Интерактивные викторины Real Python: проверьте и прокачайте навыки Python

Проверьте прогресс обучения Python и поднимите навыки на новый уровень с интерактивными викторинами Real Python.

Мы создали эти онлайн-викторины как забавный способ проверить прогресс и протестировать скиллы.

Каждая викторина ведёт через серию вопросов. Некоторые — множественный выбор, некоторые — ввод ответа, некоторые — написание реального Python-кода. По мере прохождения викторина считает правильные ответы.

В конце — оценка на основе результата. Если не 100% с первой попытки — не расстраивайтесь! Викторины созданы для вызова, ожидается многократное прохождение с улучшением счёта.

Пройдите тест: Проверьте знания интерактивным «Python Skill Test». Получите оценку для отслеживания прогресса:

Интерактивный тест — Python Skill Test: базовые до продвинутых вопросов. Novice, Intermediate, Proficient или Expert?

Каталог викторин (выборка)

A Practical Introduction to Web Scraping in Python — парсинг сайтов: строковые методы, regex, HTML-парсеры, формы.
Astral's ty Type Checker for Python — установка, использование, конфигурация правил, ограничения.
Basic Input and Output in Python — input() и print(): захват ввода, вывод в консоль.
Beautiful Soup: Build a Web Scraper With Python — инспекция HTML, декодирование URL, Requests + Beautiful Soup.
Bitwise Operators in Python — AND, OR, XOR, NOT, сдвиги, битмаски, применения.
Build a Blog Using Django, GraphQL, and Vue — Django бэкенд + Vue фронтенд, GraphQL, SPA.
Build a Guitar Synthesizer — музыкальная теория и звуковой синтез в Python.
Build a Hash Table in Python With TDD — хеширование, коллизии, равномерное распределение, TDD.
Build an LLM RAG Chatbot With LangChain — RAG-чатбот на LangChain + Neo4j, структурированные/неструктурированные данные.
Build Command-Line Interfaces With Python's argparse — CLI на argparse, важно для dev, data science, sysadmin.
Choosing the Best Font for Programming — технические особенности шрифтов для кода, качество.
Control Flow Structures in Python — условные, циклы, исключения, structural pattern matching.
Data Classes in Python — dataclasses (Python 3.7+): инициализация, печать, сравнение.
Deep vs Shallow Copies in Python — присваивание, идентичность, копирование сложных объектов.
Defining and Calling Python Functions — параметры, типы аргументов, дефолты, документация.
Defining Main Functions in Python — main() и __name__, лучшие практики.
Dictionaries in Python — dict: создание, доступ, модификация ключ-значение, методы/операторы.
Documenting Python Code: A Complete Guide — документирование скриптов/проектов для понятности и поддержки.
Effective Testing with Pytest — pytest: эффективные тесты, поведение кода.
Explore Your Dataset With pandas — основы pandas: структуры, индексация, фильтрация, группировка, dtypes, объединение DataFrame.
Exploring Keywords in Python — ключевые слова, soft keywords, категории, подводные камни.
Exploring Protocols in Python — протоколы, структурная типизация, статическая проверка типов, generic/subprotocol.
Exploring Python Closures — замыкания, декораторы на основе функций.
Exploring Python T-Strings — t-строки: синтаксис, кейсы, отличия от f-строк.
First Steps With LangChain — LLM-ассистированные приложения на LangChain (видеокурс).
Format Floats Within F-Strings — форматирование float в f-строках: точность, внешний вид.
Functional Programming in Python — функции как first-class citizens, lambda, map/filter/reduce.
Generate Images With DALL·E and OpenAI API — генерация изображений: OpenAI lib, API calls, промпты, Base64→PNG.
Get Started With Django: Build a Portfolio App — Django: создание веб-приложения, ключевые фичи.
Get Started With FastAPI — основы FastAPI: установка, эндпоинты, авто-JSON, Swagger UI.
Getters and Setters: Manage Attributes in Python — геттеры/сеттеры, properties, инкапсуляция.
Getting Started With Async Features in Python — асинхронность: sync vs async, зачем, как использовать async.
Getting Started With Python IDLE — IDLE: стандартная IDE, взаимодействие, редактирование/запуск файлов.
Getting Started With Testing in Python — тестирование: базовые тесты, выполнение, поиск багов до пользователей.
GitHub Actions for Python — автоматизация линтинга, тестирования, деплоя через GitHub Actions.
How Can You Structure Your Python Script? — организация скриптов: best practices для чистого, поддерживаемого, исполняемого кода.
How Do You Choose Python Function Names? — правила/конвенции именования функций, важность для Pythonic кода.
How to Add Python to PATH — переменная PATH: добавление Python в Windows, Linux, macOS.
How to Check if a Python String Contains a Substring — проверка подстроки, regex, поиск в pandas.
How to Create a Django Project — Django setup: безопасная установка, pin requirements, проект, приложение.
How to Create Pivot Tables With pandas — сводные таблицы pandas: глубокое погружение, самостоятельный поиск ответов.
How to Deal With Missing Data in Polars — null-данные в Polars: расследование за туториалом.
How to Debug Common Python Errors — отладка: tracebacks, print(), breakpoint().
How to Drop Null Values in pandas — dropna(): удаление null, очистка, подготовка DataFrame.
How to Find an Absolute Value in Python — abs(): встроенные функции, кейсы, точность кода.
How to Flatten a List of Lists in Python — выпрямление списков: матрица → 1D, вложенные списки.
How to Group Data Using Polars .group_by() — group_by и агрегации Polars: за рамками туториала.
How to Install Python on Your System: A Guide — установка/обновление Python на Windows, macOS, Linux.
How to Join Strings in Python — .join(): комбинация строк, edge cases, производительность.
How to Manage Python Projects With pyproject.toml — pyproject.toml: конфигурация проекта, зависимости, билды.
How to Remove Items From Lists in Python — удаление из списков: фундаментальный навык, манипуляции.
How to Reset a pandas DataFrame Index — сброс индекса DataFrame: расследование за туториалом.
How to Run Your Python Scripts — запуск скриптов/кода: критичный навык разработчика.
How to Split a String in Python — .split(): текст-обработка, парсинг, кастомные разделители.
How to Strip Characters From a Python String — .strip(), .lstrip(), .rstrip(), .removeprefix(), .removesuffix(): очистка ввода, файлы, данные.
How to Use Conditional Expressions With NumPy where() — np.where(): условные выражения, доп. исследование.
How to Use Generators and yield in Python — генераторы, yield: большие датасеты, pipeline'ы.
How to Use Git: A Beginner's Guide — Git basics: init, staging, commit, история.
How to Use Python: Your First Steps — основы: синтаксис, ключевые слова, переменные, ошибки, инструменты новичка.
How to Use sorted() and .sort() in Python — сортировка: sorted/.sort(), типы данных, кастомизация порядка.
How to Work With Polars LazyFrames — LazyFrames Polars: вызов за туториалом.
How to Write Beautiful Python Code With PEP 8 — PEP 8: гайдлайны, настройка окружения для compliant кода.
How to Write Docstrings in Python — docstrings: синтаксис, конвенции, форматы, доступ/генерация документации.
Hugging Face Transformers — библиотека для трансформеров в NLP, CV, ML.
Implementing an Interface in Python — интерфейсы в ПО, управление сложностью, реализация в Python.
Inheritance and Composition: A Python OOP Guide — наследование и композиция: моделирование иерархий, множественное наследование.
Install and Execute Python Applications Using pipx — pipx: запуск приложений из изолированных venv, безопасный глобальный запуск.
Interacting With Python — REPL, запуск скриптов, IDE/редакторы, Jupyter Notebooks.
Introducing DuckDB — DuckDB: вызов за туториалом, доп. исследование.
Iterators and Iterables in Python — итераторы/итераблы: создание, работа, отличия, generator functions.
LangGraph: Build Stateful AI Agents in Python — LangGraph: stateful, cyclic, multi-actor LLM-агенты.
Linear Regression in Python — линейная регрессия: фундаментальная ML-техника, Python популярен для ML.
Lists vs Tuples in Python — списки vs кортежи: создание, доступ, манипуляции, best practices.
Logging in Python — logging модуль: добавление логов, отладка ошибок, анализ производительности.
marimo: A Reactive, Reproducible Notebook — marimo ноутбуки: закрепление знаний, доп. исследование.
Mastering While Loops — while loops: indefinite iteration, ключевые слова, best practices.
Model-View-Controller (MVC) in Python Web Apps: Explained With Lego — MVC паттерн в веб-фреймворках: Models, Views, Controllers, конкретные примеры.
Modern Python Linting With Ruff — Ruff: установка, continuous linting, форматирование, правила, автофиксы, конфиг.
Namespaces and Scope in Python — пространства имён и scope: организация символьных имен, изоляция.
Namespaces in Python — пространства имён: организация имен, предотвращение конфликтов.
Nested Loops in Python — вложенные циклы: повторения над множественными последовательностями.
NumPy Practical Examples: Useful Techniques — NumPy массивы: техники, доп. исследование.
Operators and Expressions in Python — операторы/выражения: арифметические, сравнение, булевы, идентичность.
Polars vs pandas: What's the Difference? — отличия Polars и pandas.
Practical Prompt Engineering — prompt engineering с LLM (GPT-3.5/4): OpenAI API, стратегии улучшения результатов.
Primer on Jinja Templating — Jinja: мощные шаблоны для веб-приложений, генерация текстовых файлов.
Primer on Python Decorators — декораторы: основы, создание, использование.
Profiling Performance in Python — профилирование: узкие места, cProfile, timeit.
Pydantic: Simplifying Data Validation in Python — Pydantic: валидация данных, схемы, кастомные валидаторы, settings.
Python 3.13: Cool New Features for You to Try — новые фичи Python 3.13: ключевые обновления.
Python 3.13: Free Threading and a JIT Compiler — free threading, JIT, кастомная сборка, отключение GIL.
Python 3.14: Cool New Features for You to Try — новые фичи Python 3.14.
Python and REST APIs: Interacting With Web Services — REST API: retrieve, parse, update, manipulate данные.
Python Annotations — аннотации/тайп-хинты: runtime evaluation в разных версиях.
Python args and kwargs: Demystified — *args/**kwargs: гибкость функций.
Python Basics: Building Systems With Classes — классы для сложных систем: композиция, наследование, переопределение, OOP.
Python Basics: Conditional Logic and Control Flow — условная логика + функции + циклы = сложные программы.
Python Basics: Dictionaries — словари: key-value пары vs последовательности.
Python Basics: File System Operations — pathlib: файловые операции (создание, итерация, поиск, перемещение, удаление).
Python Basics: Finding and Fixing Code Bugs — логические ошибки/баги, отладка, debugger.
Python Basics: Functions and Loops — функции ломают код на куски, повторное использование через вызов.
Python Basics: Installing Packages With pip — pip: сторонние библиотеки, batteries included.
Python Basics: Lists and Tuples — списки/кортежи: создание, индексация, слайсинг, мутабельность, вложенность.
Python Basics: Modules and Packages — модули/пакеты: import, модульность, простота, поддержка, переиспользование.
Python Basics: Numbers and Math — числа/математика: интегральная часть любого языка.
Python Basics: Object-Oriented Programming — OOP: связывание свойств/поведений в объекты.
Python Basics: Reading and Writing Files — файлы: CSV — популярный формат табличных данных.
Python Basics: Scopes — scope: видимость имен в программе.
Python Basics: Setting Up Python — установка на Windows, macOS, Ubuntu, PATH, IDLE.
Python Basics: Strings and String Methods — строки: фундаментальный тип, контексты (ввод, файлы, сеть).
Python Bytes — bytes объекты: низкоуровневый тип.
Python Closures: Common Use Cases and Examples — замыкания: функциональное программирование, декораторы.
Python Code Quality: Best Practices and Tools — качество кода: функциональный, читаемый, поддерживаемый, эффективный, безопасный.
Python Concurrency — конкурентность: формы, multi-threaded/async для I/O-bound, параллелизм для CPU-bound.
Python Decorators 101 — first-class functions, inner functions, decorators, расширение поведения.
Python Descriptors: An Introduction — дескрипторы: контроль доступа к атрибутам, спецметоды, read-only.
Python Dictionary Comprehensions — dict comprehensions: краткое создание/трансформация/фильтрация словарей.
Python Dictionary Iteration — итерация по словарю: эффективное решение задач.
Python Exceptions: An Introduction — исключения: syntax errors vs exceptions, raise, assert, try/except.
Python Folium: Create Web Maps From Your Data — Folium: Leaflet JS через Python API, интерактивные геовизуализации.
Python for Loops: The Pythonic Way — for loop: итерация по коллекциям, range(), enumerate().
Python GUI Programming With Tkinter — Tkinter: де-факто GUI фреймворк, виджеты, geometry managers, event handlers.
Python import: Advanced Techniques and Tips — import: продвинутые техники, динамический импорт runtime.
Python Keywords: An Introduction — ключевые/soft слова: функции, ограничения, фундамент программ.
Python Lambda Functions — лямбды: анонимные функции, строгий/краткий синтаксис.
Python Mappings — mappings: характеристики/операции, кастомные mapping.
Python Modules and Packages — модули/пакеты: модульное программирование, преимущества.
Python Name-Main Idiom — if __name__ == "__main__": идиома, правильное использование.
Python Namespace Packages — namespace packages: множественные пакеты без __init__.py.
Python Project Management With uv — uv: быстрый менеджер проектов, setup, installs, ключевые файлы.
Python Raw Strings — raw strings: чистые regex, Windows пути, escape-последовательности.
Python's Built-in Exceptions: A Walkthrough With Examples — встроенные исключения: идентификация, обработка, raise.
Python's Built-in Functions: A Complete Exploration — встроенные функции: мат. вычисления, Python-специфичные фичи.
Python's Bytearray — bytearray: ключевые концепции и использование.
Python's enumerate() — enumerate(): когда нужен индекс в for loop, эмуляция поведения.
Python Sequences: A Comprehensive Guide — последовательности: характеристики, операции, спецметоды, user-defined mutable/immutable.
Python Set Comprehensions — set comprehensions: краткое создание/трансформация/фильтрация множеств.
Python Sets — set: unordered, unique, hashable коллекции, создание, инициализация, операции.
Python's Instance, Class, and Static Methods Demystified — instance/class/static методы: отличия, эффективное использование.
Python Skill Test — тест навыков: базовые→продвинутые, уровень: Novice/Intermediate/Proficient/Expert.
Python's property(): Add Managed Attributes to Your Classes — property(): managed attributes, lazy evaluation, computed attributes.
Python's raise: Effectively Raising Exceptions in Your Code — raise: обработка ошибок, исключительные ситуации, robust код.
Python's Requests Library — Requests: HTTP запросы, веб-сервисы.
Python String Formatting: Available Tools and Their Features — инструменты форматирования: f-strings, .format(), % operator.
Python Strings and Character Data — строки: литералы, str(), методы, операторы, встроенные функции.
Python String Splitting — split: whitespace, custom separators, regex, split/rsplit, edge cases.
Python's unittest: Writing Unit Tests for Your Code — unittest (stdlib): базовые тесты, выполнение, баги до пользователей.
Python Textual: Build Beautiful UIs in the Terminal — Textual: rich терминальные приложения/виджеты.
Python Threading — threading: создание потоков, locks, race conditions, pipelines.
Python Thread Safety: Using a Lock and Other Techniques — thread safety: race conditions, locks, sync primitives.
Python time.sleep() — time.sleep(): задержки в программах.
Python Type Checking — type checking: annotations, hints, static types, static checker, runtime enforcement.
Python Virtual Environments: A Primer — venv: избегание конфликтов зависимостей, воспроизводимость окружения.
Python while Loops: Repeating Tasks Conditionally — while loop: повторение пока условие истинно, критичный навык.
Quantum Computing Basics With Qiskit — квантовые вычисления: суперпозиция, кубиты, запутанность, программирование.
Reading and Writing WAV Files in Python — WAV: wave модуль, синтез, анализ, спектрограммы, эффекты.
Recursion in Python: An Introduction — рекурсия: базовые случаи, структура, производительность, кейсы.
Ruff: A Modern Python Linter — Ruff: современный линтер, почему использовать, автофиксы, форматирование, конфиг.
Shallow vs Deep Copying of Python Objects — copy module: shallow/deep копии, безопасность сложных mutable структур.
Single and Double Underscores in Python Names — _ и __ в именах: public/non-public, избегание конфликтов, Pythonic стиль.
Socket Programming in Python — сокеты: client-server, множественные соединения, сообщения/данные.
Speed Up Python With Concurrency — concurrency: CPU vs I/O-bound, GIL, asyncio, race conditions, multiprocessing.
String Interpolation in Python: Exploring Available Tools — интерполяция строк: f-strings, .format(), % operator.
Strip Characters From a Python String — strip/lstrip/rstrip: дефолт, custom chars.
Structural Pattern Matching — structural pattern matching (Python 3.10+): мощный control flow, декларативный стиль.
Supercharge Your Classes With Python super() — super(): наследование, множественное наследование, работа super() в обоих случаях.
The Python calendar Module — calendar: манипуляции, кастомизация, отображение календарей в терминале.
The Python print() Function — print(): форматирование вывода, custom separators, lesser-known features.
The Python return Statement — return: практики, robust/maintainable функции.
The Python Standard REPL: Try Out Code and Ideas Quickly — REPL: интерактивный запуск, тест идей, рефакторинг, отладка, примеры.
The Walrus Operator: Python's Assignment Expressions — walrus operator (Python 3.8+): краткий/эффективный код.
Threading in Python — threading: потоки, locks, race conditions, pipelines.
Understanding the Python Mock Object Library — unittest.mock: robust тесты, mock объекты, надежность/эффективность.
Using and Creating Global Variables in Your Python Functions — глобальные переменные: sharing data, модификация/создание в функциях, когда избегать.
Using Data Classes in Python — dataclasses, namedtuple, immutability, auto-generated methods, inheritance, slots.
Using Dictionaries in Python — dict: как работает, зачем полезно, отличия от списка.
Using Jupyter Notebooks — Jupyter: cells, modes, shortcuts, Markdown, server tools, export to HTML.
Using Python's .__dict__ to Work With Attributes — __dict__: namespace, mapping атрибутов→значения, метапрограммирование, отладка.
Using .__repr__() vs .__str__() in Python — __repr__ vs __str__: контроль отображения объекта, читаемость, отладка.
Web Automation With Python and Selenium — Selenium: запуск браузеров, веб-элементы, динамический контент, Page Object Model.
Web Scraping With Scrapy and MongoDB — Scrapy + MongoDB: проект, скрейпер, извлечение, хранение, тест/дебаг.
Welcome to Real Python! — тур по Real Python, ресурсы для уровня, сообщество для эффективного обучения.
What Are CRUD Operations? — CRUD: ключевые концепции/техники, фундамент для систем с БД.
What Are Mixin Classes in Python? — миксины: специализированные классы для переиспользования методов без наследования.
What Can I Do With Python? — возможности Python: веб/GUI, data science, CLI, embedded systems.
What Can You Do With Python? — где сияет Python: веб, API, CLI, GUI, data science, ORMs, автоматизация, роботы.
What Exactly Is the Zen of Python? — Zen of Python: афоризмы, советы для чистого, читаемого, поддерживаемого кода.
What Is Python's __init__.py For? — __init__.py: формирование пакетов, структура проекта, чистота кода.
What Is the __pycache__ Folder in Python? — __pycache__: когда/где/зачем Python создаёт эти папки.
What's Lazy Evaluation in Python? — lazy vs eager evaluation: оптимизация памяти/вычислений, когда вычислять.
When to Use a List Comprehension in Python — list comprehensions: rewrite loops, выбор comprehension vs loop, условная логика.
Working With Files in Python — файлы/директории: открытие, итерация, фильтрация, создание, удаление, копирование, переименование.
Working With JSON Data in Python — JSON: манипуляция/обработка данных в Python.

Есть отзыв по викторинам?

Шпаргалка по основам Python: основные типы данных, словари, списки и функции Полные пути обучения Python и ресурсы

Python