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 24 822 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 258 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 472 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 822 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -44، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.01%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.76% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 492 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 684 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 29 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
git clone https://github.com/Flict-dev/Web-messenger.git
cd Web-messenger
docker compose up
Этот проект реализует очень простой мессенджер с возможностью входить под своей учётной записью, создавать комнаты, приглашать других и делать ещё некоторые простые операции.
Очень неплохой проект для погружения в Python и фреймворк FastAPI
🖥 GitHub
@python_job_interview"dunder" (Double underscore) и используется для специальных методов и атрибутов, которые могут быть вызваны автоматически. Например, init - это специальный метод, который вызывается при создании экземпляра класса. Другие примеры включают str, len, call, iter, и так далее.
Также могут использоваться "dunder" атрибуты, такие как name, module, doc, file, dict, class, all и другие, которые предоставляют информацию о модуле, классе, функции или другом объекте.
Значение, которое присваивается такой переменной, зависит от контекста использования.
Например, name - это специальный атрибут, который содержит имя текущего модуля.
Обычно используйте двойное подчеркивание только для специальных методов и атрибутов, которые имеют специальный смысл в языке Python, и не используйте такие имена для своих собственных переменных, чтобы избежать конфликтов и неожиданного поведения
@python_job_interview f-строк:
🟡работа с числами и экспоненциальная запись
Последняя, в частности, выглядит так:
val = 1.23e3 # 1.23 * 10^3
print(f"Example 1: {val:e}")
print(f"Example 2: {val:E}")
🟡проценты
val = 0.5
print(f"Example 1: {val:%}")
print(f"Example 2: {val:.0%}")
🟡даты
🟡паддинги (отступы)
val = 1
print(f"1: {val:1d}")
print(f"2: {val:2d}")
print(f"3: {val:3d}")
🟡знаки плюса и минуса
🔗 Полная шпаргалка и другими примерамиimport asyncio
async def fetch_data():
print("Fetching data...")
await asyncio.sleep(2) # симуляция длительной операции
print("Data fetched")
return "Data"
async def main():
result = await fetch_data()
print(result)
# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())
Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).
#вопросы_с_собеседованийwget https://github.com/dormant-chicken/sortty/releases/latest/download/sortty.tar.gz
tar -xzvf sortty.tar.gz
cd sortty/
chmod +x install.sh
./install.sh
Пример использования:
sortty --algorithm insertion --text --bar_character o
🖥 GitHub
@python_job_interview