CI/CD та якість коду
Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions, CI/CD пайплайни, автоматизовані тести, pre-commit hooks, code coverage
1Що таке Ruff в екосистемі Python?
Що таке Ruff в екосистемі Python?
Відповідь
Ruff — це надзвичайно швидкий Python linter і formatter, написаний на Rust. Він вигідно замінює інструменти, такі як Flake8, isort і Black, забезпечуючи продуктивність у 10-100 разів кращу. Ruff підтримує понад 700 правил лінтингу та легко інтегрується в CI/CD пайплайни та pre-commit hooks.
2Яка основна роль файлу pyproject.toml з Poetry?
Яка основна роль файлу pyproject.toml з Poetry?
Відповідь
Файл pyproject.toml — це центральний конфігураційний файл проєкту Python із Poetry. Він визначає метадані проєкту (назву, версію, опис), залежності production та development, скрипти та конфігурації інструментів, таких як Ruff чи pytest. Цей стандартизований файл замінює setup.py, requirements.txt і setup.cfg.
3Яка команда Poetry встановлює всі залежності існуючого проєкту?
Яка команда Poetry встановлює всі залежності існуючого проєкту?
Відповідь
Команда poetry install читає файли pyproject.toml і poetry.lock для встановлення всіх залежностей проєкту в ізольованому віртуальному середовищі. Якщо poetry.lock існує, використовуються точні версії для забезпечення відтворюваності. Інакше Poetry вирішує залежності та створює файл lock.
Що таке pre-commit hook у контексті Git?
Яка базова структура workflow GitHub Actions?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Engineering
Linux & Shell - Основи
Git & GitHub - Основи
Просунутий Python для Data Engineering
Docker - Основи
Google Cloud Platform - Основи
Docker Compose
FastAPI - API даних
Просунутий SQL для Data Engineering
Data Lake - Архітектура та завантаження даних
BigQuery для Data Engineering
PostgreSQL - Адміністрування
Data Modeling для Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Завантаження даних
dbt - Основи
Apache Airflow - Основи
Kubernetes - Основи
dbt - Розширені можливості
Патерни ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Просунутий
Airflow + dbt - Оркестрація пайплайнів
PySpark - Великомасштабна обробка
Google Pub/Sub - Стрімінг даних
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Продакшн та масштабування
Terraform - Infrastructure as Code
Бази даних NoSQL
Сучасна Data Architecture
Моніторинг та спостережуваність
IAM та безпека даних
Опануй Data Engineering для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно