из 128 AMD MI300 и 256 MI355 GPU. Даже при искусственно вызванных сбоях обучение продолжалось почти так же стабильно, как в обычном запуске.
Для команд, обучающих большие модели, это означает меньше потерянных вычислений, простоев и дорогих перезапусков инфраструктуры.
Подробнее:
https://pytorch.org/blog/bringing-pytorch-monarch-to-amd-gpus-single-controller-distributed-training-on-rocm/
Python-сервис не должен падать вслед за чужим API
Interlock - современная реализация circuit breaker для Python. Она временно блокирует обращения к нестабильному сервису, а затем аккуратно проверяет, восстановился ли он. Синхронный и асинхронный код поддерживаются одним классом.
Вместо примитивного подсчёта ошибок подряд библиотека умеет оценивать долю сбоев в скользящем окне - по числу запросов или времени. Медленные вызовы тоже можно считать ошибочными.
Для сложных сценариев есть resilience
pipeline = (
Pipeline.builder()
.fallback(lambda exc: [])
.retry(attempts=4)
.circuit_breaker(breaker)
.bulkhead(8)
.timeout(2.0)
.build()
)
Порядок стратегий задаётся явно: timeout, bulkhead, circuit breaker, повторные попытки и запасной ответ.
Также доступны интеграции с FastAPI, Litestar, HTTPX, aiohttp, Requests, Redis и OpenTelemetry. Состояние breaker можно синхронизировать между несколькими процессами, а при недоступности Redis библиотека временно возвращается к локальному состоянию.
Ядро не требует внешних зависимостей, декораторы сохраняют типы и сигнатуры функций, лицензия — MIT.
Проект молодой, поэтому проверенные годами pybreaker и circuitbreaker по-прежнему могут быть безопаснее для консервативного продакшена. Но для rate-based окон, контроля медленных запросов и составных политик отказоустойчивости Interlock выглядит интересно.
https://github.com/bagowix/interlock
🐍 Python-совет: когда `deque` лучше обычного списка
collections.deque — двусторонняя очередь, оптимизированная для быстрых операций с обоих концов.
from collections import deque
queue = deque(["a", "b", "c"])
queue.append("d") # добавить справа
queue.appendleft("z") # добавить слева
queue.pop() # удалить справа
queue.popleft() # удалить слева
queue.rotate(1) # сдвиг вправо
queue.rotate(-1) # сдвиг влево
One Day Offer для Python-разработчиков!💚
15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️
Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.
Чем предстоит заниматься:
✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода
Встречаемся 15 августа онлайн.
Регистрируйся по ссылке
🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины
Обычный
zip() прекращает работу, когда заканчивается самый короткий список:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = ["a", "b", "c"]
print(list(zip(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]
from itertools import zip_longest
print(list(zip_longest(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, None), (5, None)]
One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! 🔥
На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.
На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:
✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.
От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.
👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!
