Senior Software Engineer (Python)

Python linh hoạt nên dự án lớn dễ rối; cần công cụ để bắt lỗi trước khi chạy.

• Type hints + type checker (mypy hoặc pyright) chạy trong CI. Dùng Protocol cho interface, TypedDict hoặc dataclass thay cho dict tự do.
• Validate dữ liệu ở biên (request, config, message) bằng Pydantic; bên trong tin vào kiểu đã kiểm.
• Dependency: môi trường ảo riêng, file lock để build tái lập được (uv, Poetry hoặc pip-tools). Tách dependency dev và production.
• Lint/format tự động: ruff thay cho nhiều công cụ cũ; chạy qua pre-commit và CI.
• Cấu trúc: chia theo domain, tách logic nghiệp vụ khỏi framework để test không cần DB hay HTTP.
• Test bằng pytest với fixture; test tích hợp cho các luồng chính.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn hiểu type hints không kiểm tra lúc runtime, nên vẫn cần validate dữ liệu đầu vào.

Decorator là hàm nhận một hàm và trả về hàm mới bọc quanh nó. @timer chỉ là cú pháp ngắn của func = timer(func).

import functools, time

def timer(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        finally:
            print(func.__name__, time.perf_counter() - start)
    return wrapper

• functools.wraps giữ lại __name__, docstring của hàm gốc, quan trọng cho log và debug.
• Decorator có tham số (ví dụ @retry(times=3)) cần thêm một lớp hàm bên ngoài.
• Ví dụ thực tế: @app.get của FastAPI, @login_required của Django, @functools.lru_cache.

Hay sai: decorator viết kiểu đồng bộ bọc hàm async def. Kết quả là đo thời gian tạo coroutine chứ không phải thời gian chạy.

GIL (Global Interpreter Lock) trong CPython chỉ cho một thread chạy bytecode Python tại một thời điểm. Vì vậy threading không tăng tốc tác vụ nặng CPU, nhưng vẫn hữu ích cho I/O vì GIL được nhả ra khi chờ mạng, đĩa.

• I/O, số lượng vừa phải, thư viện blocking: threading hoặc ThreadPoolExecutor.
• I/O rất nhiều kết nối đồng thời: asyncio với thư viện async (httpx, asyncpg).
• Nặng CPU: multiprocessing hoặc ProcessPoolExecutor, hoặc dùng thư viện viết bằng C như NumPy (nhả GIL khi tính toán).

Từ Python 3.13 có bản build free-threaded (không GIL) tuỳ chọn, nhưng chưa phải mặc định và còn phụ thuộc thư viện hỗ trợ.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn phân biệt được bài toán I/O-bound và CPU-bound trước khi chọn công cụ.

IoC container của Spring tạo và quản lý các bean, rồi "tiêm" phụ thuộc vào class cần dùng, thay vì class tự new. Nhờ vậy code ít phụ thuộc cứng, dễ thay implementation và dễ test.

Constructor injection được khuyên dùng vì:

• Field có thể là final, object luôn ở trạng thái đầy đủ sau khi tạo.
• Test unit không cần Spring: chỉ cần new OrderService(mockRepo).
• Constructor quá nhiều tham số là dấu hiệu class đang ôm nhiều việc.
• Class chỉ có một constructor thì không cần ghi @Autowired.

Nên nói thêm về scope: mặc định bean là singleton (một instance cho cả context), ngoài ra có prototype, request, session.

Hay sai: để state thay đổi được (ví dụ biến đếm, list) trong bean singleton. Nhiều request chạy song song sẽ dùng chung và gây race condition.

Spring tạo proxy bao quanh bean. Khi gọi method có @Transactional qua proxy, proxy mở transaction, gọi method thật, rồi commit hoặc rollback.

Những lý do hay gặp khiến nó "không ăn":

• Self-invocation: method A trong cùng class gọi this.b() có @Transactional, lời gọi không đi qua proxy.
• Method là private hoặc final: proxy không chặn được lời gọi.
• Mặc định chỉ rollback với unchecked exception và Error. Checked exception vẫn commit, trừ khi khai báo rollbackFor = Exception.class.
• Exception bị catch và nuốt bên trong method.

Nên biết thêm propagation (REQUIRED, REQUIRES_NEW) và readOnly = true cho các truy vấn chỉ đọc.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn giải thích được bằng cơ chế proxy, không chỉ liệt kê lỗi.

Cả bốn đều chạy nhiều Promise song song, khác nhau ở cách kết thúc:

• all: chờ tất cả thành công; một cái lỗi là reject ngay.
• allSettled: chờ tất cả xong, trả về trạng thái từng cái; không bao giờ reject.
• race: lấy kết quả (thành công hay lỗi) của cái xong đầu tiên; hay dùng để đặt timeout.
• any: lấy cái thành công đầu tiên; chỉ reject khi tất cả đều lỗi.

try {
  const [user, orders] = await Promise.all([getUser(id), getOrders(id)]);
} catch (err) {
  showError(err);
}

Hay sai: await lần lượt trong vòng lặp các request không phụ thuộc nhau, khiến tổng thời gian cộng dồn. Ngược lại, gọi Promise.all với hàng nghìn request cùng lúc có thể làm quá tải server; khi đó cần giới hạn số request đồng thời.

N+1 là khi lấy danh sách bằng 1 query, rồi mỗi phần tử truy cập quan hệ lại sinh thêm 1 query. Ví dụ duyệt 50 bài viết và in post.author.name sẽ thành 51 query.

• select_related: dùng SQL JOIN, cho quan hệ trỏ tới một object (ForeignKey, OneToOne).
• prefetch_related: chạy query riêng rồi ghép trong Python, cho quan hệ nhiều (ManyToMany, reverse ForeignKey).

posts = (Post.objects
         .select_related("author")
         .prefetch_related("tags"))

Phát hiện bằng Django Debug Toolbar, hoặc assertNumQueries trong test.

Hay sai: gọi .filter() trên quan hệ đã prefetch bên trong vòng lặp. Lệnh đó tạo query mới và bỏ qua dữ liệu prefetch; dùng Prefetch(..., queryset=...) để lọc ngay từ đầu.

Context manager đảm bảo việc "mở" và "dọn dẹp" luôn đi cùng nhau, kể cả khi có exception: đóng file, trả connection, nhả lock, rollback transaction.

Cách nhanh nhất là dùng contextlib.contextmanager:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def db_transaction(conn):
    try:
        yield conn
        conn.commit()
    except Exception:
        conn.rollback()
        raise

• Cách đầy đủ: viết class có __enter__ và __exit__(self, exc_type, exc, tb). Nếu __exit__ trả về True thì exception bị nuốt.
• Bản async: async with, __aenter__/__aexit__ hoặc asynccontextmanager.

Hay sai: quên raise lại exception trong khối except, khiến lỗi bị che mất và code phía sau tưởng mọi thứ đã thành công.

asyncio chạy nhiều coroutine trên một thread. Khi coroutine gặp await một thao tác I/O, nó nhường quyền cho event loop chạy coroutine khác. Đây là đa nhiệm hợp tác: coroutine nào không await thì chiếm luôn cả loop.

Trong FastAPI:

• async def khi mọi thứ bên trong đều async (httpx.AsyncClient, driver DB async).
• def khi dùng thư viện blocking (requests, ORM đồng bộ). FastAPI sẽ chạy hàm này trong threadpool, nên không chặn loop.
• Gọi song song: await asyncio.gather(fetch_a(), fetch_b()).

Hay sai: viết async def rồi gọi requests.get() hoặc time.sleep() bên trong. Cả server đứng hình trong lúc chờ. Nếu buộc phải gọi code blocking, dùng await asyncio.to_thread(func).

Người phỏng vấn muốn nghe: async tăng khả năng xử lý đồng thời cho I/O, không làm code CPU nhanh hơn.

Dùng STAR: Situation (bối cảnh), Task (nhiệm vụ), Action (bạn làm gì), Result (kết quả). Phần Action nên chiếm nhiều nhất.

Câu mẫu:

• S: "Lead muốn dùng một thư viện mới cho module báo cáo, em thấy thư viện đó còn ít người dùng và lo về bảo trì."
• T: "Em cần nêu rủi ro mà không làm chậm tiến độ."
• A: "Em gặp riêng anh, đưa so sánh hai phương án và đề xuất làm thử một bản nhỏ trong hai ngày để đánh giá."
• R: "Kết quả thử cho thấy thư viện cũ đáp ứng đủ, anh đồng ý giữ lại. Từ đó team có thói quen làm bản thử trước khi đổi công nghệ."

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn tranh luận bằng dữ liệu, tôn trọng người khác, và chấp nhận quyết định cuối cùng kể cả khi không theo ý mình.