Python вопросы с собеседований

❓ Что выведет этот код на Python?

x = [1, 2, 3]
y = x
x += [4]

print(x)
print(y)

🔢 Варианты ответа: A)

[1, 2, 3]

B)

[1, 2, 3, 4]

C)

[1, 2, 3, 4]

D)

[1, 2, 3]

✅ Правильный ответ: B 💡 Почему? - x = [1, 2, 3] и y = x — ссылка на один и тот же список. - x += [4] модифицирует список на месте. - Поэтому y тоже видит изменение. 🧠 Подвох — в +=, который работает не как x = x + [...].

Хотите освоить программирование или сменить работу в IT? А вы готовы всего за час создать и опубликовать целое приложение? Отлично! Тогда присоединяйтесь к онлайн-конференции «Как создать первый проект на Python и Java с нуля»! Новички в IT узнают: - какой язык программирования лучше выбрать для старта - как быстро создать и развернуть приложение - как работают Python и Java на практике - как размещать код на GitHub и работать с репозиториями - какие дополнительные инструменты использовать для профессионального роста Программисты на других языках, и те, кто ищет новые возможности в IT: - поймёте, какие IT-технологии сейчас востребованы - узнаете, какие навыки прокачивать для успешной смены деятельности - отработаете навыки быстрой сборки и быстрого развёртывания проекта - узнаете о новых возможностях для обучения и развития Также вас ждёт квиз с призами! Спикеры: Сурен Хоренян: бэкенд-разработчик на Python, руководитель команды в «VK Рекламе» Сергей Прощаев: Java-разработчик Бонус! Скидка 7% на любой курс OTUS и полезные материалы в подарок! 18 апреля, 19:00 МСК Бесплатно Записаться на событие - https://otus.pw/hO1Y/?erid=2W5zFG4xtxx Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

❓ Что выведет этот код на Python?

def append_to(element, to=[]):
    to.append(element)
    return to

print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3, []))
print(append_to(4))

🔢 Варианты ответа: A)

[2]
[3]
[4]

B)

[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]

C)

[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]

D)

[1, 2]
[3]
[4]

✅ Правильный ответ: B 💡 Почему? В Python дефолтные аргументы вычисляются один раз — при определении функции. Список to=[] сохраняется и используется повторно, если явно не передан другой. Поэтому append_to(1), append_to(2) и append_to(4) работают с одним и тем же списком.

🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON! 🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🧩 Сложная задача по Python для опытных разработчиков Что выведет следующий код?

def func(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print(func(1))
print(func(2))
print(func(3))

Варианты ответа: A)

[2]
[3]

B)

[1, 2]
[1, 2, 3]

C)

[1]
[1]

D)

[2]
[3]

--- ✅ Правильный ответ: B Почему: Списки по умолчанию (L=[]) в Python инициализируются один раз при определении функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому изменения сохраняются между вызовами func. Это классическая "ловушка" со значениями по умолчанию! @python_job_interview

🖥 Создание секретного токена с помощью Python! @python_job_interview

🧠 Python-задача на внимательность и знание подводных камней Что выведет этот код?

def make_funcs():
    funcs = []
    for i in range(3):
        def wrapper(x=i):
            return lambda: x
        funcs.append(wrapper())
    return funcs

a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())

❓ Варианты ответа: A)0 1 2 В) 2 2 2 C)0 0 0 D)Ошибка на этапе выполнения ✅ Ответ: 0 1 2 📘 Объяснение: 🔹 Цикл for i in range(3) проходит по значениям 0, 1, 2. 🔹 В каждой итерации вызывается wrapper(x=i) — это копирует текущее значение i в локальную переменную x. 🔹 Затем возвращается lambda: x, которая запоминает это конкретное значение x. 🔹 В итоге: a() → 0 b() → 1 c() → 2 Если бы мы не использовали x=i по умолчанию, а писали просто lambda: i, все функции замкнули бы одну и ту же переменную i, и на момент вызова она бы уже была равна 3. @pythonl

🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas! 🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT 👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом. Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы. Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме. 👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году: — SQL для работы с данными и аналитики — DevOps для эксплуатации и разработки — Python-разработчик — Архитектура программного обеспечения — Управление командой разработки — Навыки аргументации 👉Подобрать курс Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvnqQ5w

Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT 👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом. Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы. Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме. 👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году: — SQL для работы с данными и аналитики — DevOps для эксплуатации и разработки — Python-разработчик — Архитектура программного обеспечения — Управление командой разработки — Навыки аргументации 👉Подобрать курс Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvmBMGd

🖥 AnyIO — это библиотека для асинхронного программирования в Python, обеспечивающая единый интерфейс для работы с различными фреймворками, такими как asyncio и trio! 🌟 Она предоставляет высокоуровневые инструменты для конкурентного выполнения задач и сетевого взаимодействия, позволяя разработчикам писать код, совместимый с разными асинхронными библиотеками без изменений. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🖥 В этой статье представлено подробное руководство для начинающих по работе с шаблонами в Django! 🌟 Автор объясняет, что такое шаблоны Django, их преимущества и как они позволяют отделить визуальное представление сайта от логики приложения. Шаблоны содержат статические части HTML и специальный синтаксис для вставки динамического контента, что способствует созданию чистого и поддерживаемого кода. 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

🖥 catalogue — это легковесная библиотека для Python, которая позволяет создавать и управлять регистрами функций! 🌟 Такие регистры используются для хранения функций или объектов с уникальными строковыми идентификаторами. Это делает функции легко сериализуемыми, поскольку вместо передачи функции в объект передаётся её имя, что упрощает логирование, конфигурацию и восстановление состояния. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🖥 В этой статье рассматриваются различные подходы к реализации конкурентности в Python для повышения производительности программ! Автор объясняет ключевые концепции, такие как конкурентность и параллелизм, и их применение в Python. 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

🖥 «16 продвинутых приемов Python, которые должен знать каждый специалист по данным» предлагает ряд методов для повышения эффективности и оптимизации кода при анализе данных. К ключевым приемам относятся:​ Списковые включения (List Comprehensions): позволяют создавать списки в одной строке кода, что делает код более лаконичным и быстрым по сравнению с традиционными циклами.​ tecmint.com Использование генераторов: обеспечивает эффективную работу с большими наборами данных, поскольку генераторы создают элементы по мере необходимости, не занимая лишнюю память.​ tecmint.com Функция zip: позволяет одновременно итерировать по нескольким спискам, что особенно полезно при работе с связанными наборами данных.​ Применение этих и других продвинутых приемов Python способствует написанию более чистого, быстрого и эффективного кода, что особенно важно в проектах по анализу данных. 📌 Читать

⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий? Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡 Что будем делать: 🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам; 🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования; 🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио. 🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем! 🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @python_job_interview

Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍 Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов   В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.   После прохождения курса вы научитесь: 🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений, 🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом, 🔹 автоматизировать получение данных.   Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️ Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwJGQBa

🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных! 💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @python_job_interview

Интенсив по очередям: Kafka & NATS Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура. 🌐 В программе курса: ▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии ▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе ▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей ▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью ▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge. Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо). 🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload.  🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь.  Ждём вас! Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk