Python | Тесты
الذهاب إلى القناة على Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
إظهار المزيد5 871
المشتركون
-124 ساعات
-177 أيام
-6130 أيام
أرشيف المشاركات
5 870
🤔 Как реализуются private методы?
1. Private методы создаются с использованием двойного подчёркивания перед именем (__method).
2. Они не доступны напрямую за пределами класса, но могут быть вызваны через _ClassName__method.
3. Использует механизм name mangling для их защиты, но это не абсолютная приватность.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
5 870
Оценивать влияние медийной рекламы стало проще
Теперь исследование Target Lift может учитывать не только веб-конверсии, но и in-app события (заказы, заявки и другие действия в приложении) после контакта с медийной рекламой.
⚡Это особенно полезно для бизнесов, где приложение — один из ключевых каналов взаимодействия с аудиторией.
По результатам тестов, у таких бизнесов количество исследований со статистически значимыми приростами увеличивается на 60% по сравнению с результатами, которые они получали при анализе только веб-трафика.
Для настройки можно использовать AppMetrica, Adjust или AppsFlyer. При использовании Adjust или AppsFlyer важно настроить передачу данных по всем рекламным источникам, чтобы корректно учитывать post-view конверсии и получать более полную аналитику.
Подробнее в статье
Перейти на сайт
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
5 870
Офер в Яндекс за выходные: 6–7 июня
Если вы продуктовый, дата-аналитик или датасаентист с опытом на Python** от 3 лет, участвуйте в Weekend Offer Analytics*.
Как всё устроено:
✅ до 27 мая — регистрация;
✅ 6 июня — две технические секции, вместо трёх в обычном найме;
✅ 7 июня — знакомство с командами и офер.
Все подробности и полезные ссылки — на сайте. После регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.
*Офер за 2 дня для аналитиков
**Язык программирования
Зарегистрироваться
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
5 870
Устройтесь в Яндекс за выходные
6–7 июня проводим Weekend Offer Analytics* — онлайн-мероприятие быстрого найма. Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python** от 3 лет.
За два дня вы можете пройти две секции и получить офер:
✅ Зарегистрируйтесь до 27 мая и договоритесь с рекрутером об удобном времени для интервью.
✅ 6 июня пройдите две технические секции, вместо трёх в обычном найме: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных
✅ 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
Присоединяйтесь! Подробности и регистрация — на сайте.
*Офер за 2 дня для аналитиков
**Язык программирования
Зарегистрироваться
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе
5 870
Главный навык на ближайшие годы — ВАЙБ-КОДИНГ
ИИ уже пишет код, чинит баги, генерирует тесты, документацию и помогает запускать продукты быстрее, чем это делали классические команды разработки. И это уже не "будущее когда-нибудь", а реальность, которая меняет рынок уже сегодня
И те, кто научится вайбкодить сейчас, будут увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто по-прежнему делает всё вручную.
Стартовать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.
Подписывайтесь, нас уже 30 тысяч: @vibecoding_tg
5 870
80% системных аналитиков заваливают собеседования из-за глупых ошибок
Самый простой способ подготовиться к собеседованию — это послушать, как его проходят другие.
В канале System | Собеседования собрали базу реальных технических интервью, чтобы вы могли учиться на чужих ошибках, а не на своих.
Что внутри:
💘 Разборы живых записей — от проектирования API до работы с БД
💘 Ключевые вопросы лидов из бигтеха
💘 Анализ ответов — где кандидат «поплыл» и как нужно было ответить правильно
Подписывайтесь, чтобы получить доступ к базе живых разборов и увереннее чувствовать себя на собесах.
5 870
Яндекс Музыка до 360 дней бесплатно
Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких.
Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке.
Попробуйте бесплатно❤️
Слушать
#реклама 18+
music.yandex.ru
О рекламодателе
5 870
🤔 Какой метод используется для добавления всех элементов из одного множества в другое?
5 870
🤔 Какой метод используется для объединения нескольких строк в одну с указанным разделителем?
5 870
🤔 Когда выполняются аннотации типов?
Аннотации типов в Python не влияют на выполнение кода напрямую — они являются подсказками для разработчиков и инструментов анализа. Эти аннотации сохраняются в специальном атрибуте функции и могут использоваться фреймворками, редакторами и валидаторами. Интерпретатор Python сам по себе не применяет строгую проверку типов во время выполнения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
5 870
🤔 Как в Python проверить, все ли элементы в списке соответствуют заданному условию?
5 870
🤔 Какой результат выполнения выражения len({k: v for k, v in zip(range(5), 'abc')}):
5 870
🤔 Как устроен список?
Список (list)— это изменяемая упорядоченная коллекция объектов любого типа.
Особенности устройства:
- Реализован как динамический массив, который автоматически расширяется при добавлении элементов.
- Элементы хранятся по ссылкам, что позволяет хранить смешанные типы.
- Обеспечивает быстрый доступ по индексу (O(1)), но вставка и удаление из середины — медленные (O(n)).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
5 870
🤔 Какой атрибут класса позволяет проверить, к какому классу принадлежит экземпляр?
5 870
🤔 Как задать значение по умолчанию для параметра функции в Python?
5 870
🤔 Что такое хешируемые типы данных?
Это типы данных, которые имеют постоянное значение хеша и неизменяемы. Только такие типы можно использовать как ключи в словарях или элементы во множествах. Примеры: строки, числа, кортежи (если внутри только хешируемые элементы).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
5 870
🤔 Какой метод числовых или строковых объектов возвращает их представление в шестнадцатеричной форме?
5 870
🤔 Какая функция используется для профилирования скорости выполнения кода в Python?
