Python вопросы с собеседований

02 February 2026 14:04

Используй `pdb` вместо print для надежной отладки!

Использование оператора `print` для отладки может привести к недоразумениям и пропущенным ошибкам, поскольку он не позволяет видеть контекст выполнения программы. Вместо этого используйте встроенные инструменты для отладки, такие как `pdb`, которые дают возможность устанавливать точки остановки, отслеживать выполнение и исследовать состояние переменных в реальном времени.

Подписывайся, больше фишек каждый день !

import pdb
def calculate_factorial(n):
    if n < 0:
        raise ValueError("Negative values are not allowed")
    elif n == 0:
        return 1
    else:
        return n * calculate_factorial(n - 1)
def main():
    num = 5
    pdb.set_trace()  # Запускаем отладчик здесь
    result = calculate_factorial(num)
    print(f"Factorial of {num} is {result}")
if __name__ == "__main__":
    main()

  t.me/ai_machinelearning_big_data - наш телеграм канал с уроками

Python вопросы с собеседований

02 February 2026 14:00

🧊 pyPFC - Python-библиотека для Phase Field Crystal (PFC) симуляций

Если ты занимаешься моделированием материалов, кристаллов или фазовых переходов - сохрани.
pyPFC позволяет запускать PFC-симуляции быстро и удобно прямо на Python.

Что такое Phase Field Crystal (PFC)?
PFC (Phase Field Crystal) - это метод моделирования, который описывает материал как непрерывное поле плотности.

Проще:
- вместо того чтобы симулировать каждый атом отдельно (как в molecular dynamics)
- PFC моделирует “узор кристаллической решётки” как волну/поле

За счёт этого PFC может моделировать процессы на более длинных временных масштабах, чем классические атомарные симуляции.

PFC используют, чтобы изучать:
- рост кристаллов и формирование структуры
- дефекты решётки (дислокации)
- зернистость и границы зёрен
- фазовые переходы и самоорганизацию
- поведение материалов при охлаждении/нагреве

Что даёт pyPFC:
⚡ ускорение на GPU через PyTorch (можно гонять и на CPU, и на RTX)
🧪 готовые 3D-симуляции, примеры, эксперименты
🧩 удобно для исследований и обучения
📦 open-source проект + нормальная инженерная структура

GitHub:
https://github.com/HHallb/pyPFC

Python вопросы с собеседований

30 January 2026 12:41

🧠 Python-задача с собеседования: найди ошибку

Код должен посчитать количество чисел больше среднего значения в списке.

def count_above_avg(nums, avg=sum(nums)/len(nums)):
    count = 0
    for n in nums:
        if n > avg:
            count += 1
    return count

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [10, 20, 30]

print(count_above_avg(data1))
print(count_above_avg(data2))

Python вопросы с собеседований

25 January 2026 10:46

Python : подробный путеводитель с примерами кода 2026 года

Этот материал предназначен для новичков и тех, кто хочет систематизировать знания по языку программирования Python.

В статье рассматриваются основные конструкции языка и показаны примеры кода для самых разных задач - от работы со строками до асинхронных запросов и анализа данных. Все примеры снабжены пояснениями, чтобы вы понимали не только как, но и почему.

📌 Подробнее

Python вопросы с собеседований

22 January 2026 14:26

🗣 Qwen3-TTS - мощный open-source релиз (voice design + клонирование голоса)

Qwen официально выпустили Qwen3-TTS и полностью открыли всю линейку моделей - Base / CustomVoice / VoiceDesign.

Что внутри:
- 5 моделей (0.6B и 1.8B классы)
- Free-form Voice Design - генерация/редаквтирование голоса по описанию
- Voice Cloning - клонирование голоса
- 10 языков
- 12Hz tokenizer - сильная компрессия аудио без сильной потери качества
- полная поддержка fine-tuning
- заявляют SOTA качество на ряде метрик

Раньше лучшие генераторы были в закрытых API, а теперь появляется полноценный open-source стек TTS, где можно:
- обучать под домен,
- делать кастомные голоса,
- и не зависеть от провайдера.


▪GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
▪Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
▪Демо (HF): https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
▪Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115
▪Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#AI #TTS #Qwen #OpenSource #SpeechAI

Python вопросы с собеседований

21 January 2026 10:09

🌟 GenRobot RealOmni-OpenData: апдейт датасета для Embodied AI

RealOmni - это не просто каталог видео, где роборука хватает кубик на белом столе. Это мультимодальный подарок с траекториями, аннотациями и движениями суставов.

🟡Сенсоры
Картинка с Fisheye-камер, данные IMU (инерциалка), энкодеры и данные с тактильных датчиков с разрешением 1 мм.

🟡Сценарии
Снимали в 3000 реальных домах, никаких стерильных лабораторий: складывание одежды, завязывание шнурков, разбор посуды и сортировка всякого хлама.

🟡Bimanual manipulation
Почти все таски двурукие.

🟡Long-horizon
Медианная длина клипа ~ 210 секунд. То есть это не "схватил-положил", а полноценные процессы "достать, сложить, убрать в ящик".

В свежем обновлении добавили 35 тыс. клипов с фокусом на разгребание куч разнородных предметов. Это именно та задача, на которой сыпется большинство моделей.

Немного цифр о всем датасете

🟢Объем (заявленный): 95 ТБ (об этом ниже).
🟢Количество клипов: 1M+ (в планах).
🟢Разрешение: 1600x1296 @ 30fps.
🟢Формат: .mcap (стандарт для ROS, внутри сжатый H.264).

Весть проект запланирован объемом 95 ТБ и хронометражем 10,000 часов. Но если посчитать, то что уже залито (Stage 1 + Stage 2), то суммарно около 5.4 ТБ и ~1600 часов. Остальное обещают догрузить as soon as possible.

🟡Важно знать

Данные собраны специфическим гриппером GenDAS, так что если у вас другой сенсорный массив (или его нет), transfer learning может стать болью. Ассеты заточены под железку GenRobot.

Это все еще телеоперация. То есть мы учим робота копировать движения человека-оператора и если он тупил или руки дрожали сетка это тоже выучит.

Тем не менее, это очень крутой релиз для тех, кто пилит домашних роботов. Данные по завязыванию шнурков и разбору предметов в open-source редкость.



📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License.


🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #Dataset #RealOmni #GenRoborAI

Python вопросы с собеседований

19 January 2026 12:03

⚡️ Как запустить Qwen у себя на ПК с Python

Совет: если хочешь развернуть Qwen локально без облака, проще всего поставить её через Transformers - модель скачивается один раз и дальше работает офлайн.

Подходит даже для слабых ПК, если брать маленькие версии (например, Qwen-2.5-1.5B-Instruct).

# Установка:
# pip install transformers accelerate torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

MODEL_NAME = "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"

# Модель и токенайзер загрузятся один раз — потом работают офлайн
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"   # автоматически использует GPU, если есть
)

prompt = "Объясни простыми словами, чем контейнер отличается от виртуальной машины."

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    temperature=0.7
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Python вопросы с собеседований

15 January 2026 12:02

🖥 Сравнение лучших библиотек визуализации данных на Python в 2025 году

Визуализация данных помогает разработчикам и аналитикам превращать таблицы цифр в наглядные графики, карты и панели мониторинга. В 2025 году Python остаётся доминирующим языком для анализа данных и визуализации: популярность языка подтверждают исследовательские индексы и рост сообщества. Экосистема Python предлагает десятки библиотек для построения графиков — от классических 2‑D диаграмм до интерактивных веб‑панелей. Ниже приведён обзор самых актуальных библиотек визуализации данных для Python на 2025 год и их отличительные особенности.

https://uproger.com/sravnenie-luchshih-bibliotek-vizualizaczii-dannyh-na-python-v-2025-godu/

Python вопросы с собеседований

11 January 2026 06:40

Приехали, Линус тоже стал вайб-кодером 😄
В README одного из его хобби-проектов нашли признание: визуализатор ему помог писать ИИ.

Сам Линус честно говорит:
в аналоговых фильтрах он разбирается куда лучше, чем в Python

https://github.com/torvalds/AudioNoise

Python вопросы с собеседований

07 January 2026 10:01

🔍 AI для пентестинга: PentestAgent

PentestAgent — это инструмент для автоматизированного пентестинга с использованием ИИ. Он поддерживает различные модели, включая OpenAI и Anthropic, и предлагает многофункциональный интерфейс для взаимодействия с пользователем. Включает предустановленные инструменты и сценарии для тестирования безопасности.

🚀Основные моменты:
- Поддержка нескольких ИИ моделей для анализа
- Многоуровневый интерфейс с командной строкой и TUI
- Встроенные инструменты для пентестинга
- Возможность работы в Docker для изоляции
- Автоматизация задач с помощью playbooks

📌 GitHub: https://github.com/GH05TCREW/pentestagent

Python вопросы с собеседований

05 January 2026 11:20

📄 Конвертация сессий Claude Code в HTML 📄

Этот инструмент позволяет преобразовывать файлы сессий Claude Code (JSON/JSONL) в удобные для чтения HTML-страницы с пагинацией. Идеально подходит для архивирования и просмотра сессий в мобильном формате.

🚀 Основные моменты:
- Преобразует сессии в многостраничные HTML-транскрипты.
- Поддерживает локальные и веб-сессии через API Claude.
- Возможность публикации на GitHub Gist для удобного доступа.
- Автоматическое создание папок для хранения выходных данных.

📌 GitHub: https://github.com/simonw/claude-code-transcripts

#python

Python вопросы с собеседований

03 January 2026 11:01

⚡️ Базовая аутентификация в Django: как сделать правильно

В статье рассматривается, как настроить базовую (Basic) аутентификацию в Django для API и защищённых ресурсов.

Что такое Basic Authentication
Это самый простой способ аутентификации по HTTP: клиент отправляет логин и пароль в заголовке Authorization: Basic …, закодированные в base64. Подходит для API, но требует HTTPS, так как пароль передаётся в каждом запросе.

Django по умолчанию не предоставляет Basic Auth для view-функций. Он есть только в Django REST Framework. Если нужен собственный API или простая защита эндпоинтов без DRF — придётся реализовать самому.

Подход из статьи
Автор показывает, как создать middleware или декоратор, который:
- проверяет заголовок Authorization
- декодирует базу64
- валидирует логин/пароль
- возвращает 401 Unauthorized, если аутентификация не прошла

Пример (упрощённо):
1) Извлекаем заголовок
2) Проверяем, что он начинается с Basic
3) Декодируем base64
4) Сравниваем с нужными учётками

Для Django-view это можно обернуть в декоратор и использовать так:

@basic_auth_required
def my_view(request):
    …

Python вопросы с собеседований

29 December 2025 11:00

🚀 Mistral Vibe: Ваш AI-ассистент для кода

Mistral Vibe — это командный интерфейс для взаимодействия с вашим кодом на естественном языке. Он позволяет исследовать, изменять и управлять проектами с помощью мощного набора инструментов, включая манипуляцию файлами и выполнение команд.

🚀 Основные моменты:
- Интерактивный чат с AI для выполнения задач.
- Поддержка манипуляций с файлами и командной строки.
- Автоматическое сканирование структуры проекта для контекста.
- Высокая настраиваемость через конфигурационные файлы.
- Безопасность выполнения инструментов с подтверждением.

📌 GitHub: https://github.com/mistralai/mistral-vibe

#python

Python вопросы с собеседований

24 December 2025 07:34

💼 ru-test-assignments - большая база реальных тестовых заданий от IT-компаний

ru-test-assignments - это открытая коллекция настоящих тестовых заданий, которые кандидаты получали на собеседованиях в российских IT-компаниях.

Без абстрактных задач «в вакууме» только то, что реально спрашивают.

Что внутри 👇
• Сотни заданий по направлениям:
Frontend, Backend, QA, Android, iOS, Data Science, DevOps
• Компании из топа рынка:
Avito, Яндекс, Тинькофф, Сбер, Ozon, VK и другие
• Разные языки и стеки:
Python, JavaScript, Go, Java, PHP, Ruby, C#
• Готовые задания можно прикреплять в портфолио (например, через Hexlet CV)

Почему это полезно:
- понимаешь реальные требования рынка
- тренируешься на задачах уровня интервью
- закрываешь пробелы в стеке
- усиливаешь портфолио без выдуманных кейсов

Отличный ресурс для подготовки к собеседованиям и оценки своего уровня.

https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments

Python вопросы с собеседований

23 December 2025 08:26

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире

23 декабря (уже сегодня!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.

Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Python вопросы с собеседований

02 February 2026 14:02

🖥 Лучшие практики написания кода на Python (2026)

При разработке на Python следует руководствоваться философией The Zen of Python (PEP 20) – набором принципов, подчеркивающих важность простоты и ясности кода.

Например, “Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex.” («Красивое лучше, чем некрасивое. Явное лучше неявного. Простое лучше сложного.»).

Один из ключевых афоризмов Zen of Python гласит: “Readability counts.” («Читаемость кода имеет значение»), и действительно, код читается гораздо чаще, чем пишется. Поэтому чистый код – это код, который легко читать и поддерживать.

Мы собрали современные рекомендации по стилю кода в этой статье: https://uproger.com/luchshie-praktiki-napisaniya-koda-na-python-2026-2/

Python вопросы с собеседований

31 January 2026 13:01

⚡️ Экономичный способ развернуть DeepSeek локально запускай модель через Ollama.

Так ты получаешь мощную LLM на своём ПК без облака и без огромных требований к железу.

Что важно:

- выбирай DeepSeek Distill 7B/8B или 14B
- формат GGUF + квантизация Q4 (лучший баланс)
- поднимаешь как локальный API и дергаешь из Python, бота или агента

Плюс:

- приватность - всё работает локально
- дешево - не нужен сервер
- можно быстро менять модель, не трогая код

# 1) Установи Ollama (macOS/Linux/Windows)
# https://ollama.com

# 2) Запусти экономичную DeepSeek модель
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:8b

# 3) Проверка: запрос к локальному API
curl http://localhost:11434/api/generate \
  -d '{"model":"deepseek-r1:8b","prompt":"Explain transformers simply","stream":false}'

# 4) Использование из Python
python - << 'PY'
import requests

r = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "deepseek-r1:8b",
        "prompt": "Сделай краткий план изучения SQL за 7 дней",
        "stream": False
    },
    timeout=120
)

print(r.json()["response"])
PY

Python вопросы с собеседований

27 January 2026 12:04

🔥 NovaSR - крошечная open-source модель, которая ускоряет обработку аудио в сотни раз

Вышел релиз NovaSR - маленькая, но очень мощная модель для улучшения качества аудио.

Самый громкий факт:
⚡️ 3600 секунд аудио за 1 секунду
То есть целый час звука обрабатывается практически мгновенно - на порядки быстрее прошлых решений.

Зачем это нужно
NovaSR полезна везде, где есть “сырой” звук:

✅ улучшение TTS-озвучки (делает голос чище и приятнее)
✅ улучшение качества датасетов (для обучения ASR/TTS/voice моделей)
✅ очистка и восстановление созвонов / звонков / записей
✅ быстрый preprocessing перед ML пайплайном

Это как “апскейлер” для звука:
меньше шумов, больше чёткости, лучше разборчивость.

Ссылки:
Repo: https://github.com/ysharma3501/NovaSR
Model: https://huggingface.co/YatharthS/NovaSR

Если работаешь с TTS / ASR / аудио-датасетами - это must-have тулза.

Python вопросы с собеседований

23 January 2026 12:03

🖥 FastAPI для клиента: как должны выглядеть API-клиенты в Python

Python-сообщество отлично научилось делать API-серверы.
FastAPI / DRF дают идеальный опыт разработчика:
- типы
- валидация
- понятные эндпоинты
- документация по OpenAPI
- минимум рутины

Но есть проблема.

Серверы стали удобными и “правильными”, а вот клиентская сторона до сих пор часто выглядит как кустарщина.

Что часто встречается в проектах на базе python:
- везде раскиданы httpx.get/post
- URL собираются руками
- параметры и headers копируются по коду
- ответы парсятся вручную
- ошибки обрабатываются как попало
- нет нормальных типов и автодополнения

И именно тут часто появляется 80% проблем.
API может быть идеально спроектирован, но пользоваться им неудобно.

Да, можно сгенерировать кода клиента.
Но чаще всего генератор выдаёт огромный неудобный код:
- странные имена методов
- перегруженные классы
- нечитаемый boilerplate
- всё равно приходится писать обёртки руками

В итоге клиенты либо не генерируют вообще, либо генерируют и потом ненавидят.

API-клиенты должны быть сделаны как фреймворк.
Как FastAPI, только наоборот.

То есть ты описываешь клиент красиво и декларативно:
- функция описывает intent (что мы делаем)
- типы описывают контракт
- библиотека берёт на себя HTTP-рутину

Вместо кода “на коленке”
httpx.get("https://api.site.com/users/123")

Должно быть
get_user(123)

И дальше библиотека сама:
- соберёт URL
- подставит параметры
- сериализует запрос
- выполнит HTTP
- распарсит ответ
- кинет нормальную ошибку
- даст типы и автодополнение в IDE

Именно эту идею автор статье и продвигает (проект Clientele)
Сделать API-клиенты удобными, чистыми и типобезопасными
так же, как мы привыкли делать серверы

Проблема не в HTTP.
Проблема в том, что API-клиенты в Python до сих пор не стали “первоклассным кодом”.

А должны стать.

Подробности: paulwrites.software/articles/python-api-clients

Python вопросы с собеседований

21 January 2026 11:23

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?

Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.

Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.

Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.

🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов

👉 Начать учиться на Stepik

Python вопросы с собеседований

20 January 2026 10:00

🚀 Токенизация в LLM - как “Hello” превращается в цифры.

Токенизация - это первый шаг перед тем, как LLM вообще начнет “думать”.

Модель не понимает текст напрямую.
Она понимает только числа.

Поэтому любой текст сначала разбивается на маленькие кусочки - токены:
- иногда это целые слова
- иногда части слов (su, per, man)
- иногда один символ
- иногда даже пробел - тоже токен

Пример:
Фраза "I love programming" разбивается не обязательно на слова, а на кусочки слов:

[I] ,[ love] ,[ program] , [ming]

Обрати внимание:

- " love" начинается с пробела - потому что пробел тоже часть токена
- programming разделилось на 2 токена: " program" + "ming"

То есть Токенизация - это когда LLM режет текст на маленькие кусочки (токены) и переводит их в числа.

Важно:

Чем больше токенов - тем дороже запрос и тем быстрее съедается контекст.

Плохая токенизация = странные ошибки (особенно в коде, ссылках, редких словах).

Поэтому LLM отлично понимают частые слова, но могут путаться на редких именах, терминах и смешанных языках.

И лайфхак: если хочешь “дешевле” и “чище” ответы - пиши короче, без мусора, без повторов.
Контекст - это валюта.

# Tokenization demo (Python)
# pip install tiktoken

import tiktoken

text = "I love programming in Python 🐍"

enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
tokens = enc.encode(text)

print("Text:", text)
print("Token IDs:", tokens)
print("Tokens count:", len(tokens))

# decode back
print("\nDecoded tokens:")
for t in tokens:
    print(t, "->", repr(enc.decode([t])))

Python вопросы с собеседований

17 January 2026 12:01

🖥 Онлайн-книга: «Исследуем математику с помощью Python»

📘 Бесплатный онлайн-учебник по математике с практикой на Python.

Это обновлённая версия книги *Exploring Mathematics with Your Computer*,
где все примеры переписаны на Python и дополнены новыми главами.

Книга разбирает идеи математики через код и эксперименты, охватывая:

- основы алгоритмов и математического мышления
- теорию чисел
- вероятность и статистику
- комбинаторику
- численные методы
- фракталы и хаос
- геометрию и графику
- марковские цепи
- продолженные дроби
- кривые и многое другое

Каждая тема сопровождается пояснениями, упражнениями и примерами кода.

Подходит тем, кто уже знает базовый Python и хочет
через практику прокачать математику и алгоритмическое мышление.

📍 Ссылка на книгу: https://coe.psu.ac.th/ad/explore/

Python вопросы с собеседований

13 January 2026 12:02

🚀 Автоматизированная торговля криптовалютами с AI

PowerTrader_AI — это система автоматической торговли, использующая уникальный ИИ для прогнозирования цен на криптовалюту. Она применяет метод kNN для анализа исторических данных и формирования торговых сигналов на основе предсказанных ценовых уровней. Система включает в себя стратегию усреднения (DCA) и управление прибылью для оптимизации сделок.

🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматизированная торговля на основе ИИ.
- Использует многовременные прогнозы для принятия решений.
- Включает стратегию DCA для управления рисками.
- Настраиваемые параметры для торговли на разных криптовалютах.

📌 GitHub: https://github.com/garagesteve1155/PowerTrader_AI

Python вопросы с собеседований

09 January 2026 11:01

🎤 Создание голоса для нескольких спикеров с VibeVoiceFusion

VibeVoiceFusion — это веб-приложение для генерации высококачественной синтетической речи с возможностями клонирования голоса. Основанное на модели VibeVoice от Microsoft, оно предлагает полный стек решений для управления проектами, генерации диалогов и оптимизации использования VRAM.

🚀 Основные моменты:
- Удобный интерфейс для генерации речи без программирования
- Поддержка многоголосого синтеза с уникальными характеристиками
- LoRA-файнтюнинг для адаптации голоса и передачи стиля
- Генерация нескольких аудиовариаций за один раз
- Оптимизация для потребительских GPU с 10 ГБ+ VRAM

📌 GitHub: https://github.com/zhao-kun/VibeVoiceFusion

Python вопросы с собеседований

07 January 2026 08:57

100 технических вопросов для интервью Data Analyst / Data Scientist (Middle/Senior)

В этом руководстве мы подробно разберем 100 реальных технических вопросов, которые часто встречаются на собеседованиях для аналитиков данных и специалистов по данным уровня middle и senior.

Вопросы сгруппированы по типам компаний (FAANG, стартапы, финтех, консалтинг), по уровню позиции (middle или senior) и по ключевым категориям знаний.

Используя этот гайд, вы сможете оценить свой уровень подготовки, понять глубину ответов, ожидаемую от опытных кандидатов, и избежать популярных ошибок. Давайте перейдем к вопросам. FAANG: Интервью в крупных технокомпаниях (FAANG – Amazon, Apple, Netflix, Google и аналогичные крупные IT-компании) Middle-уровень – FAANG
SQL – примеры вопросов (Middle, FAANG)

https://uproger.com/100-tehnicheskih-voprosov-dlya-intervyu-data-analyst-data-scientist-middle-senior/

Python вопросы с собеседований

05 January 2026 09:15

🖥 На Stepik вышел курс, который учит работать с Docker на реальных проектах.

Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи

Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах.

Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает».

Этот курс покажет:

• разобраны все возможные ошибки при работе c Docker
• как упаковывать проекты в контейнеры
• как поднимать целые системы за минуты
• как избегать типичных ошибок в продакшене
• как делать стабильные и повторяемые окружения

Только практика и реальные кейсы - с нуля до уверенного уровня.

🎁 40 процентов скидка действует 48 часов в честь нового года

👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.

Python вопросы с собеседований

01 January 2026 07:34

🎁🎄Новогодние проекты на Python🎄🎄

Новогодние праздники - отличное время сделать что-то не шаблонное на Python:
микро-движок для генерации музыки, локальный AI-ассистент для заметок, трекер сна с визуализациями, «умный» планировщик тренировок, бот-редактор изображений или симулятор биржевых стратегий на исторических данных.
Главное — выбери проект, где есть и код, и чуть-чуть исследовательской части: так растёт навык архитектуры.

# генератор уникальных идей проектов на праздники
import random

ideas = [
    "Локальный AI-помощник для поиска по личным заметкам",
    "Генератор музыки с визуализацией (MIDI + matplotlib)",
    "Трекер сна с анализом и графиками",
    "Бот-редактор картинок (фильтры, обводка, коллажи)",
    "Симулятор простых биржевых стратегий на исторических данных",
    "Планировщик тренировок с прогрессией нагрузки",
    "Мини-игра «жизнь колонии» с простой физикой"
]

def show():
    print("Твой нестандартный проект:")
    print(random.choice(ideas))

Python вопросы с собеседований

26 December 2025 11:03

⚙️ Context-async-sqlalchemy: простой способ подружить ASGI и async SQLAlchemy

Эта библиотека упрощает интеграцию асинхронного SQLAlchemy в любые ASGI-приложения.

Что она делает:
• управляет жизненным циклом engine и сессий
• даёт удобные утилиты для работы с БД
• ускоряет разработку — без лишней магии и ограничений

Идея простая: меньше шаблонного кода, больше внимания логике приложения.

https://github.com/krylosov-aa/context-async-sqlalchemy

Python вопросы с собеседований

23 December 2025 10:40

🚀 VulnLLM-R-7B - первый специализированный reasoning LLM для поиска уязвимостей, сразу с agent-scaffold.

Что важно:
- Заточен именно под vulnerability detection
- Использует рассуждения, а не только шаблонный паттерн-матчинг
- Может работать как агент для анализа кода

Полный стек уже доступен:
📜 Paper: https://alphaxiv.org/abs/2512.07533
💻 Code: https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R
🤗 Model & Data: https://huggingface.co/collections/UCSB-SURFI/vulnllm-r
🕹️ Demo: https://huggingface.co/spaces/UCSB-SURFI/VulnLLM-R

Хороший пример того, как узкоспециализированные LLM начинают превосходить универсальные модели в реальных задачах безопасности.

Python вопросы с собеседований

22 December 2025 11:00

🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода

PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора.

Что умеет:
• Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration)
• Запуск Python прямо в браузере через Pyodide
• Чат и голосовая связь внутри IDE
• Живые курсоры, выделения и заметки
• Простая авторизация и проекты для команд
• Никакой установки — всё работает в браузере

Кому подойдёт:
• Обучение и менторство
• Парное программирование
• Онлайн-курсы и воркшопы
• Быстрые разборы кода и собесы

Технологии под капотом:
Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией.

Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы.

https://github.com/SJRiz/pytogether