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
Red:📈 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 27 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
🔥 Полный гайд по подготовке к собеседованиям по программированию в 2025 году
Подготовка к собеседованиям по программированию постоянно развивается. Компании используют всё более сложные задачи, включающие алгоритмы, структуры данных, проектирование систем и вопросы о поведении кандидата.
В 2025 году собеседования остаются серьёзным испытанием: от вас ждут не только знания, но и умение объяснять свои мысли, работать с ограниченным временем и применять системный подход.
В этом руководстве мы собрали лучшие практики подготовки, советы по решению сложных задач и примеры вопросов, чтобы вы смогли уверенно подойти к собеседованию.
🔜 Читать подробнее
Как сказать рутине STOP?
Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров» 👈
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
На курсе вы научитесь:
🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Есть бесплатный демодоступ.
Старт 11 августа. Занять своё место на курсе — по ссылке.
🖥 Python Developer Stack — вся мощь Python-разработки в одном посте
Хочешь понять, какие инструменты реально нужны Python-разработчику? Лови универсальную шпаргалку по лучшим библиотекам и технологиям — от новичка до синьора.
📦 Управление пакетами
→
pip, conda, poetry — устанавливай, обновляй, фиксируй зависимости без боли.
🧠 AI & ML
→ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn — машинное обучение и нейросети.
→ NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn — анализ и визуализация данных.
⚙️ Автоматизация и AI-агенты
→ LangGraph, CrewAI — создание LLM-агентов и пайплайнов.
→ Airflow, Celery, Luigi — ETL, очереди задач и планировщики.
🌐 Веб-фреймворки
→ Django, Flask, FastAPI — под любой масштаб.
→ Tornado, Pyramid — для сложных архитектур.
📊 Базы данных
→ PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite, Redis, Cassandra — SQL и NoSQL.
✍️ Тестирование
→ Pytest, Unittest, nose2 — пишем надёжный и протестированный код.
🔍 Web Scraping
→ BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright — вытаскиваем данные даже с "закрытых" сайтов.
🤓 DevOps и деплой
→ Docker, Kubernetes, AWS, Heroku, GCP, Azure — всё для продакшн-сборок.
⌨️ IDE и редакторы
→ VS Code, PyCharm, Jupyter, Spyder — выбирай, где удобнее кодить.
💡 Git и CI/CD
→ Git, GitHub, GitLab, Bitbucket — контроль версий и автоматизация сборок.
🔥 Это не просто список. Это твой ориентир в мире Python. Сохрани, чтобы не искать дважды.
#python #разработка #шпаргалка #devtools #cheatsheetКак сказать рутине STOP?
Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров» 👈
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
На курсе вы научитесь:
🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Есть бесплатный демодоступ.
Старт 11 августа. Занять своё место на курсе — по ссылке.
📖 Типовая задача на собеседование Python
Условие задачи:
Напишите функцию, которая возвращает n-ое число Фибоначчи. Числа Фибоначчи определяются следующим образом:
— F(0) = 0
— F(1) = 1
— F(n) = F(n-1) + F(n-2) для n > 1
Примеры:
— Для n = 10 ожидается результат 55
— Для n = 15 — 610
Решение:
def fibonacci(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
a, b = 0, 1
for _ in range(2, n + 1):
a, b = b, a + b
return b
# Тестирование
print(fibonacci(10)) # 55
print(fibonacci(15)) # 610
🐍 Печатай переменные с их именами без повторов — с помощью f‑строк и := (walrus operator)
Вместо этого:
print(f"x = {x}, y = {y}, z = {z}")
print(f"{x=}, {y=}, {z=}")
x=42, y='hello', z=[1, 2, 3]
:= (оператор моржа) для печати и присваивания одновременно:
print(f"{(n := len(mylist))=}")
len(mylist) в n и выведет его:
n=5
Хочешь знать, что происходит внутри ИТ крупного банка?
Команда ПСБ рассказывает о работе и жизни в блоке ИТ!
🔹 Знакомься с командой, их проектами и хобби
🔹 Участвуй в активностях: митапы, конференции, спорт
🔹 Читай и комментируй экспертные статьи
Подписывайся на канал ИТ ПСБ !
🐍 Задача: Реализация декоратора `@smart_cache` с интеллектуальным кэшированием
📌 Описание
Реализуйте декоратор
@smart_cache, который кэширует результаты функции с учетом следующих требований:
1. Интеллектуальная очистка кэша — автоматически удаляет старые записи при превышении лимита
2. Поддержка разных стратегий вытеснения — LRU, LFU, FIFO
3. Таймаут кэша — автоматическое удаление записей по времени
4. Метрики использования — сбор статистики по попаданиям/промахам
5. Потокобезопасность — корректная работа в многопоточной среде
6. Поддержка методов классов — корректная работа с self и cls
🧩 Пример использования
import time
from threading import Thread
@smart_cache(maxsize=100, strategy='LRU', ttl=300, collect_stats=True)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
class MathUtils:
@smart_cache(maxsize=50, strategy='LFU', ttl=600)
def expensive_calc(self, x, y):
time.sleep(0.1) # Имитация тяжелых вычислений
return x ** y + y ** x
# Использование
print(fibonacci(10)) # Вычисление
print(fibonacci(10)) # Из кэша
# Получение статистики
stats = fibonacci.cache_stats()
print(f"Cache hits: {stats['hits']}, misses: {stats['misses']}")
# Принудительная очистка
fibonacci.cache_clear()
# Многопоточное использование
def worker():
for i in range(5):
fibonacci(i)
threads = [Thread(target=worker) for _ in range(3)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
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
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg
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
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
⚡️ Прокачивайся через практику: лучшие ресурсы для пет-проектов
Хочешь расти как разработчик — пиши код, а не только читай!
Вот 4 крутых ресурса, где ты будешь учиться через реальные задачи:
App Ideas
Список проектов от джуна до про: калькуляторы, трекеры, приложения. Есть примеры и полезные ссылки.
👉 github.com/florinpop17/app-ideas
Build Your Own X
Хочешь создать свой Git, Redis, Docker или даже ОС? Тут есть всё: гайды, туториалы и код на разных языках.
👉 github.com/codecrafters-io/build-your-own-x
Project-Based Learning
Обучение в формате "берёшь проект — делаешь". Примеры с пошаговыми инструкциями для разных языков.
👉 github.com/practical-tutorials/project-based-learning
Frontend Mentor
Получаешь макет — верстаешь сам. Отлично тренирует HTML/CSS/JS. Идеально для портфолио.
👉 frontendmentor.io
Пиши код, а не резюме. Эти ресурсы реально двигают вперёд.
Какое ключевое слово служит для объявления функции в Python?
a) func
b) function
c) async
d) def
Пройдите тест из 5 вопросов, чтобы проверить свои знания в Python 💪
🧩 Задача:
funcs = []
for i in range(3):
def f():
return i
funcs.append(f)
results = [func() for func in funcs]
print(results)
[0, 1, 2]
[2, 2, 2]
funcs = []
for i in range(3):
def f(i=i):
return i
funcs.append(f)
results = [func() for func in funcs]
print(results) # [0, 1, 2]
E-CUP возвращается. Реальные данные. Масштабные проекты. Большие призы
Решайте ML-задачи в стиле Ozon Tech. Девять победителей разделят призовой фонд соревнования — 7 200 000 рублей 🔥
Тест-драйв работы в e-com бигтехе стартует здесь.
🗓 Регистрация: https://cnrlink.com/ecup25pyquestion
💻 Формат участия: онлайн
👥 Команда: от 1 до 5 человек
🎯 Для кого: Data Scientists, ML-специалисты, аналитики данных, дата-инженеры, специалисты Big Data и разработчики, которые интересуются ML/DS.
Что вас ждёт:
🔹 Работа над проектом для миллионов пользователей на основе данных от ведущего e-com в России.
🔹 Обмен опытом с экспертами Ozon Tech.
🔹 Эксклюзивный мерч для победителей и подарки для самых активных участников.
🔹 Питчинг — 13 сентября на конференции E-CODE. Ozon Tech предоставит финалистам билеты и оплатит поездку.
Три трека E-CUP:
1️⃣ Рекомендации: предсказание следующей покупки пользователя
2️⃣ Логистика: автопланирование курьеров
3️⃣ Контроль качества: автоматическое выявление поддельных товаров
Регистрация на платформе Codenrock: https://cnrlink.com/ecup25pyquestion
🧪 Pytest-BDD — фреймворк для Behavior Driven Development на Python. Инструмент позволяет писать тесты в формате Gherkin, используя привычный pytest. Он обладает возможность комбинировать BDD-сценарии с обычными pytest-тестами и фикстурами, что упрощает переход от unit-к интеграционным тестам.
Проект поддерживает параметризацию сценариев, различные парсеры аргументов и интеграцию с другими pytest-плагинами. Подходит для проектов, где важно совмещать технические и бизнес-требования в тестах.
🤖 GitHub
@python_job_interview
Когда я впервые начал искать работу в IT, у меня уже были пет-проекты, немного знаний и огромное желание попасть в профессию. Но, если честно, я не понимал, с чего начинать. Как составить резюме? Что писать, если нет коммерческого опыта? Как вообще попасть на собеседование?
Много времени ушло на догадки, ошибки и отклики на вакансии, которые остались без ответа. Сейчас я бы с радостью сэкономил себе эти месяцы — и начал с четкой стратегии.
🧭 Такой план как раз подготовил Яндекс Практикум.
Они выпустили понятный гайд по стратегии поиска работы: шаг за шагом разбирают, как устроен найм сегодня, что реально важно работодателям, и как новичку не потеряться в этом процессе.
📌 Что чаще всего непонятно новичку:
— Как составить резюме, если нет коммерческого опыта?
— Что писать, кроме «учился на курсах» и «делал пет-проекты»?
— Где искать вакансии, чтобы не тратить месяцы впустую?
— Как пройти первое техническое интервью и не провалиться от волнения?
Всё это — не про код, а про стратегию. И хорошая новость в том, что её можно выстроить заранее.
📹 В дополнение — подборка видео от карьерных экспертов:
→ как выделиться среди кандидатов,
→ как составить резюме без опыта,
→ как пройти собеседование и получить оффер.
Гайд можно скачать прямо под этим постом — в нём простыми словами, по делу и без воды объясняют, с чего начать путь к первой работе.
Забирай гайд “Как построить стратегию поиска работы” и смотри видео с экспертами, чтобы выделиться среди кандидатов и быстрее получить оффер.
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033
+1
🍀 Большая шпаргалка по всем основам Python для подготовки к собеседованию
@python_job_interview
🚀 Изучаем Python с нуля до уверенного уровня за 3 месяца — нашли лучший репозиторий для новичков.
📚 Что внутри:
• Чёткая структура по темам — от синтаксиса до ООП, без воды
• Сотни понятных примеров — меняй под себя и учись на практике
• Всё объяснено простым языком — даже если ты никогда не кодил
• Удобный формат Jupyter Notebook — легко читать и запускать
• И главное — абсолютно бесплатно
Начни разбираться в Python уже сегодня:
🔗 github.com/AllenDowney/ThinkPython
@python_job_interview
📦 Pydantic Extra Types — коллекция дополнительных типов данных для Pydantic, которые не вошли в основную библиотеку. Проект расширяет возможности валидации данных, предлагая специфические форматы и проверки.
Типы подключаются как опциональные зависимости, позволяя выбирать только нужные компоненты. Например, можно добавить поддержку pendulum для работы с временными зонами.
🤖 GitHub
@python_job_interview
🚀 Как оптимизировать Python‑код уже на старте — советы для новичков
Не нужно быть профи, чтобы писать быстрый и аккуратный код. Вот 7 простых приёмов, которые реально помогают:
1. Используй профайлеры (cProfile, Py‑Spy)
Перед оптимизацией — измерь время. Часто больше всего тормозят совсем неожиданные места.
2. Перестрой алгоритмы и структуры данных
Выбор между списком, множеством или словарём может кардинально изменить сложность: O(1) вместо O(n) при поиске.
3. Выбирай встроенные функции
map, max, join — всё это написано на C и работает быстрее ручных циклов.
4. Пиши list/dict comprehensions и используй zip, enumerate
Это компактнее, читабельнее и часто быстрее классических for-циклов.
5. Генераторы вместо списков, где не нужен весь набор сразу
Снижают потребление памяти и ускоряют обработку.
6. Переход на PyPy или JIT‑ускорители
PyPy, Numba и Cython могут дать прирост производительности в 2–100 раз для тяжёлых вычислений.
7. Избегай преждевременной оптимизации
Оптимизируй только то, что реально тормозит. Профайлер покажет, где именно.
🧩 Быстрый чек-лист:
• Измерил ли я время выполнения?
• Подходящие ли структуры данных?
• Используются ли встроенные функции?
• Применены ли comprehensions и генераторы?
• Рассматривал ли я PyPy или JIT?
• Код по-прежнему читаемый?
✅ Вывод: даже новичок может писать быстрый и понятный Python-код. Главное — думать, замерять и улучшать без фанатизма.
▶️ Подробности с кодом🧠 Хитрая задача по Python — *ловушка с изменяемыми значениями по умолчанию*
Вопрос:
Что выведет следующий код?
def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
[1]
[2]
[3]
python [1] [1, 2] [1, 2, 3]🔍 Почему так происходит? Параметр my_list=[] создаётся один раз — при определении функции. И он сохраняется между вызовами. То есть все вызовы функции используют один и тот же список по умолчанию. Это одна из самых частых ошибок в продакшене. ✅ Правильный способ — использовать None как значение по умолчанию:
def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list
[1] [2] [3]Каждый вызов получает новый список. ⚠️ Если вы работаете с функциями, которые принимают списки или словари — всегда проверяйте, не мутируется ли значение между вызовами.
