Что верно для Python ≥3.7 про завершение генератора и yield from?

👾 — raise StopIteration(x) эквивалентен return x; yield from игнорирует значение
👍 — Явный raise StopIteration внутри генератора превращается в RuntimeError (PEP 479), а return x задаёт StopIteration.value=x; выражение yield from sub() возвращает это x
🥰 — return x приводит к RuntimeError; корректно только raise StopIteration(x)
⚡️ — yield from всегда возвращает None

Библиотека задач по Python

Что делает os.rename()?

В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.

Библиотека задач по Python

Что выведет код:
print(type({}) is set)

👾 — False
👍 —True
🥰 — None
⚡️ — Ничего

Библиотека задач по Python

Что выведет код?

👾 — {1}
👍 — {9}
🥰 — {KeyError}
👏 — {1} или {9}

Библиотека задач по Python

В Python при сравнении объектов с оператором is и == есть разница. Что наиболее корректно?

👾 — is сравнивает значения объектов, а == — их идентичность в памяти
👍 — is проверяет идентичность (один и тот же объект в памяти), == — равенство значений
🥰 — Оба оператора работают одинаково, разницы нет
⚡️ — is всегда быстрее и потому используется вместо ==

Библиотека задач по Python

В asyncio вы делаете task.cancel(), а внутри корутины стоит:

try:
await do_io()
except Exception:
log("error")

👾 — Отмена не поймается, т.к. CancelledError — потомок BaseException
👍 — Отмена будет поймана этим except, и если не пере-бросить, задача завершится «успехом», фактически проглотив отмену
🥰 — Отмена превратится в TimeoutError
⚡️ — Исключение поднимется мимо except и всегда завершит задачу как отменённую

Библиотека задач по Python

Хватит решать алгоритмы. Пора строить реальные AI-системы!

Задачки на алгоритмы — это хорошо, но на рынке сейчас платят за умение интегрировать ИИ в реальный бизнес. И не просто дёрнуть API, а сделать так, чтобы агент не ломался, не галлюцинировал и не сливал бюджет.

Мы полностью обновили курс по AI-агентам под стандарты 2026 года. Теперь это инженерный симулятор продакшна с большими домашними заданиями и фокусом на метрики, тестирование и архитектуру.

Какие задачи вы будете решать на курсе:

🔹 строить хардкорный RAG: извлекать данные из кривых таблиц и сканированных PDF;
🔹 настраивать LangGraph: внедрять human-in-the-loop и восстанавливать упавшие состояния;
🔹 оптимизировать затраты: настраивать кэширование и лимиты на токены;
🔹 автоматизировать действия: учить агентов кликать по legacy-интерфейсам в браузере;
🔹 деплоить по правилам: разворачивать систему с учётом требований 152-ФЗ.

Промокод Agent даёт скидку 10 000 рублей до 28 февраля.

Запущенная акция «3 курса по цене 1» позволит вам выбрать ещё два курса в подарок.

Перейти к задачам уровня Production

🧩 От решения алгоритмических задач к построению автономных AI-систем

Пора переходить от отдельных функций к сложным агентам, которые умеют управлять браузером и работать с базами знаний. В 2026 году это — главная компетенция. Мы обновили наш курс, превратив его в масштабный практикум по инжинирингу.

📚 Что вы научитесь строить:

— сложные графы решений в LangGraph с восстановлением состояний;
— промышленные системы RAG, способные парсить сканы и таблицы;
— механизмы контроля ресурсов, экономящие бюджет на токены;
— системы, полностью соответствующие 152-ФЗ.

Купите доступ и получите подготовительные задачи и материалы сразу после оплаты.

⏳ Специальные условия до 28 февраля:

— введите промокод Agent для получения скидки 10 000 рублей**;
— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — два дополнительных курса в подарок.

👉 Получить доступ к курсу и подаркам

Что выведет код сверху?

👾 — 3:27
👍 — 2:8
🥰 — 8
⚡️ — 27

Библиотека задач по Python

Чем корректно отдавать большой поток данных?

👾 — Response с JSON
👍 — StreamingResponse
🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память
⚡️ — HTMLResponse

Библиотека задач по Python

За год мы провели три потока курса по ИИ-агентам, а теперь запускаем масштабное обновление!

В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про AgentOps и сместили фокус с базовых концепций на суровый инжиниринг. Решить задачку на Python за 5 минут легко, а вот выкатить отказоустойчивого ИИ-агента, который не сливает бюджет на токены — задача со звёздочкой.

В программе:

— практика с первого занятия: Jupyter-ноутбуки с автопроверкой;
— оркестрация в LangGraph: human-in-the-loop и механизм time-travel;
— продвинутый RAG для продакшена и парсинг сложных документов;
— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.

В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).

Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.

По промокоду Agent забирайте скидку 10 000 ₽ (89 000 ₽ вместо 99 000 ₽). Успейте занять место до 28 февраля!

👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести агентов в прод

Что даёт asyncio.TaskGroup по сравнению с gather?

👾 — Запускает задачи параллельно и скрывает исключения
👍 — При первом исключении отменяет остальные, дожидается их и выбрасывает ошибку после with
🥰 — Выполняет задачи строго последовательно
⚡️ — Требует вручную вызывать cancel() для каждой задачи при ошибке

Библиотека задач по Python

Как поддерживать «прибавить x на [l,r]» и «минимум на [l,r]» за O(log n)?

👾 — Префиксные суммы
👍 — Дерево Фенвика
🥰 — Сегментное дерево с ленивой пропагацией
⚡️ — Несортированная куча

Библиотека задач по Python

Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн

Писать парсеры на Python — полезно, но тренд 2026 года — сложные мультиагентные системы. Как заставить ИИ-агентов автономно выполнять задачи без слива бюджета и с соблюдением 152-ФЗ?

Обновлённая программа делает упор на жёсткий инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.

Почему нельзя откладывать:

— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.

Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня

Что означает RPO?

👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа

Библиотека задач по Python