Python вопросы с собеседований

🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML Вот некоторые из вопросов: — в чём отличие генератора от list comprehension — реализуй алгоритм PCA — какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются 🟡 Вопросы с ответами @python_job_interview

🖥 Исчерпывающая шпаргалка по Python, покрывающая большую часть теории Вот так выглядит содержание: — типы данных и операции с ними — регулярные выражения, методы строк и т.д. — классы, декораторы, обработка исключений — работа с ОС, ввод/ввод и т.д. — операции с файлами разных форматов: JSON, Pickle, CSV, ... — потоки, корутины, логирование — библиотеки: NumPy, Pygame, Pandas, Plotly и другие 🟡 Python cheatsheet @python_job_interview

🔤«F-строки, которые я использую каждый день» Это крутая статья-шпаргалка, которая охватывает основные сценарии использования f-строк: 🟡работа с числами и экспоненциальная запись Последняя, в частности, выглядит так:

val = 1.23e3  # 1.23 * 10^3

print(f"Example 1: {val:e}")
print(f"Example 2: {val:E}")

🟡проценты

val = 0.5

print(f"Example 1: {val:%}")
print(f"Example 2: {val:.0%}")

🟡даты 🟡паддинги (отступы)

val = 1

print(f"1: {val:1d}")
print(f"2: {val:2d}")
print(f"3: {val:3d}")

🟡знаки плюса и минуса 🔗 Полная шпаргалка и другими примерами

🖥 Самые популярные структуры данных и их реализация на Python Здесь приведено описание и имплементация на Python самых популярных структур данных, таких как связный список, очередь, стек, деревья Также немного затрагиваются связанные с этим темы CS: асимптотическая сложность, рекурсия и т.д. 🟡 Структуры данных @python_job_interview

❔Зачем нужно ключевое слово async в Python? Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов. Вот пример асинхронной функции:

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Fetching data...")
    await asyncio.sleep(2)  # симуляция длительной операции
    print("Data fetched")
    return "Data"

async def main():
    result = await fetch_data()
    print(result)

# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())

Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2). #вопросы_с_собеседований

🖥 Интересная идея для пет-проекта на Python — визуализация алгоритма сортировки в терминале

wget https://github.com/dormant-chicken/sortty/releases/latest/download/sortty.tar.gz
tar -xzvf sortty.tar.gz
cd sortty/
chmod +x install.sh
./install.sh

Пример использования: sortty --algorithm insertion --text --bar_character o 🖥 GitHub @python_job_interview

🖥 368 решённых задач по Python с Leetcode Здесь собрана масса литкод-задач с решением на Python. Вот условия некоторых из задач: — найти самое популярное слово в наборе — удалить один элемент, чтобы список был строго возрастающим — объединить k сортированных списков — обойти матрицу по спирали и собрать полученные числа ▶️ Задачи с решениями @python_job_interview

Yandex DEVent PRO в Питере Это серия офлайн-митапов для опытных бэкендеров от команды Поиска и Рекламных технологий. Здесь можно в закрытом формате познакомиться с лидами из других команд, обменяться опытом и пообщаться. В этот раз митап пройдёт в Санкт-Петербурге 19 июня: будет настоящее раздолье для нетворкинга, а ещё обсуждение горячих и спорных тем по разработке в формате speed dating. Спикеры и доклады: 🟡Константин Гудков, руководитель группы разработки Feature store. Расскажет о процессе создания Feature Store — интерфейса для работы с данными, который используется ML-моделями в Рекламе 🟡Сергей Скворцов, руководитель службы поискового райнтайма. Обсудит, как анализировать производительность нативных программ под Linux под нагрузкой с помощью Perforator 🟡Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательных технологий. Расскажет о Real-time processing в рекомендательных системах Яндекса А после докладов вас ждёт афтерпати: кальяны, аэрохоккей и прочие активности! Узнать подробную информацию и зарегистрироваться можно по ссылке. Ждём вас! Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

🖥 Простые скрипты Python для начинающих Здесь собраны небольшие фрагменты кода, иллюстрирующие работу с разными структурами данных, построение графиков, взаимодействие с файлами и т.д. Шпаргалка большая, так что здесь есть ответы на многие вопросы 🟡 Шпаргалка со скриптами 📎 PDF @python_job_interview

⚡️ ЛУЧШИЕ БЕСПЛАТНЫЕ Курсы и Книги для изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. https://www.youtube.com/watch?v=j0BrMPgrCuo @pythonl

🖥 Отличная шпаргалка по Python для повторения всего необходимого Прямо must have ресурс, здесь собрана масса полезных скриптов, которые объясняют практически всё: от использования библиотек типо Pandas до подключения других интерпретаторов наподобие Cython ▶️ Cheat sheet @python_job_interview

⚡️ SOLID Принципы! ТЕБЯ Спросят ЭТО На СОБЕСЕДОВАНИИ! https://www.youtube.com/shorts/DU2MSvf3Zn4 @python_job_interview

🖥 Разные полезости по Python для подготовкb к собеседованию Здесь собран теоретический минимум по работе с разными библиотеками Python, по алгоритмам, описывается работа с данными и визуализация данных — в целом довольно полезная подборка для подготовки к собеседованию ▶️ Важные концепции Python, алгоритмы и не только @python_job_interview

❓Что такое Meta в классах Django? Django использует метаклассы. А метаклассы — это классы, которые конструируют другие классы. Соответственно, когда Django конструирует наш класс, он делает это с помощью своего метакласса. Внутренний класс с названием Meta позволяет задать этому конструктору необходимые нам параметры. 🪅Например, мы можем перезаписать имя таблицы, используя db_table в классе Meta. А ещё изменить порядок полей нашей модели.

from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    
    class Meta:
        db_table = 'product_table'
        ordering = ['-created_at']

#вопросы_с_собеседований

🖥 Неплохая идея для пет-проекта — дашборд в Streamlit на основе данных Google Sheets Держи, тут и сам код, и подробный туториал, как можно создать этот дашборд 🖥 GitHub 🟡 YouTube @python_job_interview

🖥 Шпаргалка по Python, в которой собраны небольшие скрипты для решения повседневных задач Вот, кстати, некоторые из них: — добавить файл sample.txt к архиву .tar.gz:

import tarfile
with tarfile.open('sample.tar.gz', 'w:gz') as tar:
    tar.add('sample.txt')

— понятный вывод различий между строками

import difflib
diff = difflib.ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True),
                     'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True))
print(''.join(diff))

📎 Шпаргалка @python_job_interview

🖥 Мощная шпаргалка по Python Здесь приводится вся необходимая теория, которая поможет вспомнить основные концепции, функции, методы Python 📎 Шпаргалка @python_job_interview

#вакансия #backend #senior #remote "Hello, Doc!" (hellodoc.app) — активно развивающаяся компания в сфере онлайн медицины.С начала 2019 года мы занимаемся развитием online медицины, чтобы сделать общение врачей и пациентов эффективным и удобным, а доступ к медицинским услугам доступным и понятным. Сегодня это уже более 400 000 пациентов и более 30 000 профи. Мы ищем активного, целеустремлённого разработчики, который хочет расти и развивать online медицину вмести с нами. 🔎Мы ищем активного, целеустремлённого сотрудника, который хочет расти и развиваться вместе с нами. 🔬Почему мы: - Мы являемся резидентами Сколково и участниками Московского интонационного кластера (МИК); - Компания аккредитована в минцифры; - Наше ПО зарегистрировано в реестре отечественного ПО; - Удалённый формат работы; - Социально-значимый проект; - Быстрое принятие решений; - Мы продуктовая компания, которая делает проект для людей, а не для заказчика. Стэк: Python 3.9, Django 4.2, PostrgeSQL 16, Docker. 🚧Обязанности: - Разработка нового функционала и поддержка старого в рамках своей команды; - Отвечать за качество: покрывать код unittest, codereview, разбирать ошибки, troubleshooting; - Документирование реализованного функционала, если требуется; - Взаимодействие с frontend разработчиками и QA инженерами. 📚Необходимые знания: - Умения писать чистый и понятный код; - Твердое знание Python , Django (DRF), Celery, SQL; - Опыт проектирования БД и REST API; - Опыт написания юнит-тестов (у нас их много); - Опыт работы с системами контроля версий (git); - Опыт разработки бекенда на Python не менее 4х лет. ➕Будет плюсом: - Опыт работы с нагруженным ETL системами; - Опыт проектирвания микросервесной архитектуры; - Опыт работы с k8s. 🤝Условия: - Удалённая занятость ( 5/2 с 10 до 19). - Уровень дохода 300 000 - 350 000 руб. Контакт для связи tg @fedosovaAS

🖥 Python-100 дней от новичка до мастера Крутой бесплатный курс! Можно заплатить за курсы, на которых за неделю, месяц голопом по Европам - каша в голове, а можно планомерно изучать самому спокойно все по очереди и вырасти до профессионала. План составлен, будем действовать! Жопу Волю в кулак и вперед!!! •Github @python_job_interview

Хотите тестировать приложения на Python быстрее? Создайте пакет в Python и интегрируйте его с проектами Django. О том, как это сделать, мы поговорим на открытом уроке «Как создать свою библиотеку и ускорить тестирование в Django REST framework». Приглашаем веб-разработчиков, Python-разработчиков, бэкенд-разработчиков, девопс-инженеров. Вы научитесь: - Создавать пакет Python - Пользоваться инструментами для тестирования приложений в Django REST Framework - Писать тест-кейсы для юнит-тестов - Интегрировать созданный пакет в проекты Django Занятие проведёт Python-разработчик и опытный преподаватель OTUS – Леонид Орлов. Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс OTUS 23 мая в 19:00 МСК Записаться на воркшоп - https://otus.pw/Cbku/?erid=LjN8JzGaS Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.