Python вопросы с собеседований
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 24 822 подписчиков, занимая 5 258 место в категории Технологии и приложения и 26 472 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 822 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -44, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.76% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 492 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 684 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- 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 29 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.
class A:
def method_a(self):
print("Method A")
class B:
def method_b(self):
print("Method B")
class C(A, B):
def method_c(self):
print("Method C")
obj_c = C()
obj_c.method_a() # Output: Method A
obj_c.method_b() # Output: Method B
obj_c.method_c() # Output: Method C
В этом примере классы A и B являются базовыми классами для класса C. Класс C получает свойства и методы от классов A и B, и может использовать их в своих собственных методах.
Множественное наследование может быть полезно, когда вам нужно использовать свойства и методы из разных классов, чтобы создать новый класс с уникальным поведением. Однако, когда используется множественное наследование, может возникать проблема "алмазного наследования", когда два базовых класса оба имеют одноименный метод, что может привести к неоднозначности и ошибкам в коде.
Если такая проблема возникает, то рекомендуется пользоваться композицией вместо множественного наследования.
Композиция - это когда вы создаете класс, включающий в себя другие классы в качестве своих атрибутов. Для примера, класс может иметь атрибут объекта класса вместо наследования от этого класса.
@python_job_interview
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def introduce(self):
print(f"My name is {self.name} and I am {self.age} years old.")
class Student(Person):
def __init__(self, name, age, major):
super().__init__(name, age)
self.major = major
def introduce(self):
super().introduce()
print(f"I am majoring in {self.major}.")
class Teacher(Person):
def __init__(self, name, age, department):
super().__init__(name, age)
self.department = department
def introduce(self):
super().introduce()
print(f"I teach in the {self.department} department.")
Класс Person содержит общие атрибуты и поведение для всех людей в системе. Классы Student и Teacher наследуют от Person и добавляют свои определенные атрибуты и поведение. Таким образом, мы избегаем дублирования кода таких атрибутов, как имя и возраст, или таких методов, как внедрение.
Используя ООП и наследование, мы можем эффективно применять принципы DRY и сделать код более удобным в сопровождении и расширяемым. Точно так же вы можете использовать функции и композицию более высокого порядка в FP для достижения тех же целей.set()
— вложенные циклы
и много других, особенно актуальных для начинающих вещей
📎 Кликабельный план видео
📎 YouTube
@python_job_interviewdog.
— Добавьте в словарь dog ключи "name", "color", "breed", "legs" и "age".
— Создайте словарь student и добавьте ключи "first_name", "last_name", "gender", "age", "marital status", "skills", "country", "city" и "address".
— Получите длину словаря student.
— Получите значение ключа "skills" и проверьте его тип данных, он должен быть списком.
— Измените значения ключа "skills", добавив одну или две навыка.
— Получите ключи словаря в виде списка.
— Получите значения словаря в виде списка.
— Преобразуйте словарь в список кортежей с помощью метода items().
— Удалите один из элементов из словаря.
— Удалите один из словарей полностью.
📎 Теория по словарям
@python_job_interviewyield и вот это всё
• функция enumerate
📎 Статья
@python_job_interviewroot = [1,2,3,4,5,null,7]
Вывод: [1,#,2,3,#,4,5,7,#]
Решениеroot = [1,2,3,4,5,6]
Вывод: 6
Объяснение: *во вложении
▪Подробнее про двоичное дерево
▪Решение
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewgen = (num for num in range(10))
print(*gen)
🔜Всё проще, чем кажется.
*args и **kwargs — это способы передачи переменного количества аргументов в функцию. Другими словами, они "распаковывают" значения из массива/словаря/множества и т.п. и передают эти значения в функцию.
🔜Пример использования *args:
def test(a, b): # Принимаем параметры a и b
print(a + b) # Выводим их сложение
array = [1, 2] # Создаём массив из двух чисел
test(*array) # Вывод: 3
При записи *array значения для функции были преобразованы в test(1, 2)
🔜Пример использования **kwargs:
def test(a,b): # Принимаем параметры a и b
print(a + b) # Выводим их сложение
dct = {'a':1, 'b':2} # Создаём словарь и записываем ключ-значение
test(**dct) # Вывод: 3
При записи **dct значения для функции были преобразованы в test(a=1, b=2)
🔜Таким же образом можно преобразовать данные в обратном направлении:
def test1(*var): # Принимаем параметры в виде множества
print(var)
test1(1, 2, 3) # Вывод: (1, 2, 3)
def test2(**var): # Принимаем параметры в виде словаря
print(var)
test2(a=1, b=2) # Вывод: {'a': 1, 'b': 2}
Такие вот дела 🖥
@python_job_interview