Python | Вопросы собесов

🤔 Какие типы данных относятся к структурам данных? В Python существует множество структур данных, которые предоставляют различные способы хранения и управления данными. Они делятся на два основных типа: встроенные структуры данных и пользовательские структуры данных (созданные программистом). Встроенные структуры данных предоставляют готовые инструменты для решения большинства задач, а пользовательские разрабатываются вручную для более сложных или специфичных случаев. 🚩Встроенные структуры данных К ним относятся те типы данных, которые изначально встроены в Python. Они обеспечивают простое и удобное управление данными. Вот основные типы: 🟠Список (List) Массив, который может содержать элементы разных типов. Динамический (размер меняется), упорядоченный (элементы хранятся в порядке добавления).

my_list = [1, "hello", 3.14]
print(my_list[1])  # "hello"

🟠Кортеж (Tuple) Похож на список, но неизменяемый. Используется для данных, которые не должны быть изменены.

my_tuple = (10, 20, 30)
print(my_tuple[0])  # 10

🟠Множество (Set) Неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Удобно для работы с множествами (поиск пересечений, объединений и т.д.).

my_set = {1, 2, 3, 2}
print(my_set)  # {1, 2, 3}

🟠Словарь (Dictionary) Хранит пары ключ-значение. Очень эффективен для быстрого поиска данных по ключу.

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict["name"])  # Alice

🚩Пользовательские структуры данных Эти структуры создаются с помощью классов или других механизмов, доступных в Python. Они применяются для решения задач, которые не могут быть эффективно выполнены встроенными средствами. 🟠Стек (Stack) Принцип работы: LIFO (последним пришел — первым ушел). Реализуется через список или collections.deque.

stack = []
stack.append(10)  # Добавление
stack.append(20)
print(stack.pop())  # Удаление последнего элемента (20)

🟠Очередь (Queue) Принцип работы: FIFO (первым пришел — первым ушел). Реализуется через collections.deque или библиотеку queue.

from collections import deque

queue = deque()
queue.append(10)
queue.append(20)
print(queue.popleft())  # 10

🟠Связный список (Linked List) Элементы связаны друг с другом через указатели. Гибче массивов, но сложнее в реализации.

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        if not self.head:
            self.head = Node(data)
        else:
            current = self.head
            while current.next:
                current = current.next
            current.next = Node(data)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Не дают оффер, хотя отвечаю на все вопросы ИДЕАЛЬНО❗️ Знакома такая ситуация:

Прошёл 4 технических собеседования, не ответил всего на 1 очень глубокий вопрос. Не понимаю, почему не дают оффер?

Тут может сыграть множество факторов: 1️⃣- Удача: просто другому человеку по каким-то не зависящим от нас причинам повезло больше. Так бывает, ничего с этим не поделаешь, когда-то повезет и тебе. Кто-то чуть раньше закончил собеседование, чуть ближе живет к офису, чуть меньше просит и т.д. Не паримся и просто идем проходить собесы дальше, всё обязятельно придет. 2️⃣- Софт скилы: это уже НАМНОГО хуже 🤯 Запомни, разраб: каким бы скиловым в техническом плане ты ни был, тебя никогда не возьмут на работу, если ты не умеешь в софт скилы. © Джейсон Стетхем А что такое софт скилы❓ Это то, как ты общаешься с людьми, твоё поведение в спорных ситуациях, насколько с тобой комфортно общаться и умеешь ли ты слушать. Уже во всех компаниях внедрено правило: Если человек прошёл техническую часть НЕ идеально, но с отличными софт скилами - его возьмут НАМНОГО охотнее, чем человека с плохими софт скилами, который прошёл техническую часть идеально. Читай продолжение на канале ПитонЯра

Приглашаем на Yandex Neuro Scale В этом году главная конференция Yandex Cloud объединит разработчиков, архитекторов, инженеров и IT-руководителей, чтобы обменяться опытом и увидеть, как работают технологии, которые меняют индустрии. 7 тематических треков, 50+ докладов, реальные бизнес-кейсы и нетворкинг! ✨Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться!✨ Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе Реклама на Яндексе

🤔 Что возвращает декоратор? Обычно декоратор возвращает функцию или объект, который будет вызываться вместо оригинальной функции. Это может быть обёртка с дополнительной логикой или модифицированная функция. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть виды файловых объектов? В Python существует несколько типов файловых объектов, которые используются для работы с различными типами данных. Рассмотрим основные виды файловых объектов и их особенности. 🟠Текстовые файлы (`TextIOWrapper`) Это самый распространённый тип файловых объектов. Такие файлы используются для работы с текстовыми данными и поддерживают строковые операции.

   with open("example.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
       file.write("Привет, мир!")  # Записываем текст в файл

   with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
       content = file.read()  # Читаем текст из файла
       print(content)

🟠Бинарные файлы (`BufferedReader`, `BufferedWriter`) Эти файлы используются для работы с двоичными данными (изображениями, видео, аудиофайлами и т. д.).

   with open("image.jpg", "rb") as file:
       binary_data = file.read()  # Читаем файл в бинарном режиме
       print(binary_data[:10])  # Выведем первые 10 байтов

   with open("copy.jpg", "wb") as file:
       file.write(binary_data)  # Записываем данные в новый файл

🟠Файлы ввода-вывода в памяти (`io.StringIO`, `io.BytesIO`) Эти объекты представляют собой файловые буферы, которые хранят данные в оперативной памяти, а не на диске.

   from io import StringIO

   file = StringIO()
   file.write("Привет, мир!")  # Запись данных в буфер
   file.seek(0)  # Перемещаем указатель в начало
   print(file.read())  # Читаем данные из буфера

Пример работы с BytesIO:

   from io import BytesIO

   file = BytesIO()
   file.write(b"Binary data")  # Запись бинарных данных
   file.seek(0)
   print(file.read())  # Чтение данных

🟠Файловые объекты на основе сокетов, пайпов и других источников Python позволяет работать с файловыми объектами, полученными из нестандартных источников, например, сокетов или каналов связи (pipes).

   import socket

   s = socket.socket()
   s.connect(("example.com", 80))
   s.sendall(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n")
   response = s.makefile("r", encoding="utf-8")  # Создание файлового объекта
   print(response.readline())  # Читаем первую строку HTTP-ответа
   s.close()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Бесит вбивать данные в CRM? Да, проще на бумажке, чем разбираться с системой. Но что, если CRM будет работать за вас? 🗒 Битрикс24 CRM — умный помощник менеджера: - ИИ сам заполнит карточку сделки, пока вы пьете кофе. - Пуши напомнят о звонке клиенту в нужный момент. - В мобильной CRM найдется контакт, даже если вы в пути. Битрикс24 CRM работает, а вы — зарабатываете. Начните сейчас с бесплатным тарифом. Начать #реклама 16+ bitrix24.ru О рекламодателе

🤔 Что знаешь про нормализацию? Это процесс преобразования данных для их корректного использования или улучшения эффективности. 1. В базах данных нормализация устраняет избыточность, разбивая таблицы на логические части для предотвращения дублирования. 2. В обработке данных нормализация часто используется для масштабирования значений, чтобы привести их в единый диапазон (например, от 0 до 1). 3. Она улучшает производительность, точность и удобство работы с данными. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что за функция sleep()? Функция sleep() из модуля time приостанавливает выполнение программы на заданное количество секунд. 🚩Как использовать `sleep()` в Python? Функция sleep() принимает один аргумент** — число секунд (может быть дробным).

import time

print("Программа началась...")
time.sleep(3)  # Ожидание 3 секунды
print("3 секунды прошло!")

🚩Где используется `sleep()`? Ожидание в цикле (имитация загрузки)

for i in range(5, 0, -1):
    print(i)
    time.sleep(1)  # Задержка 1 секунда между выводами
print("Старт!")

Запросы к серверу с паузами (чтобы не забанили)

import time
import requests

for i in range(3):
    response = requests.get("https://example.com")
    print(f"Запрос {i+1}: статус {response.status_code}")
    time.sleep(2)  # Ждём 2 секунды перед следующим запросом

Искусственная задержка перед повторной попыткой

for attempt in range(3):
    print(f"Попытка {attempt + 1}...")
    time.sleep(2)  # Ожидание 2 секунды перед новой попыткой

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Ищу желающих выполнять задачи с помощью ИИ! Работа полностью на удаленке с зп до 150 000 рублей в месяц. Без опыта, нужен только телефон, занятость 3-6 часов в день. Всему обучат на бесплатном курсе и после возьму на работу: ✅ 3 дня уроков по 30 минут ✅ Домашки с проверкой и оплатой бонусами ✅ Плачу 10 тыс за каждую выполненную домашку Все кто пройдет курс, получат сертификат от школы с образовательной лицензией. ⚡ Набор заканчивается завтра. 👍 Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

🤔 Какие области в профессиональной деятельности у тебя развиты слабо Мои слабые области в профессиональной деятельности могут включать редкие и узкоспециализированные задачи, такие как низкоуровневое программирование или некоторые доменные знания в специфических отраслях. Также, возможно, у меня нет опыта работы с нестандартными или редкими инструментами и фреймворками, популярными только в отдельных кругах. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

📺 Уникальная база IT собеседований 456+ реальных собеседований на программиста, тестировщика, аналитика и прочие IT профы. Есть собесы от ведущих компаний: Сбер, Яндекс, ВТБ, Тинькофф, Озон, Wildberries и т.д. 🎯 Переходи по ссылке и присоединяйся к базе, чтобы прокачать свои шансы на успешное трудоустройство!

🤔 Как понять, какие виды тестов нужны именно сейчас? Выбор типа тестирования зависит от целей, стадии разработки и текущих проблем. Чтобы определить, какие тесты нужны, стоит ответить на вопросы: Что тестируем? (код, API, UI, производительность и т. д.) Какие риски? (где может сломаться, критичность ошибки) Какой этап разработки? (новый код, рефакторинг, релиз) 🚩Как определить нужные тесты прямо сейчас? 🟠Только написали новый код Нужны: Юнит-тесты Тестируем функции и классы отдельно.

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5  # ✅ Юнит-тест

🟠Соединяем модули или работаем с API Нужны: Интеграционные тесты Проверяем работу всей системы вместе.

def test_api():
    response = requests.get("https://api.example.com/data")
    assert response.status_code == 200

🟠Перед релизом или деплоем Нужны: Функциональные и регрессионные тесты Проверяем ключевые сценарии и старый функционал.

def test_login():
    assert login("user", "password") == "Success"

🟠Изменили UI (например, фронтенд на React) Нужны: UI-тесты (Selenium, Playwright) Проверяем нажатие кнопок, формы и отображение страниц.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")
assert "Example" in driver.title

🟠Если проект должен выдерживать большую нагрузку Нужны: Нагрузочные тесты (Load Testing) Используем locust, JMeter, k6, чтобы проверить сколько пользователей выдержит сервер.

from locust import HttpUser, task

class MyUser(HttpUser):
    @task
    def test_homepage(self):
        self.client.get("/")

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое генераторная функция? Это функция, содержащая оператор yield и возвращающая генератор. Она позволяет создавать последовательности "на лету", без загрузки всех элементов в память. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Партнёрская программа рекрутинга в Яндекс Еду Станьте партнёром Яндекс Еды по привлечению курьеров и получите кучу преимуществ: 💰Платим до 47 000 ₽ за успешного кандидата 📞Поддержка на всех этапах 📅Свободное расписание 📊Удобные инструменты для работы Приводите новых курьеров и получайте в среднем 250 000 ₽ в месяц! Зарегистрироваться #реклама 16+ eda.yandex.ru О рекламодателе

🤔 Что быстрее python или c++? C++ быстрее Python, потому что: C++ — компилируемый язык, а Python — интерпретируемый. C++ работает ближе к "железу", а Python использует абстракции. C++ использует статическую типизацию, а Python динамическую (дополнительные проверки замедляют код). 🚩Разница в скорости выполнения Простой пример: сложение чисел в цикле Python (медленно)

import time

start = time.time()
s = 0
for i in range(10_000_000):
    s += i
end = time.time()

print("Python:", end - start, "сек")

Результат

Python: 0.8 сек

C++ (быстро)

#include <iostream>
#include <chrono>

int main() {
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    long long s = 0;
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        s += i;
    }

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "C++: " 
              << std::chrono::duration<double>(end - start).count() 
              << " сек" << std::endl;
}

Результат

C++: 0.05 сек

🚩3. Когда Python может быть быстрее? 🟠Если используются сторонние библиотеки (NumPy, Pandas, TensorFlow) Они написаны на C/C++ и работают очень быстро. Пример: numpy.sum(arr) быстрее, чем sum(list), потому что работает на C. 🟠Разработка в Python быстрее (меньше кода, проще отладка) Python код пишется в 2-5 раз быстрее, чем C++. Важно для стартапов и прототипов. 🟠Python лучше для обработки текста, веб-разработки, автоматизации Например, парсинг HTML, обработка логов, работа с API. 🚩Когда C++ лучше? 🟠 Высокая производительность (игры, 3D, движки) Игры, графика (Unreal Engine, Unity, CryEngine). Разработка операционных систем (Windows, Linux). 🟠Алгоритмы и математика (С++ быстрее Python в 10-100 раз) Быстрая обработка данных, алгоритмы (sorting, graph, machine learning). Например, если нужно перемножить матрицы размером 10 000 × 10 000, C++ справится в разы быстрее. 🟠Работа с железом (Embedded, драйверы, робототехника) Python слишком медленный для реального времени, а C++ используется в Arduino, автопилотах, микроконтроллерах. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Срочно нужны спецы по кибербезопасности. Обучим с нуля. Онлайн-курс с личным наставником. Внимание! 90% практики. ✅По результату обучения у вас будет портфолио из нескольких работ. ✅Практические навыки работы (подготовка идет на спец стендах). ✅Диплом государственного образца. ✅Вы станете специалистом практиком и получите возможность карьерного сопровождение! Учитесь информационной безобасности у профессионалов в CyberYozh. Переходите по кнопки: "Подробнее" и начинайте свое обучение бесплатно! Узнать больше #реклама 16+ academy.cyberyozh.com О рекламодателе

🤔 Где лучше хранить хеш запроса — в Redis или PostgreSQL? - Redis — лучше для временного хранения, кэширования, частого доступа; - PostgreSQL — если хеш должен быть постоянным, использоваться в связях и аналитике. Если нужны быстродействие и частые запросы — Redis. Если нужна надёжность и история — PostgreSQL. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Назови основные команды docker? Docker — это инструмент для создания, развертывания и управления контейнерами. Основные команды позволяют управлять образами, контейнерами, сетями и томами. 🚩Работа с образами (`images`) Образы — это "шаблоны" для создания контейнеров. Пример: скачиваем Python-образ

docker pull python:3.11

🚩Работа с контейнерами (`containers`) Контейнер — это запущенный процесс на основе образа. Пример: запустить контейнер с Ubuntu и войти в него

docker run -it ubuntu bash

Пример: остановить и удалить контейнер

docker stop my_app
docker rm my_app

🚩Работа с томами (`volumes`) Том (volume) — это способ хранения данных, которые не пропадут при перезапуске контейнера. Пример: подключить том к контейнеру

docker run -v my_data:/app/data ubuntu

🚩Работа с сетями (`networks`) Сети в Docker позволяют контейнерам взаимодействовать друг с другом. Пример: запустить два контейнера в одной сети

docker network create my_network
docker run -d --network my_network --name app1 ubuntu
docker run -d --network my_network --name app2 ubuntu

🚩5. Docker Compose (`docker-compose.yml`) Docker Compose позволяет управлять несколькими контейнерами с помощью docker-compose.yml. Пример docker-compose.yml

version: "3"
services:
  app:
    image: python:3.11
    volumes:
      - my_data:/app/data
    networks:
      - my_network

volumes:
  my_data:

networks:
  my_network:

Запуск

docker compose up -d

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Соберитесь в Коллабе Коллабы в Битрикс24 — это мессенджер с задачником для работы с подрядчиками. Еще тут есть видеозвонки и календарь, а файлы хранятся на общем диске. Просто пригласите гостей в ваш Битрикс24. Они увидят только сообщения и задачи внутри Коллабы. ✨Вам не нужно переключаться на сторонние приложения. Вся работа в одном сервисе. Работайте вместе — прозрачно, удобно, без бардака. Зарегистрироваться #реклама 16+ collabs.bitrix24.ru О рекламодателе

🤔 Сколько может быть объектов None в памяти? Только один. Python гарантирует, что None — это синглтон, и все ссылки на None указывают на один и тот же объект. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний