Python вопросы с собеседований
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📈 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 24 948 subscribers, ranking 5 488 in the Technologies & Applications category and 26 827 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 24 948 subscribers.
According to the latest data from 08 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -147 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.90%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.07% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 472 views. Within the first day, a publication typically gains 765 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- 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 09 June, 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.
index = low + [(val-lys[low])*(high-low) / (lys[high]-lys[low])]
В этой формуле используются следующие переменные:
lys — наш входной массив.
val — искомый элемент.
index — вероятный индекс искомого элемента. Он вычисляется как более высокое значение, когда значение val ближе по значению к элементу в конце массива (lys[high]), и более низкое, когда значение val ближе по значению к элементу в начале массива (lys[low]).
low — начальный индекс массива.
high — последний индекс массива.
Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса:
Если значение найдено (когда lys[index] == val), возвращается индекс.
Если значение val меньше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для левого подмассива.
Если значение val больше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для правого подмассива.
Решение:
def InterpolationSearch(lys, val):
low = 0
high = (len(lys) - 1)
while low <= high and val >= lys[low] and val <= lys[high]:
index = low + int(((float(high - low) / ( lys[high] - lys[low])) * ( val - lys[low])))
if lys[index] == val:
return index
if lys[index] < val:
low = index + 1;
else:
high = index - 1;
return -1
Если мы используем функцию для вычисления:
>>> print(InterpolationSearch([1,2,3,4,5,6,7,8], 6))
Наши начальные значения будут следующими:
val = 6,
low = 0,
high = 7,
lys[low] = 1,
lys[high] = 8,
index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5
Поскольку lys[5] равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат:
5
Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low.
Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска.
Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций.
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewИсходный список кортежей:
[('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)]
Отсортированный список кортежей:
[('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)]
Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже.
#новичок #coбес
Задача для новичков. Собеседование.
Напишите программу на Python для сортировки списка кортежей с использованием лямбда-функции.
Пример:
Исходный список кортежей:
[('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)]
Отсортированный список кортежей:
[('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)]
Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже.
#новичок #coбес
@python_job_interview8
- - + - - - - -
- - - + - - - -
+ - - - - - - +
- + - - - + - -
- - - - - - - -
- - - + - - - -
- - - - - - - +
- - + - - - + -
программа должна выводить
1 2 6 8
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewhas_friday_13(3, 2023) ➞ True
has_friday_13(10, 2017) ➞ True
has_friday_13(1, 1985) ➞ False
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interview
%%time
num_counts = {}
for num in a_long_list:
if num in num_counts:
num_counts[num] += 1
else:
num_counts[num] = 1
# Вывод в консоль
# CPU times: user 448 ms, sys: 1.77 ms, total: 450 ms
# Wall time: 450 ms
Однако более эффективный способ для решения этой задачи – использование Counter() из модуля collections. Весь код при этом уместится в одной строчке:
%%time
num_counts2 = Counter(a_long_list)
# Вывод в консоль
# CPU times: user 40.7 ms, sys: 329 μs, total: 41 ms
# Wall time: 41.2 ms
Этот фрагмент будет работать примерно в 10 раз быстрее, чем предыдущий.
У Counter также есть удобный метод most_common, позволяющий получить самые часто встречающиеся значения:
for number, count in num_counts2.most_common(10):
print(number, count)
# Вывод в консоль
29 19831
47 19811
7 19800
36 19794
14 19761
39 19748
32 19747
16 19737
34 19729
33 19729
Одним словом, collections – это замечательный модуль, который должен быть в базовом наборе инструментов любого Python-разработчика. Не поленитесь прочитать наше руководство по применению модуля.
@python_job_interviewclass Parent():
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
print('inside child')
при вызове метода экземпляра дочернего класса с тем же названием вызывается функция из дочернего класса, перезаписываем родительскую
>>> b1 = Child()
>>> b1.test()
inside child
>>>
Вопрос: можно ли сделать так чтобы дочерний метод не перезаписывал родительский, а добавлялся к нему и они выполнялись бы вместе и поочередно (сначала родительский потом дочерний)? Чтобы получилось вот так:
>>> b1.test()
inside parent
inside child
>>>
Ответ
Для этого можно вызвать функцию в родительском классе при помощи super().
class Parent:
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
super().test()
print('inside child')
b1 = Child()
b1.test()
Вывод:
inside parent
inside child
Подробнее про функцию super() можете почитать в документации.
#junior
@python_job_interviewbig_num_1 = 1000
big_num_2 = 1000
small_num_1 = 1
small_num_2 = 1
big_num_1 is big_num_2
small_num_1 is small_num_2
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview
if __debug__:
assert False, ("error")
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
