Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

👀 Как осуществляется обработка исключений в Python? В Python для обработки исключений используется конструкция, состоящая из трех ключевых слов: try, except и finally. Примерный синтаксис выглядит следующим образом: try: # попытаться выполнить это except: # если в блоке try возникла ошибка, выполнить это finally: # выполнить это в любом случае На изображении показан упрощенный пример такой конструкции. В данном случае блок try завершится с ошибкой, так как складывать целые числа со строками невозможно. Блок except присваивает переменной val значение 10, а затем блок finally выводит сообщение «complete». Библиотека собеса по Python

Хотите научиться программировать, но теряетесь в выборе языка? Или уже изучаете Python, но не хватает практики? Тогда этот бесплатный мини-курс от Skillbox по Python-разработке — то, что нужно! 👉🏻 Если коротко: это мини-курс из 4 записанных уроков и 1 прямого эфира. Смотрите, когда удобно, после каждого выполняете задания. В итоге у вас будет 4 проекта для портфолио: Telegram-бот, который умеет превращать голос в текст, парсер для сбора данных и веб-страница на Flask. Неплохая практика для 5 занятий! 🎁 Ещё участников мини-курса ждут подарки: персональная карьерная консультация, скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox и подборка полезных материалов для старта карьеры в Python-разработке. Всё просто: зарегистрируйтесь в Telegram-боте и получите доступ к материалам: https://epic.st/X33KFm?erid=2VtzquYeZTk Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Как функционируют дескрипторы в Python и когда их стоит применять? Дескриптор представляет собой класс, в котором реализованы методы доступа: __get__, __set__ и/или __delete__. Они особенно полезны для создания управляемых атрибутов, таких как валидация данных или их кэширование.

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики. ➡️ Вот что вас ждет 1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами. 2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками. 3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой. 4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике. 🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике». 👉 Читать статью

Как вы реализуете сериализатор для модели с полями Many-to-Many и динамическими свойствами в Django REST Framework? Для реализации настраиваемой сериализации в Django REST Framework требуется: 1. Создание сериализатора для модели: Используйте serializers.ModelSerializer и определите сериализаторы для всех связанных моделей с Many-to-Many отношениями. 2. Динамические поля: Добавьте SerializerMethodField для обработки свойств, которые требуют динамического вычисления, и определите соответствующий метод. class BookSerializer(serializers.ModelSerializer): authors = AuthorSerializer(many=True, read_only=True) custom_field = serializers.SerializerMethodField() class Meta: model = Book fields = ('title', 'authors', 'custom_field') def get_custom_field(self, obj): return custom_value_computation(obj) 3. Валидация: Добавьте методы валидации validate_ для проверки данных. Этот подход обеспечивает гибкость и поддержание структуры кода при работе с сложными данными.

🐍 Что такое подгенератор (subgenerator)? Подгенератор создается с использованием конструкции yield from внутри генератора. Подгенераторы позволяют разделить генератор на несколько частей, что упрощает код и оптимизирует использование памяти. Это эффективный инструмент при работе с последовательностями. Механизм обеспечивает передачу значений между генераторами без необходимости хранения всей последовательности в памяти, при этом основной генератор приостанавливается до тех пор, пока подгенератор не завершит свою работу.

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений. 👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

✍️ Как функционирует метод __new__() в Python? Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/1957f6af

📊 Почему увольнять программистов ради ИИ — путь к провалу Мы разберем, почему компании, которые массово увольняют разработчиков в пользу ИИ, рискуют остаться у разбитого корыта. Сгенерированный код не умеет исправлять баги, а инженеры, которые действительно понимают систему, становятся редкостью и роскошью. ➡️ Что внутри статьи ▪️ Почему новые поколения программистов рискуют потерять ключевые навыки. ▪️ Как компании, заменившие инженеров ИИ, столкнутся с серьезными проблемами. ▪️ Почему опытные разработчики станут супердорогими и востребованными. ▪️ К чему приведет полная ставка на искусственный интеллект в IT. 🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения» 🔗 Читайте статью

🤖 Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать? Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта. Пример использования ⚙️ # Пример менеджера контекста для работы с файлами with open('example.txt', 'w') as file: file.write('Hello, world!') # Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка

Что будет, если ошибку не обработает блок except? Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением. При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке. Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.

👉 Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» для middle и senior-разработчиков Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/e90e2af1 🧐 Кому подойдет? Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны. 🎮 Как проходит обучение? В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите: – Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку – Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты – Как использовать SOLID за пределами ООП – Как внедрять CI/CD и снижать технический долг 👉 Подробная программа обучения А по промокоду MIDDLE до 28 февраля вы получите дополнительную скидку на обучение

📊 Как себя чувствует IT-рынок в 2025 году? Друзья, запускаем важное исследование рынка труда в IT! Нам очень важно понять: • Как изменились зарплаты • Что происходит с наймом • Есть ли сокращения или рост 🔐 Опрос полностью анонимный ⏱️ Займёт всего 3-5 минут 📈 Результаты опубликуем в подробной статье Ваши ответы помогут составить реальную картину происходящего в индустрии. 👉 Пройти опрос

AI-интервью, которое тебя не завалит ❌ 🔹 Никаких каверзных вопросов 🔹 Никакой оценки "на глаз" 🔹 Только объективная обратная связь Как попробовать? 1️⃣ Зарегистрируйся на платформе 2️⃣ Авторизуйся через Телеграм 3️⃣ Пройди AI-интервью 💡 AI-рекрутер анализирует твои ответы и сразу даёт тебе разбор: ✔️ Что ты сделал хорошо ✔️ Где можно подтянуть навыки А еще порекомендует вакансию от СБера по твоему профилю 📌 Пройди AI-интервью за 15 минут и получи разбор своих ответов сразу! 🔗 Попробуй прямо сейчас! 👉 https://clc.to/GkOTTA Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxJV1cA

📊 Big Data и Data Science в некоммерческом секторе. Big Data и Data Science применяются не только в IT-гигантах, но и в некоммерческом секторе, где технологии анализа данных помогают оптимизировать работу организаций, собирать средства и оказывать помощь эффективнее. ➡️ Что внутри статьи: ▪️ Как некоммерческие организации используют Data Science. ▪️ Оптимизация фондов и финансирования с помощью аналитики. ▪️ Роль прогнозных моделей в благотворительности. ▪️ Кейсы Amnesty International, Khan Academy и DataKind. 🔵 Вливайся в мир Big Data вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения» 📎 Статья Proglib

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы. IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных. Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️ Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях: — Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента — Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия — Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях. Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

✍️ Что такое RPC? RPC, или удаленный вызов процедур, — это механизм для вызова процедур или функций, расположенных на другом компьютере в сети. Он позволяет вызывать код на удаленном компьютере так, как будто этот код находится локально. Основная идея RPC заключается в том, чтобы скрыть детали сетевого взаимодействия от разработчика. Разработчику кажется, что он просто вызывает локальную функцию, хотя на самом деле происходит удаленный вызов через сеть. RPC широко используется в распределенных системах для организации взаимодействия между отдельными компонентами. Например, в микросервисной архитектуре для вызова сервисов друг из друга.

Какова роль параметров _value и __value? _value — одинарное подчеркивание в начале имени указывает на то, что этот параметр не предназначен для использования за пределами функции. Это всего лишь соглашение, а не строгое правило языка. __value — двойное подчеркивание обозначает, что это имя зарезервировано Python для специальных целей, таких как init для конструктора класса. Такие параметры могут выполнять дополнительные функции.

🐳 Делаем конкурента DeepSeek R1-Zero на домашней пекарне: метод GRPO в Unsloth Обычно LLM требуют мощных GPU, но теперь даже на видеокарте с ограниченной памятью можно обучать модели логического рассуждения. 💡 Фишка — новый алгоритм GRPO, который позволяет моделям развивать логическое мышление без вмешательства человека. Подробнее в нашей статье: https://proglib.io/sh/MyBCbq9is5