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 24 822 مشترک است و جایگاه 5 258 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 26 472 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 822 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -44 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 0 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.76% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 492 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 684 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 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 30 اوت, 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.
24 822
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+637 روز
-4430 روز
آرشیو پست ها
100 самых частых вопросов на собеседованиях на должность Python разработчика.
На каждый из вопросов дается детальный развернутый ответ — все, чтобы вы смогли подготовиться.
Краткое пособие: как составить качественное резюме для поиска работы в иностранных компаниях.
Один из лучших обучающих материалов, что доводилось читать — написано с юмором, легко, а главное, реально полезно.
@python_job_interview
Вопросы и ответы к интервью для Python Developer
В этом репозитории собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования.
Также в проекте есть вопросы по основам HTML, фронтенд и БД, которые позволят вам повторить важные моменты, на которых зачастую останавливаются интервьюеры:
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
#python
🖥 Задача для новичков на Python.
Задаются месяц и год в виде чисел. Нужно определить, есть ли в этом месяце пятница, 13-е
Пример:
has_friday_13(3, 2023) ➞ True
has_friday_13(10, 2017) ➞ True
has_friday_13(1, 1985) ➞ False
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewрелокация или стагнация
Думаешь как попасть в международную компанию, где свободная корпоративная культура, карьерные возможности и компенсация выше средней по рынку? Юля, автор канала Yulia Ampilova English for IT & Digital, может помочь! Она преподает английский и работает HR-ом, поэтому знает все тонкости найма и работы в корпорациях.
На своём канале она рассказывает:
▫️как попасть в желанную компанию;
▫️как составить «продающее» резюме на английском;
▫️как эффективно отвечать на вопросы, говорить о себе, своём опыте, достижениях и факапах на английском.
Тут ты найдешь мануал по написанию CV.
Канал будет полезен всем, кто хочет построить карьеру за рубежом — студентам, начинающим и опытным специалистам из ИТ и диджитал. Подписывайся 🫶
🖥 Как посчитать уникальные значений с Counter() ?
Если нам необходимо подсчитать количество уникальных значений в списке, можно, например, создать словарь, в котором ключи – это значения списка, а значения – счетчик встречаемости.
%%time
num_counts = {}
for num in a_long_list:
if num in num_counts:
num_counts[num] += 1
else:
num_counts[num] = 1
# Вывод в консоль
# CPU times: user 448 ms, sys: 1.77 ms, total: 450 ms
# Wall time: 450 ms
Однако более эффективный способ для решения этой задачи – использование Counter() из модуля collections. Весь код при этом уместится в одной строчке:
%%time
num_counts2 = Counter(a_long_list)
# Вывод в консоль
# CPU times: user 40.7 ms, sys: 329 μs, total: 41 ms
# Wall time: 41.2 ms
Этот фрагмент будет работать примерно в 10 раз быстрее, чем предыдущий.
У Counter также есть удобный метод most_common, позволяющий получить самые часто встречающиеся значения:
for number, count in num_counts2.most_common(10):
print(number, count)
# Вывод в консоль
29 19831
47 19811
7 19800
36 19794
14 19761
39 19748
32 19747
16 19737
34 19729
33 19729
Одним словом, collections – это замечательный модуль, который должен быть в базовом наборе инструментов любого Python-разработчика. Не поленитесь прочитать наше руководство по применению модуля.
@python_job_interview
Что отличает Мидл разработчика от Джуна?
Middle умеет программировать самостоятельно без наставника, он понимает продвинутые аспекты языка, ориентируется в своем и чужом коде, знает, как искать и исправлять ошибки. Но как перейти на желаемый грейд?
Команда «Девмана» проанализировала рынок, требования работодателей и создала свою методику, с помощью которой выпускает уверенных Мидл разработчиков.
Например, за 2 месяца — январь и февраль 2023 года — мы трудоустроили 11 выпускников из 11 (!) на желаемую позицию, с зп выше 110 тр.
Что помогло нашим ученикам? Сочетание нескольких подходов на «Девмане»:
✔️ Обучаем на реальных проектах. У вас будет портфолио из 50 небольших и 9 полноценных проектов.
✔️ Симулируем рабочую среду внутри IT компаний. Учим читать свой и чужой код, находить и исправлять ошибки, проходить технические собеседования и многое другое.
✔️ Трехмесячная стажировка запланирована в конце учебной программы.
Обучение стартует 13 марта. Первая неделя курса пробная и не требует предварительной платы. Достаточно вложить свое время и желание учиться!
Если вы готовы стать Мидл Python-разработчиком уже в следующем году переходите в бота→ http://bit.ly/3msMybH
Реклама ООО Девман Pb3XmBtzst1LwoD2BTNgZH1bWzug2DtJgcoWe7i
🖥 Возможно ли при наследовании методы объединять, а не заменять?
Дан родительский класс и дочерний, который наследуется от него
class Parent():
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
print('inside child')
при вызове метода экземпляра дочернего класса с тем же названием вызывается функция из дочернего класса, перезаписываем родительскую
>>> b1 = Child()
>>> b1.test()
inside child
>>>
Вопрос: можно ли сделать так чтобы дочерний метод не перезаписывал родительский, а добавлялся к нему и они выполнялись бы вместе и поочередно (сначала родительский потом дочерний)? Чтобы получилось вот так:
>>> b1.test()
inside parent
inside child
>>>
Ответ
Для этого можно вызвать функцию в родительском классе при помощи super().
class Parent:
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
super().test()
print('inside child')
b1 = Child()
b1.test()
Вывод:
inside parent
inside child
Подробнее про функцию super() можете почитать в документации.
#junior
@python_job_interviewКак подготовиться к собеседованию на позицию Middle Python Developer
Всем привет! Меня зовут Александр, я Python-разработчик в компании VK. За свою карьеру питониста приходилось достаточно часто проходить собеседования, особенно работая на аутсорсе. И я, проходя все эти собеседования, выявил некоторые общие моменты, которыми хочу с вами поделиться.
▪Знания в Питоне
▪Алгоритмы
▪Фреймворки
▪Базы данных
▪Общие советы
📝 Читать дальше
@python_job_interview
🖥 Какой результат мы получим, запустив следующий код?
big_num_1 = 1000
big_num_2 = 1000
small_num_1 = 1
small_num_2 = 1
big_num_1 is big_num_2
small_num_1 is small_num_2
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Объясните как такое возможно?
_MangledGlobal__mangled = 23
class MangledGlobal:
def test(self):
return __mangled
>>> MangledGlobal().test()
23
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview
🖥 Вы видите только следующий кусок кода. Что с ним не так? И для чего такой код нужен?
if __debug__:
assert False, ("error")
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview⭕Как войти в IT? Стоп, это из другой интеграции!
Сейчас вы не услышите традиционной рекламы курсов с обещаниями из домохозяйки сделать айтишника.
Потому что речь пойдет о нетипичном для образовательного рынка продукте.
Вы слышали о тренде на микро-обучение?
Так учат сотрудников IBM, Google и другие IT-гиганты.
Что это?
Вы смотрите короткое видео, содержащее доступную и понятную информацию, и сразу применяете ее на практике, закрепляя понимание материала.
То есть, можно учиться, грубо говоря, во время поездки в метро или завтрака!
Такая учеба не влияет на ваш образ жизни, но зато позволяет приобретать навыки!
адаптировали под него уже более 20 курсов в области программирования, аналитики данных и Data Science.
Кстати, когда выполняешь задание, тебе сразу начисляются хр как в игре! Это делает процесс еще более залипательным и непринужденным.
На платформе большое количество бесплатного контента
Кликай на deepskills.ru и узнай больше
Repost from Анализ данных (Data analysis)
27 февраля стартовал финал совместного профиля «Искусственный интеллект» НТО и Академии искусственного интеллекта для школьников БФ Сбербанка «Вклад в будущее»
📌 3 дня продлится командная работа над финальной задачей.
Sber AI подготовил задание по разработке алгоритма, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию. Такое решение позволит ускорить анализ видеоинформации, а также проводить эффективный поиск по видеопоследовательностям.
📌Подробности по ссылке: https://www.ng.ru/news/760842.html
По итогам командам-победителям вручат приглашения на оплачиваемую стажировку в Сбер и компании-партнеры по направлению «Машинное обучение». Призовой фонд превышает 4 млн рублей
Задача количество последовательных вхождений
Вам дана строка s. Предположим, что некоторый символ x встречается последовательно n раз в строке. Напишите функцию
occurence(), которая принимает строку s и заменяет последовательные вхождения символа x на (n, x). Результат выведите на экран.
Примечание: все символы строки s являются целыми числами от 0 до 9.
Пример:
Входные данные:
s = '1222311'
Вывод:
(1, 1) (3, 2) (1, 3) (2, 1)
Пояснение: вначале 1 встречается только один раз. Меняем на (1, 1). Затем, 2 появляется три раза и заменяется на (3, 2) и так далее.
Важно: не забудьте пробелы между скобками.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewВсем привет от команды Nebius!
Nebius — это международный спин-офф облачного бизнеса Яндекса с офисами в нескольких странах. Мы создаем платформу, позволяющую другим компаниям строить собственный локальный облачный бизнес.
Наши сотрудники — это команда ярких и талантливых личностей с большим опытом работы в построении и развитии публичного облака.
Вы можете стать ее частью — мы активно нанимаем сотрудников в офисы в Белграде и Амстердаме.
На данный момент открыты вакансии для:
• backend-разработчиков — языки Golang, Java, Python , С++, С#
• frontend-разработчиков
• full-stack разработчиков
• technical product managers
• SRE
Полные описания можно найти на сайте.
Если подходящие вам вакансии ещё не открыты — отправьте своё резюме на hr@nebius.com
🖥 Задача
В шеренгу друг за другом стоят
n человек, рост i-го из них равен ai условных единиц. Вы тоже собираетесь встать в эту шеренгу, при чем вам хочется встать на такую позицию p, чтобы f(p) = [количество людей левее вас того же роста, что и вы] умножить на [количество людей правее вас ростом, не равным росту вас] было максимально. Для этого вы можете встать в начало шеренги, в её конец, или между любыми 2мя соседними людьми. К сожалению вы не можете точно вспомнить ваш рост, у вас есть только m предположений о том, каким он может быть, и для каждого из них вы хотели бы знать оптимальную позицию, на которую вам стоило бы встать.
Решение:
Cчитаем сразу для нулевой позиции, сколько в списке не вашего роста для каждой гипотезы. А потом на каждом шаге изменяем кол-во равных слева и неравных справа по текущему значению списка
equal = [0 for i in range(len(m))]
notequal = [len(list(filter(lambda x: x != m[i], n))) for i in range(len(m))]
valsave = [0 for i in range(len(m))]
possave = [0 for i in range(len(m))]
for i in range(len(n)):
for x in range(len(m)):
if n[i] == m[x]:
equal[x] += 1
if n[i] != m[x]:
notequal[x] -= 1
val = equal[x] * notequal[x]
if val > valsave[x]:
valsave[x] = val
possave[x] = i+1
print(possave)
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Декоратор для контроля уникальности аргументов
Напишите декоратор RepeatDecorator, который проверяет, запускалась ли ранее обернутая функция с заданными позиционными аргументами. Если такие аргументы уже подавались на вход данной функции, то нужно вывести на экран сообщение: «Функция с такими аргументами уже запускалась!».
Примечание: Если одна функция запускалась с заданными аргументами, а потом другая запускается с теми же аргументами, то декоратор не должен выводить сообщение.
Пример:
func1(1, 2)
> Ничего не выводится
func1(2, 1)
> Ничего не выводится
func1(3, 1)
> Ничего не выводится
func1(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
func2(1, 2)
> Ничего не выводится, т.к. функция другая
func2(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview