Python вопросы с собеседований
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python вопросы с собеседований analitikasi
Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 822 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 258-o'rinni va Rossiya mintaqasida 26 472-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 822 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -44 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.01% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.76% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 492 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 684 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, api, собеседование, git, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 30 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
24 822
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
+637 kunlar
-4430 kunlar
Postlar arxiv
100 самых частых вопросов на собеседованиях на должность Python разработчика.
На каждый из вопросов дается детальный развернутый ответ — все, чтобы вы смогли подготовиться.
Краткое пособие: как составить качественное резюме для поиска работы в иностранных компаниях.
Один из лучших обучающих материалов, что доводилось читать — написано с юмором, легко, а главное, реально полезно.
@python_job_interview
Вопросы и ответы к интервью для Python Developer
В этом репозитории собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования.
Также в проекте есть вопросы по основам HTML, фронтенд и БД, которые позволят вам повторить важные моменты, на которых зачастую останавливаются интервьюеры:
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
#python
🖥 Задача для новичков на Python.
Задаются месяц и год в виде чисел. Нужно определить, есть ли в этом месяце пятница, 13-е
Пример:
has_friday_13(3, 2023) ➞ True
has_friday_13(10, 2017) ➞ True
has_friday_13(1, 1985) ➞ False
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewрелокация или стагнация
Думаешь как попасть в международную компанию, где свободная корпоративная культура, карьерные возможности и компенсация выше средней по рынку? Юля, автор канала Yulia Ampilova English for IT & Digital, может помочь! Она преподает английский и работает HR-ом, поэтому знает все тонкости найма и работы в корпорациях.
На своём канале она рассказывает:
▫️как попасть в желанную компанию;
▫️как составить «продающее» резюме на английском;
▫️как эффективно отвечать на вопросы, говорить о себе, своём опыте, достижениях и факапах на английском.
Тут ты найдешь мануал по написанию CV.
Канал будет полезен всем, кто хочет построить карьеру за рубежом — студентам, начинающим и опытным специалистам из ИТ и диджитал. Подписывайся 🫶
🖥 Как посчитать уникальные значений с Counter() ?
Если нам необходимо подсчитать количество уникальных значений в списке, можно, например, создать словарь, в котором ключи – это значения списка, а значения – счетчик встречаемости.
%%time
num_counts = {}
for num in a_long_list:
if num in num_counts:
num_counts[num] += 1
else:
num_counts[num] = 1
# Вывод в консоль
# CPU times: user 448 ms, sys: 1.77 ms, total: 450 ms
# Wall time: 450 ms
Однако более эффективный способ для решения этой задачи – использование Counter() из модуля collections. Весь код при этом уместится в одной строчке:
%%time
num_counts2 = Counter(a_long_list)
# Вывод в консоль
# CPU times: user 40.7 ms, sys: 329 μs, total: 41 ms
# Wall time: 41.2 ms
Этот фрагмент будет работать примерно в 10 раз быстрее, чем предыдущий.
У Counter также есть удобный метод most_common, позволяющий получить самые часто встречающиеся значения:
for number, count in num_counts2.most_common(10):
print(number, count)
# Вывод в консоль
29 19831
47 19811
7 19800
36 19794
14 19761
39 19748
32 19747
16 19737
34 19729
33 19729
Одним словом, collections – это замечательный модуль, который должен быть в базовом наборе инструментов любого Python-разработчика. Не поленитесь прочитать наше руководство по применению модуля.
@python_job_interview
Что отличает Мидл разработчика от Джуна?
Middle умеет программировать самостоятельно без наставника, он понимает продвинутые аспекты языка, ориентируется в своем и чужом коде, знает, как искать и исправлять ошибки. Но как перейти на желаемый грейд?
Команда «Девмана» проанализировала рынок, требования работодателей и создала свою методику, с помощью которой выпускает уверенных Мидл разработчиков.
Например, за 2 месяца — январь и февраль 2023 года — мы трудоустроили 11 выпускников из 11 (!) на желаемую позицию, с зп выше 110 тр.
Что помогло нашим ученикам? Сочетание нескольких подходов на «Девмане»:
✔️ Обучаем на реальных проектах. У вас будет портфолио из 50 небольших и 9 полноценных проектов.
✔️ Симулируем рабочую среду внутри IT компаний. Учим читать свой и чужой код, находить и исправлять ошибки, проходить технические собеседования и многое другое.
✔️ Трехмесячная стажировка запланирована в конце учебной программы.
Обучение стартует 13 марта. Первая неделя курса пробная и не требует предварительной платы. Достаточно вложить свое время и желание учиться!
Если вы готовы стать Мидл Python-разработчиком уже в следующем году переходите в бота→ http://bit.ly/3msMybH
Реклама ООО Девман Pb3XmBtzst1LwoD2BTNgZH1bWzug2DtJgcoWe7i
🖥 Возможно ли при наследовании методы объединять, а не заменять?
Дан родительский класс и дочерний, который наследуется от него
class Parent():
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
print('inside child')
при вызове метода экземпляра дочернего класса с тем же названием вызывается функция из дочернего класса, перезаписываем родительскую
>>> b1 = Child()
>>> b1.test()
inside child
>>>
Вопрос: можно ли сделать так чтобы дочерний метод не перезаписывал родительский, а добавлялся к нему и они выполнялись бы вместе и поочередно (сначала родительский потом дочерний)? Чтобы получилось вот так:
>>> b1.test()
inside parent
inside child
>>>
Ответ
Для этого можно вызвать функцию в родительском классе при помощи super().
class Parent:
def test(self):
print('inside parent')
class Child(Parent):
def test(self):
super().test()
print('inside child')
b1 = Child()
b1.test()
Вывод:
inside parent
inside child
Подробнее про функцию super() можете почитать в документации.
#junior
@python_job_interviewКак подготовиться к собеседованию на позицию Middle Python Developer
Всем привет! Меня зовут Александр, я Python-разработчик в компании VK. За свою карьеру питониста приходилось достаточно часто проходить собеседования, особенно работая на аутсорсе. И я, проходя все эти собеседования, выявил некоторые общие моменты, которыми хочу с вами поделиться.
▪Знания в Питоне
▪Алгоритмы
▪Фреймворки
▪Базы данных
▪Общие советы
📝 Читать дальше
@python_job_interview
🖥 Какой результат мы получим, запустив следующий код?
big_num_1 = 1000
big_num_2 = 1000
small_num_1 = 1
small_num_2 = 1
big_num_1 is big_num_2
small_num_1 is small_num_2
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Объясните как такое возможно?
_MangledGlobal__mangled = 23
class MangledGlobal:
def test(self):
return __mangled
>>> MangledGlobal().test()
23
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview
🖥 Вы видите только следующий кусок кода. Что с ним не так? И для чего такой код нужен?
if __debug__:
assert False, ("error")
Пишите свой ответ в комментариях👇
@python_job_interview⭕Как войти в IT? Стоп, это из другой интеграции!
Сейчас вы не услышите традиционной рекламы курсов с обещаниями из домохозяйки сделать айтишника.
Потому что речь пойдет о нетипичном для образовательного рынка продукте.
Вы слышали о тренде на микро-обучение?
Так учат сотрудников IBM, Google и другие IT-гиганты.
Что это?
Вы смотрите короткое видео, содержащее доступную и понятную информацию, и сразу применяете ее на практике, закрепляя понимание материала.
То есть, можно учиться, грубо говоря, во время поездки в метро или завтрака!
Такая учеба не влияет на ваш образ жизни, но зато позволяет приобретать навыки!
адаптировали под него уже более 20 курсов в области программирования, аналитики данных и Data Science.
Кстати, когда выполняешь задание, тебе сразу начисляются хр как в игре! Это делает процесс еще более залипательным и непринужденным.
На платформе большое количество бесплатного контента
Кликай на deepskills.ru и узнай больше
Repost from Анализ данных (Data analysis)
27 февраля стартовал финал совместного профиля «Искусственный интеллект» НТО и Академии искусственного интеллекта для школьников БФ Сбербанка «Вклад в будущее»
📌 3 дня продлится командная работа над финальной задачей.
Sber AI подготовил задание по разработке алгоритма, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию. Такое решение позволит ускорить анализ видеоинформации, а также проводить эффективный поиск по видеопоследовательностям.
📌Подробности по ссылке: https://www.ng.ru/news/760842.html
По итогам командам-победителям вручат приглашения на оплачиваемую стажировку в Сбер и компании-партнеры по направлению «Машинное обучение». Призовой фонд превышает 4 млн рублей
Задача количество последовательных вхождений
Вам дана строка s. Предположим, что некоторый символ x встречается последовательно n раз в строке. Напишите функцию
occurence(), которая принимает строку s и заменяет последовательные вхождения символа x на (n, x). Результат выведите на экран.
Примечание: все символы строки s являются целыми числами от 0 до 9.
Пример:
Входные данные:
s = '1222311'
Вывод:
(1, 1) (3, 2) (1, 3) (2, 1)
Пояснение: вначале 1 встречается только один раз. Меняем на (1, 1). Затем, 2 появляется три раза и заменяется на (3, 2) и так далее.
Важно: не забудьте пробелы между скобками.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interviewВсем привет от команды Nebius!
Nebius — это международный спин-офф облачного бизнеса Яндекса с офисами в нескольких странах. Мы создаем платформу, позволяющую другим компаниям строить собственный локальный облачный бизнес.
Наши сотрудники — это команда ярких и талантливых личностей с большим опытом работы в построении и развитии публичного облака.
Вы можете стать ее частью — мы активно нанимаем сотрудников в офисы в Белграде и Амстердаме.
На данный момент открыты вакансии для:
• backend-разработчиков — языки Golang, Java, Python , С++, С#
• frontend-разработчиков
• full-stack разработчиков
• technical product managers
• SRE
Полные описания можно найти на сайте.
Если подходящие вам вакансии ещё не открыты — отправьте своё резюме на hr@nebius.com
🖥 Задача
В шеренгу друг за другом стоят
n человек, рост i-го из них равен ai условных единиц. Вы тоже собираетесь встать в эту шеренгу, при чем вам хочется встать на такую позицию p, чтобы f(p) = [количество людей левее вас того же роста, что и вы] умножить на [количество людей правее вас ростом, не равным росту вас] было максимально. Для этого вы можете встать в начало шеренги, в её конец, или между любыми 2мя соседними людьми. К сожалению вы не можете точно вспомнить ваш рост, у вас есть только m предположений о том, каким он может быть, и для каждого из них вы хотели бы знать оптимальную позицию, на которую вам стоило бы встать.
Решение:
Cчитаем сразу для нулевой позиции, сколько в списке не вашего роста для каждой гипотезы. А потом на каждом шаге изменяем кол-во равных слева и неравных справа по текущему значению списка
equal = [0 for i in range(len(m))]
notequal = [len(list(filter(lambda x: x != m[i], n))) for i in range(len(m))]
valsave = [0 for i in range(len(m))]
possave = [0 for i in range(len(m))]
for i in range(len(n)):
for x in range(len(m)):
if n[i] == m[x]:
equal[x] += 1
if n[i] != m[x]:
notequal[x] -= 1
val = equal[x] * notequal[x]
if val > valsave[x]:
valsave[x] = val
possave[x] = i+1
print(possave)
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview🖥 Декоратор для контроля уникальности аргументов
Напишите декоратор RepeatDecorator, который проверяет, запускалась ли ранее обернутая функция с заданными позиционными аргументами. Если такие аргументы уже подавались на вход данной функции, то нужно вывести на экран сообщение: «Функция с такими аргументами уже запускалась!».
Примечание: Если одна функция запускалась с заданными аргументами, а потом другая запускается с теми же аргументами, то декоратор не должен выводить сообщение.
Пример:
func1(1, 2)
> Ничего не выводится
func1(2, 1)
> Ничего не выводится
func1(3, 1)
> Ничего не выводится
func1(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
func2(1, 2)
> Ничего не выводится, т.к. функция другая
func2(1, 2)
# Функция с такими аргументами уже запускалась!
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview