Python вопросы с собеседований
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python вопросы с собеседований
کانال Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 824 مشترک است و جایگاه 5 383 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 26 629 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 824 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 13 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -86 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.20% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.24% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 787 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 805 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, api, собеседование, git, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 14 ژوئیه, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
24 824
مشترکین
-1024 ساعت
-287 روز
-8630 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+39
در 1 کانالها
ژوئن '26
+111
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+94
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+108
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+153
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+361
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+473
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+167
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+300
در 45 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+149
در 16 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+669
در 37 کانالها
Get PRO
اوت '25
+441
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+500
در 50 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+311
در 36 کانالها
Get PRO
مه '25
+100
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+309
در 26 کانالها
Get PRO
مارس '25
+217
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+354
در 42 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+438
در 48 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+871
در 44 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+1 419
در 55 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+2 144
در 61 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 009
در 198 کانالها
Get PRO
اوت '24
+855
در 40 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+836
در 49 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+1 071
در 57 کانالها
Get PRO
مه '24
+766
در 39 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+821
در 44 کانالها
Get PRO
مارس '24
+733
در 21 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+1 270
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+1 326
در 47 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+843
در 41 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+304
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+912
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+773
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+995
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+458
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+943
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+1 161
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+98
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+150
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+695
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+799
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+2 227
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+1 876
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+1 231
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+3 143
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+4 522
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 14 ژوئیه | +1 | |||
| 13 ژوئیه | +1 | |||
| 12 ژوئیه | +1 | |||
| 11 ژوئیه | +1 | |||
| 10 ژوئیه | +6 | |||
| 09 ژوئیه | +4 | |||
| 08 ژوئیه | +3 | |||
| 07 ژوئیه | +1 | |||
| 06 ژوئیه | +1 | |||
| 05 ژوئیه | +3 | |||
| 04 ژوئیه | +1 | |||
| 03 ژوئیه | +5 | |||
| 02 ژوئیه | +6 | |||
| 01 ژوئیه | +5 |
پستهای کانال
OvisOCR2 вышел на ModelScope.
Это компактная OCR-модель на 0.8B параметров для page-level document parsing: на вход подаётся изображение страницы, на выходе получается структурированный Markdown в нормальном порядке чтения.
Формулы модель отдаёт в LaTeX, таблицы в HTML, визуальные области помечает image tags с bbox-координатами.
По заявленным результатам OvisOCR2 набрала 96.58 overall на OmniDocBench v1.6 и стала первой end-to-end моделью, которая заняла первое место в лидерборде, где раньше доминировали pipeline-системы.
На PureDocBench тоже сильный результат: 75.06 Avg3. Это важнее, чем просто победа на одном бенчмарке, потому что документный парсинг давно страдает от переобучения под популярные наборы.
Модель сделана на базе Qwen3.5-0.8B и дообучалась через SFT, RL и OPD. Для деплоя есть поддержка vLLM, лицензия Apache 2.0.
https://modelscope.ai/models/ATH-MaaS/OvisOCR2
| 2 | В regex 1.13 появился макрос regex!.
Важно: это не compile-time regex.
Он не компилирует регулярку на этапе сборки.
Смысл другой: макрос закрывает частый паттерн, когда вы используете что-то вроде std::sync::LazyLock, чтобы регулярное выражение компилировалось примерно один раз, а не при каждом вызове.
То есть вместо ручной обёртки вокруг lazy-инициализации теперь есть более удобный встроенный способ.
PR: github.com/rust-lang/regex/pull/1371 | 906 |
| 3 | Что выведет код?
t = ([],)
try:
t[0] += [1]
except TypeError as e:
print("Ошибка:", type(e).__name__)
print(t)
Многие думают:
Ошибка: TypeError
([],)
Но Python выведет:
Ошибка: TypeError
([1],)
Почему?
`t` — tuple, его нельзя менять.
Но внутри tuple лежит список, а список менять можно.
Оператор `+=` сначала мутирует список:
```python
[] -> [1]
```
А потом Python пытается записать результат обратно в tuple:
```python
t[0] = ...
```
И вот тут падает `TypeError`.
Итог странный: ошибка была, но данные уже изменились.
Главный урок:
immutable-контейнер не делает вложенные объекты immutable.
Если внутри tuple лежит list, этот list всё ещё можно изменить. | 1 330 |
| 4 |  Почему Python — основной язык в offensive security?
Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.
Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.
Что будет на курсе:
⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки
⏺️работа с БД и файловой системой
⏺️многопоточность
⏺️сетевая работа на Python
⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер
⏺️криптография и работа с метаданными
⏺️разработка прикладного фреймворка
Формат обучения:
• 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен)
• ДЗ с ручной проверкой куратором
• итоговый дипломный проект на выбор
Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%
➡️Успейте записаться
🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot | 1 205 |
| 5 | Что выведет этот код?
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda: i)
print([f() for f in funcs])
Многие думают:
[0, 1, 2]
Но Python выведет:
[2, 2, 2]
Почему?
`lambda` не запоминает значение `i` в момент создания.
Она запоминает саму переменную.
Когда цикл закончился, `i` уже равно `2`.
Поэтому все функции смотрят на одно и то же последнее значение.
Правильный фикс:
```python
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda i=i: i)
print([f() for f in funcs])
```
Теперь будет:
```python
[0, 1, 2]
```
Хитрость простая:
если создаёшь функцию в цикле — фиксируй значение через аргумент по умолчанию. | 1 150 |
| 6 |  Шаринган разработчика: увидь, где код жрёт время, и бей туда
Оптимизация на языке Итачи. Не улучшай всё подряд, сначала увидь настоящий bottleneck. Включаешь профилировщик cProfile, собираешь статистику, сортируешь по cumtime и бьёшь в самую дорогую функцию. build_report на 78% времени это не догадка, а факт из профиля. Меньше слепых правок, больше точных ударов.
https://www.youtube.com/shorts/11O1Sadtcwc | 1 783 |
| 7 | 🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала
Многие знают iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
Он вызывает функцию снова и снова, пока она не вернёт sentinel.
Например, читать большой файл кусками без while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
Что происходит:
• lambda читает по 8192 байта
• когда файл закончится, read() вернёт b""
• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
Редкая штука, которую приятно знать. | 2 725 |
| 8 |  tracesage добавляет локальный tracing без инфраструктуры для LangChain/LangGraph-агентов всего в две строки.
Он записывает каждый chain, tool call и LLM call в SQLite, а затем показывает запуск в браузере как live graph и timeline.
Open source, установка через pip install, лицензия MIT.
https://github.com/kjgpta/tracesage | 2 219 |
| 9 |  Основы Git и GitHub за 30 секунд: настройка, коммиты, ветки, Pull Request
GitHub пугает новичков не сложностью, а количеством команд, в которых легко утонуть в первый же день. Эта шпаргалка собирает весь базовый путь от пустого терминала до открытого Pull Request, чтобы не держать всё в голове и не гуглить каждый шаг.
Сначала первая настройка: задаёшь имя и email, иначе коммиты уходят непонятно от кого. Дальше старт работы: клонируешь репозиторий, заходишь в папку и сразу создаёшь свою ветку под задачу. Потом ежедневный цикл, который повторяется каждый день: status, pull, add, commit, push. Проверил, обновил, добавил, закоммитил, отправил. Отдельно блок полезных команд на каждый день: log с графом, diff, stash, branch и переключение на main. | 2 206 |
| 10 | 🖥 Редкий Python-трюк: `contextvars` вместо глобальных переменных в async-коде
Хочешь, чтобы request_id, user_id или trace_id были доступны в любом месте кода, но без прокидывания через 20 функций?
Не делай так:
current_user = None
В async-приложении это ловушка. Один запрос может перезаписать данные другого.
Правильнее использовать contextvars:
from contextvars import ContextVar
request_id = ContextVar("request_id", default="-")
async def handler(req):
token = request_id.set(req.headers["X-Request-ID"])
try:
await process_order()
finally:
request_id.reset(token)
async def process_order():
print("trace:", request_id.get())
Почему это круто:
1. значение живёт внутри текущего async-контекста
2. параллельные запросы не смешиваются
3. не нужно таскать request_id по всем функциям
4. идеально для логов, tracing, middleware и background tasks
Особенно полезно в FastAPI, aiohttp, Celery-like воркерах и сервисах с большим количеством async-задач.
threading.local() был норм для потоков.
contextvars - нормальный инструмент для современного async Python. | 1 837 |
| 11 | Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHfubtm
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHfubtm | 1 404 |
| 12 |  Разберем математику бесконечности Сатору Годжо, которая работает не как обычный щит.
Он не просто останавливает удар в последний момент. Идея в том, что пространство между атакой и Годжо как будто делится на всё более маленькие отрезки.
Сначала объект проходит половину расстояния. Потом половину оставшегося. Потом ещё половину. И так снова и снова.
Математически это похоже на бесконечную сумму: одна вторая, одна четвёртая, одна восьмая, одна шестнадцатая.
Объект всё ближе, но до контакта так и не доходит.
На практике атака как будто замедляется почти до нуля. Чем ближе она к Годжо, тем сильнее падает её эффективная скорость.
Поэтому Бесконечность — это не просто барьер. Это контроль пространства, где противник застревает в бесконечном приближении. | 1 449 |
| 13 |  Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало! | 1 158 |
| 14 |  🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 1 756 |
| 15 |  Python Совет: как добавить watermark на график Matplotlib
В Matplotlib водяной знак можно добавить прямо через fig.text().
Пример:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5, 8))
fig.text(
1, 0.15,
"Mouse vs Python",
fontsize=45,
color="blue",
ha="right",
va="bottom",
alpha=0.4,
rotation=25
)
plt.show()
Что здесь важно:
* fig.text() добавляет текст на всю фигуру, а не внутрь конкретной оси
* alpha=0.4 делает watermark полупрозрачным
* rotation=25 поворачивает надпись
* ha и va управляют привязкой текста по горизонтали и вертикали
Полезно для отчётов, графиков в блогах, внутренних дашбордов и картинок, которые могут разойтись без контекста. | 1 929 |
| 16 |  В Python есть ловушка, на которой легко ошибиться.
Смотрим код: t равен кортежу из трёх элементов: один, два и список три, четыре.
То есть внутри tuple лежит обычный список.
Дальше выполняется строка: к элементу t с индексом два прибавить список с числом пять.
Проще говоря, Python берёт третий элемент кортежа и добавляет к нему пять.
Третий элемент — это список три, четыре.
Для списка операция плюс равно меняет объект на месте. Поэтому список сразу становится: три, четыре, пять.
Но потом Python пытается записать результат обратно в t с индексом два, то есть обратно в третий элемент tuple.
А tuple неизменяемый. Его элементы нельзя перезаписывать по индексу.
Поэтому возникает TypeError.
И вот тут главный подвох: ошибка произошла, но список уже успел измениться.
Финальный результат: t равен кортежу: один, два, список три, четыре, пять.
Вывод: tuple не даёт менять свою структуру, но не делает вложенные объекты неизменяемыми. | 1 960 |
| 17 |  ⚡️ Python иногда умеет выглядеть как тёмная магия.
Вот однострочный quicksort через lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно. | 2 059 |
| 18 |  38 лет считалось, что для разреженных графов алгоритм Дейкстры почти упёрся в потолок.
Логика выглядела железно:
- Дейкстра упорядочивает вершины по расстоянию
- сортировка имеет нижнюю границу O(n log n)
- значит, кратчайшие пути быстрее искать нельзя
Но группа из 5 исследователей показала, что это ограничение можно обойти.
Идея в том, чтобы не просто «ускорить очередь с приоритетами», а смешать подход Дейкстры с динамическим программированием в стиле Беллмана-Форда. Алгоритм делит множество вершин, сжимает frontier и не тратит время на полную сортировку там, где она не нужна.
Результат:
O(m log^(2/3) n)
Это первое улучшение для направленных разреженных графов со времён Fibonacci heap в 1987 году.
Tsinghua, Stanford, Max Planck. 17 страниц, которые ломают старое интуитивное объяснение про «Дейкстру быстрее нельзя». | 2 518 |
| 19 |  Когда-то в Python файлы открывали вот так:
f_obj = open(path, 'w')
f_obj.write(some_data)
f_obj.close()
Код короткий, выглядит понятно, но есть проблема: если между open() и close() что-то упадёт, файл может остаться незакрытым.
Поэтому приходилось руками оборачивать всё в try / finally, следить за закрытием ресурса и не забывать cleanup на ошибках.
Потом в Python появился with, и этот бытовой ад стал намного чище:
with open(path, 'w') as f_obj:
f_obj.write(some_data)
Теперь файл закроется автоматически, даже если внутри блока случится исключение.
Это одна из тех фич Python, которые выглядят мелко, но сильно меняют стиль кода. with убирает ручное управление ресурсами и делает намерение очевидным: вот ресурс, вот область, где он нужен, после выхода из блока его надо корректно закрыть.
Используется не только для файлов:
- соединения с базой
- lock'и
- временные файлы
- сетевые подключения
- транзакции
- любые объекты с контекстным менеджером
Хороший Python-код часто начинается с простого правила: если ресурс надо открыть и потом закрыть, почти всегда нужен with.
#python | 2 334 |
| 20 |  Python не медленный. Медленным его часто делает ваш код.
У Python есть странная репутация: стоит программе начать тормозить, виноват сразу язык. Но в реальности большая часть быстрых сценариев в Python работает не потому, что интерпретатор внезапно стал магическим, а потому что тяжёлая работа уходит ниже - в C, C++ или Rust.
CPython написан на C. Многие встроенные операции тоже выполняются в C:
- len()
- list.append()
- dict.get()
- sum()
- сортировка
- операции со строками
- часть работы со списками и словарями
Когда вы вызываете list.append(), Python не крутит всю логику добавления элемента на уровне байткода. Он платит небольшой overhead за вызов, а дальше попадает в C-функцию внутри CPython.
Медленный путь начинается там, где мы вручную гоняем данные по одному элементу:
total = 0
for x in data:
total += x
На каждой итерации интерпретатор должен выполнить байткод, достать объект, проверить типы, сделать операцию, обновить значение и перейти к следующему элементу. Для маленьких списков это незаметно. Для миллионов элементов это уже цена, которую вы платите за каждую итерацию.
Быстрый путь выглядит иначе:
total = sum(data)
Здесь цикл проталкивается внутрь реализации. Python остаётся удобной оболочкой, а основная работа выполняется ближе к нативному коду.
С NumPy та же идея, только ещё жёстче:
total = np.sum(data)
Внутренний цикл почти не возвращается в Python. Массив обрабатывается внутри оптимизированного нативного кода, а обратно приходит уже готовый результат.
Поэтому фраза «Python медленный» слишком грубая.
Точнее так:
Python-циклы дорогие
C-циклы дешёвые
built-in функции часто быстрее ручного кода
NumPy быстрый не из-за синтаксиса, а потому что не гоняет каждый элемент через интерпретатор
хороший Python-код старается как можно дольше оставаться внутри готовых операций и библиотек
Оптимизация Python часто начинается не с переписывания проекта на Go или Rust, а с простого вопроса:
можно ли убрать ручной цикл и отдать работу тому коду, который уже написан на C, C++ или Rust?
Python хорош не как самый быстрый исполнитель каждой операции.
Он хорош как удобный слой управления над быстрыми нативными кусками. | 2 047 |
