Interview Boost AI
Меню

Подготовка к интервью

Вопросы на собеседовании по Python

1574 вопроса по Python с технических собеседований

1574 вопроса 1634 компании 353 технологии

Что проверяют на интервью

Как устроена подборка

На странице собраны вопросы по Python — от проверки базовых принципов до практического применения и архитектурных решений. В подборке чаще встречаются темы: python, backend, database.

Связанные технологии

asyncio 75 Django 61 Redis 56 RabbitMQ 56 JavaScript 43 PHP 34
Все 1574 Технические вопросы 42384 Поведенческие вопросы 5461 System Design 889 Лайвкодинг 3221

Каталог

Результаты поиска

Найдено: 1574
Поведенческий

[имя] спросил: Какой у тебя уровень владения Python? Пишешь ли ты скрипты с нуля или предпочитаешь дорабатывать сгенерированные?

Оцените Python по самостоятельным задачам: написание скриптов, обработка ошибок, тесты, зависимости и сопровождение.

стартап Python
Читать ответ
Теория

Что проверяет ваш скрипт на Python перед обновлением кластера и как его результаты влияют на размер группы обновляемых нод?

Preflight обновления кластера должен проверять запас ресурсов, здоровье pod, PDB, размещение реплик и возможность безопасного drain.

«Biznesni rivojlantirish banki» ATB «Коломенский» Python
Читать ответ
System Design

Ты писал Python-скрипт для очистки orphan-ресурсов в Yandex Cloud и запускал его как CronJob в Kubernetes. Как ты обрабатывал race condition, если два pod'а запустились одновременно и оба захотели удалить один диск? И как ты мониторил успешность скрипта, чтобы не пропустить критичный ресурс?

Защита требует идемпотентного удаления, повторной проверки принадлежности ресурса и исключения конкурирующих запусков.

МеталлИнвестБанк Kubernetes Python
Читать ответ
Теория

Оцените опыт автоматизации развёртывания и настройки окружений на Python, Bash и Ansible.

Оценку опыта подтверждают примерами автоматизации и её надёжностью: повторяемость, обработка ошибок, управление секретами и проверка результата.

fortech Bash Ansible Python
Читать ответ
Теория

Почему для Data Quality выбрали кастомные скрипты на Python/Airflow, а не готовый движок, например Great Expectations?

Кастомные проверки оправданы небольшим набором специфичных правил и простым сопровождением. Готовый движок полезен, когда нужны стандартизация, отчётность и повторное использование.

ТЕХНОНИКОЛЬ Airflow Python
Читать ответ
Теория

В чём особенности и отличия Set от List в Python? Помимо производительности, какие ещё есть особенности?

List сохраняет порядок и повторы, поддерживает индексы; set хранит уникальные хешируемые элементы без гарантированного позиционного порядка.

Сбер Python
Читать ответ