Python вопросы с собеседований

Тестовое задание на позицию код-ревьюера Яндекс.Практикум Дано ▪В файле main.py находится пример реального кода, который сдал студент к заданию. Текст задания находится по ссылке ▪Общие требования к коду, с которыми ознакамливаются студенты, находятся по ссылке Что нужно сделать ▪Нужно провести ревью этого кода. Найти в нем ошибки, неточности, неэффективные места, или дать какие-то необязательные рекомендации по улучшению. ▪Можно сделать форк репозитория или gist (не делайте Pull Request в этот репозиторий) и расставить комментарии над проблемными строками в main.py. ▪Учтите, что вы "ревьюите" студента, то есть не надо просто исправлять ошибки, нужно оставлять комментарии и рекомендации. Как сдавать ▪В форме прикрепите ссылку на ваш репозиторий или на gist с комментариями. ▪Github @python_job_interview

🖥 Задача. Как вывести строку в алфавитном порядке питон? Отсортировать строку в алфавитном порядке можно с помощью sorted() word = 'Python' # добавим ключ сортировки неучитывающий регистр sorted(word, key=lambda x: x.lower()) # ['h', 'n', 'o', 'P', 't', 'y'] Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

Параллельное и асинхронное программирование развязывают руки разработчикам и усиливают их скиллы: помогают выдерживать нагрузки и писать эффективный код, не теряя скорости разработки — ни один крупный проект не обходится без них. Для тех, кто решил изучить принципы асинхронности в Яндекс Практикуме есть курс «Асинхронное программирование на Python». Курс подойдет вам, если: • у вас есть опыт написания кода на Python; • вы знакомы с принципами ООП и умеете их применять; • вы умеете работать с консолью и Git, настраивать рабочее окружение; • вы понимаете работу БД и SQL, знакомы с HTTP и REST. На всех этапах вас будут сопровождать опытные разработчики: мы не дадим просесть по учёбе и поможем выкроить время на образование. Вы будете практиковаться на реальных кейсах и положите в портфолио работающие проекты. А карьерные консультации подготовят вас к разговору о повышении или помогут с поиском новой работы.  Записаться на курс можно здесь: https://practicum.yandex.ru/async-python/

🖥 Задача. Как сделать поиск подстроки в строке через регулярные выражения python? Проверить строки на шаблон можно с помощью модуля re # re.findall() ищет все вхождения в строке text = "He was carefully disguised but captured quickly by police." re.findall(r"\w+ly\b", text) # ['carefully', 'quickly'] # re.match() позволяет объединять в групыы m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632") m.groups() # ('24', '1632') Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

🖥 Задача. Количество изолированных островов Условие задачи: дан двумерный массив, содержащий 0 (острова) и 1(воду). Остров - множество нулей, соединенных в четырех направлениях (справа, снизу, слева, сверху), изолированый остров - множество нулей, окруженных со всех сторон единицами. Надо посчитать количество изолированных островов. Пример: Ввод: grid = [[1,1,1,1,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,1,0],[1,0,1,0,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,0,1],[1,1,1,1,1,1,1,0]] Вывод: 2 Объяснение: Ввод: grid = [[0,0,1,0,0],[0,1,0,1,0],[0,1,1,1,0]] Вывод: 1 Решение Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

🖥 Практическая задача. Требуется написать свой Bruteforce т. е. пользователь вводит какой-то пароль и программа методом перебора всех возможных вариантов находит этот пароль. Предполагается, что программа не может отработать и не найти пароль. Ограничение перебора осуществляется пользователем, т.е будут ли включены в перебор цифры, заглавные буквы, символы и т. д. Рекомендую ограничить длину вводимого пароля до 4-х символов, больше не надо, иначе программа долго будет работать. Еще лучше, если на этапе разработки программы, длина пароля будет 2 — 3 символа. Кроме того, задайте в программе множество допустимых символов пароля. Например, в пароле могут использоваться только цифры и/или буквы, это заметно поможет ускорить процесс отладки программы-брутфорса. Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

ML-разработчики, хотите создать что-то действительно уникальное? Присоединяйтесь к IT-команде Сбера и приступайте к работе над русской версией ChatGPT 🖥 Чем предстоит заниматься? • Довести качество русской версии до ChatGPT и даже обогнать его • Придумывать и реализовывать новые варианты применения LLM • Находить решения бизнес-задач с помощью технологии Сбера. Если у вас есть опыт обучения моделей, знание математики, алгоритмов, а еще вы не боитесь экспериментировать — переходите по ссылке, смотрите все условия и откликайтесь на вакансию 💚

🖥 Практическая задача. Разработать функции для работы с приоритетной очередью Запрограммировать функции для работы с приоритетной очередью. Очередь запросов формируется согласно приоритету, снятие выполняется подряд, начиная с младших адресов ( то есть с начала очереди). Очередь должна представлять из себя массив, в котором должен выполняться сдвиг после каждого чтения и сдвиг — после достижения границы памяти, которая выделена для очереди. Приоритет: минимальное значение числового параметра, при совпадении параметров — LIFO. Пишите свое решение в комментариях👇 @python_job_interview

😎 Подборка сайтов для поиска работы по всему миру 🚀Франция https://candidat.pole-emploi.fr/espacepersonnel/ https://www.indeed.fr https://www.monster.fr 🚀Германия https://stellenmarkt.sueddeutsche.de/ https://www.arbeitsagentur.de/ https://www.monster.de/ https://www.horizontjobs.de/ 🚀Италия https://www.careerjet.it/ http://www.monster.it/ https://it.indeed.com/ https://www.infojobs.it/ 🚀Испания https://www.infojobs.net/ https://www.monster.es/ https://www.infoempleo.com/ 🚀США www.indeed.com https://www.careerbuilder.com/ http://craiglist.com/ www.monster.com https://www.vacancyopen.com/ 🚀Чехия https://www.jobs.cz/ https://www.profesia.cz/ https://www.prace.cz/ https://www.dobraprace.cz/ www.dzob.cz 🚀Польша https://www.pracuj.pl/ https://www.jobs.pl https://gazetapraca.pl/ www.gowork.pl 🚀Великобритания https://www.indeed.co.uk https://www.monster.co.uk/advertise-a-job/ https://www.cv-library.co.uk/ 🚀Швеция https://www.monster.se/ https://www.jobbsafari.se/ https://www.metrojobb.se/ 🚀Австралия http://jobsearch.gov.au www.seek.com.au www.careerone.com.au 🚀Венгрия https://nofluffjobs.com/hu/ 🚀Канада www.workopolis.com http://www.canadajobs.com http://ca.indeed.com http://www.monster.ca/ 🚀Латвия https://www.cv.lv/lv/ 🚀Турция http://www.yenibiris.com/ http://www.kariyer.net/ https://turkey.xpatjobs.com/ #vacancy #job @python_job_interview

101 вопрос, на которые должен ответить Python-разработчик Готовитесь к собеседованию? Или просто изучаете Python? В этой статье собраны наиболее популярные вопросы по Python, которые помогут проверить ваши знания и подтянуть пробелы: https://tproger.ru/articles/101-vopros-python-razrabotchiku/ #python

101 вопрос, на который должен ответить Python-разработчик Если вы программируете на Python, проверьте свои знания в подборке из 101 вопроса для Python-разработчиков, на которые должен знать ответы любой специалист: ▪ Читать @python_job_interview

🖥 Задача реализовать алгоритм Jump Search Jump Search похож на бинарный поиск тем, что он также работает с отсортированным массивом и использует аналогичный подход «разделяй и властвуй» для поиска по нему. Его можно классифицировать как усовершенствованный алгоритм линейного поиска, поскольку он зависит от линейного поиска для выполнения фактического сравнения при поиске значения. В заданном отсортированном массиве мы ищем не постепенно по элементам массива, а скачкообразно. Если у нас есть размер прыжка, то наш алгоритм будет рассматривать элементы входного списка lys в следующем порядке: lys[0], lys[0+jump], lys[0+2jump], lys[0+3jump] и так далее. Решение С каждым прыжком мы сохраняем предыдущее значение и его индекс. Когда мы находим множество значений (блок), где lys[i] < element < lys[i + jump], мы выполняем линейный поиск с lys[i] в качестве самого левого элемента и lys[i + jump] в качестве самого правого элемента в нашем множестве: import math def JumpSearch (lys, val): length = len(lys) jump = int(math.sqrt(length)) left, right = 0, 0 while left < length and lys[left] <= val: right = min(length - 1, left + jump) if lys[left] <= val and lys[right] >= val: break left += jump; if left >= length or lys[left] > val: return -1 right = min(length - 1, right) i = left while i <= right and lys[i] <= val: if lys[i] == val: return i i += 1 return -1 Поскольку это сложный алгоритм, давайте рассмотрим пошаговое вычисление для следующего примера: >>> print(JumpSearch([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 5)) Jump search сначала определит размер прыжка путем вычисления math.sqrt(len(lys)). Поскольку у нас 9 элементов, размер прыжка будет √9 = 3. Далее мы вычисляем значение переменной right. Оно рассчитывается как минимум из двух значений: длины массива минус 1 и значения left + jump, которое в нашем случае будет 0 + 3 = 3. Поскольку 3 меньше 8, мы используем 3 в качестве значения переменной right. Теперь проверим, находится ли наш искомый элемент 5 между lys[0] и lys[3]. Поскольку 5 не находится между 1 и 4, мы идем дальше. Затем мы снова делаем расчеты и проверяем, находится ли наш искомый элемент между lys[3] и lys[6], где 6 — это 3 + jump. Поскольку 5 находится между 4 и 7, мы выполняем линейный поиск по элементам между lys[3] и lys[6] и возвращаем индекс нашего элемента: 4 Временная сложность jump search равна O(√n), где √n — размер прыжка, а n — длина списка. Таким образом, с точки зрения эффективности jump search находится между алгоритмами линейного и бинарного поиска. Единственное наиболее важное преимущество jump search по сравнению с бинарным поиском заключается в том, что он не опирается на оператор деления (/). В большинстве процессоров использование оператора деления является дорогостоящим по сравнению с другими основными арифметическими операциями (сложение, вычитание и умножение), поскольку реализация алгоритма деления является итеративной. Стоимость сама по себе очень мала, но когда количество искомых элементов очень велико, а количество необходимых операций деления растет, стоимость может постепенно увеличиваться. Поэтому jump search лучше бинарного поиска, когда в системе имеется большое количество элементов: там даже небольшое увеличение скорости имеет значение. Чтобы ускорить jump search, мы могли бы использовать бинарный поиск или какой-нибудь другой алгоритм для поиска в блоке вместо использования гораздо более медленного линейного поиска. 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @python_job_interview

Курс «Английский для разработчиков» Яндекс Практикума Для тех, кто хочет изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено не вокруг абстрактной теории, а вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: ✋Стендапы. Подготовитесь обсуждать задачи, задавать вопросы и просить о помощи. 👨‍💻 Работа с заказчиками. Научитесь презентовать решения, говорить про баги и фичи. 📣 Митапы. Сможете понимать на слух доклады и выступать сами. 😎 Собеседования. Научитесь рассказывать про свой опыт, понимать вопросы и тактично переспрашивать. 👯 Неформальное общение с коллегами. Сможете рассказать о своих интересах, опыте, планах на будущее. 💻 Код-ревью. Сможете описать сделанное, дать обратную связь, тактично отстоять своё мнение. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

🖥 Задача с собеседования | Уровень: #Easy Условие: Создать функцию которая принимает число и возвращает "Even" для чётных чисел и "Odd" для нечётных. Пример: 2 → "Even" 1 → "Odd" -46 → "Even" 71 → "Odd" 0 → "Even" -123 → "Odd" 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @python_job_interview

Как обеспечить асинхронную связь между микросервисами? Нужен брокер сообщений, например, Kafka или RabbitMQ. Их особенности и плюсы-минусы обсудим на открытом уроке, который пройдет 🗓 3 апреля в 20:00. На занятии: - ознакомимся с основными принципами работы этих брокеров, - посмотрим на их использование в live demo. 👨‍💻 Спикером выступит Евгений Непомнящий — C++ и Java разработчик, в IT с 2006 года, Oracle Certified Professional. 👉 Для регистрации на урок пройдите вступительное тестирование — https://otus.pw/Zus1/ Занятие является бесплатной пробной частью онлайн-курса «Microservice Architecture». Оплата курса возможна в рассрочку. Реклама. Информация о

🖥 Задача реализовать экспоненциального поиска. Экспоненциальный поиск — это еще один алгоритм поиска, который может быть достаточно легко реализован на Python, по сравнению с jump search и поиском Фибоначчи, которые немного сложны. Он также известен под названиями galloping search, doubling search и Struzik search. Экспоненциальный поиск зависит от бинарного поиска для выполнения окончательного сравнения значений. Алгоритм работает следующим образом: Определяется диапазон, в котором, скорее всего, будет находиться искомый элемент. В этом диапазоне используется двоичный поиск для нахождения индекса элемента. Решение Реализация алгоритма экспоненциального поиска на Python: def ExponentialSearch(lys, val): if lys[0] == val: return 0 index = 1 while index < len(lys) and lys[index] <= val: index = index * 2 return BinarySearch( lys[:min(index, len(lys))], val) Используем функцию, чтобы найти значение: >>> print(ExponentialSearch([1,2,3,4,5,6,7,8],3)) Рассмотрим работу алгоритма пошагово. Проверяем, соответствует ли первый элемент списка искомому значению: поскольку lys[0] равен 1, а мы ищем 3, мы устанавливаем индекс равным 1 и двигаемся дальше. Перебираем все элементы в списке, и пока элемент с текущим индексом меньше или равен нашему значению, умножаем значение индекса на 2: index = 1, lys[1] равно 2, что меньше 3, поэтому значение index умножается на 2 и переменной index присваивается значение 2. index = 2, lys[2] равно 3, что равно 3, поэтому значение index умножается на 2 и переменной index присваивается значение 4. index = 4, lys[4] равно 5, что больше 3. Условие выполнения цикла больше не соблюдается и цикл завершает свою работу. Затем выполняется двоичный поиск в полученном диапазоне (срезе) lys[:4]. В Python это означает, что подсписок будет содержать все элементы до 4-го элемента, поэтому мы фактически вызываем функцию следующим образом: >>> BinarySearch([1,2,3,4], 3) Функция вернет следующий результат: 2 Этот результат является индексом искомого элемента как в исходном списке, так и в срезе, который мы передаем алгоритму бинарного поиска. Экспоненциальный поиск выполняется за время O(log i), где i — индекс искомого элемента. В худшем случае временная сложность равна O(log n), когда искомый элемент — это последний элемент в массиве (n — это длина массива). Экспоненциальный поиск работает лучше, чем бинарный, когда искомый элемент находится ближе к началу массива. На практике мы используем экспоненциальный поиск, поскольку это один из наиболее эффективных алгоритмов поиска в неограниченных или бесконечных массивах. 👉 Пишите ваше решение в комментариях👇 @python_job_interview

🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля. Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки. Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений. Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment». На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science. Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion69