Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
Kanalga Telegram’da o‘tish
Вопросы с собеседований по Python и ответы на них. Учиться у нас: https://clc.to/VcaMmg По рекламе: @proglib_adv Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Ko'proq ko'rsatish5 988
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-77 kunlar
-1230 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+36
2 kanalda
May '26
+61
3 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+85
2 kanalda
Get PRO
Mart '26
+113
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+68
3 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+68
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+73
4 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+110
4 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+106
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+73
2 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+90
4 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+95
1 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+83
0 kanalda
Get PRO
May '25
+92
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+156
1 kanalda
Get PRO
Mart '25
+234
52 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+184
31 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+252
36 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+252
35 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+368
37 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+331
35 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+329
35 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+342
36 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+340
35 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+249
31 kanalda
Get PRO
May '24
+258
35 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+323
35 kanalda
Get PRO
Mart '24
+382
30 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+345
29 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+364
24 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+1 662
28 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+1 544
6 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 26 Iyun | +2 | |||
| 25 Iyun | +1 | |||
| 24 Iyun | +2 | |||
| 23 Iyun | +1 | |||
| 22 Iyun | +2 | |||
| 21 Iyun | 0 | |||
| 20 Iyun | 0 | |||
| 19 Iyun | 0 | |||
| 18 Iyun | +2 | |||
| 17 Iyun | +1 | |||
| 16 Iyun | +4 | |||
| 15 Iyun | +4 | |||
| 14 Iyun | +1 | |||
| 13 Iyun | +3 | |||
| 12 Iyun | 0 | |||
| 11 Iyun | 0 | |||
| 10 Iyun | +2 | |||
| 09 Iyun | +1 | |||
| 08 Iyun | +1 | |||
| 07 Iyun | 0 | |||
| 06 Iyun | +2 | |||
| 05 Iyun | +1 | |||
| 04 Iyun | +1 | |||
| 03 Iyun | +3 | |||
| 02 Iyun | +2 | |||
| 01 Iyun | 0 |
Kanal postlari
Как вы спроектируете высоконагруженный API на Django/DRF с P99 < 50 мс при 10k rps, строгой согласованностью кэша при записи и нулевым простоем при деплоях?
ASGI-стек (Uvicorn+Gunicorn), асинхронные вьюхи только для I/O; БД: pgbouncer, целевые индексы/covering, устранение N+1 (select_related/prefetch_related), атомарные операции через F() и при необходимости SELECT … FOR UPDATE, критичные места — raw SQL; чтение через реплики с роутерами, для ускорения — CQRS: read-модель (материализованные представления/Redis). Кэш как cache-aside в Redis с версионированием ключей; инвалидация не сигналами, а outbox-паттерном: запись события в таблицу → Celery-консюмер инвалидирует/перестраивает кэш; для публичных GET — ETag/Last-Modified и CDN. Миграции без простоя по схеме expand→migrate data→contract, индексы CONCURRENTLY, деплой blue/green; задачи — Celery/RQ, идемпотентность через ключи, ретраи с backoff. Наблюдаемость: APM, slow query log, профилинг N+1, метрики p95/p99; безопасность: строгие SECURE_*, CSRF, rate limiting в DRF/Reverse-proxy; логи — stdout.
Библиотека собеса по Python
| 2 | 🚀 Освойте разработку AI-агентов и получите доступ ещё к двум курсам Академии бесплатно!
В 2026 году просто писать код мало. Компании ищут инженеров, умеющих проектировать автономные системы и закрывать задачи бизнеса в разы быстрее.
Чтобы вы вышли на рынок с максимальным преимуществом, мы подготовили специальное предложение: покупаете курс по AI-агентам и ещё 2 курса Академии получаете бесплатно!
Соберите свой стек под оффер:
🔹 AI-агенты + AgentOps + Архитектура — комбо для бэкендеров и техлидов, чтобы внедрять ИИ без боли для прода.
🔹 AI-агенты + Математика + ML — для тех, кто хочет войти в Data Science.
🔹 AI-агенты + Алгоритмы — чтобы уверенно проходить хардкорные технические собесы.
Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке AI-агентов и указываете еще два курса, которые хотите открыть в подарок.
Старт обучения — уже в июле. Количество мест ограничено, выбирайте зрелый подход к карьере.
👉 Забрать предложение и освоить ИИ-агентов | 150 |
| 3 | Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?
Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы enter и exit у объекта.
Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')
# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка
Библиотека собеса по Python | 251 |
| 4 | 🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 272 |
| 5 |  👀 Что такое Duck typing?
🦆Duck typing — это концепция в программировании, характерная для языков с динамической типизацией, таких как Python. Основная идея duck typing заключается в том, что тип объекта определяется его поведением (методами и свойствами), а не через явно заданный интерфейс или базовый класс.
🐍 В Python duck typing часто иллюстрируется фразой: «Если что-то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то, вероятно, это и есть утка».
Библиотека собеса по Python | 350 |
| 6 | 🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач | 376 |
| 7 | 🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет
Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.
23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.
В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥
Чтобы лучше погрузиться в тему:
📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре
🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке | 359 |
| 8 | В чем разница между Dependency и DevDependency в FastAPI-проекте?
Dependency: библиотека, которая нужна приложению во время работы, например сам FastAPI, сервер ASGI, клиент к базе данных или библиотека для валидации и авторизации.
DevDependency: библиотека, которая нужна только во время разработки, тестирования или проверки качества кода, например тестовый фреймворк, линтер, форматтер или инструменты для type-checking.
Библиотека собеса по Python | 356 |
| 9 | Что такое категориальные данные и как они представлены в Pandas?
Категориальные данные — это набор предопределенных значений данных в некоторых категориях. Обычно они имеют ограниченный и фиксированный диапазон возможных значений и могут быть как числовыми, так и текстовыми по своей природе. Несколько примеров категориальных данных — пол, образовательная квалификация, группа крови, принадлежность к стране, время наблюдения и т. д. В Pandas категориальные данные часто представлены типом данных Object.
Библиотека собеса по Python | 437 |
| 10 | ⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку | 469 |
| 11 | 🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽ | 441 |
| 12 | Что такое Flask Sijax?
Sijax — это библиотека Python/jQuery, которая упрощает использование AJAX в веб-приложениях для приложений Flask. Flask Sijax также предоставляет простой способ передачи данных JSON между сервером и клиентом.
Библиотека собеса по Python | 413 |
| 13 | 🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой | 467 |
| 14 | Как спроектировать безопасную плагинную систему без «грязных» импортов?
Определите стабильный интерфейс (например, Protocol), открывайте плагины через importlib.metadata.entry_points() по своему namespace, проверяйте версию/метаданные и оборачивайте инициализацию в таймаут/изоляцию. Недоверенные плагины гоняйте в отдельном процессе с IPC (gRPC/stdio), ошибки — в карантин, ведите allowlist/подписи и телеметрию.
Библиотека собеса по Python | 420 |
| 15 | 💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель. | 520 |
| 16 | Вы разрабатываете высоконагруженный сервис на FastAPI. При нагрузочном тестировании видно, что время отклика сильно растёт, хотя CPU и память используются не полностью. Какие могут быть причины и как вы будете решать проблему?
Чаще всего проблема в блокирующем коде (синхронные запросы к БД, внешним API или тяжёлые вычисления), который “забивает” event loop. Нужно вынести такие операции в ThreadPoolExecutor/ProcessPoolExecutor или заменить их на асинхронные аналоги (например, httpx.AsyncClient, databases, async-драйверы для SQL/NoSQL). Также стоит проверить конфигурацию Uvicorn/Gunicorn (число воркеров, workers-per-core) и настроить connection pooling.
Библиотека собеса по Python | 484 |
| 17 | 📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок | 581 |
| 18 | Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?
Метод call() предоставляет возможность сделать объект вызываемым, что позволяет использовать его как функцию. Этот метод можно внедрить в любой класс, чтобы экземпляр этого класса можно было вызывать напрямую. Это особенно удобно, когда класс решает одну основную задачу и может выступать в роли функции, при этом сохраняя свое внутреннее состояние и структуру.
Библиотека собеса по Python | 521 |
| 19 | Что такое переиндексация в Pandas?
Переиндексация в Pandas, как следует из названия, означает изменение индекса строк и столбцов dataframe. Это можно сделать с помощью метода Pandas reindex(). В случае пропущенных значений или новых значений, которых нет в dataframe, метод reindex() назначает их как NaN.
df.reindex(new_index)
Библиотека собеса по Python | 583 |
| 20 | Что такое сериализация?
Сериализация представляет собой процесс преобразования объектов в поток байтов, что позволяет их сохранять или передавать. Это дает возможность сохранить текущее состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его в будущем.
Ключевые преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сеансами программы.
— Передача объектов по сети между различными приложениями и устройствами.
— Преобразование объектов в платформенно-независимый формат для хранения.
Библиотека собеса по Python | 636 |
