Python | Вопросы собесов
前往频道在 Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python | Вопросы собесов 的分析概览
频道 Python | Вопросы собесов (@python_easy_ru) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 809 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 9 639，并在 俄罗斯 地区排名第 50 763 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 12 809 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 -108，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 6.52%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.36% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 835 次浏览，首日通常累积 559 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 2。
- 主题关注点： 内容集中在 ставь, модуль, строка, docker, alice 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：
“Сайт: https://easyoffer.ru/
Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy
Контакт для рекламы: @easyoffer_adv”
凭借高频更新（最新数据采集于 26 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。
12 809
订阅者
无数据24 小时
-227 天
-10830 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
八月 '26
八月 '26
+70
在0个频道中
七月 '26
+71
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+99
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+63
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+84
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+106
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+132
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+132
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+110
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+188
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+127
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+120
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+172
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+201
在3个频道中
Get PRO
六月 '25
+297
在2个频道中
Get PRO
五月 '25
+280
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+262
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+256
在3个频道中
Get PRO
二月 '25
+464
在52个频道中
Get PRO
一月 '25
+450
在53个频道中
Get PRO
十二月 '24
+241
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+277
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+781
在46个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 318
在248个频道中
Get PRO
八月 '24
+274
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+511
在54个频道中
Get PRO
六月 '24
+2 443
在247个频道中
Get PRO
五月 '24
+3 231
在210个频道中
Get PRO
四月 '24
+912
在25个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 064
在25个频道中
Get PRO
二月 '24
+2 040
在38个频道中
Get PRO
一月 '24
+2 115
在1个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 26 八月 | +5 | |||
| 25 八月 | +2 | |||
| 24 八月 | +3 | |||
| 23 八月 | +2 | |||
| 22 八月 | +1 | |||
| 21 八月 | +4 | |||
| 20 八月 | +1 | |||
| 19 八月 | +2 | |||
| 18 八月 | +2 | |||
| 17 八月 | +5 | |||
| 16 八月 | +1 | |||
| 15 八月 | +1 | |||
| 14 八月 | +1 | |||
| 13 八月 | +3 | |||
| 12 八月 | +2 | |||
| 11 八月 | +4 | |||
| 10 八月 | +2 | |||
| 09 八月 | +6 | |||
| 08 八月 | +5 | |||
| 07 八月 | +2 | |||
| 06 八月 | +6 | |||
| 05 八月 | +2 | |||
| 04 八月 | +4 | |||
| 03 八月 | +1 | |||
| 02 八月 | 0 | |||
| 01 八月 | +3 |
频道帖子
Приложение для контроля расходов и доходов
Для тех, кому нужна ясность в личных финансах
Установить
#реклама 16+
zenmoney.ru
О рекламодателе
| 2 | 🤔 Почему не рекомендуется авторизовываться через GET?
Потому что:
- Данные передаются в URL, и могут попасть в историю браузера, логи, прокси.
- Это небезопасно, особенно для логинов, паролей и токенов.
- GET предназначен для чтения, а не отправки чувствительных данных.
POST — безопаснее, так как данные передаются в теле запроса, а не в адресной строке.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний | 425 |
| 3 | 🤔 Что такое SDLC?
Это методология управления процессом создания программного обеспечения, которая включает в себя последовательность этапов и действий, необходимых для разработки, тестирования, развертывания и поддержки программных продуктов. Цель SDLC — обеспечить структурированный и эффективный подход к разработке ПО, минимизируя риски и повышая качество конечного продукта.
🚩Основные этапы SDLC
🟠Планирование и анализ требований (Planning and Requirements Analysis)
На этом этапе определяются цели проекта, анализируются потребности и требования к системе. Включает сбор требований от заинтересованных сторон, анализ бизнес-процессов и создание документации с описанием требований.
Встречи с клиентами и пользователями для определения функций системы. Документирование функциональных и нефункциональных требований.
🟠Проектирование (Design)
На этапе проектирования разрабатывается архитектура системы и ее компоненты. Создаются технические спецификации, включая схемы базы данных, диаграммы классов и интерфейсов, а также детализируется план реализации.Разработка диаграмм UML.Создание прототипов пользовательского интерфейса.Проектирование архитектуры системы.
🟠Разработка (Implementation or Coding)
На этом этапе осуществляется непосредственная разработка программного обеспечения на основе спецификаций, созданных на предыдущем этапе. Кодирование выполняется в соответствии с выбранными языками программирования и инструментами разработки. Написание кода для модулей и компонентов системы. Интеграция различных компонентов системы. Регулярное использование систем контроля версий (например, Git).
🟠Тестирование (Testing)
Этап тестирования включает проверку и валидацию системы для обнаружения и исправления ошибок. Тестирование проводится в различных формах, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование, системное тестирование и приемочное тестирование. Автоматизированное тестирование с использованием фреймворков, таких как pytest или JUnit. Ручное тестирование функциональности и пользовательского интерфейса. Тестирование производительности и безопасности.
🟠Развертывание (Deployment)
На этом этапе программное обеспечение разворачивается в рабочей среде и становится доступным пользователям. Включает настройку серверов, развертывание баз данных и настройку инфраструктуры. Развертывание на облачных платформах, таких как AWS или Azure. Настройка и конфигурация серверов и сетей. Миграция данных и начальная загрузка данных.
🟠Поддержка и сопровождение (Maintenance)
Этап поддержки и сопровождения включает в себя обслуживание и улучшение системы после ее развертывания. Включает исправление ошибок, обновление функциональности и оптимизацию производительности. Обновление системы безопасности. Внесение изменений на основе отзывов пользователей. Обслуживание серверов и баз данных.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 543 |
| 4 |  Самое интересное в российском PostgreSQL этой осенью!
Регистрируйтесь на бесплатную конференцию по PostgreSQL и технологиям СУБД — Tantor JAM 2026. 10 сентября, Москва. 📅
Что будет на конференции:
✅ AI-first мониторинг СУБД: что уже сегодня можно передать ИИ-агентам и как меняется профессия DBA;
✅ аналитика и HTAP без внешней обвязки, внутри Postgres;
✅ как за два года изменился PostgreSQL для 1С;
✅ защита данных в Tantor Postgres.
Как всегда — технические доклады, живое общение с разработчиками и архитекторами, обмен опытом, а еще — вечерняя программа в честь пятилетия «Тантор Лабс».
Участие бесплатное.
10.09.2026, Москва
Зарегистрироваться
#реклама 16+
tantorlabs.ru
О рекламодателе | 607 |
| 5 | Пожизненный PRO доступ на easyoffer — по цене одного года!
До 2 сентября вы можете купить PRO навсегда.
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь.
– База вопросов и задач из собеседований
– Примеры видео-ответов на вопросы
– Записи реальных собеседований
– Тренажеры "Проработка вопросов" и "Реальное собеседование"
– Аналитика требований из вакансий
– Автоотклики на вакансии
– Агрегатор вакансий (скоро)
👉 Купить PRO со скидкой 70%: https://easyoffer.ru/pro | 605 |
| 6 | 🤔 Зачем нужен wraps?
Функция wraps из модуля functools сохраняет оригинальное имя, документацию и сигнатуру оборачиваемой функции. Без неё у функции-декоратора теряется контекст.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний | 638 |
| 7 | 🤔 Что быстрее python или c++?
C++ быстрее Python, потому что:
C++ — компилируемый язык, а Python — интерпретируемый.
C++ работает ближе к "железу", а Python использует абстракции.
C++ использует статическую типизацию, а Python динамическую (дополнительные проверки замедляют код).
🚩Разница в скорости выполнения
Простой пример: сложение чисел в цикле
Python (медленно)
import time
start = time.time()
s = 0
for i in range(10_000_000):
s += i
end = time.time()
print("Python:", end - start, "сек")
Результат
Python: 0.8 сек
C++ (быстро)
#include <iostream>
#include <chrono>
int main() {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
long long s = 0;
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
s += i;
}
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "C++: "
<< std::chrono::duration<double>(end - start).count()
<< " сек" << std::endl;
}
Результат
C++: 0.05 сек
🚩3. Когда Python может быть быстрее?
🟠Если используются сторонние библиотеки (NumPy, Pandas, TensorFlow)
Они написаны на C/C++ и работают очень быстро. Пример: numpy.sum(arr) быстрее, чем sum(list), потому что работает на C.
🟠Разработка в Python быстрее (меньше кода, проще отладка)
Python код пишется в 2-5 раз быстрее, чем C++. Важно для стартапов и прототипов.
🟠Python лучше для обработки текста, веб-разработки, автоматизации
Например, парсинг HTML, обработка логов, работа с API.
🚩Когда C++ лучше?
🟠 Высокая производительность (игры, 3D, движки)
Игры, графика (Unreal Engine, Unity, CryEngine). Разработка операционных систем (Windows, Linux).
🟠Алгоритмы и математика (С++ быстрее Python в 10-100 раз)
Быстрая обработка данных, алгоритмы (sorting, graph, machine learning). Например, если нужно перемножить матрицы размером 10 000 × 10 000, C++ справится в разы быстрее.
🟠Работа с железом (Embedded, драйверы, робототехника)
Python слишком медленный для реального времени, а C++ используется в Arduino, автопилотах, микроконтроллерах.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 671 |
| 8 |  Из разработчика в тимлиды: как говорить с людьми
Стать тимлидом — значит научиться говорить с людьми о сложном. Но как сказать разработчику, что код — "не очень", не обидев?
📅 16 сентября в 20:00 Александр Пряхин разберет техники обратной связи без эскалации. Узнаете, как формулировать по фактам, снижать защитную реакцию и завершать разговор договоренностями. Для разработчиков, готовящихся к лидерству.
Узнать больше
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 690 |
| 9 | 🤔 Что в python не является объектом?
В Python практически всё является объектом: числа, строки, функции, классы, модули и даже сам интерпретатор Python рассматривает их как объекты. Однако есть несколько вещей, которые объектами не являются:
🟠Операторы и синтаксические конструкции
Операторы (+, -, *, and, or, not и т. д.) сами по себе не являются объектами. Они — часть синтаксиса языка и не имеют представления в виде объектов в памяти.
a = 10 + 5 # Оператор "+" выполняет сложение, но сам по себе не объект
print(type(+)) # Ошибка: нельзя получить тип оператора
🟠Ключевые слова (keywords)
Встроенные ключевые слова Python (if, else, while, for, def, class, return и т. д.) не являются объектами. Они зарезервированы интерпретатором и используются для управления потоком выполнения кода.
print(type(if)) # Ошибка: ключевое слово не является объектом
🟠Идентификаторы переменных
Хотя переменные ссылаются на объекты, сами идентификаторы (имена переменных) — это просто ссылки, а не объекты.
x = 42 # x — это имя, а не объект
print(type(x)) # Это целое число, но само имя "x" объектом не является
🟠Аннотации типов во время компиляции
Аннотации типов в Python, такие как list[str], не создают объекты во время компиляции кода. Они интерпретируются только на уровне анализа типов.
def func(x: int) -> str:
return str(x)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 680 |
| 10 |  Аренда и размещение серверов в дата-центрах Москвы
ITSOFT оказывает услуги коммерческого дата-центра в Москве.
👌Аренда физических выделенных серверов (Dedicated Servers) в готовых конфигурациях и в рамках индивидуальных сборок.
👌Colocation и аренда серверных стоек.
👌Предоставление инфраструктурных ИТ-решений для физических лиц и корпоративных клиентов.
👌Предоставление высокоскоростных каналов передачи данных.
Узнать цену
#реклама 16+
itsoft.ru
О рекламодателе | 623 |
| 11 | 🤔 Зачем нужны схемы в БД?
Схема (schema) в базе данных — это логическая группировка объектов (таблиц, индексов, представлений и т. д.) внутри одной БД.
🚩Что такое схема в БД?
Схема — это контейнер для объектов БД (таблиц, индексов, процедур).
База данных (company_db)
├── Схема: public (по умолчанию)
│ ├── Таблица: employees
│ ├── Таблица: departments
├── Схема: hr
│ ├── Таблица: employees
│ ├── Таблица: salaries
├── Схема: sales
│ ├── Таблица: customers
│ ├── Таблица: orders
🚩Как создавать и использовать схемы?
Создание схемы (CREATE SCHEMA)
CREATE SCHEMA hr; -- Создаём схему "hr"
Создание таблицы внутри схемы
CREATE TABLE hr.employees (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
position VARCHAR(50)
);
Выбор схемы по умолчанию
SET search_path TO hr;
🚩Где полезны схемы?
🟠Разделение данных по модулям
Если в БД хранятся разные области бизнеса (кадры, продажи, финансы), их можно разделить по схемам:
- hr.employees, hr.salaries
- sales.orders, sales.customers
🟠Разные версии одной БД
Например, в PostgreSQL можно создать схему dev для тестов:
- dev.users — тестовая версия таблицы
- prod.users — продакшен-версия
🟠Безопасность и доступ пользователей
Можно дать доступ к разным схемам разным пользователям:
GRANT USAGE ON SCHEMA hr TO hr_manager;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA hr TO hr_manager;
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 655 |
| 12 |  Скидка 25% на гели Ariel и Tide!
Скидка 25% в Любимой категории на товары брендов Ariel и Tide
Купить
#реклама
market.yandex.ru
О рекламодателе | 520 |
| 13 | 🤔 Зачем нужны классы BaseExceptionGroup и ExceptionGroup?
В Python 3.11 были добавлены новые классы исключений BaseExceptionGroup и ExceptionGroup. Эти классы решают проблему одновременной обработки нескольких исключений, которые могут возникать в сложных ситуациях, таких как асинхронное программирование, многопоточность или обработка нескольких связанных ошибок. Давайте разберем, зачем они нужны, как их использовать и какие преимущества они дают.
🚩Зачем нужны `BaseExceptionGroup` и `ExceptionGroup`?
Ранее в Python было возможно выбросить только одно исключение за раз, и обработка нескольких исключений одновременно требовала сложного и неочевидного кода. Например:
При работе с асинхронными функциями или потоками может возникнуть сразу несколько ошибок, и их нужно корректно обработать.
В больших приложениях или библиотеках (например, при работе с asyncio) может быть необходимость передать сразу несколько исключений, которые произошли в разных местах, как единый объект.
BaseExceptionGroup и его подкласс ExceptionGroup позволяют группировать несколько исключений и выбрасывать их вместе в виде одного объекта. Это делает код более читаемым, упрощает обработку и исключает необходимость ручной агрегации ошибок.
🚩Разница между `BaseExceptionGroup` и `ExceptionGroup`
BaseExceptionGroup - это базовый класс для группировки исключений. Он наследуется от BaseException и, как правило, не используется напрямую.
ExceptionGroup - это подкласс, который наследуется от Exception. Этот класс используется для обработки групп исключений, которые возникают при обычных ошибках в коде (не фатальных).
🚩Как они работают?
Классы исключений BaseExceptionGroup и ExceptionGroup позволяют создать "группу исключений", которая содержит несколько отдельных исключений. Это полезно, когда вам нужно:
Указать несколько ошибок одновременно.
Позволить обработчику исключений работать с каждым из них.
def task_1():
raise ValueError("Ошибка в задаче 1")
def task_2():
raise TypeError("Ошибка в задаче 2")
try:
# Создаем группу исключений
raise ExceptionGroup(
"Ошибки в задачах",
[ValueError("Ошибка в задаче 1"), TypeError("Ошибка в задаче 2")]
)
except ExceptionGroup as eg:
for exc in eg.exceptions:
print(f"Обнаружено исключение: {exc}")
Результат
Обнаружено исключение: Ошибка в задаче 1
Обнаружено исключение: Ошибка в задаче 2
🚩Обработка групп исключений
При обработке ExceptionGroup можно использовать механизм фильтрации с помощью конструкции except*. Это нововведение в Python 3.11 позволяет обрабатывать разные типы исключений внутри группы по-разному.
try:
raise ExceptionGroup(
"Ошибки в задачах",
[ValueError("Ошибка 1"), TypeError("Ошибка 2"), ValueError("Ошибка 3")]
)
except* ValueError as ve:
print("Обрабатываем ValueError:", ve)
except* TypeError as te:
print("Обрабатываем TypeError:", te)
Результат
Обрабатываем ValueError: Ошибка 1
Обрабатываем ValueError: Ошибка 3
Обрабатываем TypeError: Ошибка 2
🚩Преимущества использования
➕Работа с несколькими исключениями одновременно.
Вы можете объединить связанные ошибки и передать их в одном объекте.
➕Четкое разграничение типов исключений.
Использование except* позволяет обработать каждое исключение из группы отдельно, не теряя гибкости.
➕Удобство при асинхронном программировании.
В асинхронных задачах (asyncio) часто возникает несколько ошибок одновременно, и их можно группировать для дальнейшей обработки.
➕Упрощение сложной логики.
Код становится проще и понятнее, так как не нужно вручную собирать и разбирать исключения.
🚩Когда использовать?
Когда вы работаете с несколькими задачами, которые могут порождать ошибки одновременно (например, асинхронный код).
Когда вы хотите сообщить о нескольких связанных ошибках, не выбрасывая каждую из них отдельно.
Когда требуется раздельная обработка разных типов ошибок.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 669 |
| 14 |  Как PostgreSQL ведёт себя под большой нагрузкой
Борьба с блокировками в PostgreSQL: как сохранить параллельность при высокой нагрузке.
📅 8 сентября, 20:00 МСК - открытый урок курса «Высоконагруженные системы: архитектура и масштабирование».
📚 Разберём блокировки на уровне транзакций и строк, научимся выявлять взаимные блокировки и узкие места. На реальных примерах покажем оптимизацию запросов и архитектурные приёмы для поддержания производительности.
Для разработчиков, архитекторов, инженеров, DBA и аналитиков, работающих с PostgreSQL.
Регистрируйтесь - получите практические приёмы и спецусловия на обучение. 😊
Узнать больше
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе | 570 |
| 15 | 🤔 Что такое git stash?
git stash — это команда в Git, которая сохраняет незакоммиченные изменения во временное хранилище (stash) и очищает рабочую директорию.
🚩Когда это полезно?
Нужно переключиться на другую ветку, но есть незаконченные изменения. Хочешь сохранить текущую работу, но не коммитить её. Нужно экспериментировать, но без риска потерять код.
🚩Как использовать `git stash`?
Сохранить изменения в stash
git stash
Посмотреть список сохранённых изменений
git stash list
Выведет список всех stash-ов
stash@{0}: WIP on main: 1234567 Добавил новую фичу
stash@{1}: WIP on dev: 89abcde Исправил баг
Восстановить сохранённые изменения
git stash pop # Восстановит изменения и удалит stash
ИЛИ
git stash apply # Восстановит, но stash останется в списке
Удалить stash после применения
git stash drop stash@{0} # Удалит конкретный stash
git stash clear # Удалит все stash'и
🚩Пример использования
Сценарий
- Ты работаешь в ветке main, но нужно срочно переключиться на dev.
- У тебя есть изменения, которые ты не хочешь коммитить.
Решение
git stash # Сохраняем изменения
git checkout dev # Переключаемся на другую ветку
# Делаем нужную работу...
git checkout main # Возвращаемся в основную ветку
git stash pop # Восстанавливаем изменения
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 803 |
| 16 |  +5Регистрируйтесь на Yandex Scale 2026
Главная конференция Yandex Cloud.
Узнайте о сервисах, которые меняют ваш бизнес.
4 офлайн-трека (AI, Infra + DevTools, Data, Security), онлайн-трек Deep Tech, воркшопы по ИИ и интерактивы. Подробнее о программе читайте в карточках🗒
📅24 сентября
🚗Москва + 💻онлайн
Участие бесплатное!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
scale.yandex.cloud
О рекламодателе | 596 |
| 17 | 🤔 Что такое URI?
URI (Uniform Resource Identifier) — это уникальный идентификатор ресурса. Он может указывать как на место ресурса, так и просто идентифицировать его по имени. URI — более общее понятие.
Примеры:
- mailto:someone@example.com
- urn:isbn:978-3-16-148410-0
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний | 890 |
| 18 |  Квартиры. Петербург. Колпино. Новостройка. Скидки до 20%
Жилой комплекс "Квартал Заречье"
Санкт-Петербург. Колпино.
4 девятиэтажных жилых корпуса
8-этажный крытый гараж на 496 парковочных мест
В живописном месте у реки Ижора.
На первых этажах будут размещены магазины, кофейни, поликлиника и зона коворкинга.
Перейти на сайт
Финансовые услуги оказывает: ПАО «Сбербанк». Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: ООО «СЗ «ЗАГОРОДНАЯ, 71».
#реклама
квартал-заречье.рф
О рекламодателе | 701 |
| 19 | 🤔 Что в python не является объектом?
В Python практически всё является объектом: числа, строки, функции, классы, модули и даже сам интерпретатор Python рассматривает их как объекты. Однако есть несколько вещей, которые объектами не являются:
🟠Операторы и синтаксические конструкции
Операторы (+, -, *, and, or, not и т. д.) сами по себе не являются объектами. Они — часть синтаксиса языка и не имеют представления в виде объектов в памяти.
a = 10 + 5 # Оператор "+" выполняет сложение, но сам по себе не объект
print(type(+)) # Ошибка: нельзя получить тип оператора
🟠Ключевые слова (keywords)
Встроенные ключевые слова Python (if, else, while, for, def, class, return и т. д.) не являются объектами. Они зарезервированы интерпретатором и используются для управления потоком выполнения кода.
print(type(if)) # Ошибка: ключевое слово не является объектом
🟠Идентификаторы переменных
Хотя переменные ссылаются на объекты, сами идентификаторы (имена переменных) — это просто ссылки, а не объекты.
x = 42 # x — это имя, а не объект
print(type(x)) # Это целое число, но само имя "x" объектом не является
🟠Аннотации типов во время компиляции
Аннотации типов в Python, такие как list[str], не создают объекты во время компиляции кода. Они интерпретируются только на уровне анализа типов.
def func(x: int) -> str:
return str(x)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний | 920 |
| 20 |  Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML?
Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с экспертами Яндекса.
Здесь ты прокачаешь навыки, найдёшь команду и выйдешь на новый уровень — как настоящий data-самурай. Нетворкинг, карьерные инсайты и задачи, которые решают топы — всё в одном месте.
Встреча ML-комьюнити Data Dojo:
— общение с руководителями команд
— реальные кейсы из ML
— новые карьерные возможности
Это не просто встреча — это шанс выйти на следующий уровень, прокачаться в ML и получить карьерную консультацию от экспертов Яндекса.
Подай заявку бесплатно и начни свой путь data-самурая уже 9 сентября!
Записаться онлайн
#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе | 695 |
