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Python-Interview-Problems-for-Practice

Python面试编程题实践资源库

Python面试问题编程练习算法数据结构Github开源项目

Python-Interview-Problems-for-Practice项目收录了丰富的Python编程面试题及其解决方案。涵盖算法、数据结构、数组操作、字符串处理等多个方面。每个问题都提供详细的Python实现代码。项目支持代码风格检查，有助于提高代码质量。适合准备技术面试或想提升Python编程能力的开发者学习使用。

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介绍相关项目
python-patterns - Python设计模式和惯用法集合 提升代码质量和可维护性
GithubPython代码示例开源项目编程技巧设计模式软件架构
python-patterns项目是一个综合性的Python设计模式和惯用法集合，包含创建型、结构型和行为型模式。项目提供实用代码示例和详细说明，涵盖测试性设计、基础模式等多种模式实现。开发者可通过学习和应用这些模式，提高代码质量、可维护性和可重用性。该项目还包含相关视频资源和贡献指南，适合想要深入了解Python设计模式的开发者参考。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
materials - Real Python 教程的配套资源与实践项目
GitHubGithubPython教程Real Python代码风格开源项目
Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库，提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验，通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持，为 Python 学习者提供全面的学习环境。
Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南，大厂技术面试全攻略
AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备
该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计，特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写，分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同，本指南的模块对其他相关职位也有参考价值，帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。
devops-exercises - DevOps和SRE技术练习题库 助力职业发展
DevOpsGitHub仓库Github开源贡献开源项目技术面试练习题
这是一个包含2624个DevOps和SRE相关技术练习题的开源资源库。涵盖Git、网络、Kubernetes、云计算、Linux等领域,可用于技能提升和面试准备。资源持续更新,欢迎贡献。学习这些概念有助于DevOps工程师的职业发展,但不完全代表真实面试。
machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南
GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备
本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划，涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题，覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题，帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享，帮助求职者积累实战经验。
Python-project-Scripts - Python实用脚本集合 涵盖多领域项目开发
GitHubGithubPython开源项目脚本贡献
Python-project-Scripts收录60余个开源Python项目,内容涉及图像处理、网络爬虫、游戏开发和自动化等多个领域。该项目面向各层级开发者,提供丰富的学习资源和实践机会。代码开源且欢迎社区贡献,是学习Python和寻找项目灵感的理想平台。
leetcode-master - 算法学习与刷题的系统化指南
GithubLeetCode代码随想录刷题开源项目数据结构算法
这个开源项目提供完整的算法学习计划，包含精选经典题目和高频面试题，按难度递增排列。每题配有详细图文解析，支持多种编程语言。内容涵盖算法、编程基础、开发工具和求职技巧，适合系统学习算法和准备技术面试。项目特色包括刷题顺序优化、多语言题解和全面的学习资源。刷题计划按专题分类，循序渐进，减少选题困扰。题解质量高，图文并茂，并有视频讲解。全方位助力学习和求职。
leetcode-patterns - LeetCode刷题策略 算法模式与编程面试准备
GithubLeetCode开源项目数据结构算法题编程面试问题解决
该项目提供系统化的LeetCode刷题策略，按常见模式分类题目，便于集中练习相似题型。内容涵盖数据结构基础、常用算法、Java API参考，并附有完整题目列表和Java解答。项目旨在帮助开发者提高编程面试解题效率，是一个实用的学习资源。
Python-100-Days - Python从入门到精通的100天学习计划
GitHubGithubPython学习开源项目教程编程
这是一个系统化的Python学习项目，提供为期100天的学习计划。内容涵盖Python基础语法、面向对象编程、GUI开发、游戏制作、文件处理和数据分析等多个领域。项目通过丰富的实践案例和详细指导，帮助不同水平的学习者掌握Python技能，为未来的职业发展奠定基础。
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