Python: мок-собеседование с инженером Avito
Публичное мок-собеседование по Python Backend. Интервьюер проверяет знания кандидата по GIL, потокам, процессам, асинхронности и семафорам, затем обсуждает Kafka, Redis, Celery/Huey, Airflow, ООП и SOLID. После технической части кандидат получает обратную связь и оценку уровня.
ШОРТКАТ — менторская программа
Открыть на YouTube- Опубликовано на YouTube:
- Просмотры на YouTube: 1,7 тыс.
- Лайки на YouTube: 47
Коротко о видео
Запись публичного мок-интервью по Python Backend без алгоритмов, лайвкодинга и system design. Кандидат отвечает на вопросы о конкурентности в CPython, ограничении параллелизма, Kafka и порядке сообщений в партициях, Redis, фоновых задачах и оркестрации, а также об ООП и SOLID. Интервьюер уточняет и дополняет отдельные ответы; в финале рекомендует глубже изучить Kafka и Airflow и оценивает полный профиль кандидата примерно как Middle+.
Затронутые темы
Что взять на заметку
- Для I/O-bound задач в обычной сборке CPython подходят асинхронность и потоки, а CPU-bound работу можно распараллеливать процессами: у каждого процесса свой GIL.
- Семафор ограничивает число одновременно выполняемых операций и помогает сдерживать потребление памяти и внешних ресурсов; при большом потоке запросов также нужны ограниченные очереди и продуманная нагрузка.
- В Kafka консьюмеры одной группы распределяют между собой партиции. Порядок сообщений гарантирован внутри партиции, поэтому для порядка событий одного пользователя нужен стабильный ключ, например user ID.
- Redis поддерживает RDB-снимки и AOF; при одних снимках возможна потеря записей после последнего сохранения, а поведение при нехватке памяти зависит от настроек maxmemory и политики вытеснения.
- Не стоит блокирующе ждать дочернюю задачу из воркера той же очереди: это может привести к starvation или deadlock. Для зависимых задач используйте цепочки, колбэки или отдельные очереди.