14 perguntas (e respostas) avançadas para entrevistas sobre o Python

No cenário tecnológico competitivo atual, o desenvolvedor Python certo pode ser extremamente benéfico para sua empresa, enquanto a escolha errada pode causar vários problemas. Os desenvolvedores não qualificados são lentos, escrevem códigos ineficientes e exigem uma quantidade significativa de treinamento para atender a seus padrões.

A contratação de desenvolvedores com um sólido entendimento das complexidades, dos recursos avançados e dos usos do Python na vida real é essencial para a criação de aplicativos robustos e inovadores. A melhor maneira de fazer isso é usar uma abordagem de contratação multifacetada e completa, com perguntas de entrevista sobre o Python.

Aqui, oferecemos 14 perguntas avançadas para entrevistas completas sobre o Python, com exemplos de respostas de alto nível para ajudá-lo a contratar o melhor talento para sua vaga de emprego.

Por que usar perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python em seu processo de contratação?

As perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python são uma ferramenta poderosa, que pode ajudá-lo a identificar os candidatos mais adequados para o cargo. Aqui estão alguns dos principais benefícios de usá-las como parte de sua campanha de contratação.

Testando as habilidades de Python dos candidatos

Em primeiro lugar, as perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python permitem que você teste as habilidades de cada candidato no Python. Isso separa aqueles com conhecimentos avançados dos iniciantes com pouca experiência e garante que os candidatos tenham as habilidades necessárias para lidar com tarefas complexas.

Se você estiver contratando para um cargo especializado, poderá personalizar suas perguntas para garantir que está avaliando os conhecimentos corretos. Por exemplo, você pode querer fazer perguntas de entrevista com cientistas de dados do Python se estiver procurando pessoas que se destaquem nessa área.

Avaliar a capacidade de resolução de problemas e pensamento crítico

Perguntas avançadas sobre o Python também oferecem a oportunidade de descobrir mais informações sobre os processos de pensamento de cada candidato. Suas respostas lhe darão dicas sobre suas habilidades de resolução de problemas e pensamento crítico.

Por exemplo, você pode fazer perguntas que peçam que os candidatos analisem um problema, pensem em seus componentes e, depois, forneçam uma explicação passo a passo. A maneira como eles abordam isso e apresentam suas respostas pode ajudá-lo a entender como eles pensam.

Entender como os candidatos agem sob pressão

Estabelecer limites de tempo para responder às perguntas da entrevista sobre o Python permite identificar os candidatos que apresentam bom desempenho sob pressão. Você pode usar situações do mundo real para simular os desafios que o candidato poderá enfrentar ao trabalhar em sua empresa e ver como ele lida com eles.

Avaliar as habilidades de comunicação dos candidatos

Fazer perguntas complexas também dá aos candidatos a oportunidade de mostrar suas habilidades de comunicação. Há duas coisas que você pode procurar aqui.

Em primeiro lugar, os candidatos precisam saber pedir esclarecimentos caso não entendam uma pergunta. Isso pode ajudá-lo a entender como eles resolvem problemas, e você pode obter insights sobre os conhecimentos de cada um deles por meio das perguntas que fazem.

A forma como os candidatos apresentam suas respostas também é extremamente importante. Por exemplo, eles apresentam informações de forma clara e concisa, facilmente compreensível para outras pessoas?

Compreender os pontos fortes e fracos dos candidatos

Usar perguntas específicas sobre Linux durante o processo de contratação também permite identificar os pontos fortes e fracos de cada candidato. Isso é essencial para ajudá-lo a decidir qual é a melhor opção para sua empresa.

Digamos, por exemplo, que você já tenha um desenvolvedor Python sênior, que se destaca em uma determinada área. Provavelmente, não será o fim do mundo se um candidato for um pouco fraco nessa área, pois poderá obter apoio e orientação do colega.

14 perguntas e respostas avançadas para a entrevista sobre o Python

Abaixo, listamos 14 perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python que você pode usar para avaliar as habilidades de um candidato. Também fornecemos exemplos de respostas de alto nível para cada pergunta, mas observe que, muitas vezes, há várias maneiras de resolver um problema no Python, portanto, pode haver outras respostas corretas.

Lembre-se de que você pode adaptar ou alterar essas perguntas de modo que analisem as habilidades e experiências diretamente relevantes para o cargo para o qual você está contratando.

1. O que é PIP e como usá-lo?

Resposta:

PIP é um gerenciador de pacotes Python, usado para simplificar a instalação e o gerenciamento de bibliotecas de terceiros. Algumas das tarefas que ele permite realizar são:

• Instalar pacotes com o comando pip install package_name

• Especificar versões com o comando pip install package_name==version

• Atualizar pacotes com o comando pip install --upgrade package_name

• Desinstalar pacotes com o comando pip uninstall package_name

• Listar pacotes instalados com o comando pip list

• Instalar pacotes de um arquivo requirements.txt com o comando pip install -r requirements.txt

A maioria dos sistemas modernos tem o PIP instalado por padrão, mas pode ser necessário instalá-lo separadamente se você estiver usando uma versão anterior ao Python 3.3.

2. Você pode me falar sobre o Django e como ele é usado pelos desenvolvedores Python?

Resposta:

Django é um poderoso web framework Python, que ajuda os desenvolvedores a criar aplicativos web robustos, escaláveis e de fácil manutenção. Ele oferece um conjunto de ferramentas, convenções e bibliotecas para ajudar os desenvolvedores a trabalhar com eficiência e se concentrar no código específico do aplicativo.

Alguns dos principais recursos do Django são:

• Gerenciamento simplificado de formulários

• Mapeamento de objeto-relacional (ORM)

• Roteamento e visualizações de URL

• Uma interface simples e fácil de usar para gerenciar dados de aplicativos

• Autenticação de usuários e gerenciamento de permissões

• Segurança integrada avançada

Os desenvolvedores Python podem usar o Django para criar diferentes tipos de aplicativos web, incluindo sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS), sites de comércio eletrônico, APIs, plataformas de redes sociais e muito mais.

3. O que são namespaces locais e globais e como são usados na programação Python?

Resposta:

Namespaces Python são contêineres que armazenam o mapeamento de nomes para objetos. Você pode usá-los para organizar e gerenciar classes, funções, variáveis e outros objetos em seu código.

Namespaces locais são criados sempre que funções são chamadas e só são acessíveis dentro da função que os define.

Cada chamada de função cria um novo namespace local, que é destruído quando a função é concluída. Isso garante que eles não interfiram entre si e são projetados para evitar conflitos de nomenclatura entre diferentes funções.

Namespaces globais, por sua vez, existem em todo o script/modelo Python. Eles contêm os nomes das variáveis definidas no escopo de nível superior, e essas variáveis podem ser acessadas em qualquer parte do script.

Namespaces globais persistem enquanto o script/modelo estiver na memória, e você pode alterar variáveis globais com a ajuda da palavra-chave global.

4. Explique o gerenciamento de exceções no Python.

Resposta:

Gerenciamento de exceções refere-se ao processo de gerenciamento e resposta a erros de tempo de execução ou situações inesperadas que podem ocorrer quando um programa está sendo executado.

Você sabe detectar e tratar esses erros com blocos try, except, else e finally. Veja como.

1. Coloque o código que pode gerar uma exceção/erro no bloco try.

2. Use o bloco except para especificar a exceção que você está tentando encontrar. Você pode adicionar vários blocos except, se necessário. Se uma exceção for encontrada no bloco try, ela executará o código no bloco except relevante.

3. Use o bloco else para adicionar o código que você deseja executar se não houver exceções. Esse bloco é opcional.

4. O bloco finally também é opcional e é executado por último, independentemente de haver ou não exceções.

Aqui está um exemplo no qual um usuário insere um número, e uma exceção é gerada se ele inserir zero ou um número não numérico:

try:

num = int(input("Digite um número:"))

resultado = 10 / num

except ZeroDivisionError:

print("Não é possível dividir por zero.")

except ValueError:

print("Inserção inválida. Insira um número.")

else:

print("Resultado:", resultado)

finally:

print("Gerecnaimento de exceção concluído.")

Com o gerenciamento correto de exceções, você pode evitar travamentos devido a erros imprevistos, fornecer mensagens de erro informativas aos usuários e registrar informações de depuração.

5. Explique, com código, como você copiaria um objeto em Python.

Resposta:

A maneira mais fácil de copiar um objeto em Python é com o módulo copy. Isso permite criar cópias superficiais e profundas.

Cópias superficiais criam novos objetos sem cópias de objetos aninhados. Por esse motivo, as alterações nos objetos aninhados no original ainda podem afetar o objeto copiado. Essa é a aparência do código para uma cópia superficial:

import copy

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

shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

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

print(shallow_copied_list) # As alterações se refletam na cópia superficial

Em contrapartida, cópias profundas criam novos objetos, juntamente com cópias de todos os objetos aninhados. Isso significa que as alterações nos objetos aninhados originais não se refletem na cópia. Essa é a aparência do código para uma cópia profunda.

import copy

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

deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

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

print(deep_copied_list) # A cópia profunda permanece inalterada

É importante observar que nem todos os objetos podem ser copiados. Objetos que não podem ser copiados gerarão uma exceção com o módulo copy.

6. O que é o PEP 8 e por que ele é importante?

Resposta:

PEP 8, ou Python Enhancement Proposal 8, é o guia de estilo oficial do Python para escrever códigos legíveis e de fácil manutenção. Ele contém diretrizes claras para a formatação do código, a fim de garantir que ele seja consistente e compreensível. Isso torna mais fácil para outros desenvolvedores lerem, manterem e colaborarem em seu código.

A contratação de desenvolvedores que entendam de PEP 8 possibilitará a escrita de códigos formatados de forma consistente e de alta qualidade. Também garante que eles serão capazes de colaborar de forma eficaz com o restante de sua equipe qualificada.

7. Diga-me como você randomizaria os itens de uma lista com Python.

Resposta:

A maneira mais fácil de randomizar os itens de uma lista em Python é com o módulo random. Você pode usar a função random.shuffle() para embaralhar os itens e modificar a lista original.

import random

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

# Embaralhar a lista implementada

random.shuffle (my_list)

print(my_list) # O resultado será uma versão embaralhada da lista original

Como alternativa, você pode usar random.sample() para randomizar os itens de uma lista e salvá-los em uma nova lista, em vez de modificar a lista original.

import random

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

# Obtenha uma nova lista embaralhada sem modificar a lista original

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

print(shuffled_list) # O resultado será uma versão embaralhada da lista original

8. O que é Global Interpreter Lock (GIL)? Por que ele é importante?

Resposta:

GIL é um mutex usado pelo interpretador CPython, que é a implementação mais difundida do Python. A principal função do GIL é limitar a execução do bytecode Python a um único thread.

Isso é importante por vários motivos, incluindo a simplificação do gerenciamento de memória em vários threads. Também evita que vários threads acessem dados compartilhados ao mesmo tempo, o que pode causar corrupção de dados.

Finalmente, o GIL garante compatibilidade com modelos de extensão C que não sejam projetados para lidar com multi-threading.

9. O que a instrução nonlocal faz?

Resposta:

No Python, a instrução nonlocal é usada para indicar que uma variável em uma função aninhada não é local. Ela permite modificar variáveis em um escopo externo, mas não global, de dentro de uma função aninhada.

Aqui está um exemplo de como você pode usar nonlocal. Estamos usando a instrução nonlocal para modificar a outer_variable da outer_function de dentro da inner_function.

def outer_function():

outer_variable = 10

def inner_function():

nonlocal outer_variable

outer_variable = 20 # Modifique a variável no escopo delimitante

inner_function()

print("Outer variable:", outer_variable) # Resultado: 20

outer_function()

10. Qual é a diferença entre um pacote Python e um módulo Python?

Resposta:

Pacotes e módulos são mecanismos para organizar e estruturar códigos, mas têm finalidades e características diferentes.

Para começar, um módulo Python é um único arquivo contendo códigos Python. Ele pode definir funções, variáveis e outros objetos que são usados em outras partes de seu programa. Por isso, os módulos são particularmente úteis para organizar códigos relacionados em arquivos separados, permitindo gerenciar facilmente sua base de códigos e melhorar a reutilização de códigos.

Em contrapartida, pacotes são pacotes de códigos que contêm vários módulos e/ou subpacotes. Ele permite organizar módulos relacionados em um único diretório.

Os pacotes são particularmente importantes para projetos maiores, que envolvem vários arquivos de código e funcionalidades.

11. Como você usaria o Python para buscar cada décimo item de uma lista?

Resposta:

A maneira mais fácil de buscar cada décimo item de uma lista é com uma técnica chamada “slicing”. Aqui está um exemplo de como fazer isso:

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

# Buscar cada 10º item usando notação de colchetes

every_10th_item = original_list[::10]

print(every_10th_item)

Esse exemplo retornaria 0, 10 e 20. Se quiser começar com um número diferente, você pode modificar a linha each_10th_item = original_list[ ::10].

every_10th_item_starting_from_index_2 = original_list[2::10]

print(every_10th_item_starting_from_index_2)

Esse exemplo retornaria 2, 12.

Lembre-se de que o Python é uma linguagem baseada em zero, o que significa que o primeiro elemento está no índice 0.

12. O que são metaclasses no Python e por que elas são importantes?

Resposta:

Metaclasses permitem definir o comportamento das classes Python.

Em termos simples, você pode pensar na metaclasse como uma classe para classes. Elas definem como as classes são criadas, como interagem e quais atributos possuem.

Aqui estão alguns motivos pelos quais as metaclasses Python são tão importantes:

1. Reutilização de códigos. Como todas as classes dentro de uma metaclasse são definidas pelos mesmos comportamentos, elas contêm uma lógica comum. Isso torna muito mais fácil reutilizar o código.

2. Modificação dinâmica de classes. Com metaclasses, você pode modificar dinamicamente atributos e métodos de classe ao criá-los, permitindo a geração dinâmica de códigos e o registro automático de subclasses, entre outras coisas.

3. Personalização na criação de classes.Isso permite definir o comportamento de todas as classes criadas com essa metaclasse.

4. Aplicação das práticas recomendadas. Com metaclasses, você pode garantir que certos atributos estejam presentes ou que métodos sejam definidos em subclasses. Isso permite impor padrões de projeto ou práticas recomendadas em sua base de códigos.

13. Como você salvaria imagens localmente com o Python?

Resposta:

A melhor maneira de salvar imagens localmente com o Python é usar a função open() junto com o modo de escrita ('wb'). Os dados da imagem precisam ser lidos da fonte e escritos em um novo arquivo.

Uma das melhores maneiras de buscar dados de imagens é com a biblioteca requests. Se você ainda não tiver a biblioteca requests instalada, poderá instalá-la executando pip install requests.

Aqui está um exemplo do código que você usaria:

import requests

def save_image_from_url(url, file name):

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

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

file.write(response.content)

print(f"Image saved as {filename} ")

else:

print("Failed to download the image")

# URL of the image

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

# Name for the saved image file

output_filename = "saved_image.jpg"

# Save the image

save_image_from_url(image_url, output_filename)

Neste exemplo, você precisa substituir "https://example.com/image.jpg"pelo URL da imagem que deseja salvar e "saved_image.jpg" pelo nome da imagem salva.

14. Para que serve o módulo functools usado no Python?

Resposta:

Com o módulo functools, você pode executar funções e operações de ordem superior em objetos que podem ser chamados. Ele contém diversas ferramentas úteis, incluindo as seguintes:

1. A função functools.partial permite criar uma nova função com aumentos predefinidos.

2. A função functools.reduce permite aplicar uma função binária aos elementos de uma sequência de forma cumulativa.

3. O decorador functools.wraps pode ser usado para manter os metadados originais de uma função decorada.

4. A função functools.singledispatch permite criar uma função genérica que despacha sua execução para diferentes funções especializadas.

Observe que este é apenas um pequeno exemplo da ferramenta disponível no módulo functools. No geral, ela pode ajudá-lo a melhorar a legibilidade, a reutilização e o desempenho do código.

Como avaliar desenvolvedores Python avançados antes de contratar

A melhor maneira de avaliar desenvolvedores Python talentosos é usar um processo de contratação completo e multifacetado. Isso deve incluir uma seleção de questões avançadas sobre Python, juntamente com testes comportamentais, avaliações cognitivas e muito mais.

A TestGorilla é uma plataforma líder de seleção pré-contratação, que pode ajudá-lo a identificar os melhores candidatos para sua vaga de emprego. Temos uma biblioteca contendo mais de 300 testes, que você pode usar em sua campanha de contratação, incluindo habilidades básicas, habilidades interpessoais e avaliações comportamentais.

Você pode usar até cinco desses testes, juntamente com perguntas de entrevista personalizadas para selecionar os candidatos. Aqui estão alguns dos testes que você pode considerar incorporar para ajudá-lo a contratar desenvolvedores Python avançados:

• Testes de habilidades em Python

  • Python (Codificação): teste de algoritmos de nível básico

  • Teste Python (Trabalhando com Matrizes)

  • Python (Codificação): teste de Estruturas de Dados e Objetos

  • Python (Codificação): teste de Depuração

• Testes de capacidade cognitiva, como o teste de Resolução de Problemas ou o teste de Pensamento Crítico. Eles podem ajudá-lo a entender como os candidatos abordam e resolvem problemas complexos.

• Testes de personalidade, como o teste de Capacidade de Agregar Cultura ou teste DISC, podem fornecer insights sobre a personalidade e as tendências comportamentais de um candidato.

• Testes de habilidades com Idiomas para campanhas de contratação internacionais ou para um cargo que exija fluência em um segundo idioma.

Depois de elaborar sua avaliação de pré-contrataçào da TestGorilla, você poderá enviá-la aos candidatos e visualizar os resultados em tempo real.

Contrate desenvolvedores Python líderes com a TestGorilla

Contratar um desenvolvedor Python que não seja adequado para seu cargo pode causar vários problemas, como códigos ineficientes, softwares propensos a bugs, atrasos em projetos e soluções de qualidade inferior. Por isso, é essencial avaliar minuciosamente cada candidato para garantir que você contrate um que seja qualificado e preparado para atender a suas expectativas.

Usar perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python é uma ótima maneira de separar desenvolvedores altamente qualificados daqueles com experiência mais básica. Além disso, as respostas dos candidatos e a forma como respondem questões avançadas podem fornecer insights sobre seus processos de raciocínio e suas habilidades de pensamento crítico.

A abordagem da TestGorilla à contratação, envolvendo diversas medições, permite que você combine perguntas avançadas para a entrevista sobre o Python com testes comportamentais e de habilidades específicas do cargo, para obter uma avaliação abrangente de seus candidatos.

Para saber mais sobre como a TestGorilla pode ajudá-lo a contratar os melhores talentos, você pode solicitar uma demonstração ao vivo ou começar a usar seu plano gratuito.