Python вопросы с собеседований
前往频道在 Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python вопросы с собеседований 的分析概览
频道 Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 955 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 5 329，并在 俄罗斯 地区排名第 26 161 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 24 955 名订阅者。
根据 26 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 76，过去 24 小时变化为 -8，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 6.02%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.15% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 502 次浏览，首日通常累积 785 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点： 内容集中在 github, api, собеседование, git, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
凭借高频更新（最新数据采集于 27 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
24 955
订阅者
-824 小时
+1067 天
+7630 天
正在加载数据
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+320
在37个频道中
九月 '26
+234
在19个频道中
Get PRO
八月 '26
+117
在33个频道中
Get PRO
七月 '26
+178
在43个频道中
Get PRO
六月 '26
+111
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+94
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+108
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+153
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+361
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+473
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+167
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+300
在45个频道中
Get PRO
十月 '25
+149
在16个频道中
Get PRO
九月 '25
+669
在37个频道中
Get PRO
八月 '25
+441
在4个频道中
Get PRO
七月 '25
+500
在50个频道中
Get PRO
六月 '25
+311
在36个频道中
Get PRO
五月 '25
+100
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+309
在26个频道中
Get PRO
三月 '25
+217
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+354
在42个频道中
Get PRO
一月 '25
+438
在48个频道中
Get PRO
十二月 '24
+871
在44个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 419
在55个频道中
Get PRO
十月 '24
+2 144
在61个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 009
在198个频道中
Get PRO
八月 '24
+855
在40个频道中
Get PRO
七月 '24
+836
在49个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 071
在57个频道中
Get PRO
五月 '24
+766
在39个频道中
Get PRO
四月 '24
+821
在44个频道中
Get PRO
三月 '24
+733
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 270
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 326
在47个频道中
Get PRO
十二月 '23
+843
在41个频道中
Get PRO
十一月 '23
+304
在2个频道中
Get PRO
十月 '23
+912
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+773
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+995
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+458
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+943
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 161
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+98
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+150
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+695
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+799
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+2 227
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+1 876
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+1 231
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+3 143
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+4 522
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 27 十月 | +11 | |||
| 26 十月 | +2 | |||
| 25 十月 | +7 | |||
| 24 十月 | +4 | |||
| 23 十月 | +1 | |||
| 22 十月 | +18 | |||
| 21 十月 | +104 | |||
| 20 十月 | +21 | |||
| 19 十月 | +9 | |||
| 18 十月 | +19 | |||
| 17 十月 | +48 | |||
| 16 十月 | +5 | |||
| 15 十月 | +2 | |||
| 14 十月 | +2 | |||
| 13 十月 | +1 | |||
| 12 十月 | +11 | |||
| 11 十月 | +4 | |||
| 10 十月 | +13 | |||
| 09 十月 | +4 | |||
| 08 十月 | +1 | |||
| 07 十月 | +4 | |||
| 06 十月 | +6 | |||
| 05 十月 | +2 | |||
| 04 十月 | +5 | |||
| 03 十月 | +3 | |||
| 02 十月 | +5 | |||
| 01 十月 | +8 |
频道帖子
LRU-кэш на Python: разбор задачи с собеседования (O(1), OrderedDict, TTL)
Разбираем LRU-кэш на Python за O(1): двусвязный список и хеш-таблица, решение через OrderedDict, TTL и потокобезопасность. Код, тесты и типичные ошибки.
LRU-кэш (Least Recently Used) - одна из самых популярных задач на собеседованиях Python-разработчиков уровня middle и senior. Она короткая, но сразу показывает, понимает ли кандидат сложность алгоритмов, умеет ли комбинировать структуры данных и пишет ли чистый код. В этой статье разберём задачу по шагам: от наивного решения к оптимальному за O(1), затем к Pythonic-версии через OrderedDict и к усложнениям, которые любят давать интервьюеры.
https://uproger.com/lru-cache-python-sobesedovanie/
| 2 |  +4👨🏻💻 AI в бэкенд-задачах — на Podlodka Backend Crew
Код теперь может написать агент, но за результат всё ещё отвечаете вы. Организаторы Podlodka Backend Crew собрали конференцию о том, как работать с бэкендом после того, как AI написал код.
Причём в программе нет докладов в жанре «у нас все получилось» — только реальная практика. Конференция пройдёт с 26 по 30 октября.
🧠️️️️ Участники сезона:
• Разберут пулл‑реквесты от агента и попробуют предотвратить возможные инциденты на рулетке кейсов
• Выяснят, какие неожиданные ловушки скрываются в OpenAPI и на что обращать внимание при разработке контрактов
• Разберут антипаттерны в AI-юнит-тестах, узнают, как их избежать с помощью современных инструментов, и заберут себе новый агентский скилл
• Спроектируют бэкенд дейтинг-приложения на архитектурной кате и решат, где в нём действительно нужен AI.
Формат Podlodka Backend Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом вы не просто слушаете о чужом опыте, а разбираете PR и отвечаете за релиз, проектируете систему в команде и расследуете чужие провалы.
Такого вовлечения не получить на обычной конференции.
🔗 Изучайте программу и присоединяйтесь: https://podlodka.io/becrew
Промокод на скидку для подписчиков backendcrew | 806 |
| 3 |  没有文字... | 1 057 |
| 4 |  Как выучить Python с нуля в 2026 году: пошаговый план для начинающих
Пошаговый план изучения Python с нуля: установка, синтаксис, первые проекты, ошибки новичков и ответы на частые вопросы. С примерами кода.
Python — один из самых популярных языков программирования в мире.
В этой статье - пошаговый план, как выучить Python с нуля: от установки до первых проектов, с примерами кода, типичными ошибками новичков и ответами на частые вопросы.
https://uproger.com/kak-vyuchit-python-s-nulya/ | 1 091 |
| 5 |  LLM в 200 раз быстрее: скоринг вместо генерации
Как превратить открытую LLM в быстрый локальный движок решений через скоринг следующего токена в SGLang: код, тесты на Qwen и сравнение с генерацией.
Многие вызовы LLM в продакшене вообще не требуют нового текста. Приложение заранее знает все допустимые ответы, и модели остается только выбрать один из них. Классический пример: тикет в поддержку «С меня дважды списали деньги за одну и ту же подписку», который нужно отправить в биллинг, техподдержку или отдел доступа к аккаунтам.
https://uproger.com/lokalnaya-llm-jev-skoring-sglang/ | 1 275 |
| 6 | В Python 3.15 одна звёздочка заменяет вложенный цикл
Раньше для объединения списков писали:
rows = [[1, 2], [3], [4, 5]]
flat = [x for row in rows for x in row]
Теперь достаточно:
flat = [*row for row in rows]
# [1, 2, 3, 4, 5]
Двойная звёздочка объединяет словари:
configs = [
{"debug": False, "timeout": 10},
{"timeout": 30},
]
config = {**part for part in configs}
# {'debug': False, 'timeout': 30}
При совпадении ключей побеждает последнее значение — удобно собирать настройки из нескольких источников.
Распаковка убирает один уровень вложенности. В Python 3.14 такой синтаксис внутри comprehensions вызовет SyntaxError.
https://peps.python.org/pep-0798/ | 1 400 |
| 7 | Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥
➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨
➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ | 1 253 |
| 8 |  没有文字... | 1 262 |
| 9 |  25 лучших бесплатных ресурсов для изучения ИИ в 2026 году
Курсы Стэнфорда и MIT, книги, YouTube-каналы и открытые репозитории для изучения ИИ с нуля до LLM и агентов. Подборка по этапам и готовый маршрут обучения.
https://uproger.com/25-resursov-dlya-izucheniya-ii-2026/ | 1 443 |
| 10 |  🐍 Пишешь на Python годами, а потом узнаёшь, что так было можно
На Reddit разработчики собрали возможности, которые долго проходили мимо них. Выбрали пять полезных.
1. Проверять несколько расширений одним вызовом
"photo.webp".endswith((".png", ".jpg", ".webp"))
# True
startswith() тоже принимает кортеж вариантов.
2. Получать группы регулярки через скобки
import re
m = re.search(r"(?P<year>\d{4})", "Python 2026")
if m:
print(m["year"]) # 2026
Да, вместо m.group("year") можно написать m["year"].
3. Считать частоты и сразу получать топ
from collections import Counter
Counter("banana").most_common(2)
# [('a', 3), ('n', 2)]
4. Убирать префикс без ручных срезов
"Bearer TOKEN".removeprefix("Bearer ")
# 'TOKEN'
Удаляется именно указанный префикс. Если его нет, строка остаётся прежней.
5. Объединять вложенные списки через итератор
from itertools import chain
list(chain.from_iterable([[1, 2], [3], [4, 5]]))
# [1, 2, 3, 4, 5]
Полезная замена sum(lists, []), который многократно копирует элементы и на больших данных может сильно тормозить.
Какую возможность Python ты обнаружил неприлично поздно?
https://www.reddit.com/r/Python/comments/1x3vy20/what_are_some_features_in_python_that_you/ | 1 365 |
| 11 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 065 |
| 12 |  没有文字... | 1 377 |
| 13 |  Python subprocess не умирает после отмены запроса: как остановить его правильно
Обрыв стрима не завершает подпроцесс: Python продолжает грузить CPU, хотя клиент давно ушёл. Запускайте процесс в отдельной группе (start_new_session=True) и отправляйте os.killpg(SIGTERM) всей группе, а если процесс завис, добивайте SIGKILL и вызывайте await proc.wait().
https://www.youtube.com/shorts/no9DlVbBGdY | 1 472 |
| 14 |  🚩 Мок-собеседование с Senior Python разработчиком за 90₽ вместо 7 900₽
Да! Это не скам – собес правда стоит 90₽ 😎
Мок полезен, если ты ищешь работу, хочешь подняться в грейде или прокачать скиллы
Что внутри:
📂 60 минут настоящего собеса с вопросами и задачами, которые реально задают
📂 подробный фидбек с разбором: что прозвучало сильно, а что стоит подтянуть
Дальше можно разбирать фидбек самостоятельно или с ментором. С ментором быстрее: он поможет закрыть пробелы и выйти на новый грейд и более высокую ЗП
МОК проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ. Открыли всего 50 мест!
Для записи переходи в бота → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 509 |
| 15 |  Python разбирает JSON на 66 ГБ/с: GIL больше не мешает
Свежий бенчмарк: 7,6 ГБ JSON обрабатываются в одном процессе Python примерно за 0,12 секунды. Это около 66 ГБ/с. Ещё пару лет назад такую цифру рядом со словом Python приняли бы за опечатку.
https://uproger.com/python-json-66-gbs-fastsimdjson/ | 1 658 |
| 16 |  🔥🔥🔥🔥🔥
Бесплатный интенсив по AI-агентам на Codex
🍏 Вебинар 19 октября (пн)
🍏 8 мини-видео по 10-20 минут
🍏 3 гайда
🍏 Всё в tg-канале
🍎🍎🍎
Максимальное количество практики, создаём AI-агентов прямо на вебинаре и в видео
С полного нуля
🦊🦊🦊
От компании, которая делает проекты для РЖД, Ростелеком, KIA, МФТИ и многих других
И спикер - Дмитрий Романов - с опытом 23 года в AI
🦄 Показываем, как делать проекты в Codex
И как на этом заработать
🔥 Всё бесплатно, первые мини-видео уже в tg-канале
Заходи, регистрируйся и смотри
👉 Зарегистрироваться | 788 |
| 17 |  🐍 Python умеет сравнивать числа как в математике
Проверку диапазона можно записать короче:
# Вместо
if 60 < heart_rate and heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
# Пишем
if 60 < heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
Это цепочка сравнений: оба условия должны выполняться. Границы включаются привычным способом:
0 <= score <= 100
💡 Есть полезная тонкость: в 60 < get_value() < 100 функция вызывается только один раз. А если повторить вызов по обе стороны and, она может выполниться дважды. | 1 634 |
| 18 | ![👁👁 Тестовый собес на Python с разработчиком из Яндекса [+ ответы на 50 сложных вопросов в подарок] 14 октября в 19:00 (МСК)](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fn3.tlmtr.cc%2Fp%2F_ULJcsV27gEpJC7FL-fGIFjZ1icyLf5hP2sKD92HChVk%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small} 👁👁 Тестовый собес на Python с разработчиком из Яндекса
[+ ответы на 50 сложных вопросов в подарок]
14 октября в 19:00 (МСК) приходи посмотреть открытое онлайн-собеседование на Python-разработчика.
Интервьюер: Хачатур Саркисян – разработчик из Яндекса, работает с высоконагруженными сервисами, Kafka и микросервисной архитектурой.
На эфире нет сценария ↓
Кандидат – случайный разработчик, который не знает вопросов заранее.
На обычном собесе ты не знаешь, что думает интервьюер, пока не придёт фидбек. На этом эфире Хачатур проговорит всё вслух:
— какие вопросы и задачи он даёт кандидатам в бигтехе;
— что в каждом ответе засчитал бы, а что нет – и почему.
А в конце ответит на твои вопросы.
Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить грейд, ЗП и прокачать скиллы!
Участие бесплатное 🔥
🎁 За регистрацию дарим файл с ответами на 50 сложных вопросов с Python-собеседований.
Зарегаться на эфир и забрать подарок можно в боте → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 570 |
| 19 |  没有文字... | 1 559 |
| 20 |  Трюк Карпаты сработал: локальная LLM на Mac M5 выдает 117 токенов в секунду
Как open-source движок Uzu от Mirai обходит потолок пропускной способности памяти на Apple M5 и разгоняет Qwen3.5 9B с 22 до 117 токенов в секунду: квантизация, спекулятивный декодинг, Weaver и бенчмарк против llama.cpp и MLX.
https://uproger.com/uzu-uskorenie-lokalnyh-llm-apple-m5/ | 1 776 |
