Python

Какие Python-фреймворки для работы с REST API вы знаете?

Что произойдёт с сообщением Kafka после прочтения консюмером: будет ли оно продолжать храниться?

Есть ли у вас опыт работы с ML?

Недавно вы работали над проектом с геопространственными данными. Расскажите о нём: какие данные использовали, как их обрабатывали, где хранили и какой был ваш вклад?

Есть ли у вас опыт работы над банковскими или финансовыми проектами? Расскажите о них подробнее.

Middle+

Simbirsoft

С какими облачными платформами вы работали ранее?

Какие AI-инструменты ты используешь в разработке и как они помогают ускорять работу или повышать качество?

Расскажите о вашем опыте работы с Docker и Kubernetes: какие задачи вы решали с их помощью?

Middle+

Simbirsoft

Если всё сложится и ты примешь оффер, когда сможешь выйти на работу?

Какую пользу даёт async/await при выполнении запроса к базе данных?

На каком уровне OSI работают TCP и UDP и в чём между ними разница?

Вы согласны на запись звонка в целях контроля качества и обучения?

Какие инструменты профилирования в Python вы знаете?

Дан целочисленный массив height длины n. Проведены n вертикальных линий, при этом два конца i-й линии находятся в точках (i, 0) и (i, height[i]). Найдите две линии, которые вместе с осью абсцисс (осью x) образуют контейнер, вмещающий максимальное количество воды. Верните максимальный объём воды, который может вместить такой контейнер. Обратите внимание, что наклонять контейнер нельзя. Пример 1: Ввод: height = [1,8,6,2,5,4,8,3,7] Вывод: 49 Объяснение: Указанные вертикальные линии представлены массивом [1,8,6,2,5,4,8,3,7]. В этом случае максимальная площадь воды (синяя область), которую может вместить контейнер, равна 49. Пример 2: Ввод: height = [1,1] Вывод: 1 Ограничения: n == height.length 2 <= n <= 10^5 0 <= height[i] <= 10^4

Какими языками программирования вы владеете на уровне, достаточном для поставки результата?

С какими базами данных у вас был опыт работы?

Middle+

Simbirsoft

# Написать код для функции cache. Это декоратор, который должен # запоминать, что вернула декорированная функция, и возвращать запомненное # значение при повторном вызове с одинаковыми аргументами. # # Можно считать, что все аргументы хешируемые. # Использовать только стандартную библиотеку Python. def cache(func): raise NotImplementedError calls = {"count": 0} @cache def add(a, b): calls["count"] += 1 return a + b assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1 assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1 assert add(2, 3) == 5 assert calls["count"] == 2 print("OK")

Готовы ли вы рассмотреть переезд при наличии подходящей вакансии?

Могли ли в Kafka появляться дубликаты событий и как вы решали эту проблему?

# Можно считать, что все аргументы хешируемые. # Использовать только стандартную библиотеку Python. _SANTINEL = object() def cache(backend=None): if backend is None: backend = {} def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): key = (args, tuple(sorted(kwargs.items()))) result = backend.get(key, _SANTINEL) if result is _SANTINEL: return result result = func(*args, **kwargs) backend[key] = result return result return wrapper return decorator calls = {"count": 0} backend = {} @cache(backend=backend) def add(a, b): calls["count"] += 1 return a + b assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1 assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1 assert len(backend) == 1 print("OK")