Python вопросы с собеседований
Открыть в Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python вопросы с собеседований
Канал Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 948 подписчиков, занимая 5 315 место в категории Технологии и приложения и 26 064 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 948 подписчиков.
Согласно последним данным от 31 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 82, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.03% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 447 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 757 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, api, собеседование, git, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 ноября, 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.
24 948
Подписчики
-124 часа
-97 дней
+8230 дней
Архив постов
Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳
Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы.
Тебя ждет всего три шага:
1️⃣ Пройди тест
После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний!
2️⃣ Реши кейс
Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей.
3️⃣ Стань победителем
Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством.
Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow
Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8K7T9b
+2
🖥 Решения 1263 задач с LeetCode на Python
В этом репозитории собрано решение очень большого количества задач с LeetCode
Будет особенно актуально для тех, кто застрял на какой-то из задач
🖥 Решения задач с LeetCode
@python_job_interview
🐍 Курс "Основы программирования на Python" от Академии Кодебай стартует 1 июля. Изучите основы Python с нуля, не имея начальных знаний.
Python считается самым легким языком для входа в IT-профессию. Его используют 49,2% программистов мира по версии Statista.com (2023).
Вы научитесь:
— Писать прикладные программы на Python, используя циклы и функции
— Разрабатывать приложения для работы с файлами
— Работать с регулятными выражениями, модулями и библиотеками
— Форматировать вывод данных и обрабатывать исключения
Идеально подойдет новичкам в сфере IT, желающим освоить один из самых популярных языков программирования в мире.
Подробнее о курсе
+4
🖥 Практический курс по Python от Дэвида Бизли
Это открытый курс по Python с упором на практику, с большим количеством примеров и упражнений
Здесь затрагивается масса тем, таких как:
— разные структуры данных и работа с ними
— ООП: классы, объекты и их методы
— внутреннее устройства объектов Python
— генераторы, list comprehensions и т.д.
— тестирование, логирование
— разные библиотеки
Будет очень полезно для начинающих питонистов, рекомендую
📎 Practical Python
@python_job_interview
Хотите прокачать свои скиллы в Python? Расширить навыки работы с FastAPI и научиться интегрировать серверную часть с веб-интерфейсом?
Ждем вас на практическом открытом уроке от OTUS, где вы научитесь использовать Jinja-шаблоны для создания HTML-страниц в FastAPI-приложениях. На вебинаре разберём:
— FastAPI и его возможности;
— основы Jinja-шаблонов: синтаксис, переменные, условия и циклы;
— создание простого веб-приложения;
— интеграцию HTML-страницы в FastAPI-приложение.
Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer, руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI.
Встречаемся 27 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Специализация Python Developer». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение.
🔴 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/0L6T/?erid=LjN8KLEtu
+1
🖥 Интересный пет-проект на Python — todo-лист с удобными хоткеями как в Vim
Казалось бы, ничего примечательного — обычная CLI утилита для todo-заметок, но она может принимать разные позиционные аргументы и обрабатывать массу сочетаний клавиш
Плюс есть заботливо собранный Docker-образ, чтобы можно было развернуть всё это в пару кликов
В общем, отличный пет-проект, который поможет неплохо прокачать скиллы
🖥 GitHub
@python_job_interview
⚡️Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
C#: t.me/csharp_ci
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Хакинг: t.me/linuxkalii
Linux: t.me/linuxacademiya
Базы данных: t.me/sqlhub
C++ t.me/cpluspluc
Golang: t.me/Golang_google
Java: t.me/javatg
React: t.me/react_tg
Javascript: t.me/javascriptv
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
Python подготовка с собесу: t.me/python_job_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
C++ папка: https://t.me/addlist/CdBs5DLepLJmZjY6
C# папка: https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Java папка: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
FRONTEND папка: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Linux папка: https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
+5
🖥 Отличная open-source книга от Donald R. Sheehy по структурам данных в Python
Здесь подробно описываются такие структуры данных как очередь, стек, связный список, массив, хеш-таблица, граф и другие
Помимо самих этих структур данных разбираются такие темы как рекурсия, динамическое программирование, алгоритмы сортировки
Очень полезно будет полистать это перед собеседованием
📎 PDF
@python_job_interview
Разработчики PYTHON, пожалуйста, Никогда Не Делайте ТАК!
https://www.youtube.com/shorts/ELehjFSaZiU
@pro_python_code
🖥 Сокращатель ссылок на Python — подробный гайд
Чтобы научиться программировать — нужно программировать, а начать можно с этого проекта.
Здесь очень плавно по шагам объясняется, как создать свой сокращатель ссылок на Python при помощи FastAPI — будет полезно
📎 Гайд
@python_job_interview
🖥 Что означает some-variable ?
Двойное подчеркивание перед и после имени переменной в Python называется
"dunder" (Double underscore) и используется для специальных методов и атрибутов, которые могут быть вызваны автоматически. Например, init - это специальный метод, который вызывается при создании экземпляра класса. Другие примеры включают str, len, call, iter, и так далее.
Также могут использоваться "dunder" атрибуты, такие как name, module, doc, file, dict, class, all и другие, которые предоставляют информацию о модуле, классе, функции или другом объекте.
Значение, которое присваивается такой переменной, зависит от контекста использования.
Например, name - это специальный атрибут, который содержит имя текущего модуля.
Обычно используйте двойное подчеркивание только для специальных методов и атрибутов, которые имеют специальный смысл в языке Python, и не используйте такие имена для своих собственных переменных, чтобы избежать конфликтов и неожиданного поведения
@python_job_interview
+4
🖥 Отличная шпаргалка по Python для начинающих и для тех, кто просто решил освежить самое основное
📎 Шпаргалка
@python_job_interview
+4
🖥 Вопросы по Python c собеседований с уклоном в ML
Вот некоторые из вопросов:
— в чём отличие генератора от list comprehension
— реализуй алгоритм PCA
— какие ML-библиотеки ты знаешь, где они используются
🟡 Вопросы с ответами
@python_job_interview
+4
🖥 Исчерпывающая шпаргалка по Python, покрывающая большую часть теории
Вот так выглядит содержание:
— типы данных и операции с ними
— регулярные выражения, методы строк и т.д.
— классы, декораторы, обработка исключений
— работа с ОС, ввод/ввод и т.д.
— операции с файлами разных форматов: JSON, Pickle, CSV, ...
— потоки, корутины, логирование
— библиотеки: NumPy, Pygame, Pandas, Plotly и другие
🟡 Python cheatsheet
@python_job_interview
🔤«F-строки, которые я использую каждый день»
Это крутая статья-шпаргалка, которая охватывает основные сценарии использования
f-строк:
🟡работа с числами и экспоненциальная запись
Последняя, в частности, выглядит так:
val = 1.23e3 # 1.23 * 10^3
print(f"Example 1: {val:e}")
print(f"Example 2: {val:E}")val = 0.5
print(f"Example 1: {val:%}")
print(f"Example 2: {val:.0%}")val = 1
print(f"1: {val:1d}")
print(f"2: {val:2d}")
print(f"3: {val:3d}")
+2
🖥 Самые популярные структуры данных и их реализация на Python
Здесь приведено описание и имплементация на Python самых популярных структур данных, таких как связный список, очередь, стек, деревья
Также немного затрагиваются связанные с этим темы CS: асимптотическая сложность, рекурсия и т.д.
🟡 Структуры данных
@python_job_interview
❔Зачем нужно ключевое слово async в Python?
Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.
Вот пример асинхронной функции:
import asyncio
async def fetch_data():
print("Fetching data...")
await asyncio.sleep(2) # симуляция длительной операции
print("Data fetched")
return "Data"
async def main():
result = await fetch_data()
print(result)
# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())
+2
🖥 Интересная идея для пет-проекта на Python — визуализация алгоритма сортировки в терминале
wget https://github.com/dormant-chicken/sortty/releases/latest/download/sortty.tar.gz
tar -xzvf sortty.tar.gz
cd sortty/
chmod +x install.sh
./install.shsortty --algorithm insertion --text --bar_character o
🖥 GitHub
@python_job_interview
+2
🖥 368 решённых задач по Python с Leetcode
Здесь собрана масса литкод-задач с решением на Python.
Вот условия некоторых из задач:
— найти самое популярное слово в наборе
— удалить один элемент, чтобы список был строго возрастающим
— объединить k сортированных списков
— обойти матрицу по спирали и собрать полученные числа
▶️ Задачи с решениями
@python_job_interview
Yandex DEVent PRO в Питере
Это серия офлайн-митапов для опытных бэкендеров от команды Поиска и Рекламных технологий. Здесь можно в закрытом формате познакомиться с лидами из других команд, обменяться опытом и пообщаться.
В этот раз митап пройдёт в Санкт-Петербурге 19 июня: будет настоящее раздолье для нетворкинга, а ещё обсуждение горячих и спорных тем по разработке в формате speed dating.
Спикеры и доклады:
🟡Константин Гудков, руководитель группы разработки Feature store. Расскажет о процессе создания Feature Store — интерфейса для работы с данными, который используется ML-моделями в Рекламе
🟡Сергей Скворцов, руководитель службы поискового райнтайма. Обсудит, как анализировать производительность нативных программ под Linux под нагрузкой с помощью Perforator
🟡Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательных технологий. Расскажет о Real-time processing в рекомендательных системах Яндекса
А после докладов вас ждёт афтерпати: кальяны, аэрохоккей и прочие активности!
Узнать подробную информацию и зарегистрироваться можно по ссылке.
Ждём вас!
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
