Python задачки

Открыть в Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

Больше

Сеть:Python Books. Книги по питону Россия54 142 Технологии и приложения10 225...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python задачки

Канал Python задачки (@pythonquestions) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 934 подписчиков, занимая 10 225 место в категории Технологии и приложения и 54 142 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 934 подписчиков.

Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -77, а за последние 24 часа — -16, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.37%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 760 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как void, developer, professional, api, loginpage.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 26 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

11 934

Подписчики

-1624 часа

-247 дней

-7730 день

760

Просмотры поста

Нет данных24 часа

Нет данных48 часов

6.37%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

11 935

Поздравляем всех девушек с 8 марта.

11 935

@pythonrabota - искать работу только там:)

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этого кода в консоли? ['f', 't'][bool('spam')]

Anonymous voting

11 935

🚀 Как ускорить разработку с AI-инструментами Когда мы говорим об AI, хочется обсуждать реальную практику коллег и смотреть на то, как инструменты работают в продакшене. И скоро у нас будет такая возможность — с 16 по 20 февраля у Podlodka AI Crew пройдёт сезон «AI-агенты в разработке». 👨‍💻Опытом поделятся инженеры и исследователи из Яндекса, Т-Банка, Plata, RealtyCalendar, inDrive, AI Mindset, overwatch.ai и других компаний. Участников ждет 10 сессий и закрытое комьюнити в Telegram. Все кейсы — с прицелом на то, чтобы забирать решения сразу в продакшн. Смотрите полную программу на сайте и забирайте свой билет на Podlodka AI Crew, чтобы изучить актуальные AI-инструменты в компании практиков!

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этого кода? print('ab cd ef'.title())

Anonymous voting

11 935

🦾 Чем реально отличается Senior ML от уверенного Middle? На открытом вебинаре разберём продвинутые методы машинного обучения, о которых обычно говорят вскользь или не говорят вовсе. Рекомендательные системы, временные ряды, reinforcement learning, GenAI, байесовские подходы и деплой моделей в прод: где и зачем они применяются сегодня и почему без них невозможно расти дальше в профессии. Это честный разговор о том, какие навыки действительно ценятся на уровне Senior, какие задачи решают специалисты ML Advanced и какие карьерные возможности открываются после перехода на эту ступень. Вы сможете задать любые вопросы и получить ответы от эксперта. 📋 Встречаемся 28 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://vk.cc/cToGlB Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Как отсортировать список чисел lst? lst = [10, 3, 6, 1, 9]

Anonymous voting

11 935

Как развернуть список lst? lst = [1, 2, 3, 4]

Anonymous voting

11 935

Как найти количество слов в строке text? text = "Python is a general-purpose programming language"

Anonymous voting

11 935

Как найти сперва максимальное, затем минимальное значение в списке lst? lst = [3, 7, 1, 9]

Anonymous voting

11 935

Как перевести список строк в список их длин? words = ["QA", "DevOps", "Python"]

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этих строк кода в консоли? not (3 > 4) not (1 & 1)

Anonymous voting

11 935

Как удалить дубликаты из списка lst? lst = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]

Anonymous voting

11 935

Вы начали изучать Python, установили библиотеки, попробовали что-то запустить — и всё внезапно сломалось? Не переживайте, это случалось с каждым. Просто вы не изолировали окружение. На открытом уроке курса «Machine Learning. Basic» мы разберём, как грамотно настроить виртуальное окружение, чтобы работать с Python и ML-библиотеками спокойно и системно. Вы узнаете, что такое venv, conda и uv, как управлять зависимостями и подключать Jupyter Notebook к своему окружению. Настроим всё пошагово — без сложных терминов и магии. ➡️ Присоединяйтесь 28 октября в 20:00 (МСК). Уверенный старт в Python и машинном обучении начинается с чистого окружения. Регистрация открыта: https://vk.cc/cQADkM


Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576