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 24 822 suscriptores, ocupando la posición 5 258 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 26 472 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 822 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 -44, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.01%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.76% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 492 visualizaciones. En el primer día suele acumular 684 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
  • 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 29 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.

24 822
Suscriptores
Sin datos24 horas
+637 días
-4430 días
Archivo de publicaciones
⚡️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 Linux: t.me/linuxacademiya 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 Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/golang_interview 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 Разработка игр: https://t.me/gamedev 💼 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

👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и
👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и графовые структуры для структурирования и анализа данных из интернета. 🌟 Scrapegraph AI оптимизирует процесс извлечения данных, распознает шаблоны и связи между данными, что делает его полезным для задач, требующих обработки больших объёмов информации, таких как анализ рыночных данных и мониторинг контента. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @python_job_interview

🐍Хотите освоить Python и работать в IT? На курсе Python Developer. Basic вы изучите один из самых востребованных языков прог
🐍Хотите освоить Python и работать в IT? На курсе Python Developer. Basic вы изучите один из самых востребованных языков программирования с нуля! 🚪Python открывает двери в мир веб-разработки, машинного обучения, data science и создания приложений. Наш курс подготовит вас к позиции junior-разработчика, а практические занятия с FastAPI и Django позволят создавать реальные проекты уже в процессе обучения. 🧹Вы научитесь писать чистый и понятный код, работать с базами данных и инструментами DevOps. Умения, которые высоко ценятся ведущими компаниями, теперь в вашем портфолио! 😎Успейте записаться на курс и получите скидку до 15%! Начните карьеру в IT и станьте частью команды разработчиков с уверенными навыками на Python. #реклама О рекламодателе

👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих! 🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным
👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих! 🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое! 🕞 Продолжительность: 2:51:08 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

Repost from Machinelearning
✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large. Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blu
✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large. Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blur, Canny и Depth, которые расширяют возможности Stable Diffusion 3.5 Large. Модели доступны для коммерческого и некоммерческого использования под лицензией Stability AI Community License.. Модель Blur предназначена для апскейла изображений до разрешений 8K и 16K. Canny использует карты границ для структурирования генерируемых изображений. Модель Depth использует карты глубины, созданные DepthFM, для управления композицией изображения. ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large уже доступны на Hugging Face и поддерживаются в Comfy UI. stability.ai ✔️ IMAX внедряет ИИ для расширения охвата оригинального контента. Канадская компания, известная своими огромными кинотеатрами и иммерсивными впечатлениями от просмотра фильмов, объявила о партнерстве со стартапом Camb.ai, базирующимся в Дубае, для использования его моделей речевого ИИ для перевода оригинального контента. Camb.ai предлагает свою модель Boli для перевода речи в текст и Mars для эмуляции речи. Модели доступны через платформу DubStudio, которая поддерживает 140 языков, включая малые языковые группы. IMAX начнет внедрять переводы на основе ИИ поэтапно, начиная с языков с большим объемом данных. techcrunch.com ✔️ Anthropic добавила функцию пользовательских стилей в Claude AI. Новая функция Claude - стиль ответов чат-бота. Обновление доступно для всех пользователей Claude AI и даёт возможность настроить стиль общения или выбрать один из предустановленных вариантов, чтобы быстро изменить тон и уровень детализации. Пользователям предлагается три предустановленных стиля: формальный для «четкого и отточенного» текста, краткий для более коротких и прямых ответов, и пояснительный для образовательных ответов. Пользователи Claude могут создавать собственные стили, загрузив примеры текстов, отражающих их предпочтительный способ общения. theverge.com ✔️ Google запустила платформу Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) для разработки ИИ в здравоохранении. Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) - публичный ресурс, который должен помочь разработчикам в создании и внедрении моделей ИИ для здравоохранения. HAI-DEF предоставляет разработчикам модели, обучающие блокноты Colab и подробную документацию для поддержки каждого этапа разработки ИИ, от исследований до коммерциализации. В HAI-DEF входят 3 специализированные модели для медицинской визуализации: CXR Foundation для рентгеновских снимков грудной клетки, Derm Foundation для изображений кожи и Path Foundation для цифровой патологии. developers.google.com ✔️ Cursor получил обновление с автономными агентами. Cursor выпустила обновление 0,43, которое обеспечивает частичную автоматизацию написания кода с помощью ИИ-агентов, способных самостоятельно перемещаться по контекстам и выполнять операции в терминале. Обновление позволяет ИИ-агентам реагировать на сообщения об ошибках и принимать автономные решения для устранения проблем. В демонстрации, опубликованной в X, Cursor создает полноценное веб-приложение секундомера с использованием HTML, CSS и JavaScript, включая запуск веб-сервера, все это с помощью одной текстовой подсказки. Cursor остается бесплатным для загрузки и работает с GPT-4, Claude 3.5 Sonnet и Llama, как локально, так и через API. Платная подписка Pro за 20 долларов в месяц открывает доступ к дополнительным функциям, включая новых ИИ-агентов. changelog.cursor.sh @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

❓ Что делает [::-1] ? ❗️ Ответ: [::-1] используется для изменения порядка массива или последовательности на обратный. 🔍 Например:
import array as arr
My_Array=arr.array('i',[1,2,3,4,5])
My_Array[::-1]
Вывод : array('i', [5, 4, 3, 2, 1]) 🌟 [::-1] перепечатывает обратную копию упорядоченных структур данных, таких как массив или список. Исходный массив или список остается неизменным. @python_job_interview

👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал! 🌟
👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал! 🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале. 🔍 Основные возможности: 🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных. 🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+). 🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод! 🔐 Лицензия: ISC 🖥 Github @python_job_interview

Доводилось ли вам наблюдать полярное сияние? 💫 Кажется, пришло время создать специального Telegram-бота и увидеть этот потря
Доводилось ли вам наблюдать полярное сияние? 💫   Кажется, пришло время создать специального Telegram-бота и увидеть этот потрясающий феномен. Чтобы было проще, мы подготовили новый материал в Академии Selectel.   Из него вы узнаете: ♦️ как устроены и почему возникают полярные сияния, ♦️ как автоматизировать оценку состояния магнитосферы Земли с помощью нескольких строк кода на Python, ♦️ как завернуть скрипт в Telegram-бота, чтобы получать готовый и понятный прогноз по нажатию кнопки в смартфоне, ♦️ как задеплоить бота в облако, чтобы он работал постоянно.   Все подробности — в Академии Selectel  ➡️ https://slc.tl/n2whp Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqxmEqbd

👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать! 💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, котор
👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать! 💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного 🕞 Продолжительность: 19:59 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python! @python_job_interview
👩‍💻 5 способов развернуть list в Python! @python_job_interview

📹 3blue1brown представил самую короткую и понятную лекцию о нейросетях! В новом выпуске он рассказывает о механизме внимания и трансформерах. Лекция стала еще более сжатой и увлекательной! Идеально подходит для абсолютных новичков и даже для тех, кто далек от техники. Автор уложился всего в 9 минут, чтобы доступно объяснить ключевые аспекты работы нейросети с помощью яркой графики и простых примеров. 📌 Оригинал

👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседовани
👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседования для начинающих! 💡 ООП — это важная концепция, которую должен усвоить каждый разработчик, особенно при подготовке к собеседованиям. Она помогает организовать код в модульные и повторно используемые разделы, что упрощает разработку, обслуживание и масштабирование приложений! 🔗 Ссылка: *клик* @python_job_interview

🖥 Pendulum — это библиотека для работы с датами и временем в Python, созданная как более удобная альтернатива стандартному м
🖥 Pendulum — это библиотека для работы с датами и временем в Python, созданная как более удобная альтернатива стандартному модулю datetime! ⭐️ Pendulum предоставляет расширенные возможности для манипуляции и форматирования временных данных, включая поддержку таймзон и локализаций. Одной из основных задач библиотеки является упрощение создания и обработки дат и времени, особенно в сложных случаях, таких как вычисления с временными зонами и расчеты разницы между датами. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 GitHub @python_job_interview

👩‍💻 Подробное объяснение работы функции map() с примерами! 📖 Читать: *клик* @python_job_interview
👩‍💻 Подробное объяснение работы функции map() с примерами! 📖 Читать: *клик* @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 Linux: t.me/linuxacademiya 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 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 Разработка игр: https://t.me/gamedev 💼 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

🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегуля
🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегулярными интервалами. Она использует байесовскую фильтрацию, что делает её устойчивой к шумам по сравнению с классическими методами численного дифференцирования ⭐️ Библиотека полезна для оценки производных в таких областях, как обработка сигналов и системы управления, и поддерживает вычисление производных вплоть до заданного порядка 🖥 GitHub @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

🤔Вас когда-нибудь ставили в тупик типы данных? Почему Python иногда ведет себя так «гибко»? 🚀Узнайте, как этот фундаменталь
🤔Вас когда-нибудь ставили в тупик типы данных? Почему Python иногда ведет себя так «гибко»? 🚀Узнайте, как этот фундаментальный аспект помогает создавать мощные и эффективные программы.14 ноября в 20:00 мск приглашаем вас на открытый урок по типам данных в Python. 👩‍💻Мы разберемся в динамической и статической типизации, покажем, чем они полезны на практике, и поможем понять, как различные типы данных влияют на работу вашего кода. Это знание — ключ к тому, чтобы уверенно писать программы.Мечтаете стать востребованным Python-разработчиком? Это ваше идеальное начало! ⏩Присоединяйтесь к нам на вебинаре, а после — на полном курсе «Python Developer. Basic», чтобы ускорить свое погружение в язык программирования и разработку. Регистрируйтесь на бесплатный урок и получите скидку на полный курс: https://clck.ru/3EScg2 #реклама О рекламодателе

❓ Напишите однострочный код, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле ❗️ Ответ : сначала напишем многострочное решение, а затем преобразуем его в однострочный код:
with open(YOUR_FILE) as fh:
count = 0
text = fh.read()
for character in text:
    if character.isupper():
count += 1
🌟 Теперь попробуем преобразовать это в одну линию:
count sum(1 for line in fh for character in line if character.isupper())
@python_job_interview