Что выведет код?
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
👾 — [[4, 5], [1, 2, 3], [6, 7, 8, 9]]
👍 — [[6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5]]
🥰 — [2, 3, 4]
⚡️ — [3, 5, 9]
Библиотека задач по Python
1👾53❤2🥰1
В asyncio вы делаете task.cancel(), а внутри корутины стоит:
👾 — Отмена не поймается, т.к. CancelledError — потомок BaseException
👍 — Отмена будет поймана этим except, и если не пере-бросить, задача завершится «успехом», фактически проглотив отмену
🥰 — Отмена превратится в TimeoutError
⚡️ — Исключение поднимется мимо except и всегда завершит задачу как отменённую
Библиотека задач по Python
try:
await do_io()
except Exception:
log("error")👾 — Отмена не поймается, т.к. CancelledError — потомок BaseException
👍 — Отмена будет поймана этим except, и если не пере-бросить, задача завершится «успехом», фактически проглотив отмену
🥰 — Отмена превратится в TimeoutError
⚡️ — Исключение поднимется мимо except и всегда завершит задачу как отменённую
Библиотека задач по Python
👍5
⏳ Время прокачать алгоритмы с 40-процентной скидкой до конца октября
На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.
🔹 В курсе ты научишься:
— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.
🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!
🔗 Подробнее о курсе
На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.
🔹 В курсе ты научишься:
— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.
🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!
🔗 Подробнее о курсе
Что возвращает a[:] для списка?
👾 — Новую (поверхностную) копию
⚡️ — Ссылку на исходный список
🥰 — Новую глубокую копию
Библиотека задач по Python
👾 — Новую (поверхностную) копию
⚡️ — Ссылку на исходный список
🥰 — Новую глубокую копию
Библиотека задач по Python
👾40⚡2🥰1
🐍 Что такое сцепление исключений?
Сцепление исключений представляет собой метод, который позволяет сохранить первоначальную причину ошибки при её дополнительной обработке.
Когда возникает исключение, его можно перехватить с помощью блока и затем вызвать другое исключение в процессе обработки. При этом первоначальное исключение сохраняется как причина для нового.
Это предоставляет следующие преимущества:
— При обработке нового исключения сохраняется доступ к стеку вызовов и данным первоначального исключения.
— Можно добавить дополнительную информацию в новое исключение, не теряя оригинальных данных.
— Сохраняется иерархия исключений, что позволяет видеть полную цепочку возникновения ошибки.
Библиотека задач по Python
Когда возникает исключение, его можно перехватить с помощью блока
try/exceptЭто предоставляет следующие преимущества:
— При обработке нового исключения сохраняется доступ к стеку вызовов и данным первоначального исключения.
— Можно добавить дополнительную информацию в новое исключение, не теряя оригинальных данных.
— Сохраняется иерархия исключений, что позволяет видеть полную цепочку возникновения ошибки.
Библиотека задач по Python
❤5👍2
Что гарантирует GIL в CPython?
👾 — Отсутствие гонок данных в пользовательском коде
⚡️ — Параллельное выполнение CPU-bound задач в потоках
🥰 — Единовременное выполнение байткода одним потоком интерпретатора
👍 — Что все I/O операции неблокирующие
Библиотека задач по Python
👾 — Отсутствие гонок данных в пользовательском коде
⚡️ — Параллельное выполнение CPU-bound задач в потоках
🥰 — Единовременное выполнение байткода одним потоком интерпретатора
👍 — Что все I/O операции неблокирующие
Библиотека задач по Python
🥰16❤2👍1
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
⚡39🥰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
👍16
🧠 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
👍1
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
Приглашаем на открытый урок.
🗓 27 октября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Даже опытные разработчики порой создают код, который работает — но жить с ним потом невозможно. На открытом уроке разберём типичные ошибки и антипаттерны в Python, поговорим о причинах появления «плохого» кода и способах сделать его понятнее, стабильнее и быстрее. Рассмотрим как распространённые, так и неожиданные примеры, которые помогут взглянуть на привычные решения под новым углом.
На вебинаре разберём:
В результате вебинара вы:
🔗 Ссылка на регистрацию: https://clc.to/MnoMNg
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
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
👾24👍2