CCareerLab
Главная/База знаний/Тестовые/Тестовое задание Python Junior: разбор реального кейса
Тестовые
Новоеjunior

Тестовое задание Python Junior: разбор реального кейса

Тестовое задание Python Junior: разбор реального кейса от постановки до сдачи. Типичные задания, структура проекта, частые ошибки и советы по оформлению.

Время чтения5 минут
Обновленомай 2026 г.
Уровеньjunior
Главная мысль
Тестовое задание Python Junior: разбор реального кейса от постановки до сдачи. Типичные задания, структура проекта, частые ошибки и советы по оформлению.

Тестовые задания Python Junior — это, как правило, небольшое приложение с API или скрипт для обработки данных. Разбираем реальный кейс: что дают, как подходить и на что обращают внимание.

Тестовое задание junior разработчика: как не завалить

Типичные форматы тестовых заданий Python Junior

REST API на FastAPI или Django:
Написать API для управления задачами/пользователями/заказами. CRUD-операции, база данных (PostgreSQL или SQLite), базовая аутентификация.

Скрипт парсинга или обработки данных:
Собрать данные из открытого API или HTML-страницы, обработать, сохранить в CSV/БД.

CLI-утилита:
Программа с аргументами командной строки: «сделай утилиту для конвертации форматов» или «CLI для работы с файлами».

Задача на алгоритмы:
Реже, но встречается: реализовать структуру данных или алгоритм с нуля.

Разбор кейса: REST API для управления задачами

Условие задания (типичное):
> Реализуй REST API для To-Do приложения. Требования:

> - CRUD для задач: создать, прочитать все/одну, обновить, удалить

> - Поля задачи: title, description, status (todo/in_progress/done), created_at

> - Хранение в базе данных

> - Документация API (Swagger)

Стек: Python 3.11+, FastAPI, SQLAlchemy, SQLite (или PostgreSQL).

Структура проекта

```
todo-api/

├── app/

│ ├── __init__.py

│ ├── main.py # точка входа

│ ├── models.py # SQLAlchemy модели

│ ├── schemas.py # Pydantic схемы

│ ├── crud.py # бизнес-логика

│ ├── database.py # подключение к БД

│ └── routers/

│ └── tasks.py # эндпоинты

├── tests/

│ └── test_tasks.py

├── .env

├── .gitignore

├── requirements.txt

└── README.md

```

Ключевые моменты реализации

Используйте Pydantic схемы для валидации входных данных — не принимайте сырые словари из запроса.

Разделяйте бизнес-логику и роуты. В `crud.py` — функции работы с БД, в `routers/tasks.py` — HTTP-логика (коды ответа, заголовки).

Обрабатывайте ошибки. Задача не найдена → 404, не 500. Используйте `HTTPException`.

Документация бесплатна. FastAPI генерирует Swagger из вашего кода. Добавьте описания к эндпоинтам через параметры декоратора.

Тесты

```python
# tests/test_tasks.py

def test_create_task(client):

response = client.post("/tasks/", json={"title": "Test", "description": ""})

assert response.status_code == 201

assert response.json()["title"] == "Test"

def test_get_nonexistent_task(client):
response = client.get("/tasks/9999")

assert response.status_code == 404

```

README — минимум

```markdown
## To-Do API

REST API для управления задачами.

Запуск

pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload

Документация http://localhost:8000/docs

Тесты pytest ```

Что смотрят в коде

Структура: нет ли всего в одном файле `main.py` на 500 строк.

Типизация: используете ли `type hints`. Это признак современного Python-кода.

Именование: понятные имена переменных и функций. `get_task_by_id` лучше, чем `get_t`.

Зависимости: `requirements.txt` с закреплёнными версиями, не `fastapi>=0.100`.

Безопасность: `.env` в `.gitignore`, `SECRET_KEY` не захардкожен.

FAQ

Нужно ли Docker для тестового задания?
Не обязательно, но `docker-compose.yml` — большой плюс. Показывает понимание инфраструктуры.

SQLite или PostgreSQL?
Если в задании не указано — SQLite для простоты запуска. Или сделайте переключаемым через `.env`.

Нужна ли аутентификация, если не требовали?
Можно добавить как «бонус», упомянув в README. Не делайте сложную аутентификацию в ущерб основному заданию.

---