Как понимал, что нужно что-то оптимизировать? Как оценивал производительность на проде?

Оптимизацию начинал, когда замечал, что приложение работает медленно, растёт время отклика или увеличивается нагрузка на серверы.

Короткий ответ

Что ответить на собеседовании

Оптимизацию начинал, когда замечал, что приложение работает медленно, растёт время отклика или увеличивается нагрузка на серверы. Для оценки производительности на продакшене использовал метрики мониторинга (например, Prometheus, Grafana) и логи с замерами времени выполнения ключевых операций.

Подробный разбор

Ответ с пояснениями

Оптимизацию начинал, когда замечал, что приложение работает медленно, растёт время отклика или увеличивается нагрузка на серверы. Для оценки производительности на продакшене использовал метрики мониторинга (например, Prometheus, Grafana) и логи с замерами времени выполнения ключевых операций.

Также применял профилирование кода с помощью инструментов вроде cProfile или Py-Spy, чтобы выявить узкие места. После внесения изменений сравнивал метрики до и после, чтобы убедиться в улучшении.

Пример простого профилирования в Python:

import cProfile

def my_function():
    # код, который нужно оптимизировать
    pass

cProfile.run('my_function()')

Такой подход помогает понять, где именно тратится время и ресурсы, и принимать решения об оптимизации.

ИИ-помощник для собеседований

Хочешь уверенно проходить собеседования?

Попробуй ИИ-помощник для собеседований: слышит вас и собеседника, анализирует экран, подсказывает ответы в реальном времени, работает без VPN и не попадает в захват экрана.

Подробнее