# CI/CD e qualità del codice (Data Engineering) > Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions, pipeline CI/CD, test automatizzati, pre-commit hooks, code coverage - 20 domande da colloquio - Mid-Level - [Domande da colloquio: Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio.md) ## 1. 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. ## 2. 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. ## 3. 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. ## Altre 17 domande disponibili - Cos'è un pre-commit hook nel contesto Git? - Qual è la struttura di base di un workflow GitHub Actions? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Engineering - [Linux & Shell - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/linux-shell-basics.md): 20 domande, Junior - [Git & GitHub - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/git-github-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Python avanzato per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/python-advanced-de.md): 25 domande, Junior - [Docker - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-fundamentals.md): 25 domande, Junior - [Google Cloud Platform - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/gcp-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/docker-compose.md): 20 domande, Mid-Level - [FastAPI - API per dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/fastapi.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL avanzato per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/sql-advanced-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Lake - Architettura e ingestione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-lake.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery per il Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/bigquery-de.md): 20 domande, Mid-Level - [PostgreSQL - Amministrazione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/postgresql-admin.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling per Data Engineering](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-modeling-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Ingestione dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/fivetran-airbyte.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-fundamentals-de.md): 20 domande, Mid-Level - [Apache Airflow - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [Kubernetes - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/dbt-advanced-de.md): 20 domande, Senior - [Pattern ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/etl-elt-patterns.md): 20 domande, Senior - [Apache Airflow - Avanzato](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-advanced.md): 20 domande, Senior - [Airflow + dbt - Orchestrazione delle pipeline](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/airflow-dbt-integration.md): 20 domande, Senior - [PySpark - Elaborazione su larga scala](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pyspark.md): 20 domande, Senior - [Google Pub/Sub - Streaming di dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/pubsub-streaming.md): 20 domande, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/apache-beam-dataflow.md): 20 domande, Senior - [Kubernetes - Produzione e scaling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/kubernetes-advanced.md): 20 domande, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/terraform.md): 20 domande, Senior - [Database NoSQL](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/nosql-databases.md): 20 domande, Senior - [Data Architecture moderna](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/data-architecture.md): 20 domande, Senior - [Monitoraggio e osservabilità](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/monitoring-observability.md): 20 domande, Senior - [IAM e sicurezza dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/iam-security-de.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/it/technologies/data-engineering/domande-colloquio/ci-cd-code-quality