🐍 Задача для собеседования на Python

— Условие:

def mystery(x, y):
    if x == 0:
        return y
    else:
        return mystery(x - 1, x + y)

result = mystery(3, 2)
print(result)

— Вопрос: что будет выведено в результате выполнения этого кода?

— Варианты ответов:
А. 5
B. 8
C. 11
D. Ошибка рекурсии

Правильный ответ: B.

Пояснение:
Функция mystery — это рекурсивная функция, которая накапливает сумму чисел от x до 1, прибавляя y в конце.

@python_job_interview

Читать полностью…

🐳 Что если вам нужно запустить чужой (возможно небезопасный) код?

Представьте: вам прислали бинарник, Python-скрипт или npm-пакет, и его надо выполнить.
Вы не знаете, что внутри — а вдруг там rm -rf /, попытка выйти из контейнера, майнер или установка root-доступа?

🔥 Первый инстинкт: запустить в Docker. Кажется, контейнер спасёт?
⚠️ На самом деле — не всегда.


🛑 Docker ≠ песочница
Контейнеры по умолчанию не изолированы от ядра, сетей и сокетов хоста.
Даже простое docker run -it ubuntu запускает процесс с root-доступом внутри контейнера.

🛡️ Что делать, если код небезопасен:

# Запуск без root-доступа
docker run --user 1000:1000 my-image

# Только для чтения
docker run --read-only my-image

# Удалить все cap-привилегии ядра
docker run --cap-drop=ALL my-image

# Использовать seccomp-профиль
docker run --security-opt seccomp=default.json my-image

# Отключить сеть
docker run --network=none my-image

Также стоит:
• Настроить AppArmor / SELinux
• Запретить монтирование Docker сокета
• Ограничить доступ к /proc, /sys

💡 Вывод:
Docker — это удобный инструмент упаковки, но не синоним безопасной изоляции.
Если запускаете сторонний или user-generated код (плагины, CI-скрипты, sandbox-сервисы) — относитесь к нему как к потенциально опасному.

Безопасность — это не "чеклист", а постоянная практика.

#Docker #Security #Sandbox #DevOps #Isolation

Читать полностью…

Задача: Что делает эта странная функция teleport и почему она запускает цикл 32 раза?

🧠 Подсказка:
На первый взгляд это выглядит как хаотичная мешанина побитовых операций, но на самом деле здесь происходит реверс битов (bitwise reversal) — отражение битов справа налево.

Но вопрос — зачем делать это 32 раза подряд?

🔍 Что происходит:

Каждый шаг в теле цикла — это стандартная техника реверса битов через маски и сдвиги:

0xAAAAAAAA, 0xCCCCCCCC, и т.д. — маски по битовым паттернам

Итерация for _ in range(32) делает это снова и снова…

💣 Фишка: первый проход уже полностью отражает 32-битное число.
Остальные 31 повтор возвращают число в исходное состояние — но в побитово инвертированном порядке!

📌 То есть:

Чётное количество циклов — возвращает в исходную позицию

Нечётное — делает реверс

👉 Ответ на teleport(0x12345678) будет реверс битов этого числа.
Ожидаемое: 0x1e6a2c48 (в зависимости от реализации может отличаться).

🎯 Челлендж для продвинутых:

Упростите функцию до одного вызова (без цикла)

Напишите inverse_teleport(x), которая возвращает исходное число обратно

🧩 Эта техника используется в:
— алгоритмах FFT (быстрые преобразования Фурье)
— графике
— реверсировании хэшей
— low-level оптимизациях для SIMD

Читать полностью…

✔️ Llama Nemotron Nano VL от NVIDIA — один из лучших OCR инструментов для работы с документами.

Мультимодальная модель от NVIDIA уверенно занимает первое место на OCRBench v2, показав лучшую точность парсинга документов среди всех моделей.

📄 Что это такое:
Llama Nemotron Nano VL — лёгкая vision-language модель для интеллектуальной обработки документов (IDP), которая:
• разбирает PDF
• вытаскивает таблицы
• парсит графики и диаграммы
• работает на одной GPU

🔍 Заточена под:
– Вопрос-ответ по документам
– Извлечение таблиц
– Анализ графиков
– Понимание диаграмм и дешбордов

🧠 Под капотом — vision-энкодер C-RADIO v2 (distilled multi-teacher трансформер), который справляется даже с визуальным шумом и высоким разрешением.

📊 OCRBench v2 — крупнейший двухъязычный бенчмарк для визуального анализа текста, и именно NVIDIA Nano VL показывает лучший результат.

🟡Hf
🟡 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#Nemotron #NVIDIA

Читать полностью…

🐍 **LibrePythonista — Python прямо в LibreOffice Calc**

LibrePythonista — это бесплатное и открытое расширение, которое добавляет полноценную поддержку Python прямо в LibreOffice Calc. И да, оно уже поддерживает Pandas, Matplotlib и даже собственный PIP-менеджер пакетов!

💡 Что умеет LibrePythonista:

• 📊 Создание DataFrame, Series и графиков прямо в ячейках
• 📦 Встроенный PIP для установки дополнительных библиотек
• 🔐 Локальное исполнение кода — ваши данные не покидают компьютер
• 🧰 Использует OOO Dev Tools — не требует дополнительных расширений
• 🧪 Пока в бете — можно влиять на развитие

📎 Больше не нужно колхозить скрипты или вручную подключать Pandas/Numpy — всё уже встроено.

🔗 Проект: https://extensions.libreoffice.org/en/extensions/show/99231

Читать полностью…

🐍 lessslow.py — Python, который не тормозит

Многие считают Python медленным, но это не всегда правда.
Ash Vardanyan в рамках проекта Less Slow показывает, как писать быстрый и эффективный код даже на Python — без магии, но с пониманием.

⚡️ Что в проекте:
- pandas vs polars — что быстрее при работе с миллионами строк
- Использование Numba, Cython, PyO3, rust bindings
- Работа с нативными типами, векторизация и zero-copy
- Сериализация: MessagePack, Arrow, Parquet
- Ускорение JSON: orjson, yyjson, simdjson, ujson
- Как обойти GIL и не платить за удобство интерпретатора

📚 Репозиторий: github.com/ashvardanian/lessslow.py
💡 Даже если ты не используешь всё это каждый день — ты точно станешь писать лучший Python-код.

@python_job_interview

Читать полностью…

🐍 Хитрая задача на замыкания в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: замыкания (closures), переменные цикла, lambda, отложенное выполнение

📌 Условие

Что выведет следующий код?

funcs = []

for i in range(5):
    funcs.append(lambda: i)

results = [f() for f in funcs]
print(results)

❓ Вопросы

1. Почему вывод может не соответствовать ожиданиям [0, 1, 2, 3, 4]?
2. Что именно "запоминает" lambda внутри цикла?
3. Как переписать код, чтобы результат был [0, 1, 2, 3, 4]?

🔍 Разбор

✅ Ожидаемый (неправильный) вывод:

[4, 4, 4, 4, 4]

🔧 Почему так происходит

- Все lambda внутри funcs замыкают одну и ту же переменную `i`.
- К моменту выполнения f() переменная i уже равна 4 — и так для всех функций.

⚠️ Подвох

lambda: i не захватывает значение, а ссылается на переменную, которая будет изменяться при каждой итерации цикла.
В итоге — все lambda ссылаются на одно и то же `i`, которое стало равно 4 к концу цикла.

🧠 Решение

Нужно "зафиксировать" значение i, передав его как аргумент по умолчанию в lambda:

for i in range(5):
    funcs.append(lambda i=i: i)

Теперь результат будет:

[0, 1, 2, 3, 4]

📌 Это один из самых частых подвохов в Python, особенно при использовании лямбда-функций в генераторах и UI-коллбеках.

Читать полностью…

🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python

🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с list и dict

📌 Условие

Что выведет следующий код?

def append_to_list(value, my_list=[]):
    my_list.append(value)
    return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))

❓ Вопросы

1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?

🔍 Разбор

✅ Ожидаемый вывод:

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

🔧 Почему так происходит

- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение my_list=[] создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.
- Все вызовы append_to_list изменяют один и тот же список.

⚠️ Подвох

Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что my_list должен быть новым на каждый вызов, но это не так.

🧠 Вывод

- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй None и создавай новый объект вручную:

def append_to_list(value, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(value)
    return my_list

✅ Тогда вывод будет:

[1]
[2]
[3]

📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам: [], {}, set() и кастомные классы.

@python_job_interview

Читать полностью…

🌟 FastAPI-Limiter — простое ограничение запросов для FastAPI. Эта библиотека добавляет rate limiting буквально в несколько строк кода, используя Redis как хранилище для счетчиков.

Достаточно добавить Depends(RateLimiter(times=2, seconds=5)) к эндпоинту и он начнет отклонять запросы после двух обращений в пятисекундном окне. Под капотом работает Lua-скрипт, который эффективно считает запросы без лагов.

Интересные фишки:
— Поддержка вебсокетов через WebSocketRateLimiter
— Кастомизация идентификаторов
— Множественные лимиты на один роут

🤖 GitHub

@python_job_interview

Читать полностью…

🐍 Задача на внимательность и глубокое понимание Python: ловушка `defaultdict` и мутабельных объектов

Представьте, что вы разрабатываете систему трекинга активностей пользователей на сайте. Вам нужно собрать словарь, где каждому пользователю соответствует список его действий.

Вы решаете использовать collections.defaultdict(list) для удобства, и пишете такой код:

from collections import defaultdict

actions = defaultdict(list)

def track(user_id, action):
    actions[user_id].append(action)

track('alice', 'login')
track('bob', 'view')
track('alice', 'logout')

# Теперь вы хотите скопировать этот словарь
copy_actions = actions.copy()

# Допишем в оригинал
track('bob', 'logout')

# Посмотрим, как выглядит копия
print(copy_actions['bob'])  # Что будет напечатано?

🧠 Вопрос:
Что будет напечатано? Почему?
Как сделать так, чтобы copy_actions не изменился при добавлении новых действий в actions?

💥 Подвох
Метод copy() копирует только верхний уровень словаря. То есть, списки значений не копируются — это всё те же самые объекты в памяти. Поэтому при track('bob', 'logout') список actions['bob'] изменяется, и это тот же самый список, что лежит в copy_actions['bob'].

➡️ Ответ: print(copy_actions['bob']) напечатает ['view', 'logout'].

✅ Как правильно?
Чтобы избежать такой проблемы, используйте глубокое копирование:


import copy

copy_actions = copy.deepcopy(actions)

Теперь copy_actions не изменится при дальнейшем редактировании actions.

📌 Вывод
Даже опытные разработчики иногда забывают: copy() не копирует вложенные структуры данных!
Если в значениях словаря лежат мутабельные объекты, обязательно подумайте — а не нужен ли вам deepcopy()?

🧪 Попробуйте изменить defaultdict(list) на обычный dict — и посмотрите, что изменится.

Читать полностью…

📚 Django Styleguide — готовый гайд по архитектуре проектов для Django-разработки, основанные на опыте коммерческих проектов. Здесь сделан акцент на разделение бизнес-логики: сервисы для записи данных, селекторы для чтения и чёткие правила валидации в моделях.

Особенно полезен среди прочих раздел про обработку ошибок в DRF и примеры тестирования сложных сценариев. Авторы предлагают адаптировать подходы под конкретные задачи, а полный пример проекта вынесен в отдельный репозиторий.

🤖 GitHub

@python_job_interview

Читать полностью…

👩‍💻 Хочется выделить свой Github профиль для вашего резюме?

🔥 Просто скачайте этот скрипт и он создаст вам фейковую активность путем отправки множества пустых коммитов в случайном количестве!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

Читать полностью…

📝 Как составить резюме, чтобы попасть в Magnificent 7: анализ кейса

Недавно инженер поделился своим резюме, которое помогло ему получить предложение работы от одной из rjvgfybb Magnificent 7 (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia, Tesla).

Magnificent 7 (в переводе — «Великолепная семёрка») — это современное неофициальное название семи крупнейших и самых влиятельных технологических компаний США, которые лидируют на фондовом рынке, в инновациях и в масштабе бизнеса.

Разберём, что сделало его резюме успешным и чему можно научиться.

📌 Главные выводы из резюме:

1. Фокус на достижениях, а не обязанностях.

Многие кандидаты в резюме просто перечисляют, *что они делали*, например:

- “Разрабатывал API”
- “Поддерживал базу данных”
- “Писал скрипты для автоматизации”

⚠️ Это описывает обязанности, но не показывает ценность или результат работы.

В успешном резюме инженер вместо этого написал, чего он достиг благодаря своей работе:

✅ “Разработал API, который сократил время обработки данных на 30%”
✅ “Оптимизировал запросы к базе данных, уменьшив среднее время ответа с 2 секунд до 0.5 секунд”
✅ “Автоматизировал процесс деплоя, снизив количество ошибок на 15%”

Такой подход показывает, как конкретно ваша работа помогла команде или бизнесу.
Работодатель видит результаты, которые вы приносите, а не просто описание того, что вы делали.

💡 Почему это важно?

Big Tech-компании ищут инженеров, которые:

- Умеют оценивать влияние своей работы
- Думают о метриках успеха
- Приносят измеримый результат

Если в резюме нет цифр, улучшений или влияния на процесс — работодатель сам должен это додумывать.
А успешное резюме снимает вопросы и сразу показывает: “Вот что я сделал, вот как я улучшил продукт/процесс/результат.”


2. Лаконичность и компактность.

✅ 1 страница
✅ Чёткая структура: “Опыт”, “Навыки”, “Образование”
✅ Без фото, графиков, цветных рамок — чистый текст

3. Цифры везде, где это возможно.

Любое достижение сопровождается конкретной метрикой: улучшение производительности, сокращение времени, рост количества пользователей.
Даже небольшие улучшения указаны численно.

4. Поддержка через проекты с открытым кодом.

Инженер приложил ссылку на GitHub с реальными проектами — это усилило доверие к нему Как с специалисту.

5. Навыки — только релевантные вакансии.

В разделе Skills нет «MS Word» или «PowerPoint».
Только языки, технологии, инструменты, которые нужны для позиции (Python, Kubernetes, CI/CD, etc.).

6. Интерншипы и стажировки — это опыт.

Каждый опыт, даже в рамках стажировки, описан с результатами.
Вакансии в топ-компаниях ценят любую практику в реальной команде.

---

🎯 Что важно для Big Tech:

✅ Результаты > Задачи.
✅ Цифры.
✅ 1 страница.
✅ GitHub/портфолио.
✅ Релевантные навыки.

---

🔥 Совет:

Ваше резюме — это реклама вас как продукта.
Покажите пользу, которую вы можете принести, а не просто список обязанностей.

➡️ Статья

Читать полностью…

Порекомендуйте друга в Ozon Tech и получите 150 000 ₽.

Важно: IT-команда ведущего e-com ищет специалистов уровня senior+ в Data Science. Программа работает для тех, кто не работает в Ozon.

Подробнее о том, за какие вакансии можно получить вознаграждение, здесь ⬅️

Читать полностью…

🚀 FastUI — фреймворк, позволяющий собирать React-интерфейсы, описывая их декларативно на Python. Под капотом у проекта набор Pydantic-моделей, которые автоматически преобразуются в TypeScript-типы и React-компоненты.

Хотя инструмент еще находится в стадии активной разработки, он уже демонстрирует интересный подход — бэкенд полностью определяет UI, а фронтенд становится исполнителем без собственной бизнес-логики.

🤖 GitHub

@python_job_interview

Читать полностью…

Что выведет этот Python код ? #junior #python

Задача для новичков.

s = set()
a = [1, 2, 3]
s.add(tuple(a))
print(s)

Списки изменяемы и не могут быть элементами множества, но кортежи — неизменяемы и хэшируемы, поэтому кортеж из списка успешно добавится во множество.

Читать полностью…

🎓 Модульный учебник по Python для Middle-разработчиков

Этот учебник создан для тех, кто уже пишет на Python, но хочет выйти за рамки базовых конструкций. Здесь — практичные модули с упором на архитектуру, производительность, тестирование, чистый код и современные практики разработки.

🔧 Каждый модуль — это отдельный блок знаний: теория + реальные кейсы + трюки из индустрии.
🎯 Только то, что реально нужно миддлу: от дебага и профилирования до async, typing, CI/CD и LLM-интеграций.

Без воды. С кодом. По делу.

📚 Читать

@python_job_interview

Читать полностью…

🐍 Задача на внимательность и понимание области видимости в Python: «Почему список не заполняется?»

🎯 Цель: Найти, почему переменная ведёт себя не так, как ожидается

📍 Ситуация:

У тебя есть простой код, который должен собирать данные в список из файла:

results = []

def process_file(path):
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

# где-то в другом месте:
process_file("logs1.txt")
process_file("logs2.txt")

print(f"Total errors: {len(results)}")

Но после запуска ты получаешь:

Total errors: 0

🙃 Хотя ты уверен, что в обоих файлах есть строки с "error".

🧩 Задача:

1. Почему список results остаётся пустым?
2. Почему нет ошибки при обращении к results.append(...)?
3. Что будет, если вместо append() просто написать results = [...] внутри функции?
4. Как правильно модифицировать глобальную переменную?
5. Как сделать поведение явным и безопасным?

🛠 Решение:

🔸 Проблема в области видимости переменных:
Функция использует results, определённый вне функции, но не объявляет его как global.
Однако results.append(...) — это допустимая операция, так как она не переназначает переменную, а вызывает метод объекта.

Если бы внутри функции была строка results = [...], Python бы создал локальную переменную results, и тогда append бы вызывал UnboundLocalError.

🔸 Для ясности и чистоты кода лучше делать так:

def process_file(path, results):
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

results = []
process_file("logs1.txt", results)
process_file("logs2.txt", results)

Или, если обязательно нужно использовать глобальную переменную:

results = []

def process_file(path):
    global results
    for line in open(path):
        if "error" in line:
            results.append(line.strip())

🔸 Проверка:

- print(locals()) — покажет локальные переменные
- print(globals()) — покажет глобальные

📌 Вывод:
В Python изменение содержимого изменяемой глобальной переменной внутри функции возможно без global, но присваивание новой переменной требует явного global. Это тонкое поведение, которое часто приводит к ошибкам, особенно при работе со списками и словарями.

Читать полностью…

🐍 Python-задача с подвохом: кто съел яблоко?

У тебя есть список действий персонажей:

actions = [
    ("Alice", "picked"),
    ("Bob", "looked"),
    ("Charlie", "picked"),
    ("Bob", "dropped"),
    ("Alice", "dropped"),
    ("Charlie", "ate")
]

Каждое действие — это кортеж: (имя персонажа, действие).

📌 Правила:
1. Только тот, кто сначала "picked", может "ate".
2. Если кто-то "dropped", он больше не владеет объектом.
3. Нужно выяснить, кто съел яблоко, и проверить: мог ли он это сделать по правилам?

🧠 Задача:
Напиши функцию who_ate(actions: list[tuple[str, str]]) -> str, которая возвращает:
- "OK" — если всё законно
- "CHEATER" — если съевший не имел права

---

✅ Решение с разбором:

```python
def who_ate(actions):
holding = set()
eater = None

for name, action in actions:
if action == "picked":
holding.add(name)
elif action == "dropped":
holding.discard(name)
elif action == "ate":
eater = name
if name in holding:
return "OK"
else:
return "CHEATER"

return "NO ONE ATE"
```

📌 **Как это работает:**
- `holding` — это множество тех, кто в данный момент "держит" объект.
- Как только кто-то `"ate"`, мы сразу проверяем: находится ли он в `holding`?
- Если нет — значит, он **съел чужое яблоко**. Подмена! 🤯

---

🔍 **Разбор на примере:**

```python
# Charlie picked → OK
# Charlie ate → всё ещё держит → OK
print(who_ate([
("Charlie", "picked"),
("Charlie", "ate")
])) # OK

# Alice picked, потом dropped, потом ate → нарушила правила
print(who_ate([
("Alice", "picked"),
("Alice", "dropped"),
("Alice", "ate")
])) # CHEATER
```

---

💡 Подвох в том, что многие решают задачу, просто считая количество действий, **не отслеживая актуальное владение** объектом.

📦 Задача хороша для собесов — проверяет внимание к деталям и мышление в терминах состояний.

Читать полностью…

Стань частью масштабного ИТ-события от МТС

True Tech Day 2025 — третья технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. Одна из главных тем в этом году — тренды и практики искусственного интеллекта.

В программе:
— Доклады от ученых и зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50.
— Кейсы применения современных ИИ‑решений — от AI‑агентов, тестов LLM и бенчмарков до вопросов регулирования.
— AI-интерактивы и технологические квесты.
— Пространство для нетворкинга,
…а еще after-party со звездным лайн-апом.

Когда: 6 июня
Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн
Участие бесплатное, но мест мало. Регистрируйся по ссылке.

Читать полностью…

⚡️ Pydantic Core — Rust-ядро для валидации данных в Python. Этот низкоуровневый валидатор демонстрирует впечатляющую скорость: до 17x быстрее оригинальной реализации на чистом Python.

Хотя напрямую с ним обычно не работают (используя вместо этого основной пакет pydantic), проект интересен как пример интеграции Rust в Python-экосистему. Валидация описывается через JSON-схемы, поддерживая сложные условия вроде ge: 18 для чисел или вложенных структур. Сборка требует Rust toolchain, но результат стоит того: например, валидация списка из 10к элементов занимает миллисекунды.

🤖 GitHub

@python_interview

Читать полностью…

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в 💙, автор канала @pythonetc, архитектор в европейской компании

Как это будет:
📂 Вадим будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Вадим будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Вадиму

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. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqvtihsa

Читать полностью…

🚀 VS Code трансформируется в опенсорнсый ИИ-редактор!

Команда Visual Studio Code объявила о планах трансформировать VS Code в редактор с открытым исходным кодом для работы с ИИ.

Конкуренция - двигатели прогресса! Где-то напряглась команда Cursor 🤓

🔗 Подробности: aka.ms/open-source-ai-editor

#VSCode #OpenSource #ИИ #Разработка #Сообщество

Читать полностью…

🐍 Хитрая задача на Python: замыкание + nonlocal

📌 Задача:
Напиши функцию counter(start), которая возвращает функцию-счётчик. Каждый вызов этой функции увеличивает значение на 1.

Пример:

c = counter(10)
print(c())  # 11
print(c())  # 12
print(c())  # 13

d = counter(100)
print(d())  # 101
print(c())  # 14  ← работает независимо

🎯 Подвох:
- Нельзя использовать глобальные переменные
- Нужно использовать замыкание
- Без nonlocal — не заработает

✅ Решение:

def counter(start):
    count = start
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return inner

# Проверка
a = counter(5)
print(a())  # 6
print(a())  # 7

b = counter(100)
print(b())  # 101
print(a())  # 8

🧠 Объяснение подвоха:

- counter возвращает функцию, внутри которой count сохраняется в замыкании
- nonlocal нужен, чтобы изменить внешнюю переменную, а не просто читать её
- Каждое замыкание имеет своё независимое состояние

⚠️ Без nonlocal count, Python создаст локальную count внутри inner(), и UnboundLocalError — гарантирован

🛠️ Применяется в:

• Реализации генераторов состояния
• Мини-хранилищах внутри функций
• Кеширующих функциях и декораторах

@python_job_interview

Читать полностью…

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

15 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане

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

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

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxCZjDW

Читать полностью…

🐍 Задача с подвохом на Python. Что выведет данный код?

def update_dict(key, value, d={}):
    d[key] = value
    return d

dict1 = update_dict('a', 1)
dict2 = update_dict('b', 2, {})
dict3 = update_dict('c', 3)

print("dict1 =", dict1)
print("dict2 =", dict2)
print("dict3 =", dict3)

— Варианты ответа:

A.

dict1 = {'a': 1}  
dict2 = {'b': 2}  
dict3 = {'c': 3}

B.

dict1 = {'a': 1, 'c': 3}  
dict2 = {'b': 2}  
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}

C.

dict1 = {'a': 1}  
dict2 = {'b': 2}  
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}

Какой из этих ответов правильный и почему?🧐

— Подсказка: аргументы по умолчанию в Python вычисляются только один раз - при определении функции. Словарь, как и список, является изменяемым объектом.

В функции update_dict параметр d={} создается один раз и используется для всех вызовов, где не передается явно другой словарь.

— Правильный ответ: B

Объяснение:
1️⃣ dict1 = update_dict('a', 1) → используется словарь по умолчанию → {'a': 1}
2️⃣ dict2 = update_dict('b', 2, {}) → создан новый словарь → {'b': 2}
2️⃣ dict3 = update_dict('c', 3) → снова используется исходный словарь → {'a': 1, 'c': 3}
4️⃣ dict1 тоже изменится, так как это ссылка на тот же объект → {'a': 1, 'c': 3}

Итоговый вывод:
dict1 = {'a': 1, 'c': 3}
dict2 = {'b': 2}
dict3 = {'a': 1, 'c': 3}

@python_job_interview

Читать полностью…

🐍 Новая функция в Python 3.14: шаблонные строки — необходимость или излишняя сложность?

Python 3.14 готовит к выходу новую возможность — шаблонные строки (template strings, или t-строки), предложенные в PEP 750. Несмотря на интересный замысел, эта функция уже вызвала горячие споры в сообществе разработчиков. Давайте разберёмся, что это и зачем нужно.

Что такое t-строки?

T-строки — это новый способ форматирования строк, внешне похожий на f-строки. Принцип прост: добавляем префикс t перед строкой, например:

t"Привет, {name}!"

Но ключевое отличие: вместо немедленного преобразования переменных в строку, как это делает f-строка, t-строка создаёт объект Template, который можно обработать позже. Это позволяет, например, безопасно подставлять пользовательские данные, снижая риск атак (XSS, SQL-инъекции и др.).

Пример использования:

from string.templatelib import Template

user_input = "<script>alert('XSS')</script>"
template = t"<p>{user_input}</p>"

# Предположим, функция html() экранирует опасные символы
safe_output = html(template)

Зачем это нужно?

Идея проста: обеспечить безопасность по умолчанию при работе с внешними данными. Сегодня f-строки невероятно удобны, но могут стать причиной уязвимостей, если не учитывать контекст.

Пример:

# Опасный подход с f-строкой
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"

С t-строками можно заранее создать шаблон и безопасно вставить данные позже, минимизируя риски.

Почему мнения разделились?

Многие разработчики задаются вопросом: зачем ещё один способ форматирования строк, если уже есть:

- старые добрые `%`-форматирование,
- метод .format(),
- f-строки,
- и сторонние шаблонизаторы вроде Jinja2.

Некоторые опасаются, что добавление нового синтаксиса лишь усложнит язык без серьёзной необходимости.

Сторонники t-строк, однако, видят их потенциал в упрощении безопасной работы с текстом прямо в стандартной библиотеке Python.

Заключение

T-строки — это попытка добавить в Python инструмент, который обеспечит безопасность шаблонов без привлечения сторонних библиотек. Будет ли это востребовано или останется малоиспользуемой функцией? Время покажет.

🔗 Полное описание: [PEP 750](https://peps.python.org/pep-0750/)

А как ты относишься к новым t-строкам? 💬

Читать полностью…

🌟 Dynaconf — управление конфигурациями в Python без головной боли. Этот проект предлагает унифицированный способ работы с конфигурациями: от простых .toml-файлов до интеграции с Hashicorp Vault для хранения секретов.

Проект выделяет из общей массы поддержка 5+ форматов с автоматическим парсинго, разделение настроек по средам, защита секретов через .gitignore и возможность использовать Redis/Vault. Для старта достаточно pip install dynaconf и одной команды dynaconf init, которая сгенерирует все необходимые файлы.

🤖 GitHub

@python_job_interview

Читать полностью…

🧩 Python‑задача: построить резолвер зависимостей для «мини‑PyPI»

Нужно написать ядро пакетного менеджера — алгоритм, выбирающий набор совместимых версий библиотек под заданные ограничения.
Задача напоминает работу pip, npm или cargo, но в упрощённом формате, достаточном для тренировки графовых алгоритмов, backtracking и оптимизаций.

## 📜 Входные данные

1. catalog.json — «репозиторий» пакетов.

   {
     "pandas": {
       "1.1.0": { "depends": { "numpy": ">=1.17,<1.20" } },
       "1.3.5": { "depends": { "numpy": ">=1.19,<1.22", "python-dateutil": ">=2.7" } }
     },
     "numpy": {
       "1.18.5": { "depends": {} },
       "1.19.2": { "depends": {} },
       "1.21.0": { "depends": {} }
     },
     "python-dateutil": {
       "2.8.0": { "depends": { "six": ">=1.5" } },
       "2.8.2": { "depends": { "six": ">=1.5" } }
     },
     "six": {
       "1.14.0": { "depends": {} },
       "1.16.0": { "depends": {} }
     }
   }
   

*Ключ* — имя пакета; *значения* — версии → словарь зависимостей (`depends`).
У каждой зависимости указан диапазон версий по SemVer‑синтаксису >=a,<b.

2. requirements.txt — то, что хочет пользователь:

   pandas>=1.1,<1.4
   python-dateutil==2.8.2
   

## 🔧 Задача

Написать функцию

resolve(catalog: dict[str, dict[str, dict]],
        requirements: list[str]) -> dict[str, str]

которая возвращает словарь
{package: chosen_version} — единственную консистентную конфигурацию, удовлетворяющую всем ограничениям, *либо* возбуждает UnresolvableError.

### Правила

1. Версия должна лежать в пересечении *всех* диапазонов, навешанных на пакет.
2. Если диапазон пуст — конфликты нельзя игнорировать.
3. Разрешение идёт по принципу «самая новая подходящая версия» (Greedy‑latest), но если она приводит к заведомому конфликту, надо откатиться («backtrack») и попробовать более старую.
4. Каталог может быть большим (≥ 10 000 пакетов), алгоритм должен укладываться в секунды.
5. Допустимо использовать только стандартную библиотеку + packaging.version/packaging.specifiers (pip‑compatible сравнение версий).

## 🏁 Дополнительные челленджи

* Кэшировать результаты проверки диапазонов, чтобы не пересчитывать одно и то же.
* Оптимизировать порядок обхода графа (например, сначала пакеты с меньшим числом разрешимых версий).
* Добавить «экзотики»: опциональные зависимости, extras (`pandas[perf]`) или marker‑выражения (`sys_platform == "linux"`).

---

# ✅ Референс‑решение (однофайловое, python 3.11)

> *Не читайте решение в комментариях, пока не попробуете решить сами!*

@python_job_interview

Читать полностью…

🖥 В этой статье автор делится опытом компиляции первой стабильной версии Python 1.0, выпущенной 27 января 1994 года, используя современные инструменты виртуализации!

🌟 Для этого автор использует контейнеризацию с помощью Podman, разворачивая старую версию Debian (Debian 4.0) для создания подходящей среды. В процессе описываются шаги по настройке окружения, установке необходимых инструментов сборки и решению возникающих проблем, таких как несовместимость современных протоколов SSL/TLS при загрузке исходных кодов. После успешной компиляции Python 1.0 автор исследует его возможности, отмечая наличие высокоуровневых структур данных и поддержку работы с процессами, текстом, файлами и сетью, а также указывает на некоторые забавные особенности и ограничения той эпохи.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Читать полностью…