TGViewer
Channel Public Channel
Python вопросы с собеседований

Python вопросы с собеседований

@python_job_interview

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
Subscribers
24.9K
Photos
734
Videos
98
Links
600

Showing posts older than #1075 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #1073 3.01K
🚀 SQLModel — удобное решение для работы с базами данных в Python, объединяющее силу SQLAlchemy и валидацию Pydantic. Проект устраняет главную боль разработчиков: необходимость дублировать модели для БД и API.

Инструмент имеет синтаксис на основе аннотаций типов. Один класс одновременно описывает таблицу в БД и схему для FastAPI, а встроенная поддержка IDE сразу подсказывает поля и выявляет ошибки. Например, модель Hero с полями name и secret_name готова к использованию и в миграциях, и в эндпоинтах без лишнего кода.

🤖 GitHub

@python_job_interview
  • ❤‍🔥 3
  • 🤔 2
  • ❤ 1
  • 👍 1
Post #1072 3.09K
❓ Что выведет этот код на Python?


x = [1, 2, 3]
y = x
x += [4]

print(x)
print(y)


🔢 Варианты ответа:

A)

[1, 2, 3]


B)

[1, 2, 3, 4]


C)

[1, 2, 3, 4]


D)

[1, 2, 3]


✅ Правильный ответ: B

💡 Почему?
-
x = [1, 2, 3] и y = x — ссылка на один и тот же список.
-
x += [4] модифицирует список на месте.
- Поэтому
y тоже видит изменение.
🧠 Подвох — в
+=, который работает не как x = x + [...].
  • 👍 13
  • ❤ 4
  • ❤‍🔥 4
Post #1070 2.53K
❓ Что выведет этот код на Python?


def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to

print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3, []))
print(append_to(4))


🔢 Варианты ответа:

A)

[2]
[3]
[4]


B)

[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]


C)

[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]


D)

[1, 2]
[3]
[4]


✅ Правильный ответ: B

💡 Почему?

В Python дефолтные аргументы вычисляются один раз — при определении функции.
Список
to=[] сохраняется и используется повторно, если явно не передан другой.
Поэтому
append_to(1), append_to(2) и append_to(4) работают с одним и тем же списком.
  • ❤ 12
  • 👍 5
  • 🔥 3
Post #1069 2.87K
🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!

🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview
  • 👍 6
  • ❤ 5
  • 🔥 1
Post #1068 3.19K
🧩 Сложная задача по Python для опытных разработчиков

Что выведет следующий код?


def func(a, L=[]):
L.append(a)
return L

print(func(1))
print(func(2))
print(func(3))


Варианты ответа:
A)

[2]
[3]

B)

[1, 2]
[1, 2, 3]

C)

[1]
[1]

D)

[2]
[3]


---

✅ Правильный ответ: B

Почему:
Списки по умолчанию (
L=[]) в Python инициализируются один раз при определении функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому изменения сохраняются между вызовами func. Это классическая "ловушка" со значениями по умолчанию!

@python_job_interview
  • 👍 20
  • ❤ 6
  • 😁 4
  • 🔥 2
Post #1067 3.04K
🖥 Создание секретного токена с помощью Python!

@python_job_interview
  • ❤ 6
  • 👍 3
Post #1066 2.98K

Forwarded from Python/ django

🧠 Python-задача на внимательность и знание подводных камней

Что выведет этот код?


def make_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def wrapper(x=i):
return lambda: x
funcs.append(wrapper())
return funcs

a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())


❓ Варианты ответа:

A)0 1 2
В) 2 2 2
C)0 0 0
D)Ошибка на этапе выполнения

✅ Ответ: 0 1 2

📘 Объяснение:
🔹 Цикл for i in range(3) проходит по значениям 0, 1, 2.

🔹 В каждой итерации вызывается wrapper(x=i) — это копирует текущее значение i в локальную переменную x.

🔹 Затем возвращается lambda: x, которая запоминает это конкретное значение x.

🔹 В итоге:

a() → 0

b() → 1

c() → 2

Если бы мы не использовали x=i по умолчанию, а писали просто lambda: i, все функции замкнули бы одну и ту же переменную i, и на момент вызова она бы уже была равна 3.


@pythonl
  • ❤ 8
  • 👍 7
  • 🔥 2
Post #1065 2.95K
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!

🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview
  • ❤ 5
  • 👍 1
Post #1064 2.79K
Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT

👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.


Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.

Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.

👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:

— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации

👉Подобрать курс

Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvnqQ5w
  • ❤ 1
Post #1062 3.53K
🖥 AnyIO — это библиотека для асинхронного программирования в Python, обеспечивающая единый интерфейс для работы с различными фреймворками, такими как asyncio и trio!

🌟 Она предоставляет высокоуровневые инструменты для конкурентного выполнения задач и сетевого взаимодействия, позволяя разработчикам писать код, совместимый с разными асинхронными библиотеками без изменений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview
  • ❤ 6
  • 👍 5
  • 🔥 2
Post #1061 3.55K
🖥 В этой статье представлено подробное руководство для начинающих по работе с шаблонами в Django!

🌟 Автор объясняет, что такое шаблоны Django, их преимущества и как они позволяют отделить визуальное представление сайта от логики приложения. Шаблоны содержат статические части HTML и специальный синтаксис для вставки динамического контента, что способствует созданию чистого и поддерживаемого кода.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview
  • ❤ 2
  • 👍 1
Post #1060 3.83K
🖥 catalogue — это легковесная библиотека для Python, которая позволяет создавать и управлять регистрами функций!

🌟 Такие регистры используются для хранения функций или объектов с уникальными строковыми идентификаторами. Это делает функции легко сериализуемыми, поскольку вместо передачи функции в объект передаётся её имя, что упрощает логирование, конфигурацию и восстановление состояния.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview
  • ❤ 5
Post #1059 3.78K
🖥 В этой статье рассматриваются различные подходы к реализации конкурентности в Python для повышения производительности программ! Автор объясняет ключевые концепции, такие как конкурентность и параллелизм, и их применение в Python.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview
  • ❤ 5
  • 👎 1
Post #1058 4.06K
🖥 «16 продвинутых приемов Python, которые должен знать каждый специалист по данным» предлагает ряд методов для повышения эффективности и оптимизации кода при анализе данных. К ключевым приемам относятся:​

Списковые включения (List Comprehensions): позволяют создавать списки в одной строке кода, что делает код более лаконичным и быстрым по сравнению с традиционными циклами.​
tecmint.com

Использование генераторов: обеспечивает эффективную работу с большими наборами данных, поскольку генераторы создают элементы по мере необходимости, не занимая лишнюю память.​
tecmint.com

Функция zip: позволяет одновременно итерировать по нескольким спискам, что особенно полезно при работе с связанными наборами данных.​

Применение этих и других продвинутых приемов Python способствует написанию более чистого, быстрого и эффективного кода, что особенно важно в проектах по анализу данных.

📌 Читать
  • 👍 11
  • ❤ 3
  • 🥰 1
  • 🥱 1
Post #1056 3.84K
🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем!

🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview
  • 👍 4
  • ❤ 2
  • 🔥 1
Post #1054 3.56K
🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных!

💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview
  • 👍 5
  • ❤ 2
  • 🔥 1
Post #1053 3.29K
Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

🌐 В программе курса:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk
  • ❤ 5
  • 👍 5
  • 🔥 2
Post #1052 3.6K
🖥 Подготовка к собеседованию на Python разработчика: нашел сборник самых частых вопросов с ответами и примерами кода.

Это квинтэссенция примеров кода и паттернов, охватывающая 99% возможных вопросов на собеседовании.

Шпаргалка объемная, время чтения - 96 минут.

На русском языке.

🟢Github
🟢Видео
🟢Полный список

@python_job_interview
GitHub python_interview_questions/questions.md at master · yakimka/python_interview_questions Вопросы для подготовки к интервью на позицию Python Developer - yakimka/python_interview_questions
  • 👍 5
  • ❤ 2
  • 🔥 1
Post #1050 3.46K
🖥 Это - руководство по кластеризации данных с использованием Python!

🌟 Она охватывает различные алгоритмы кластеризации, такие как K-Means, иерархическая кластеризация и DBSCAN, объясняя их принципы работы, преимущества и недостатки. Автор демонстрирует практическое применение этих алгоритмов с помощью библиотек Python, включая scikit-learn, и предоставляет примеры кода для лучшего понимания процесса кластеризации.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview
  • ❤ 5
  • 👍 1
  • 🔥 1
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 →