Prueba Técnica — Desarrollador Senior Python

Tiempo total: 40 minutos

Esta prueba evalúa cuatro áreas clave de un desarrollador Python senior. Cada ejercicio tiene un tiempo sugerido; adminístralo según tu criterio.

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Ejercicios

#	Tema	Archivo principal	Tiempo
1	Estructuras de datos — LRU Cache en contexto real	ejercicio1/	15 min
2	Python idiomático — Decorador @retry	ejercicio2/	12 min
3	OOP y diseño — Jerarquía de figuras geométricas	ejercicio3/	8 min
4	Git — Escenarios y preguntas conceptuales	ejercicio4/	5 min

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Requisitos

• Python 3.10 o superior
• pytest

pip install pytest

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Cómo ejecutar los tests

# Todos los ejercicios de una vez
pytest ejercicio1/ ejercicio2/ ejercicio3/ -v

# Un ejercicio individual
pytest ejercicio1/ -v
pytest ejercicio2/ -v
pytest ejercicio3/ -v

Al comenzar, todos los tests fallarán porque los archivos de implementación están vacíos. El objetivo es que todos pasen al terminar.

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Reglas

1. No modificar los archivos test_*.py ni los conftest.py.
2. Implementar únicamente en los archivos indicados en cada ejercicio.
3. No usar las librerías o funciones explícitamente prohibidas en cada ejercicio.
4. Se permite usar la librería estándar de Python salvo las excepciones indicadas.
5. No se permiten librerías externas (salvo pytest para correr los tests).
6. Todo el código debe estar escrito en inglés: nombres de variables, funciones, clases, comentarios y docstrings.

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Ejercicio 1 — LRU Cache en contexto real (15 min)

Archivos a modificar: ejercicio1/lru_cache.py y ejercicio1/product_service.py

Un servicio de catálogo consulta datos de productos desde una base de datos costosa. Para evitar consultas redundantes, el servicio debe usar un caché LRU.

Tu tarea:

1. Implementar la clase LRUCache en lru_cache.py.
2. Completar ProductService.__init__ y ProductService.get_product en product_service.py.

Restricciones obligatorias:

• ❌ No usar collections.OrderedDict
• ❌ No usar functools.lru_cache ni @cache
• ✅ get() y put() deben ser O(1) en tiempo promedio

Criterios de evaluación:

• Correctitud de la lógica de evicción LRU
• Complejidad temporal O(1)
• Integración correcta con ProductService

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Ejercicio 2 — Decorador @retry (12 min)

Archivo a modificar: ejercicio2/retry.py

Implementar un decorador de fábrica que reintente automáticamente una función cuando lanza ciertos tipos de excepción.

@retry(times=3, exceptions=(ValueError, ConnectionError))
def consultar_api():
    ...

Requisitos:

• times: número máximo de intentos (incluye el primero).
• exceptions: solo reintentar para los tipos listados; otros se propagan de inmediato.
• Usar functools.wraps para preservar __name__ y __doc__.
• Si se agotan los intentos, relanzar la última excepción.

Criterios de evaluación:

• Lógica correcta de reintentos y conteo
• Manejo selectivo de excepciones
• Preservación de metadatos de la función

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Ejercicio 3 — OOP y diseño (8 min)

Archivo a modificar: ejercicio3/shapes.py

Implementar una jerarquía de figuras geométricas usando clases abstractas.

Clases a implementar:

• Shape (ABC): base con area(), perimeter(), __eq__ (por área), __lt__ (por área), __repr__.
• Circle(Shape): definido por radius. Lanzar ValueError si radius <= 0.
• Rectangle(Shape): definido por width y height. Lanzar ValueError si alguno <= 0.

Criterios de evaluación:

• Uso correcto de ABC y @abstractmethod
• Implementación de __eq__ y __lt__ (que habilitan sorted() y comparaciones)
• Validación de parámetros con ValueError
• Fórmulas correctas para área y perímetro

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Ejercicio 4 — Git (5 min)

Archivo a completar: ejercicio4/respuestas.md

Lee los escenarios en ejercicio4/preguntas.md y escribe tus respuestas en ejercicio4/respuestas.md.

Criterios de evaluación:

• Comandos exactos y correctos para cada escenario
• Comprensión de merge vs rebase y sus casos de uso
• Conocimiento de cómo operar de forma segura sobre historia compartida

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Criterios generales de evaluación

Criterio	Descripción
Correctitud	Los tests pasan; la lógica es correcta
Conocimiento de Python	Uso idiomático, tipos de datos adecuados
Diseño	Responsabilidades claras, código legible
Git	Comandos precisos, comprensión de flujos