14 preguntas avanzadas de entrevista sobre Python y respuestas

En el competitivo panorama tecnológico actual, el desarrollador en Python adecuado puede ser enormemente beneficioso para tu empresa, mientras que una elección equivocada puede acarrear diversos problemas. Los desarrolladores poco cualificados son lentos, escriben código ineficiente y necesitan una gran cantidad de capacitación para cumplir tus estándares.

Para crear aplicaciones sólidas e innovadoras, es esencial contratar desarrolladores que conozcan a fondo las particularidades de Python, sus potentes funciones y sus usos en el mundo real. La mejor manera de conseguirlo es utilizar un enfoque múltiple de contratación que se complete con preguntas de entrevista sobre Python.

A continuación, te ofrecemos 14 preguntas avanzadas de entrevista sobre Python con ejemplos de respuestas de alto nivel que te ayudarán a contratar al mejor talento para tu puesto.

¿Por qué utilizar preguntas avanzadas de entrevista sobre Python en tu proceso de contratación?

Las preguntas avanzadas de entrevista sobre Python son una herramienta poderosa que puede ayudarte a identificar a los candidatos más adecuados para tu puesto. Estos son algunos de los beneficios clave de usarlas como parte de tu campaña de contratación.

Evaluar las habilidades de Python de los candidatos

En primer lugar, las preguntas avanzadas de entrevista sobre Python te permiten evaluar las habilidades de Python de cada candidato. Esto separa a aquellos con conocimiento avanzado de los principiantes con poca experiencia y garantiza que los candidatos tengan las habilidades necesarias para manejar tareas complejas.

Si estás contratando para un puesto especializado, puedes personalizar tus preguntas para asegurarte de que estás evaluando el conocimiento adecuado. Por ejemplo, es posible que desees hacer preguntas de entrevista sobre Python para científicos de datos si buscas personas que destaquen en esta área.

Medir la capacidad de resolución de problemas y pensamiento crítico

Las preguntas avanzadas sobre Python también presentan la oportunidad de aprender más sobre los procesos de pensamiento de cada candidato. Sus respuestas te darán una idea de sus capacidades de resolución de problemas y pensamiento crítico.

Por ejemplo, podrías hacer preguntas que requieran que los candidatos analicen un problema, piensen en sus componentes y luego proporcionen una explicación paso a paso. La manera en que abordan esto y presentan su respuesta puede ayudarte a comprender cómo piensan.

Comprender cómo se desempeñan los candidatos bajo presión

Agregar limitaciones de tiempo a tus preguntas de entrevista sobre Python te permite identificar a los solicitantes que se desempeñan bien bajo presión. Puedes utilizar escenarios del mundo real para simular los desafíos que los candidatos podrían enfrentar mientras trabajan en tu empresa y ver cómo los manejan.

Evaluar las habilidades de comunicación de los candidatos

Hacer preguntas complejas también les brinda a los candidatos la oportunidad de mostrar sus habilidades de comunicación. Hay dos cosas que puedes buscar aquí.

En primer lugar, los candidatos deberían poder pedir aclaraciones si no entienden una pregunta. Esto puede ayudarte a comprender cómo abordan los problemas y puedes obtener información sobre el conocimiento de cada individuo a través de las preguntas que hacen.

La manera en que los solicitantes presentan sus respuestas también es extremadamente importante. Por ejemplo, ¿presentan la información de una manera clara y concisa que sea fácilmente comprensible para los demás?

Comprender las fortalezas y debilidades de los candidatos

El uso de preguntas específicas sobre Linux durante el proceso de contratación también te permite identificar las fortalezas y debilidades de cada candidato. Esto es crucial para ayudarte a decidir cuál es la mejor opción para tu empresa.

Digamos, por ejemplo, que ya empleas a un desarrollador senior en Python que se destaca en un área determinada. Probablemente no sea el fin del mundo si un candidato es un poco débil en esta área, ya que podrá obtener apoyo y orientación de su compañero de trabajo.

14 preguntas avanzadas de entrevista sobre Python y respuestas

A continuación, mencionamos 14 preguntas avanzadas de entrevista sobre Python que puedes utilizar para evaluar las habilidades de un candidato. También proporcionamos ejemplos de respuestas de alto nivel para cada pregunta, pero ten en cuenta que a menudo hay varias formas de resolver un problema de Python, por lo que podría haber otras respuestas correctas.

Recuerda, puedes adaptar o cambiar estas preguntas para que se enfoquen en habilidades y experiencia que sean directamente relevantes para el puesto para el que estás contratando.

1. ¿Qué es PIP y cómo se utiliza?

Respuesta:

PIP es un administrador de paquetes de Python que se utiliza para simplificar la instalación y administración de bibliotecas de terceros. Algunas de las tareas que te permite realizar incluyen:

• Instalar paquetes con el comando pip install nombre_paquete

• Especificar versiones con el comando pip install package_name==version

• Actualizar paquetes con el comando pip install --upgrade nombre_paquete

• Desinstalar paquetes con el comando pip uninstall nombre_paquete

• Hacer una lista de los paquetes instalados con el comando pip list

• Instalar paquetes desde un archivo requisitos.txt con el comando pip install -r requisitos.txt

La mayoría de los sistemas modernos tienen PIP instalado de manera predeterminada, pero es posible que necesites instalarlo por separado si estás usando una versión anterior a Python 3.3.

2. ¿Puede contarme sobre Django y cómo lo utilizan los desarrolladores de Python?

Respuesta:

Django es un potente framework web de Python que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones web sólidas, escalables y fáciles de mantener. Ofrece un conjunto de herramientas, convenciones y bibliotecas para ayudar a los desarrolladores a trabajar de manera eficiente y concentrarse en el código específico de la aplicación.

Algunas de las características clave de Django incluyen:

• Manejo de formularios simplificado

• Mapeo objeto-relacional (ORM)

• Enrutamiento y vistas de URL

• Una interfaz fluida y fácil de usar para administrar los datos de la aplicación

• Autenticación de usuarios y gestión de permisos

• Seguridad integrada avanzada

Los desarrolladores en Python pueden utilizar Django para crear diferentes tipos de aplicaciones web, incluyendo sistemas de gestión de contenido (CMS), sitios web de comercio electrónico, API, plataformas de redes sociales y más.

3. ¿Qué son los espacios de nombres locales y globales y cómo se utilizan en la programación Python?

Respuesta:

Los espacios de nombres de Python son contenedores que contienen la asignación de nombres a objetos. Puedes usarlos para organizar y administrar clases, funciones, variables y otros objetos en tu código.

Los espacios de nombres locales se crean cada vez que se llaman funciones y solo son accesibles dentro de la función que las define.

Cada llamada a función crea un nuevo espacio de nombres local y se destruyen cuando se completa la función. Esto garantiza que no interfieran entre sí y están diseñados para evitar conflictos de nombres entre diferentes funciones.

Los espacios de nombres globales, por otro lado, existen en todo el script/modelo de Python. Contiene los nombres de las variables definidas en el ámbito (scope) de nivel superior y se puede acceder a estas variables desde cualquier parte del script.

Los espacios de nombres globales persisten mientras el script/modelo esté en la memoria, y puedes cambiar las variables globales con la ayuda de la palabra clave global.

4. Explique el manejo de excepciones en Python.

Respuesta:

El manejo de excepciones se refiere al proceso de administrar y responder a errores de tiempo de ejecución o situaciones inesperadas que pueden ocurrir cuando se ejecuta un programa.

Puedes detectar y controlar estos errores con bloques try, except, else y finally. Aquí te explicamos cómo.

1. Coloca el código que podría generar una excepción/error en el bloque try.

2. Utiliza el bloque except para especificar la excepción que estás intentando detectar. Puedes agregar varios bloques except si es necesario. Si se genera una excepción en el bloque try, se ejecutará el código en el bloque except correspondiente.

3. Utiliza el bloque else para agregar el código que deseas ejecutar si no hay excepciones. Este bloque es opcional.

4. El bloque finally también es opcional y se ejecuta en último lugar, independientemente de si hay excepciones o no.

A continuación, se muestra un ejemplo en el que un usuario ingresa un número y se genera una excepción si ingresa cero o un número no numérico:

try:

num = int(input("Ingresa un número: "))

result = 10 / num

except ZeroDivisionError:

print("No se puede dividir por cero.")

except ValueError:

print("Entrada no válida. Introduzca un número.")

else:

print("Resultado:", result)

finally:

print("Manejo de excepciones completo.")

Con un manejo adecuado de excepciones, puedes evitar fallas debido a errores imprevistos, proporcionarles mensajes de error informativos a los usuarios y registrar información de depuración.

5. Explique, con código, cómo copiaría un objeto en Python.

Respuesta:

La manera más sencilla de copiar un objeto en Python es con el módulo copy. Esto te permite crear tanto copias superficiales como copias profundas.

Las copias superficiales crean nuevos objetos sin copias de ningún objeto anidado. Debido a esto, los cambios realizados en los objetos anidados en el original aún pueden afectar al objeto copiado. Así es como se ve el código para una copia superficial:

import copy

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

original_list[0][0] = 99 # Modificando la lista original

print(shallow_copied_list ) # Los cambios se reflejan en la copia superficial

Por otro lado, las copias profundas crean nuevos objetos, junto con copias de todos los objetos anidados. Esto significa que los cambios realizados en los objetos anidados originales no se reflejan en la copia. Así es como se ve el código para una copia profunda.

import copy

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

original_list[0][0] = 99 # Modificando la lista original

print(deep_copied_list) # La copia profunda permanece sin cambios

Es importante tener en cuenta que no todos los objetos se pueden copiar. Los objetos que no se pueden copiar generarán una excepción con el módulo copy.

6. ¿Qué es PEP 8 y por qué es importante?

Respuesta:

PEP 8, o Python Enhancement Proposal 8, es la guía de estilo oficial de Python para escribir código legible y mantenible. Contiene pautas claras para formatear tu código para garantizar que sea consistente y comprensible. Esto facilita que otros desarrolladores lean, mantengan y colaboren en tu código.

Contratar a desarrolladores que conozcan bien PEP 8 asegura que escribirán código de alta calidad y con un formato consistente. También garantiza que podrán colaborar eficazmente con el resto de tu equipo capacitado.

7. Dígame cómo aleatorizaría los elementos de una lista con Python.

Respuesta:

La manera más sencilla de aleatorizar los elementos de una lista en Python es con el módulo random. Puedes utilizar la función random.shuffle() para mezclar los elementos y modificar la lista original.

import random

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Mezclar aleatoriamente la lista en su lugar

random.shuffle (mi_lista)

print(my_list) # La salida será una versión aleatoria de la lista original

Alternativamente, puedes usar random.sample() para aleatorizar los elementos de una lista y guardarlos en una nueva lista, en lugar de modificar la lista original.

import random

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Obtener una nueva lista aleatoria sin modificar la lista original

shuffled_list = random.sample(my_list, len(my_list))

pint(shuffled_list) # La salida será una versión mezclada de la lista original

8. ¿Qué es el bloqueo global de intérprete (GIL)? ¿Por qué es importante?

Respuesta:

El GIL es un mutex utilizado por el intérprete CPython, que es la implementación más extendida de Python. La función clave de GIL es limitar la ejecución del código de bytes de Python a un solo subproceso.

Esto es importante por varias razones, incluyendo la simplificación de la administración de memoria en múltiples subprocesos. También evita que varios subprocesos accedan a datos compartidos al mismo tiempo, lo que puede provocar la corrupción de datos.

Finalmente, GIL garantiza la compatibilidad con modelos de extensión C que no están diseñados para manejar subprocesos múltiples.

9. ¿Qué hace la declaración nonlocal?

Respuesta:

En Python, la declaración nonlocal se usa para indicar que una variable en una función anidada no está local. Te permite modificar variables en un ámbito externo, pero no global, desde una función anidada.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo puedes utilizar nonlocal. Estamos usando la declaración nonlocal para modificar la outer_variable de la outer_function desde dentro de la inner_function.

def outer_function():

outer_variable = 10

def inner_function():

nonlocal outer_variable

outer_variable = 20 # Modificar la variable en el ámbito delimitador

inner_function()

print("Variable externa:", outer_variable) # Salida: 20

outer_function()

10. ¿Cuál es la diferencia entre un paquete de Python y un módulo de Python?

Respuesta:

Los paquetes y módulos son mecanismos para organizar y estructurar código, pero tienen diferentes propósitos y características.

Para empezar, un módulo de Python es un único archivo que contiene código Python. Puede definir funciones, variables y otros objetos que se utilizan en otras partes de tu programa. Debido a esto, los módulos son particularmente útiles para organizar código relacionado en archivos separados, lo que te permite administrar fácilmente tu base de código y mejorar la reutilización del código.

Mientras tanto, los paquetes son paquetes de código que contienen múltiples módulos y/o subpaquetes. Esto te permite organizar módulos relacionados en un único directorio.

Los paquetes son particularmente importantes para proyectos más grandes que involucran múltiples archivos de código y funcionalidades.

11. ¿Cómo usaría Python para buscar cada décimo elemento de una lista?

Respuesta:

La manera más sencilla de recuperar cada décimo elemento de una lista es con una técnica llamada "rebanado". Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

original_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 , 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

# Obtener cada décimo elemento usando notación de rebanada

every_10th_item = original_list[::10]

print(every_10th_item)

Este ejemplo devolvería 0, 10 y 20. Si deseas comenzar desde un número diferente, puedes modificar la línea every_10th_item = original_list[::10].

every_10th_item_starting_from_index_2 = original_list[2::10]

print(every_10th_item_starting_from_index_2)

Este ejemplo devolvería 2, 12.

Recuerda que Python es un lenguaje de base cero, lo que significa que el primer elemento está en el índice 0.

12. ¿Qué son las metaclases en Python y por qué son importantes?

Respuesta:

Las metaclases te permiten definir el comportamiento de las clases de Python.

En términos simples, puedes pensar en metaclase como una clase para clases. Definen cómo se crean las clases, cómo interactúan y qué atributos tienen.

Aquí tienes algunas razones por las que las metaclases de Python son tan importantes:

1. Reutilización del código. Dado que todas las clases dentro de una metaclase están definidas por los mismos comportamientos, contienen una lógica común. Esto hace que sea mucho más fácil reutilizar el código.

2. Modificación dinámica de clases. Con las metaclases, puedes modificar dinámicamente los atributos y métodos de clase cuando los creas, lo que permite la generación dinámica de código y el registro automático de subclases, entre otras cosas.

3. Personalización de la creación de clases. Esto te permite definir el comportamiento de todas las clases creadas con esta metaclase.

4. Hacer cumplir las mejores prácticas. Con las metaclases, puedes asegurarte de que ciertos atributos estén presentes o que los métodos estén definidos en subclases. Esto te permite aplicar patrones de diseño o mejores prácticas en tu código base.

13. ¿Cómo guardaría imágenes localmente con Python?

Respuesta:

La mejor manera de guardar imágenes localmente con Python es usar la función open() junto con el modo de escritura binaria ('wb'). Los datos de la imagen deben leerse desde la fuente y escribirse en un archivo nuevo.

Una de las mejores formas de recuperar datos de imágenes es con la biblioteca requests. Si aún no tienes instalada la biblioteca requests, puedes instalarla ejecutando pip install requests.

Aquí tienes un ejemplo del código que usarías:

import requests

def save_image_from_url(url, filename):

response = request.get(url)

if response.status_code == 200:

with open(filename, 'wb') as file:

file.write(response.content)

print(f"Imagen guardada como {filename}")

else:

print("Error al descargar la imagen")

# URL de la imagen

image_url = "https://example.com/image.jpg"

# Nombre del archivo de imagen guardado

output_filename = "saved_image.jpg"

# Guardar la imagen

save_image_from_url(url_de_imagen, output_filename )

En este ejemplo, debes reemplazar "https://example.com/image.jpg" con la URL de la imagen que deseas guardar y "saved_image.jpg" con el nombre de tu imagen guardada.

14. ¿Para qué se utiliza el módulo functools en Python?

Respuesta:

Con el módulo functools, puedes realizar funciones y operaciones de orden superior en objetos invocables. Contiene una serie de herramientas útiles, incluyendo las siguientes:

1. La función functools.partial te permite crear una nueva función con argumentos preestablecidos.

2. La función functools.reduce te permite aplicar una función binaria a los elementos de una secuencia de forma acumulativa.

3. El decorador functools.wraps se puede utilizar para mantener los metadatos originales de una función decorada.

4. La función functools.singledispatch te permite crear una función genérica que distribuye su ejecución a diferentes funciones especializadas.

Ten en cuenta que este es solo un pequeño ejemplo de la herramienta disponible dentro del módulo functools. En general, puede ayudarte a mejorar la legibilidad, la reutilización y el rendimiento del código.

Cómo evaluar a los desarrolladores avanzados en Python antes de contratar

La mejor manera de evaluar a los desarrolladores talentosos en Python es mediante un procedimiento de contratación completo y multifacético. Esto debería incluir una selección de preguntas avanzadas sobre Python, junto con pruebas de comportamiento, evaluaciones cognitivas y más.

TestGorilla es una plataforma líder de selección previa al empleo que puede ayudarte a identificar a los mejores candidatos para tu puesto vacante. Tenemos un catálogo que contiene más de 300 pruebas que puedes usar en tu campaña de contratación, incluyendo habilidades técnicas, habilidades interpersonales y evaluaciones de comportamiento.

Puedes utilizar hasta cinco de estas pruebas junto con preguntas de entrevista personalizadas para seleccionar candidatos. Estas son algunas de las pruebas que podrías considerar incorporar para ayudarte a contratar a desarrolladores avanzados en Python:

• Pruebas de habilidades de Python

  • Prueba de Python (Programación): Algoritmos de Nivel Básico

  • Prueba de Python (Trabajo con Matrices)

  • Prueba de Python (Programación): Estructuras de Datos y Objetos

  • Prueba de Python (Programación): Depuración

• Pruebas de capacidad cognitiva, como la Prueba de Resolución de Problemas o la Prueba de Pensamiento Crítico. Estas pueden ayudarte a comprender cómo los solicitantes abordan y resuelven problemas complejos.

• Pruebas de personalidad, como la Prueba de Afinidad Cultural o la Prueba de DISC, pueden proporcionar información sobre la personalidad y las tendencias de comportamiento de un candidato.

• Pruebas de competencia de idiomas para campañas de contratación internacionales o para un puesto que requiera dominio de un idioma distinto del inglés.

Una vez que hayas elaborado tu evaluación previa a la selección de TestGorilla, podrás compartirla con los candidatos y ver sus resultados en tiempo real.

Contrata a desarrolladores en Python destacados con TestGorilla

Contratar a un desarrollador en Python que no sea adecuado para tu puesto puede generar varios problemas, incluyendo código ineficiente, software propenso a errores, retrasos en los proyectos y soluciones de menor calidad. Debido a esto, es esencial examinar completamente a cada candidato para garantizar que tenga las habilidades y la preparación adecuadas para cumplir con tus expectativas.

Utilizar las preguntas avanzadas de entrevista sobre Python es una excelente manera de separar a los desarrolladores altamente capacitados de aquellos con experiencia más básica. Además de esto, las respuestas de los candidatos y la forma en que abordan las preguntas avanzadas pueden proporcionar información sobre sus procesos de pensamiento y sus habilidades de pensamiento crítico.

El enfoque de contratación multimedidas de TestGorilla te permite combinar preguntas avanzadas de entrevista sobre Python con pruebas de comportamiento y de habilidades específicas del puesto para una evaluación integral de tus candidatos.

Para obtener más información sobre cómo TestGorilla puede ayudarte a contratar a los mejores talentos, puedes solicitar una demostración en vivo o comenzar con tu plan Free.