Python: вопросы на собеседовании

Бум популярности Python в последние годы впечатляет — в некоторых рейтингах популярности языков программирования он уже занимает первые места, обгоняя JavaScript и Java. Несложный синтаксис, плавная кривая обучения, отсутствие необходимости использования коммерческих IDE — все эти факторы способствуют обучению и карьерному росту на должностях, где требуется знание Python.

Однако прежде чем мы это сделаем, стоит отметить, что Python — один из самых универсальных языков программирования на сегодняшний день. Это, конечно, имеет последствия — кандидат, претендующий на должность, связанную с Django , получит несколько иной набор вопросов , чем в компаниях, занимающихся машинным обучением.

Поэтому необходимо учитывать специализацию и дополнять собранную здесь информацию теми, которые уже относятся к конкретной области. Мы сосредоточились на том, чтобы собрать самые универсальные проблемы, вопросы и задачи, которые может ожидать любой, кто будет обязан знать Python для данной должности.

Интервью
Собеседование на позицию Python Developer обычно начинается с общих вопросов, которые должны проверять не только технические компетенции, но и soft skills кандидата. Среди них следует указать коммуникативные навыки, умение четко излагать свои мысли и работать в команде. Как и в случае с другими позициями, перед собеседованием стоит позаботиться об активности в социальных сетях, особенно в LinkedIn.

Еще одним важным элементом является подготовка собственного портфолио разработчиков, которое подтвердит не только навыки программирования и представит предыдущий опыт, но и докажет, что помимо профессиональной работы, кандидат занимается программированием в качестве хобби и работает над оригинальными проектами. Часто бывает так, что после ознакомления с портфолио кандидата рекрутер отказывается от требования решать задачи по подбору персонала.

Дальнейшие этапы проверят конкретные знания Python и программирования в целом. Вы можете ожидать, среди прочего, обсуждение встроенных типов:

• str– строка, текстовый тип данных,
• int- число,
• float- число с плавающей запятой,
• complex- комплексное число,
• list- список
• tuple- карта
• range– ряд, натуральные числа, составляющие арифметический ряд,
• dict- словарь,
• set– коллекция,
• frozenset– неизменяемый набор,
• bool– логическая логика,
• bytes- преобразование строки в байт,
• bytearray– вариант изменяемых байтов,
• memoryview– доступ к внутренним данным объектов, обрабатывающих буферы протоколов.

Также стоит обновить информацию о наиболее важных стандартных библиотеках:

• random– библиотека для генерации псевдослучайных чисел,
• datatime— модуль, позволяющий работать с датой и временем,
• json — записывает списки, логику, числа, кортежи и словари в файл JSON,
• os— модуль, обеспечивающий интеграцию с файловой системой ОС,
• logging— библиотека с API, которая позволяет сохранять логи.

Также вас ожидает проверка знаний в самых популярных фреймворках и библиотеках. Вот их примеры:

• Django — самый популярный фреймворк, используемый для разработки веб-приложений или просто веб-разработки. Его преимуществом является автоматически сгенерированная административная панель, которая позволяет вам управлять сайтом и настраивать его прозрачным образом.
• Flask — это тоже фреймворк для браузерных приложений, но по сравнению с Django он намного проще и является микрофреймворком — поэтому не требует предварительной установки каких-либо внешних библиотек. Функционал, ограниченный по умолчанию, можно расширить в нужном направлении с помощью расширений.
• FastAPI — как следует из названия, это фреймворк, позволяющий создавать RESTful API. Он поддерживает асинхронное программирование, относительно прост в использовании и очень эффективен. Совместим со схемой OpenAPI и JSON.
• PyTorch — обширная библиотека, используемая для машинного обучения. Позволяет выполнять тензорные вычисления с полным ускорением графического процессора. Имеет множество API, позволяющих решать прикладные задачи, связанные с интеграцией с нейронными сетями, отлично справляется с обработкой естественного языка.
• Pandas — это библиотека, используемая аналитиками данных, она позволяет управлять структурами данных и выполнять операции с числовыми таблицами и временными рядами. Он поддерживает сохраненные данные из файлов JSON, баз данных SQL и даже таблиц Excel.

Перед разговором также стоит освежить в памяти другие наиболее важные вопросы, включая асинхронность и параллелизм , или особенности языка . Кроме того, вам потребуется хотя бы базовое понимание того, как работают реляционные базы данных и SQL .

Примеры вопросов
После обсуждения специфики и характеристик Python в целом можно ожидать ряд более конкретных вопросов. Мы собрали наиболее часто задаваемые вопросы вместе с ответами на них.

1. Что такое PEP 8, и зачем его следовать при написании кода на Python?
2. Какие библиотеки Python вы использовали для создания веб-приложений, и что вы о них думаете?
3. Что такое GIL (Global Interpreter Lock), и как это влияет на многопоточность в Python?
4. Как вы можете сократить время выполнения кода Python?
5. Как вы можете улучшить производительность вашего Python-кода?
6. Какие методы для сортировки списков вы знаете в Python, и когда стоит использовать каждый из них?
7. Что такое декораторы в Python, и какие вы использовали в своих проектах?
8. Какие типы данных поддерживает Python, и какие из них вы использовали в своих проектах?
9. Как вы можете отладить свой код в Python?
10. Какие инструменты вы использовали для управления зависимостями в своих проектах на Python?
11. Что такое virtualenv, и зачем его использовать?
12. Как вы можете установить и использовать сторонние библиотеки в своих проектах на Python?
13. Что такое ORM, и какой ORM вы использовали для работы с базами данных в Python?
14. Как вы можете защитить свой код Python от взлома?
15. Что такое лямбда-функции в Python, и какие примеры использования вы знаете?
16. Как вы можете определить, есть ли в списке дубликаты, и как это сделать наиболее эффективно?
17. Что такое сборщик мусора в Python, и как он работает?
18. Какие методы вы знаете для работы с файлами в Python?
19. Как вы можете создать класс в Python, и какие методы и атрибуты он может иметь?
20. Какие существуют методы для управления виртуальными окружениями в Python?

Наше ИТ кадровое агентство предлагает вам найти разработчиков Python менее чем за 2 недели. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь масштабировать ваш следующий проект до новых высот. Мы гарантируем поиск самого сильного, а не самого дорого кандидата. За 10 лет в подборе it специалистов, мы закрыли 5500+ вакансий и собрали 25+ команд с нуля. Убедитесь сами и ознакомьтесь с отзывами клиентов о нашем рекрутинговом агентстве! Нужно больше референсов? Напишите нам в телеграмм.