Python вопросы с собеседований

Django 6.1: загрузка связанных данных по требованию, каскадное удаление силами БД и новая настройка почты. Релиз вышел 5 августа. Три основных изменения: 1. Новые режимы загрузки полей FETCH_PEERS при обращении к незагруженному полю получает данные сразу для объектов из того же QuerySet. Это помогает бороться с N+1: from django.db import models books = Book.objects.fetch_mode(models.FETCH_PEERS) for book in books: print(book.author.name) В этом примере Django выполняет два запроса: за книгами и за их авторами. Режим `FETCH_RAISE` вместо неявного запроса выбрасывает исключение – полезно для обнаружения неожиданных обращений к БД. 2. Удаление на уровне базы Для ForeignKey.on_delete появились `DB_CASCADE`, `DB_SET_NULL` и `DB_SET_DEFAULT`. Логику выполняет сама БД через SQL ON DELETE. Нюанс: `DB_CASCADE` не вызывает сигналы `pre_delete` и `post_delete`. 3. Несколько почтовых бэкендов Настройка `MAILERS` позволяет описывать разные подключения словарём, а при отправке выбирать нужное через using. Перед обновлением проверьте версии БД: нужны PostgreSQL 15+, MySQL 8.4+, MariaDB 10.11+ или SQLite 3.37+. https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/ Django Project Django 6.1 released Posted by Jacob Walls on Aug. 5, 2026

LRU-кэш на Python: разбор задачи с собеседования (O(1), OrderedDict, TTL) Разбираем LRU-кэш на Python за O(1): двусвязный список и хеш-таблица, решение через OrderedDict, TTL и потокобезопасность. Код, тесты и типичные ошибки. LRU-кэш (Least Recently Used) - одна из самых популярных задач на собеседованиях Python-разработчиков уровня middle и senior. Она короткая, но сразу показывает, понимает ли кандидат сложность алгоритмов, умеет ли комбинировать структуры данных и пишет ли чистый код. В этой статье разберём задачу по шагам: от наивного решения к оптимальному за O(1), затем к Pythonic-версии через OrderedDict и к усложнениям, которые любят давать интервьюеры. https://uproger.com/lru-cache-python-sobesedovanie/

👨🏻‍💻 AI в бэкенд-задачах — на Podlodka Backend Crew Код теперь может написать агент, но за результат всё ещё отвечаете вы. Организаторы Podlodka Backend Crew собрали конференцию о том, как работать с бэкендом после того, как AI написал код. Причём в программе нет докладов в жанре «у нас все получилось» — только реальная практика. Конференция пройдёт с 26 по 30 октября. 🧠️️️️ Участники сезона: • Разберут пулл‑реквесты от агента и попробуют предотвратить возможные инциденты на рулетке кейсов • Выяснят, какие неожиданные ловушки скрываются в OpenAPI и на что обращать внимание при разработке контрактов • Разберут антипаттерны в AI-юнит-тестах, узнают, как их избежать с помощью современных инструментов, и заберут себе новый агентский скилл • Спроектируют бэкенд дейтинг-приложения на архитектурной кате и решат, где в нём действительно нужен AI. Формат Podlodka Backend Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom. Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом вы не просто слушаете о чужом опыте, а разбираете PR и отвечаете за релиз, проектируете систему в команде и расследуете чужие провалы. Такого вовлечения не получить на обычной конференции. 🔗 Изучайте программу и присоединяйтесь: https://podlodka.io/becrew Промокод на скидку для подписчиков backendcrew

Как выучить Python с нуля в 2026 году: пошаговый план для начинающих Пошаговый план изучения Python с нуля: установка, синтаксис, первые проекты, ошибки новичков и ответы на частые вопросы. С примерами кода. Python — один из самых популярных языков программирования в мире. В этой статье - пошаговый план, как выучить Python с нуля: от установки до первых проектов, с примерами кода, типичными ошибками новичков и ответами на частые вопросы. https://uproger.com/kak-vyuchit-python-s-nulya/

LLM в 200 раз быстрее: скоринг вместо генерации Как превратить открытую LLM в быстрый локальный движок решений через скоринг следующего токена в SGLang: код, тесты на Qwen и сравнение с генерацией. Многие вызовы LLM в продакшене вообще не требуют нового текста. Приложение заранее знает все допустимые ответы, и модели остается только выбрать один из них. Классический пример: тикет в поддержку «С меня дважды списали деньги за одну и ту же подписку», который нужно отправить в биллинг, техподдержку или отдел доступа к аккаунтам. https://uproger.com/lokalnaya-llm-jev-skoring-sglang/

В Python 3.15 одна звёздочка заменяет вложенный цикл Раньше для объединения списков писали: rows = [[1, 2], [3], [4, 5]] flat = [x for row in rows for x in row] Теперь достаточно: flat = [*row for row in rows] # [1, 2, 3, 4, 5] Двойная звёздочка объединяет словари: configs = [ {"debug": False, "timeout": 10}, {"timeout": 30}, ] config = {**part for part in configs} # {'debug': False, 'timeout': 30} При совпадении ключей побеждает последнее значение — удобно собирать настройки из нескольких источников. Распаковка убирает один уровень вложенности. В Python 3.14 такой синтаксис внутри comprehensions вызовет SyntaxError. https://peps.python.org/pep-0798/

Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи? Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке. Собрали подборку полезных материалов под разные направления: ➡️ Аналитикам: — Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨 — Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥 ➡️ Разработчикам: — Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎 — Банк алгоритмических собеседований из BigTech ➡️ ML/AI-инженерам: — Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎 — 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨 ➡️ Тем, кто ищет первую стажировку: — Как получить стажировку в 2026 году — Где взять опыт, если его нет В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech. Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ

25 лучших бесплатных ресурсов для изучения ИИ в 2026 году Курсы Стэнфорда и MIT, книги, YouTube-каналы и открытые репозитории для изучения ИИ с нуля до LLM и агентов. Подборка по этапам и готовый маршрут обучения. https://uproger.com/25-resursov-dlya-izucheniya-ii-2026/

🐍 Пишешь на Python годами, а потом узнаёшь, что так было можно На Reddit разработчики собрали возможности, которые долго проходили мимо них. Выбрали пять полезных. 1. Проверять несколько расширений одним вызовом "photo.webp".endswith((".png", ".jpg", ".webp")) # True startswith() тоже принимает кортеж вариантов. 2. Получать группы регулярки через скобки import re m = re.search(r"(?P<year>\d{4})", "Python 2026") if m: print(m["year"]) # 2026 Да, вместо m.group("year") можно написать m["year"]. 3. Считать частоты и сразу получать топ from collections import Counter Counter("banana").most_common(2) # [('a', 3), ('n', 2)] 4. Убирать префикс без ручных срезов "Bearer TOKEN".removeprefix("Bearer ") # 'TOKEN' Удаляется именно указанный префикс. Если его нет, строка остаётся прежней. 5. Объединять вложенные списки через итератор from itertools import chain list(chain.from_iterable([[1, 2], [3], [4, 5]])) # [1, 2, 3, 4, 5] Полезная замена sum(lists, []), который многократно копирует элементы и на больших данных может сильно тормозить. Какую возможность Python ты обнаружил неприлично поздно? https://www.reddit.com/r/Python/comments/1x3vy20/what_are_some_features_in_python_that_you/

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Python subprocess не умирает после отмены запроса: как остановить его правильно Обрыв стрима не завершает подпроцесс: Python продолжает грузить CPU, хотя клиент давно ушёл. Запускайте процесс в отдельной группе (start_new_session=True) и отправляйте os.killpg(SIGTERM) всей группе, а если процесс завис, добивайте SIGKILL и вызывайте await proc.wait(). https://www.youtube.com/shorts/no9DlVbBGdY Video is too big

🚩 Мок-собеседование с Senior Python разработчиком за 90₽ вместо 7 900₽ Да! Это не скам – собес правда стоит 90₽ 😎 Мок полезен, если ты ищешь работу, хочешь подняться в грейде или прокачать скиллы Что внутри: 📂 60 минут настоящего собеса с вопросами и задачами, которые реально задают 📂 подробный фидбек с разбором: что прозвучало сильно, а что стоит подтянуть Дальше можно разбирать фидбек самостоятельно или с ментором. С ментором быстрее: он поможет закрыть пробелы и выйти на новый грейд и более высокую ЗП МОК проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ. Открыли всего 50 мест! Для записи переходи в бота → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

Python разбирает JSON на 66 ГБ/с: GIL больше не мешает Свежий бенчмарк: 7,6 ГБ JSON обрабатываются в одном процессе Python примерно за 0,12 секунды. Это около 66 ГБ/с. Ещё пару лет назад такую цифру рядом со словом Python приняли бы за опечатку. https://uproger.com/python-json-66-gbs-fastsimdjson/