Python вопросы с собеседований
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 24 822 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 258,并在 俄罗斯 地区排名第 26 472 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 24 822 名订阅者。
根据 25 八月, 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 -44,过去 24 小时变化为 0,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 6.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.76% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 492 次浏览,首日通常累积 684 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 30 八月, 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。
def test_system_echo(capfd):
os.system('echo "hello"')
captured = capfd.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capfdbinary — тоже работает со стандартным выводом и ошибками, но возвращает именованный кортеж, где сообщения из stderr и stdout представлены в виде байтовых строк.
def test_system_echo(capfdbinary):
os.system('echo "hello"')
captured = capfdbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Capsys — фикстура для работы с потоками для стандартного вывода и вывода ошибок на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде строк.
def test_output(capsys):
print("hello")
captured = capsys.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capsysbinary — подходит для работы с потоками стандартного вывода на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде байтовых строк.
def test_output(capsysbinary):
print("hello")
captured = capsysbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Логирование
Логи — отличный инструмент для дебага, когда дело касается стабильной работы приложения. По ним можно понять, когда и из-за чего в работе системы возник сбой. Pytest имеет несколько фикстур для управления логами из тестов.
Caplog — позволяет работать с логами в python-коде. Дает возможность изменять уровень логирования, перехватывать сообщения, модифицировать их и многое другое.
# Задать уровень логирования
def test_foo(caplog):
caplog.set_level(logging.INFO)
for message in caplog.messages:
assert "for debug level" not in message
# Пример проверки уровня логирования и текста в сообщении лога
def test_baz(caplog):
func_under_test()
for record in caplog.records:
assert record.levelname != "CRITICAL"
assert "wally" not in caplog.text
Recwarn — возвращает экземпляр класса WarningsRecorder, где будут храниться все warnings, которые были вызваны с помощью warnings.warn в тестовых функциях.
import warnings
def test_check_warnings(recwarn):
warnings.warn("hello", UserWarning)
assert len(recwarn) == 1
warn = recwarn.pop(UserWarning)
assert issubclass(warn.category, UserWarning)
assert str(warn.message) == "hello"
assert warn.filename
Отчеты и документация
Pytest из коробки позволяет генерировать отчеты в формате JUnit XML, поэтому во фреймворке имеется ряд специальных фикстур для управления формированием отчета.
Doctest_namespace — фикстура для работы со встроенной библиотекой doctest. Библиотека помогает сравнить поведение функции с тем, что описано в docstring как ее ожидаемое поведение.
# Объявляем фикстуру в conftest.py
import numpy
@pytest.fixture(autouse=True)
def add_np(doctest_namespace):
doctest_namespace["np"] = numpy # Добавляет в namespace np ссылку на объект numpy
# Вызываем namespace в numpy.py
def arange():
"""
>>> a = np.arange(10)
>>> len(a)
10
"""
pass
Напишите фикстуры, которые вы используете в комментариях 👇
@python_job_interview* С инпутом 'a'
* Ваша функция должна вернуть ['a']
* С инпутом 'ab'
* Ваша функция должна вернуть ['ab', 'ba']
* С инпутом 'aabb'
* Ваша функция должна вернуть ['aabb', 'abab', 'abba', 'baab', 'baba', 'bbaa']
Обратите внимание, что порядок перестановок не имеет значения.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewprofit({
"cost_price": 32.67,
"sell_price": 45.00,
"inventory": 1200
}) ➞ 14796
profit({
"cost_price": 225.89,
"sell_price": 550.00,
"inventory": 100
}) ➞ 32411
profit({
"cost_price": 2.77,
"sell_price": 7.95,
"inventory": 8500
}) ➞ 44030
Примечание:
1. Предполагаем, что все запасы были проданы.
2. Прибыль = общая сумма продаж – общая себестоимость
Пишите ваши варианты решения в комментах. Варианты решений будут скоро(сегодня-завтра)
#новичок #coбес5 по информатике, и он решил написать программу, которая поможет ИИ.
Задание
Вам дается массив целых чисел [students]. Массив [students] понравится ИИ если:
Длина массива - четное число (чтобы у каждого ученика был сосед по парте, ученик без соседа отправится ИИ на другой урок)
students[i] != students[i+1] для всех учеников на четных позициях (ИИ хочет, чтобы ученики с одинаковым рейтингом не сидели за одной партой; первые два элемента массива - ученики за первой партой, следующие два элемента - за второй и тд.)
Пустой массив тоже понравится ИИ, потому что тогда вместо урока он пойдет в столовую пить чай.
Важно: Менять элементы местами нельзя, можно только удалить число на любой позиции из массива. Когда элемент удаляется, элементы справа смещаются на одну позицию влево, чтобы заполнить появившийся пропуск, а все элементы слева остаются неизменными.
Верните минимальное число элементов, которые необходимо удалить, чтобы массив понравился ИИ.
Пример:
Ввод: students = [1, 1, 2, 3, 5]
Вывод: 1
Мы можем удалить или students[0] или students[1], этого будет достаточно, чтобы массив понравился ИИ - students[1, 2, 3, 5].
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewnum = 123
Вывод: "One Hundred Twenty Three"
Ввод: num = 12345
Вывод: "Twelve Thousand Three Hundred Forty Five"
Решение задачи
Пишите свое решение в комментариях👇Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru