Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований
6.07K subscribers
688 photos
15 videos
597 links
Вопросы с собеседований по Python и ответы на них.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/6587aafa

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
🎄 С Нового года начну учиться — знакомо?

А потом январь — освоюсь после праздников, февраль — доделаю текущие дела... Не откладывай на следующий год то, что можно начать уже в этом.

🗓️ 4 декабря стартует экспресс-курс «Математика для Data Science»— всё, что нужно для уверенных ответов на собесах:

→ 2 месяца без воды;
→ обновлённая программа (ноябрь 2025);
→ живые вебинары с экспертами;
→ записи всех занятий;
→ практика на Python + финальный проект с фидбэком.

Формат: 2 месяца интенсива и к началу следующего года ты готов к собесам.

Пока другие будут собираться с мыслями после НГ, ты уже будешь на полпути к офферу мечты.

🎁 Только до 30 ноября:

→ скидка 40% на курс;
→ курс «Базовая математика» в подарок;
→ бесплатный тест уровня математики.

👉🏻 Хочешь на курс → пиши менеджеру
🔥1
Как обрабатывать несколько ошибок из параллельных задач, не теряя стеков и не «глуша» отмену?

Запускайте задачи в TaskGroup, ловите ExceptionGroup и разбирайте через except* по типам; отмену не подавляйте — дайте CancelledError всплыть. Логи ведите по вложенным исключениям, повторные ретраи — точечно по соответствующим подгруппам.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

Библиотека собеса по Python
Как FastAPI обрабатывает зависимости с Depends, и как происходит их разрешение в контексте асинхронных и синхронных функций?

FastAPI строит граф зависимостей рекурсивно при старте приложения. При обработке запроса оно вызывает зависимости в порядке topological sort. Асинхронные зависимости вызываются с await, синхронные — через обычный вызов. FastAPI автоматически определяет тип зависимости по сигнатуре. Повторно используемые зависимости кэшируются внутри одного запроса. Исключения в зависимостях прерывают цепочку и оборачиваются в HTTP-ответ.

🤌 Бонусы для подписчиков:
Скидка 40% на все курсы Академии
Розыгрыш Apple MacBook
Бесплатный тест на знание математики

Библиотека собеса по Python
👍1
В высоконагруженном Python-сервисе вы замечаете, что при увеличении числа потоков скорость обработки CPU-bound задач не растёт. Почему так происходит и как это исправить?

Из-за GIL только один поток выполняет байткод одновременно, поэтому многопоточность не ускоряет CPU-bound задачи. Решение — использовать multiprocessing, вынести тяжёлые вычисления в C-расширения или применять библиотеки вроде NumPy, которые обходят GIL.

🤌 Бонусы для подписчиков:
Скидка 40% на все курсы Академии
Розыгрыш Apple MacBook
Бесплатный тест на знание математики

Библиотека собеса по Python
👍1
Как добиться «ровно-одной» обработки задач в Celery при сбоях и повторных доставках?

Короткий ответ: Делайте обработчик идемпотентным: храните task_id/бизнес-ключ в таблице dedup и коммитьте эффект и запись об обработке в одной транзакции. Включайте acks_late+visibility_timeout, экспоненциальный бэкофф с джиттером, лимит ретраев и DLQ; долгие операции — с чекпойнтами/сагами.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

Библиотека собеса по Python
👍2
Как правильно упаковать и публиковать библиотеку без setup.py?

Декларируйте всё в pyproject.toml (PEP 517/518), собирайте sdist и wheel через python -m build, публикуйте через twine или Trusted Publishing (OIDC → PyPI). Пингуйте зависимости, включайте LICENSE/README, тестируйте локально pip install dist/*.whl.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

Библиотека собеса по Python
🤩4
🔬 Вы когда-нибудь смотрели на код и думали: «Работает, но почему?»

А теперь представьте, что вы:

→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.

4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».

Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.

3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.

🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест уровня математики

👉 Записаться
Вы запускаете высоконагруженный Python-сервис на asyncio. Со временем отклик начинает расти, хотя CPU и память загружены слабо. В чём может быть причина и как подойти к решению?

Обычно это значит, что внутри event loop выполняется блокирующий код (синхронные запросы к БД, тяжёлые вычисления, блокирующие I/O). Их нужно вынести в отдельные процессы/пулы потоков (ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor) или заменить на асинхронные аналоги библиотек.

Библиотека собеса по Python
👍4
Как реализовано управление памятью во Flask?

В Flask распределение памяти управляется модулем управления памятью Flask Python. Кроме того, в Flask есть встроенный сборщик мусора, который перерабатывает всю неиспользуемую память, освобождая место в куче. Ответственность за отслеживание всего этого лежит на интерпретаторе Python. Однако пользователи могут использовать основной API для доступа к некоторым инструментам.

Библиотека собеса по Python
🥱3
Python-разработчик != ML-инженер

Разница — в знании математики. Если import numpy as np для вас потолок, пора углубляться. Мы запустили живые вебинары по математике для AI.

Что прокачаем за ближайшие дни:

Линейная алгебра: операции с матрицами, решение СЛАУ, линейные преобразования.

Прогностические модели: строим линейную регрессию, разбираем МНК.

Матричные разложения: SVD и собственные векторы для рекомендательных систем.

Все примеры — на Python. Вы научитесь применять математику для решения реальных бизнес-задач, а не просто решать уравнения на бумажке.

Поток закрывается 9 декабря.
https://clc.to/LojFzw
1
Как безопасно распараллелить CPU-работу с multiprocessing на разных ОС и без лишних копий?

На Linux избегайте fork с активным asyncio/TLS — используйте spawn/forkserver; на Windows только spawn. Передавайте крупные данные через multiprocessing.shared_memory/Array/Queue батчами, а не гигантскими pickles. Инициализацию делайте в if __name__ == "__main__":, задайте maxtasksperchild, корректно ловите SIGTERM и дренируйте очереди перед join().

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

Библиотека собеса по Python
2
Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?

Метод call() предоставляет возможность сделать объект вызываемым, что позволяет использовать его как функцию. Этот метод можно внедрить в любой класс, чтобы экземпляр этого класса можно было вызывать напрямую. Это особенно удобно, когда класс решает одну основную задачу и может выступать в роли функции, при этом сохраняя свое внутреннее состояние и структуру.

Библиотека собеса по Python
1
Что будет, если ошибку не обработает блок except?

Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.

При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.


Библиотека собеса по Python
Готовитесь к собеседованию в AI?

Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».

Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Важный апдейт:

— теперь обучение включает живые вебинары;

— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;

— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.

Что внутри:

— линейная алгебра;

— матанализ;

— теория вероятностей.

Успейте присоединиться к потоку
1