Python вопросы с собеседований
24.7K subscribers
507 photos
14 videos
17 files
401 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
👩‍💻 Python совет: используйте функцию map для обработки элементов списка без использования циклов!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какие преимущества предлагают массивы NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python?

❗️ Ответ :

💡 Списки Python — эффективные контейнеры общего назначения. Они поддерживают (достаточно) эффективную вставку, удаление, добавление и конкатенацию

🌟 Они имеют определенные ограничения: они не поддерживают «векторизованные» операции, такие как поэлементное сложение и умножение, а тот факт, что они могут содержать объекты разных типов, означает, что Python должен хранить информацию о типе для каждого элемента и выполнять код диспетчеризации типов при работе с каждым элементом

🌟 NumPy не просто эффективнее, он еще и удобнее. Вы получаете множество векторных и матричных операций, что иногда позволяет избежать ненужной работы.
Массив NumPy работает быстрее и вы получаете множество встроенных функций: свертки, быстрый поиск, базовую статистику, линейную алгебру, гистограммы и т. д.


@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.

🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:

🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!

💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактирования!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy!

🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint!


$ xmllint --format ваш_файл


@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Курс по основам системного дизайна

Вы готовитесь к интервью по системному дизайну или просто хотите узнать больше о работе сложных систем? Тогда репозиторий от ByteByteGo – идеальный выбор!

В этом курсе вас ожидают следующие темы:

– Протоколы
– CI/CD
– Архитектурные шаблоны
– Базы данных
– Кэширование
– Микросервисные архитектуры
– Платежные системы
– DevOps
– Git
– Облачные сервисы
– Инструменты для повышения производительности разработки
– Linux
– Безопасность
– Реальные примеры систем

GitHub
Перевод

@python_job_interview
Назовите различия между Django, Pyramid и Flask

❗️ Ответ :

🌟 Flask — это «микрофреймворк», изначально созданный для небольших приложений с более простыми требованиями. В Flask вам придется использовать внешние библиотеки. Flask готов к использованию "из коробки"

🌟 Pyramid создан для более крупных приложений. Он обеспечивает гибкость и позволяет разработчику использовать правильные инструменты для своего проекта. Разработчик может выбрать базу данных, структуру URL, стиль шаблонов и многое другое. Pyramid — это сильно настраиваемый инструмент

🌟 Django также может использоваться для более крупных приложений, как и Pyramid. Он включает ORM

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Поиск названия химической формулы по ее составу с использованием библиотеки pubchempy!

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

❗️ Ответ: C (30). Объяснение:

🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем.

🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3.

🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом.

🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height.

🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3).

🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Сборка Python проекта с uv и Docker!

🔍 Прочитав эту статью, вы узнаете:

🌟 Как сократить количество инструментов локальной разработки.

🌟 Как оптимально собрать образ Docker.

🌟 Как проверить код проекта хуками pre-commit и запустить тесты в GitLab CI

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Этот репозиторий содержит различные технические задания, используемые на собеседованиях для найма разработчиков в BBC

🌟 Репозиторий включает несколько проектов, написанных на различных языках программирования (Go, Java, Python, Scala, JavaScript) и приложения на React, Swift, и Kotlin. Кандидатам предлагается выбрать одно из заданий для интервью, настроить его локально, а затем обсуждать и разрабатывать его во время собеседования, демонстрируя свои навыки разработки

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python сместил JavaScript с 1 места в рейтинге GitHub. Статистика GitHub за 2024 год

- Язык Python занял первое место в рейтинге языков программирования, сместив JavaScript с позиции самого популярного языка на GitHub. Третье место сохранил за собой язык TypeScript, который в прошлогоднем рейтинге вытеснил на четвёртое место язык Java. Язык Си сместился на 9 место, уступив 8 место Shell.

- В рейтинге наиболее быстро развивающихся языков лидирует Python, за которым следуют TypeScript, Go и HСL

- В созданных в 2024 году новых репозиториях наиболее часто используются языки JavaScript, Python, Java, TypeScript и C#.

- За 2024 год на GitHub было создано 108 млн новых репозиториев (за 2023 год - 98 млн, за 2022- 85.7 млн, за 2021 - 61 млн, за 2020 - 60 млн). Общее число проектов достигло отметки в 518 млн (+25%).
- Общий вклад участников во все проекты оценивается в 5.2 миллиарда действий (коммиты, issue, pull-запросы, обсуждения, рецензии и т.п.). Для сравнения за 2023 год было выполнено 4.5 миллиарда действий, а за 2022 год - 3.5 миллиарда.

- Вклад в открытые и публично доступные проекты оценён в 1 миллиард действий (оставшиеся 4.2 млрд (82%) внесены в приватные репозитории).

- Состояние top10 рейтинга стран за год не изменилось, на первом месте по числу разработчиков по-прежнему находится США, на втором - Индия, на третьем - Китай, на четвёртом Бразилия, на пятом - Великобритания, на шестом - Россия, на седьмом Германия.

- Самым быстрорастущим признано сообщество из Индии, при сохранении динамики роста в 2027 году оно опередит сообщество из США. Сообществу из Германии прогнозируют в 2026 году смещение с 7 на 8 место, а сообществу из России в 2025 году смещение с 6 на 9 место.

- По размеру вклада в открытые проекты с большим отрывом лидируют разработчики из США, а Россия не вошла в десятку (активность из РФ в основном связана с приватными репозиториями). За год к разработке открытых проектов на GitHub присоединилось 1.4 млн новых участников.

- По числу разработчиков, которые первый раз приняли участие в разработке открытых проектов, лидируют проекты VSCode, Home Assistant, Microsoft PowerToys, java2bedrock.sh, ultralytics, flutter, langchain, Ultimaker Cura.

- По числу участников лидируют репозитории home-assistant (21K), vscode (20K), leo (20K), first-contributions (13K), flutter (10K), NixOS nixpkgs (9K), next.js (9K), langchain (8K), godot (7K) и ollama (7K).

- За год добавлено 70 тысяч новых публичных или открытых проектов, развивающих генеративные AI-системы (в 2023 году было добавлено 65 тысяч). Число изменений, вносимых в AI-проекты, за год увеличилось на 60%. Общее число AI-проектов достигло 137 тысяч. Из наиболее популярных AI-проектов выделены: stable-diffusion-webui, AutoGPT, ollama], gpt4all, gpt_academic, ComfyUI.

- За год зафиксирована утечка через репозитории 39 млн ключей, токенов и прочих секретных данных, забытых разработчиками в коде. Наиболее распространённым типом уязвимостей стали проблемы, связанные с подстановкой кода (например, подстановка SQL-запросов).


@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM