Python állásinterjú kérdések

Kétszáz Python kérdésből álló lista végigvétele produktívnak tűnik, de ritkán változtatja meg egy állásinterjú kimenetelét. Ez a szakasz arra a maroknyi kérdésre szűkíti a mezőnyt, amely mind a telefonos szűréseken, mind a technikai körökön visszatér, és megmutatja, mit tartalmaz egy erős válasz. Kevés nyelvi funkció hordozza a jel nagy részét.

• Mutábilis alapértelmezett argumentumok. Miért halmoz fel értékeket a def f(x=[]) hívások között? Az alapértelmezett értékek egyszer, a függvény definiálásakor kerülnek kiértékelésre, nem minden híváskor.
• Generátorok kontra listák. Mikor jobb a yield, mint egy lista felépítése? Amikor a sorozat nagy, vagy amikor korán abbahagyhatod az olvasást.
• Dekorátorok. Mit ad vissza valójában egy dekorátor, és miért van szüksége a wrappernek a functools.wraps-re?
• A GIL. Miért nem skálázódnak a CPU-kötött szálak a CPythonban, és mihez nyúlsz helyette?
• Sekély kontra mély másolás. Mi törik el, amikor egy beágyazott struktúrát slice-szal másolnak?
• Identitás kontra egyenlőség. Miért ad félrevezető eredményt az is tesztelése kis egész számokon egy shellben.

Két jelölt adhatja ugyanazt a helyes GIL-definíciót, mégis csak az egyikük jut tovább. A különbség általában a második mondatban rejlik.

Egy backend mérnököt, aki egy nagy nyilvános felhőszolgáltatónál L5 szintű pozícióra interjúzott, megkérdezték, miért lassult le a szolgáltatásuk terhelés alatt. Megnevezte a GIL-t, majd folytatta: a legforgalmasabb útvonal a JSON feldolgozása volt, így a szálak rossz eszköznek bizonyultak, és az adott lépés áthelyezése egy process poolba helyreállította az átviteli sebességet. A korlát megnevezése részleges pontot ért. A döntéshez való kapcsolása nyerte meg a kört.

Építs fel minden választ három ütemben: mit csinál a funkció, miért létezik, és mikor kerülnéd el. A harmadik ütem az, amit a legtöbb jelölt kihagy, és ez az, ami az ítélőképességet mutatja. Más oldalak a kódolási, viselkedési és rendszertervezési körökről az interjútípusok alatt vannak csoportosítva.

Egy választ elolvasni és egy választ elmondani különböző készségek, és csak az egyiket tesztelik. Gyakorolj hangosan, órával mérve, ugyanazokkal a szavakkal, amelyeket a hívás alatt használnál.

• Írd le a válaszodat minden visszatérő kérdésre három mondatban, majd mondd el ránézés nélkül.
• Válassz ki két funkciót, amelyet naponta használsz, és készíts elő mindegyikhez egy őszinte korlátot. Ha kritizálni tudod a saját eszközeidet, az tapasztalatnak számít.
• Hozz egy valódi hibakeresési történetet, amelyben a Python viselkedése meglepett, és rájöttél, miért.
• Az alkalmazott felet gyakorold külön: a szótárak, halmazok, key funkcióval történő rendezés és a string kezelés a szűrések nagy részét lefedi.

Ha egy időzített kört szeretnél egy AI interjúztatóval szemben az igazi előtt, az a mock interview oldalon található.

A SubcueAI natív asztali alkalmazás macOS-re és Windowsra. Rögzíti a hívás mindkét oldalát, valós időben átiratot készít, és egy vázlatot jelenít meg egy lebegő overlayen, amely helyben marad a gépeden, így nem csatlakozik a megbeszéléshez résztvevőként vagy botként. Egy Python körnél a hasznos kimenet egy struktúra prompt, nem egy kész válasz: a részleteknek a tieidnek kell lenniük, mert a következő kérdés arról a kódról fog szólni, amit épp most írtál le.

Az őszinte korlátok többet számítanak, mint a képesség. Ha megosztod a képernyődet, minden, ami azon a képernyőn van, megosztásra kerül. Ha a kör egy felügyelt értékelési platformon, vagy egy vállalat által kezelt eszközön zajlik, egy asszisztens kívül esik a hatókörön. A beállítás és az engedélyek a tutorial oldalon vannak ismertetve.