Python вопросы с собеседований
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📈 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.
def test_system_echo(capfd):
os.system('echo "hello"')
captured = capfd.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capfdbinary — тоже работает со стандартным выводом и ошибками, но возвращает именованный кортеж, где сообщения из stderr и stdout представлены в виде байтовых строк.
def test_system_echo(capfdbinary):
os.system('echo "hello"')
captured = capfdbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Capsys — фикстура для работы с потоками для стандартного вывода и вывода ошибок на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде строк.
def test_output(capsys):
print("hello")
captured = capsys.readouterr()
assert captured.out == "hello\n"
Capsysbinary — подходит для работы с потоками стандартного вывода на уровне python-кода. Захватывает sys.stdout и sys.stderr из кода и возвращает в виде байтовых строк.
def test_output(capsysbinary):
print("hello")
captured = capsysbinary.readouterr()
assert captured.out == b"hello\n"
Логирование
Логи — отличный инструмент для дебага, когда дело касается стабильной работы приложения. По ним можно понять, когда и из-за чего в работе системы возник сбой. Pytest имеет несколько фикстур для управления логами из тестов.
Caplog — позволяет работать с логами в python-коде. Дает возможность изменять уровень логирования, перехватывать сообщения, модифицировать их и многое другое.
# Задать уровень логирования
def test_foo(caplog):
caplog.set_level(logging.INFO)
for message in caplog.messages:
assert "for debug level" not in message
# Пример проверки уровня логирования и текста в сообщении лога
def test_baz(caplog):
func_under_test()
for record in caplog.records:
assert record.levelname != "CRITICAL"
assert "wally" not in caplog.text
Recwarn — возвращает экземпляр класса WarningsRecorder, где будут храниться все warnings, которые были вызваны с помощью warnings.warn в тестовых функциях.
import warnings
def test_check_warnings(recwarn):
warnings.warn("hello", UserWarning)
assert len(recwarn) == 1
warn = recwarn.pop(UserWarning)
assert issubclass(warn.category, UserWarning)
assert str(warn.message) == "hello"
assert warn.filename
Отчеты и документация
Pytest из коробки позволяет генерировать отчеты в формате JUnit XML, поэтому во фреймворке имеется ряд специальных фикстур для управления формированием отчета.
Doctest_namespace — фикстура для работы со встроенной библиотекой doctest. Библиотека помогает сравнить поведение функции с тем, что описано в docstring как ее ожидаемое поведение.
# Объявляем фикстуру в conftest.py
import numpy
@pytest.fixture(autouse=True)
def add_np(doctest_namespace):
doctest_namespace["np"] = numpy # Добавляет в namespace np ссылку на объект numpy
# Вызываем namespace в numpy.py
def arange():
"""
>>> a = np.arange(10)
>>> len(a)
10
"""
pass
Напишите фикстуры, которые вы используете в комментариях 👇
@python_job_interview* С инпутом 'a'
* Ваша функция должна вернуть ['a']
* С инпутом 'ab'
* Ваша функция должна вернуть ['ab', 'ba']
* С инпутом 'aabb'
* Ваша функция должна вернуть ['aabb', 'abab', 'abba', 'baab', 'baba', 'bbaa']
Обратите внимание, что порядок перестановок не имеет значения.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewurl = "https://uproger.com/c/HowdyhoNet" -> domain name = "uproger.com"
url = "http://www.zombie-bites.com" -> domain name = "zombie-bites"
url = "https://www.cnet.com" -> domain name = cnet"
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewprofit({
"cost_price": 32.67,
"sell_price": 45.00,
"inventory": 1200
}) ➞ 14796
profit({
"cost_price": 225.89,
"sell_price": 550.00,
"inventory": 100
}) ➞ 32411
profit({
"cost_price": 2.77,
"sell_price": 7.95,
"inventory": 8500
}) ➞ 44030
Примечание:
1. Предполагаем, что все запасы были проданы.
2. Прибыль = общая сумма продаж – общая себестоимость
Пишите ваши варианты решения в комментах. Варианты решений будут скоро(сегодня-завтра)
#новичок #coбес5 по информатике, и он решил написать программу, которая поможет ИИ.
Задание
Вам дается массив целых чисел [students]. Массив [students] понравится ИИ если:
Длина массива - четное число (чтобы у каждого ученика был сосед по парте, ученик без соседа отправится ИИ на другой урок)
students[i] != students[i+1] для всех учеников на четных позициях (ИИ хочет, чтобы ученики с одинаковым рейтингом не сидели за одной партой; первые два элемента массива - ученики за первой партой, следующие два элемента - за второй и тд.)
Пустой массив тоже понравится ИИ, потому что тогда вместо урока он пойдет в столовую пить чай.
Важно: Менять элементы местами нельзя, можно только удалить число на любой позиции из массива. Когда элемент удаляется, элементы справа смещаются на одну позицию влево, чтобы заполнить появившийся пропуск, а все элементы слева остаются неизменными.
Верните минимальное число элементов, которые необходимо удалить, чтобы массив понравился ИИ.
Пример:
Ввод: students = [1, 1, 2, 3, 5]
Вывод: 1
Мы можем удалить или students[0] или students[1], этого будет достаточно, чтобы массив понравился ИИ - students[1, 2, 3, 5].
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewnum = 123
Вывод: "One Hundred Twenty Three"
Ввод: num = 12345
Вывод: "Twelve Thousand Three Hundred Forty Five"
Решение задачи
Пишите свое решение в комментариях👇Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru