Python tests
Открыть в Telegram
Тесты и задания python разработчиков По всем вопросам- @notxxx1 @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot -ds книги
Больше6 900
Подписчики
-424 часа
-157 дней
-3030 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+18
в 0 каналах
июнь '26
+43
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+45
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+31
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+54
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+42
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+65
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+59
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+106
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+74
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+93
в 1 каналах
Get PRO
август '25
+70
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+202
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+103
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+78
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+94
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+92
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+183
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+202
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+251
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+198
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+335
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+287
в 1 каналах
Get PRO
август '24
+315
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+355
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+383
в 1 каналах
Get PRO
май '24
+306
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+374
в 1 каналах
Get PRO
март '24
+382
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+636
в 1 каналах
Get PRO
январь '24
+436
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '23
+313
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+144
в 1 каналах
Get PRO
октябрь '23
+129
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+386
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+480
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+279
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+796
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+313
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+127
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+135
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+205
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+113
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+64
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+110
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+296
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+282
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+121
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+166
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+216
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+254
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+301
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+204
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+126
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+105
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+128
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+1 437
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 14 июля | +2 | |||
| 13 июля | +1 | |||
| 12 июля | 0 | |||
| 11 июля | 0 | |||
| 10 июля | +1 | |||
| 09 июля | +1 | |||
| 08 июля | +1 | |||
| 07 июля | +1 | |||
| 06 июля | +1 | |||
| 05 июля | +1 | |||
| 04 июля | +4 | |||
| 03 июля | +1 | |||
| 02 июля | +3 | |||
| 01 июля | +1 |
Посты канала
| 2 | Нет текста... | 141 |
| 3 | LLM (большие языковые модели) или агент
LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта.
LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать.
Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты.
16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python.
После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара.
Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFJG5Mqb
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJG5Mqb | 1 |
| 4 | Нет текста... | 348 |
| 5 | Что выведет код? | 405 |
| 6 | Нет текста... | 389 |
| 7 | Каким будет вывод этого кода? | 779 |
| 8 | Нет текста... | 681 |
| 9 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 425 |
| 10 | 🐍 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. | 655 |
| 11 | Каким будет вывод этого кода в консоли? | 688 |
| 12 | Нет текста... | 630 |
| 13 | Что выведет код? | 0 |
| 14 | Нет текста... | 0 |
| 15 | 🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?
Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.
Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека
И вот правда, о которой мало говорят:
90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.
Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.
AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде
8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.
На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят
Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.
Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/ | 0 |
