متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
الذهاب إلى القناة على Telegram
Задачи и тесты по Python для тренировки и обучения. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f7384d6 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد6 511
المشتركون
+324 ساعات
-77 أيام
-3130 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+8
في 0 قنوات
مايو '26
+68
في 5 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+85
في 4 قنوات
Get PRO
مارس '26
+136
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+91
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+96
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+96
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+101
في 6 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+92
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+64
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+108
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+108
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+109
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '25
+110
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+174
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+222
في 52 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+273
في 32 قنوات
Get PRO
يناير '25
+352
في 36 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+310
في 36 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+378
في 38 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+382
في 36 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+338
في 36 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+386
في 36 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+380
في 35 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+279
في 31 قنوات
Get PRO
مايو '24
+321
في 35 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+386
في 35 قنوات
Get PRO
مارس '24
+439
في 30 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+399
في 29 قنوات
Get PRO
يناير '24
+534
في 24 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+2 858
في 25 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 04 يونيو | +1 | |||
| 03 يونيو | +4 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | +3 |
منشورات القناة
В Django-приложении при росте нагрузки база данных начинает работать медленно из-за большого числа однотипных SQL-запросов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?
👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
⚡️ — Добавить больше воркеров Gunicorn/Uvicorn, чтобы база обрабатывала запросы быстрее
Библиотека задач по Python
| 2 |  Что выведет код?
👾 — True
👍 —False
🥰 — None
⚡️ — Error
Библиотека задач по Python | 382 |
| 3 | Какая функция вызывается при выполнении следующей программы на Python?
f = foo()
format(f)
👾 — str()
👍 — format()
🥰 — str()
⚡️ — format()
Библиотека задач по Python | 375 |
| 4 | 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 | 355 |
| 5 | В Python что произойдёт при использовании изменяемого объекта (например, списка) как значения по умолчанию в аргументах функции?
👾 — Ошибка компиляции, так делать нельзя
👍 — Один и тот же объект будет использоваться для всех вызовов функции
🥰 — Каждый вызов функции будет создавать новый список автоматически
⚡️ — Значение по умолчанию всегда копируется при вызове функции
Библиотека задач по Python | 311 |
| 6 | ![Что выведет код? 👾 — [‘user1’, ‘user2’] 👍 — [‘user2’, ‘user1’] 🥰 — [‘user1’] ⚡️ — [‘user1’, ‘user1’] Библиотека задач по P](data:image/jpeg;base64,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){kind=small} Что выведет код?
👾 — [‘user1’, ‘user2’]
👍 — [‘user2’, ‘user1’]
🥰 — [‘user1’]
⚡️ — [‘user1’, ‘user1’]
Библиотека задач по Python | 316 |
| 7 |  👀 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 | 246 |
| 8 | В FastAPI вы кладёте correlation-id в contextvars.ContextVar в middleware. В логах он есть в хэндлерах, но иногда пропадает в коде, который выполняется через run_in_executor и в фоновых задачах asyncio.create_task(...). Что делать правильно?
👾 — Заменить ContextVar на глобальную переменную с мьютексом
👍 — Создавать фоновые задачи после установки ContextVar, а для run_in_executor запускать функцию через contextvars.copy_context().run(func, *args) для переноса контекста
🥰 — Перейти на threading.local(), он автоматически работает и в потоках, и в тасках
⚡️ — Включить uvloop — он сам перенесёт контекст в фоновые задачи и executor
Библиотека задач по Python | 345 |
| 9 | Какое(-ие) из следующих утверждений верно(-ы) в контексте Django 4.2+, если используется PostgreSQL, кастомный middleware и ATOMIC_REQUESTS=True для базы данных?
👾 — Если в кастомном middleware происходит исключение после get_response() (в process_response()), то транзакция, инициированная ATOMIC_REQUESTS, уже завершена
👍 — Использование @transaction.atomic внутри представления (view) поверх ATOMIC_REQUESTS=True приводит к конфликту и вызывает исключение
🥰 — Механизм prefetch_related() эффективнее select_related() в случае ForeignKey-связей один-к-одному
⚡️ — Если DEBUG=True, то middleware X-Content-Type-Options: nosniff не будет добавлен, даже если SecurityMiddleware активен
Библиотека задач по Python | 414 |
| 10 | Что произойдёт при await asyncio.gather(a(), b(), return_exceptions=False), если a() уже отменена (CancelledError), а b() всё ещё выполняется?
👾 — Вернётся список с CancelledError на месте a(), b() продолжит выполняться
👍 — Будет проброшена CancelledError, при этом gather отменит b() и дождётся её завершения/cleanup
🥰 — Будет проброшена CancelledError, но b() оставят работать в фоне
⚡️ — Поведение не определено и зависит от версии
Библиотека задач по Python | 430 |
| 11 | В asyncio родительский таск сделал token = var.set(1) и затем создал два таска t1, t2; в t1 внутри выполняется var.set(2). Как ContextVar ведёт себя по умолчанию?
👾 — Общее на все таски — t1 меняет значение и для родителя, и для t2
👍 — Контекст копируется при создании таска — t1 видит 1, может сменить на 2 только для себя; родитель и t2 остаются с 1
🥰 — Значение видно только в пределах одного await
⚡️ — Требуется вручную вызывать copy_context(), иначе ContextVar не работает
Библиотека задач по Python | 459 |
| 12 | 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? | 441 |
| 13 | ⚡️ 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 | 362 |
| 14 | Какой тип наследования проиллюстрирован в следующем коде на Python?
class A():
pass
class B():
pass
class C(A,B):
pass
👾 — Многоуровневое наследование
👍 — Множественное наследование
🥰 — Иерархическое наследование
⚡️ — Одноуровневое наследование
Библиотека задач по Python | 384 |
| 15 | Что выведет код?
👾 — 9
👍 — [9, 1, 3]
🥰 — [3, 6]
⚡️ — Error
Библиотека задач по Python | 438 |
| 16 | В каком типе данных сохраняются *args при передаче в функцию?
👾 — Список
👍 — Кортеж
🥰 — Словарь
⚡ — Ничего из вышеперечисленного
Библиотека задач по Python | 463 |
| 17 | В Python вы пишете высоконагруженный сервис, и заметили, что GIL мешает эффективному использованию многоядерного CPU при CPU-bound задачах. Какой подход решит проблему наиболее корректно?
👾 — Использовать threading с большим количеством потоков
👍 — Использовать multiprocessing для распараллеливания между процессами
🥰 — Переписать код на asyncio с async/await
⚡️ — Увеличить размер стека потоков через sys.setrecursionlimit()
Библиотека задач по Python | 528 |
| 18 |  Что выведет код?
👾 — 0
👍 — -1
🥰 — -2
⚡️ — -4
Библиотека задач по Python | 503 |
| 19 | В Python у вас есть обработчик, который должен обрабатывать миллионы строк из большого файла без перегрузки памяти. Какой подход наиболее правильный?
👾 — Читать весь файл в память через readlines() и обрабатывать список
👍 — Читать файл построчно с помощью итератора (for line in file:)
🥰 — Использовать multiprocessing для параллельного чтения всего файла целиком
⚡️ — Преобразовать файл в JSON и загрузить его через json.load()
Библиотека задач по Python | 511 |
| 20 | Зачем использовать contextvars.ContextVar вместо threading.local в async-коде?
👾 — Потому что быстрее при тех же семантиках
👍 — Даёт изоляцию на задачу: значение «течёт» через await внутри Task, но не между задачами/потоками; threading.local изолирует только по потоку и протекает между корутинами
🥰 — Автоматически сериализует состояние между процессами
⚡️ — Разрешает безопасно менять глобальные переменные
Библиотека задач по Python | 509 |
