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 29 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 Developer Roadmap — руководство, предназначенное для начинающих разработчиков Python, которое помогает структурировать и планировать процесс обучения и развития карьеры!
🌟 В нем представлен пошаговый план, который охватывает ключевые аспекты Python-разработки: от базовых знаний и синтаксиса до более сложных тем, таких как работа с базами данных, веб-разработка, тестирование, машинное обучение и разработка микросервисов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
👩💻 Helium — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации браузеров, таких как Chrome и Firefox!
🌟 Она предоставляет высокоуровневое API для взаимодействия с веб-страницами, значительно упрощая автоматизацию по сравнению с Selenium. Helium позволяет работать с элементами по видимым меткам, автоматизировать работу с окнами и фреймами, а также предоставляет удобные методы для ожидания элементов. Это облегчает написание более компактных и читаемых скриптов. Helium — это обертка над Selenium, но с улучшенной функциональностью и простотой использования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
💡 cognitive-load — это репозиторий, посвящённый снижению когнитивной нагрузки в программировании. В нём собраны лучшие практики и рекомендации, как упрощать восприятие кода и интерфейсов, чтобы они стали более понятными и удобными для работы.
🌟 Основная цель — уменьшить усилия, которые требуется приложить для понимания и использования программного обеспечения, что способствует повышению продуктивности и улучшению пользовательского опыта.
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
Как автоматизировать любые задачи с Python и Kubernetes?
Ответ в бесплатном видео, где Виталий Лихачёв, SRE в Booking, кодит вживую и:
👉 показывает на реальном примере интеграцию Python с k8s;
👉 разрабатывает инструмент для автоматической проверки состояния задач, метрик и скейлинга деплойментов;
👉 разбирает лучшие практики написания сервисов.
Это закрытый урок, которого вы не найдёте в публичном доступе!📌 Чтобы увидеть работу эксперта, подготовиться к всплескам нагрузки и научиться быстро автоматизировать отчётность, переходите по ссылке в бота. Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
🔥 every-programmer-should-know — коллекция полезных ресурсов, статей, инструментов и рекомендаций, которые могут быть полезны программистам!
🌟 Он охватывает широкий спектр тем, включая алгоритмы, базы данных, работу с памятью, безопасность, проектирование систем, UX/юзабилити, программирование на различных языках, инженерную философию и многое другое. Список содержит ссылки на книги, статьи, руководства и видео, которые помогут разработчикам улучшить свои знания и навыки.
🔐 Лицензия: СС-BY-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
💡 Совет по Python!
❗️ Если у вас длинный текст, вы можете использовать функцию wrap из библиотеки textwrap, чтобы перенести его! Эта функция принимает два аргумента: текст, который вы хотите перенести, и длину каждой строки.
@python_job_interview
Большой новогодний розыгрыш техники!
У Романа Сакутина нет времени, он покупает всем подписчикам подарки на праздник. 31-го декабря у него в телеграмме пройдёт огромный розыгрыш и он подарит 10 игровых ноутбуков своим подписчикам.
Успешный дед-мороз айтишник.
Подписывайтесь на его канал и забирайте подарки - https://t.me/sakutin_csharp/2602?erid=LjN8KF3hv
P.S: Победителей определяет официальная функция телеграмма так, что конкурс 100% честный!
👩💻 everett — библиотека для работы с конфигурационными переменными в Python!
💡 Она позволяет легко управлять настройками приложения, используя структуру данных для загрузки и хранения конфигурации, а также поддерживает различные форматы, такие как .env файлы.
🔍 Библиотека включает в себя:
🌟 Удобное API для получения и работы с конфигурационными переменными.
🌟 Поддержку типов данных, таких как строки, числа, булевые значения и списки.
🌟 Возможность работы с конфигурациями, загружаемыми из различных источников (например, окружение, файлы).
🌟 Валидаторы для проверки значений конфигурации на корректность.
🔐 Лицензия: MPL-2.0
🖥 Github
@python_job_interview
👩💻 Эта статья посвящена использованию Slack API с Python и Flask для создания чат-ботов и интеграций в Slack. Она объясняет процесс настройки среды, регистрации приложения в Slack, аутентификации через OAuth, и отправки сообщений в каналы Slack. Статья также включает пример простого Flask-приложения, демонстрирующего, как взаимодействовать с API Slack.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
❓ Что выведет это выражение и почему?
❗️ Ответ: B (False). Почему так?
🌟 not None: None — это специальное ключевое слово в Python, представляющее отсутствие значения. not — это логический оператор, который инвертирует истинностное значение выражения. Таким образом, not None эквивалентно True
🌟 "" — пустая строка. Она представляет строку без символов. В булевых контекстах пустая строка также считается False.
🌟 != — оператор сравнения «не равно». Он проверяет, являются ли два значения разными.
🔍 Теперь у нас есть: Python print(True != False) True не равно False. Следовательно, выражение True != False оценивается как True. Почему Output равен False?
💡 Путаница может возникнуть из-за того, как Python обрабатывает булевые выражения. В Python некоторые Значения неявно преобразуются в булевы значения в определенных контекстах. Это известно как истинность. Истинны следующие значения: Ненулевые числа, непустые строки, Непустые списки, кортежи, множества и словари. Ложными же считаются 0, пустые строки и null.
❗️ При сравнении not None (что равно True) и "" (что равно False) Python неявно преобразует их в их логические эквиваленты. Однако оператор сравнения != не выполняет логическое сравнение; это строгая проверка равенства. Поэтому, хотя True и False являются различными булевыми значениями, они не считаются "не равными" в строгом смысле оператора !=. Следовательно, вывод равен False.
@python_job_interview
Repost from Machinelearning
+2
🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic.
PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем.
Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM.
PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений.
Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность.
▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях:
🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода;
🟢Погодный агент;
🟢Агент поддержки клиентов банка;
🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода;
🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам;
🟢Вывод результатов работы агента в терминале;
🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов;
🟢Простой чат-приложение.
⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования.
▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:
# Install via PyPI
pip install pydantic-ai
# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key
# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
'gemini-1.5-flash',
system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""
👩💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого!
🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых концепций, включая параллелизм, многопоточность, создание потоков, синхронизацию и сравнение скорости с многопоточностью и многопроцессорностью!
🕞 Продолжительность: 13:17
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
+4
⚡️ Крутая шпаргалка по Python для data science.
Огромное количество тем:
— Установка Python и базовые операции;
— Типы данных и преобразования: строки, числа, логика;
— Списки: индексация, методы, вложенные списки;
— NumPy: создание массивов, операции, математика;
— Pandas: работа с данными, индексация, слияние, группировка;
— Регулярные выражения (re): работа со строками;
— Jupyter Notebook: основные команды и управление ячейками;
— Обработка NaN: очистка и заполнение данных;
— Работа с файлами: загрузка и сохранение данных;
— Многомерные массивы и их манипуляция.
В хорошем качестве здесь.
🔥 Крайне полезный репозиторий, который содержит кучу практических руководств по многим языкам программирования, в том числе и Python!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
Repost from Machine learning Interview
🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning!
🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого!
🔗 Ссылка: *клик*
#deeplearning #machinelearning
@machinelearning_interview
🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning!
🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого!
🔗 Ссылка: *клик*
#deeplearning #machinelearning
@machinelearning_interview
👩💻 Эта статья объясняет концепцию рекурсии, описывая, как функция может вызывать саму себя для решения сложных задач путем деления их на более простые подзадачи.
🌟 В статье разбираются примеры, такие как вычисление факториала и проверка палиндрома, а также обсуждаются важные аспекты рекурсии — базовый и рекурсивный случаи, и объясняется, почему важно избегать переполнения стека вызовов. Статья помогает понять, когда рекурсия является оптимальным решением.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
