¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 24 966 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 24 966 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.
24 966
Suscriptores
-524 horas
-437 días
-15330 días
Archivo de publicaciones
❓ Что такое хвостовая рекурсия?
❗️ Это — особый вид рекурсии, когда функция заканчивается вызовом самой себя без дополнительных операторов. Когда это условие выполняется, компилятор разворачивает рекурсию в цикл с одним стек-фреймом, просто меняя локальные переменные от итерации к итерации.
@python_job_interview
Придумать, что дарить близким, — ежегодная задача со звёздочкой. А ведь в детстве можно было просто сделать подарок своими руками. Чуть-чуть картона, чуть-чуть ваты и частичку души.
Яндекс Практикум запустил Студию цифровых поделок, где вы снова сможете делать подарки своими руками, но уже с помощью нейросетей и онлайн-сервисов. Выберите настроение, настройте параметры — и алгоритмы подскажут, что и как можно смастерить.
А ещё на странице студии вас ждут приятные бонусы и скидки от Практикума и других сервисов Яндекса.
🎁 Забрать идеи для близких и подарки для себя
👩💻 Эта статья посвящена использованию Slack API с Python и Flask для создания чат-ботов и интеграций в Slack. Она объясняет процесс настройки среды, регистрации приложения в Slack, аутентификации через OAuth, и отправки сообщений в каналы Slack. Статья также включает пример простого Flask-приложения, демонстрирующего, как взаимодействовать с API Slack.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
📖 Огромная бесплатная книга: Введение в науку о данных: основы вычислений!
🔗 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
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 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
👩💻 Изучите разработку бэкенда на Python, создав 3 проекта!
🔍 Вот проекты, которые вы будете реализовывать:
🌟 Генератор статей для блога с помощью AI: Погрузитесь в мир искусственного интеллекта, создавая инструмент, который генерирует статьи блога. Вы узнаете об интеграции ИИ в веб-разработку.
🌟 Клон Netflix: создайте клон Netflix, в котором вы реализуете аутентификацию пользователей, потоковую передачу видео и динамичный, адаптивный пользовательский интерфейс.
🌟 Клон Spotify: создайте платформу потоковой передачи музыки, узнайте, как управлять аудиофайлами, пользовательскими плейлистами и потоковой передачей данных в реальном времени.
🕞 Продолжительность: 10:08:01
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
👩💻 Создание простой таблицы с помощью Python!
@python_job_interview
👩💻 Python Developer Roadmap — руководство, предназначенное для начинающих разработчиков Python, которое помогает структурировать и планировать процесс обучения и развития карьеры!
🌟 В нем представлен пошаговый план, который охватывает ключевые аспекты Python-разработки: от базовых знаний и синтаксиса до более сложных тем, таких как работа с базами данных, веб-разработка, тестирование, машинное обучение и разработка микросервисов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
👩💻 Helium — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации браузеров, таких как Chrome и Firefox!
🌟 Она предоставляет высокоуровневое API для взаимодействия с веб-страницами, значительно упрощая автоматизацию по сравнению с Selenium. Helium позволяет работать с элементами по видимым меткам, автоматизировать работу с окнами и фреймами, а также предоставляет удобные методы для ожидания элементов. Это облегчает написание более компактных и читаемых скриптов. Helium — это обертка над Selenium, но с улучшенной функциональностью и простотой использования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
💡 cognitive-load — это репозиторий, посвящённый снижению когнитивной нагрузки в программировании. В нём собраны лучшие практики и рекомендации, как упрощать восприятие кода и интерфейсов, чтобы они стали более понятными и удобными для работы.
🌟 Основная цель — уменьшить усилия, которые требуется приложить для понимания и использования программного обеспечения, что способствует повышению продуктивности и улучшению пользовательского опыта.
🔐 Лицензия: CC-BY-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
Как автоматизировать любые задачи с Python и Kubernetes?
Ответ в бесплатном видео, где Виталий Лихачёв, SRE в Booking, кодит вживую и:
👉 показывает на реальном примере интеграцию Python с k8s;
👉 разрабатывает инструмент для автоматической проверки состояния задач, метрик и скейлинга деплойментов;
👉 разбирает лучшие практики написания сервисов.
Это закрытый урок, которого вы не найдёте в публичном доступе!📌 Чтобы увидеть работу эксперта, подготовиться к всплескам нагрузки и научиться быстро автоматизировать отчётность, переходите по ссылке в бота. Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
🔥 every-programmer-should-know — коллекция полезных ресурсов, статей, инструментов и рекомендаций, которые могут быть полезны программистам!
🌟 Он охватывает широкий спектр тем, включая алгоритмы, базы данных, работу с памятью, безопасность, проектирование систем, UX/юзабилити, программирование на различных языках, инженерную философию и многое другое. Список содержит ссылки на книги, статьи, руководства и видео, которые помогут разработчикам улучшить свои знания и навыки.
🔐 Лицензия: СС-BY-4.0
🖥 Github
@python_job_interview
💡 Совет по Python!
❗️ Если у вас длинный текст, вы можете использовать функцию wrap из библиотеки textwrap, чтобы перенести его! Эта функция принимает два аргумента: текст, который вы хотите перенести, и длину каждой строки.
@python_job_interview
Большой новогодний розыгрыш техники!
У Романа Сакутина нет времени, он покупает всем подписчикам подарки на праздник. 31-го декабря у него в телеграмме пройдёт огромный розыгрыш и он подарит 10 игровых ноутбуков своим подписчикам.
Успешный дед-мороз айтишник.
Подписывайтесь на его канал и забирайте подарки - https://t.me/sakutin_csharp/2602?erid=LjN8KF3hv
P.S: Победителей определяет официальная функция телеграмма так, что конкурс 100% честный!
👩💻 everett — библиотека для работы с конфигурационными переменными в Python!
💡 Она позволяет легко управлять настройками приложения, используя структуру данных для загрузки и хранения конфигурации, а также поддерживает различные форматы, такие как .env файлы.
🔍 Библиотека включает в себя:
🌟 Удобное API для получения и работы с конфигурационными переменными.
🌟 Поддержку типов данных, таких как строки, числа, булевые значения и списки.
🌟 Возможность работы с конфигурациями, загружаемыми из различных источников (например, окружение, файлы).
🌟 Валидаторы для проверки значений конфигурации на корректность.
🔐 Лицензия: MPL-2.0
🖥 Github
@python_job_interview
👩💻 Эта статья посвящена использованию Slack API с Python и Flask для создания чат-ботов и интеграций в Slack. Она объясняет процесс настройки среды, регистрации приложения в Slack, аутентификации через OAuth, и отправки сообщений в каналы Slack. Статья также включает пример простого Flask-приложения, демонстрирующего, как взаимодействовать с API Slack.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
🖥 25 Вопросов и Ответов для Python-Собеседования Middle
⚡️ Читать статью
@python_job_interview
❓ Что выведет это выражение и почему?
❗️ Ответ: B (False). Почему так?
🌟 not None: None — это специальное ключевое слово в Python, представляющее отсутствие значения. not — это логический оператор, который инвертирует истинностное значение выражения. Таким образом, not None эквивалентно True
🌟 "" — пустая строка. Она представляет строку без символов. В булевых контекстах пустая строка также считается False.
🌟 != — оператор сравнения «не равно». Он проверяет, являются ли два значения разными.
🔍 Теперь у нас есть: Python print(True != False) True не равно False. Следовательно, выражение True != False оценивается как True. Почему Output равен False?
💡 Путаница может возникнуть из-за того, как Python обрабатывает булевые выражения. В Python некоторые Значения неявно преобразуются в булевы значения в определенных контекстах. Это известно как истинность. Истинны следующие значения: Ненулевые числа, непустые строки, Непустые списки, кортежи, множества и словари. Ложными же считаются 0, пустые строки и null.
❗️ При сравнении not None (что равно True) и "" (что равно False) Python неявно преобразует их в их логические эквиваленты. Однако оператор сравнения != не выполняет логическое сравнение; это строгая проверка равенства. Поэтому, хотя True и False являются различными булевыми значениями, они не считаются "не равными" в строгом смысле оператора !=. Следовательно, вывод равен False.
@python_job_interview
Repost from Machinelearning
+2
🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic.
PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем.
Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM.
PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений.
Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность.
▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях:
🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода;
🟢Погодный агент;
🟢Агент поддержки клиентов банка;
🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода;
🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам;
🟢Вывод результатов работы агента в терминале;
🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов;
🟢Простой чат-приложение.
⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования.
▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:
# Install via PyPI
pip install pydantic-ai
# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key
# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
'gemini-1.5-flash',
system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""