Здесь собрана теория с подробным объяснением тем Computer Science, таких как алгоритмы, динамическое программирование, рекурсия
+ теория и практика по Python
Настоятельно рекомендуется к ознакомлению
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В частности, здесь описывается использование Pandas для решения таких задач:
— прогнозирование временных рядов
— разведочный анализ данных EDA
— простой анализ датасета NYC
— анализ исторических данных
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Контекстные процессоры (context processors) в Django - это функции, которые добавляют глобальные переменные в контекст перед рендерингом шаблона. Эти переменные могут быть использованы в любом шаблоне в приложении, и не нужно передавать их каждый раз при рендеринге каждого шаблона вручную.
Контекстные процессоры в Django имеют доступ к объекту request, который содержит информацию о запросе, и могут использоваться для добавления переменных в контекст на основе этой информации.
Например, контекстный процессор может добавлять текущего пользователя в контекст, что позволит проверять доступности функционала приложения на страницах, доступных только зарегистрированным пользователям.
Вот пример функции-контекстного процессора, которая добавляет текущего пользователя в контекст:
def user_context(request):
return {'user': request.user}
Чтобы использовать этот контекстный процессор в вашем приложении Django, добавьте его в настройки проекта в списке CONTEXT_PROCESSORS.
Например:
# Файл
settings.py
# ...
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'APP_DIRS': True,
'OPTIONS': {
'context_processors': [
# ...
'myapp.context_processors.user_context',
],
},
},
]
Теперь переменная user будет доступна в любом шаблоне вашего приложения.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Списковое включение — самый эффективный способ итерации любого списка.
Это итерирование однострочного списка с включением в него цикла. Посмотрите приведенный выше пример кода, чтобы понять, как это работает.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезная подборка бесплатных ресурсов для изучения Python, разных практических проектов и т.д.
Кое-что из этого неплохо бы освежить перед собеседованием, а некоторые другие ссылки пригодятся для создания релевантного портфолие
Отдельного внимания из всего этого заслуживает, конечно, гарвардский курс лекций по Python, вот отдельная ссылка
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌 Шпаргалка по модулю itertools
Модуль itertools позволяет создавать свои собственные итераторы. Умело комбинируя его функции, можно облегчить написание итеративных алгоритмов и решить любые комбинаторные задачи в несколько строк легко читаемого кода.
https://pylot.me/article/MNW-itertools-cheatsheet/
@python_job_interview
Модуль itertools позволяет создавать свои собственные итераторы. Умело комбинируя его функции, можно облегчить написание итеративных алгоритмов и решить любые комбинаторные задачи в несколько строк легко читаемого кода.
https://pylot.me/article/MNW-itertools-cheatsheet/
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вот список полезных ресурсов, которые помогут вам подготовиться и уверенно пройти интервью:
LeetCode: Платформа с сотнями задач по программированию, которые помогут вам улучшить ваши навыки решения алгоритмических задач.
HackerRank: Отличный ресурс для практики программирования и изучения новых концепций через задачи и конкурсы.
Interview Cake: Платформа с обучающими материалами и задачами, ориентированными на подготовку к техническим собеседованиям.
Exercism: Практические упражнения по Python с возможностью получить обратную связь от менторов.
Real Python: Отличный ресурс с множеством статей, руководств и курсов по Python, которые помогут углубить ваши знания. Real Python
Python Principles: Сайт с интерактивными упражнениями и задачами по Python, который поможет вам улучшить ваши навыки программирования.
GeeksforGeeks: Обширный ресурс с учебными статьями, задачами и обсуждениями по всем аспектам программирования на Python.
PyBites: Платформа с ежедневными упражнениями и задачами по Python, которые помогут вам улучшить ваши навыки.
CodinGame: Интерактивные игры и задачи, которые помогут вам практиковать программирование на Python и других языках.
Надеюсь, эти ресурсы помогут вам подготовиться и успешно пройти собеседование!
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Математика Дата саентиста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
7 топовых сайтов для самообразования, которые научат вас лучше, чем «вышка»:
Academic Earth — большая библиотека бесплатных курсов обо всем на свете от ведущих специалистов мира. От обучения химии и информатике до бизнеса и психологии;
Classcentral — самый удобный поисковик по бесплатным курсам на любую тему;
Edx — тут собраны обучающие курсы от самых топовых ВУЗов мира, таких как Гарвард, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт. Разумеется, бесплатно;
Google Garage Courses — библиотека бесплатных курсов от Google с возможностью получить карьерный сертификат от технологического гиганта;
Khanacademy — лучший сайт для углубленного изучения математики и других прикладных наук;
Udemy — для тех, кто планирует работать в «диджитале»: отличные курсы по программированию, дизайну, веб-разработке, графике и т.д.;
Treehouse — лучший вариант для будущих программистов. Простые и понятные курсы по Python, Data Science, React и другим темам.
@data_math
Academic Earth — большая библиотека бесплатных курсов обо всем на свете от ведущих специалистов мира. От обучения химии и информатике до бизнеса и психологии;
Classcentral — самый удобный поисковик по бесплатным курсам на любую тему;
Edx — тут собраны обучающие курсы от самых топовых ВУЗов мира, таких как Гарвард, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт. Разумеется, бесплатно;
Google Garage Courses — библиотека бесплатных курсов от Google с возможностью получить карьерный сертификат от технологического гиганта;
Khanacademy — лучший сайт для углубленного изучения математики и других прикладных наук;
Udemy — для тех, кто планирует работать в «диджитале»: отличные курсы по программированию, дизайну, веб-разработке, графике и т.д.;
Treehouse — лучший вариант для будущих программистов. Простые и понятные курсы по Python, Data Science, React и другим темам.
@data_math
100_React_JS_Interview_Q_A.pdf
519.5 KB
⚡️ Огромная коллекция разборов задач с собеседований по различным языкам программирования.
@python_job_interview
@python_job_interview
python-cheat-sheet.pdf
89.3 KB
✍️🐍 Шпаргалка по Python 3 от Real Python
Внутри:
- типы данных (строки, числа, булевы типы);
- коллекции (списки, словари);
- условные выражения и циклы;
- функции.
🔗 Ссылка
@python_job_interview
Внутри:
- типы данных (строки, числа, булевы типы);
- коллекции (списки, словари);
- условные выражения и циклы;
- функции.
🔗 Ссылка
@python_job_interview
Шпаргалка по REST API.pdf
435.4 KB
— как называются части URL в контексте запроса;
— зачем нужны те или иные заголовки запросов (например, Accept-Charset / User-Agent);
— чем отличается код 300 от 500
#api #шпаргалка
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM