Python | Вопросы собесов

Прошла половина лета Выгореть ещё успеем. А пока лето — отправляемся загорать. И не просто так, а со скидкой 5000 рублей по промокоду NETSIL от Яндекс Путешествий. Забронировать #реклама travel.yandex.ru О рекламодателе

🤔 Какие бывают виды тестов? Существует несколько видов тестов, каждый из которых имеет свою цель и особенности. 🚩Виды 🟠Юнит-тесты (Unit Tests) Проверка работы отдельных модулей или функций в изоляции от других частей системы. Ориентированы на минимальные части кода (функции, методы, классы). Высокая скорость выполнения. Простота написания и отладки. Обычно пишутся разработчиками.

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3

🟠Интеграционные тесты (Integration Tests) Проверка взаимодействия между различными модулями или компонентами системы. Тестируют комбинации модулей и их взаимодействие. Более сложные и медленные по сравнению с юнит-тестами. Могут выявить проблемы в интерфейсах между модулями.

def fetch_data_from_api():
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

def test_fetch_data_from_api():
    data = fetch_data_from_api()
    assert 'key' in data

🟠Системные тесты (System Tests) Проверка всей системы целиком на соответствие требованиям. Тестируют систему в рабочей среде. Включают проверку всех функциональных и нефункциональных требований. Могут включать пользовательские сценарии. Тестирование веб-приложения на основе реальных пользовательских сценариев, включая проверку интерфейса, баз данных и API. 🟠Приемочные тесты (Acceptance Tests) Проверка соответствия системы требованиям и ожиданиям заказчика или конечного пользователя. Часто выполняются вместе с заказчиком или пользователем. Фокусируются на бизнес-требованиях и пользовательских сценариях. Успешное прохождение приемочных тестов является критерием готовности системы к выпуску. Тестирование нового функционала с участием конечных пользователей для проверки его удобства и соответствия их ожиданиям. 🟠Регрессионные тесты (Regression Tests) Убедиться, что изменения в коде не вызвали новых ошибок в уже работающем функционале. Выполняются после внесения изменений в код. Обычно автоматизируются и включают повторное выполнение всех или части существующих тестов. Повторное выполнение всех юнит-тестов и интеграционных тестов после рефакторинга кода. 🟠Нефункциональные тесты (Non-functional Tests) Проверка нефункциональных аспектов системы, таких как производительность, безопасность, удобство использования и др. 🚩Основные виды: 🟠Тесты производительности Измеряют скорость выполнения, пропускную способность и время отклика системы. 🟠Тесты безопасности Оценивают защищенность системы от угроз и атак. 🟠Тесты удобства использования Проверяют удобство и интуитивность пользовательского интерфейса. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Как стать QA с нуля и выйти на оффер от 150 К/мес За годы в IT я прошёл путь от первых шагов до Senior QA. И знаю, как это выглядит изнутри: Сначала не знаешь, с чего начать, и тонешь в инфе Потом учишься, стараешься, но на собесах всё равно валишься А дальше работа вроде есть, а зарплата годами стоит на месте И всё время кажется, что проблема в тебе. Но чаще всего проблема не в мотиваци, а в отсутствии системы. Именно её я и выстраивал все эти годы: через ошибки, отказы и набитые шишки — пока не дошёл до офферов от X5, .bank, Bars Group и VL Projects. А теперь собрал этот опыт в понятный маршрут и делюсь им в канале: – как стартовать и расти в QA – как наработать опыт для резюме – как готовиться к собеседованиям – как проходить отбор увереннее – как выйти на оффер от 150К/мес Подписывайся, пройдём этот путь вместе Подписаться #реклама 16+ edqa.ru О рекламодателе

🤔 Какие преимущества использования функций? Функции упрощают поддержку кода, делают его переиспользуемым и модульным. Они способствуют разбиению программы на логические части, что облегчает отладку и тестирование. Также они позволяют сократить объём кода и сделать его более понятным. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито сегодня Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

Оценка трудозатрат в QA: перестаньте ошибаться, 21.07 Вы узнаете, зачем планировать тестирование и как оценивать задачи QA. Разберём типичные ошибки и рабочие инструменты. Сможете сделать процесс предсказуемым. Регистрируйтесь! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

🤔 Что такое IP адрес и доменное имя? Это два важных понятия в контексте работы интернета и компьютерных сетей. Они используются для идентификации устройств и ресурсов в сети, а также для упрощения доступа к ним. 🚩IP-адрес (Internet Protocol Address) Это уникальный числовой идентификатор, присваиваемый каждому устройству, подключенному к сети, использующей протокол IP (Internet Protocol). IP-адреса используются для маршрутизации пакетов данных между устройствами в сети. 🟠IPv4 (Internet Protocol version 4) Формат: 32-битные числа, записанные в виде четырех десятичных чисел, разделенных точками (например, 192.168.1.1). Пример: 192.168.0.1, 8.8.8.8 🟠IPv6 (Internet Protocol version 6) Формат: 128-битные числа, записанные в виде восьми групп шестнадцатеричных чисел, разделенных двоеточиями (например, 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334). Пример: 2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334, ::1 (loopback адрес) 🚩Доменное имя Это удобочитаемое имя, используемое для идентификации IP-адреса на уровне пользователя. Доменные имена упрощают доступ к ресурсам в интернете, так как их легче запомнить и использовать, чем числовые IP-адреса. 🟠Top-Level Domain (TLD) Верхний уровень, например, .com, .org, .net. 🟠Second-Level Domain (SLD) Основная часть доменного имени, например, example в example.com. 🟠Subdomain Дополнительные уровни, например, www в www.example.com. 🚩Преобразование доменных имен в IP-адреса Для преобразования доменных имен в IP-адреса используется система доменных имен (DNS, Domain Name System). DNS-серверы выполняют роль "телефонной книги" интернета, переводя доменные имена в соответствующие им IP-адреса. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

QA Lead: строим культуру развития команды Вы узнаете, как раскрывать потенциал и передавать знания. Разберём наставничество и типичные ошибки. Сможете выстроить развитие команды. Регистрируйтесь! Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

🤔 Что такое хешируемые типы данных? Это типы данных, которые имеют постоянное значение хеша и неизменяемы. Только такие типы можно использовать как ключи в словарях или элементы во множествах. Примеры: строки, числа, кортежи (если внутри только хешируемые элементы). Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

Комфорт и безопасность с ночными трусиками Pampers Скидка 20% в любимой категории на Яндекс Маркете Узнать больше #реклама market.yandex.ru О рекламодателе

🤔 В чем отличие изменяемые / неизменяемые? В Python все данные делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) 🚩Неизменяемые (`immutable`) типы После создания их нельзя изменить!

x = 10
print(id(x))  # 140735598722544 (адрес в памяти)

x = x + 5  # Создаётся новый объект!
print(id(x))  # 140735598722704 (новый адрес)

Пример: str неизменяемая

s = "hello"
print(id(s))  # 140735598723664

s = s + " world"  # Создаётся новая строка!
print(id(s))  # 140735598724240 (новый адрес)

🚩Изменяемые (`mutable`) типы Можно менять их содержимое без создания нового объекта.

lst = [1, 2, 3]
print(id(lst))  # 140735598722544

lst.append(4)  # Изменяем список
print(id(lst))  # 140735598722544 (адрес остался тот же!)

Пример: dict изменяемый

d = {"name": "Alice"}
print(id(d))  # 140735598723664

d["age"] = 25  # Добавляем ключ
print(id(d))  # 140735598723664 (адрес не изменился!)

🚩Почему это важно? Неизменяемые объекты безопаснее для ключей dict и set

d = {}
d[[1, 2, 3]] = "Ошибка!"  # ❌ TypeError: unhashable type: 'list'

Используем tuple вместо list (он неизменяемый)

d[(1, 2, 3)] = "OK"

Ошибки с изменяемыми значениями по умолчанию

def add_item(lst=[]):  # ❌ Опасный код!
    lst.append(1)
    return lst

print(add_item())  # [1]
print(add_item())  # [1, 1]  ❌ Список не создаётся заново!

Используем None вместо списка

def add_item(lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(1)
    return lst

🚩Копирование объектов (`copy()` vs `deepcopy()`) copy() делает поверхностную копию (новый объект, но старые вложенные элементы). deepcopy() делает глубокую копию (всё новое).

import copy

lst1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
lst2 = copy.copy(lst1)  # Поверхностная копия

lst2[0][0] = 99
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ❌ Исходный список изменился!

Используем deepcopy() для полной независимой копии

lst3 = copy.deepcopy(lst1)
lst3[0][0] = 100
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]] ✅ Не изменился!

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Как стать QA с нуля и выйти на оффер от 150 К/мес За годы в IT я прошёл путь от первых шагов до Senior QA. И знаю, как это выглядит изнутри: Сначала не знаешь, с чего начать, и тонешь в инфе Потом учишься, стараешься, но на собесах всё равно валишься А дальше работа вроде есть, а зарплата годами стоит на месте И всё время кажется, что проблема в тебе. Но чаще всего проблема не в мотиваци, а в отсутствии системы. Именно её я и выстраивал все эти годы: через ошибки, отказы и набитые шишки — пока не дошёл до офферов от X5, .bank, Bars Group и VL Projects. А теперь собрал этот опыт в понятный маршрут и делюсь им в канале: – как стартовать и расти в QA – как наработать опыт для резюме – как готовиться к собеседованиям – как проходить отбор увереннее – как выйти на оффер от 150К/мес Подписывайся, пройдём этот путь вместе Подписаться #реклама 16+ edqa.ru О рекламодателе

🤔 Как написать декоратор, чтобы он работал с параметрами? Для этого создаётся функция, возвращающая декоратор, и уже внутри — основная логика. Такая структура позволяет передавать аргументы декоратору и использовать их при обёртывании функции. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

МТС Линк. Всё для коммуникации в команде 💻Платформа для общения, работы и обучения онлайн с поддержкой ИИ Встречи, чаты и звонки в одном приложении ✅МТС Линк доступен в AppStore. Берите работу с собой и оставайтесь на связи с коллегами в любое время Зарегистрироваться #реклама 16+ mts-link.ru О рекламодателе

🤔 Что такое пакет? Пакет (package) в Python — это набор модулей, объединённых в одну директорию. Главное отличие от обычной папки — наличие файла __init__.py, который делает директорию пакетом. 🚩Как создать пакет? Допустим, мы хотим создать пакет math_utils с модулями для работы с числами.

/my_project
    /math_utils  ← Это пакет
        __init__.py  ← Делаем директорию пакетом
        arithmetic.py  ← Модуль с функциями сложения/вычитания
        geometry.py  ← Модуль с функциями для работы с фигурами
    main.py  ← Основной файл программы

Код в arithmetic.py

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

Код в geometry.py

def square_area(side):
    return side * side

Код в __init__.py

from .arithmetic import add, subtract
from .geometry import square_area

Теперь можно импортировать функции прямо из пакета:

from math_utils import add, square_area

print(add(2, 3))  # 5
print(square_area(4))  # 16

🚩Импорт модулей из пакета Импортируем весь пакет (с __init__.py)

from math_utils import add, square_area

Импортируем конкретный модуль

from math_utils import arithmetic
print(arithmetic.add(3, 5))

Импортируем конкретную функцию из модуля

from math_utils.arithmetic import add
print(add(3, 5))

🚩Как работают пакеты в Python? Python ищет пакеты по sys.path

import sys
print(sys.path)  # Пути, где Python ищет модули

Если Python не находит пакет, можно добавить путь вручную:

import sys
sys.path.append("/path/to/my_project")

Можно создавать вложенные пакеты

/my_project
    /math_utils
        __init__.py
        /advanced
            __init__.py
            calculus.py

Импорт:

from math_utils.advanced.calculus import derivative

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Получи грант до 1,35 млн руб. на обучение в магистратуре Хочешь развиваться в сфере ИТ и получить фундаментальные знания с практикой? Поступай в магистратуру Центрального университета! — 4 офлайн программы по востребованным направлениям ИТ — 2 онлайн-программы: машинное обучение и продуктовый менеджмент — 550 грантов до 75% — Вечерние занятия и учеба по выходным — удобно совмещать с работой — Обучение по модели STEM-образования: на стыке науки, технологий и бизнеса — Возможность стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях — Государственный диплом за 2 года Магистратура в Центральном университете — это современный подход к образованию, сильный преподавательский состав и актуальные кейсы от индустрии. Оставляй заявку на грант уже сейчас! Зарегистрироваться #реклама 16+ cu.ru О рекламодателе

🤔 Какая будет сложность вставки/извлечения в dict? В среднем — константная сложность O(1), что делает словарь очень быстрым. Однако в редких случаях при коллизиях производительность может временно снижаться. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Для чего можно использовать celery? Celery - это очередь задач (task queue), которая позволяет выполнять задачи асинхронно и распределять их между различными рабочими процессами или узлами. Она обычно используется для выполнения долгих и трудоемких операций в фоновом режиме, таких как обработка задач веб-приложений, отправка электронных писем, генерация отчетов, обработка изображений, а также многие другие. 🚩Вот некоторые типичные сценарии использования Celery: 🟠Обработка задач в фоновом режиме Позволяет обрабатывать задачи в фоновом режиме, что позволяет вашему веб-приложению быстро возвращать ответ пользователю, не ожидая завершения выполнения задачи. Это особенно полезно для выполнения операций, которые могут занимать длительное время, таких как обработка данных или генерация отчетов. 🟠Отправка электронных писем Может использоваться для отправки электронных писем асинхронно. Это позволяет вашему приложению отправлять уведомления и письма пользователям без блокировки основного потока выполнения. 🟠Обработка изображений Может использоваться для обработки изображений асинхронно. Например, вы можете использовать его для изменения размера изображений, преобразования форматов или применения фильтров без задержки ответа вашего приложения. 🟠Периодические задачи Поддерживает периодические задачи, которые могут выполняться автоматически по расписанию. Это позволяет вам запускать задачи на основе времени, что особенно полезно для выполнения регулярных обновлений и обслуживания. 🟠Распределенные вычисления Позволяет распределенно выполнять задачи на различных узлах или рабочих процессах, что позволяет обрабатывать большие объемы данных и операций параллельно. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

Метрики дефектов: учимся читать баги правильно Разберём полезные метрики дефектов, типичные ошибки, выводы из данных. 7 июля в 19:00. Узнать больше #реклама 16+ otus.ru О рекламодателе

🤔 Зачем нужен *except? Он позволяет более гибко обрабатывать исключения, когда их несколько в одной группе. Это полезно в асинхронном коде, когда нужно перехватывать и обрабатывать ошибки определённого типа, не теряя информацию о других исключениях. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний