Python вопросы с собеседований
Open in Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python вопросы с собеседований
Channel Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 24 822 subscribers, ranking 5 258 in the Technologies & Applications category and 26 472 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 822 subscribers.
According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -44 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.76% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 492 views. Within the first day, a publication typically gains 684 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, api, собеседование, git, docker.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
24 822
Subscribers
No data24 hours
+637 days
-4430 days
Posts Archive
🐍 Python-совет: когда `deque` лучше обычного списка
collections.deque — двусторонняя очередь, оптимизированная для быстрых операций с обоих концов.
from collections import deque
queue = deque(["a", "b", "c"])
queue.append("d") # добавить справа
queue.appendleft("z") # добавить слева
queue.pop() # удалить справа
queue.popleft() # удалить слева
queue.rotate(1) # сдвиг вправо
queue.rotate(-1) # сдвиг влево
One Day Offer для Python-разработчиков!💚
15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️
Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.
Чем предстоит заниматься:
✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода
Встречаемся 15 августа онлайн.
Регистрируйся по ссылке
🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины
Обычный
zip() прекращает работу, когда заканчивается самый короткий список:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = ["a", "b", "c"]
print(list(zip(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]
from itertools import zip_longest
print(list(zip_longest(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, None), (5, None)]
One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! 🔥
На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.
На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:
✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.
От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.
👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!
«Сэр… всё кончено. Китайцы выложили веса Kimi K3 в открытый доступ»
Moonshot AI опубликовала Kimi K3 на Hugging Face — мультимодальную MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются около 104 млрд.
Что внутри:
контекст до 1 млн токенов;
работа с текстом и изображениями;
длительные агентные задачи и вызов инструментов;
программирование, исследование репозиториев и работа с терминалом;
нативная квантизация MXFP4.
На Terminal-Bench 2.1 авторы заявляют 88,3 балла, а на FrontierSWE — 81,2. Результаты получены в собственном агентном окружении Kimi Code, поэтому сравнивать их нужно с учётом harness.
Веса доступны по лицензии Kimi K3 License. Это уже не экспериментальная модель «для посмотреть», а открытый 3T-класс, который можно разворачивать через vLLM или SGLang.
Один из лучших курсов со Stepik - Rust для тех, кто уже пишет прод 🦀
Когда начинаешь думать не только «работает ли код», но и что происходит с памятью, аллокациями, потоками и ошибками под нагрузкой - Rust становится особенно интересным.
На курсе разберёшь язык через реальные механики:
ownership, borrowing, lifetimes, traits, generics, error handling, модули, тесты и сетевое программирование.
После каждого блока - код и задача с автопроверкой.
Подойдёт разработчикам на Go, C++, Java, Python, JavaScript и других языках.
⚡ Старт сразу
💻 Упор на практику
Освой Rust так, чтобы после курса открыть новый проект и реально понимать, что пишешь и почему это работает: https://stepik.org/a/294885/
🔥 За одну неделю вышло сразу 6 интересных open-weight моделей
Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений.
1. Nanbeige 4.2 3B
Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint.
2. Laguna S 2.1
118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark.
3. Motif 3 Beta
314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума».
4. Solar Open 2
250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов.
5. Antares 1B
Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров.
6. BTL-3
Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1.
Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно.
Все схемы и сравнения:
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса сегодня вечером
Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
В Python есть словарь, который умеет менять порядок элементов без пересоздания - OrderedDict из collections.
Например, move_to_end() перемещает ключ в конец:
from collections import OrderedDict
data = OrderedDict([
("python", 1),
("django", 2),
("fastapi", 3),
])
data.move_to_end("python")
print(data)
# django, fastapi, python
А с last=False ключ можно отправить в начало:
data.move_to_end("fastapi", last=False)
Обычные dict тоже сохраняют порядок вставки, но OrderedDict полезен, когда порядок нужно активно менять: для LRU-кэшей, очередей, приоритетов и истории действий.
Repost from Machine learning Interview
+1Kimi K3 может стать моментом DeepSeek 2.0
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
OvisOCR2 вышел на ModelScope.
Это компактная OCR-модель на 0.8B параметров для page-level document parsing: на вход подаётся изображение страницы, на выходе получается структурированный Markdown в нормальном порядке чтения.
Формулы модель отдаёт в LaTeX, таблицы в HTML, визуальные области помечает image tags с bbox-координатами.
По заявленным результатам OvisOCR2 набрала 96.58 overall на OmniDocBench v1.6 и стала первой end-to-end моделью, которая заняла первое место в лидерборде, где раньше доминировали pipeline-системы.
На PureDocBench тоже сильный результат: 75.06 Avg3. Это важнее, чем просто победа на одном бенчмарке, потому что документный парсинг давно страдает от переобучения под популярные наборы.
Модель сделана на базе Qwen3.5-0.8B и дообучалась через SFT, RL и OPD. Для деплоя есть поддержка vLLM, лицензия Apache 2.0.
https://modelscope.ai/models/ATH-MaaS/OvisOCR2
В
regex 1.13 появился макрос regex!.
Важно: это не compile-time regex.
Он не компилирует регулярку на этапе сборки.
Смысл другой: макрос закрывает частый паттерн, когда вы используете что-то вроде std::sync::LazyLock, чтобы регулярное выражение компилировалось примерно один раз, а не при каждом вызове.
То есть вместо ручной обёртки вокруг lazy-инициализации теперь есть более удобный встроенный способ.
PR: github.com/rust-lang/regex/pull/1371Что выведет код?
t = ([],)
try:
t[0] += [1]
except TypeError as e:
print("Ошибка:", type(e).__name__)
print(t)
Ошибка: TypeError
([],)
Ошибка: TypeError
([1],)
Почему Python — основной язык в offensive security?
Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.
Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.
Что будет на курсе:
⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки
⏺️работа с БД и файловой системой
⏺️многопоточность
⏺️сетевая работа на Python
⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер
⏺️криптография и работа с метаданными
⏺️разработка прикладного фреймворка
Формат обучения:
• 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен)
• ДЗ с ручной проверкой куратором
• итоговый дипломный проект на выбор
Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%
➡️Успейте записаться
🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot
Что выведет этот код?
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda: i)
print([f() for f in funcs])
[0, 1, 2]
[2, 2, 2]
Шаринган разработчика: увидь, где код жрёт время, и бей туда
Оптимизация на языке Итачи. Не улучшай всё подряд, сначала увидь настоящий bottleneck. Включаешь профилировщик cProfile, собираешь статистику, сортируешь по cumtime и бьёшь в самую дорогую функцию. build_report на 78% времени это не догадка, а факт из профиля. Меньше слепых правок, больше точных ударов.
https://www.youtube.com/shorts/11O1Sadtcwc
🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала
Многие знают
iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
sentinel.
Например, читать большой файл кусками без while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
lambda читает по 8192 байта
• когда файл закончится, read() вернёт b""
• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
