TGViewer
Channel Public Channel
Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

@py_problems_lib

Задачи и тесты по Python для тренировки и обучения.

Учиться у нас: https://clc.to/DEwOVQ

По рекламе: @tproger_sales_bot

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Open in Telegram
Subscribers
6.39K
Photos
936
Videos
16
Links
815

Showing posts older than #1607 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #1606 659
Что произойдёт при следующем выражении: a = [1, 2, 3]; b = a; a += [4]?

👾 — a и b будут разными списками
👍 — a будет содержать [1, 2, 3], b — [1, 2, 3, 4]
🥰 — a и b будут ссылаться на один и тот же список: [1, 2, 3, 4]
⚡️ — b станет None

Библиотека задач по Python
  • 🥰 27
  • 😍 1
Post #1605 786
Что такое MQ?

MQ (Message Queue), или очередь сообщений, представляет собой паттерн асинхронного обмена сообщениями, который обеспечивает взаимодействие между распределенными компонентами приложения.

Ключевые преимущества использования MQ:
— Асинхронность: отправитель и получатель могут работать независимо друг от друга.
— Отказоустойчивость: сообщения сохраняются даже в случае сбоев.
— Масштабируемость: позволяет легко добавлять новых производителей и потребителей сообщений.
— Сглаживание пиковой нагрузки: очередь служит буфером для сообщений.

MQ активно применяется для интеграции распределенных систем и построения микросервисных архитектур. Среди популярных реализаций MQ можно выделить RabbitMQ, Kafka и ActiveMQ.

Библиотека задач по Python
  • 👍 1
Post #1603 714
🤖 Ваш ИИ-агент съедает бюджет на токены и падает при сбоях API?

Пора переходить на новый уровень. Открыли продажи курса по AgentOps — управлению ИИ-агентами в рабочих процессах.

Рынок требует инженеров, которые умеют:

• Контролировать метрики и качество ответов;
• Эффективно работать с RAG-архитектурой;
• Строить системы, готовые к реальным нагрузкам.

Обучение займет 6-12 недель под руководством практиков с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, МТС, Huawei, Raft и др.

🎁 Можно подождать, пока про AgentOps начнут говорить все. Или зайти сейчас — НА 30% ДЕШЕВЛЕ!

Работа с AI начинается с систем.
Системы — с AgentOps.


🔥 Забрать скидку и изучить программу.
Post #1602 692
Что выведет код?

👾 — ['first': 'sunday', 'second': 'monday', 1: 3, 2:4]
👍 — ['first': 'sunday', 'second': 'monday']
🥰 — [1: 3, 2: 4]
⚡️ — Ничего из вышеперечисленного

Библиотека задач по Python
  • 👾 26
Post #1601 734
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
  • 👍 8
Post #1600 776
Что делает функция random.choice()?

Функция random.choice() модуля random возвращает один случайный элемент из непустой последовательности.

Последовательность может быть неизменяемой (например кортеж) или изменяемой (список). Функция random.choice() поддерживает диапазоны range().

Если последовательность пуста, то поднимается исключение
IndexError.

Библиотека задач по Python
Post #1599 810
Что означает, если __exit__(exc_type, exc, tb) возвращает True?

👾 — Исключение пробрасывается дальше
👍 — Исключение подавляется, блок with не выбросит его наружу
🥰 — Контекстный менеджер перезапускает тело with
⚡️ — Тип исключения меняется на RuntimeError

Библиотека задач по Python
  • 👍 9
Post #1598 844
Что вы подразумеваете под шаблонизаторами во Flask?

Шаблонизаторы используются для создания веб-приложений, состоящих из нескольких компонентов. Они применяются для серверных приложений, которые не создаются как API и работают на одном сервере. Шаблоны также позволяют быстро визуализировать серверные данные, которые должны быть предоставлены приложению, такие как body, navigation, footer, панель управления и так далее.

Ejs, Jade, Pug, Mustache, HandlebarsJS, Jinja2 и Blade — некоторые из популярных шаблонизаторов.

Библиотека задач по Python
  • 🔥 1
Post #1597 755
В Django-приложении при росте нагрузки база данных начинает работать медленно из-за большого числа однотипных SQL-запросов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?

👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
⚡️ — Добавить больше воркеров Gunicorn/Uvicorn, чтобы база обрабатывала запросы быстрее

Библиотека задач по Python
  • 👾 11
  • ❤ 1
Post #1596 733
Что делает asyncio.gather(..., return_exceptions=True)?

👾 — Отменяет все задачи при первом исключении
👍 — Возвращает исключения как элементы результата, не прерывая остальные задачи
🥰 — Полностью скрывает исключения и возвращает None
⚡️ — Автоматически перезапускает упавшие задачи

Библиотека задач по Python
  • 👍 13
Post #1595 848
У вас есть Python-сервис, обрабатывающий большие объёмы данных. При профилировании видно, что программа тратит много времени на создание временных коллекций при работе с map, filter и list comprehensions. Какой подход поможет уменьшить расход памяти и повысить эффективность?

👾 — Переписать код на while-циклы с индексами
👍 — Использовать генераторы и выражения-генераторы вместо создания списков
🥰 — Заменить map и filter на вложенные for-циклы
⚡️ — Принудительно вызывать gc.collect() после каждой итерации

Библиотека задач по Python
  • 👍 13
Post #1594 815
Что помогает делать встроенная функция в контексте классов?

👾 — Определяет имя объекта любого значения
👍 — Определяет идентификаторы класса любого значения
🥰 — Определяет описание класса любого встроенного типа
⚡️ — Определяет описание класса любого встроенного типа, определенного пользователем

Библиотека задач по Python
  • ⚡ 7
Post #1592 816
В Python-сервисе нужно обрабатывать очень большие объёмы данных построчно из файлов размером в десятки гигабайт. Какой подход наиболее правильный, чтобы избежать проблем с памятью?

Варианты ответа:
👾 — Использовать readlines() для чтения всего файла в список
👍 — Читать файл построчно через итератор (for line in file:)
🥰 — Сначала загрузить файл в pandas.DataFrame, а затем обрабатывать
⚡️ — Использовать json.load() для загрузки файла в память

Библиотека задач по Python
  • 👍 19
  • 🥰 4
Post #1591 840
Как внутри вложенной функции изменить переменную из внешней (но не глобальной) области?

👾 — global x
👍 — nonlocal x
🥰 — Просто x = ... — изменит замыкание автоматически
⚡️ — locals()['x'] = ...

Библиотека задач по Python
  • 👍 21
Post #1590 928
У вас есть Python-сервис, обрабатывающий большие объёмы данных. При профилировании видно, что программа тратит много времени на создание временных коллекций при работе с map, filter и list comprehensions. Какой подход поможет уменьшить расход памяти и повысить эффективность?

👾 — Переписать код на while-циклы с индексами
👍 — Использовать генераторы и выражения-генераторы вместо создания списков
🥰 — Заменить map и filter на вложенные for-циклы
⚡️ — Принудительно вызывать gc.collect() после каждой итерации

Библиотека задач по Python
  • 👍 18
Post #1589 852
У вас есть сервис на Python, который должен параллельно обрабатывать CPU-bound задачи (например, шифрование файлов). Какой из подходов обеспечит реальный прирост производительности?

👾 — Использовать threading.Thread для распараллеливания задач
👍 — Применить asyncio и await для конкурентного выполнения
🥰 — Использовать multiprocessing или ProcessPoolExecutor
⚡️ — Запускать задачи в concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

Библиотека задач по Python
  • 🥰 12
  • ⚡ 5
Post #1588 911
У вас есть высоконагруженное Django-приложение. Пользователи жалуются на медленные отклики при работе с ORM-запросами. Какой из подходов будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать select_related и prefetch_related для оптимизации запросов и уменьшения количества обращений к базе
👍 — Заменить все ORM-запросы на чистый SQL, так как он всегда быстрее
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе данных
⚡️ — Отключить транзакции, чтобы ускорить коммиты

Библиотека задач по Python
  • 👾 14
Post #1587 853
Вы случайно закоммитили секретные данные (пароль/ключ API) в публичный репозиторий. Какой из подходов наиболее правильный для удаления этой информации из истории?

👾 — Выполнить git reset --hard и закоммитить снова
👍 — Удалить файл локально и сделать новый коммит с исправлением
🥰 — Использовать git filter-repo (или git filter-branch) для переписывания истории и удалить секреты из всех прошлых коммитов
⚡️ — Просто добавить секрет в .gitignore, чтобы он больше не попадал в коммиты

Библиотека задач по Python
  • 🥰 16
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →