ru
Feedback
Python задачи и вопросы

Python задачи и вопросы

Открыть в Telegram

Задачи и вопросы с собеседований по python разного уровня сложности По рекламе: @cyberJohnny

Больше
1 145
Подписчики
Нет данных24 часа
-47 дней
-1130 день
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+2
в 0 каналах
июнь '26
+6
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+2
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+5
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+4
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+4
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+5
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+6
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+6
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+6
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+4
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+4
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+2
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+2
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+2
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+8
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+7
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+5
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+11
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+10
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+6
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+57
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+25
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+13
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+11
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+17
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+17
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+60
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+23
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+22
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+34
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+20
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+33
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+71
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+8
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+9
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+28
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+19
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+36
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+46
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+102
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+143
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+380
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+197
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+63
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+21
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+41
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+17
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+19
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+24
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+157
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+181
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+64
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+44
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+42
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+23
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+9
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+11
в 0 каналах
Get PRO
апрель '21
+20
в 0 каналах
Get PRO
март '21
+21
в 0 каналах
Get PRO
февраль '21
+13
в 0 каналах
Get PRO
январь '21
+25
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '20
+800
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
24 июля0
23 июля0
22 июля0
21 июля0
20 июля0
19 июля0
18 июля0
17 июля0
16 июля0
15 июля0
14 июля0
13 июля0
12 июля0
11 июля0
10 июля0
09 июля0
08 июля0
07 июля+1
06 июля0
05 июля0
04 июля0
03 июля+1
02 июля0
01 июля0
Посты канала
Что означает RPO? 👾 — Максимально допустимая длительность простоя 👍 — Цель по времени восстановления сервиса 🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени ⚡️ — Среднее время до отказа Библиотека задач по Python

2
Как поддерживать «прибавить x на [l,r]» и «минимум на [l,r]» за O(log n)? 👾 — Префиксные суммы 👍 — Дерево Фенвика 🥰 — Сегментное дерево с ленивой пропагацией ⚡️ — Несортированная куча Библиотека задач по Python
47
3
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться! Мы только начали, а первый практический воркшо
🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться! Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу. 💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио: В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио. 🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса (https://clc.to/o7ZCfQ)
4
4
Что выведет код сверху? 👾 — 0 1 👍 — 0 🥰 — 1 Библиотека задач по Python
Что выведет код сверху? 👾 — 0 1 👍 — 0 🥰 — 1 Библиотека задач по Python
73
5
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одно
🔥 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 (https://clc.to/BSABpQ) 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 (https://clc.to/s8QztA)
1
6
Что выведет код сверху? 👾 — TypeError 👍 — apple banana 🥰 — 4 3 ⚡️ — {"apple": 4, "banana": 3} {"apple": 4, "banana": 3} Би
Что выведет код сверху? 👾 — TypeError 👍 — apple banana 🥰 — 4 3 ⚡️ — {"apple": 4, "banana": 3} {"apple": 4, "banana": 3} Библиотека задач по Python
64
7
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать арх
🚀 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 (https://clc.to/BsVWCw)
1
8
Что даёт asyncio.TaskGroup по сравнению с gather? 👾 — Запускает задачи параллельно и скрывает исключения 👍 — При первом исключении отменяет остальные, дожидается их и выбрасывает ошибку после with 🥰 — Выполняет задачи строго последовательно ⚡️ — Требует вручную вызывать cancel() для каждой задачи при ошибке Библиотека задач по Python
66
9
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автоном
🤨 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 (https://clc.to/3s3EKw) на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
5
10
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять? 1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру
🔥 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 (https://clc.to/-hMISg)
1
11
Что выведет код? 👾 — Moscow 👍 — 12 🥰 — Saint Petersburg ⚡️ — Nizhny Novgorod Библиотека задач по Python
Что выведет код? 👾 — Moscow 👍 — 12 🥰 — Saint Petersburg ⚡️ — Nizhny Novgorod Библиотека задач по Python
84
12
Чем корректно отдавать большой поток данных? 👾 — Response с JSON 👍 — StreamingResponse 🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память ⚡️ — HTMLResponse Библиотека задач по Python
75
13
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент? Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом аг
📹 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 (https://clc.to/h6HOiw)
1
14
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим? Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях
💰 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» (https://clc.to/ZbAh1w) 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 (https://clc.to/ZbAh1w)
1
15
Какое утверждение о GIL (Global Interpreter Lock) в CPython верно? 👾 — Позволяет многопоточность на многоядерных CPU 👍 — Отсутствует в CPython 🥰 — Сериализует выполнение байт-кода в одном потоке ⚡️ — Ускоряет выполнение async-функций Библиотека задач по Python
87
16
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое мож
🔥 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 (https://clc.to/EBIcIQ), чтобы не пропустить старт трансляции!
1
17
Что выведет код сверху? 👾 — True 👍 — False 🥰 — Error ⚡️ — Другое Библиотека задач по Python
Что выведет код сверху? 👾 — True 👍 — False 🥰 — Error ⚡️ — Другое Библиотека задач по Python
90
18
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирова
🎬 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 (https://clc.to/Ey9AwA) ● YouTube (https://clc.to/3lXcQA) 🚀 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 (https://clc.to/o1Iuhg)
1
19
Вы работаете с высоконагруженным Python-сервисом. При профилировании заметили, что использование list приводит к избыточным копированиям данных и росту потребления памяти. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации? 👾 — Использовать tuple вместо list, так как они быстрее и занимают меньше памяти 👍 — Применить генераторы и итераторы (yield, generator expressions), чтобы обрабатывать данные лениво 🥰 — Хранить данные в глобальной переменной, чтобы избежать повторных аллокаций ⚡️ — Переписать часть логики на Cython, чтобы ускорить операции с массивами Библиотека задач по Python
77
20
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре! Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как
🎮 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 (https://clc.to/v7EXgg)
8