ЖЕСТКОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ В ВАЙЛДБЕРРИЗ на Python бэкенд-разработчика

Коротко о видео

Разбор Wildberries-интервью связывает GIL, потоки, процессы, asyncio, декораторы, блокирующий сервер и Kafka с нагрузкой реального backend. Автор требует не синтаксиса, а понимания памяти процессов, event loop, обмена данными, партиций и offset при сбоях.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Для I/O используйте корутины или потоки, а CPU-bound работу выносите в процессы: GIL не позволяет Python-байткоду нескольких потоков одновременно исполняться в одном процессе.
• Между процессами передавайте данные через Queue, Pipe или shared primitives; обычная переменная живёт в памяти одного процесса и не синхронизируется автоматически.
• В Kafka партиции дают параллелизм и распределение нагрузки, а offset позволяет продолжить чтение или переиграть сообщения после сбоя.