Подготовка к интервью

Банк вопросов с собеседований

Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.

1254 вопроса 1634 компании 353 технологии

Усильте резюме перед собеседованием

Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.

Анализ резюме
Сбросить

Каталог

Результаты поиска

Найдено: 1254
Теория

Что такое Python и каковы его основные принципы?

Python — высокоуровневый язык общего назначения с динамической типизацией, автоматическим управлением памятью и поддержкой нескольких стилей программирования. Его часто выбирают за читаемость и развитую экосистему.

Читать ответ
Поведенческий

В каких направлениях Python-разработки вы считаете себя наиболее сильным специалистом?

Выберите две-три области, где есть подтверждённый практический опыт, и покажите уровень ответственности. Разделите сильные стороны, рабочее знакомство и направления развития.

Читать ответ
Теория

Как устроен механизм оптимизации словарей Compact Dict, принятый в Python 3.6+? Как разделение словаря на массив хэшей/индексов и массив пар «ключ—значение» сократило потребление памяти и гарантировало сохранение порядка вставки?

Compact Dict хранит разреженную таблицу индексов отдельно от более плотного массива записей. Это уменьшило накладные расходы и позволило обходить элементы в порядке добавления.

Читать ответ
Теория

Изменяемые и неизменяемые типы данных в Python. Список, кортеж, словарь, int, set, string, bool — какие из них изменяемые, а какие нет?

Изменяемые типы: list, dict и set. Неизменяемые: tuple, int, str и bool. Неизменяемость контейнера не делает автоматически неизменяемыми объекты внутри него.

Читать ответ
Теория

Что такое N+1 в обратную сторону и как prefetch-логика может перегрузить память Python-процесса?

Так иногда называют обратную крайность борьбы с N+1: вместо множества запросов предзагружают слишком большой граф объектов. Запросов мало, но Python тратит чрезмерно много памяти на данные и связи.

Читать ответ
Теория

Какие возможности генераторов Python использовались для асинхронности до async/await?

Генераторы позволяли приостанавливать выполнение через yield, передавать значения через send(), исключения через throw() и делегировать работу через yield from. Планировщик использовал это для кооперативных корутин.

Читать ответ