Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

Что будет у functools.lru_cache, если аргумент не хешируемый (например, list)? 👾 — Автоматически скопирует и захеширует любой аргумент 👍 — Построит ключ из args/kwargs; при нехешируемом аргументе бросит TypeError на вызове 🥰 — Нехешируемые аргументы игнорируются при ключе ⚡️ — Учитывает только позиционные аргументы, kwargs игнорируются Библиотека задач по Python

🔥 Закрой пробелы в математике за 8 недель Валишься на вопросах про математику на собесах? Proglib Academy запускает курс «Математика для Data Science», чтобы помочь тебе получить вакансию мечты! 🔎 Тебя ждут: → топовые эксперты, один из них на видео — Мария Тихонова. Мария — кандидат компьютерных наук, руководитель исследовательского направления SberAI, доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ; → живые вебинары, на которых можно задать вопросы спикерам; → доступ к материалам в записи, если не успели на лекцию и чат; → 3 задания с практикой на Python и финальный проект с подробной обратной связью от экспертов курса; → актуальные знания: программа разработана в ноябре 2025г; → программа без воды — 2 месяца только самого нужного для старта. 👉 Пройди короткий тест и узнай свой уровень математики. Приятные бонусы: 🎁 скидка 40% до 30 ноября; 🎁 оплати до конца ноября → курс «Школьная математика» в подарок. 🔗 Подробнее о курсе

Что означает, если __exit__(exc_type, exc, tb) возвращает True? 👾 — Исключение пробрасывается дальше 👍 — Исключение подавляется, блок with не выбросит его наружу 🥰 — Контекстный менеджер перезапускает тело with ⚡️ — Тип исключения меняется на RuntimeError Библиотека задач по Python

Что делает __all__ в модуле? 👾 — Управляет getattr при отсутствии атрибутов. 👍 — Определяет, какие имена экспортируются при from module import *; прямой import module не затрагивает. 🥰 — Полностью скрывает имена от любых импортов. ⚡️ — Ускоряет импорт, пропуская «лишние» имена.

Чем typing.Any отличается от object? 👾 — Any — то же самое, что object 👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов 🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов ⚡️ — Any делает объект неизменяемым Библиотека задач по Python

Что делает subprocess.run(cmd, check=True)? 👾 — Печатает вывод в реальном времени 👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0 🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд ⚡️ — Включает shell=True по умолчанию Библиотека задач по Python

Зачем в multiprocessing на Windows нужен if __name__ == "__main__":? 👾 — Чтобы было быстрее 👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе 🥰 — Нужен для совместимости с Python 2 ⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах Библиотека задач по Python

📊 Задача с собеседования

Имеются данные о продажах за последние 12 месяцев. Требуется оценить наличие линейной зависимости между количеством заключённых сделок и объёмом выручки, а также построить прогноз выручки при достижении 150 сделок.

Если не понимаете с какой стороны подступиться к задаче, то пора подтянуть математику. 🎓 Именно этому посвящен курс экспресс-курс «Математика для Data Science» от Proglib Academy: — работа с векторами и матрицами; — линейная регрессия и метод наименьших квадратов; — вероятности, распределения, статистика; — и многое другое. ⏳ Старт: 4 декабря 🔥 Скидка: 40% до конца ноября 👉 Подключиться к курсу

Чем functools.cached_property отличается от @property? 👾 — Всегда вычисляет заново при каждом доступе 👍 — Вычисляет один раз на экземпляр и кеширует; можно сбросить del obj.attr 🥰 — Делит кеш между всеми экземплярами класса ⚡️ — Автоматически кэширует результаты корутин Библиотека задач по Python

🤖👩‍💻🤖 Научим нейросеть распознавать рукописные буквы прямо на занятии! Приглашаем на открытый урок. 🗓 18 ноября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional». Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект. На вебинаре разберём: ✔ Как устроен процесс обучения модели машинного обучения ✔ Как использовать Python и Jupyter Notebook для решения задачи распознавания ✔ Как проверить результат: модель в действии на примере распознавания букв В результате вебинара вы: ✔Поймёте, из чего состоит процесс обучения нейросети ✔Научитесь запускать простой эксперимент по машинному обучению самостоятельно ✔Увидите, как модель применяет полученные знания на реальных примерах 🔗 Ссылка на регистрацию: https://clc.to/4bctRQ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Как внутри вложенной функции изменить переменную из внешней (но не глобальной) области? 👾 — global x 👍 — nonlocal x 🥰 — Просто x = ... — изменит замыкание автоматически ⚡️ — locals()['x'] = ... Библиотека задач по Python

🖤 ЧЕРНАЯ ПЯТНИЦА: СКИДКА 40% Что общего между Black Friday и подготовкой к собесам? Оба случаются раз в год, и оба нельзя пропустить! 😎 🔥 Курсы со скидкой 40% до конца ноября: 🐍 Python 📐 Математика 🤖 AI 🔢 Алгоритмы и структуры Пока другие покупают кофемашины и телевизоры, инвестируй в себя📈

Почему нельзя вызывать asyncio.run() внутри уже работающего event loop (например, в Jupyter/ASGI)? 👾 — Потому что asyncio.run требует Python 3.12+ 👍 — У него свой цикл событий; внутри активного цикла бросит RuntimeError. Нужно await корутину или создавать задачу (asyncio.create_task) 🥰 — Он автоматически вкладывает циклы друг в друга ⚡️ — Это всего лишь алиас loop.run_until_complete Библиотека задач по Python

Зачем нужен from __future__ import annotations? 👾 — Включает проверку типов в рантайме и кидает ошибки при несоответствии 👍 — Откладывает вычисление аннотаций (хранятся как строки), упрощая forward refs и циклические импорты 🥰 — Автоматически импортирует typing и делает аннотации обязательными ⚡️ — Превращает аннотации в комментарии и удаляет их из annotations Библиотека задач по Python

Что делает asyncio.gather(..., return_exceptions=True)? 👾 — Отменяет все задачи при первом исключении 👍 — Возвращает исключения как элементы результата, не прерывая остальные задачи 🥰 — Полностью скрывает исключения и возвращает None ⚡️ — Автоматически перезапускает упавшие задачи Библиотека задач по Python

Что даёт @dataclass(frozen=True)? 👾 — Глубоко делает неизменяемыми и все вложенные объекты 👍 — Запрещает присваивания атрибутов (иммутабельность на уровне класса) и при eq=True по умолчанию делает экземпляр хешируемым 🥰 — Автоматически копирует все мутируемые аргументы конструктора ⚡️ — Включает slots и уменьшает память Библиотека задач по Python

Что делает yield from subgen? 👾 — Просто вызывает подгенератор и возвращает список 👍 — Делегирует итерацию/send/throw/close подгенератору и получает его return как результат (PEP 380) 🥰 — Запускает подгенератор параллельно в другом потоке ⚡️ — Гарантирует выполнение в отдельном процессе Библиотека задач по Python

👩‍💻 Асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ Приглашаем на открытый урок. 🗓 10 ноября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional». Асинхронное взаимодействие — один из ключевых принципов микросервисной архитектуры, который позволяет системам работать быстрее и надёжнее. В Python этот подход реализуется с помощью инструментов, таких как RabbitMQ. На вебинаре разберём: ✔ Основы микросервисной архитектуры приложений ✔ Принципы асинхронного взаимодействия в микросервисной архитектуре ✔ Практический пример использования RabbitMQ для организации обмена сообщениями между сервисами В результате вебинара вы: ✔Поймёте, как работает асинхронное взаимодействие и зачем оно нужно ✔Научитесь использовать RabbitMQ для построения архитектуры приложений ✔Узнаете, какие преимущества и ограничения имеет асинхронный подход 🔗 Ссылка на регистрацию: https://clc.to/LHAKRg Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Чем отличается copy.copy от copy.deepcopy? 👾 — Обе делают глубокую копию 👍 — copy копирует только контейнер, вложенные объекты — по ссылке; deepcopy рекурсивно копирует всё 🥰 — Обе лишь увеличивают счётчик ссылок ⚡️ — deepcopy быстрее, поэтому всегда лучше Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — 20 👍 — 45 🥰 — 54 ⚡️ — 4.5 Библиотека задач по Python