Каким образом вы улучшали производительность запросов к базе данных?
Для улучшения производительности запросов к базе данных я применял следующие подходы:
Читать ответПодготовка к интервью
34 вопроса с собеседований в СБЕР Роботы
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в СБЕР Роботы. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: python, microservices, backend.
Каталог
Для улучшения производительности запросов к базе данных я применял следующие подходы:
Читать ответМеханизм распределения входящего трафика между несколькими серверами называется балансировкой нагрузки (load balancing).
Читать ответВ рамках моего профессионального опыта я работал с Python для решения различных задач:
Читать ответМагические методы в Python — это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчёркиванием (например, init, str, add).
Читать ответДля эффективного использования многопоточности в Python при операциях ввода-вывода (I/O) важно понимать, что такие операции обычно блокируют поток, ожидая завершения (например, чтение из файла, сетевые запросы).
Читать ответСреди архитектур приложений, с которыми я сталкивался, можно выделить несколько популярных типов:
Читать ответКроме gRPC, для обмена данными часто используются следующие протоколы:
Читать ответАтрибут slots в Python используется для ограничения набора атрибутов, которые могут быть у экземпляров класса. Это позволяет:
Читать ответВ Python аргументы передаются по ссылке на объект, но поведение зависит от изменяемости объекта:
Читать ответДа, я имел опыт работы с GraphQL в нескольких проектах на Python. Обычно использовал библиотеку Graphene, которая позволяет легко создавать GraphQL-схемы и резолверы.
Читать ответПлюсы:
Читать ответСинхронный подход:
Читать ответ