Python задачи и вопросы

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку (https://clc.to/fCsSUg) — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

Что выведет код? 👾 — 9 👍 — [9, 1, 3] 🥰 — [3, 6] ⚡️ — Error Библиотека задач по Python

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом? На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу: ▪️ Теорию вероятностей и статистику ▪️ Линейную алгебру ▪️ Математический анализ ▪️ Комбинаторику Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы. Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science» (https://clc.to/PCzRdw). Что вас ждет: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning. 👉 Записаться на бесплатный демо-урок (https://clc.to/PCzRdw)

В каком типе данных сохраняются *args при передаче в функцию? 👾 — Список 👍 — Кортеж 🥰 — Словарь ⚡ — Ничего из вышеперечисленного (https://t.me/devops_problems_lib)Библиотека задач по Python

Как работает select_related в Django ORM? 👾 — Выполняет отдельный запрос для каждой связанной модели 👍 — Делает SQL JOIN и подтягивает связанные объекты сразу 🥰 — Кэширует связанные объекты в памяти на уровне Python ⚡️ — Автоматически превращает ForeignKey в ManyToMany Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — Ошибок нет 👍 — Деление на ноль! 🥰 — ZeroDivisionError ⚡️ — Ничего Библиотека задач по Python

‍⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps! — Сергей Нотевский (https://clc.to/I7k-BQ) расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов — Эмиль Сатаев (https://clc.to/arpUmQ) разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем — Михаил Бондаревский (https://clc.to/Xt-ubA) покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена — Мурат Хажгериев (https://clc.to/NpuaKQ) расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation — Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса. 👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место. (https://clc.to/QlpRUg)

В Django-приложении при росте нагрузки база данных начинает работать медленно из-за большого числа однотипных SQL-запросов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации? 👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов 👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL 🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе ⚡️ — Добавить больше воркеров Gunicorn/Uvicorn, чтобы база обрабатывала запросы быстрее Библиотека задач по Python

👩‍💻 ИИ-ассистенты уже умеют писать код, предлагать исправления и ускорять разработку. Но в реальных проектах вайб-кодинг часто заканчивается нестабильным результатом, неожиданными ошибками и хаосом в промптах. На открытом уроке: разберём, почему красивые демонстрации не всегда работают в production-задачах и как перейти от случайного использования ИИ к системному подходу поговорим о типичных ошибках при работе с ИИ-ассистентами, разберём практики, которые помогают получать предсказуемый результат покажем, как использовать шаблоны и подходы, применимые в реальной разработке разберём живую демонстрацию на open-source проекте После занятия вы поймёте, как выстраивать управляемую работу с ИИ-инструментами, где находятся риски и как переносить рабочие подходы в свои проекты. 🗓 Открытый урок пройдёт 16 июня в 20:00 МСК в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков». Подробности и регистрация: https://vk.cc/cYpwOm Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Что выведет код? 👾 — True 👍 —False 🥰 — None ⚡️ — Error Библиотека задач по Python

Какая функция вызывается при выполнении следующей программы на Python? f = foo() format(f) 👾 — str() 👍 — format() 🥰 — str() ⚡️ — format() Библиотека задач по Python

В Python что произойдёт при использовании изменяемого объекта (например, списка) как значения по умолчанию в аргументах функции? 👾 — Ошибка компиляции, так делать нельзя 👍 — Один и тот же объект будет использоваться для всех вызовов функции 🥰 — Каждый вызов функции будет создавать новый список автоматически ⚡️ — Значение по умолчанию всегда копируется при вызове функции

Что выведет код? 👾 — [‘user1’, ‘user2’] 👍 — [‘user2’, ‘user1’] 🥰 — [‘user1’] ⚡️ — [‘user1’, ‘user1’] Библиотека задач по Python

В FastAPI вы кладёте correlation-id в contextvars.ContextVar в middleware. В логах он есть в хэндлерах, но иногда пропадает в коде, который выполняется через run_in_executor и в фоновых задачах asyncio.create_task(...). Что делать правильно? 👾 — Заменить ContextVar на глобальную переменную с мьютексом 👍 — Создавать фоновые задачи после установки ContextVar, а для run_in_executor запускать функцию через contextvars.copy_context().run(func, *args) для переноса контекста 🥰 — Перейти на threading.local(), он автоматически работает и в потоках, и в тасках ⚡️ — Включить uvloop — он сам перенесёт контекст в фоновые задачи и executor Библиотека задач по Python

Какое(-ие) из следующих утверждений верно(-ы) в контексте Django 4.2+, если используется PostgreSQL, кастомный middleware и ATOMIC_REQUESTS=True для базы данных? 👾 — Если в кастомном middleware происходит исключение после get_response() (в process_response()), то транзакция, инициированная ATOMIC_REQUESTS, уже завершена 👍 — Использование @transaction.atomic внутри представления (view) поверх ATOMIC_REQUESTS=True приводит к конфликту и вызывает исключение 🥰 — Механизм prefetch_related() эффективнее select_related() в случае ForeignKey-связей один-к-одному ⚡️ — Если DEBUG=True, то middleware X-Content-Type-Options: nosniff не будет добавлен, даже если SecurityMiddleware активен Библиотека задач по Python

Что произойдёт при await asyncio.gather(a(), b(), return_exceptions=False), если a() уже отменена (CancelledError), а b() всё ещё выполняется? 👾 — Вернётся список с CancelledError на месте a(), b() продолжит выполняться 👍 — Будет проброшена CancelledError, при этом gather отменит b() и дождётся её завершения/cleanup 🥰 — Будет проброшена CancelledError, но b() оставят работать в фоне ⚡️ — Поведение не определено и зависит от версии Библиотека задач по Python

В asyncio родительский таск сделал token = var.set(1) и затем создал два таска t1, t2; в t1 внутри выполняется var.set(2). Как ContextVar ведёт себя по умолчанию? 👾 — Общее на все таски — t1 меняет значение и для родителя, и для t2 👍 — Контекст копируется при создании таска — t1 видит 1, может сменить на 2 только для себя; родитель и t2 остаются с 1 🥰 — Значение видно только в пределах одного await ⚡️ — Требуется вручную вызывать copy_context(), иначе ContextVar не работает Библиотека задач по Python

Где вы читаете полезный IT-контент? Интересуют источники, где не только новости, но и практика, разборы и реальные кейсы. Поделитесь в комментариях, можно 1-2 канала/автора, где читаете (TG / Habr / блог / X / GitHub) и какая тематика?

⚡️ Главные ИИ-новости недели: от громкого трансфера Карпати до бесплатного ChatGPT для целой страны 1. Андрей Карпати перешел (https://clc.to/4z4Rvg) в Anthropic. 2. Anthropic впервые обогнала (https://clc.to/nuq2ug) OpenAI по бизнес-адопции: 34.4% и 32.3% соответственно. (см. 2) 3. Codex теперь доступен (https://clc.to/CrpbMg) в мобильном приложении ChatGPT 4. xAI запустила Grok Build (https://clc.to/aL100A) — CLI-агент для кодинга с субагентами, plan-режимом, headless и ACP. Пока бета, только для SuperGrok Heavy. (см. 4) 5. Cursor выпустил (https://clc.to/W2YnYA) модель Composer 2.5 (на основе Kimi K2.5): стоит в 10 раз дешевле и работает на уровне Opus 4.7. (см. 5) 6. Google релизнула (https://clc.to/9Ev8mw) модель Gemini 3.5 Flash Модель Gemini 3.5 Flash, которая обходит Gemini 3.1 Pro на агентских и кодинговых бенчмарках при 4-кратной скорости вывода. Вместе с ней появился персональный агент Gemini Spark, работающий круглосуточно, а 3.5 Pro ожидается в следующем месяце. (см. 6) 7. Alibaba выпустила (https://clc.to/SMI0gg) Qwen 3.7 Max Preview (заняла 13 место в Text Arena) и Plus Preview (16 место в Vision Arena). (см. 7) 8. Moonshot AI выпустила Kimi WebBridge (https://clc.to/NYdTuQ) Расширение для браузера, которое дает агенту доступ к вашим учетным записям, файлам cookie и авторизованным сессиям, чтобы он мог сам кликать, скроллить и заполнять формы от вашего имени на любых сайтах. 9. Мальта договорилась  (https://clc.to/O65DPA)с OpenAI и раздает всем своим гражданам годовую подписку ChatGPT Plus 📬 Понравился дайджест? Это лишь 20% от того, что мы отправляем нашим подписчикам каждую субботу. 👉 Подписаться на еженедельную ИИ-рассылку (https://clc.to/i81X3g)