Python вопросы с собеседований
24.7K subscribers
508 photos
15 videos
17 files
403 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
Master_SQL.pdf
754.9 KB
🖥 Большая шпаргалка по SQL — внутри ждёт всё, от основных команд до продвинутых фишек, вроде оконных функций.

— Основные команды SQL;
— SOL Joins;
— SQL Unions, Intersect, Except;
— Временные таблицы SQL, таблицы просмотра, CTE;
— Ранги SQL.

Сохраняйте себе, чтобы не потерять.

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Курс по Python от университета Гарварда!

🌟 Большой плейлист с крутым объяснением языка, пожалуй один из лучших курсов по Python!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Разбор 70 задач Leetcode

Этот ролик охватывает следующие темы:

▫️Временную и пространственную сложность алгоритмов.
▫️Все основные структуры данных.
▫️Советы по подготовке к интервью.

Решения представлены на языке программирования Python 🐍.

Сохраните этот материал для подготовки к собеседованиям 👇

Полное 5.5-часовое видео: https://youtu.be/lvO88XxNAzs?si=EX7_LAu3y8g7WETG

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