Студент-математик затащил собеседование? / Техсобес на позицию Junior Python Developer

Коротко о видео

Полная запись тестового мок-собеседования на позицию Junior Python Developer: студент рассказывает о Python-опыте, FastAPI, PostgreSQL, хакатонах и учебных проектах, затем отвечает на серию теоретических и практических вопросов. Интервьюер разбирает структуры данных, декораторы, генераторы, ООП, конкурентность, REST, развёртывание, масштабирование и транзакции в СУБД, уточняя и дополняя ответы кандидата. В конце собеседник даёт положительную обратную связь в рамках мок-интервью, после чего обсуждаются тестирование, Kubernetes и опыт хакатонов.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для Python-списков нужно уметь объяснить доступ по индексу за O(1): список реализован как динамический массив ссылок; для стека подходят list.append() и list.pop().
• Для FIFO-очереди в Python стоит знать collections.deque и его операции с обоих концов, а не использовать удаление из начала обычного списка.
• Декоратор добавляет поведение существующей функции через обёртку и замыкание; типовые примеры — логирование и замер времени выполнения.
• Нужно чётко различать return и yield: return завершает вызов функции, а генератор после yield сохраняет состояние выполнения и продолжает работу при следующем вызове.
• В обсуждаемой модели CPython потоки полезны прежде всего для I/O-bound задач из-за GIL, CPU-bound работу целесообразно выносить в отдельные процессы, а CPU-bound код внутри asyncio блокирует event loop.
• При росте нагрузки вертикальное масштабирование требует пересмотреть число воркеров и перезапустить приложение; горизонтальное — нескольких экземпляров за балансировщиком и вынесенного внешнего состояния, например в Redis.
• Для конкурентной продажи ограниченного остатка нужно опираться на транзакции, атомарные изменения и уровни изоляции СУБД; ACID — это не только атомарность, но также согласованность, изоляция и надёжность.