es
Feedback
Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Python вопросы с собеседований

El canal Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 962 suscriptores, ocupando la posición 5 488 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 26 804 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 962 suscriptores.

Según los últimos datos del 05 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -153, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.12%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.05% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 527 visualizaciones. En el primer día suele acumular 762 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, api, собеседование, git, docker.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 junio, 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.

24 962
Suscriptores
-524 horas
-437 días
-15330 días
Archivo de publicaciones
👩‍💻 Сборка Python проекта с uv и Docker! 🔍 Прочитав эту статью, вы узнаете: 🌟 Как сократить количество инструментов локал
👩‍💻 Сборка Python проекта с uv и Docker! 🔍 Прочитав эту статью, вы узнаете: 🌟 Как сократить количество инструментов локальной разработки. 🌟 Как оптимально собрать образ Docker. 🌟 Как проверить код проекта хуками pre-commit и запустить тесты в GitLab CI 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

👩‍💻 Что выведет этот код и почему? ❗️ Ответ: C (30). Объяснение: 🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height
👩‍💻 Что выведет этот код и почему? ❗️ Ответ: C (30). Объяснение: 🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем. 🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3. 🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом. 🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height. 🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3). 🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30 @pythonl

👩‍💻 Поиск названия химической формулы по ее составу с использованием библиотеки pubchempy! @python_job_interview
👩‍💻 Поиск названия химической формулы по ее составу с использованием библиотеки pubchempy! @python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Linux: t.me/linuxacademiya Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Angular: https://t.me/+qIJAuSEb2MQyMDJi 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

❓ Назовите различия между Django, Pyramid и Flask ❗️ Ответ : 🌟 Flask — это «микрофреймворк», изначально созданный для небольших приложений с более простыми требованиями. В Flask вам придется использовать внешние библиотеки. Flask готов к использованию "из коробки" 🌟 Pyramid создан для более крупных приложений. Он обеспечивает гибкость и позволяет разработчику использовать правильные инструменты для своего проекта. Разработчик может выбрать базу данных, структуру URL, стиль шаблонов и многое другое. Pyramid — это сильно настраиваемый инструмент 🌟 Django также может использоваться для более крупных приложений, как и Pyramid. Он включает ORM @python_job_interview

🤔Как изменять и расширять поведение вызываемых объектов в Python без постоянного изменения самих объектов? С помощью декорат
🤔Как изменять и расширять поведение вызываемых объектов в Python без постоянного изменения самих объектов? С помощью декораторов. Понимание декораторов – важная веха для программиста на Python. 🚀На открытом уроке «Зачем нужны декораторы в Python, как их писать и аннотировать» вы узнаете: – зачем нужны декораторы, как их создавать и применять – разберётесь, как правильно аннотировать декораторы для общего применения Будет интересно: тем, кто начинает путь в Python-разработке; студентам технических вузов, программистам на других языках 👨‍💻Вебинар проведёт Сурен Хоренян, бэкенд-разработчик на Python и руководитель команды в «ВК Рекламе» 🤝После вебинара вы можете записаться на курс «Python Developer. Basic». 🕖30 октября в 20:00 Бесплатно  Записаться на событие: https://otus.pw/P1qN/?erid=LjN8Kbf18 Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚡️ Курс по основам системного дизайна Вы готовитесь к интервью по системному дизайну или просто хотите узнать больше о работе
⚡️ Курс по основам системного дизайна Вы готовитесь к интервью по системному дизайну или просто хотите узнать больше о работе сложных систем? Тогда репозиторий от ByteByteGo – идеальный выбор! В этом курсе вас ожидают следующие темы: – Протоколы – CI/CD – Архитектурные шаблоны – Базы данных – Кэширование – Микросервисные архитектуры – Платежные системы – DevOps – Git – Облачные сервисы – Инструменты для повышения производительности разработки – Linux – Безопасность – Реальные примеры систем ▪ GitHubПеревод @python_job_interview

🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint! $ xmllint
🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint!
$ xmllint --format ваш_файл
@linuxacademiya

👩‍💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24 @python_job_interview

🖥 Сопоставление структурных шаблонов в Python! 🌟 Сопоставление структурных шаблонов — это мощная конструкция потока управле
🖥 Сопоставление структурных шаблонов в Python! 🌟 Сопоставление структурных шаблонов — это мощная конструкция потока управления, изобретенная десятилетия назад, которая традиционно используется в компилируемых языках, особенно в парадигме функционального программирования. Несмотря на это, в Python сопоставление пришло довольно поздно — начиная с версии 3.10 🌟 Для лучшего понимания этого урока у вас должны быть базовые знания языка Python, такие как операторы, циклы, функции и классы! 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

👩‍💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24 @python_job_interview

🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy! 🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять! @python_job_interview
🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy! 🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять! @python_job_interview

Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️ Хотите узнать как выглядит типичный день аналитик
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️ Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия? Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере. Что будем делать на вебинаре? ✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают ✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты ✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты ✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData ✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗

🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактиро
🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактирования! @python_job_interview

👩‍💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python! @python_job_interview
👩‍💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python! @python_job_interview

👩‍💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python! @python_job_interview
👩‍💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python! @python_job_interview

👩‍💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда ра
👩‍💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных. 🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как: 🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск). 🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди). 🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину). 🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование). 🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие! 💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения 🔐 Лицензия: MIT ▪️Github @python_job_interview

❓ Какие преимущества предлагают массивы NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python? ❗️ Ответ : 💡 Списки Python — эффективные контейнеры общего назначения. Они поддерживают (достаточно) эффективную вставку, удаление, добавление и конкатенацию 🌟 Они имеют определенные ограничения: они не поддерживают «векторизованные» операции, такие как поэлементное сложение и умножение, а тот факт, что они могут содержать объекты разных типов, означает, что Python должен хранить информацию о типе для каждого элемента и выполнять код диспетчеризации типов при работе с каждым элементом 🌟 NumPy не просто эффективнее, он еще и удобнее. Вы получаете множество векторных и матричных операций, что иногда позволяет избежать ненужной работы. Массив NumPy работает быстрее и вы получаете множество встроенных функций: свертки, быстрый поиск, базовую статистику, линейную алгебру, гистограммы и т. д. @python_job_interview

Добавьте в копилку своих скиллов умение работать с языковыми моделями и интегрировать их код и проекты, а также создайте теле
Добавьте в копилку своих скиллов умение работать с языковыми моделями и интегрировать их код и проекты, а также создайте телеграм-бот вместе с NLP-инженером. Приглашаем на бесплатный двухдневный онлайн-воркшоп от Эльбрус Буткемп «Создаем чат-бота для доброго комьюнити» 23-24 октября, с 19:00 до 20:30 по МСК: На воркшопе разберетесь с языковыми моделями и спикеры расскажут о том, что помимо платных и закрытых моделей есть множество бесплатных, которые выложены в открытый доступ и их можно использовать в своей задаче Места ограничены — регистрируйтесь прямо сейчас по ссылке: https://clc.to/yZbotw