Python вопросы с собеседований

🖥 Auto-resume-raising – программа для автоматического подъема резюме на HeadHunter каждые 4 часа Альтернатива платной услуге Продвижение.LITE от HeadHunter 🖥 Github: https://github.com/sergo-code/hh-ru-auto-resume-raising #github #python @python_job_interview

🖥 Задача реализовать алгоритм интерполяционного поиска нтерполяционный поиск — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», аналогичный бинарному поиску. В отличие от бинарного поиска, он не всегда начинает поиск с середины. Интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию искомого элемента по формуле: index = low + [(val-lys[low])*(high-low) / (lys[high]-lys[low])] В этой формуле используются следующие переменные: lys — наш входной массив. val — искомый элемент. index — вероятный индекс искомого элемента. Он вычисляется как более высокое значение, когда значение val ближе по значению к элементу в конце массива (lys[high]), и более низкое, когда значение val ближе по значению к элементу в начале массива (lys[low]). low — начальный индекс массива. high — последний индекс массива. Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса: Если значение найдено (когда lys[index] == val), возвращается индекс. Если значение val меньше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для левого подмассива. Если значение val больше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для правого подмассива. Решение: def InterpolationSearch(lys, val): low = 0 high = (len(lys) - 1) while low <= high and val >= lys[low] and val <= lys[high]: index = low + int(((float(high - low) / ( lys[high] - lys[low])) * ( val - lys[low]))) if lys[index] == val: return index if lys[index] < val: low = index + 1; else: high = index - 1; return -1 Если мы используем функцию для вычисления: >>> print(InterpolationSearch([1,2,3,4,5,6,7,8], 6)) Наши начальные значения будут следующими: val = 6, low = 0, high = 7, lys[low] = 1, lys[high] = 8, index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5 Поскольку lys[5] равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат: 5 Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low. Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска. Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций. 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @python_job_interview

Задача для новичков. Собеседование. Напишите программу на Python для сортировки списка кортежей с использованием лямбда-функции. Пример: Исходный список кортежей: [('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)] Отсортированный список кортежей: [('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)] Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже. #новичок #coбес Задача для новичков. Собеседование. Напишите программу на Python для сортировки списка кортежей с использованием лямбда-функции. Пример: Исходный список кортежей: [('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)] Отсортированный список кортежей: [('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)] Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже. #новичок #coбес @python_job_interview

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/PQaK/ 🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера ⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist Протестируйте обучение на открытом уроке: ✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/E23g/ 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/PQaK/

Автор этого резюме утверждает, что оно понравилось гигантам вроде Microsoft, Google, Amazon. Добрые люди решили детально разобрать его и выделить ключевые моменты: Розовым — глаголы действия, с них начинается каждый bullet point; Желтым — hard skills по вашей специальности; Оранжевый — показатель понимания бизнеса и реального опыта в (игровой) индустрии; Зеленый — рабочие достижения, самая ценная часть резюме; Голубой — сертификаты «Кенгуру» impact и всякие личные награды и достижения; Фиолетовый — ссылки на портфолио. Теперь вы знаете, как грамотно составить резюме.

🖥 Задача. Подготовка экспедиции на Марс N кандидатов готовятся к двум космическим экспедициям на Марс. Поскольку экспедиции будут продолжаться несколько лет, а их участники окажутся в замкнутом пространстве небольшого объёма, то важное значение приобретает психологическая совместимость членов экипажа. Путём тестирования были установлены пары кандидатов, присутствие которых в одной и той же экспедиции было бы нежелательным. Результаты тестирования отражены в таблице размера NxN. Если на пересечении -той строки и $j$-го столбца таблицы находится знак «+», то участие -го и $j$-го кандидатов в одной экспедиции нежелательно. Составьте программу, разделяющую кандидатов на две группы для участия в экспедициях. Если такое разделение невозможно, программа должна выводить сообщение «No solution». В противном случае, программа должна выводить номера кандидатов, принадлежащих первой группе. Первой группой мы будем считать группу, в которой меньше кандидатов. Естественно, хорошо написанная программа должна стремиться к тому, чтобы размеры групп не очень сильно отличались. Поэтому, если возможно несколько разбиений на группы, программа должна выбирать разбиение с минимальной разностью количеств кандидатов в группах. При этом в случае, если разбиений с минимальной разницей всё равно получается несколько, для определённости выбирается разбиение, в котором первая группа лексикографически меньше, чем первые группы остальных разбиений. Программа должна считывать со стандартного потока ввода количество кандидатов и матрицу размера NxN. Например, для входных данных 8 - - + - - - - - - - - + - - - - + - - - - - - + - + - - - + - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - - + - - + - - - + - программа должна выводить 1 2 6 8 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @python_job_interview

Поиск мажоритарного элемента Условие задачи: Дан массив nums размера n. Требуется вернуть мажоритарный элемент. Мажоритарный элемент - это элемент, который появляется более n / 2 раз. Вы можете быть уверены, что мажоритарный элемент всегда существует в массиве. Примеры: Ввод: nums = [4,2,4] Вывод: 4 Ввод: nums = [8, 8, 6, 6, 6, 8, 8] Вывод: 8 Решение задачи

​Ресурсы с задачами по программированию 1. LeetCode поддерживает более 16 языков программирования. Пользователи могут сами выбирать уровень сложности задачи. 2. HackerRank — платформа, где кроме базовых задач можно выбрать задачи в разных областях: SQL, алгоритмы, AI и т.д. 3. Codewars представляет алгоритмические и практические задачи, связанные с шаблонами проектирования. 4. TopCoder — сообщество программистов, где любят решать головоломки. На сайте иногда проходят турниры. 5. CodinGame — платформа, где решение задачи сопровождается визуализацией в стиле видеоигр.

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_interview

релокация 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_interview

Как 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