现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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📈 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 24 891 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 5 449，并在 俄罗斯 地区排名第 26 766 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 24 891 名订阅者。
根据 23 六月, 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 -131，过去 24 小时变化为 -16，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 7.60%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.95% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 892 次浏览，首日通常累积 735 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 11。
- 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 24 六月, 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。
24 891
订阅者
-1624 小时
-217 天
-13130 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+85
在0个频道中
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0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 | |
| 24 六月 | +2 | |||
| 23 六月 | +2 | |||
| 22 六月 | +6 | |||
| 21 六月 | +2 | |||
| 20 六月 | +2 | |||
| 19 六月 | +8 | |||
| 18 六月 | +1 | |||
| 17 六月 | +8 | |||
| 16 六月 | +9 | |||
| 15 六月 | +7 | |||
| 14 六月 | +4 | |||
| 13 六月 | +3 | |||
| 12 六月 | +2 | |||
| 11 六月 | +2 | |||
| 10 六月 | +2 | |||
| 09 六月 | +3 | |||
| 08 六月 | +1 | |||
| 07 六月 | +5 | |||
| 06 六月 | +2 | |||
| 05 六月 | +3 | |||
| 04 六月 | 0 | |||
| 03 六月 | +2 | |||
| 02 六月 | +5 | |||
| 01 六月 | +4 |
频道帖子
Разберем математику бесконечности Сатору Годжо, которая работает не как обычный щит.
Он не просто останавливает удар в последний момент. Идея в том, что пространство между атакой и Годжо как будто делится на всё более маленькие отрезки.
Сначала объект проходит половину расстояния. Потом половину оставшегося. Потом ещё половину. И так снова и снова.
Математически это похоже на бесконечную сумму: одна вторая, одна четвёртая, одна восьмая, одна шестнадцатая.
Объект всё ближе, но до контакта так и не доходит.
На практике атака как будто замедляется почти до нуля. Чем ближе она к Годжо, тем сильнее падает её эффективная скорость.
Поэтому Бесконечность — это не просто барьер. Это контроль пространства, где противник застревает в бесконечном приближении.
| 2 | Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало! | 705 |
| 3 | 🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 990 |
| 4 |  Python Совет: как добавить watermark на график Matplotlib
В Matplotlib водяной знак можно добавить прямо через fig.text().
Пример:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5, 8))
fig.text(
1, 0.15,
"Mouse vs Python",
fontsize=45,
color="blue",
ha="right",
va="bottom",
alpha=0.4,
rotation=25
)
plt.show()
Что здесь важно:
* fig.text() добавляет текст на всю фигуру, а не внутрь конкретной оси
* alpha=0.4 делает watermark полупрозрачным
* rotation=25 поворачивает надпись
* ha и va управляют привязкой текста по горизонтали и вертикали
Полезно для отчётов, графиков в блогах, внутренних дашбордов и картинок, которые могут разойтись без контекста. | 1 237 |
| 5 |  В Python есть ловушка, на которой легко ошибиться.
Смотрим код: t равен кортежу из трёх элементов: один, два и список три, четыре.
То есть внутри tuple лежит обычный список.
Дальше выполняется строка: к элементу t с индексом два прибавить список с числом пять.
Проще говоря, Python берёт третий элемент кортежа и добавляет к нему пять.
Третий элемент — это список три, четыре.
Для списка операция плюс равно меняет объект на месте. Поэтому список сразу становится: три, четыре, пять.
Но потом Python пытается записать результат обратно в t с индексом два, то есть обратно в третий элемент tuple.
А tuple неизменяемый. Его элементы нельзя перезаписывать по индексу.
Поэтому возникает TypeError.
И вот тут главный подвох: ошибка произошла, но список уже успел измениться.
Финальный результат: t равен кортежу: один, два, список три, четыре, пять.
Вывод: tuple не даёт менять свою структуру, но не делает вложенные объекты неизменяемыми. | 1 437 |
| 6 | ⚡️ Python иногда умеет выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно. | 1 588 |
| 7 |  38 лет считалось, что для разреженных графов алгоритм Дейкстры почти упёрся в потолок.
Логика выглядела железно:
- Дейкстра упорядочивает вершины по расстоянию
- сортировка имеет нижнюю границу O(n log n)
- значит, кратчайшие пути быстрее искать нельзя
Но группа из 5 исследователей показала, что это ограничение можно обойти.
Идея в том, чтобы не просто «ускорить очередь с приоритетами», а смешать подход Дейкстры с динамическим программированием в стиле Беллмана-Форда. Алгоритм делит множество вершин, сжимает frontier и не тратит время на полную сортировку там, где она не нужна.
Результат:
O(m log^(2/3) n)
Это первое улучшение для направленных разреженных графов со времён Fibonacci heap в 1987 году.
Tsinghua, Stanford, Max Planck. 17 страниц, которые ломают старое интуитивное объяснение про «Дейкстру быстрее нельзя». | 2 019 |
| 8 |  Когда-то в Python файлы открывали вот так:
f_obj = open(path, 'w')
f_obj.write(some_data)
f_obj.close()
Код короткий, выглядит понятно, но есть проблема: если между open() и close() что-то упадёт, файл может остаться незакрытым.
Поэтому приходилось руками оборачивать всё в try / finally, следить за закрытием ресурса и не забывать cleanup на ошибках.
Потом в Python появился with, и этот бытовой ад стал намного чище:
with open(path, 'w') as f_obj:
f_obj.write(some_data)
Теперь файл закроется автоматически, даже если внутри блока случится исключение.
Это одна из тех фич Python, которые выглядят мелко, но сильно меняют стиль кода. with убирает ручное управление ресурсами и делает намерение очевидным: вот ресурс, вот область, где он нужен, после выхода из блока его надо корректно закрыть.
Используется не только для файлов:
- соединения с базой
- lock'и
- временные файлы
- сетевые подключения
- транзакции
- любые объекты с контекстным менеджером
Хороший Python-код часто начинается с простого правила: если ресурс надо открыть и потом закрыть, почти всегда нужен with.
#python | 1 883 |
| 9 |  Python не медленный. Медленным его часто делает ваш код.
У Python есть странная репутация: стоит программе начать тормозить, виноват сразу язык. Но в реальности большая часть быстрых сценариев в Python работает не потому, что интерпретатор внезапно стал магическим, а потому что тяжёлая работа уходит ниже - в C, C++ или Rust.
CPython написан на C. Многие встроенные операции тоже выполняются в C:
- len()
- list.append()
- dict.get()
- sum()
- сортировка
- операции со строками
- часть работы со списками и словарями
Когда вы вызываете list.append(), Python не крутит всю логику добавления элемента на уровне байткода. Он платит небольшой overhead за вызов, а дальше попадает в C-функцию внутри CPython.
Медленный путь начинается там, где мы вручную гоняем данные по одному элементу:
total = 0
for x in data:
total += x
На каждой итерации интерпретатор должен выполнить байткод, достать объект, проверить типы, сделать операцию, обновить значение и перейти к следующему элементу. Для маленьких списков это незаметно. Для миллионов элементов это уже цена, которую вы платите за каждую итерацию.
Быстрый путь выглядит иначе:
total = sum(data)
Здесь цикл проталкивается внутрь реализации. Python остаётся удобной оболочкой, а основная работа выполняется ближе к нативному коду.
С NumPy та же идея, только ещё жёстче:
total = np.sum(data)
Внутренний цикл почти не возвращается в Python. Массив обрабатывается внутри оптимизированного нативного кода, а обратно приходит уже готовый результат.
Поэтому фраза «Python медленный» слишком грубая.
Точнее так:
Python-циклы дорогие
C-циклы дешёвые
built-in функции часто быстрее ручного кода
NumPy быстрый не из-за синтаксиса, а потому что не гоняет каждый элемент через интерпретатор
хороший Python-код старается как можно дольше оставаться внутри готовых операций и библиотек
Оптимизация Python часто начинается не с переписывания проекта на Go или Rust, а с простого вопроса:
можно ли убрать ручной цикл и отдать работу тому коду, который уже написан на C, C++ или Rust?
Python хорош не как самый быстрый исполнитель каждой операции.
Он хорош как удобный слой управления над быстрыми нативными кусками. | 1 752 |
| 10 |  🚀 Мощный мультимодальный ИИ: Step 3.7 Flash
Step 3.7 Flash — это 198B-параметрическая модель, объединяющая языковую и визуальную обработку для высокопроизводительных задач. Она активирует около 11B параметров на токен, обеспечивая скорость до 400 токенов в секунду и поддерживая контекст до 256k. Идеально подходит для сложных рабочих процессов, таких как анализ финансовых отчетов и взаимодействие с API.
🚀 Основные моменты:
- Высокая производительность в визуальном восприятии и обработке.
- Поддержка многопараметрических задач с высокой точностью.
- Гибкость развертывания в облаке и локально.
- Интеграция с популярными инструментами и платформами.
📌 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
#python | 1 775 |
| 11 |  PaddleOCR-VL 1.6 официально вышел
PaddlePaddle выпустили PaddleOCR-VL 1.6 - новую версию модели для распознавания документов.
Результат: 96.33% на OmniDocBench. Это новый SOTA, причём модель обошла как open-source, так и закрытые решения в распознавании текста, формул и таблиц.
Что улучшили:
- первое место на OmniDocBench v1.5 и Real5-OmniDocBench
- заметно лучше распознаёт таблицы, обычный текст и редкие символы
- улучшено распознавание печатей, отдельных фрагментов и графиков
- полная совместимость с архитектурой v1.5
- миграция не нужна - можно подключать как plug-and-play
Где это полезно:
- финансовые контракты
- юридические документы
- исследовательские отчёты
- исторические архивы
- RAG-пайплайны
- подготовка качественных данных для LLM
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#PaddlePaddle #PaddleOCR #AI #ComputerVision | 2 145 |
| 12 |  Ночью сервер сломался, конфиг «никто не трогал», а деплой «точно не виноват»?
Есть простая команда:
find /etc -mtime -1 -type f
Она покажет все файлы в /etc, которые менялись за последние 24 часа.
Нужно проверить сайт - меняешь /etc на /var/www.
Когда все говорят «это не я», find быстро показывает, что реально трогали. | 2 121 |
| 13 | Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру
Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом.
🌐 Чему вы научитесь:
🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init
🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped
🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды
🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes
ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio)
🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
🗓 Старт курса: 10 июня, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxNnFKA | 1 989 |
| 14 | 🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info | 1 |
| 15 | Агенты наконец-то получают нормальную память
agentmemory - это локальный слой памяти для AI coding agents, который решает одну из самых раздражающих проблем: каждый новый сеанс агент снова «забывает» архитектуру проекта, ваши правки, договорённости, баги и стиль работы.
Вместо того чтобы каждый раз заново объяснять Claude Code, Cursor, Codex или другому агенту, как устроен проект, agentmemory тихо сохраняет полезный контекст, сжимает его в searchable memory и подставляет нужные куски в следующих сессиях.
Что важно:
- работает с Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI, Windsurf, Roo Code, Cline, Aider и другими агентами
- поддерживает MCP, hooks и REST API
- один общий memory server для разных инструментов
- память шарится между агентами, а не живёт внутри одного клиента
- можно поднимать локально, без завязки на внешний сервис
- помогает не раздувать CLAUDE.md, .cursorrules и другие ручные файлы контекста
Идея простая: агент должен не просто выполнять задачу, а накапливать опыт по проекту.
https://github.com/rohitg00/agentmemory | 2 083 |
| 16 | 🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами! | 710 |
| 17 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 1 911 |
| 18 |  🐍 Python Pop Quiz: что окажется внутри `silly_dict`?
Вопрос звучит просто, но тут ловушка в том, как Python работает с ключами словаря.
Варианты:
A) {"py": "amazing"}
B) {"py": 10}
C) {"py": "amazing", <__main__.MyClass object at ...>: 10}
D) None of the above
Суть в том, что ключи в dict сравниваются не по тому, как они выглядят в коде, а через __hash__ и __eq__.
Если объект пользовательского класса имеет такой же хеш, как строка "py", и при сравнении считается равным этой строке, то Python решит: это один и тот же ключ.
В таком случае новое значение просто перезапишет старое.
Ответ: B) `{"py": 10}`
Маленький пример, но отлично показывает важную вещь: в Python ключ словаря - это не “текстовое имя”, а объект с правилами хеширования и сравнения. | 1 573 |
| 19 | 🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info | 1 540 |
| 20 |  Pyinstrument - профилировщик Python, который показывает, где код реально тормозит 👀
Pyinstrument помогает быстро найти самые медленные участки Python-кода, чтобы не оптимизировать вслепую.
Что умеет:
- поддерживает Python 3.8+
- ставится обычным pip install pyinstrument
- строит интерактивные HTML-профили
- показывает выполнение в timeline mode
- интегрируется с Django через middleware
- работает с FastAPI
- автоматически подстраивает точность отображения времени под интервал профилирования
Удобная штука, когда нужно понять не «какая функция кажется подозрительной», а где программа действительно теряет время.
Для Python-проектов это один из тех инструментов, которые лучше подключить до того, как оптимизация превращается в гадание по логам.
https://github.com/joerick/pyinstrument | 1 807 |
