Привет! Меня зовут Руслан. Около 12 лет я занимаюсь разработкой, из них девять — на Python. За это время я собеседовался на разные позиции десятки раз и сам провёл примерно пару сотен собеседований. Не всегда успешно :/ В этой статье поговорим о том, как снизить вероятность провалов и к чему быть готовым.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
- перехватить создание класса
- изменить класс
- вернуть модифицированный
Зачем вообще использовать метаклассы
Основное применение метаклассов это создание API. Типичный пример — Django ORM.
Она позволяет написать что-то в таком духе:
class Person(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
age = models.IntegerField()
Однако если вы выполните следующий код:
guy = Person(name='bob', age='35')
print guy.age
вы получите не
IntegerField
, а int, причём значение может быть получено прямо из базы данных.Это возможно, потому что models.Model определяет
__metaclass__
, который сотворит некую магию и превратит класс Person, который мы только что определили простым выражением в сложную привязку к базе данных.Django делает что-то сложное выглядящее простым, выставляя наружу простой API и используя метаклассы, воссоздающие код из API и незаметно делающие всю работу.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Неявная типизация, латентная типизация или утиная типизация (англ. Duck typing) – вид динамической типизации, применяемой в некоторых языках программирования (Perl, Smalltalk, Python, Objective-C, Ruby, JavaScript, Groovy, ColdFusion, Boo, Lua, Go, C#), когда границы использования объекта определяются его текущим набором методов и свойств, в противоположность наследованию от определённого класса. То есть считается, что объект реализует интерфейс, если он содержит все методы этого интерфейса, независимо от связей в иерархии наследования и принадлежности к какому-либо конкретному классу.
Утиная типизация решает такие проблемы иерархической типизации, как:
- невозможность явно указать (путём наследования) на совместимость интерфейса со всеми настоящими и будущими интерфейсами, с которыми он идейно совместим;
-экспоненциальное увеличение числа связей в иерархии типов при хотя бы частичной попытке это сделать.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая принимает неограниченное количество списков и возвращает только те элементы, что есть в каждом списке.
Пример:
find_values([11, 10, 3], [10, 3, 5, 11], [11, 10]) -> [11, 10]
find_values([8, 4, 7, "hi"], [8, "hi"], [4, "hi"]) -> ['hi']
find_values([1, 4, 3], [6, 2, 8], ["4", "hi"]) -> []
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Условие:
Ваша задача — написать функцию, которая проверит, все ли значения увеличиваются на один
Пример:
[-1, 0, 1, 2, 3] -> True
[-1, 0, 1, 3, 4]) -> False
[0, 1] -> True
[1, 0] -> False
#задача_с_собеседования
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Большинство исследователей данных пишут много кода, поэтому такой список пригодится и дата-сайентистам, и инженерам. Он будет полезен и для соискателей, и для тех, кто проводит собеседования, и для тех, кто просто изучает Python.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На шахматной доске 8 х 8 стоит ферзь. Отметьте положение ферзя на доске и все клетки, которые бьет ферзь. Клетку, где стоит ферзь, отметьте буквой Q, клетки, которые бьет ферзь, отметьте звездочками *, остальные клетки заполните точками. Шахматный ферзь может ходить по вертикали, горизонтали и по диагоналям.
Входные данные:
Координаты ферзя на шахматной доске в формате номер столбца (буква от a до h, слева направо) и номер строки (цифра от 1 до 8, снизу вверх).
Пример ввода:
c4
Выходные данные:
Программа выводит стилизованное изображение шахматной доски со схемой возможных передвижений ферзя.
Пример вывода:
. . * . . . * .
. . * . . * . .
* . * . * . . .
. * * * . . . .
* * Q * * * * *
. * * * . . . .
* . * . * . . .
. . * . . * . .
Решение
Способ 1:
x, y, board = *('abcdefgh87654321'.index(i) % 8 for i in input()), range(8)
[print(*['?Q**.'[len({j - x, x - j, i - y, y - i})] for j in board]) for i in board]
Способ 2:
x, y = ('abcdefgh87654321'.index(i) % 8 for i in input())
directions = lambda i, j: (j - i == x - y) + (j + i == x + y) + ((j == x) != (i == y))
[print(*['.*Q'[directions(i, j)] for j in range(8)]) for i in range(8)]
Способ 3:
coor = input()
board = [['.'] * 8 for _ in range(8)]
y, x = 8 - int(coor[1]), ord(coor[0]) - 97
for i in range(8):
for j in range(8):
if (y == i) or (x == j) or abs(y - i) == abs(x - j):
board[i][j] = '*'
board[y][x] = 'Q'
for line in board:
print(*line)
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это вариант классической задачи Иосифа Флавия. В кругу стоят n человек, пронумерованных числами от 1 до n. Начинается расчет, при котором каждый k-й по счету человек выбывает из круга, после чего счет продолжается со следующего за ним человека. Напишите программу, определяющую номер человека, который останется в кругу последним.
Входные данные:
Числа n и k на отдельных строках.
#Пример ввода
9 3
Выходные данные:
Номер последнего оставшегося человека.
#Пример вывода
1
Решение
Способ 1:
n, k = int(input()), int(input())
last = 0
for i in range(1, n + 1):
last = (last + k) % i
print(last + 1)
Способ 2 – рекурсия:
def lastSurvivor(n, k):
if n == 1:
return 1
elif n > 1:
return (1 + (lastSurvivor(n - 1, k) + k - 1) % n)
n, k = int(input()), int(input())
print(lastSurvivor(n, k))
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В этой статье мы предложим практические задания для самостоятельного решения на Python. Практика написания кода – лучший способ, прокачать свои навыки.
10 Простых заданий + 10 сложных заданий.
✔️ Смотреть
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✔️Задача
Вам будет дано число, и вам нужно будет вернуть его в виде строки в расширенной форме.
Примеры
expanded_form(12) # Должно вернуть
Примечание
Все числа должны быть целыми числами больше 0.
👇Свой вариант решения в комментарии
@python_job_interview
Вам будет дано число, и вам нужно будет вернуть его в виде строки в расширенной форме.
Примеры
expanded_form(12) # Должно вернуть
'10 + 2' expanded_form(42)
#Должно вернуть '40 + 2'
expanded_form(70304) # Должно вернуть '70000 + 300 + 4'
Примечание
Все числа должны быть целыми числами больше 0.
👇Свой вариант решения в комментарии
@python_job_interview
Магические квадраты издавна интриговали воображение людей: дата изготовления древнейшей сохранившейся таблицы относится к 2200 г. до н.э. Магический квадрат – это квадратная таблица размера n х n, составленная из всех чисел 1, 2, 3 … n2 таким образом, что суммы по каждому столбцу, каждой строке и каждой диагонали равны между собой. Напишем программу, которая определяет, можно ли считать матрицу магическим квадратом.
Входные данные:
Число n, затем n строк с n цифр в каждой.
#Пример ввода
3
8 1 6
3 5 7
4 9 2
Выходные данные:
YES, если введенная матрица является магическим квадратом, и NO в обратном случае.
#Пример вывода
YES
Решение
Способ 1:
n = int(input())
matrix = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
if all(i in sum(matrix,[]) for i in range(1, n**2 + 1)):
print('YES' if all(sum(i) == sum(j) == sum([matrix[i][i] for i in range(n)]) == sum([matrix[n-i-1][i] for i in range(n)]) for i in matrix for j in list(map(list, zip(*matrix)))) else 'NO')
else:
print('NO')
Способ 2 – с магической константой и множествами:
n = int(input())
square = [[*map(int, input().split())] for _ in range(n)]
m_const = n * (1 + n ** 2) // 2
print(('NO', 'YES')[all(sum(el) == m_const for x in (((square[i][i] for i in range(n)),(square[i][~i] for i in range(n))), square, zip(*square)) for el in x) and set(sum(square, [])) == set(range(1, n ** 2 + 1))])
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌀 Заполнение матрицы по спирали
Эта классическая задача часто встречается на собеседованиях и олимпиадах. Рассмотрим несколько способов решения на Python.
На вход программе подаются два натуральных числа n и m. Напишите программу, которая создает матрицу размером n х m, заполнив ее по спирали числами от 1 до n x m. Спираль начинается в левом верхнем углу и закручивается по часовой стрелке.
Пример ввода:
Пример вывода:
Решение
Способ 1:
Способ 2:
Способ 3:
@python_job_interview
Эта классическая задача часто встречается на собеседованиях и олимпиадах. Рассмотрим несколько способов решения на Python.
На вход программе подаются два натуральных числа n и m. Напишите программу, которая создает матрицу размером n х m, заполнив ее по спирали числами от 1 до n x m. Спираль начинается в левом верхнем углу и закручивается по часовой стрелке.
Пример ввода:
7 6
Пример вывода:
1 2 3 4 5 6
22 23 24 25 26 7
21 36 37 38 27 8
20 35 42 39 28 9
19 34 41 40 29 10
18 33 32 31 30 11
17 16 15 14 13 12
Решение
Способ 1:
n, m = map(int, input().split())
matrix = [[0] * m for _ in range(n)]
dx, dy, x, y = 0, 1, 0, 0
for i in range(1, n * m + 1):
matrix[x][y] = i
if matrix[(x + dx) % n][(y + dy) % m]:
dx, dy = dy, -dx
x += dx
y += dy
for line in matrix:
print(*(f'{i:<3}' for i in line), sep='')
Способ 2:
n, m = (int(i) for i in input().split())
spiral = []
x, y, dx, dy, k = 0, 0, 1, 0, 1
spiral = [[0]* n for _ in range(m)]
for i in range(1, n * m + 1):
spiral[x][y] = i
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and spiral[nx][ny] == 0:
x, y = nx, ny
else:
dx, dy = -dy, dx
x, y = x + dx, y + dy
for i in range(n):
for j in range(m):
print(str(spiral[j][i]).ljust(3), end=' ')
print()
Способ 3:
n, m = [int(i) for i in input().split()]
spiral = [[0] * m for _ in range(n)]
c = 1
for k in range(min(n // 2 + 1, m //2 + 1)):
for j in range(k, m - k):
if spiral[k][j] == 0:
spiral[k][j] = c
c += 1
for i in range(1 + k, n - k):
if spiral[i][m - k - 1] == 0:
spiral[i][m - k - 1] = c
c += 1
for j in range(m - k - 2, k - 1, -1):
if spiral[n - k - 1][j] == 0:
spiral[n - k - 1][j] = c
@python_job_interview
📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов
Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.
✔️ Смотреть список
@python_job_interview
Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.
✔️ Смотреть список
@python_job_interview
Латинский квадрат – это квадратная матрица размером n x n, каждая строка и каждый столбец которой содержат все числа от 1 до n. В Средние века латинским квадратам приписывались магические свойства: такие таблицы использовались во время проведения оккультных ритуалов. Напишите программу для определения латинского квадрата.
Входные данные:
число n – количество строк и столбцов в матрице;
n строк, c n чисел в каждой.
Выходные данные:
Программа должна вывести YES, если введенная матрица является латинским квадратом, и NO в обратном случае.
# Пример ввода:
4
2 3 4 1
3 4 1 2
4 1 2 3
1 2 3 4
Пример вывода:
#YES
Решение
Первый способ– с использованием функции sorted():
n = int(input())
matrix = [[int(i) for i in input().split()] for _ in range(n)]
for i in range(n):
if sorted(matrix[i]) != list(range(1, n + 1)) or sorted([matrix[j][i] for j in range(n)]) != list(range(1, n + 1)):
print('NO')
break
else:
print('YES')
Второй способ – с использованием функции all():
n = int(input())
square = [[*map(int,input().split()) ] for i in range(n)]
a = all([all([c in row for c in range(1,n + 1)]) for row in square])
b = all([all([c in row1 for c in range(1, n + 1)]) for row1 in zip(*square)])
print(('NO','YES')[a and b])
Третий способ – с использованием транспонирования и множеств:
n = int(input())
sq_set = set(range(1, n + 1))
square = []
for i in range(n):
square.append(list(map(int, input().split())))
tr_square = list(map(list, zip(*square)))
vector_1 = [set(row) == sq_set for row in square]
vector_2 = [set(row) == sq_set for row in tr_square]
vector = vector_1 + vector_2
if all(vector):
print('YES')
else:
print('NO')
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Нужно реализовать HTTP сервис для голосования. Например, для выбора самого популярного покемона. UI не нужен, достаточно сделать JSON API сервис. Должна быть возможность:
Задача
Нужно реализовать HTTP сервис для голосования. Например, для выбора самого популярного покемона. UI не нужен, достаточно сделать JSON API сервис. Должна быть возможность:
▪ Создать новое голосование с разными вариантами ответов
▪ Отдать свой голос за какой-либо вариант
▪ Получить текущий результат голосования
Реализовать методы:
- POST /api/createPoll/ создать голосование c вариантами ответов
- POST /api/poll/ проголосовать за конкретный вариант: <poll_id, choice_id>
- POST /api/getResult/ получить результат по конкретному голосованию: <poll_id>
Структура и формат входных и выходных данных на ваше усмотрение.
Описание идеального решения
▪ Задание декомпозировано, составлен иерархический список работ. Каждый пункт из этого списка может быть реализован за небольшое время.
▪ Составлена схема архитектуры со всеми сущностями и их связями в Miro
▪ Код слабо связан, функции не имеют побочных эффектов
▪ История коммитов осмысленная. По ней видно, в каком порядке решалась задача.
▪ Покрытие тестами >70%
Требования
▪Язык: Python
▪Результаты голосования должны храниться в базе данных. Мы обычно используем PostgreSQL и MongoDB, но можно выбрать любую другую.
▪Код нужно выложить на github (просьба не делать форк этого репозитория, чтобы не плодить плагиат)
▪Предоставить инструкцию по запуску приложения. В идеале (но не обязательно) – использовать контейнеризацию с возможностью запустить проект командой docker-compose up
▪Сервис должен отвечать на 8000 порту
Усложнения
▪ Написаны тесты (постарайтесь достичь покрытия в 70% и больше)
▪ Опишите, как изменится архитектура, если мы ожидаем большую нагрузку (Реализация не требуется)
▪ Опишите, как можно защититься от накруток (Реализация не требуется)
▪ Попробуйте оценить, какую нагрузку в RPS сможет выдержать ваш сервис
Что будет оцениваться
▪ Декомпозиция задачи (например, в виде вложенного списка подзадач)
▪ Архитектура решения
▪ Корректность реализации
▪ Подход к тестированию
▪ Понятность инструкций и документации
▪ Codestyle
▪ [Python] Typehints
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
В этой статье я превратил некоторые из своих заметок в 20 вопросов для собеседований, которые охватывают структуры данных, основные концепции программирования и лучшие практики Python.
Интересно, что многие из этих вопросов также задаются на собеседованиях по Data Science.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Условие:
Найти «счастливый» ip. Он считается счастливым, если сумма двух байтов с левой стороны равняются сумме двух байтов с правой стороны.
На вход функции всегда идёт строка с ipv4 адресом.
Пример:
is_happy_ip("255.255.255.255") -> True
is_happy_ip("0.0.0.1") -> False
is_happy_ip("101.78.170.9") -> True
P.S. 1 байт - число от 0 до 255
Делитесь своим решением в комментариях👇
def is_happy_ip(ip: str) -> bool:
g = ip.split('.')
return int(g[0])+int(g[1]) == int(g[2])+int(g[3])
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python есть встроенный отладчик под названием pdb. Это простая консольная утилита, которая обладает основной функциональностью для отладки кода. Но если вы ищете что-то более продвинутое, то стоит обратить внимание на ipdb – отладчик с функциональностью из IPython.
Проще всего вызвать отладчик pdb из кода, где вы работаете:
import pdb; pdb.set_trace()
Как только интерпретатор доберётся до этой строчки, запустится отладчик и в консоли будут доступны новые команды.
list()
Эта команда покажет часть кода, на выполнении которой сейчас находится интерпретатор. Можно передать два аргумента first и last для просмотра определённого участка кода. Если указать только first, то будет выведен код вокруг искомой строки.
up(p) и down(d)
Эти команды используются для передвижения по стеку вызовов. С их помощью можно отследить, откуда была вызвана текущая функция.
step() и next()
Другая пара не менее важных команд. С их помощью можно выполнять код построчно. Единственное различие между ними в том, что next() перейдёт к следующей строке вне зависимости от вызываемых функций, а step() перейдёт в вызванную функцию, если это возможно.
break()
Эта команда позволяет создавать брейкпоинты без внесений изменений в код. Ниже разберём этот этап более детально.
Краткий список команд отладчика pdb:
args() — выводит аргументы функции;
continue() или (cont) — продолжит выполнение до первого брейкпоинта или до завершения программы;
help() — выводит список доступных команд или подсказки по определённой команде;
jump() — перепрыгивает к выполнению указанной строчки кода;
list() — выводит исходный код программы вокруг выбранной строки;
expression() — выводит значение выражения;
pp — выводит значение в «красивом» виде;
quit или exit() — отменяет выполнение программы;
return() — завершает выполнение текущей функции.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Перегрузка операторов в Python – это возможность с помощью специальных методов в классах переопределять различные операторы языка. Имена таких методов включают двойное подчеркивание спереди и сзади.
Под операторами в данном контексте понимаются не только знаки +, -, *, /, обеспечивающие операции сложения, вычитания и др., но также специфика синтаксиса языка, обеспечивающая операции создания объекта, вызова объекта как функции, обращение к элементу объекта по индексу, вывод объекта и другое
На самом деле перегрузка операторов в пользовательских классах используется не так часто, если не считать конструктора. Но сам факт наличия такой особенности объектно-ориентированного программирования, требует отдельного рассмотрения темы.
Возможность перегрузки операторов обеспечивает схожесть пользовательского класса со встроенными классами Python. Ведь все встроенные типы данных Питона – это классы. В результате все объекты могут иметь одинаковые интерфейсы. Так если ваш класс предполагает обращение к элементу объекта по индексу, например a[0], то это можно обеспечить.
Пусть будет класс-агрегат B, содержащий в списке объекты класса A:
class A:
def __init__(self, arg):
self.arg = arg
def __str__(self):
return str(self.arg)
class B:
def __init__(self, *args):
self.aList = []
for i in args:
self.aList.append(A(i))
group = B(5, 10, 'abc')
Чтобы получить элемент списка, несомненно, мы можем обратиться по индексу к полю aList:
print(group.aList[1])
Однако куда интереснее извлекать элемент по индексу из самого объекта, а не из его поля:
class B:
def __init__(self, *args):
self.aList = []
for i in args:
self.aList.append(A(i))
def __getitem__(self, i):
return self.aList[i]
group = B(5, 10, 'abc')
print(group.aList[1]) # выведет 10
print(group[0]) # 5
print(group[2]) # abc
Это делает объекты класса B похожими на объекты встроенных в Python классов-последовательностей (списков, строк, кортежей). Здесь метод __getitem__() перегружает операцию извлечения элемента по индексу. Другими словами, этот метод вызывается, когда к объекту применяется операция извлечения элемента: объект[индекс].
Бывает необходимо, чтобы объект вел себя как функция. Это значит, если у нас есть объект a, то мы можем обращаться к нему в нотации функции, т. е. ставить после него круглые скобки и даже передавать в них аргументы:
a = A()
a()
a(3, 4)
Метод
__call__()
автоматически вызывается, когда к объекту обращаются как к функции. Например, здесь во второй строке произойдет вызов метода __call__() некогоКласса:объект = некийКласс()
объект([возможные аргументы])
Пример:
class Changeable:
def __init__(self, color):
self.color = color
def __call__(self, newcolor):
self.color = newcolor
def __str__(self):
return "%s" % self.color
canvas = Changeable("green")
frame = Changeable("blue")
canvas("red")
frame("yellow")
print(canvas, frame)
В этом примере с помощью конструктора класса при создании объектов устанавливается их цвет. Если требуется его поменять, то достаточно обратиться к объекту как к функции и в качестве аргумента передать новый цвет. Такой обращение автоматически вызовет метод __call__(), который, в данном случае, изменит атрибут color объекта.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
▪Преобразование типов - это преобразование объекта из одного типа данных в другой тип данных.
▪Неявное преобразование типов автоматически выполняется интерпретатором Python.
▪Python позволяет избежать потери данных в неявном преобразовании типов.
▪Явное преобразование типов также называется приведением типов, типы данных объекта преобразуются с использованием предопределенной функции.
▪При приведении типов может произойти потеря данных, поскольку мы приводим объект к определенному типу данных.
Что такое аннотация типов?
В простейшем случае аннотация содержит непосредственно ожидаемый тип. Аннотации для переменных пишут через двоеточие после идентификатора. После этого может идти инициализация значения. Например
price: int = 5
Параметры функции аннотируются так же как переменные, а возвращаемое значение указывается после стрелки -> и до завершающего двоеточия. Например def indent_right(s: str, width: int) -> str:.
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✔️Задача | #Junior
Условие:
Вам нужно написать функцию, которая будет обрезать строку до определённой длины и добавлять в конец троеточие. Если текст равен max_len или max_len больше длины текста, то ничего не меняем.
Пример:
❗️ Делитесь своим решением в комментариях👇
@python_job_interview
Условие:
Вам нужно написать функцию, которая будет обрезать строку до определённой длины и добавлять в конец троеточие. Если текст равен max_len или max_len больше длины текста, то ничего не меняем.
Пример:
text = "Lorem Ipsum is simply dummy text"
cut_str(text, max_len=12) -> Lorem Ipsum...
cut_str(text, max_len=40) -> Lorem Ipsum is simply dummy text
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM