Lenguajes de programación existen muchos, pero, probablemente, Python sea el más popular de todos y el preferido por los programadores. Un lenguaje de programación versátil y potente que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones en el mundo de la tecnología como el desarrollo web, análisis de datos, automatización de tareas o inteligencia artificial.
Su sintaxis clara y legible, junto con su amplia gama de bibliotecas y frameworks, lo convierten en una herramienta imprescindible para desarrolladores. A día de hoy, existe una gran demanda de programadores de Python por lo que desglosaremos en este post, algunas de las preguntas más frecuentes que suelen surgir entre quienes comienzan su andadura en la programación, como quienes se enfrentan a una entrevista para optar a una vacante de este tipo.
¿Cuáles son los rasgos más significativos de Python?
- Es un lenguaje interpretado: lo que significa que el código se ejecuta directamente línea por línea, permitiendo una rápida retroalimentación durante el desarrollo a través de su consola interactiva.
- Es un lenguaje multiparadigma: admite múltiples estilos de programación, incluidos el orientado a objetos, está diseñado para modelar el mundo real a través de objetos y sus interacciones.
- Extensa biblioteca estándar: Python incluye una amplia biblioteca con módulos y funciones para realizar una variedad de tareas comunes, lo que acelera el desarrollo de aplicaciones y evita la necesidad de escribir código desde cero.
- Síntaxis simple y legible: Python se distingue por su sintaxis limpia y fácil de entender, lo que hace que el código sea más legible y comprensible para los desarrolladores.
- Portabilidad: Python es compatible con múltiples plataformas, incluyendo Windows, macOS y Linux, lo que permite a los desarrolladores escribir código que se pueda ejecutar en diferentes sistemas operativos.
20 preguntas frecuentes sobre este lenguaje que demuestran tu nivel
- ¿Es mejor Python o Java?
No podemos decir que uno sea mejor que el otro, ya que son dos lenguajes de programación muy populares y de los más usados. Sin embargo, existen algunas diferencias que podrían ser clave a la hora de decidir por uno u otro. Python es más fácil de leer y escribir, es un lenguaje interpretado y dinámicamente tipado, mientras que Java es más rápido de ejecutar y depurar y es un lenguaje compilado y estático.
- ¿Cuál es la utilidad de una expresión Lambda?
Es una forma de crear funciones anónimas de una sola línea. Son especialmente útiles en situaciones donde necesitas una función rápida y simple sin tener que definirla formalmente utilizando la palabra clave ‘def’.
- ¿Qué bases de datos podemos utilizar con Python?
Python es compatible con una amplia variedad de bases de datos, ofreciendo a los desarrolladores una gran flexibilidad para elegir la opción que mejor se adapte a sus necesidades. Entre ellas podemos destacar MongoDB, MySQL, SQLite u Oracle.
- ¿Qué son las variables de entorno?Variables de entorno en Python son variables específicas del sistema operativo que se utilizan para
configurar y personalizar el entorno de ejecución de las aplicaciones Python. Algunas de las variables de entorno más comunes incluyen:
Pythonstartup: se utiliza para especificar un archivo de script Python que se ejecutará automáticamente cada vez que se inicie el intérprete de Python interactivo. Es útil para configurar el entorno de trabajo con configuraciones personalizadas.
Pythonpath: se usa para especificar una lista de directorios en los que Python debe buscar módulos y paquetes cuando se importan desde un script. Es útil para agregar directorios personalizados al camino de búsqueda de Python.
- Explica la diferencia entre lista, tupla y diccionario
La principal diferencia entre lista, tupla y diccionario en Python radica en su mutabilidad (o inmutabilidad) y la forma en que se accede a sus elementos. Las listas y los diccionarios son mutables, lo que significa que se pueden modificar después de su creación, mientras que las tuplas son inmutables y no se pueden modificar una vez creadas. Además, en las listas y las tuplas se accede a los elementos mediante su índice, mientras que en los diccionarios se accede mediante sus claves.
-Una lista es una colección ordenada y mutable de elementos y se define utilizando corchetes (`[]`) y los elementos están separados por comas. Ej: `mi_lista = [1, 2, 3, ‘cuatro’, ‘cinco’]`.
-Una tupla es una colección ordenada e inmutable de elementos. Se define utilizando paréntesis (`()`) y los elementos están separados por comas. Ej: : `mi_tupla = (1, 2, 3, ‘cuatro’, ‘cinco’)`.
-Un diccionario es una colección desordenada y mutable de pares clave-valor. Se define utilizando llaves ({}) y los pares clave-valor están separados por comas, con la clave seguida de dos puntos (:) y el valor. Ej: : `mi_diccionario = {‘clave1’: ‘valor1’, ‘clave2’: ‘valor2’, ‘clave3’: ‘valor3’}`.
- ¿Qué es docstring?
Es una cadena de documentación que se utiliza para describir el propósito, funcionamiento y uso de un módulo, clase, función o método en el código. Se utiliza para proporcionar una explicación detallada y clara del comportamiento y la funcionalidad de una parte del código, con el objetivo de facilitar su comprensión y uso por parte de otros desarrolladores.
Los docstrings se colocan generalmente al principio de un módulo, clase, función o método, justo después de la definición y entre triple comillas (simples o dobles).
- ¿Qué son los decoradores de Python?
Son funciones especiales que se utilizan para modificar o extender el comportamiento de otras funciones o métodos sin modificar su código interno. Permiten agregar funcionalidades adicionales a una función de manera transparente y elegante, utilizando una sintaxis simple y legible. Se utilizan para agregan funcionalidades adicionales, implementan patrones de diseño y reutilizan código.
- ¿Cómo se puede copiar un objeto en Python?
Copia superficial (shallow copy): Para copiar objetos que contienen referencias a otros objetos, como listas o diccionarios, puedes utilizar el método `copy()` de los tipos de datos mutables.
Copia profunda (deep copy): Si necesitas una copia completa de un objeto, incluidos todos los objetos secundarios, puedes utilizar la función `deepcopy()` del módulo `copy`. Esto crea una nueva instancia de cada objeto secundario, en lugar de simplemente copiar las referencias a ellos.
- ¿Cuál es la diferencia entre un método `append()` y `extend()` en Python?
La diferencia radica en como agregar elementos a una lista. Append se utiliza para agregar un solo elemento al final de una lista, mientras que extend se utiliza para agregar múltiples elementos a una lista al final de la misma.
- ¿Cómo se realiza la iteración sobre los elementos de una lista en Python?
-Puedes utilizar un bucle for para recorrer cada elemento de la lista uno por uno.
-También puedes usar un bucle for junto con la función range() para iterar sobre los índices de la lista y luego acceder a los elementos mediante esos índices.
-Usando la función enumerate() te permite iterar sobre los elementos de una lista junto con su índice correspondiente.
- ¿Qué diferencia hay entre una función y un método en Python?
Una función es un bloque de código que se puede definir de forma independiente y ser llamado desde cualquier parte del programa. Un método, en cambio, es una función asociada a un objeto o clase. Los métodos están ligados a instancias u objetos, mientras que las funciones son globales o pertenecen a módulos.
- ¿Qué diferencia hay entre @staticmethod y @classmethod?
Ambos son decoradores usados en clases, pero tienen comportamientos distintos:
@staticmethod: define un método que no necesita acceso a la instancia ni a la clase.
@classmethod: recibe la clase como primer argumento (cls) y puede modificar atributos de clase.
- ¿Qué son las comprensiones de listas y por qué son útiles?
Son una forma concisa de crear listas (y también diccionarios o conjuntos) en una sola línea. Mejoran la legibilidad y el rendimiento del código.
- ¿Qué diferencia hay entre _init_ y _new_?
_init_ inicializa un objeto ya creado, mientras que _new_ es responsable de crear la instancia.
_new_ se usa principalmente cuando se hereda de tipos inmutables (como tuple o str).
- ¿Qué son los generators y para qué sirven?
Los generadores permiten crear iteradores de forma eficiente, generando los valores sobre la marcha sin almacenarlos todos en memoria. Se utilizan en el manejo de grandes volúmenes de datos o flujos continuos, como logs o lectura de archivos.
- ¿Cómo se maneja la gestión de excepciones en Python?
Python utiliza los bloques try, except, else y finally para capturar y manejar errores en tiempo de ejecución. El manejo adecuado de excepciones mejora la robustez y estabilidad de las aplicaciones.
- ¿Qué diferencia hay entre deepcopy y la serialización con pickle?
Deepcopy crea una copia completa de un objeto en memoria, mientras que pickle convierte un objeto en un flujo de bytes para almacenarlo o transmitirlo. Pickle es ideal para persistencia temporal o comunicación entre procesos, aunque no debe usarse con datos no confiables por motivos de seguridad.
- ¿Qué es un context manager y cómo se implementa?
Un context manager gestiona recursos de forma automática (por ejemplo, archivos o conexiones) asegurando su correcta apertura y cierre. Se usa mediante la palabra clave with.
También se pueden crear contextos personalizados implementando los métodos _enter_ y _exit_.
- ¿Qué diferencia hay entre los módulos y los paquetes en Python?
– Un módulo es un único archivo .py que contiene código reutilizable (funciones, clases, variables).
– Un paquete es un conjunto de módulos organizados dentro de un directorio que contiene un archivo _init_.py
Esta estructura modular permite mantener el código ordenado y escalable.
- ¿Qué son los type hints y cómo ayudan en el desarrollo?
Los type hints permiten indicar el tipo esperado de variables, argumentos y valores de retorno. No afectan la ejecución, pero mejoran la legibilidad y la detección de errores mediante herramientas de análisis estático como mypy. Su uso es cada vez más habitual en proyectos profesionales y entornos colaborativos, especialmente cuando se combinan con linters o IDEs inteligentes.
Estas preguntas son solo una muestra de las muchas posibles que podrías encontrar en una entrevista sobre Python. La clave para prepararse es comprender los conceptos fundamentales del lenguaje y practicar la resolución de problemas. Recuerda que no solo se trata de demostrar tus conocimientos, sino también de mostrar tu capacidad para pensar de manera crítica, resolver problemas y comunicarte efectivamente.
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