uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

Відкрити в Telegram

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

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python вопросы с собеседований

Канал Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 936 підписників, посідаючи 5 313 місце в категорії Технології та додатки та 26 054 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 936 підписників.

За останніми даними від 03 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 84, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.59%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.06% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 395 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 763 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, api, собеседование, git, docker.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 листопада, 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.

24 936
Підписники
-624 години
-207 днів
+8430 днів
Архів дописів
Scope в Python – какие бывают? Ответ Объект в Python функционирует в пределах области видимости. Область видимости – это блок
Scope в Python – какие бывают? Ответ Объект в Python функционирует в пределах области видимости. Область видимости – это блок кода, в котором объект в Python остается актуальным. Пространства имен уникально идентифицируют все объекты внутри программы. Однако эти пространства имен также имеют определенную для них область видимости, где можно использовать их объекты без префикса. Ниже приведено несколько примеров областей видимости, создаваемых во время выполнения кода в Python: Local scope – относится к локальным объектам, доступным в текущей функции. Global scope – относится к объектам, доступным во время выполнения кода с момента их создания. Module-level scope - относится к глобальным объектам текущего модуля, доступным в программе. Outermost – относится ко всем встроенным именам, вызываемым в программе. Объекты в этой области видимости ищутся в последнюю очередь, чтобы найти имя, на которое ссылаются. @python_job_interview

#Вопросы_с_собеседования Что такое глубокая копия? Глубокая копия используется для хранения значений, которые уже скопированы
#Вопросы_с_собеседования Что такое глубокая копия? Глубокая копия используется для хранения значений, которые уже скопированы. Глубокая копия не копирует ссылочные указатели на объекты. Она создает ссылку на объект, и новый объект, на который указывает другой, сохраняется. В отличие от неглубокой копии, изменения, внесенные в исходную копию, не повлияют ни на одну другую копию, использующую объект. Это значит, что они не привязаны.

#Вопросы_с_собеседования Что такое поверхностная копия? Поверхностная копия используется при создании нового типа экземпляра
#Вопросы_с_собеседования Что такое поверхностная копия? Поверхностная копия используется при создании нового типа экземпляра и сохраняет значения, скопированные в новом. Также она используется для копирования ссылочных указателей. Это означает, что когда мы копируем объект в другую переменную, он будет привязан.

#Вопросы_с_собеседования Напишите в одну строку как можно получить самую позднюю по коду букву в строке Строковый метод max()
#Вопросы_с_собеседования Напишите в одну строку как можно получить самую позднюю по коду букву в строке Строковый метод max() будет сравнивать значение ASCII каждого символа в строке и возвращает максимальный алфавитный символ.

#Вопросы_с_собеседования В чем разница между списками и массивами? Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально будем обсуждать массив из популярной библиотеки Numpy. Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов. Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры. Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.

#Вопросы_с_собеседования Что плохого в следующем коде? Ответ: В Python нет объявлений переменных, поэтому он должен сам опред
#Вопросы_с_собеседования Что плохого в следующем коде? Ответ: В Python нет объявлений переменных, поэтому он должен сам определить их область действия. Если внутри функции имеется обращение к переменной, то она считается локальной. Переменная count выше является глобальной, поэтому код выбрасывает ошибку.