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 31 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
В чем разница между методами экземпляра, класса и статическими методами в Python?
Ответ
Методы экземпляра: принимают параметр self и относятся к определенному экземпляру класса.
Статические методы: используют декоратор @staticmethod, не связаны с конкретным экземпляром и являются автономными (атрибуты класса или экземпляра не изменяются).
Методы класса: принимают параметр cls, можно изменить сам класс.
Проиллюстрируем разницу на вымышленном классе CoffeeShop:
class CoffeeShop:
specialty = 'espresso'
def __init__(self, coffee_price):
self.coffee_price = coffee_price
# instance method
def make_coffee(self):
print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')
# static method
@staticmethod
def check_weather():
print('Its sunny')
# class method
@classmethod
def change_specialty(cls, specialty):
cls.specialty = specialty
print(f'Specialty changed to {specialty}')
У класса CoffeeShop есть атрибут specialty (фирменный напиток), установленный по умолчанию в значение ‘espresso’. Каждый экземпляр CoffeeShop инициализируется с атрибутом coffee_price. У него также три метода: метод экземпляра, статический метод и метод класса.
Давайте инициализируем экземпляр с атрибутом coffee_price, равным 5. Затем вызовем метод экземпляра make_coffee:
coffee_shop = CoffeeShop('5')
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making espresso for $5
Теперь вызовем статический метод. Статические методы не могут изменять состояние класса или экземпляра, поэтому обычно используются для служебных функций, например, сложения двух чисел. Наши проверяют погоду. Говорят, что солнечно. Отлично!
coffee_shop.check_weather()
#=> Its sunny
Теперь используем метод класса для изменения фирменного напитка (specialty), а затем сделаем кофе (make_coffee):
coffee_shop.change_specialty('drip coffee')
#=> Specialty changed to drip coffee
coffee_shop.make_coffee()
#=> Making drip coffee for $5
Скопировать код
Обратите внимание, что make_coffee раньше делал эспрессо, а теперь заваривает капельную кофеварку (drip coffee).
@python_job_interviewКакие есть типы объектов в питоне?
Ответ
В питоне поддерживаются изменяемые (mutable) и не изменяемые (immutable) типы объектов.
Не изменяемые не позволяют изменять свое содержание. Примеры: кортежи, булевы, строки, числа. Итерация по ним выполняется быстрее.
Изменяемые позволяют изменять свое содержание. Примеры: списки, множества и словари. Итерация по ним выполняется медленнее.
@python_job_interview
Попробуйте себя в практической разработке — создайте собственный продукт на Python! Участвуйте в онлайн-интенсиве по программированию с 31 октября по 2 ноября в 21:00 по московскому времени и попробуйте себя в сфере IT.
Успейте записаться бесплатно: 🔜 https://clc.to/0P_zWw.
Зарплата специалистов Python с опытом работы 1–3 года, по данным HeadHunter, достигает 250 000 рублей.
За 3 дня вы научитесь:
— понимать основы сетевого ПО;
— разбираться в различных типах данных, структурах, функциях и ООП;
— программировать клиентскую часть для подключения и передачи сообщений;
— разрабатывать сервер для прослушивания подключений;
— работать с библиотеками PyQT, Kivy, wxWidgets, Тkinter;
— создавать форму через Qt Designer.
Спикер интенсива — специалист, который 17 лет работает в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения, Михаил Овчинников.
🎁 Всем, кто зарегистрируется, отправим статью с полезными скриптами на Python «Экспекто Питонум: 10 заклинаний на змеином языке». А тем, кто дойдёт до конца интенсива, — электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.
⭐️ Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.
Студенты заставили своего угарного препода по программированию создать телеграм-канал.
Его обожают за умение просто и остроумно рассказывать про код, рекурсию и объяснять сложные алгоритмы так, что любой школьник сможет повторить.
В свободное время он выводит онлайн-курсы на чистую воду и рассказывает как запросто прокачаться до сениора за полгода.
Если ты работаешь или учишься в IT, подписка обязательна — https://t.me/+V5zF6dCaHzliMWJi
Расскажите, какой в питоне механизм передачи параметров
Ответ
В питоне используется передача параметров по ссылке. Если изменить параметр внутри функции, то это отразится на выводе функции. Однако, если использовать в качестве параметров литералы (строки, числа, кортежа), то они передаются по значению (потому что они не изменяемые).
Рассмотрим следующий пример:
def foo(x):
x = 4
a = 3
foo(a)
print(a)
# 3
Функция вызывается, но изменения оказанные на переменную a больше не действую после возврата из функции, ведь a всё ещё равна 3. Поэтому может показаться, что используется передача по значению, но это не так. Python не копирует значения параметров при вызове функции. Если мы рассмотрим другую функцию:
def clearly_not_pass_by_value(my_list):
my_list[0] = 42
l = [1, 2, 3]
clearly_not_pass_by_value(l)
print(l)
# [42, 2, 3]
— то мы четко видим, что элемент исходного списка l был изменен после вызова функции.
При передачи по ссылке в момент вызова функции передаются адреса переменных, причем с адресами работают так, как если бы это была обычная переменная (поэтому не нужно дополнительно проводить разыменование, как это делается в Си). Такая модель подразумевает, что исходные переменные и параметры функции — это одни и те же объекты. Изменяя параметры в теле функции, вы изменяете их и в вызывающем контексте.
@python_job_interview#вопросы_с_собеседований
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.
Сколько аргументов может принять range()
Ответ
От одного до трех:
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(range(-5))
[]
>>> list(range(2, 7))
[2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(range(-3, 4))
[-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3]
>>> list(range(2, 9, 2))
[2, 4, 6, 8]
>>> list(range(9, 2, -1))
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]
@python_job_interviewЧто такое операторы присвоения в питоне
Ответ
Все арифметические операторы можно комбинировать с символом присвоения.
>>> a = 7
>>> a += 1
>>> a
8
>>> a -= 1
>>> a
7
>>> a *= 2
>>> a
14
>>> a /= 2
>>> a
7.0
>>> a **= 2
>>> a
49.0
>>> a // =3
>>> a
16.0
>>> a %= 4
>>> a
0.0
@python_job_interviewКак работать с числами, которые не входят в десятичную систему счисления?
Ответ
В питоне можно вводить бинарные, восьмеричные и шестнадцатеричные числа.
Бинарные. Это числа, составленные из 0 и 1. Для ввода в бинарном формате, используется префикс 0b или 0B:
>>> int(0b1010)
10
Число можно преобразовать в бинарный формат с помощью функции bin():
>>> bin(0xf)
‘0b1111’
Восьмеричные числа могут состоять из цифр от 0 до 7, также используется префикс 0o или 0O:
>>> oct(8)
‘0o10’
Шестнадцатеричные числа могут состоять из цифр от 0 до 15, также используется префикс 0x или 0X:
>>> hex(15)
‘0xf’
@python_job_interviewКакой результат выводит данный код:
>>> def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list
>>> list1 = extendList(10)
>>> list2 = extendList(123,[])
>>> list3 = extendList('a')
>>> list1, list2, list3
[10, ‘a’], [123], [10, ‘a’]
Ответ
Возможный, но неверный ответ: ([10], [123], [‘a’])
В функции есть аргумент list=[], который не запускается в нулевом значении при каждом вызове этой функции. Когда мы первый раз определяем функцию, она создает новый список. Затем, каждый раз, когда мы вызываем данную функцию без аргумента-списка, она использует один и тот же список. Питон исполняет выражения, которые имеют нулевые значения, при определении функции, а не при вызове функции.
@python_job_interview