ru
Feedback
Python tests

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

Больше
6 900
Подписчики
-424 часа
-157 дней
-3030 день
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 июля0
11 июля0
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
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous voting

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 ключа
🐍 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
🚀 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