Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
رفتن به کانال در Telegram
Вопросы с собеседований по Python и ответы на них. Учиться у нас: https://clc.to/VcaMmg По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
نمایش بیشتر
شبکه:5 966
مشترکین
-624 ساعت
-127 روز
-2830 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+17
در 2 کانالها
ژوئن '26
+44
در 3 کانالها
Get PRO
مه '26
+61
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+85
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '26
+113
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+68
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+68
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+73
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+110
در 4 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+106
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+73
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '25
+90
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+95
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+83
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+92
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+156
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+234
در 52 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+184
در 31 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+252
در 36 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+252
در 35 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+368
در 37 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+331
در 35 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+329
در 35 کانالها
Get PRO
اوت '24
+342
در 36 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+340
در 35 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+249
در 31 کانالها
Get PRO
مه '24
+258
در 35 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+323
در 35 کانالها
Get PRO
مارس '24
+382
در 30 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+345
در 29 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+364
در 24 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+1 662
در 28 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+1 544
در 6 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 14 ژوئیه | 0 | |||
| 13 ژوئیه | 0 | |||
| 12 ژوئیه | +2 | |||
| 11 ژوئیه | +2 | |||
| 10 ژوئیه | +2 | |||
| 09 ژوئیه | 0 | |||
| 08 ژوئیه | +3 | |||
| 07 ژوئیه | +1 | |||
| 06 ژوئیه | +1 | |||
| 05 ژوئیه | +1 | |||
| 04 ژوئیه | +3 | |||
| 03 ژوئیه | +1 | |||
| 02 ژوئیه | +1 | |||
| 01 ژوئیه | 0 |
پستهای کانال
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе
| 2 |  Как соединить два списка в список кортежей?
Для создания списка кортежей можно воспользоваться функцией zip. Она позволяет объединять не только два, но и три или более списков.
Библиотека собеса по Python | 215 |
| 3 |  🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе | 249 |
| 4 | ✍🏻 Чем файл .pyc отличается от файла .py?
Хотя оба файла содержат байт-код, .pyc — это скомпилированная версия файла Python. Он имеет независимый от платформы байт-код.
Следовательно, мы можем выполнить его на любой платформе, поддерживающей формат .pyc.
Python автоматически генерирует его для повышения производительности (с точки зрения времени загрузки, а не скорости).
Библиотека собеса по Python | 301 |
| 5 |  🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂 | 324 |
| 6 |  🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место | 314 |
| 7 | Чем отличается __str__() от __repr__() в Python, и когда используется каждый из этих методов?
Метод __str__() используется для создания удобочитаемого представления объекта для конечного пользователя, тогда как __repr__() предназначен для создания официального строкового представления объекта, которое можно использовать для воссоздания того же объекта. __repr__() часто используется для отладки и разработки, так как он должен быть точным и однозначным. __str__(), с другой стороны, обычно используется для предоставления дружественного к пользователю представления объекта и может быть менее подробным или точным. Если __str__() не определен, Python будет использовать __repr__() в качестве запасного варианта.
Библиотека собеса по Python | 345 |
| 8 | В чем отличие @foobar от @foobar()?
@foobar и @foobar() — это разные способы применения декораторов.
@foobar применяет декоратор без аргументов, а @foobar() применяет декоратор с аргументами.
То есть @foobar() вызывает декоратор foobar, передавая ему аргументы, а затем результат (декорированная функция) применяется к функции.
Библиотека собеса по Python | 374 |
| 9 |  📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1 | 368 |
| 10 |  💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок | 330 |
| 11 | Как обеспечить строгую согласованность кэша при записи в Django/DRF под высокой нагрузкой?
Короткий ответ: Делайте запись в БД в транзакции, фиксируйте событие в outbox и только после коммита инвалидируйте/перестраивайте кэш (write-through), используя версионирование ключей. Защищайтесь от stampede через короткие TTL + jitter и распределённые локи в Redis. Для чтения с реплик учитывайте лаг и маршрутизируйте горячие чтения на мастер или используйте read-your-writes токены/версии.
Библиотека собеса по Python | 339 |
| 12 |  🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции! | 356 |
| 13 | Как функционирует метод __new__() в Python?
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя необходимую память для объекта. Он вызывается раньше метода __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Этот метод особенно важен при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда требуется контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton.
Библиотека собеса по Python | 346 |
| 14 |  🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps | 396 |
| 15 | Чем отличаются mutable и immutable типы данных в Python и почему это важно понимать при работе с функциями и коллекциями?
Immutable (строки, числа, кортежи) — нельзя изменить после создания, операции создают новый объект.
Mutable (списки, словари, множества) — можно изменять "на месте".
Важно: передача в функции идёт по ссылке, и изменения в mutable-объекте сохраняются, что может привести к неожиданным побочным эффектам.
Библиотека собеса по Python | 355 |
| 16 |  🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку | 401 |
| 17 |  ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод | 380 |
| 18 |  ⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).
● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.
● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок | 404 |
| 19 | Как реализовать контролируемый параллелизм и backpressure в asyncio, если внешние ресурсы (БД/HTTP) ограничены?
Ограничивайте конкуренцию asyncio.Semaphore/пулами соединений, очередьйте работу через asyncio.Queue с фиксированным размером и воркерами, ставьте явные таймауты (asyncio.timeout) и прокидывайте отмену. Не запускайте «тысячи gather»; используйте TaskGroup для структурированной конкуренции, rate-limit (токен-бакет) и ретраи.
Библиотека собеса по Python | 384 |
| 20 |  🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор
— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.
— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1 | 397 |
