ar
Feedback
Python tests

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 المزيد
6 900
المشتركون
-424 ساعات
-157 أيام
-3030 أيام
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 يوليو0
11 يوليو0
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
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous voting

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 ключа
🐍 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
🚀 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