متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
الذهاب إلى القناة على Telegram
Вопросы с собеседований по Python и ответы на них. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/6587aafa Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد5 997
المشتركون
+124 ساعات
-27 أيام
-1830 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+6
في 0 قنوات
مايو '26
+61
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+85
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '26
+113
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+68
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '26
+68
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+73
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+110
في 4 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+106
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+73
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+90
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+95
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+83
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+92
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+156
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+234
في 52 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+184
في 31 قنوات
Get PRO
يناير '25
+252
في 36 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+252
في 35 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+368
في 37 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+331
في 35 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+329
في 35 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+342
في 36 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+340
في 35 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+249
في 31 قنوات
Get PRO
مايو '24
+258
في 35 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+323
في 35 قنوات
Get PRO
مارس '24
+382
في 30 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+345
في 29 قنوات
Get PRO
يناير '24
+364
في 24 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 662
في 28 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+1 544
في 6 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 04 يونيو | +1 | |||
| 03 يونيو | +3 | |||
| 02 يونيو | +2 | |||
| 01 يونيو | 0 |
منشورات القناة
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
| 2 | Что такое MQ?
MQ (Message Queue) — очередь сообщений, это паттерн asynchronous messaging, который позволяет обмениваться сообщениями между распределенными компонентами приложения.
Основные преимущества использования MQ:
Асинхронность — отправитель и получатель не зависят друг от друга.
Отказоустойчивость — сообщения не теряются при сбоях.
Масштабируемость — легко добавлять новых производителей и потребителей.
Сглаживание пиковой нагрузки — очередь позволяет буферизовать сообщения.
MQ широко используется для интеграции распределенных систем, построения микросервисных архитектур.
Популярные реализации MQ: RabbitMQ, Kafka, ActiveMQ.
Библиотека собеса по Python | 253 |
| 3 | Какие отличия между модулем, пакетом и библиотекой?
Модуль — это отдельный файл на Python, который можно импортировать в скрипты или другие модули. В нем содержатся функции, классы и глобальные переменные.
Пакет — это коллекция модулей, объединенных в одной папке для обеспечения единой функциональности. Пакеты импортируются так же, как и модули. Обычно они содержат файл __init__.py, который сообщает интерпретатору Python, что папка является пакетом.
Библиотека — это совокупность пакетов.
Библиотека собеса по Python | 398 |
| 4 | 🐍 Что такое SOLID?
SOLID — это акроним принципов объектно-ориентированного программирования, которые помогают писать гибкий, поддерживаемый и расширяемый код:
S — Single-responsibility principle (Принцип единственной ответственности).
O — Open-closed principle (Принцип открытости/закрытости).
L — Liskov substitution principle (Принцип подстановки Лисков).
I — Interface segregation principle (Принцип разделения интерфейса).
D — Dependency Inversion Principle (Принцип инверсии зависимостей).
Основные идеи SOLID:
— Каждый класс должен нести единственную ответственность.
— Классы должны быть открыты для расширения, но закрыты для модификации.
— Подклассы должны быть взаимозаменяемы со своими базовыми классами.
— Множество узких интерфейсов лучше, чем один широкий.
— Зависимости должны строиться на абстракциях, а не конкретных классах.
Библиотека собеса по Python | 467 |
| 5 | Как проверить, является ли массив пустым в numpy (или массивом с нулевыми элементами)?
Мы можем проверить пустоту массива NumPy, используя атрибут size. Давайте рассмотрим пример ниже. У нас есть массив NumPy arr, заполненный нулями. Если элемент size возвращает ноль, это означает, что массив пуст или состоит только из нулей.
import numpy as np
arr = np.zeros((1,0)) #returns empty array
print(arr.size) #returns 0
Библиотека собеса по Python | 423 |
| 6 | До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40 | 382 |
| 7 | Какие типы приложений можно создавать с помощью Flask?
Мы можем разработать практически любое веб-приложение с помощью Flask. Flask настолько универсален и адаптируем, что его можно быстро интегрировать с другими технологиями. Например, Flask можно использовать совместно с бессерверными приложениями NodeJS, AWS Lambda и другими сторонними сервисами для создания современных систем. Мы также можем создавать одностраничные приложения, приложения на базе RESTful API, приложения SAS, небольшие и средние веб-сайты, статические веб-сайты, приложения машинного обучения, микросервисы и бессерверные приложения.
Библиотека собеса по Python | 310 |
| 8 |  👀 Краткая выжимка нашей имбовой рассылки по ИИ
Ниже — небольшая подборка, а если хотите фулл, то подписывайтесь на рассылку
💬 Новости
▫️ Энтузиасты получили доступ к Anthropic Mythos
Группа из Discord-канала, искавшая доступ к ещё не вышедшим моделям, угадала URL Mythos по шаблонам URL других моделей Anthropic и через аккаунт стороннего подрядчика получила доступ к инструменту
▫️ Anthropic тайно устанавливает шпионское ПО при установке Claude Desktop
Claude Desktop без спроса прописывает в семь браузеров (Chrome, Brave, Edge, Chromium, Arc, Vivaldi и Opera) Native Messaging bridge, который дает расширению Claude доступ к авторизованным сессиям, DOM и формам за пределами песочницы. Удалить это нельзя — приложение восстанавливает файл с настройками при каждом запуске.
▫️ Три бага, которые сломали Claude Code
Сначала снизили режим мышления с high до medium ради скорости, потом словили баг с кешированием, из-за которого модель теряла контекст каждый ход вместо одного раза, а под конец добавили системный промпт с жесткими лимитами на длину ответов — все это вместе выглядело как общая деградация модели, хотя API б
🤖 Инструменты для ИИ
Google DESIGN.md — открытый стандарт описания дизайн-систем для UI-агентов
designdotmd.directory — каталог DESIGN.md файлов
beads — система памяти для агентов
swarm-forge — оркестратор агентов, работающих в разных git worktree одного проекта
browser-harness — дает агентам полный контроль над браузером
agentmako — превращает код в локальную базу знаний и скармливает AI-агентам готовый контекст
thonops — cобирает сайт на Next.js, обновляя страницу на лету при любой правке кода и заливая проект на Vercel в пару кликов
vibechord — инструмент для запуска нескольких AI-агентов и управления ими из одного места
monitorability-evals — открытый датасет от OpenAI для оценки того, насколько хорошо можно отслеживать и контролировать поведение языковых моделей в различных сценариях
🖥 Разбор пяти AI-проектов, набравших тысячи звезд на GitHub:
Hermes Agent — самообучающийся ассистент с долгой памятью
DeerFlow — мультиагентный фреймворк с изолированными песочницами
Multica — аналог Jira для AI-команд
Claude Code Game Studios — 48 агентов-коллег для инди-геймдева
MarkItDown — конвертер любых документов в Markdown
⚡️ Скиллы
ui-skills.com — 12 кураторских скилов для UI
Nothing Design Skill — скил для Claude Code по созданию пользовательского интерфейса в дизайн-языке Nothing: монохромный, типографический, индустриальный
codex-marketplace.com — каталог плагинов, скилов и хуков для Codex с установкой в одну команду и рейтингом от коммьюнити
TBM Recommender — прикручивает к AI-агентам базу рассылки TBM про продукты и менеджмент, вытаскивая релевантные посты через хитрую трехуровневую выборку ради экономии токенов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст | 216 |
| 9 | Что такое функциональное программирование?
Функциональное программирование — это парадигма программирования, в которой основными строительными блоками являются функции.
В функциональном программировании функции рассматриваются как математические функции — они принимают входные данные и возвращают результат.
Основные принципы функционального программирования:
— Чистота функций: функции не должны иметь побочных эффектов и зависеть только от своих аргументов.
— Иммутабельность: данные в функциональном программировании неизменяемы.
— Рекурсия вместо циклов: в функциональном программировании циклы заменены на рекурсивные вызовы функций.
— Высшего порядка функции: функции могут принимать на вход и возвращать другие функции.
— Ленивые вычисления: вычисления откладываются до тех пор, пока результат не потребуется.
Библиотека собеса по Python | 358 |
| 10 | Как обрабатывать несколько ошибок из параллельных задач, не теряя стеков и не «глуша» отмену?
Запускайте задачи в TaskGroup, ловите ExceptionGroup и разбирайте через except* по типам; отмену не подавляйте — дайте CancelledError всплыть. Логи ведите по вложенным исключениям, повторные ретраи — точечно по соответствующим подгруппам.
Библиотека собеса по Python | 395 |
| 11 | Какие существуют различные стили наследования моделей в Django?
Django поддерживает 3 типа наследования. Это абстрактные базовые классы, многотабличное наследование и прокси-модели.
Библиотека собеса по Python | 443 |
| 12 | Что вы подразумеваете под шаблонизаторами во Flask?
Шаблонизаторы используются для создания веб-приложений, состоящих из нескольких компонентов. Они применяются для серверных приложений, которые не создаются как API и работают на одном сервере. Шаблоны также позволяют быстро визуализировать серверные данные, которые должны быть предоставлены приложению, такие как body, navigation, footer, панель управления и так далее.
Ejs, Jade, Pug, Mustache, HandlebarsJS, Jinja2 и Blade — некоторые из популярных шаблонизаторов.
Библиотека собеса по Python | 495 |
| 13 | Долгоживущий Python-сервис после пиков удерживает высокий RSS, хотя счётчик объектов стабилен и tracemalloc показывает, что большинство аллокаций освобождены. Почему память «не возвращается ОС» и как это чинить?
Это не утечка в логике, а фрагментация/поведение аллокаторов: pymalloc и glibc malloc держат арены/пулы, ОС не всегда может их отдать обратно. Смешение «долгоживущих» и «короткоживущих» объектов усугубляет фрагментацию.
Лечение: снижать churn и фрагментацию (reuse буферов, __slots__, пулы объектов, векторизация/NumPy вместо мелких аллокаций), разводить по жизненным циклам крупные структуры, выносить большие буферы в управляемые bytearray/мемпулы. На уровне рантайма — использовать jemalloc или аккуратно вызывать malloc_trim(0) (Linux) в моменты покоя. Архитектурно — модель процессов с ротацией воркеров (gunicorn --max-requests/--max-requests-jitter, uvicorn multiple workers), чтобы «сбрасывать» фрагментированную память. Профилировать: сравнивать RSS vs tracemalloc, смотреть malloc_info(), psutil и горячие аллокации.
Библиотека собеса по Python | 505 |
| 14 | Где вы читаете полезный IT-контент?
Интересуют источники, где не только новости, но и практика, разборы и реальные кейсы. Поделитесь в комментариях, можно 1-2 канала/автора, где читаете (TG / Habr / блог / X / GitHub) и какая тематика? | 464 |
| 15 | ⚡️ Главные ИИ-новости недели: от громкого трансфера Карпати до бесплатного ChatGPT для целой страны
1. Андрей Карпати перешел в Anthropic.
2. Anthropic впервые обогнала OpenAI по бизнес-адопции: 34.4% и 32.3% соответственно. (см. 2)
3. Codex теперь доступен в мобильном приложении ChatGPT
4. xAI запустила Grok Build — CLI-агент для кодинга с субагентами, plan-режимом, headless и ACP. Пока бета, только для SuperGrok Heavy. (см. 4)
5. Cursor выпустил модель Composer 2.5 (на основе Kimi K2.5): стоит в 10 раз дешевле и работает на уровне Opus 4.7. (см. 5)
6. Google релизнула модель Gemini 3.5 Flash
Модель Gemini 3.5 Flash, которая обходит Gemini 3.1 Pro на агентских и кодинговых бенчмарках при 4-кратной скорости вывода. Вместе с ней появился персональный агент Gemini Spark, работающий круглосуточно, а 3.5 Pro ожидается в следующем месяце. (см. 6)
7. Alibaba выпустила Qwen 3.7 Max Preview (заняла 13 место в Text Arena) и Plus Preview (16 место в Vision Arena). (см. 7)
8. Moonshot AI выпустила Kimi WebBridge
Расширение для браузера, которое дает агенту доступ к вашим учетным записям, файлам cookie и авторизованным сессиям, чтобы он мог сам кликать, скроллить и заполнять формы от вашего имени на любых сайтах.
9. Мальта договорилась с OpenAI и раздает всем своим гражданам годовую подписку ChatGPT Plus
📬 Понравился дайджест? Это лишь 20% от того, что мы отправляем нашим подписчикам каждую субботу.
👉 Подписаться на еженедельную ИИ-рассылку | 445 |
| 16 | В чём различие между __getattribute__ и __getattr__, и когда вызывается каждый?
Короткий ответ: __getattribute__ вызывается при каждом обращении к атрибуту; __getattr__ — только если атрибут не найден обычным способом. Внутри __getattribute__ нужно делегировать в super().__getattribute__, иначе будет бесконечная рекурсия.
Библиотека собеса по Python | 426 |
| 17 | Как реализовано управление памятью во Flask?
В Flask распределение памяти управляется модулем управления памятью Flask Python. Кроме того, в Flask есть встроенный сборщик мусора, который перерабатывает всю неиспользуемую память, освобождая место в куче. Ответственность за отслеживание всего этого лежит на интерпретаторе Python. Однако пользователи могут использовать основной API для доступа к некоторым инструментам.
Библиотека собеса по Python | 473 |
| 18 | Что такое сигналы Django?
При каждом изменении модели нам может потребоваться инициировать определённые действия.
Django предлагает элегантный способ обработки этих изменений с помощью сигналов. Сигналы — это утилиты, позволяющие связывать события с действиями. Мы можем реализовать их, разработав функцию, которая будет запускаться при вызове сигнала.
Библиотека собеса по Python | 481 |
| 19 | Как работает дескрипторный протокол?
Дескриптор — объект, реализующий __get__, __set__ или __delete__. Если такой объект присвоен атрибуту класса, доступ через экземпляр идёт через эти методы.
Два типа: — Data-дескриптор (__set__/__delete__) — приоритет над __dict__ экземпляра. — Non-data (только __get__) — перекрывается __dict__ экземпляра.
Порядок поиска атрибута: data-дескрипторы класса → __dict__ экземпляра → non-data и обычные атрибуты класса → __getattr__.
На дескрипторах построены property, classmethod, staticmethod, cached_property, привязка методов к экземпляру и поля в dataclasses.
class Positive:
def __set_name__(self, owner, name):
self.name = f'_{name}'
def __get__(self, obj, objtype=None):
return getattr(obj, self.name)
def __set__(self, obj, value):
if value <= 0:
raise ValueError("must be positive")
setattr(obj, self.name, value)
class Account:
balance = Positive()
Позволяет переиспользовать логику доступа к атрибутам без метаклассов и дублирования property.
Библиотека собеса по Python | 517 |
| 20 | Для чего нужен модуль operator?
Модуль operator предоставляет функции, которые соответствуют встроенным операторам языка.
Например, функции add(), sub(), mul() и другие реализуют арифметические операторы +, -, *.
Основные причины использования модуля operator:
— Возможность передавать функции в качестве аргументов или возвращаемых значений других функций. Например, в sorted(), min(), max() и др.
— Оптимизация производительности за счет использования функций вместо выражений. Функции заранее компилируются.
— Удобство использования при работе с изменяемыми операторами. Можно легко передать нужный оператор в функцию.
— Дополнительные возможности, например, operator.itemgetter() и operator.attrgetter() для извлечения элементов из объектов.
Библиотека собеса по Python | 488 |
