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
🖥 Декоратор для замера времени
Напишите декоратор TimeDecorator, который будет замерять время выполнения декорированной функции.
Исходная функция должна возвращать результат, а декоратор должен просто выводить строку "Затрачено N секунд" на экран.
Пример:
def func(...):
...
print('Я закончила работать!')
func()
# Затрачено 0.5 секунд
# Я закончила работать!
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview
🔥 Хардкорный тест по Python от OTUS 🔥
🐍 Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Python Developer. Professional»
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/sXXn/
💣 Пройдете тест и получите:
✔️ Живое общение с экспертами Python-сообщества
✔️ Лучшие открытые уроки прошлых наборов курса
✔️ Продвинутые темы и практика на «боевых» задачах уровня Middle+
✔️ Скидку на прохождение онлайн курса «Python Developer. Professional»
Курс доступен в рассрочку.
Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru
🖥 Эта задача взята с Avito Weekend Offer для аналитиков
Вам дан набор чисел в виде списка Python. Необходимо найти медиану этого числового ряда.
Задание
Напишите функцию FindMedian, которая будет возвращать одно число - медианное значение.
Функция FindMedian принимает на вход arr - исходный список с числами.
Пример:
arr = [1, 5, 2, 3, 6]
Ответ: 3
Пример:
arr = [100, 5, 2, 4, 3, 6]
Ответ: 4.5
Примечание: Если в выборке четное число элементов, то за медиану нужно взять среднее между центральными элементами (после упорядочивания).
Дополнительная информация
Обратите внимание, что шаблон решения представлен в виде (на примере языка Python):
class Answer:
def function(self, arg1, arg2):
# напишите свой код ниже
return res
Здесь function - функция, которую вам нужно написать (от задачи к задаче ее имя меняется), а arg1, arg2 - аргументы этой функции.
Чтобы решить задачу, напишите свой код между комментарием и выражением return ....
print(Answer().function(arg1, arg2))
Если вам нужно импортировать какой-то модуль, указывайте модуль до class Answer. Например:
import mymodule
class Answer:
...
Полный пример:
# импортируем модуль
import collections
class Answer:
def problemSolve(self, n, m):
# напишите свой код ниже
...
return res
# промежуточно смотрим результат
print(Answer().problemSolve(n=2, m=3))
Пишите свое решение в комментариях👇
@machinelearning_interview⚡️ Задачи на Python
Дана переменная, в которой хранится информация о затратах и доходе рекламных кампаний по различным источникам. Необходимо дополнить исходную структуру показателем ROI по формуле:
(revenue / cost - 1) * 100
Пример работы программы:
results = {
'vk': {'revenue': 103, 'cost': 98},
'yandex': {'revenue': 179, 'cost': 153},
'ok': {'revenue': 103, 'cost': 110},
'adwords': {'revenue': 35, 'cost': 34},
'twitter': {'revenue': 11, 'cost': 24},
}
Результат:
{'adwords': {'revenue': 35, 'cost': 34, 'ROI': 2.94},
'ok': {'revenue': 103, 'cost': 110, 'ROI': -6.36},
'twitter': {'revenue': 11, 'cost': 24, 'ROI': -54.17},
'vk': {'revenue': 103, 'cost': 98, 'ROI': 5.1},
'yandex': {'revenue': 179, 'cost': 153, 'ROI': 16.99}}
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview⚡️ Задачи на Python с использованием dfs + bfs
Дана двоичная матрица размера n x n, где 1 представляет сушу, а 0 представляет воду.
Остров — это 4-направленно связанная группа 1, не связанная ни с какими другими 1. В сетке ровно два острова.
Вы можете изменить 0 на 1, чтобы соединить два острова в один остров.
Возвращает наименьшее количество нулей, которое нужно перевернуть, чтобы соединить два острова.
1. Для начала я предлагаю найти 1-ый остров в матрице, с помощью обхода в глубину
(dfs), если мы нашли элемент 1-го острова, тогда меняем значение в двумерной матрице на 2. Для экономии времени мы будем заранее заполнять очередь для будущего обхода в ширину (bfs).
n = len(grid)
queue = []
def dfs(x, y):
if x > 0 or x >= n or 0 > y or y >= n or grid[x][y] != 1:
return
grid[x][y] = 2
queue.append([x, y, 0])
dfs(x - 1, y)
dfs(x + 1, y)
dfs(x, y - 1)
dfs(x, y + 1)
# Перебираем двумерный массив, пока не найдем первый элемент суши
flag = False
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j]:
dfs(i, j)
flag = True
break
if flag:
break
2. С помощью обхода в ширину мы найдем кратчайший путь до 2-го острова, для этого мы заполнили очередь координатами элементов 1-го острова.
# Чтобы убрать больше количество условных операторов
# я буду использовать цикл for, в котором я буду перебирать
# все возможные варианты дальнейшего пути
dirct = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
while len(queue) != 0:
# step - расстояние до 2-го острова
x, y, step = queue[0][0], queue[0][1], queue[0][2]
queue.pop(0)
for dx, dy in dirct:
x1, y1 = x + dx, y + dy
if 0 > x1 or x1 >= n or 0 > y1 or y1 >= n:
continue
if grid[x1][y1] == 1:
return step # ответ на задачу
if grid[x1][y1] == 0:
grid[x1][y1] = 2
queue.append([x1, y1, step + 1])
Весь код:
class Solution(object):
def shortestBridge(self, grid):
n = len(grid)
queue = []
def dfs(x, y):
if 0 > x or x >= n or 0 > y or y >= n or grid[x][y] != 1:
return
grid[x][y] = 2
queue.append([x, y, 0])
dfs(x - 1, y)
dfs(x, y - 1)
dfs(x + 1, y)
dfs(x, y + 1)
flag = False
for i in range(n):
for j in range(n):
if grid[i][j]:
dfs(i, j)
flag = True
break
if flag:
break
dirct = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)]
while len(queue) != 0:
x, y, step = queue[0][0], queue[0][1], queue[0][2]
queue.pop(0)
for dx, dy in dirct:
x1, y1 = x + dx, y + dy
if 0 > x1 or x1 >= n or 0 > y1 or y1 >= n:
continue
if grid[x1][y1] == 1:
return step
if grid[x1][y1] == 0:
grid[x1][y1] = 2
queue.append([x1, y1, step + 1])
@python_job_interviewRepost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
💡Хотите научиться извлекать из данных пользу и решать задачи бизнеса? Обратите внимание на очную программу «Аналитик данных» от Центра непрерывного образования ФКН.
✅ Программа подходит для начинающих: сначала вы изучите основы Python, SQL и прикладную статистику. А дальше перейдете к машинному обучению, A/B-тестам, продуктовым и бизнес-подходам, инструментам Business Intelligence, Data Warehouse..
✅ Наши преподаватели работают в крупных IT-компаниях, банках и инновационных стартапах. На каждом занятии они учат применять теорию к реальным задачам, которые они решают в индустрии.
✅ Обучение завершается финальным проектом, направленным на решение бизнес-задачи, который станет отличным дополнением к вашему портфолио.
Старт уже 22 марта!🔥
Продолжительность: 1 год
Где: Москва, Покровский бульвар, 11.
Стоимость: 390.000₽, оплату можно разделить на 5 частей без переплат.
Подробнее и записаться на курс: по ссылке.
📌 Дана последовательность, в которой находятся рандомные числа в произвольном порядке, в ней находятся только парные элементы.
Пример: 2 1 5 5 2 1
К ним добавляют элемент в произольное место
Например: 2 3 1 5 5 2 1
Найти этот уникальный элемент используя только один цикл
=========================================
(сложность программ - линейная)
import random
import numpy as np
def merge(lst1, lst2):
yield from lst1
yield from lst2
def shuffle_list(n: int):
lst = np.arange(1, n)
np.random.shuffle(lst)
return lst
def random_insert(lst, item):
lst.insert(random.randrange(len(lst)+1), int(item))
def find_item(lst: list):
init_lst = []
for item in lst:
if lst.count(item) == 1:
init_lst.append(item)
return init_lst
n = int(input("n > "))
a_list = shuffle_list(n)
b_list = shuffle_list(n)
c_list = list(merge(a_list, b_list))
e = input("e > ")
random_insert(c_list, e)
print(find_item(c_list))
Это громоздкое решение. Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewНавыки разработки микросервисной архитектуры — одна из главных компетенций специалистов по созданию масштабируемых и отказоустойчивых приложений. В OTUS в рамках онлайн-курса «Microservice Architecture» пройдут открытые уроки:
🗓 9 февраля в 17:00 мск — «Event Driven Architecture»
Познакомимся с основами событийно-ориентированной архитектуры (Event Driven Architecture), рассмотрим взаимодействия на основе событий, подходы к проектированию событий и разберем понятие Event Sourcing.
👉 Пройти тест и записаться на урок — https://otus.pw/BEZU/
🗓 22 февраля в 17:00 — «Микросервисная архитектура, когда нужна, а когда нет»
Рассмотрим плюсы и минусы монолитов и микросервисов, разберем проблемы при двух подходах, а также основные паттерны в микросервисной архитектуре.
👉 Пройти тест и записаться на урок — https://otus.pw/Hbf8/
Открытые уроки будут полезны для back-end разработчиков, Team Lead и администраторов. Это возможность протестировать курс и познакомиться с экспертами.
📌 Тестовое задание по python
Мы уже создавали матрицу спирали, теперь создадим полноценный проект.
Необходимо реализовать Python-библиотеку, которая осуществляет получение квадратной матрицы (NxN) с удалённого сервера и возвращает её пользователю в виде List[int]. Этот список должен содержать результат обхода полученной матрицы по спирали: против часовой стрелки, начиная с левого верхнего угла (см. test case ниже).
Пример исходной матрицы:
+-----+-----+-----+-----+
| 10 | 20 | 30 | 40 |
+-----+-----+-----+-----+
| 50 | 60 | 70 | 80 |
+-----+-----+-----+-----+
| 90 | 100 | 110 | 120 |
+-----+-----+-----+-----+
| 130 | 140 | 150 | 160 |
+-----+-----+-----+-----+
Матрица гарантированно содержит целые неотрицательные числа. Форматирование границ иными символами не предполагается.
Требования к выполнению и оформлению
Библиотека содержит функцию со следующим интерфейсом:
async def get_matrix(url: str) -> List[int]:
...
Функция единственным аргументом получает URL для загрузки матрицы с сервера по протоколу HTTP(S).
Функция возвращает список, содержащий результат обхода полученной матрицы по спирали: против часовой стрелки, начиная с левого верхнего угла.
Взаимодействие с сервером должно быть реализовано асинхронно - посредством aiohttp, httpx или другого компонента на asyncio.
Библиотека должна корректно обрабатывать ошибки сервера и сетевые ошибки (5xx, Connection Timeout, Connection Refused, ...).
В дальнейшем размерность матрицы может быть изменена с сохранением форматирования. Библиотека должна сохранить свою работоспособность на квадратных матрицах другой размерности.
Решение задачи необходимо разместить на одном из публичных git-хостингов (GitHub, GitLab, Bitbucket). Можно также выслать решение в виде архива (zip, tar). Загружать библиотеку в PyPi или другие репозитории не требуется.
Проверка решения
Для самостоятельной проверки можно использовать следующий test case:
SOURCE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/avito-tech/python-trainee-assignment/main/matrix.txt'
TRAVERSAL = [
10, 50, 90, 130,
140, 150, 160, 120,
80, 40, 30, 20,
60, 100, 110, 70,
]
def test_get_matrix():
assert asyncio.run(get_matrix(SOURCE_URL)) == TRAVERSAL
Загружайте свои решения и отправляйте ссылки в комментарии👇
@python_job_interviewТолько до конца дня дарим 3 курса по 🎯 IT за 0 руб вместо 23.500 руб!
💯 Не упустите возможность получить профессию мечты!
Забирай свой набор IT курсов по ссылке 🤝
📌 Задача
У вас есть девять цифр:
1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100.
def all_combinations(a):
if len(a) <= 1:
yield a
else:
head = ''
tail = list(a)
while len(tail) > 0:
head += tail.pop(0)
for s in all_combinations(tail):
yield [head] + s
def all_signs(n):
if n == 0:
yield ()
else:
for tail in all_signs(n-1):
for s in '+-':
yield (s,) + tail
def perform_operations(nums, signs):
nums = list(map(int, nums))
result = nums.pop(0)
n = 1
for s in signs:
if s == '+':
result += nums.pop(0)
if s == '-':
result -= nums.pop(0)
n += 1
return result
for numbers in all_combinations(tuple(map(str, range(1, 10)))):
#print(numbers)
for signs in all_signs(len(numbers) - 1):
#print(signs)
summ = perform_operations(numbers, signs)
if summ == 100:
print(
''.join(map(
lambda x: ''.join(x),
zip(numbers, signs)))
+ numbers[-1])
Три функции:
- all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места);
- all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией);
- perform_operations — выполняет операции.
Здесь просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов.
👉 Это не оптимальное решение. Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview