что нужно знать junior python
100+ вопросов по Python для Junior, Middle и Senior
Хочешь знать больше о Python?
Подпишись на наш канал о Python в Telegram!
Представляем перевод списка типичных вопросов по Python, которые задают на собеседованиях кандидатам. Этот список собрала редакция сайта DOU.UA, пообщавшись с разработчиками, которые проводят технические собеседования Python-специалистов.
Вопросы для Junior-разработчика
Джуниор должен знать и уметь применять базовые структуры данных и модули, делать простые запросы к базам данных, знать простейшие команды системы контроля версий и тому подобное.
Общее для Computer Science и Web Development:
1. Что такое инженерия и процесс разработки в целом?
2. Какие знаете принципы программирования?
3. Чем отличаются процедурная и объектно-ориентированная парадигмы программирования?
4. Каковы основные принципы ООП (наследование, инкапсуляция, полиморфизм)?
5. Что такое множественное наследование?
6. Назовите шесть этапов разработки продукта в Software Development lifecycle и расскажите, в чем разница между Agile и Kanban.
7. Какие есть методы HTTP-запросов и чем они отличаются друг от друга?
8. Как выглядят HTTP-request/response?
9. Что такое авторизация и как она работает?
10. Что такое cookies?
11. Что такое веб-уязвимость?
12. Какие классические базы данных вы знаете?
13. Как читать спецификацию в конкретном языке (например, PEP8 в Python)?
14. Как происходит взаимодействие клиента и сервера?
15. Какие есть подходы к проектированию API?
16. Как использовать паттерны программирования?
17. Что такое Acceptance Testing и зачем его используют?
18. Что такое модульные и интеграционные тесты, API-тесты?
19. Как писать unit-тесты?
20. Какие есть best practices в написании автотестов?
21. Каковы базовые команды системы контроля версий?
22. Как использовать Git?
23. В чем разница между хешированием и шифрованием?
Python:
24. Python — интерпретируемый язык или компилириуемый?
25. Какие есть изменяемые и неизменяемые типы данных?
26. Что такое область видимости переменных?
27. Что такое introspection?
29. Разница между __init __() и __new__()?
30. В чем разница между потоками и процессами?
31. Какие есть виды импорта?
32. Что такое класс, итератор, генератор?
33. Что такое метаклассы, переменная цикла?
35. Чем отличаются друг от друга staticmethod и classmethod?
36. Как работают декораторы, контекстные менеджеры?
37. Как работают dict comprehension, list comprehension и set comprehension?
38. Можно ли использовать несколько декораторов для одной функции?
39. Можно ли создать декоратор из класса?
40. Какие есть основные популярные пакеты (requests, pytest, etc)?
41. Что такое lambda-функции?
42. Что означает *args, **kwargs и как они используются?
43. Что такое exceptions,
44. Что такое PEP (Python Enhancement Proposal), какие из них вы знаете (PEP 8, PEP 484)?
45. Напишите hello-world сервис, используя один из фреймворков.
46. Какие есть типы данных и в чем разница между list и tuple, зачем они?
47. Как использовать встроенные коллекции (list, set, dictionary)?
48. В чем заключается сложность доступа к элементам dict?
49. Как создается объект в Python, для чего __new__, зачем __init__?
50. Что знаете из модуля collections, какими еще built-in модулями пользовались?
51. Что такое шаблонизатор и как в нем выполнять базовые операции (объединять участки шаблона, выводить дату, выводить данные со стороны сервера)?
52. Как Python работает с HTTP-сервером?
53. Что происходит, когда создается виртуальное окружение?
Базы данных:
54. Каковы базовые методы работы с SQL-базой данных в Python?
55. Что такое SQL-транзакция?
56. Как сделать выборку из SQL-базы с простой агрегацией?
57. Как выглядит запрос, выполняющий JOIN между таблицами и к самим себе?
58. Как отправлять запросы в SQL-базу данных без ORM?
Алгоритмы:
59. Что такое алгоритмы (например, Big-O notation)?
61. Что такое Bubble Sort и как это работает?
62. Что такое линейная сложность сортировки?
Вопросы для Middle-разработчика
Если джуниору все надо подсказывать и помогать, то мидл может самостоятельно взять что-то новое и быстро его изучить и понять. У него накоплено достаточно знаний и опыта, чтобы быстро овладевать новыми. Он может прийти и обсудить что-то с опытным разработчиком, проконсультироваться, но окончательных решений не принимает.
Обычно у мидлов спрашивают:
63. Ориентируетесь ли вы в *nix, можете писать скрипты/автоматизацию для себя и коллег?
64. Что такое многопоточность?
65. Что такое архитектура веб-сервисов?
66. Как работает современное нагруженное веб-приложение (нарисовать и обсудить примерную архитектуру, например, Twitter или Instagram)?
67. Что нужно для сайта/сервиса среднего размера (redis\celery\кэш\логирование\метрики)?
68. Как написать, задеплоить и поддерживать (микро) сервис?
69. Как масштабировать API?
71. Что такое абстрактная фабрика, как ее реализовать и зачем ее применяют?
72. Что такое цикломатическая сложность?
Python:
73. Async Python: как работает, зачем, что под капотом?
74. Сравните асинхронные web-фреймворки.
75. Что такое модель памяти Python?
76. Что такое SQLAlchemy (Core и ORM частей) и какие есть альтернативы?
77. Принципы работы и механизм Garbage collection, reference counting?
78. Как работает thread locals?
79. Что такое _slots_?
80. Как передаются аргументы функций в Python (by value or reference)?
81. Что такое type annotation?
82. Для чего используют нижние подчеркивания в именах классов?
83. Статические анализаторы: Flake8, Pylint, Radon.
Базы данных:
84. Разница между SQL и NoSQL?
85. Как оптимизировать SQL-запросы?
86. Какие есть уровни изоляции транзакций?
87. Какие есть виды индексов?
88. Точечные вопросы по выбору БД, двигателей БД.
89. Front-end: есть ли опыт работы с «современным» JS (Babel, Webpack, TS, ES)?
90. DevOps: работали ли вы с Docker-контейнерами? Объясните основные термины K8s (кластер, pod, node, deployment, service). Что такое Kibana?
91. Алгоритмы: что такое временная сложность алгоритма (time complexity)?
92. Углубленные знания Linux: как зайти на внешний сервер, работать с пакетами, настроить среду и выполнять операции?
93. Специфично для Data Science: как работать с пакетами для обработки и визуализации данных (NumPy, Pandas и другие)?
Вопросы для Senior
На собеседованиях с сеньорами обычно мало говорят о теоретической стороне технологии, больше обсуждают конкретный опыт разработчика. Поэтому формализованных вопросов здесь нет. Однако примером могут быть:
94. Что такое @property?
95. Каким образом можно запустить код на Python параллельно?
96. Как работать с stdlib?
97. Какие задачи решали с помощью метаклассов?
98. Что такое дескрипторы?
99. Знание других языков, кроме Python (опыт).
100. Каковы технологические особенности реализации распределенных систем?
101. Какие есть низкоуровневые особенности языков и фреймворков?
102. Способы и методы управления памятью.
Бонус. практические задания
1. Спроектировать клон Instagram. Это сервис, который понятен практически любому кандидату, даже если у него нет аккаунта. На высоком уровне он очень прост: картинки, описания, комментарии. Поэтому что-то минимальное сможет описать и джуниор. Если кандидат претендует на высокие позиции, можно бесконечно копать вглубь, касаясь API, тротлинга запросов, защиты от фрода, построения фидов пользователя и тому подобное.
2. Дано рекурсивное определение чисел Фибоначчи, надо написать функцию, которая реализует это определение.
3. Есть база данных из трех таблиц — стандартная many-to-many схема. Нужно написать запрос, который объединяет три таблицы и возвращает определенный результат.
4. Дайте ТЗ какого-то полезного микросервиса (сокращалка url-ов, поиск дубликатов картинок, поиск тегов в текстах) или функции (rate limiter). Просим кандидата рассказать, как бы он его реализовал. Это дает возможность узнать, что привык использовать специалист, а также насколько глубоко он знает и понимает различные технологии.
5. Написать какой-нибудь несложный декоратор (выводит аргументы функции на экран или, например, измеряет сколько времени выполнялась функция).
6. Джуниору можно предложить реализовать задачу FizzBuzz test.
7. Для Middle+ я люблю давать несложные задачки на рекурсию. Например, есть вложенный список чисел и нужно что-то на нем посчитать (скажем, найти максимум). Также можно предложить написать аналог deepcopy для конкретной структуры данных (tree, graph).
8. Для сеньора — игра «спроектировать за 5 минут …» Это может быть Google, FB, Twitter, высоконагруженный интернет-магазин, сервис поиска, продажи и бронирования билетов, сайт новостей и тому подобное. Такая задача помогает понять, как кандидат решает проблемы, ход его мыслей, умеет ли отделять главное от второстепенного, понять, какого он типа ( «в глубину» или «в ширину»).
9. Игра «у юзера что-то не работает». На примере спроектированной системы интервьюер придумывает ошибку с «дикими симптомами», которую очень сложно понять и воспроизвести. Но нужно быстро решить проблему.
10. Задание, демонстрирующее знание и понимание list и dict comprehensions.
11. Задача. Есть три функции, в которых выполняются базовые операции (сортировка, фильтрация, возведение массива в квадрат). Нужно упорядочить эти три функции в порядке возрастания времени, идущего на их выполнение.
То есть на входе все функции имеют одинаковые данные, на выходе выдают одинаковый результат. Но из-за того, что внутри операции выполняются в разном порядке, время выполнения будет отличаться. Здесь нужно ориентироваться в алгоритмах и понимать, что происходит с твоими данными в процессе. Эту задачу может решить Junior, а может не решить и Middle. Казалось бы, такая мелочь, но когда мы работаем с большим количеством данных, важно, чтобы код был оптимизирован и программа выполнялась максимально быстро.
12. Простые задачи на статистику или логику. Например, определить угол между стрелками часов, которые показывают 8:40.
Python для Веба: что нужно знать джуниору, чтобы работать и развиваться
Мы сделали сокращенную расшифровку с главными мыслями из Python Junior Podcast: в нем мы обсудили, с чего начинать и куда податься начинающему разработчику на Python. В последнее время у нас много контента для миддлов и сеньоров, но этот выпуск — точно для джунов.
Почему Python хорош для веб-разработки
Валентин Домбровский: Почему именно Python подходит для веб-разработки? Почему не PHP или JavaScript, например?
Григорий Петров: Так ведь выбора особо нет. Несмотря на то что в современном Вебе можно фактически без бэкенда — чисто на фронтенд-технологиях, на JavaScript — собрать себе single page application или progressive web application, все равно это слишком сложно, плохо индексируется и требует крутых разработчиков.
Если мы хотим сделать сайт или сервис, мы используем комбинированный подход: у нас какой-то бэкенд осуществляет логику и создает веб-страницы и какой-то фронтенд рисует эти веб-страницы в браузере. И когда нам надо быстро это все на чем-то собрать, то выбора особо нет.
Давайте рассмотрим возможные варианты.
Давайте опустим Ruby, Haskell, Erlang и другие нишевые штуки, и у нас остается… Python. Язык с консистентным синтаксисом, единообразной стандартной библиотекой, лучшей документацией, популярными легкими фреймворками, мегапопулярным комбайном Django.
Получается, что, несмотря на широчайший выбор, если у нас обычные, не топовые разработчики, мы обычный бизнес, который хочет делать обычные сайты, у нас нет отдела разработки на 50 человек, то мы берем Python.
Какие знания нужны для входа в профессию
Злата Обуховская: Я считаю, что один фреймворк нужно знать хорошо — и знать, какие еще бывают и когда они используются. Где Tornado, где Django, где Flask, где aiohttp и так далее.
Пригодится знать, что есть такая штука, как протоколы. В частности, знание протокола http — центральное для построения веб-приложений.
Еще нужно хотя бы приблизительно представлять себе, как в веб-проектах устроен фронтенд: что есть HTML, CSS, JS.
Алексей Штырняев: И знать, где лежит документация. Это самое главное.
Григорий Петров: Тут мы ступаем на очень зыбкую почву. Если нам не повезло и мы начали как-то серьезно изучать современный фронтенд, то он будет примерно раз в 10 сложнее, чем бэкенд на Python. Начинающему разработчику нужно ограничить свой фокус так, чтобы начать изучать HTML, но чтобы не провалиться во все эти div, span, float, как там все выравнивается и выстраивается.
Алексей Штырняев: Нужен базовый курс по Bootstrap. И основы HTML.
В первый год не стоит углубляться в JS-фреймворки (если вы фокусируетесь на бэкенде). В базовом курсе по Bootstrap уже есть готовые модули: хочешь слайдер — делай слайдер, хочешь плавающее меню — сделай плавающее меню.
Злата Обуховская: Думаю, что за изучением фронтенда можно погрузиться, в частности, в то, как вообще статика отдается веб-приложениям. Так разработчик плавно переходит к тому, чтобы начать узнавать, как в принципе устроена архитектура веб-приложений и как они живут на продакшене.
Григорий Петров: Да, порекомендую сразу на тот случай, если вы выбрали Python в качестве языка бэкенд разработки и, например, Django в качестве фреймворка: у Django есть документация в Django Book, она реально клевая, в ней все то, о чем сказала Злата, она и правда хороша для начинающего.
Алексей Штырняев: Еще для быстрого старта подойдет какой-нибудь Django Girls, если цель — изучить именно Django. Это такой туториал, где за один день можно пройти по верхам, понять основы и то, на что способен фреймворк.
Валентин Домбровский: Готовясь к записи подкаста, мы составили список того, что нужно программисту на Python для веб-разработки, чем и резюмируем ранее сказанное.
Что входит в базис для веб-разработки на Python
Нужны ли джуниору алгоритмы
Злата Обуховская: Поначалу не нужно знать алгоритмы, они сами постепенно появятся в голове, если заниматься разработкой достаточно долго. Я знаю кучу хороших инженеров, у которых не было хорошего формального курса алгоритмов.
Григорий Петров: Я хочу подлить масла в огонь. Вот откуда вообще берется наша тяга к алгоритмам?
У нас сейчас нет фундаментального образования по алгоритмам, у нас не умеют обучать программистов, нет технической базы.
Это пытаются делать, но тут у нас история Хогвартса: мы не можем сделать школу волшебников, пока у нас нет ни одного волшебника. Поэтому что делать университету, в который приходят и просят: «Начните обучать программистов», а программистов у них нет, потому что все работают в Mail.ru, Rambler и «Яндексе», им там хорошо?
В университете смотрят и говорят:
— О’кей, программирование. Давайте найдем какую-то смежную область знаний и пригласим специалистов оттуда. Давайте пригласим журналистов, которые умеют писать текст, инженеров-электриков, которые умеют делать электрические схемы, и математиков, которые умеют в алгоритмы.
В итоге получается, что это настолько же целесообразно, как обучать строителя физике элементарных частиц лишь потому, что кирпич и цемент состоят из элементарных частиц.
При этом про сам цемент и кирпич не рассказывают, потому что физик, который пытается обучить строителя, дома строить не умеет. В итоге получаем строителя, который в состоянии прекрасно расписать, как «работает цемент», но ни разу его не видел и делать из него ничего не умеет.
Алгоритмы и структуры данных — это очень хорошо, но это очень маленькая прикладная область. Они остро нужны, например, если ты пишешь игровой движок, компилятор, сетевой протокол.
Большинство программистов решают бизнес-задачи, где не нужны алгоритмы и структуры данных.
Там самая сложная математика — это два раза сложить, а потом разделить. Там нужны совсем другие знания. Для решения бизнес-задач требуются в основном прикладные, а не фундаментальные знания.
Начинающему разработчику лучше иметь представление о бизнесе и о том, как правильно и быстро собирать из готовых блоков нужные конструкции, как их отлаживать, как делать так, чтобы они не разваливались, знать, почему они разваливаются, что происходит, когда меняются требования и программа начинает «оседать на фундаменте», как дом после дождя.
Вот эти прикладные штуки и понимание того, как писать софт. Ему надо знать, что кроме отладчика у него есть набор инструментов, который покажет, где именно программа тормозит.
Валентин Домбровский: Мне такое сравнение пришло на ум: это перевод с языка бизнеса на язык, на котором можно общаться с компьютером. То есть программист — эдакий специфический лингвист.
Григорий Петров: Бизнесу нужен писатель, а не лингвист. Писателю не нужно знать, почему тысячу лет назад это слово трансформировалось вот в то. Ему надо уметь применять эти слова.
Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком
Если вы приходите в какую-то компанию, вас возьмут не за то, что вы знаете Django, JSON и немного алгоритмов. Вас, скорее всего, возьмут за те скиллы, которые здесь и сейчас нужны этой компании.
Компаний много, и у всех разные требования. Нет такого универсального объема знаний, которые нужно получить, чтобы дальше подготовить резюме и идти трудоустраиваться.
Григорий Петров: Когда мы в VoxImplant искали нескольких джунов, наш технический директор сформулировал базовое требование так: человек должен уметь решать задачи. Понятно, что джун это будет делать не всегда эффективно, не лучшим способом и не всегда правильно, но в идеале ты ставишь человеку задачу, он напрягается и решает ее. Это тот скилл, который в первую очередь ищут работодатели.
Злата Обуховская: Люди, которые ищут работу, переходя из других областей, имеют с точки зрения бизнеса некоторое преимущество, потому что уже прошли какой-то путь и умеют решать задачи быстро. Это soft skills, я бы это назвала даже трудовой культурой. Зачастую у выпускников вузов эта трудовая культура еще не наработана.
Но мне бы хотелось все-таки попытаться дать какой-то рецепт начинающим.
Первые шаги для начинающего разработчика
Злата Обуховская: Первое — это все-таки какой-то свой проект, потому что в резюме нужно что-то написать, показать минимальное портфолио. Круче, когда эти проекты сделаны не для себя, а на фрилансе — для кого-то.
После первых проектов уже можно делать резюме и рассылать его во все компании, где есть джуновские позиции. Собеседования дадут понимание того, что нужно компаниям. Рано или поздно вас кто-нибудь возьмет, хотя бы в маленькую компанию. Впоследствии этот опыт работы даст вам возможность попасть в компанию побольше и поинтереснее.
Валентин Домбровский: Кстати, мы на курсах готовим учеников к тому, чтобы у них появился свой проект за 10 недель обучения. Плюс тренируем навык командной разработки. Это как раз те soft skills, о которых говорила Злата.
Алексей Штырняев: По опыту скажу, что первую работу можно искать очень долго. Когда вы ищете месяц-два — это нормально. Если вы подаете резюме во все компании, ходите на собеседования, на третий месяц вы обязательно что-то найдете.
Валентин Домбровский: Можно пилить свои проекты или брать простые проекты на фрилансе и параллельно заниматься рассылкой резюме.
Какие перспективы есть у Python-разработчика
Злата Обуховская: Python-разработчик может пойти куда угодно. Можно пойти в тестирование, продолжить развиваться до senior-архитектора. Или даже в менеджмент. Технические менеджеры бывают разные, и можно дорасти до топ-менеджмента. Можно развиваться в data science, DevOps, пойти в автотесты или machine learning.
Валентин Домбровский: В общем вариантов масса, возможностей тоже, в том числе наши курсы. Знаний на входе нужно не так много, но желательно потом охватить более широкий спектр, потому что чем больше вы сможете, тем лучше для вас.
Это лишь часть выпуска Python Junior. Полную версию эпизода можно послушать.
Что должен знать разработчик на Python без опыта?
Язык программирования Python является одним из наиболее популярных и востребованных. Освоить его относительно просто, плюс на рынке труда вакансий очень много: те же сайты HH или Rabota предлагают сотни вакансий. Если же вспомнить, что Python разработчик получает зарплату в районе 70 000 — 300 000 рублей (особенно высока зарплата в Москве и Санкт-Петербурге), то становится понятно, что игра стоит свеч. Однако в реальности все зависит от опыта, и до такого заработка еще надо «дорасти». Но, как и любой генерал когда-то был простым солдатом, так и любой Senior-программист когда-то был джуниором или стажером. В этой статье мы рассмотрим, что требуют современные работодатели на собеседованиях у начинающих программистов на Python.
Какое должно быть образование?
В большинстве случаев резюме на позицию джуниора подают выпускники университетов либо студенты 4-5 курсов технических специальностей. Важны и соответствующие курсы, пройденные как очно, так и онлайн. Это могут быть курсы от Otus, Stepic, Coursera и т. п. В данном случае речь идет о получении дополнительного профильного образования, а образования много не бывает.
Когда цель соискателя — получить работу разработчика Python в сфере Data Science, пригодятся хорошие знания математики, опыт выступления на конференциях, магистерская степень либо аспирантура, а также наличие авторских научно-технических публикаций.
Однако работодатели могут взять на позицию Джуниора не только разработчика программного обеспечения без опыта, но и программиста без высшего образования — такие случаи бывают. Но следует учесть, что для этих кандидатов возможно проведение дополнительных испытаний.
Чтобы получить работу, нужен опыт, чтобы получить опыт, нужна работа
Тот, кто имеет опыт неудачных собеседований при попытке попасть в IT, хорошо знает, как непросто бывает прорваться в эту сферу. Что уж греха таить — попадание в IT для многих становится счастливым билетом в более качественную жизнь, где зарплата высока, социальный пакет приятен, а ежегодный отпуск в теплые страны находится в порядке вещей. Следовательно, желающих с каждым годом становится все больше, в результате чего растут требования к соискателям, причем растут гораздо быстрее, чем заработная плата. Некоторые утверждают, что современный джун должен иметь знания на уровне мидла 10-летней давности.
Очень часто, когда ищут специалистов без опыта, работодатели все же слегка лукавят. К примеру, они требуют, чтобы вы имели опыт от полугода или, по меньшей мере, чтобы за вашими плечами была стажировка в ИТ-компании (то, что вы должны иметь за плечами пройденные курсы, даже не обсуждается — это уже давно из серии «must have»).
Но что делать, если образование есть, знания есть, сертификат после курсов есть, а вот опыта нет от слова совсем? В таком случае вы должны иметь в своем активе какие-нибудь завершенные личные либо учебные проекты. Такие проекты весьма важны, т. к. работодатель на их основании сможет сделать вывод о вашей реальной заинтересованности в предметной сфере и о вашей стремлении к развитию. Поэтому:
— будьте готовы опубликовать свои проекты на GitHub или на личном сайте-портфолио;
— будьте готовы рассказать на собеседовании, какая задача стояла, какие технологии вы выбрали, почему именно их и т. д.
Важно помнить, что дополнительные проекты не только выделят вас из толпы соискателей, но и позволят дополнительно прокачать собственные навыки разработки на Python.
Какие soft skills особенно важны?
При работе на реальном проекте программисту Python недостаточно иметь необходимые технические навыки и уметь решать поставленные задачи. Не менее важны различные социальные и личностные качества:
— умение коммуницировать с людьми;
— умение работать в команде;
— стремление к профессиональному росту;
— повышенное чувство ответственности;
— умение управлять своим рабочим временем.
Все это — базовые soft skills, необходимые почти на любой должности в сфере IT.
Если речь идет о кандидате без опыта, претендующего на позицию джуниора, то тут можно сделать акцент на следующих навыках:
— умение быстро осваивать много нового материала, способность учиться;
— умение вникать в суть поставленных задач;
— умение быстро схватывать, что от тебя хотят;
— отсутствие страха перед рутинными задачами.
На собеседовании могут спросить об отношении соискателя к рутинным задачам, и это неспроста, т. к. работа нередко включает в себя монотонные процессы. Задавая этот вопрос, работодатель просто желает убедиться, что на вас стоит тратить время, то есть вы не заскучаете через 2 месяца и не сбежите, т. к. «неинтересно». Идеальный ответ — что-то вроде: «Сейчас такие задачи для меня — это реальная возможность получить опыт и отработать свои навыки. В перспективе этот опыт позволит мне справляться с более сложными задачами».
Также могут спросить, по какой причине вы желаете работать именно в этой компании, именно на этом проекте, именно на этой должности. Чтобы высказать искреннюю заинтересованность и произвести наиболее благоприятное впечатление, желательно заранее изучить:
— будущие задачи, проекты, продукты;
— особенности компании, ее корпоративную культуру;
— условия работы и т. п.
Выберите, что для вас действительно важно. Неплохие ответы звучат так:
— «В вашей компании я смогу полностью реализовать свои компетенции и получить ценный опыт»;
— «Моя кандидатура прекрасно подходит под ваши требования, так как я владею следующими техническими навыками…»
Какие технические навыки нужны?
Самое главное — это знание языка программирования Python и умение писать на нем код. Порой требуются разработчики (developers), которые имеют базовые навыки программирования и на других языках: C++, Java, Golang и т. п.
Обычно на собеседованиях проверяют еще и общую IT-грамотность. Вы должны знать, как работает компьютер и программные приложения (мобильные, десктопные), как функционирует интернет, иметь понимание работы сетей передачи данных, разбираться в алгоритмах и структурах данных. Вдобавок к этому, желательно:
— уметь работать с базами данных;
— знать фреймворки (хотя бы общее понимание должно присутствовать);
— понимать принципы асинхронного и многопоточного программирования;
— уметь работать в командной строке, иметь начальные навыки системного администрирования (простейшие команды в Linux не должны вас пугать).
Если речь идет о брендовой компании, то собеседование делится на несколько этапов, на каждом из которых проверяется определенный пул навыков, в результате чего отбираются лучшие.
Иногда разработчика Python ищут под задачи Machine learning. Когда речь идет об отборе Data Science-специалиста, дополнительно проверяются знания алгоритмов машинного обучения. Соискатель должен уметь их применять, идеально, если он участвовал в хакатонах или Kaggle-соревнованиях по Python. Не обойтись и без математики: не должны вызывать затруднений ни теория вероятности, ни линейная алгебра, ни математический анализ.
Что повторить?
Ниже представлен краткий список того, что нужно повторить перед собеседованием:
Подытожив, скажем, что далеко не всегда на собеседовании будут задавать вопросы из всех вышеперечисленных разделов. Но важно понимать, что от кандидата на позицию Junior Developer ждут, если не досконального знания, то хотя бы общего понимания сути описанных процессов. Вдобавок к этому, всегда смотрят, в правильном ли направлении вы мыслите, пытаясь ответить на неизвестный вопрос. И чем более подготовленным будет соискатель, тем больше шансов получить работу разработчика на Python — работу, которая по мере накопления знаний станет для вас действительно высокооплачиваемой.
Примеры вакансий разработчиков на Python можно посмотреть на Jobsora.