Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 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 24 962 подписчиков, занимая 5 488 место в категории Технологии и приложения и 26 804 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 962 подписчиков.
Согласно последним данным от 05 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -153, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.12%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.05% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 527 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 762 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- 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 07 июня, 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.
24 962
Подписчики
-524 часа
-437 дней
-15330 день
Архив постов
👩💻 Что выведет этот код и почему?
❗️ Ответ: C (30). Объяснение:
🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем.
🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3.
🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом.
🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height.
🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3).
🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30
@pythonl
👩💻 Поиск названия химической формулы по ее составу с использованием библиотеки pubchempy!
@python_job_interview
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Angular: https://t.me/+qIJAuSEb2MQyMDJi
💼 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
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
❓ Назовите различия между Django, Pyramid и Flask
❗️ Ответ :
🌟 Flask — это «микрофреймворк», изначально созданный для небольших приложений с более простыми требованиями. В Flask вам придется использовать внешние библиотеки. Flask готов к использованию "из коробки"
🌟 Pyramid создан для более крупных приложений. Он обеспечивает гибкость и позволяет разработчику использовать правильные инструменты для своего проекта. Разработчик может выбрать базу данных, структуру URL, стиль шаблонов и многое другое. Pyramid — это сильно настраиваемый инструмент
🌟 Django также может использоваться для более крупных приложений, как и Pyramid. Он включает ORM
@python_job_interview
🤔Как изменять и расширять поведение вызываемых объектов в Python без постоянного изменения самих объектов?
С помощью декораторов.
Понимание декораторов – важная веха для программиста на Python.
🚀На открытом уроке «Зачем нужны декораторы в Python, как их писать и аннотировать»
вы узнаете:
– зачем нужны декораторы, как их создавать и применять
– разберётесь, как правильно аннотировать декораторы для общего применения
Будет интересно: тем, кто начинает путь в Python-разработке; студентам технических вузов, программистам на других языках
👨💻Вебинар проведёт Сурен Хоренян, бэкенд-разработчик на Python и руководитель команды в «ВК Рекламе»
🤝После вебинара вы можете записаться на курс «Python Developer. Basic».
🕖30 октября в 20:00 Бесплатно
Записаться на событие: https://otus.pw/P1qN/?erid=LjN8Kbf18
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚡️ Курс по основам системного дизайна
Вы готовитесь к интервью по системному дизайну или просто хотите узнать больше о работе сложных систем? Тогда репозиторий от ByteByteGo – идеальный выбор!
В этом курсе вас ожидают следующие темы:
– Протоколы
– CI/CD
– Архитектурные шаблоны
– Базы данных
– Кэширование
– Микросервисные архитектуры
– Платежные системы
– DevOps
– Git
– Облачные сервисы
– Инструменты для повышения производительности разработки
– Linux
– Безопасность
– Реальные примеры систем
▪ GitHub
▪ Перевод
@python_job_interview
🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint!
$ xmllint --format ваш_файл👩💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python
https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24
@python_job_interview
🖥 Сопоставление структурных шаблонов в Python!
🌟 Сопоставление структурных шаблонов — это мощная конструкция потока управления, изобретенная десятилетия назад, которая традиционно используется в компилируемых языках, особенно в парадигме функционального программирования. Несмотря на это, в Python сопоставление пришло довольно поздно — начиная с версии 3.10
🌟 Для лучшего понимания этого урока у вас должны быть базовые знания языка Python, такие как операторы, циклы, функции и классы!
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
👩💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python
https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24
@python_job_interview
🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@python_job_interview
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️
Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?
Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.
Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу
Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗
🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактирования!
@python_job_interview
👩💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python!
@python_job_interview
👩💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python!
@python_job_interview
👩💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.
🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:
🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!
💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения
🔐 Лицензия: MIT
▪️Github
@python_job_interview
❓ Какие преимущества предлагают массивы NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python?
❗️ Ответ :
💡 Списки Python — эффективные контейнеры общего назначения. Они поддерживают (достаточно) эффективную вставку, удаление, добавление и конкатенацию
🌟 Они имеют определенные ограничения: они не поддерживают «векторизованные» операции, такие как поэлементное сложение и умножение, а тот факт, что они могут содержать объекты разных типов, означает, что Python должен хранить информацию о типе для каждого элемента и выполнять код диспетчеризации типов при работе с каждым элементом
🌟 NumPy не просто эффективнее, он еще и удобнее. Вы получаете множество векторных и матричных операций, что иногда позволяет избежать ненужной работы.
Массив NumPy работает быстрее и вы получаете множество встроенных функций: свертки, быстрый поиск, базовую статистику, линейную алгебру, гистограммы и т. д.
@python_job_interview
Добавьте в копилку своих скиллов умение работать с языковыми моделями и интегрировать их код и проекты, а также создайте телеграм-бот вместе с NLP-инженером.
Приглашаем на бесплатный двухдневный онлайн-воркшоп от Эльбрус Буткемп «Создаем чат-бота для доброго комьюнити» 23-24 октября, с 19:00 до 20:30 по МСК:
На воркшопе разберетесь с языковыми моделями и спикеры расскажут о том, что помимо платных и закрытых моделей есть множество бесплатных, которые выложены в открытый доступ и их можно использовать в своей задаче
Места ограничены — регистрируйтесь прямо сейчас по ссылке: https://clc.to/yZbotw
