Hvad er de 10 mest almindelige spørgsmål til en Python-jobsamtale? (Og hvordan man besvarer dem)
Python er et populært programmeringssprog. Så hvis du søger et job som udvikler, kan du regne med at få detaljerede spørgsmål om, hvordan det fungerer. Her ser vi på 10 Python-interviewspørgsmål, du muligvis får, og hvordan du besvarer dem.
Python-interviewspørgsmål 1: Hvad er det særlige ved Python, og hvilke fordele har sproget?
Python er et alsidigt programmeringssprog, der kan bruges inden for webudvikling, dataanalyse og kunstig intelligens. Det er utroligt brugervenligt, alsidigt og har god ydeevne – blot tre af grundene til, at mange aspirerende programmører vælger det som det programmeringssprog, de vil lære.
Det er et meget begyndervenligt sprog med en letforståelig syntaks og et omfattende standardbibliotek, der indeholder mange færdige moduler og funktioner.
Andre fordele inkluderer det store, aktive fællesskab af Python-udviklere, der bidrager med eksterne ressourcer og support til udviklingsprocessen. Som et fortolkende og objektbaseret sprog er det også velegnet til hurtigt at skrive kode og teste den med det samme. Dynamisk typning forbedrer sprogets fleksibilitet yderligere.
Ligesom Java er Python platformsuafhængigt. Det kan integreres problemfrit med andre sprog, såsom C++, hvilket letter arbejde på tværs af platforme og potentiel ydeevneoptimering.
Python-interviewspørgsmål 2: Hvad menes der med ‘scope’ i Python?
‘Omfang’ henviser til det område, hvor en variabel er gyldig. Det er den del af koden, hvor variablen er synlig og tilgængelig, og hvor variabler kan defineres og bruges. Det gør koden klarere og minimerer navnekonflikter. Python har to hovedtyper af omfang:
- Global rækkevidde: Denne type variabel defineres uden for funktioner og klasser. Den er tilgængelig i hele programmet og findes ofte i begyndelsen af koden eller på et højere niveau.
- Lokalt omfang: Variabler i lokalt omfang er begrænset til den funktion, de er defineret i. De kan også tildeles til en specifikt defineret blok.
Hvis du vil have adgang til en variabel uden for den definerede kode, skal du udvide omfanget med en særlig sætning som ‘global’ eller ‘nonlocal’.
Python-interviewspørgsmål 3: Hvad er forskellen mellem lister og tupler i Python?
I Python findes der to datatyper til lagring af ordnede samlinger af elementer: lister og tupler. Lister bruges typisk oftere på grund af deres fleksibilitet. Her er nogle vigtige forskelle mellem de to:
- Foranderlighed: Lister kan ændres, selv efter de er oprettet. Du kan tilføje, fjerne eller ændre elementer i dem. Derimod kan du ikke ændre elementerne i en tuple, efter den er oprettet.
- Syntaks: Lister oprettes ved hjælp af firkantede parenteser
[], mens tupler bruger runde parenteser(). I modsætning til lister kan tupler også defineres ved hjælp af kommaer i stedet for parenteser. - Hastighed: Hvilken datatype der er hurtigst, afhænger af konteksten. Lister er hurtigere i nogle operationer, f.eks. omfattende datamodifikationer, fordi de er mutable. Tupler er hurtigere, når det gælder adgang til elementer i en samling.
Python-interviewspørgsmål 4: Hvad er forskellen mellem moduler og pakker?
Moduler og pakker adskiller sig i deres anvendelse. Moduler er individuelle filer med kode, mens pakker er samlinger af moduler inden for et bibliotek. Begge er beregnet til at hjælpe med at skabe en klar struktur, hvilket kan være nyttigt i større Python-projekter. Nogle andre forskelle mellem moduler og pakker er:
- Modul: I Python er moduler individuelle filer, der kan indeholde funktioner, klasser og variabler. Filerne har endelsen
.pyog hjælper med at organisere koden bedre. At have individuelle filer hjælper med at forbedre læsbarheden og vedligeholdelsen. - Pakke: Pakker bruges også til organisering, men er struktureret i mapper og undermapper. Dette gør det muligt at organisere moduler i koden hierarkisk. For at en mappe kan behandles som en pakke, skal den indeholde filen
__init__.py.
Python-interviewspørgsmål 5: Hvad er pickling og unpickling?
‘Pickling’ og ‘unpickling’ refererer til serialisering og deserialisering af interne objekter. Processerne gør det muligt at konvertere objekter til binære datarepræsentationer (pickling) eller hente objekter fra binære repræsentationer (unpickling).
- Pickling: Pickling konverterer et objekt til binær repræsentation. Dette er vigtigt, hvis du vil gemme data permanent eller overføre data til et netværk. Pickle-modulet bruges til pickling i Python. Det serialiserer objektet ved at konvertere det til en byte-stream.
- Unpickling: I modsætning til pickling-processen gendanner unpickling et tidligere picklet objekt fra dets binære repræsentation. Pickle -modulet bruges også til unpickling og deserialiserer byte-strømmen tilbage til et Python-objekt.
Python-interviewspørgsmål 6: Hvad er forskellen mellem en funktion og en lambda-funktion?
Overordnet set har de to funktionstyper samme formål. Lambda-funktioner er kortere og bruges oftere til enklere operationer og filteropgaver. De vigtigste forskelle mellem en normal funktion og en lambda-variant vedrører syntaks, omfang og anvendelsesområder.
- Syntaks: Lambda-funktioner har en mere kompakt syntaks, når det kommer til definition, krop og returværdi. For eksempel er der ingen eksplicit ‘return’ for returværdien, da udtrykket returneres implicit. Det gør lambda-udtryk særligt velegnede til korte, koncise funktionsbeskrivelser.
- Omfang: Mens normale funktioner kan indeholde flere sætninger og kompleks logik, er lambda-funktioner begrænset til ét udtryk. Lambda-varianter kan kun bruge lokale variabler, som typisk er begrænset i deres omfang. Normale funktioner kan derimod bruge både lokale og globale variabler.
- Anvendelsesområder: Normale funktioner kan defineres hvor som helst i koden. Lambda-variabler bruges ofte, hvor der er behov for en kortvarig funktion som sorteret, filter eller kort.
Python-interviewspørgsmål 7: Hvilke typer arv findes der i Python, og hvordan håndterer Python multiple arv?
Der findes flere typer arv i Python. Både enkeltarv og flerarv er muligt. I enkeltarv arver en klasse fra en enkelt overklasse, og den afledte klasse overtager alle attributter og metoder fra overklassen.
I multipel arv arver klassen fra mere end én overordnet klasse. Den afledte klasse kan overtage attributterne og metoderne fra alle de overordnede klasser.
I Python bruges C3-lineariseringalgoritmen eller Method Resolution Order til multiple arv. Algoritmen bestemmer den rækkefølge, i hvilken metoder løses i et multiple arv-hierarki. Det sikrer, at attributterne og metoderne søges i en konsistent og forudsigelig rækkefølge. Python bruger linearisering til at forhindre kendte arvproblemer som diamantproblemet.
Python-interviewspørgsmål 8: Hvad er monkey patching?
‘Monkey patching’ refererer til processen med at ændre eksisterende kode under kørsel. Dette kan f.eks. gøres ved at tilføje eller erstatte funktioner eller metoder. Monkey patching muliggør dynamiske ændringer af koden uden at ændre kildekoden for den oprindelige klasse eller funktion. Det kan være nyttigt til at rette fejl, udvide funktionaliteter og tilpasse dele af biblioteker eller rammer. Når det kommer til klasser, kan metoder også overskrives, og nye metoder kan tilføjes.
Python-interviewspørgsmål 9: Hvad er forskellen mellem Django, Pyramid og Flask?
Django, Pyramid og Flask er Python-webrammer, der adskiller sig med hensyn til deres tilgang, kompleksitet og tilgængelige funktioner. Her er nogle af de vigtigste forskelle mellem dem.
Django
Django er et avanceret web-framework, der tilbyder en række ekstra funktioner. Mange funktioner og moduler er forudinstalleret. For eksempel har Django sin egen objekt-relationelle kortlægning til databaseinteraktion. Det tilbyder også en integreret admin-grænseflade, der forenkler administrationen af datamodeller.
URL-designet og strukturen i applikationen er foruddefineret, hvilket gør udviklingen nemmere. Django lægger stor vægt på konventioner. Det tilbyder også indbygget autentificering og autorisation og indeholder funktioner som formler og CSRF-beskyttelse. Frameworket er bedst egnet til avancerede brugere, da det store udvalg af funktioner og den strenge struktur gør det til en stejl læringskurve.
Pyramide
I modsætning til Djangos omfattende karakter er Pyramid let og fleksibelt. Det giver udviklere mulighed for at vælge deres foretrukne biblioteker og komponenter og er designet til at være skalerbart og udvideligt. Frameworket understøtter forskellige typer applikationer, fra små projekter til store, komplekse applikationer.
I modsætning til Django har Pyramid ikke en forudbestemt applikationsstruktur, hvilket giver større frihed i organiseringen af koden. Valget af skabelonmotor er også åbent, da Pyramid ikke bruger en standardmotor.
Dens fleksible anvendelse og minimale forudindstillinger gør indlæringskurven betydeligt fladere, hvilket gør Pyramid bedre egnet til begyndere.
Kolbe
Flask er det, man kalder et mikroframework. Det blev oprindeligt designet til at være let og enkelt at bruge. For at gøre dette muligt tilbyder frameworket kun det allermest nødvendige. Hvis det er nødvendigt, kan der tilføjes biblioteker med Flask.
Flask bruger et enkelt og overskueligt API, der gør det muligt at komme hurtigt i gang med udviklingen. Frameworket er baseret på WSGI-værktøjskassen ‘Werkzeug’ og bruger Jinja2-skabelonmotoren. Udviklere kan også integrere andre komponenter efter behov.
I sidste ende afhænger dit valg af framework af dit projekts behov og hvor meget fleksibilitet der kræves. Django tilbyder adskillige integrerede funktioner og en klar struktur. Pyramid prioriterer fleksibilitet og skalerbarhed. Og Flask fokuserer på enkelhed og minimalisme.
Python-interviewspørgsmål 10: Hvad betyder ‘args’ og ‘kwargs’ i Python?
De to udtryk står for positionsargumenter (args) og nøgleordsargumenter (kwargs). Begge er konventioner, der ofte bruges, når man definerer funktioner med et varierende antal argumenter, hvilket giver udviklere ekstra fleksibilitet. Dette er især nyttigt, hvis det ikke fra starten er klart, hvor mange eller hvilke argumenter der i sidste ende vil blive leveret.
Args bruges, når et variabelt antal argumenter accepteres i en funktion baseret på position. Dette gør det muligt at indtaste et ikke-foruddefineret antal argumenter, som derefter er tilgængelige som tupler i funktionen.
Kwargs er lignende. De bruges til at acceptere et variabelt antal argumenter baseret på nøgleord. Dette gør det muligt at indtaste et ikke-foruddefineret antal argumenter, som er tilgængelige i funktionen som en ordbog.
Hvis en funktion skal indeholde både variable positionsargumenter og nøgleordsargumenter, er det muligt at bruge args og kwargs i samme funktion i Python.