Что делает параметр response_model в декораторе маршрута? (FastAPI)
👾 — Ограничивает типы входных параметров
⚡️ — Валидирует и сериализует ответ, отсекая лишние поля
🥰 — Меняет код ответа по умолчанию
👍 — Включает автодокументацию
Библиотека задач по Python
👾 — Ограничивает типы входных параметров
⚡️ — Валидирует и сериализует ответ, отсекая лишние поля
🥰 — Меняет код ответа по умолчанию
👍 — Включает автодокументацию
Библиотека задач по Python
⚡16👍5
Что выведет код?
👾 — Неверный синтаксис для наследования
👍 — Ошибка, так как при создании объекта необходимо передать аргумент
🥰 — Ничего
⚡️ — A disp()
Библиотека задач по Python
👾 — Неверный синтаксис для наследования
👍 — Ошибка, так как при создании объекта необходимо передать аргумент
🥰 — Ничего
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡40🥰1
💡 Задача с собесеседования
Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:
Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах.
🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли.
🔍 На курсе вас ждет:
— линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика;
— градиенты, матрицы и экстремумы функций;
— математики и алгоритмы машинного обучения;
— много практики.
📅 Старт: 6 ноября
⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта
💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат
💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка)
🔗 Узнать больше и записаться
Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:
Есть клиент, который за месяц делает 1000 транзакций.
Нужно посчитать вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна дублирующаяся сумма, если каждая сумма округляется до 2 знаков после запятой.
Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах.
🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли.
🔍 На курсе вас ждет:
— линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика;
— градиенты, матрицы и экстремумы функций;
— математики и алгоритмы машинного обучения;
— много практики.
📅 Старт: 6 ноября
⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта
💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат
💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка)
🔗 Узнать больше и записаться
✍️ Как функционирует метод __new__() в Python?
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.Хотите глубже изучить основы Python? Добро пожаловать на курс: https://proglib.academy/python
Библиотека задач по Python
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.
Библиотека задач по Python
😵💫 Устал от бесконечной подготовки к собесам?
Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.
Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.
📱 Перейти в бота
Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.
Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.
📱 Перейти в бота
Что верно про BackgroundTasks?
👾 — Выполняются после отправки ответа в том же процессе; не переживают рестарт
👍 — Гарантированно завершатся даже при рестарте воркера
🥰 — Работают только в синхронных обработчиках
⚡️ — Запускаются в отдельном процессе multiprocessing
Хотите глубже изучить основы Python? Добро пожаловать на курс: https://proglib.academy/python
Библиотека задач по Python
👾 — Выполняются после отправки ответа в том же процессе; не переживают рестарт
👍 — Гарантированно завершатся даже при рестарте воркера
🥰 — Работают только в синхронных обработчиках
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4⚡1
🔥 Новый курс «Математика для Data Science»
Записывайтесь до 19.10 и получите бонус-курс «Школьная математика» для быстрого освежения знаний! 🚀
🧠 Эксперты-спикеры на курсе:
▫️ Диана Миронидис — преподаватель ВШЭ, автор Яндекс Практикума;
▫️ Ксения Кондаурова — преподаватель Центрального Университета (Т-Банк);
▫️ Маргарита Бурова — академический руководитель программ Wildberries & Russ.
👉🏻 Не упустите шанс улучшить свои навыки
Записывайтесь до 19.10 и получите бонус-курс «Школьная математика» для быстрого освежения знаний! 🚀
🧠 Эксперты-спикеры на курсе:
▫️ Диана Миронидис — преподаватель ВШЭ, автор Яндекс Практикума;
▫️ Ксения Кондаурова — преподаватель Центрального Университета (Т-Банк);
▫️ Маргарита Бурова — академический руководитель программ Wildberries & Russ.
👉🏻 Не упустите шанс улучшить свои навыки
👍1
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека задач по Python
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека задач по Python
👍2
💥 Математика, которая не «для галочки»
Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.
🧠 За 2 месяца ты разберёшь:
➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;
➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;
➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;
➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.
📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.
🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.
🔗 Записаться на курс
Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.
🧠 За 2 месяца ты разберёшь:
➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;
➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;
➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;
➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.
📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.
🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.
🔗 Записаться на курс
👍1
В чем разница между списками и массивами?
Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально будем обсуждать массив из популярной библиотеки Numpy.
Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.
Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.
Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.
Библиотека задач по Python
Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.
Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.
Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.
Библиотека задач по Python
❤2
Вы обрабатываете большие массивы числовых данных в Python, и профилирование показывает, что большинство времени тратится на циклы for со встроенными типами. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?
👾 — Разбить массивы на списки поменьше и обрабатывать их по частям
👍 — Использовать специализированные библиотеки (например, NumPy), которые выполняют векторные операции вне GIL
🥰 — Переписать цикл на вложенные list comprehension
⚡️ — Принудительно запускать gc.collect() после каждой итерации
Библиотека задач по Python
👾 — Разбить массивы на списки поменьше и обрабатывать их по частям
👍 — Использовать специализированные библиотеки (например, NumPy), которые выполняют векторные операции вне GIL
🥰 — Переписать цикл на вложенные list comprehension
⚡️ — Принудительно запускать gc.collect() после каждой итерации
Библиотека задач по Python
👍18
🧠 Курс «Математика для Data Science»
Математика лежит под капотом не только алгоритмов, но и всего, что мы создаём — от систем рекомендаций до маршрутизации такси.
Но главное, математика понятна, если объяснить её на языке разработки.
📘 Курс «Математика для Data Science»:
— от основ до реальных задач из собесов;
— линейная алгебра, статистика, теория вероятностей;
— визуализации, практика и живые уроки;
— поддержка менторов и комьюнити в чате.
⚡ Сегодня последний день, чтобы получить подарок: курс по базовой математике!
🗓️ Старт курса → 6 ноября
👉 Записаться на курс
Математика лежит под капотом не только алгоритмов, но и всего, что мы создаём — от систем рекомендаций до маршрутизации такси.
Но главное, математика понятна, если объяснить её на языке разработки.
📘 Курс «Математика для Data Science»:
— от основ до реальных задач из собесов;
— линейная алгебра, статистика, теория вероятностей;
— визуализации, практика и живые уроки;
— поддержка менторов и комьюнити в чате.
⚡ Сегодня последний день, чтобы получить подарок: курс по базовой математике!
🗓️ Старт курса → 6 ноября
👉 Записаться на курс
👍2
Что значит *args, **kwargs? И зачем нам их использовать?
Мы используем *args, когда неуверены, сколько аргументов будет передано функции, или если хотим передать сохраненный список или кортеж аргументов функции.
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
Библиотека задач по Python
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
Библиотека задач по Python
❤2👍2
Что выведет код:
print(type({}) is set)
👾 — False
👍 —True
🥰 — None
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
print(type({}) is set)
👾 — False
👍 —True
🥰 — None
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👾26👍2
Что делает функция sample?
Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции.
Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных.
Функция принимает два основных аргумента:
population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.)
k — количество элементов для выборки.
Дополнительные аргументы:
counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор).
rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random).
Библиотека задач по Python
Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных.
Функция принимает два основных аргумента:
population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.)
k — количество элементов для выборки.
Дополнительные аргументы:
counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор).
rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random).
Библиотека задач по Python
❤2👍1
🔎 Собес сам себя не пройдет
Ты готов к собеседованию? А если проверю?
Залетай к нам и забирай курсы со скидкой 40%. Только до конца октября можно узнать много нового и отточить навыки.
🎯 Забирай курсы:
🐍 python для разработчиков;
🧮 алгоритмы и структуры данных;
📝 архитектуры и шаблоны проектирования;
🧩 основы IT для новичков.
⚡️ Не упусти скидку и получи долгожданный оффер!
Ты готов к собеседованию? А если проверю?
Залетай к нам и забирай курсы со скидкой 40%. Только до конца октября можно узнать много нового и отточить навыки.
🎯 Забирай курсы:
🐍 python для разработчиков;
🧮 алгоритмы и структуры данных;
📝 архитектуры и шаблоны проектирования;
🧩 основы IT для новичков.
⚡️ Не упусти скидку и получи долгожданный оффер!
👍1
Что означает RPO?
👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа
Библиотека задач по Python
👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа
Библиотека задач по Python
👍1
Чем корректно отдавать большой поток данных?
👾 — Response с JSON
👍 — StreamingResponse
🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память
⚡️ — HTMLResponse
Библиотека задач по Python
👾 — Response с JSON
👍 — StreamingResponse
🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память
⚡️ — HTMLResponse
Библиотека задач по Python
👍8
🎲 Знаешь, что хуже всего на собесе?
Когда задают простой вопрос, а ты не можешь ответить.
🤔 Это ощущение, когда понимаешь:
От «я знаю...» до «сейчас объясню!» всего один курс.
✅ Алгоритмы и структуры данных — от Big O до задач криптографии.
✅ Python для разработчиков — пиши чистый и эффективный код.
✅ Архитектуры и шаблоны — строй системы, которые масштабируются.
✅ Основы IT — всё необходимое для входа в профессию.
Выбирай любой и забирай со скидкой 40% только до конца октября.
🔗 Выбрать курс
Когда задают простой вопрос, а ты не можешь ответить.
🤔 Это ощущение, когда понимаешь:
«Блин, я это знаю... вроде... сейчас...»
От «я знаю...» до «сейчас объясню!» всего один курс.
✅ Алгоритмы и структуры данных — от Big O до задач криптографии.
✅ Python для разработчиков — пиши чистый и эффективный код.
✅ Архитектуры и шаблоны — строй системы, которые масштабируются.
✅ Основы IT — всё необходимое для входа в профессию.
Выбирай любой и забирай со скидкой 40% только до конца октября.
🔗 Выбрать курс
Что выведет код сверху?
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👍12