Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда

Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.

Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».

Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.

👉 Начните правильно

Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.

❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.

А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢

Какой будет вывод следующего фрагмента кода?

s = {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
print(s)

👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
⚡️ — {1, 5}

Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху?

👾 — 3
👍 — 3.5
🥰 — Error

Библиотека задач по Python

📺 Хватит коллекционировать туториалы!

Десятки роликов по ML, сотни вкладок, папка «Посмотреть позже» трещит по швам. В голове — обрывки знаний о нейросетях и Pandas.

Знания без системы — это просто «шум». Они не превращаются в навыки и проекты.

Наш курс «ML для старта в Data Science» — это не ещё один туториал. Это система. Чёткий путь от «каши» в голове до первого сильного проекта в портфолио.

И да, чтобы старт был ещё проще — при покупке курса по ML вы получаете курс по Python в подарок

👉 Превратите «шум» в навык

А вы сталкивались с «информационной кашей»? Как выбирались? 👇

Что выведет код сверху?

👾 — 0 1
👍 — 0
🥰 — 1

Библиотека задач по Python

Что выведет код?

👾 — 4
👍 — 9
🥰 — 10
⚡️ — 15

Библиотека задач по Python

Какое утверждение верно для работы с замыканиями и областями видимости в Python при использовании nonlocal и global?

👾 — nonlocal и global изменяют значение переменной только в момент объявления функции, а не при выполнении
👍 — nonlocal ищет переменную в ближайшей внешней области видимости, не включая глобальную, и изменяет её по ссылке
🥰 — global и nonlocal идентичны в поведении, но nonlocal можно использовать только внутри вложенных функций
⚡️ — Если переменная помечена как nonlocal, Python создаёт новую переменную в замыкании, не затрагивая внешнюю

Библиотека задач по Python

🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»

Какова главная причина использования полиморфизма?

👾 — Это позволяет программисту мыслить на более абстрактном уровне
👍 — Придется писать меньше программного кода
🥰 — Программа будет иметь более элегантный дизайн и ее будет легче поддерживать и обновлять
⚡️ — Программный код занимает меньше места

Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху?

👾 — 1 1 1 1
👍 — None
🥰 — 1.111
⚡️ — 1111.0

Библиотека задач по Python

🫣 Боитесь математики в ML?

Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?

У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.

Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.

Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉

Какое утверждение о системе зависимостей FastAPI корректно при использовании Depends, BackgroundTasks и ContextVar в асинхронном контексте?

👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше

Библиотека задач по Python

Что делает os.rename()?

В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.

Библиотека задач по Python

🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?

Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.

Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?

Машинное обучение — это система, которую можно понять.

Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.

👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:

— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.

Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!

❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас

Какой из следующих модулей необходимо импортировать для обработки вычислений даты и времени в Python?

👾 — datetime
👍 — date
🥰 — time
⚡️ — timedate

Библиотека задач по Python

Какое(-ие) из следующих утверждений верно(-ы) в контексте Django 4.2+, если используется PostgreSQL, кастомный middleware и ATOMIC_REQUESTS=True для базы данных?

👾 — Если в кастомном middleware происходит исключение после get_response() (в process_response()), то транзакция, инициированная ATOMIC_REQUESTS, уже завершена
👍 — Использование @transaction.atomic внутри представления (view) поверх ATOMIC_REQUESTS=True приводит к конфликту и вызывает исключение
🥰 — Механизм prefetch_related() эффективнее select_related() в случае ForeignKey-связей один-к-одному
⚡️ — Если DEBUG=True, то middleware X-Content-Type-Options: nosniff не будет добавлен, даже если SecurityMiddleware активен

Библиотека задач по Python

Какой из следующих блоков будет выполняться всегда, независимо от того, возникло ли в программе исключение или нет?

👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
⚡️ — Ни один из них

Библиотека задач по Python

✍🏻 Что такое фабрика декораторов?

Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.

Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.

Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.

Библиотека задач по Python