CI/CD e qualità del codice
Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions, pipeline CI/CD, test automatizzati, pre-commit hooks, code coverage
1Cos'è Ruff nell'ecosistema Python?
Cos'è Ruff nell'ecosistema Python?
Risposta
Ruff è un linter e formatter Python estremamente veloce scritto in Rust. Sostituisce vantaggiosamente strumenti come Flake8, isort e Black offrendo prestazioni da 10 a 100 volte superiori. Ruff supporta oltre 700 regole di linting e si integra facilmente nelle pipeline CI/CD e nei pre-commit hooks.
2Qual è il ruolo principale del file pyproject.toml con Poetry?
Qual è il ruolo principale del file pyproject.toml con Poetry?
Risposta
Il file pyproject.toml è il file di configurazione centrale di un progetto Python con Poetry. Definisce i metadati del progetto (nome, versione, descrizione), le dipendenze di produzione e sviluppo, gli script e le configurazioni di strumenti come Ruff o pytest. Questo file standardizzato sostituisce setup.py, requirements.txt e setup.cfg.
3Quale comando Poetry installa tutte le dipendenze di un progetto esistente?
Quale comando Poetry installa tutte le dipendenze di un progetto esistente?
Risposta
Il comando poetry install legge i file pyproject.toml e poetry.lock per installare tutte le dipendenze del progetto in un virtual environment isolato. Se poetry.lock esiste, vengono utilizzate le versioni esatte per garantire la riproducibilità. Altrimenti, Poetry risolve le dipendenze e crea il file lock.
Cos'è un pre-commit hook nel contesto Git?
Qual è la struttura di base di un workflow GitHub Actions?
+17 domande da colloquio
Altri argomenti di colloquio Data Engineering
Linux & Shell - Fondamenti
Git & GitHub - Fondamenti
Python avanzato per Data Engineering
Docker - Fondamenti
Google Cloud Platform - Fondamenti
Docker Compose
FastAPI - API per dati
SQL avanzato per il Data Engineering
Data Lake - Architettura e ingestione
BigQuery per il Data Engineering
PostgreSQL - Amministrazione
Data Modeling per Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Ingestione dati
dbt - Fondamenti
Apache Airflow - Fondamenti
Kubernetes - Fondamenti
dbt - Funzionalità avanzate
Pattern ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Avanzato
Airflow + dbt - Orchestrazione delle pipeline
PySpark - Elaborazione su larga scala
Google Pub/Sub - Streaming di dati
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Produzione e scaling
Terraform - Infrastructure as Code
Database NoSQL
Data Architecture moderna
Monitoraggio e osservabilità
IAM e sicurezza dei dati
Padroneggia Data Engineering per il tuo prossimo colloquio
Accedi a tutte le domande, flashcards, test tecnici, esercizi di code review e simulatori di colloquio.
Inizia gratis