Python вопросы с собеседований
24.7K subscribers
503 photos
11 videos
17 files
397 links
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
加入频道
🖥 Linux — топ среди обучающих каналов для быстрого погружения Linux.

Наглядные картинки и короткие видео - мы расскажем о всех секртетах Linux администрирования.

Подписаться: t.me/linuxacademiya
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 В этой статье автор делится опытом компиляции первой стабильной версии Python 1.0, выпущенной 27 января 1994 года, используя современные инструменты виртуализации!

🌟 Для этого автор использует контейнеризацию с помощью Podman, разворачивая старую версию Debian (Debian 4.0) для создания подходящей среды. В процессе описываются шаги по настройке окружения, установке необходимых инструментов сборки и решению возникающих проблем, таких как несовместимость современных протоколов SSL/TLS при загрузке исходных кодов. После успешной компиляции Python 1.0 автор исследует его возможности, отмечая наличие высокоуровневых структур данных и поддержку работы с процессами, текстом, файлами и сетью, а также указывает на некоторые забавные особенности и ограничения той эпохи.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 FastUI — фреймворк, позволяющий собирать React-интерфейсы, описывая их декларативно на Python. Под капотом у проекта набор Pydantic-моделей, которые автоматически преобразуются в TypeScript-типы и React-компоненты.

Хотя инструмент еще находится в стадии активной разработки, он уже демонстрирует интересный подход — бэкенд полностью определяет UI, а фронтенд становится исполнителем без собственной бизнес-логики.

🤖 GitHub

@python_job_interview
🧩 Python‑задача: построить резолвер зависимостей для «мини‑PyPI»

Нужно написать ядро пакетного менеджера — алгоритм, выбирающий набор совместимых версий библиотек под заданные ограничения.
Задача напоминает работу pip, npm или cargo, но в упрощённом формате, достаточном для тренировки графовых алгоритмов, backtracking и оптимизаций.

## 📜 Входные данные

1. catalog.json — «репозиторий» пакетов.

{
"pandas": {
"1.1.0": { "depends": { "numpy": ">=1.17,<1.20" } },
"1.3.5": { "depends": { "numpy": ">=1.19,<1.22", "python-dateutil": ">=2.7" } }
},
"numpy": {
"1.18.5": { "depends": {} },
"1.19.2": { "depends": {} },
"1.21.0": { "depends": {} }
},
"python-dateutil": {
"2.8.0": { "depends": { "six": ">=1.5" } },
"2.8.2": { "depends": { "six": ">=1.5" } }
},
"six": {
"1.14.0": { "depends": {} },
"1.16.0": { "depends": {} }
}
}

*Ключ* — имя пакета; *значения* — версии → словарь зависимостей (`depends`).
У каждой зависимости указан диапазон версий по SemVer‑синтаксису >=a,<b.

2. requirements.txt — то, что хочет пользователь:

pandas>=1.1,<1.4
python-dateutil==2.8.2


## 🔧 Задача

Написать функцию


resolve(catalog: dict[str, dict[str, dict]],
requirements: list[str]) -> dict[str, str]


которая возвращает словарь
{package: chosen_version} — единственную консистентную конфигурацию, удовлетворяющую всем ограничениям, *либо* возбуждает UnresolvableError.

### Правила

1. Версия должна лежать в пересечении *всех* диапазонов, навешанных на пакет.
2. Если диапазон пуст — конфликты нельзя игнорировать.
3. Разрешение идёт по принципу «самая новая подходящая версия» (Greedy‑latest), но если она приводит к заведомому конфликту, надо откатиться («backtrack») и попробовать более старую.
4. Каталог может быть большим (≥ 10 000 пакетов), алгоритм должен укладываться в секунды.
5. Допустимо использовать только стандартную библиотеку + packaging.version/packaging.specifiers (pip‑compatible сравнение версий).

## 🏁 Дополнительные челленджи

* Кэшировать результаты проверки диапазонов, чтобы не пересчитывать одно и то же.
* Оптимизировать порядок обхода графа (например, сначала пакеты с меньшим числом разрешимых версий).
* Добавить «экзотики»: опциональные зависимости, extras (`pandas[perf]`) или marker‑выражения (`sys_platform == "linux"`).

---

#  Референс‑решение (однофайловое, python 3.11)

> *Не читайте решение в комментариях, пока не попробуете решить сами!*

@python_job_interview
Порекомендуйте друга в Ozon Tech и получите 150 000 ₽.

Важно: IT-команда ведущего e-com ищет специалистов уровня senior+ в Data Science. Программа работает для тех, кто не работает в Ozon.

Подробнее о том, за какие вакансии можно получить вознаграждение, здесь ⬅️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌟 Dynaconf — управление конфигурациями в Python без головной боли. Этот проект предлагает унифицированный способ работы с конфигурациями: от простых .toml-файлов до интеграции с Hashicorp Vault для хранения секретов.

Проект выделяет из общей массы поддержка 5+ форматов с автоматическим парсинго, разделение настроек по средам, защита секретов через .gitignore и возможность использовать Redis/Vault. Для старта достаточно pip install dynaconf и одной команды dynaconf init, которая сгенерирует все необходимые файлы.

🤖 GitHub

@python_job_interview
📝 Как составить резюме, чтобы попасть в Magnificent 7: анализ кейса

Недавно инженер поделился своим резюме, которое помогло ему получить предложение работы от одной из rjvgfybb Magnificent 7 (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia, Tesla).

Magnificent 7 (в переводе — «Великолепная семёрка») — это современное неофициальное название семи крупнейших и самых влиятельных технологических компаний США, которые лидируют на фондовом рынке, в инновациях и в масштабе бизнеса.

Разберём, что сделало его резюме успешным и чему можно научиться.

📌 Главные выводы из резюме:

1. Фокус на достижениях, а не обязанностях.

Многие кандидаты в резюме просто перечисляют, *что они делали*, например:

- “Разрабатывал API”
- “Поддерживал базу данных”
- “Писал скрипты для автоматизации”

⚠️ Это описывает обязанности, но не показывает ценность или результат работы.

В успешном резюме инженер вместо этого написал, чего он достиг благодаря своей работе:

“Разработал API, который сократил время обработки данных на 30%”
“Оптимизировал запросы к базе данных, уменьшив среднее время ответа с 2 секунд до 0.5 секунд”
“Автоматизировал процесс деплоя, снизив количество ошибок на 15%”

Такой подход показывает, как конкретно ваша работа помогла команде или бизнесу.
Работодатель видит результаты, которые вы приносите, а не просто описание того, что вы делали.

💡 Почему это важно?

Big Tech-компании ищут инженеров, которые:

- Умеют оценивать влияние своей работы
- Думают о метриках успеха
- Приносят измеримый результат

Если в резюме нет цифр, улучшений или влияния на процесс — работодатель сам должен это додумывать.
А успешное резюме снимает вопросы и сразу показывает: “Вот что я сделал, вот как я улучшил продукт/процесс/результат.”


2. Лаконичность и компактность.

1 страница
Чёткая структура: “Опыт”, “Навыки”, “Образование”
Без фото, графиков, цветных рамок — чистый текст

3. Цифры везде, где это возможно.

Любое достижение сопровождается конкретной метрикой: улучшение производительности, сокращение времени, рост количества пользователей.
Даже небольшие улучшения указаны численно.

4. Поддержка через проекты с открытым кодом.

Инженер приложил ссылку на GitHub с реальными проектами — это усилило доверие к нему Как с специалисту.

5. Навыки — только релевантные вакансии.

В разделе Skills нет «MS Word» или «PowerPoint».
Только языки, технологии, инструменты, которые нужны для позиции (Python, Kubernetes, CI/CD, etc.).

6. Интерншипы и стажировки — это опыт.

Каждый опыт, даже в рамках стажировки, описан с результатами.
Вакансии в топ-компаниях ценят любую практику в реальной команде.

---

🎯 Что важно для Big Tech:

Результаты > Задачи.
Цифры.
1 страница.
GitHub/портфолио.
Релевантные навыки.

---

🔥 Совет:

Ваше резюме — это реклама вас как продукта.
Покажите пользу, которую вы можете принести, а не просто список обязанностей.

➡️ Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Новая функция в Python 3.14: шаблонные строки — необходимость или излишняя сложность?

Python 3.14 готовит к выходу новую возможность — шаблонные строки (template strings, или t-строки), предложенные в PEP 750. Несмотря на интересный замысел, эта функция уже вызвала горячие споры в сообществе разработчиков. Давайте разберёмся, что это и зачем нужно.

Что такое t-строки?

T-строки — это новый способ форматирования строк, внешне похожий на f-строки. Принцип прост: добавляем префикс t перед строкой, например:


t"Привет, {name}!"


Но ключевое отличие: вместо немедленного преобразования переменных в строку, как это делает f-строка, t-строка создаёт объект Template, который можно обработать позже. Это позволяет, например, безопасно подставлять пользовательские данные, снижая риск атак (XSS, SQL-инъекции и др.).

Пример использования:


from string.templatelib import Template

user_input = "<script>alert('XSS')</script>"
template = t"<p>{user_input}</p>"

# Предположим, функция html() экранирует опасные символы
safe_output = html(template)


Зачем это нужно?

Идея проста: обеспечить безопасность по умолчанию при работе с внешними данными. Сегодня f-строки невероятно удобны, но могут стать причиной уязвимостей, если не учитывать контекст.

Пример:


# Опасный подход с f-строкой
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"


С t-строками можно заранее создать шаблон и безопасно вставить данные позже, минимизируя риски.

Почему мнения разделились?

Многие разработчики задаются вопросом: зачем ещё один способ форматирования строк, если уже есть:

- старые добрые `%`-форматирование,
- метод .format(),
- f-строки,
- и сторонние шаблонизаторы вроде Jinja2.

Некоторые опасаются, что добавление нового синтаксиса лишь усложнит язык без серьёзной необходимости.

Сторонники t-строк, однако, видят их потенциал в упрощении безопасной работы с текстом прямо в стандартной библиотеке Python.

Заключение

T-строки — это попытка добавить в Python инструмент, который обеспечит безопасность шаблонов без привлечения сторонних библиотек. Будет ли это востребовано или останется малоиспользуемой функцией? Время покажет.

🔗 Полное описание: [PEP 750](https://peps.python.org/pep-0750/)

А как ты относишься к новым t-строкам? 💬
👩‍💻 Хочется выделить свой Github профиль для вашего резюме?

🔥 Просто скачайте этот скрипт и он создаст вам фейковую активность путем отправки множества пустых коммитов в случайном количестве!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Задача с подвохом на Python. Что выведет данный код?
def update_dict(key, value, d={}):
d[key] = value
return d

dict1 = update_dict('a', 1)
dict2 = update_dict('b', 2, {})
dict3 = update_dict('c', 3)

print("dict1 =", dict1)
print("dict2 =", dict2)
print("dict3 =", dict3)

— Варианты ответа:

A.
dict1 = {'a': 1}  
dict2 = {'b': 2}
dict3 = {'c': 3}


B.
dict1 = {'a': 1, 'c': 3}  
dict2 = {'b': 2}
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}


C.
dict1 = {'a': 1}  
dict2 = {'b': 2}
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}


Какой из этих ответов правильный и почему?🧐

— Подсказка:
аргументы по умолчанию в Python вычисляются только один раз - при определении функции. Словарь, как и список, является изменяемым объектом.

В функции update_dict параметр d={} создается один раз и используется для всех вызовов, где не передается явно другой словарь.


— Правильный ответ: B

Объяснение:
1️⃣ dict1 = update_dict('a', 1) → используется словарь по умолчанию → {'a': 1}
2️⃣ dict2 = update_dict('b', 2, {}) → создан новый словарь → {'b': 2}
2️⃣ dict3 = update_dict('c', 3) → снова используется исходный словарь → {'a': 1, 'c': 3}
4️⃣ dict1 тоже изменится, так как это ссылка на тот же объект → {'a': 1, 'c': 3}

Итоговый вывод:
dict1 = {'a': 1, 'c': 3}
dict2 = {'b': 2}
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}


@python_job_interview
📚 Django Styleguide — готовый гайд по архитектуре проектов для Django-разработки, основанные на опыте коммерческих проектов. Здесь сделан акцент на разделение бизнес-логики: сервисы для записи данных, селекторы для чтения и чёткие правила валидации в моделях.

Особенно полезен среди прочих раздел про обработку ошибок в DRF и примеры тестирования сложных сценариев. Авторы предлагают адаптировать подходы под конкретные задачи, а полный пример проекта вынесен в отдельный репозиторий.

🤖 GitHub

@python_job_interview
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

15 мая(в четверг) 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 Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxCZjDW
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Задача на внимательность и глубокое понимание Python: ловушка `defaultdict` и мутабельных объектов

Представьте, что вы разрабатываете систему трекинга активностей пользователей на сайте. Вам нужно собрать словарь, где каждому пользователю соответствует список его действий.

Вы решаете использовать collections.defaultdict(list) для удобства, и пишете такой код:


from collections import defaultdict

actions = defaultdict(list)

def track(user_id, action):
actions[user_id].append(action)

track('alice', 'login')
track('bob', 'view')
track('alice', 'logout')

# Теперь вы хотите скопировать этот словарь
copy_actions = actions.copy()

# Допишем в оригинал
track('bob', 'logout')

# Посмотрим, как выглядит копия
print(copy_actions['bob']) # Что будет напечатано?


🧠 Вопрос:
Что будет напечатано? Почему?
Как сделать так, чтобы copy_actions не изменился при добавлении новых действий в actions?

💥 Подвох
Метод copy() копирует только верхний уровень словаря. То есть, списки значений не копируются — это всё те же самые объекты в памяти. Поэтому при track('bob', 'logout') список actions['bob'] изменяется, и это тот же самый список, что лежит в copy_actions['bob'].

➡️ Ответ: print(copy_actions['bob']) напечатает ['view', 'logout'].

Как правильно?
Чтобы избежать такой проблемы, используйте глубокое копирование:


import copy

copy_actions = copy.deepcopy(actions)


Теперь copy_actions не изменится при дальнейшем редактировании actions.

📌 Вывод
Даже опытные разработчики иногда забывают: copy() не копирует вложенные структуры данных!
Если в значениях словаря лежат мутабельные объекты, обязательно подумайте — а не нужен ли вам deepcopy()?

🧪 Попробуйте изменить defaultdict(list) на обычный dict — и посмотрите, что изменится.
🐍 Хитрая задача на Python: замыкание + nonlocal

📌 Задача:
Напиши функцию counter(start), которая возвращает функцию-счётчик. Каждый вызов этой функции увеличивает значение на 1.

Пример:


c = counter(10)
print(c()) # 11
print(c()) # 12
print(c()) # 13

d = counter(100)
print(d()) # 101
print(c()) # 14 ← работает независимо


🎯 Подвох:
- Нельзя использовать глобальные переменные
- Нужно использовать замыкание
- Без nonlocal — не заработает

Решение:


def counter(start):
count = start
def inner():
nonlocal count
count += 1
return count
return inner

# Проверка
a = counter(5)
print(a()) # 6
print(a()) # 7

b = counter(100)
print(b()) # 101
print(a()) # 8


🧠 Объяснение подвоха:

- counter возвращает функцию, внутри которой count сохраняется в замыкании
- nonlocal нужен, чтобы изменить внешнюю переменную, а не просто читать её
- Каждое замыкание имеет своё независимое состояние

⚠️ Без nonlocal count, Python создаст локальную count внутри inner(), и UnboundLocalError — гарантирован

🛠️ Применяется в:

• Реализации генераторов состояния
• Мини-хранилищах внутри функций
• Кеширующих функциях и декораторах

@python_job_interview
🌟 FastAPI-Limiter — простое ограничение запросов для FastAPI. Эта библиотека добавляет rate limiting буквально в несколько строк кода, используя Redis как хранилище для счетчиков.

Достаточно добавить Depends(RateLimiter(times=2, seconds=5)) к эндпоинту и он начнет отклонять запросы после двух обращений в пятисекундном окне. Под капотом работает Lua-скрипт, который эффективно считает запросы без лагов.

Интересные фишки:
— Поддержка вебсокетов через WebSocketRateLimiter
— Кастомизация идентификаторов
— Множественные лимиты на один роут

🤖 GitHub

@python_job_interview
Forwarded from Machinelearning
🚀 VS Code трансформируется в опенсорнсый ИИ-редактор!

Команда Visual Studio Code объявила о планах трансформировать VS Code в редактор с открытым исходным кодом для работы с ИИ.

Конкуренция - двигатели прогресса! Где-то напряглась команда Cursor 🤓

🔗 Подробности: aka.ms/open-source-ai-editor

#VSCode #OpenSource #ИИ #Разработка #Сообщество
🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict

📌 Условие

Что выведет следующий код?


def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))


Вопросы

1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?

🔍 Разбор

Ожидаемый вывод:

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


🔧 Почему так происходит

- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.

⚠️ Подвох

Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.

🧠 Вывод

- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:


def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list


Тогда вывод будет:

[1]
[2]
[3]


📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам: [], {}, set() и кастомные классы.

@python_job_interview
🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании

Как это будет:
📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму

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. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqvtihsa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Хитрая задача на замыкания в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: замыкания (closures), переменные цикла, lambda, отложенное выполнение

📌 Условие

Что выведет следующий код?


funcs = []

for i in range(5):
funcs.append(lambda: i)

results = [f() for f in funcs]
print(results)


Вопросы

1. Почему вывод может не соответствовать ожиданиям [0, 1, 2, 3, 4]?
2. Что именно "запоминает" lambda внутри цикла?
3. Как переписать код, чтобы результат был [0, 1, 2, 3, 4]?

🔍 Разбор

Ожидаемый (неправильный) вывод:

[4, 4, 4, 4, 4]


🔧 Почему так происходит

- Все lambda внутри funcs замыкают одну и ту же переменную `i`.
- К моменту выполнения f() переменная i уже равна 4 — и так для всех функций.

⚠️ Подвох

lambda: i не захватывает значение, а ссылается на переменную, которая будет изменяться при каждой итерации цикла.
В итоге — все lambda ссылаются на одно и то же `i`, которое стало равно 4 к концу цикла.

🧠 Решение

Нужно "зафиксировать" значение i, передав его как аргумент по умолчанию в lambda:


for i in range(5):
funcs.append(lambda i=i: i)


Теперь результат будет:

[0, 1, 2, 3, 4]


📌 Это один из самых частых подвохов в Python, особенно при использовании лямбда-функций в генераторах и UI-коллбеках.
⚡️ Pydantic Core — Rust-ядро для валидации данных в Python. Этот низкоуровневый валидатор демонстрирует впечатляющую скорость: до 17x быстрее оригинальной реализации на чистом Python.

Хотя напрямую с ним обычно не работают (используя вместо этого основной пакет pydantic), проект интересен как пример интеграции Rust в Python-экосистему. Валидация описывается через JSON-схемы, поддерживая сложные условия вроде ge: 18 для чисел или вложенных структур. Сборка требует Rust toolchain, но результат стоит того: например, валидация списка из 10к элементов занимает миллисекунды.

🤖 GitHub

@python_interview