es
Feedback
Python задачки

Python задачки

Ir al canal en Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Python задачки

El canal Python задачки (@pythonquestions) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 934 suscriptores, ocupando la posición 10 225 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 54 142 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 934 suscriptores.

Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -77, y en las últimas 24 horas de -16, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.37%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 760 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como void, developer, professional, api, loginpage.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

11 934
Suscriptores
-1624 horas
-247 días
-7730 días
Archivo de publicaciones
Каким будет вывод этого кода в консоли?
Anonymous voting

photo content

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером Уже завтра 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.

Каким будет вывод этого кода?
Anonymous voting

photo content

photo content

One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают п
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

photo content

photo content

photo content

LLM (большие языковые модели) или агент LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта. LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать. Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты. 16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python. После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара. Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFJZsYhf Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJZsYhf

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content

@pythonrabota - для тех, кто сейчас в поиске

Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous voting

photo content