Python вопросы с собеседований
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📈 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 5 488 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 827 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 955 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -147، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.90%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.07% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 472 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 765 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- 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 09 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
На курсе рассматриваются все особенности актуальных версий Python 3.6+.👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/qmDG/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ruintervals = [[0,30],[5,10],[15,20]]
Вывод: 2
Ввод: intervals = [[7,10],[2,4]]
Вывод: 1
📌Решение
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewget__() - получить значение свойства;
set__() - задать значение;
delete__() - удалить атрибут;
set_name__() - присвоить имя свойству (появился в Питоне версии 3.6).
Если применяется только метод __get__(), то мы имеем дело с дескриптором без данных, а если есть еще и __set__(), то речь будет идти о дескрипторе данных.
Покажем использование дескрипторов на вышеупомянутом примере.
Пример – IDE
---
# Создаем класс с протоколами дескриптора
class StringChecker:
# Получаем доступ к свойству
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name]
# Меняем свойство
def __set__(self, instance, str_value):
if not isinstance(str_value, str):
raise ValueError('Нужно предоставить строку')
elif len(str_value) < 2:
raise ValueError('Необходимо минимум 2 буквы')
instance.__dict__[self.name] = str_value
# Задаем имя свойства
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = name
class Employee:
# Определяем атрибуты (их может быть любое количество)
name = StringChecker()
surname = StringChecker()
patronymic = StringChecker()
post = StringChecker()
# Инициализируем свойства с учетом требуемых проверок
def __init__(self, name, surname, patronymic, post):
self.name = name
self.surname = surname
self.patronymic = patronymic
self.post = post
# Тесты
director = Employee('Иван', 'Николаевич', 'Прогин', 'Директор')
print(director.__dict__)
director.name = 1
director.name = 'A'
Результат выполнения
---
{'name': 'Иван', 'surname': 'Николаевич', 'patronymic': 'Прогин', 'post': 'Директор'}
ValueError: Нужно предоставить строку
ValueError: Минимум две буквы в атрибуте требуется
@python_job_interviewdef test_system_echo(capfd):
os.system('echo "hello"')
captured = capfd.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capfdbinary — тоже работает со стандартным выводом и ошибками, но возвращает именованный кортеж, где сообщения из stderr и stdout представлены в виде байтовых строк.
def test_system_echo(capfdbinary):
os.system('echo "hello"')
captured = capfdbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Capsys — фикстура для работы с потоками для стандартного вывода и вывода ошибок на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде строк.
def test_output(capsys):
print("hello")
captured = capsys.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capsysbinary — подходит для работы с потоками стандартного вывода на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде байтовых строк.
def test_output(capsysbinary):
print("hello")
captured = capsysbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Логирование
Логи — отличный инструмент для дебага, когда дело касается стабильной работы приложения. По ним можно понять, когда и из-за чего в работе системы возник сбой. Pytest имеет несколько фикстур для управления логами из тестов.
Caplog — позволяет работать с логами в python-коде. Дает возможность изменять уровень логирования, перехватывать сообщения, модифицировать их и многое другое.
# Задать уровень логирования
def test_foo(caplog):
caplog.set_level(logging.INFO)
for message in caplog.messages:
assert "for debug level" not in message
# Пример проверки уровня логирования и текста в сообщении лога
def test_baz(caplog):
func_under_test()
for record in caplog.records:
assert record.levelname != "CRITICAL"
assert "wally" not in caplog.text
Recwarn — возвращает экземпляр класса WarningsRecorder, где будут храниться все warnings, которые были вызваны с помощью warnings.warn в тестовых функциях.
import warnings
def test_check_warnings(recwarn):
warnings.warn("hello", UserWarning)
assert len(recwarn) == 1
warn = recwarn.pop(UserWarning)
assert issubclass(warn.category, UserWarning)
assert str(warn.message) == "hello"
assert warn.filename
Отчеты и документация
Pytest из коробки позволяет генерировать отчеты в формате JUnit XML, поэтому во фреймворке имеется ряд специальных фикстур для управления формированием отчета.
Doctest_namespace — фикстура для работы со встроенной библиотекой doctest. Библиотека помогает сравнить поведение функции с тем, что описано в docstring как ее ожидаемое поведение.
# Объявляем фикстуру в conftest.py
import numpy
@pytest.fixture(autouse=True)
def add_np(doctest_namespace):
doctest_namespace["np"] = numpy # Добавляет в namespace np ссылку на объект numpy
# Вызываем namespace в numpy.py
def arange():
"""
>>> a = np.arange(10)
>>> len(a)
10
"""
pass
Напишите фикстуры, которые вы используете в комментариях 👇
@python_job_interview* С инпутом 'a'
* Ваша функция должна вернуть ['a']
* С инпутом 'ab'
* Ваша функция должна вернуть ['ab', 'ba']
* С инпутом 'aabb'
* Ваша функция должна вернуть ['aabb', 'abab', 'abba', 'baab', 'baba', 'bbaa']
Обратите внимание, что порядок перестановок не имеет значения.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewprofit({
"cost_price": 32.67,
"sell_price": 45.00,
"inventory": 1200
}) ➞ 14796
profit({
"cost_price": 225.89,
"sell_price": 550.00,
"inventory": 100
}) ➞ 32411
profit({
"cost_price": 2.77,
"sell_price": 7.95,
"inventory": 8500
}) ➞ 44030
Примечание:
1. Предполагаем, что все запасы были проданы.
2. Прибыль = общая сумма продаж – общая себестоимость
Пишите ваши варианты решения в комментах. Варианты решений будут скоро(сегодня-завтра)
#новичок #coбес
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
