Python вопросы с собеседований

Интернет технологии

Python вопросы с собеседований. Задачи и реальные примеры вопросы с собеседований Python

Приглашайте каналы MAX — получайте 5% с их заказов

Поделитесь реферальной ссылкой — и зарабатывайте с каждой сделки привлечённого канала.

Получить ссылку

О канале
Полная статистика

Статистика

Количество постов

1 387

Среднее количество просмотров на пост

1 107

Средний охват (24ч)

Упоминаний

1 312

Получить детальную аналитику

Последние посты канала

10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий? Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки. 1. Harvard CS50 Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML. Сайт: cs50.harvard.edu 2. MIT OpenCourseWare Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно. Сайт: ocw.mit.edu 3. Y Combinator Startup School Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так. Сайт: startupschool.org 4. Berkshire Hathaway Letters Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях. Сайт: berkshirehathaway.com/letters 5. SEC EDGAR Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах. Сайт: sec.gov/edgar 6. Stanford Online Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда. Сайт: online.stanford.edu 7. PubMed Central Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM. Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc 8. World Bank Open Data Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах. Сайт: data.worldbank.org 9. OpenLibrary Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями. Сайт: openlibrary.org 10. Project Gutenberg Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов. Сайт: gutenberg.org Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.

755

14:00

30.04.2026

imageИзображение недоступно для предпросмотра

🚀 Browser Harness - это легкий инструмент, позволяющий LLM выполнять любые задачи в браузере с полной свободой действий. Он самозаживляющийся и работает напрямую с Chrome через WebSocket, позволяя агенту добавлять недостающие функции по мере выполнения задач. Основные моменты: - Полная свобода действий для LLM в браузере. - Самообучение: агент создает недостающие функции. - Поддержка бесплатных удаленных браузеров. - Простой и понятный код (~592 строки Python). - Возможность добавления новых доменных навыков. 📌 GitHub: https://github.com/browser-use/browser-harness #python

1252

14:03

28.04.2026

play_circleВидео недоступно для предпросмотра

⚡️ SQL-прием: EXISTS часто лучше, чем COUNT(*) > 0 Если тебе нужно просто проверить, есть ли строки, не заставляй базу считать их все. Плохо: SELECT COUNT(*) > 0 FROM orders WHERE user_id = 42; База может пройти по всем подходящим строкам, чтобы посчитать количество. Лучше: SELECT EXISTS ( SELECT 1 FROM orders WHERE user_id = 42 ); EXISTS останавливается сразу, как только нашел первую подходящую строку. Для больших таблиц это может быть заметно быстрее, особенно если есть индекс по условию: CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id); Если тебе нужен ответ “есть или нет”, используй EXISTS. COUNT(*) оставь для случаев, когда реально нужно точное количество строк. #sql #postgresql #database #backend⚡️ SQL-прием: EXISTS часто лучше, чем COUNT(*) > 0 Если тебе нужно просто проверить, есть ли строки, не заставляй базу считать их все. Плохо:

    
        
SELECT COUNT(*) > 0
FROM orders
WHERE user_id = 42;
{}

База может пройти по всем подходящим строкам, чтобы посчитать количество. Лучше:

    
        
SELECT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders
    WHERE user_id = 42
);
{}

EXISTS останавливается сразу, как только нашел первую подходящую строку. Для больших таблиц это может быть заметно быстрее, особенно если есть индекс по условию:

    
        
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);
{}

Если тебе нужен ответ “есть или нет”, используй EXISTS. COUNT(*) оставь для случаев, когда реально нужно точное количество строк. #sql #postgresql #database #backend

1350