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 24 967 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 488 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 26 804 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 967 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -153، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.12%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.05% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 527 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 762 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 06 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
x = [1, 2, 3]
y = x
x += [4]
print(x)
print(y)
🔢 Варианты ответа:
A)
[1, 2, 3]
B)
[1, 2, 3, 4]
C)
[1, 2, 3, 4]
D)
[1, 2, 3]
✅ Правильный ответ: B
💡 Почему?
- x = [1, 2, 3] и y = x — ссылка на один и тот же список.
- x += [4] модифицирует список на месте.
- Поэтому y тоже видит изменение.
🧠 Подвох — в +=, который работает не как x = x + [...].
def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to
print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3, []))
print(append_to(4))
🔢 Варианты ответа:
A)
[2]
[3]
[4]
B)
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
C)
[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]
D)
[1, 2]
[3]
[4]
✅ Правильный ответ: B
💡 Почему?
В Python дефолтные аргументы вычисляются один раз — при определении функции.
Список to=[] сохраняется и используется повторно, если явно не передан другой.
Поэтому append_to(1), append_to(2) и append_to(4) работают с одним и тем же списком.
def func(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(func(1))
print(func(2))
print(func(3))
Варианты ответа:
A)
[2]
[3]
B)
[1, 2]
[1, 2, 3]
C)
[1]
[1]
D)
[2]
[3]
---
✅ Правильный ответ: B
Почему:
Списки по умолчанию (L=[]) в Python инициализируются один раз при определении функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому изменения сохраняются между вызовами func. Это классическая "ловушка" со значениями по умолчанию!
@python_job_interview
def make_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def wrapper(x=i):
return lambda: x
funcs.append(wrapper())
return funcs
a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())
❓ Варианты ответа:
A)0 1 2
В) 2 2 2
C)0 0 0
D)Ошибка на этапе выполнения
✅ Ответ: 0 1 2
📘 Объяснение:
🔹 Цикл for i in range(3) проходит по значениям 0, 1, 2.
🔹 В каждой итерации вызывается wrapper(x=i) — это копирует текущее значение i в локальную переменную x.
🔹 Затем возвращается lambda: x, которая запоминает это конкретное значение x.
🔹 В итоге:
a() → 0
b() → 1
c() → 2
Если бы мы не использовали x=i по умолчанию, а писали просто lambda: i, все функции замкнули бы одну и ту же переменную i, и на момент вызова она бы уже была равна 3.
@pythonl
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
