Скачать или смотреть 🚨 Пытаюсь пройти РЕАЛЬНЫЙ собес на Sr. Python Dev / Ставки на спорт и тотализатор / Опять фиаско?

***

💡Ламповое комьюнити питонистов в Telegram: https://t.me/pymentor
📡 Записаться на тестовый (мок) собес: https://t.ly/lXoVH
✒️ Собесы, интервью, подкасты:    / @pymentor_by  
✉️ Связь с автором канала - [email protected]

***

Тайм коды:

-- Про текущие проекты

0:01 — Описание сервиса: переход от разрозненных сервисов к единой платформе.
0:12 — Применение подходов DDD (Domain-Driven Design) и Onion Architecture (Луковая архитектура).
0:41 — Плагинная архитектура: почему для B2B сегмента монолит с плагинами эффективнее микросервисов.
1:41 — Собственный Python-фреймворк для минимизации бойлерплейта.
1:58 — Слои луковой архитектуры: Доменное ядро, Юзкейсы, Инфраструктура, Представление.
2:23 — Внедрение зависимостей (Dependency Injection) и инверсия управления (IoC).
2:41 — Внутренняя шина сообщений (Message Bus) для взаимодействия слоев.
3:52 — Разделение команд и запросов (идеи CQS/CQRS) внутри приложения.

-- Инструментарий и DevOps

5:18 — Технологический стек: PostgreSQL, ClickHouse, Grafana, FastAPI.
6:11 — Управление жизненным циклом зависимостей (Singleton vs Scoped).
8:15 — Стратегия тестирования: Пирамида тестов (Unit, Functional, Integration, E2E).
10:41 — Тестирование контрактов и использование моков в Pytest.
12:23 — CI/CD пайплайны и процесс деплоя в AWS с использованием Terraform.
13:08 — Стратегия Rolling Update и выполнение миграций базы данных.

-- Теория баз данных и Индексы

15:33 — Определение транзакции и принципы ACID.
16:06 — Зачем нужны индексы? Трейд-офф между скоростью чтения и записи.
16:36 — Типы индексов в PostgreSQL: B-Tree, Hash, GIN.
17:07 — Функциональные и частичные индексы.
18:48 — Задача на оптимизацию: выбор индекса для таблицы студентов.
20:43 — Понятие селективности поля и выбор составного (композитного) индекса.
22:26 — Как планировщик PostgreSQL обрабатывает условия AND и OR.

-- Python: Внутреннее устройство

26:49 — Устройство dict и set: хэш-таблицы и открытая адресация.
27:15 — Механизм Resize (изменение размера) словаря при заполнении на 2/3.
29:41 — Генераторы в Python: yield, генераторные выражения и реализация через классы.
30:46 — Как генераторы сохраняют состояние (стек-фреймы) под капотом CPython.
32:05 — GIL (Global Interpreter Lock): что это такое и как он влияет на многопоточность.
34:00 — Про ООП: полиморфизм и полиморфное поведение

-- Вопросы от кандидата про проект

39:24 — Обзор продукта: интеграция с поставщиками коэффициентов и доставка данных клиентам.
40:33 — Использование Websockets и Redis Pub/Sub для Real-time обновлений.
41:53 — Проблема Latency (задержки) и её влияние на бизнес в ставках.
44:28 — Обработка конкурентных запросов и буферизация данных перед записью в БД.
46:33 — Переход от монолита к монорепозиторию с микросервисами.
48:43 — Конкурентность на уровне БД: оптимистические и пессимистические блокировки.
51:19 — Роль «живых» операторов и риск-менеджмента в управлении коэффициентами.

***

#python #interview #собеседование