Python задачки

Відкрити в Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

Сітка:Python Books. Книги по питону Росія54 142 Технології та додатки10 225...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python задачки

Канал Python задачки (@pythonquestions) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 934 підписників, посідаючи 10 225 місце в категорії Технології та додатки та 54 142 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 934 підписників.

За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -77, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 760 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як void, developer, professional, api, loginpage.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

11 934

Підписники

-1624 години

-247 днів

-7730 день

760

Перегляди допису

Немає даних24 години

Немає даних48 годин

6.37%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

11 935

Поздравляем всех девушек с 8 марта.

11 935

@pythonrabota - искать работу только там:)

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этого кода в консоли? ['f', 't'][bool('spam')]

Anonymous voting

11 935

🚀 Как ускорить разработку с AI-инструментами Когда мы говорим об AI, хочется обсуждать реальную практику коллег и смотреть на то, как инструменты работают в продакшене. И скоро у нас будет такая возможность — с 16 по 20 февраля у Podlodka AI Crew пройдёт сезон «AI-агенты в разработке». 👨‍💻Опытом поделятся инженеры и исследователи из Яндекса, Т-Банка, Plata, RealtyCalendar, inDrive, AI Mindset, overwatch.ai и других компаний. Участников ждет 10 сессий и закрытое комьюнити в Telegram. Все кейсы — с прицелом на то, чтобы забирать решения сразу в продакшн. Смотрите полную программу на сайте и забирайте свой билет на Podlodka AI Crew, чтобы изучить актуальные AI-инструменты в компании практиков!

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этого кода? print('ab cd ef'.title())

Anonymous voting

11 935

🦾 Чем реально отличается Senior ML от уверенного Middle? На открытом вебинаре разберём продвинутые методы машинного обучения, о которых обычно говорят вскользь или не говорят вовсе. Рекомендательные системы, временные ряды, reinforcement learning, GenAI, байесовские подходы и деплой моделей в прод: где и зачем они применяются сегодня и почему без них невозможно расти дальше в профессии. Это честный разговор о том, какие навыки действительно ценятся на уровне Senior, какие задачи решают специалисты ML Advanced и какие карьерные возможности открываются после перехода на эту ступень. Вы сможете задать любые вопросы и получить ответы от эксперта. 📋 Встречаемся 28 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://vk.cc/cToGlB Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

11 935

Каким будет вывод этого кода?

Anonymous voting

11 935

Как отсортировать список чисел lst? lst = [10, 3, 6, 1, 9]

Anonymous voting

11 935

Как развернуть список lst? lst = [1, 2, 3, 4]

Anonymous voting

11 935

Как найти количество слов в строке text? text = "Python is a general-purpose programming language"

Anonymous voting

11 935

Как найти сперва максимальное, затем минимальное значение в списке lst? lst = [3, 7, 1, 9]

Anonymous voting

11 935

Как перевести список строк в список их длин? words = ["QA", "DevOps", "Python"]

Anonymous voting

11 935

Каким будет вывод этих строк кода в консоли? not (3 > 4) not (1 & 1)

Anonymous voting

11 935

Как удалить дубликаты из списка lst? lst = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]

Anonymous voting

11 935

Вы начали изучать Python, установили библиотеки, попробовали что-то запустить — и всё внезапно сломалось? Не переживайте, это случалось с каждым. Просто вы не изолировали окружение. На открытом уроке курса «Machine Learning. Basic» мы разберём, как грамотно настроить виртуальное окружение, чтобы работать с Python и ML-библиотеками спокойно и системно. Вы узнаете, что такое venv, conda и uv, как управлять зависимостями и подключать Jupyter Notebook к своему окружению. Настроим всё пошагово — без сложных терминов и магии. ➡️ Присоединяйтесь 28 октября в 20:00 (МСК). Уверенный старт в Python и машинном обучении начинается с чистого окружения. Регистрация открыта: https://vk.cc/cQADkM


Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576