Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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📈 Telegram kanali Python вопросы с собеседований analitikasi
Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 24 948 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 488-o'rinni va Rossiya mintaqasida 26 827-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 24 948 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -147 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.90% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.07% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 472 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 765 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 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 09 Iyun, 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.
24 948
Obunachilar
-724 soatlar
-417 kunlar
-14730 kunlar
Postlar arxiv
🖥 Auto-resume-raising – программа для автоматического подъема резюме на HeadHunter каждые 4 часа
Альтернатива платной услуге Продвижение.LITE от HeadHunter
🖥 Github: https://github.com/sergo-code/hh-ru-auto-resume-raising
#github #python
@python_job_interview
🖥 Задача реализовать алгоритм интерполяционного поиска
нтерполяционный поиск — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», аналогичный бинарному поиску. В отличие от бинарного поиска, он не всегда начинает поиск с середины. Интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию искомого элемента по формуле:
index = low + [(val-lys[low])*(high-low) / (lys[high]-lys[low])]
В этой формуле используются следующие переменные:
lys — наш входной массив.
val — искомый элемент.
index — вероятный индекс искомого элемента. Он вычисляется как более высокое значение, когда значение val ближе по значению к элементу в конце массива (lys[high]), и более низкое, когда значение val ближе по значению к элементу в начале массива (lys[low]).
low — начальный индекс массива.
high — последний индекс массива.
Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса:
Если значение найдено (когда lys[index] == val), возвращается индекс.
Если значение val меньше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для левого подмассива.
Если значение val больше lys[index], то значение индекса пересчитывается по формуле для правого подмассива.
Решение:
def InterpolationSearch(lys, val):
low = 0
high = (len(lys) - 1)
while low <= high and val >= lys[low] and val <= lys[high]:
index = low + int(((float(high - low) / ( lys[high] - lys[low])) * ( val - lys[low])))
if lys[index] == val:
return index
if lys[index] < val:
low = index + 1;
else:
high = index - 1;
return -1
Если мы используем функцию для вычисления:
>>> print(InterpolationSearch([1,2,3,4,5,6,7,8], 6))
Наши начальные значения будут следующими:
val = 6,
low = 0,
high = 7,
lys[low] = 1,
lys[high] = 8,
index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5
Поскольку lys[5] равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат:
5
Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low.
Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска.
Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций.
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewЗадача для новичков. Собеседование.
Напишите программу на Python для сортировки списка кортежей с использованием лямбда-функции.
Пример:
Исходный список кортежей:
[('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)]
Отсортированный список кортежей:
[('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)]
Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже.
#новичок #coбес
Задача для новичков. Собеседование.
Напишите программу на Python для сортировки списка кортежей с использованием лямбда-функции.
Пример:
Исходный список кортежей:
[('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97), ('История', 82)]
Отсортированный список кортежей:
[('История', 82), ('Русский', 88), ('Физика', 90), ('Алгебра', 97)]
Ваши ответы пишите в комментариях, а свой вариант мы опубликуем позже.
#новичок #coбес
@python_job_interview⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/PQaK/
🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера
⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут
📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist
Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/E23g/
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/PQaK/
Автор этого резюме утверждает, что оно понравилось гигантам вроде Microsoft, Google, Amazon. Добрые люди решили детально разобрать его и выделить ключевые моменты:
Розовым — глаголы действия, с них начинается каждый bullet point;
Желтым — hard skills по вашей специальности;
Оранжевый — показатель понимания бизнеса и реального опыта в (игровой) индустрии;
Зеленый — рабочие достижения, самая ценная часть резюме;
Голубой — сертификаты «Кенгуру» impact и всякие личные награды и достижения;
Фиолетовый — ссылки на портфолио.
Теперь вы знаете, как грамотно составить резюме.
🖥 Задача. Подготовка экспедиции на Марс
N кандидатов готовятся к двум космическим экспедициям на Марс. Поскольку экспедиции будут продолжаться несколько лет, а их участники окажутся в замкнутом пространстве небольшого объёма, то важное значение приобретает психологическая совместимость членов экипажа.
Путём тестирования были установлены пары кандидатов, присутствие которых в одной и той же экспедиции было бы нежелательным. Результаты тестирования отражены в таблице размера NxN. Если на пересечении -той строки и $j$-го столбца таблицы находится знак «+», то участие -го и $j$-го кандидатов в одной экспедиции нежелательно.
Составьте программу, разделяющую кандидатов на две группы для участия в экспедициях. Если такое разделение невозможно, программа должна выводить сообщение «No solution». В противном случае, программа должна выводить номера кандидатов, принадлежащих первой группе. Первой группой мы будем считать группу, в которой меньше кандидатов.
Естественно, хорошо написанная программа должна стремиться к тому, чтобы размеры групп не очень сильно отличались. Поэтому, если возможно несколько разбиений на группы, программа должна выбирать разбиение с минимальной разностью количеств кандидатов в группах. При этом в случае, если разбиений с минимальной разницей всё равно получается несколько, для определённости выбирается разбиение, в котором первая группа лексикографически меньше, чем первые группы остальных разбиений.
Программа должна считывать со стандартного потока ввода количество кандидатов и матрицу размера NxN. Например, для входных данных
8
- - + - - - - -
- - - + - - - -
+ - - - - - - +
- + - - - + - -
- - - - - - - -
- - - + - - - -
- - - - - - - +
- - + - - - + -
программа должна выводить
1 2 6 8
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interviewПоиск мажоритарного элемента
Условие задачи:
Дан массив nums размера n. Требуется вернуть мажоритарный элемент.
Мажоритарный элемент - это элемент, который появляется более n / 2 раз. Вы можете быть уверены, что мажоритарный элемент всегда существует в массиве.
Примеры:
Ввод: nums = [4,2,4]
Вывод: 4
Ввод: nums = [8, 8, 6, 6, 6, 8, 8]
Вывод: 8
Решение задачи
Ресурсы с задачами по программированию
1. LeetCode поддерживает более 16 языков программирования. Пользователи могут сами выбирать уровень сложности задачи.
2. HackerRank — платформа, где кроме базовых задач можно выбрать задачи в разных областях: SQL, алгоритмы, AI и т.д.
3. Codewars представляет алгоритмические и практические задачи, связанные с шаблонами проектирования.
4. TopCoder — сообщество программистов, где любят решать головоломки. На сайте иногда проходят турниры.
5. CodinGame — платформа, где решение задачи сопровождается визуализацией в стиле видеоигр.
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_interviewЧто 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