اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
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📈 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 24 967 مشترک است و جایگاه 5 488 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 26 804 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 967 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -153 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.12% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.05% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 527 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 762 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 06 ژوئن, 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.
24 967
مشترکین
-524 ساعت
-437 روز
-15330 روز
آرشیو پست ها
❓ Что выведет этот код на Python?
x = [1, 2, 3]
y = x
x += [4]
print(x)
print(y)
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3]
x = [1, 2, 3] и y = x — ссылка на один и тот же список.
- x += [4] модифицирует список на месте.
- Поэтому y тоже видит изменение.
🧠 Подвох — в +=, который работает не как x = x + [...].
Хотите освоить программирование или сменить работу в IT?
А вы готовы всего за час создать и опубликовать целое приложение?
Отлично! Тогда присоединяйтесь к онлайн-конференции «Как создать первый проект на Python и Java с нуля»!
Новички в IT узнают:
- какой язык программирования лучше выбрать для старта
- как быстро создать и развернуть приложение
- как работают Python и Java на практике
- как размещать код на GitHub и работать с репозиториями
- какие дополнительные инструменты использовать для профессионального роста
Программисты на других языках, и те, кто ищет новые возможности в IT:
- поймёте, какие IT-технологии сейчас востребованы
- узнаете, какие навыки прокачивать для успешной смены деятельности
- отработаете навыки быстрой сборки и быстрого развёртывания проекта
- узнаете о новых возможностях для обучения и развития
Также вас ждёт квиз с призами!
Спикеры:
Сурен Хоренян: бэкенд-разработчик на Python, руководитель команды в «VK Рекламе»
Сергей Прощаев: Java-разработчик
Бонус! Скидка 7% на любой курс OTUS и полезные материалы в подарок!
18 апреля, 19:00 МСК
Бесплатно
Записаться на событие - https://otus.pw/hO1Y/?erid=2W5zFG4xtxx
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
❓ Что выведет этот код на Python?
def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to
print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3, []))
print(append_to(4))
[2]
[3]
[4]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2]
[3]
[4]
to=[] сохраняется и используется повторно, если явно не передан другой.
Поэтому append_to(1), append_to(2) и append_to(4) работают с одним и тем же списком.
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!
🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
🧩 Сложная задача по Python для опытных разработчиков
Что выведет следующий код?
def func(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print(func(1))
print(func(2))
print(func(3))
[2]
[3]
[1, 2]
[1, 2, 3]
[1]
[1]
[2]
[3]
L=[]) в Python инициализируются один раз при определении функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому изменения сохраняются между вызовами func. Это классическая "ловушка" со значениями по умолчанию!
@python_job_interview
🖥 Создание секретного токена с помощью Python!
@python_job_interview
Repost from Python/ django
🧠 Python-задача на внимательность и знание подводных камней
Что выведет этот код?
def make_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def wrapper(x=i):
return lambda: x
funcs.append(wrapper())
return funcs
a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!
🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT
👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.
Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.
Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.
👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:
— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации
👉Подобрать курс
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvnqQ5w
Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT
👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.
Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.
Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.
👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:
— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации
👉Подобрать курс
Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvmBMGd
🖥 AnyIO — это библиотека для асинхронного программирования в Python, обеспечивающая единый интерфейс для работы с различными фреймворками, такими как asyncio и trio!
🌟 Она предоставляет высокоуровневые инструменты для конкурентного выполнения задач и сетевого взаимодействия, позволяя разработчикам писать код, совместимый с разными асинхронными библиотеками без изменений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
🖥 В этой статье представлено подробное руководство для начинающих по работе с шаблонами в Django!
🌟 Автор объясняет, что такое шаблоны Django, их преимущества и как они позволяют отделить визуальное представление сайта от логики приложения. Шаблоны содержат статические части HTML и специальный синтаксис для вставки динамического контента, что способствует созданию чистого и поддерживаемого кода.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
🖥 catalogue — это легковесная библиотека для Python, которая позволяет создавать и управлять регистрами функций!
🌟 Такие регистры используются для хранения функций или объектов с уникальными строковыми идентификаторами. Это делает функции легко сериализуемыми, поскольку вместо передачи функции в объект передаётся её имя, что упрощает логирование, конфигурацию и восстановление состояния.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
🖥 В этой статье рассматриваются различные подходы к реализации конкурентности в Python для повышения производительности программ! Автор объясняет ключевые концепции, такие как конкурентность и параллелизм, и их применение в Python.
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
🖥 «16 продвинутых приемов Python, которые должен знать каждый специалист по данным» предлагает ряд методов для повышения эффективности и оптимизации кода при анализе данных. К ключевым приемам относятся:
Списковые включения (List Comprehensions): позволяют создавать списки в одной строке кода, что делает код более лаконичным и быстрым по сравнению с традиционными циклами.
tecmint.com
Использование генераторов: обеспечивает эффективную работу с большими наборами данных, поскольку генераторы создают элементы по мере необходимости, не занимая лишнюю память.
tecmint.com
Функция zip: позволяет одновременно итерировать по нескольким спискам, что особенно полезно при работе с связанными наборами данных.
Применение этих и других продвинутых приемов Python способствует написанию более чистого, быстрого и эффективного кода, что особенно важно в проектах по анализу данных.
📌 Читать
⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python
С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?
Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡
Что будем делать:
🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.
🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем!
🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@python_job_interview
Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwJGQBa
🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных!
💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@python_job_interview
Интенсив по очередям: Kafka & NATS
Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.
🌐 В программе курса:
▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload.
🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждём вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk
