Python вопросы с собеседований

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026

🐍 Python Pop Quiz: что окажется внутри `silly_dict`? Вопрос звучит просто, но тут ловушка в том, как Python работает с ключами словаря. Варианты: A) {"py": "amazing"} B) {"py": 10} C) {"py": "amazing", <__main__.MyClass object at ...>: 10} D) None of the above Суть в том, что ключи в dict сравниваются не по тому, как они выглядят в коде, а через __hash__ и __eq__. Если объект пользовательского класса имеет такой же хеш, как строка "py", и при сравнении считается равным этой строке, то Python решит: это один и тот же ключ. В таком случае новое значение просто перезапишет старое. Ответ: B) `{"py": 10}` Маленький пример, но отлично показывает важную вещь: в Python ключ словаря - это не “текстовое имя”, а объект с правилами хеширования и сравнения.

🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования». Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки. Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?» Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах. Что внутри: - Python с нуля понятным языком - практика вместо бесконечной сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современный подход к разработке с ИИ - отдельный акцент на вайбкодинг Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика. Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info

Pyinstrument - профилировщик Python, который показывает, где код реально тормозит 👀 Pyinstrument помогает быстро найти самые медленные участки Python-кода, чтобы не оптимизировать вслепую. Что умеет: - поддерживает Python 3.8+ - ставится обычным pip install pyinstrument - строит интерактивные HTML-профили - показывает выполнение в timeline mode - интегрируется с Django через middleware - работает с FastAPI - автоматически подстраивает точность отображения времени под интервал профилирования Удобная штука, когда нужно понять не «какая функция кажется подозрительной», а где программа действительно теряет время. Для Python-проектов это один из тех инструментов, которые лучше подключить до того, как оптимизация превращается в гадание по логам. https://github.com/joerick/pyinstrument

⚡️ Студкемп от Яндекса Образования и Томского политеха: 2 недели погружения в компьютерное зрение на реальных данных Интенсив с упором на практику пройдет с 10 по 23 августа. Вот что вас ждет за это время: — Обучение системам компьютерного зрения для робототехники, медицины, контроля качества. — Погружение в современные технологии: от архитектур до мультиагентных систем на основе VLM. — Нетворкинг со студентами и ML-специалистами со всей России. — Практика на исследовательских данных и работа над собственным проектом. Студкемп пройдёт на базе ТПУ. Участие бесплатное, для прошедших отбор Яндекс Образование оплатит дорогу и проживание. Потребуются знания линейной алгебры, теории вероятностей, матстата. Python + базовые ML/CV-библиотеки. Регистрируйтесь на студкемп по ссылке, до 14 июня

Что выведет код?

def maker(f, args, kwargs):
    return 1 + f(*args, **kwargs)
m1 = maker(lambda a, b: a + b, (5, ), {"b": 2})
m2 = maker(lambda a, b: a * b, [4, 5], {})
print(m1 + m2)

Офер в Яндекс за выходные: 6–7 июня Если вы продуктовый, дата-аналитик или датасаентист с опытом на Python от 3 лет, участвуйте в Weekend Offer Analytics*. Как всё устроено: 🔵 до 27 мая — регистрация; 🔵 6 июня — две технические секции, вместо трёх в обычном найме; 🔵 7 июня — знакомство с командами и офер. В мероприятии участвуют команды: R&D, Автономный транспорт, Алиса и Умные устройства, Поиск и Суперапп, Независимый Ecom и другие. Вы сможете пообщаться с нанимающими менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным. Все подробности и полезные ссылки — на сайте. После регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.

Готовы проверить свои знания в Golang? Пройдите быстрый тест, чтобы выявить сильные и слабые стороны и стать еще круче в Go 😎 5 вопросов по синтаксису и стандартной библиотеке разных уровней сложности ждут вас 👇 ПРОЙТИ ТЕСТ

В Python 3.14.5 из-за утечек памяти возвращён старый сборщик мусора Опубликован корректирующий выпуск языка программирования Python 3.14.5, в котором, помимо исправления ошибок и незначительных уязвимостей, осуществлён возврат на старый сборщик мусора, применявшийся до ветки 3.14.x. В качестве причин внесения нетипичного для промежуточных выпусков значительного изменения называются жалобы пользователей на существенное повышение потребления памяти после перевода рабочих систем на ветку 3.14 и появление утечек памяти. Подробнее: https://opennet.ru/65445/ https://opennet.me/65445/

⚡️ Machine Learning Roadmap 2025: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга. Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа. Roadmap разбит на 7 треков: 1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты 2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация 3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop 4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты 5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность 6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving 7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”. В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы. Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось. По времени тоже без сказок: 1. 0-3 месяца: Python, математика, классический ML 2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch 3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты 4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу! Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир. https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap

10 open-source репозиториев, которые можно форкнуть и превратить в SaaS с выручкой от $50 до $5 млн в год Подборка проектов с GitHub, у каждого из которых уже есть основатели, поднявшие миллионы на той же кодовой базе. Лицензии позволяют форкать, перепаковывать и продавать как сервис. Cal.com, open-source аналог Calendly. Форкаешь, делаешь белый лейбл, продаёшь стоматологам и юристам за $200 в месяц. Сами основатели Cal.com сделали $5M ARR за 3 года ровно по этой модели. Репозиторий: github.com/calcom/cal.com Plausible Analytics, приватная альтернатива Google Analytics. Self-hosted, перепродаёшь агентствам по $50 в месяц за клиента. Два фаундера вытащили проект до семизначной выручки на бутстрапе. Репозиторий: github.com/plausible/analytics Ghost, open-source движок для блогов и рассылок, прямой конкурент Substack. Маржа стремится к 100%. Тысяча читателей по $5 в месяц, это $60 000 в год, и так каждый год. Репозиторий: github.com/TryGhost/Ghost n8n, open-source Zapier для автоматизаций. Продаёшь настройку интеграций за $500–$2000 за внедрение, дальше идёт поддержка. Сама n8n подняла $14M, потому что агентская модель поверх их кода работает. Репозиторий: github.com/n8n-io/n8n Supabase, бесплатная замена Firebase. Поднимаешь SaaS за выходные, берёшь $29–$99 в месяц с пользователя. Сами Supabase подняли $116M, и не просто так. Репозиторий: github.com/supabase/supabase Medusa, open-source Shopify. Берёшь 5% с каждой продажи навсегда, ничего не отдаёшь самой платформе. Репозиторий: github.com/medusajs/medusa AppFlowy, open-source Notion. Продаёшь self-hosted версию корпоратам, которые параноят за свои данные. Сама AppFlowy подняла $30M, потому что рынок огромный. Репозиторий: github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy Coolify, open-source Vercel и Heroku в одном флаконе. Берёшь с разработчиков $20 в месяц за управление деплоями вместо их $200 чека от Vercel. Репозиторий: github.com/coollabsio/coolify Listmonk, open-source Mailchimp. Шлёшь безлимит писем за стоимость AWS, перепродаёшь агентствам с десятикратной наценкой. Репозиторий: github.com/knadh/listmonk Penpot, open-source Figma. Продаёшь self-hosted дизайн-инструменты агентствам, которые не готовы заливать файлы клиентов в облако. Репозиторий: github.com/penpot/penpot Разница между разработчиком, который пишет фичи, и разработчиком, который строит бизнес, это одно решение. Выбираешь проект, форкаешь на выходных, отгружаешь на следующей неделе. Фаундеры этих репозиториев уже доказали, что модель работает. Лицензии 100% свободные, исходники 100% открыты.

✔️ Пекин заблокировал экспорт Nvidia H200 после одобрения Минторгом США Разрешения получили около 10 компаний (Alibaba, Tencent, ByteDance и JD и дистрибьюторы Lenovo и Foxconn). Квота составляет до 75 тысяч чипов на клиента. Правительство КНР остановило сделки для перевода инфраструктуры на локальные аналоги. Дополнительным барьером стала новая схема логистики от администрации США. Ведомство требует 25% выручки от продаж, для чего обязали физически провозить электронику через американскую территорию перед отправкой заказчикам. Китайские регуляторы видят в таком маршруте риск компрометации цепочек поставок и установки аппаратных закладок. Для проведения переговоров по контрактам глава Nvidia присоединился к миссии США в Пекине. reuters.com ✔️ Anthropic временно увеличила лимиты для Claude Code на 50% До 13 июля пользователи платных тарифов Pro, Max, Team и Enterprise смогут обращаться к ИИ-ассистенту в полтора раза чаще. Новые еженедельные квоты и действуют во всех рабочих средах: CLI, расширениях для IDE, а также в десктопной и веб-версиях. Это расширение станет отличным подспорьем для разработчиков, поскольку 50-процентная надбавка суммируется с обновлением прошлой недели, когда Anthropic в 2 раза увеличила лимиты на пятичасовые сессии. Никаких дополнительных действий для активации нового лимита не требуется. ClaudeDevs в сети Х ✔️ Управлять Codex теперь можно с iOS и Android OpenAI добавила функцию удаленного управления Codex в мобильное приложение ChatGPT. Мобильный клиент в реальном времени транслирует скриншоты среды, логи терминала, результаты тестов и diff-файлы. Пользователь может проверять промежуточные результаты, корректировать действия ИИ и подтверждать выполнение команд без физического доступа к ПК. Соединение устройств идет через внутренний ретранслятор без прямого доступа к машине из публичного интернета. Исходный код, ключи и локальные настройки не покидают рабочую среду. Одновременно OpenAI выпустила функцию Remote SSH для запуска агента в корпоративных инфраструктурах. Управление агентом со смартфона доступно на всех тарифах. Для подключения необходимо обновить мобильный ChatGPT и десктопный клиент для macOS. Поддержка Windows ожидается позже. openai.com ✔️ arXiv начнет банить авторов на год за невычитанные тексты от LLM О новых правилах объявил Томас Дитерих. Согласно политике, авторы несут полную ответственность за содержимое препринтов, включая плагиат, предвзятость и фактические ошибки языковых моделей. Поводом для блокировки аккаунта станут явные следы ИИ-генерации: выдуманные источники в списке литературы, забытые ответы чат-ботов или просьбы заполнить таблицу реальными данными экспериментов. Нарушители лишаются права публиковаться на один год. После истечения бана прямая загрузка препринтов для них останется недоступной, для размещения статьи потребуется предоставить доказательства ее принятия авторитетным рецензируемым изданием или конференцией. Ведущий модератор раздела CS.LG сервиса arXiv ✔️ GPT-5.5 и Claude Mythos прошли стенды AISI на автономный взлом Британский институт безопасности ИИ протестировал модели GPT-5.5 и Claude Mythos на способность к автономному хакингу. По данным исследователей, нейросети прервали предыдущий тренд на удвоение сложности решаемых задач каждые 4,7 месяца, показав результаты за пределами измерительной шкалы института. Модели проверяли на изолированных стендах с имитацией корпоративных сетей. Задачи включали поиск уязвимостей, веб-эксплуатацию и реверс-инжиниринг. Для тестов контекстное окно ограничивали 2,5 млн токенов. В этих условиях Claude Mythos первым прошел оба комплексных сценария: "The Last Ones" и инфраструктуру "Cooling Tower", требующих планирования многоэтапной атаки. GPT-5.5 также показала высокие результаты. По оценкам AISI, при использовании агентной архитектуры и снятии лимита на токены доля успешных взломов приближается к 100%, из-за чего вычислить предел возможностей новых моделей пока не удается. aisi.gov.uk @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи» Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу. Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд. Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой. Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом. А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly. Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью. Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/

В Python 3.14.5 из-за утечек памяти возвращён старый сборщик мусора Опубликован корректирующий выпуск языка программирования Python 3.14.5, в котором помимо исправления ошибок и незначительных уязвимостей, осуществлён возврат на старый сборщик мусора, применявшийся до ветки 3.14.x. В качестве причин внесения нетипичного для промежуточных выпусков значительного изменения называются жалобы пользователей на существенное повышение потребления памяти после перевода рабочих систем на ветку 3.14 и появление утечек памяти. Подробнее: https://opennet.ru/65445/ https://opennet.me/65445/

✔️ Релиз Ernie 5.1: треть параметров Ernie 5.0 и 4 место в Arena Search Leaderboard Baidu выпустила языковую модель Ernie 5.1 с закрытыми весами. Затраты на претрейн составили 6% от типичного бюджета для моделей этого класса. Новинка построена на базе Ernie 5.0, но содержит треть от общего числа параметров и использует вдвое меньше активных параметров при инференсе.

В Arena Search Leaderboard модель заняла 1 место среди китайских сетей и 4 в мире. По заявлению Baidu, в тестах агентов Ernie 5.1 обходит DeepSeek-V4-Pro, а в логике и математике сопоставима с Gemini 3.1 Pro.

Экономия вычислений достигнута за счет методики Once-For-All. Baidu обучала семейство моделей за один проход: сети делят общие веса, варьируясь по глубине и количеству активных блоков MoE.

Основной претрейн выполнили при создании Ernie 5.0, для версии 5.1 потребовалось только извлечь оптимальную конфигурацию.

Для борьбы с эффектом качелей (падение креативности при улучшении логики) применили четырехэтапный файнтюн: SFT, параллельная тренировка узкоспециализированных экспертов, дистилляция их навыков в единую модель-ученика и финальный RL. Доступ к Ernie 5.1 открыт через онлайн-площадки компании. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Python 3.15 beta 1 вышела в релиз 🐍 Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу. Что интересного в 3.15: - lazy imports через ключевое слово lazy - встроенные frozendict и sentinel - JIT стал быстрее на x86-64 Linux - распаковка прямо внутри comprehensions - новый статистический profiler с низким overhead - frame pointers включены по умолчанию Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года. https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/

#Вакансия #Удаленка #Remote #Fulltime #Research #Python #Backend #CyberSec #InfoSec #Сети #Networking #Pentest #SOC #Middle #Junior 🛡 Python Backend-инженер (CyberSec) ───────────────── 🧪 О нас: Технологический стартап. Делаем систему детекции аномалий в трафике: защищаем онлайн-сервисы от фрода (ловим VPN/прокси). Сразу о главном: мы ищем человека в R&D. Наша работа больше похожа на лабораторию кибербеза. Если вы устали клепать одинаковые фичи и хотите применять свой инженерный азарт — вам сюда. Особенно ждём кандидатов из ИБ/сетей, которые ушли в код: сетевиков, пентестеров, SOC-аналитиков, реверсеров, которые уверенно пишут на Python. ───────────────── 🎯 Задачи: Работа в связке с research-инженерами: проверять гипотезы, копаться в данных, превращать идеи в production-код. ───────────────── ⚙️ Требования: ▪️Бэкграунд в ИБ/сетях. Профильное образование или подтверждённый опыт: работа в кибербезе/сетевом администрировании, CTF, пет-проекты, open-source — всё считается. ▪️Python от 1 года коммерческого опыта. Чистый масштабируемый код, удобные REST API. ▪️Сети ниже уровня requests/aiohttp. TCP-handshake, TLS ClientHello, DNS. Практика с tcpdump и Wireshark. ▪️Уверенный Linux. Консоль, понимание сетевого стека ядра. ▪️Чтение чужого кода. Легаси и исследовательские скрипты не пугают. ───────────────── 🤝 Soft-skills (для нас критически важно): ▪️Самостоятельность и проактивность. Из вас не нужно «вытягивать» задачи. ▪️Готовность копать вглубь. Логику нашего продукта не нагуглить — её приходится выводить из данных. Вы не один: research-инженеры рядом, гипотезы обсуждаем вместе, спрашивать не стыдно. Главное — не ждать тикета с пошаговой инструкцией, а идти и разбираться. ───────────────── 💼 Условия ▪️Удалёнка, фуллтайм ▪️100–200К на руки (возможны выплаты в USDT). Готовы рассмотреть выше для опытных ▪️Минимум бюрократии, максимум инженерной свободы ▪️Развитие в CyberSec ▪️Локация: РФ или РБ ───────────────── 📩 Как откликнуться: Заполните анкету: [ссылка] P.S. Ценим живые ответы, написанные своими словами.

⚙️ Генерация CAD моделей с текстом Этот проект предоставляет открытый инструмент для создания 3D моделей с помощью текстовых описаний. Используйте кодовые агенты, такие как Codex, для генерации и экспорта CAD моделей в различных форматах, включая STEP и STL. Локальный просмотрщик позволяет удобно инспектировать созданные модели. 🚀Основные моменты: - Генерация CAD моделей с помощью текстовых описаний. - Экспорт в форматы STEP, STL, DXF и URDF. - Локальный просмотрщик для инспекции созданных геометрий. - Поддержка стабильных ссылок для точных редактирований. - Быстрая проверка и итерация моделей. 📌 GitHub: https://github.com/earthtojake/text-to-cad

Когда Вайбкодера просят объяснить логику работы Кода.