🎧 Публичное собеседование #14: Python, API, Airflow, Async, DB, Net

Коротко о видео

Публичное техническое собеседование Python-разработчика: кандидат рассказывает о своём опыте с Python, Java, парсерами, ML-проектами и Airflow. Основная часть посвящена Airflow, парадигмам и качеству Python-кода, асинхронности, коллекциям, кэшированию, SQL и устройству API. В конце обсуждаются REST и RPC, WebSocket и поддержание двустороннего соединения клиента с сервером.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Airflow рассматривается как persistent-планировщик DAG-задач: он хранит состояние и позволяет задавать зависимости, порядок выполнения и распределение нагрузки.
• Кандидат связывает плохое качество кода с длинными функциями, слабым именованием и отсутствием декомпозиции; как возможную причину для Python он называет низкий порог входа.
• В Python для асинхронного кода используются корутины; при их объяснении интервьюер проверяет понимание приостановки выполнения, стека вызовов и сохранения локального состояния.
• В обсуждении коллекций названы list, tuple, dict, set и frozenset; затем интервьюер предлагает мысленно построить аналог списка без встроенного типа.
• В рабочем примере кандидат описывает кэш с асинхронной очередью обновления: запрос сначала вычисляется и кэшируется, затем фоновое обновление должно снижать нагрузку на БД; устаревшие ключи удаляются по TTL.
• Кандидат предпочитает писать сложные SQL-запросы вручную, а не полагаться на ORM или query builder, поскольку считает важным владеть SQL для контроля производительности.
• Для серверных событий в сторону клиента обсуждается WebSocket как постоянное двустороннее соединение, в отличие от обычной схемы HTTP request/response.