Preguntas de entrevista de Python en español con respuestas explicadas
Prepararte para una entrevista técnica de Python no es memorizar preguntas genéricas, sino entender cómo piensan los entrevistadores y qué buscan. En este artículo analizamos 7 preguntas comunes en entrevistas de Python, explicamos las respuestas y te damos consejos para destacarte, especialmente si apuntas a roles remotos desde Latinoamérica.
1. ¿Cuál es la diferencia entre una lista y una tupla en Python?
Esta pregunta testea si realmente conocés la base de las estructuras de datos.
- Una lista (`list`) es mutable: podés agregar, quitar o modificar elementos.
- Una tupla (`tuple`) es inmutable: no podés cambiar sus elementos luego de creada.
- Las listas suelen usarse cuando se necesita modificar datos. Las tuplas, para datos fijos o como claves en diccionarios.
Respuesta modelada:
> "Las listas son mutables, permiten cambios en tiempo de ejecución, como agregar o borrar elementos. Las tuplas son inmutables y útiles como claves en diccionarios o para datos que no deben cambiar."
2. ¿Cómo funciona el manejo de excepciones en Python?
No alcanza con saber poner un `try-except`. Esperá que te pidan detalles.
- Usá `try` para el código que podría fallar.
- `except` captura la excepción específica o genérica.
- Podés agregar `else` (se ejecuta si no hubo excepción) y `finally` (siempre se ejecuta, pase lo que pase).
Consejo: Mencioná que es mejor capturar solo las excepciones que necesitás, no usar `except:` a secas.
```python
try:
resultado = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
print(f"Error: {e}")
finally:
print("Operación finalizada.")
```
3. ¿Qué es una comprensión de listas y cuándo la usarías?
No todos los candidatos dominan este concepto, aunque es muy valioso en código Python profesional.
- Es una manera concisa de crear listas a partir de una secuencia o condicional.
- Reduce líneas y suele mejorar legibilidad, pero puede ser confuso si lo hacés demasiado complejo.
Ejemplo simple:
```python
pares = [x for x in range(10) if x % 2 == 0] # [0, 2, 4, 6, 8]
```
Respuesta sugerida:
> "Una comprensión de listas es una forma concisa de generar una lista aplicando una expresión a cada elemento de un iterable. Se usa para mayor claridad cuando la lógica es simple."
4. ¿Cómo funciona el manejo de memoria en Python?
No es obligatorio saber detalles internos, pero entender conceptos como el garbage collector te diferencia.
- Python usa conteo de referencias para liberar memoria.
- Un recolector de basura elimina objetos que ya no se usan, liberando memoria automáticamente.
- Usar estructuras cíclicas (por ejemplo, listas que contienen referencias entre sí) puede retrasar la liberación.
Tip: Mencioná los módulos `gc` para control más avanzado si lo conocés.
5. ¿Cómo implementás un decorador en Python y para qué sirve?
Si el puesto es de semi senior en adelante, esperá sí o sí una pregunta sobre decoradores.
- Un decorador es una función que recibe otra función como argumento y retorna una versión modificada (envuelta).
- Se usa para reutilizar lógica (por ejemplo, logging, chequeo de permisos, medición de tiempos).
Ejemplo básico:
```python
def mi_decorador(func):
def wrapper(*args, kwargs):
print("Antes de ejecutar")
resultado = func(*args, kwargs)
print("Después de ejecutar")
return resultado
return wrapper
@mi_decorador
def saludo(nombre):
print(f"Hola {nombre}")
```
Respuesta:
> "Un decorador es una función que modifica el comportamiento de otra. Lo uso para lógica transversal como logging, autenticación o manejo de errores."
6. Pregunta de código: elimina los duplicados de una lista, manteniendo el orden
Te piden escribir código. Qué buscan: claridad y eficiencia, sin atajos que pierdan orden (como convertir a set).
Solución en entrevista:
```python
def elimina_duplicados(lista):
resultado = []
vistos = set()
for elem in lista:
if elem not in vistos:
resultado.append(elem)
vistos.add(elem)
return resultado
```
Explicá en voz alta:
> "Itero la lista, agregando a 'resultado' solo los elementos que aún no ví usando un set para eficiencia O(1). Así mantengo el orden original."
7. ¿Cómo manejarías una API externa con requests y controlando errores?
Te piden mostrar habilidades de backend y buenas prácticas.
- Usá el módulo `requests`.
- Controlá errores de red con `try-except` (por ejemplo, `requests.exceptions.RequestException`).
- Validá status codes de la respuesta.
- Considerá reintentos (retry) si es necesario.
Ejemplo:
```python
import requests
def consulta_api(url):
try:
resp = requests.get(url, timeout=5)
resp.raise_for_status()
return resp.json()
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
print(f"Error HTTP: {errh}")
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
print(f"Error de conexión: {errc}")
except requests.exceptions.Timeout as errt:
print(f"Timeout: {errt}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
print(f"Error inesperado: {err}")
```
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Consejo final: Práctica estos conceptos hablando en voz alta, como si explicases a un colega. Mostrá tu razonamiento lógico, no solo memorización.