Python вопросы с собеседований

🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов. ➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять ⚡Машинное обучение Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы Ml Jobs - вакансии ML ML Книги - актуальные бесплатные книги МО ML чат 🏆 Golang Golang Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов Golang вакансии -работа для Go разработчика Golang книги библиотека книг Golang задачи и тесты Golang чат Golang news - новости из мира go Golang дайджест 💥 Linux /Этичный хакинг Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности linux_kal - kali чат Информационная безопасность 🚀 Data Science Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста Data Jobs - ds вакансии Аналитик данных Data Science книги - актуальные бесплатные книги Big data 🛢Базы данных Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально Библиотека баз данных SQL чат Вакансии Sql аналитик данных #️⃣C# С# академия - лучший канал по c# С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c# С# задачи и тесты С# библиотека - актуальные бесплатные книги C# вакансии - работа 🐍 Python Python/django - самый крупный обучающий канал по Python Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы Python Jobs - вакансии Python Python чат Python книги ☕ Java Java академия - java от Senior разработчика Java вакансии Java чат Java вопросы с собеседований Java книги 💻 C++ C++ академия С++ книги C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам C++ вакансии ⚡️ Frontend Javascript академия - крупнейший js канал React - лучшие гайды и советы по работе с react Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код PHP Книги frontend Задачи frontend 🦀 Rust Rust программирование Rust чат Rust книги для программистов 📲 Мобильная разработка Android разработка Мобильный разработчик гайды и уроки 🇬🇧 Английский для программистов 🧠 Искусственный интеллект ИИ и технологии Neural - нейросети для работы и жизни Книги ИИ Artificial Intelligence 🔥 DevOPs Devops для программистов Книги Devops 🌟 Docker/Kubernets Docker Kubernets 📓 Книги Библиотеки Книг для программситов 💼 Папка с вакансиями: Папка Go разработчика: Папка Python разработчика: Папка Data Science Папка Java разработчика Папка C# Папка Frontend 💥 Бесплатный Chatgpt бот

🖥 Think Python — открытый учебник Python Здесь очень подробно и понятно объясняются ключевые темы Python, можно использовать, чтобы освежить азы перед собеседованием К каждой главе прилагается Google Colab, что очень удобно 📎 Книга Think Python @python_job_interview

⚡️ Тинькофф разбор заданий на стажировку! ▪Видео ▪Задачи @pythonl

🖥 10 вопросов по Python от Epam Вопросы в духе "что такое замыкание", "расскажи про CPython", локальные/глобальные переменные, блокировщик GIL, CPU-bound- и IO-bound-задачи ▶️ Вопросы и ответы @python_job_interview

🖥 Большой список вопросов и ответов по Python для подготовки к собеседованию Эти вопросы покрывают практически все темы Python + затрагивают азы Computer Science: алгоритмы, структуры данных и т.д. ▶️ Вопросы и ответы @python_job_interview

🐍 Время переходить в IT. Предлагаем стать Python-разработчиком вместе со Слёрм Python может стать отличным стартом в IT. Это востребованный язык программирования, с которым можно получить работу junior-разработчика. И Слёрм может научить всему, что потребуется начинающему специалисту. Стартуем 13 мая, записаться на курс можно по ссылке ⭐️ После окончания курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке на новую профессию python-разработчика ⭐️ И хоть официальные бумаги важны, работодатель будет смотреть на то, в каких инструментах вы разбираетесь. На курсе мы последовательно рассмотрим Git, Docker и Linux - инструменты, с которыми работает python-разработчик На курсе вы научитесь: ⭐️Работать с изменениями кода проекта с помощью Git и GitHub ⭐️Решать задачи на Python и разрабатывать сайты при помощи фреймворка Django ⭐️Применять принципы клиент-серверного взаимодействия и работать с базами данных ⭐️Работать с API сторонних сервисов и проводить Unit-тестирования Спикеры курса: 🔵Леонид Крутовский, Senior Software Engineer, backend-разработчик на Python в нескольких стартапах 🔵Александр Мещеряков, Senior Backend Dev (Python\C++ boots), 17 лет в разработке, CTO 2-ой в Европе криптобиржи, 5 лет преподавания python До встречи 13 мая! Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

⭐️ Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов. ▪Смотреть ▪Данные ▪Ноутбук @machinelearning_interview

🖥 Python: вопросы и ответы с собеседований Держите 36 вопросов с ответами по Python + вопросы по Computer Science, Django, по базам данных и не только. Успешных собеседований) ▶️ Вопросы/ответы @python_job_interview

🖥 Вопросы для собеседования Python Junior Держите большой список из 98 вопросов по Python и немного по смежным штукам типо Git, SQL. Вопросы есть простые и не очень, вот некоторые из них: • Чем файл .pyc отличается от .py • Что такое GIL • Будет ли возвращать что-то функция без return? • Что такое миксины • Сколько может быть родителей и наследников у класса • Что такое json, xml • Какой паттерн программирования реализует Django • Что такое JOIN и какой он может быть • Метаклассы в Python 📎 Вопросы и ответы @python_job_interview

🖥 Поиск значений в словаре неизвестной глубины Периодически на собеседованиях попадаются задачи с похожей формулировкой. 🟡Перебрать весь словарь неизвестной глубины и содержимого, включающие в себя вложенные словари, можно с помощью рекурсии. Для этого подойдет функция такого вида (кстати, здесь используются аннотации типов):

def find_all_keys(input_dict: dict) -> list:
    result = []
    for key, val in input_dict.items():
        if key.startswith('description'):
            result.append(val)
        if isinstance(val, dict):
            result.extend(find_all_keys(val))
    return result

Функция перебирает все элементы словаря и либо кладет его в новый словарь с результатами, если есть совпадение с искомым, либо запускает сама себя для элементов, представляющие собой так же словарь. На выходе получается массив найденных значений. 🟡Для запуска поиска нужно создать переменную под массив с результатам и вызвать созданную функцию, передав ей исходный словарь:

data = yaml.safe_load(Path(sys.argv[1]).read_text())
descriptions = find_all_keys(data)

Ну вот, теперь на одну проблемную задачу меньше) @python_job_interview

🖥 Как упаковать бинарные зависимости? Для упаковки бинарных зависимостей в проект следует использовать менеджеры пакетов. Для Python наиболее распространены pip и conda. Для Java - Maven или Gradle. Пример для Python с использованием pip: Установите необходимые библиотеки и зависимости в проекте: pip install requests numpy pandas Создайте файл requirements.txt с полным списком зависимостей: requests numpy pandas Упакуйте зависимости в архив: pip freeze > requirements.txt Можно передать файл requirements.txt другим пользователям вашего проекта, которые могут установить все зависимости одной командой: pip install -r requirements.txt Для упаковки бинарных зависимостей можно использовать инструмент wheel. Wheel-файлы - это zip-архивы, содержащие установочные файлы для Python-пакетов, и могут содержать бинарные расширения (например, скомпилированные модули C), которые необходимо собрать и установить на целевой машине. Для создания wheel-файла для Python-пакета можно использовать команду pip wheel. Например, если есть файл с требованиями requirements.txt, содержащий список зависимостей вашего проекта, можете создать wheel-файлы для всех зависимостей с помощью следующей команды: pip wheel -r requirements.txt Вы также можете установить wheel-файлы с помощью pip install, указав имя файла: pip install mypackage-1.0.0-py3-none-any.whl Таким образом, вы можете создавать и распространять бинарные зависимости в виде wheel-файлов и использовать их при установке пакетов на других устройствах. @python_job_interview

Программирование сейчас - один из немногих социальных лифтов, доступных всем! Лучший способ начать свой путь в IT - изучать Python. Этот язык не такой сложный для изучения, однако на нем создают сайты, чат-боты и даже искусственный интеллект. Например, Netflix, YouTube и Google написаны на этом языке. С нуля стать опытным разработчиком со средней зарплатой в 180 000 рублей можно в онлайн-школе Product Star на курсе “Профессия: Python-разработчик”. Курс создан специалистами из топовых компаний с реальным опытом в индустрии, благодаря чему в процессе обучения вы будете погружаться в реальные кейсы. После обучения ваше портфолио пополнится проектами, которые будет не стыдно показать любому работодателю. И самое главное: Product Star гарантируют трудоустройство, а если в процессе поймете, что специальность не для вас, вам вернут деньги. Станьте Python-разработчиком вместе с ProductStar. Скидка до 57% и техническое собеседование с топовым разработчиком в подарок - https://go.productstar.ru/tt6fn8?erid=LjN8KUre4 Реклама. ООО "ТРИВИУМ". ИНН 7806297293.

🔎 С помощью каких инструментов можно выполнить статический анализ кода? Для статического анализа кода есть несколько инструментов: Pylint - это инструмент, который анализирует исходный код на соответствие PEP8, а также предупреждает о потенциальных ошибках в коде. Flake8 - это комбинированный инструмент, который объединяет в себе Pylint, PyFlakes и множество других правил, обеспечивающих соответствие стиля написания кода и обнаруживающих ошибки в исходном коде. Mypy - это статический типизатор для Python, который позволяет находить ошибки в типах переменных в исходном коде. Bandit - это инструмент для поиска уязвимостей в исходном коде Python. Black - это инструмент для автоматического форматирования кода Python, который придерживается только одного стиля написания кода. Pycodestyle — это простая консольная утилита для анализа кода Python, а именно для проверки кода на соответствие PEP8. Один из старейших анализаторов кода, до 2016 года носил название pep8, но был переименован по просьбе создателя языка Python Гвидо ван Россума. Vulture — это небольшая утилита для поиска “мертвого” кода в программах Python. Она использует модуль ast стандартной библиотеки и создает абстрактные синтаксические деревья для всех файлов исходного кода в проекте. Далее осуществляется поиск всех объектов, которые были определены, но не используются. Vulture полезно применять для очистки и нахождения ошибок в больших базовых кодах. Эти инструменты могут улучшить качество кода, облегчить его чтение и поддержку, а также помочь избежать ошибок, связанных с типами переменных и уязвимостями безопасности. Пишите в комментариях, какие инструменты анализа кода используете вы 👇 @python_job_interview

Расти от рядового разработчика до архитектора: Слёрм набирает 5 поток курса по архитектуре приложений 🌀 Что такого крутого умеет делать архитектор? Он пишет чистые и управляемые проекты, создает поддерживаемые системы и может организовывать код. И всему этому Слёрм учит на курсе «Архитектура приложений». Стартуем 29 апреля, записаться можно здесь Чему вы сможете научиться на курсе: 🟠Вы последовательно пройдете от основ до полноценных архитектурных диаграмм, 🟠Будете рефакторить код, проводить архитектурные границы, анализировать системы. ➕ В Слёрме не просто учат инструментам: здесь помогают выработать мышление архитектора. Спикеры курса: Александр Вагнер, Senior Software Engineer в Bidease Более 10 лет в IT, построил с нуля компанию и платформу Torrow. Вячеслав Гагарин, Старший разработчик ПО в Retail Rocket, Более 7 лет опыта в IT. Этот курс для тех, кто хочет систематизировать свои знания и готов выйти на новый профессиональный уровень: не просто заниматься разработкой, но и проектировать архитектуру. Курс длится 3 месяца. Вы будете работать с реальными практическими заданиями и разбирать технические моменты. Эксперты курса будут отвечать на все вопросы по обучению: и в групповом чате, и на 3 онлайн-встречах. ➡️ Подробную программу смотрите на сайте Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

🖥 В чем разница между итератором и генератором? В Python и итераторы, и генераторы позволяют перебирать элементы коллекций, но работают немного по-разному. 🔘Итераторы — это объекты, которые реализуют методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает сам итератор, а __next__() — следующий элемент коллекции. Если элементы заканчиваются, __next__() должен вызвать исключение StopIteration. Итераторы позволяют явно перебирать элементы коллекции, не требуя, чтобы все элементы были доступны в памяти одновременно. 🔘Генераторы — это специальный способ реализации итераторов. Они создаются при помощи функций с ключевым словом yield. Главное отличие генератора заключается в том, что значения генерируются по требованию. Каждый раз, когда генератор достигает yield, он возвращает значение и «замирает», сохраняя своё состояние до следующего вызова. Это позволяет использовать меньше памяти при итерации по длинным последовательностям. #вопросы_с_собеседований

🚀 Python Митап: Django VS Litestar, Токены отмены, Liveconfigs и многое другое! Модератор — Григорий Петров, Devrel Evrone Эксперт - Никита Соболев, независимый open-source разработчик 🔥 Темы и спикеры: ✔️ Django VS Litestar: кто круче? — Александр Гончаров, Reef Technologies Рассмотрим относительно новый фреймворк Litestar и сравним его с гигантом Django, чтобы понять, что в новинке круто, а чего не хватает ✔️ Токены отмены: паттерн и тулинг — Евгений Блинов, VK Узнайте о токенах отмены, элегантном способе описания ограничений в коде и их отмене извне для улучшения тестируемости и читаемости. ✔️ Управляем кодом из админки с помощью Liveconfigs — Денис Дудник, Factory5 Погрузитесь в мир кастомных настроек алгоритмов и бизнес-правил в Django-проектах. Узнайте о django-liveconfigs и его преимуществах перед классическими подходами. ✔️ Доверяй, но проверяй — Алексей Жиряков, KION Данные основа современного мира, на них обучаются нейросети и другой МЛ, через их призму видят пользователя в продукте, принимают решения по внедрению и поддержке фич, выбирают направления развития. ➖➖➖ 🗓 24 апреля, начало в 19:00 мск, Среда 🌐 ОНЛАЙН ✅ Регистрация на мероприятие Реклама, ООО "Эвроне.ру", ИНН 3663057399

🖥 Проверка на верное количество парных скобок [{()}] ▶️Популярная задача с собеседований: написать код для проверки, верно ли расставлены скобки в выражении (для каждой открывающей должна быть закрывающая скобка). Как можно написать этот код? ▶️Оптимальным решением будет использование стека и постоянное удаление элементов в нем, если скобки открывающаяся и закрывающаяся совпадают, то они очищаются из стека и так до тех пор, пока он не окажется пустым:

def check(string):
    brackets_open = ('(', '[', '{', '<')
    brackets_closed = (')', ']', '}', '>')
    stack = []
    for i in string:
        if i in brackets_open:
            stack.append(i)
        if i in brackets_closed:    
            if len(stack) == 0:
                return False
            index = brackets_closed.index(i)
            open_bracket = brackets_open[index]
            if stack[-1] == open_bracket:
                stack = stack[:-1]  
            else: return False  
    return (not stack)

Проверяем, как работает:

str1 = '[{([[[<>]]])(<>)(){}}]' 
str2 = ']()(){<>}[[()]]' 

print(check(str1))  #True
print(check(str2))  #False

🟡Ну а если хочется вызвать особые чувства у собеседующего — используйте Regex (второе изображение) @python_job_interview

Систематизируете и углубите знания бэкенд-разработки на Python на курсе Яндекс Практикума за 6 месяцев. Преимущества курса: — актуальная программа, которая постоянно обновляется; — много практики, лайвкодинг и хакатон; — возможность совмещать с другой учёбой или работой; — наставники из Яндекса и не только; — помощь с трудоустройством. ◾️Погружайтесь в Python, нарабатывайте нужные навыки и осваивайте инструменты для работы. Начните курс бесплатно, а если понравится, платите как удобно: в рассрочку или целиком. → Начать бесплатно

🖥 Задача о дубликатах в списке Итак, задача: напишите функцию, которая принимает на вход несортированный связный список и удаляет из него все дубликаты. Задачу можно решить как минимум 2 способами 🟡Движение по списку с использованием двух указателей

def remove_duplicates(first):
   if not first:
       return

   nextone = first

   while nextone:
       runner = nextone
       while runner.next:
           if runner.next.val == nextone.val:
               runner.next = runner.next.next
           else:
               runner = runner.next
       nextone = nextone.next

   return first

Функция remove_duplicates принимает на вход один аргумент first, в который мы передаем начало списка. Далее создаем переменную nextone, которая инициализируется значением first. nextone используем для перемещения по списку, она указывает на текущий элемент. То есть эта переменная является первым указателем. Переменная runner — второй указатель. 🟡Метод с использованием хеш-таблицы Этот подход к удалению дубликатов в связанном списке использует хеш-таблицу, чтобы отслеживать пройденные уникальные значения.

def remove_duplicates(list_head):  
    if not list_head:  
        return  
  
    seen = set()  
    current = list_head  
    prev = None  
  
    while current:  
        if current.val in seen:  
            prev.next = current.next  
        else:  
            seen.add(current.val)  
            prev = current  
        current = current.next  
  
    return list_head

Функция remove_duplicates принимает на вход один аргумент list_head, в который мы передаем начало списка. Она проверяет, пуст ли список. Если да, она возвращает результат и завершает работу. Если в списке содержится хотя бы один элемент, функция начинает их обрабатывать. Далее создаем множество seen, которое будем использовать для отслеживания уникальных значений связанного списка. 📎 Подробнее @python_job_interview

🖥 Как преобразовать строчное значение в список? ⏩Есть строка: expr_str = "[1, 2, 3, 4]" Как эту строку можно преобразовать в список? Вот, аж целых четыре способа 🟡Вариант 1

from ast import literal_eval

res = literal_eval(expr_str)

🟡Вариант 2

import json

res = json.loads(expr_str)

🟡Вариант 3

import yaml

res = yaml.safe_load(expr_str)

🟡Вариант 4

res = [int(i) for i in re.findall('\d+', expr_str)]

@python_job_interview