Python вопросы с собеседований

🚀 VibeThinker: Новый стандарт в моделях с малым количеством параметров Это 1.5B модель, которая демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, соперничая с гораздо более крупными моделями. Используя инновационную методику постобучения, она достигает результатов, сопоставимых с открытыми моделями, такими как GPT OSS-20B Medium, при значительно меньших затратах. 🚀Основные моменты: - Эффективность: 1.5B параметров, производительность на уровне 1000B+ моделей. - Инновационная методология: "Spectrum-to-Signal Principle" для улучшения разнообразия выходных данных. - Выдающиеся результаты: Превосходит модели, в 10-600 раз большие. - Экономичность: Разработка модели стоит всего $7,800 против сотен тысяч для конкурентов. 📌 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker #python

Добавь AI в свой Python-проект за 7 недель На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»: ✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний) ✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas) ✅ API на FastAPI с LLM под капотом Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис. Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik Скидка 25% — 3 дня 🔥 Пройти курс со скидкой

🚀 Пул интерпретаторов в Python 3.14 Что появилось: - В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов. - Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python. Зачем это нужно: - Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса. - Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс. - Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов. Главные плюсы: - Лучшая изоляция выполнения. - Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса. - Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами. Главные минусы: - Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти. - Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками. - Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading. Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов. https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов. Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Devops: t.me/DevOPSitsec Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Сохрани себе, чтобы не потерять!

Эффективное тестирование Python-кода Продвинутый совет: тестируй Python-код эффективно, используя связку pytest плюс фикстуры плюс правильное тестирование через hypothesis. Сначала проверяй основные сценарии, потом добавляй окружение через фикстуры (файлы, БД, mock API), а затем включай генерацию случайных входов — так ты поймаешь скрытые баги, не переписывая километры тестов. Подписывайся, больше фишек каждый день !

    
        
from hypothesis import given, strategies as st

Базовый юнит-тест
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5

Фикстура окружения (временный файл)
@pytest.fixture
def temp_file(tmp_path):
    p = tmp_path / "data.txt"
    p.write_text("42")
    return p

def test_read_data(temp_file):
    assert read_data(temp_file) == 42

Property-based тест
@given(st.integers(), st.integers())
def test_add_random(a, b):
    assert add(a, b) == a + b


Запуск только упавших тестов (быстрый цикл разработки):
# pytest --lf{}
    

Как загрузить файл по SSH с помощью #Python и paramiko 🐍🔥

💡 12 команд Git, которые должен знать каждый:

git init - создаёт новый Git-репозиторий в текущей папке (начинает контроль версий). git add - запоминает изменения, подготавливая их для сохранения. git commit - сохраняет подготовленные изменения с твоим комментарием (например, «починил баг» или «добавил кнопку»). git push - отправляет сделанные коммиты в облачный (удалённый) репозиторий, чтобы их видели другие. git pull - забирает последние изменения из облака и добавляет их в твою рабочую версию (автоматически объединяет). git remote - помогает управлять ссылками на удалённые репозитории (добавлять новые или смотреть, какие уже подключены). git branch - показывает существующие ветки, создаёт новые и позволяет переключаться между ними (чтобы работать параллельно с разными версиями кода). git fetch - скачивает последние изменения из облака, но не объединяет их с текущим кодом (можно посмотреть заранее, что изменилось). git checkout - переключает твою рабочую папку на другую ветку или на конкретный коммит (например, для тестирования). git merge - объединяет изменения из одной ветки с текущей веткой (сливает их воедино). git status - показывает, какие файлы были изменены, какие готовы к коммиту, а какие ещё нет (текущее состояние проекта). git reset - позволяет вернуться назад по истории кода, отменив изменения до конкретного коммита (например, если что-то пошло не так).

🎚️ Сохраняйте себе или отправляйте друзьям - еще пригодится.