Python tests
الذهاب إلى القناة على Telegram
Тесты и задания python разработчиков По всем вопросам- @notxxx1 @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot -ds книги
إظهار المزيد6 900
المشتركون
-424 ساعات
-157 أيام
-3030 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+18
في 0 قنوات
يونيو '26
+43
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+45
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+31
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+54
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+42
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+65
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+59
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+106
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+74
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+93
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+70
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+202
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+103
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+78
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+94
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+92
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+183
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+202
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+251
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+198
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+335
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+287
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+315
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+355
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+383
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+306
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+374
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+382
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+636
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+436
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+313
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+144
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+129
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+386
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+480
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+279
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+796
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+313
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+127
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+135
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+205
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+113
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+64
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+110
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+296
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+282
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+121
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+166
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+216
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+254
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+301
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+204
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+126
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+105
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+128
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+1 437
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 14 يوليو | +2 | |||
| 13 يوليو | +1 | |||
| 12 يوليو | 0 | |||
| 11 يوليو | 0 | |||
| 10 يوليو | +1 | |||
| 09 يوليو | +1 | |||
| 08 يوليو | +1 | |||
| 07 يوليو | +1 | |||
| 06 يوليو | +1 | |||
| 05 يوليو | +1 | |||
| 04 يوليو | +4 | |||
| 03 يوليو | +1 | |||
| 02 يوليو | +3 | |||
| 01 يوليو | +1 |
منشورات القناة
| 2 | لا يوجد نص... | 141 |
| 3 | LLM (большие языковые модели) или агент
LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта.
LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать.
Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты.
16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python.
После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара.
Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFJG5Mqb
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJG5Mqb | 1 |
| 4 | لا يوجد نص... | 348 |
| 5 | Что выведет код? | 405 |
| 6 | لا يوجد نص... | 389 |
| 7 | Каким будет вывод этого кода? | 779 |
| 8 | لا يوجد نص... | 681 |
| 9 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 425 |
| 10 | 🐍 Python Pop Quiz: что окажется внутри `silly_dict`?
Вопрос звучит просто, но тут ловушка в том, как Python работает с ключами словаря.
Варианты:
A) {"py": "amazing"}
B) {"py": 10}
C) {"py": "amazing", <__main__.MyClass object at ...>: 10}
D) None of the above
Суть в том, что ключи в dict сравниваются не по тому, как они выглядят в коде, а через __hash__ и __eq__.
Если объект пользовательского класса имеет такой же хеш, как строка "py", и при сравнении считается равным этой строке, то Python решит: это один и тот же ключ.
В таком случае новое значение просто перезапишет старое.
Ответ: B) `{"py": 10}`
Маленький пример, но отлично показывает важную вещь: в Python ключ словаря - это не “текстовое имя”, а объект с правилами хеширования и сравнения. | 655 |
| 11 | Каким будет вывод этого кода в консоли? | 688 |
| 12 | لا يوجد نص... | 630 |
| 13 | Что выведет код? | 0 |
| 14 | لا يوجد نص... | 0 |
| 15 | 🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?
Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.
Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека
И вот правда, о которой мало говорят:
90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.
Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.
AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде
8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.
На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят
Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.
Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/ | 0 |
