Kokie yra 10 dažniausiai užduodamų Python interviu klausimų? (Ir kaip į juos atsakyti)

Contents

Python yra populiari programavimo kalba. Taigi, jei pretenduojate į programuotojo darbą, turėtumėte būti pasirengę atsakyti į išsamius klausimus apie jos veikimą. Čia pateikiame 10 Python interviu klausimų, kuriuos galite gauti, ir kaip į juos atsakyti.

Python interviu klausimas Nr. 1: Kuo ypatingas Python ir kokius privalumus turi ši kalba?

Python yra universali programavimo kalba, kuri gali būti naudojama žiniatinklio kūrimo, duomenų analizės ir dirbtinio intelekto srityse. Ji yra nepaprastai patogi naudoti, universali ir našiai veikia – tai tik trys priežastys, kodėl daugelis programavimo specialistų ją pasirenka kaip programavimo kalbą, kurią nori išmokti.

Tai labai pradedantiesiems draugiška kalba su lengvai suprantama sintakse ir išsamia standartine biblioteka, kurioje yra daug parengtų modulių ir funkcijų.

Kiti privalumai – didelė, aktyvi Python kūrėjų bendruomenė, kuri prisideda prie išorinių išteklių ir palaiko kūrimo procesą. Kaip interpretacinė ir objektinė kalba, ji taip pat puikiai tinka greitam kodo rašymui ir jo iškartiniam testavimui. Dinaminis tipizavimas dar labiau padidina kalbos lankstumą.

Kaip ir Java, Python yra nepriklausomas nuo platformos. Jis gali būti lengvai integruojamas su kitomis kalbomis, pvz., C++, palengvindamas darbą su skirtingomis platformomis ir potencialų našumo optimizavimą.

Python interviu klausimas Nr. 2: Ką reiškia „apimtis“ Python kalboje?

„Apimtis“ reiškia sritį, kurioje kintamasis yra galiojantis. Tai yra kodo dalis, kurioje kintamasis yra matomas ir prieinamas, ir kurioje kintamieji gali būti apibrėžti ir naudojami. Tai padaro kodą aiškesnį ir sumažina pavadinimų konfliktus. Python turi du pagrindinius apimties tipus:

Visuotinis taikymo sritis: Šio tipo kintamasis apibrėžiamas už funkcijų ir klasių ribų. Jis prieinamas visoje programoje ir dažnai randamas kodo pradžioje arba aukštesniame lygyje.
Vietinė apimtis: Vietinės apimties kintamieji yra apriboti funkcija, kurioje jie yra apibrėžti. Jie taip pat gali būti priskirti konkrečiai apibrėžtam blokui.

Jei norite pasiekti kintamąjį už apibrėžto kodo ribų, turėsite išplėsti jo taikymo sritį specialiuoju teiginiu, pvz., „global“ arba „nonlocal“.

Python interviu klausimas Nr. 3: Koks yra skirtumas tarp sąrašų ir tuplų Python kalboje?

Python kalboje yra du duomenų tipai, skirti tvarkingai elementų kolekcijai saugoti: sąrašai ir tuples. Sąrašai dažniausiai naudojami dėl jų lankstumo. Štai keletas esminių skirtumų tarp šių dviejų tipų:

Kintamumas: sąrašus galima keisti net ir po jų sukūrimo. Juose galima pridėti, pašalinti ar keisti elementus. Kita vertus, po sukūrimo tuple elementų keisti negalima.
Sintaksė: sąrašai kuriamos naudojant kvadratines skliausteles [], o tuples – apvalias skliausteles (). Skirtingai nuo sąrašų, tuples taip pat galima apibrėžti naudojant kablelius vietoj skliaustelių.
Greitis: Kuris duomenų tipas yra greitesnis, priklauso nuo konteksto. Sąrašų keičiamumas leidžia juos greičiau atlikti kai kurias operacijas, pvz., didelius duomenų pakeitimus. Tuple yra greitesni, kai reikia pasiekti elementus kolekcijoje.

Python interviu klausimas Nr. 4: Koks yra skirtumas tarp modulių ir paketų?

Moduliai ir paketai skiriasi savo pritaikymu. Moduliai yra atskiri failai su kodu, o paketai yra modulių rinkiniai viename kataloge. Abu yra skirti padėti sukurti aiškią struktūrą, kuri gali būti naudinga didesniuose Python projektuose. Kiti moduliai ir paketai skiriasi taip:

Modulis: Python kalboje moduliai yra atskiri failai, kuriuose gali būti funkcijos, klasės ir kintamieji. Failai turi galūnę .py ir padeda geriau organizuoti kodą. Atskirų failų naudojimas padeda pagerinti skaitomumą ir priežiūrą.
Paketas: Paketai taip pat naudojami tvarkymui, bet yra suskirstyti į katalogus ir aplankus. Tai leidžia kodą suskirstyti į modulius pagal hierarchiją. Kad katalogas būtų traktuojamas kaip paketas, jame turi būti failas __init__.py.

Python interviu klausimas Nr. 5: Kas yra „pickling“ ir „unpickling“?

„Pickling“ ir „unpickling“ reiškia vidinių objektų serijavimą ir deserijavimą. Šie procesai leidžia konvertuoti objektus į dvejetainių duomenų atvaizdus (pickling) arba išgauti objektus iš dvejetainių atvaizdų (unpickling).

Marinavimas: Marinavimas konvertuoja objektą į dvejetainį atvaizdą. Tai svarbu, jei norite išsaugoti duomenis visam laikui arba perduoti juos į tinklą. Python kalboje marinavimui naudojamas modulis „pickle “. Jis serijizuoja objektą, konvertuodamas jį į baitų srautą.
Išsaugojimo atstatymas: Atvirkščiai nei išsaugojimo procesas, išsaugojimo atstatymas atkuria anksčiau išsaugotą objektą iš jo dvejetainės formos. „Pickle“ modulis taip pat naudojamas išsaugojimo atstatymui ir deserializuoja baitų srautą atgal į Python objektą.

Python interviu klausimas Nr. 6: Koks yra skirtumas tarp funkcijos ir lambda funkcijos?

Apskritai, abu funkcijos tipai tarnauja tam pačiam tikslui. Lambda funkcijos yra trumpesnės ir dažniau naudojamos paprastesnėms operacijoms ir filtravimo užduotims. Pagrindiniai skirtumai tarp įprastos funkcijos ir lambda variacijos yra susiję su sintaksės, taikymo sritimi ir naudojimo sritimis.

Sintaksė: Lambda funkcijos turi kompaktiškesnę sintaksę, kai kalbama apie apibrėžimą, kūną ir grąžinamąją vertę. Pavyzdžiui, grąžinamoji vertė nėra aiškiai nurodyta kaip „return“, nes išraiškos vertė grąžinama netiesiogiai. Dėl to lambda išraiškos ypač tinka trumpiems, glaustiems funkcijų aprašymams.
Taikymo sritis: nors įprastos funkcijos gali turėti kelis teiginius ir sudėtingą logiką, lambda funkcijos yra ribotos iki vieno išraiškos. Lambda variantai gali naudoti tik vietines kintamuosius, kurių taikymo sritis paprastai yra ribota. Įprastos funkcijos, kita vertus, gali naudoti tiek vietinius, tiek globalius kintamuosius.
Naudojimo sritys: įprastos funkcijos gali būti apibrėžtos bet kurioje kodo vietoje. Lambda kintamieji dažnai naudojami ten, kur reikalingos trumpalaikės funkcijos, pvz., rūšiavimas, filtravimas ar žemėlapis.

Python interviu klausimas Nr. 7: Kokios paveldėjimo rūšys yra Python ir kaip Python tvarko daugkartinį paveldėjimą?

Python kalboje yra keletas paveldėjimo tipų. Galimas tiek viengubas, tiek daugkartinis paveldėjimas. Viengubo paveldėjimo atveju viena klasė paveldi iš vienos tėvų klasės, o išvestinė klasė perima visus tėvų klasės atributus ir metodus.

Daugialypėje paveldėjimo sistemoje klasė paveldi iš daugiau nei vienos tėvų klasės. Išvestinė klasė gali perimti visų tėvų klasių atributus ir metodus.

Python kalboje daugkartiniam paveldėjimui naudojamas C3 linearizacijos algoritmas arba metodų sprendimo tvarka. Algoritmas nustato metodų sprendimo tvarką daugkartinio paveldėjimo hierarchijoje. Tai užtikrina, kad atributai ir metodai būtų ieškoma nuosekliai ir nuspėjama tvarka. Python naudoja linearizaciją, kad išvengtų žinomų paveldėjimo problemų, pvz., deimanto problemos.

Python interviu klausimas Nr. 8: Kas yra „monkey patching“?

„Monkey patching“ reiškia esamo kodo modifikavimą vykdymo metu. Pavyzdžiui, tai galima padaryti pridedant ar pakeičiant funkcijas ar metodus. „Monkey patching“ leidžia dinamiškai keisti kodą nemodifikuojant originalaus klasės ar funkcijos šaltinio kodo. Tai gali būti naudinga taisant klaidas, plečiant funkcionalumą ir pritaikant bibliotekų ar sistemų dalis. Kalbant apie klases, metodai taip pat gali būti perrašomi, o nauji metodai gali būti pridedami.

Python interviu klausimas Nr. 9: Kuo skiriasi Django, Pyramid ir Flask?

Django, Pyramid ir Flask yra Python žiniatinklio programavimo aplinkos, kurios skiriasi savo požiūriu, sudėtingumu ir prieinamomis funkcijomis. Čia pateikiami pagrindiniai jų skirtumai.

Django

Django yra aukšto lygio žiniatinklio sistema, siūlanti įvairias papildomas funkcijas. Daugelis funkcijų ir modulių yra iš anksto įdiegti. Pavyzdžiui, Django turi savo objektų-santykių atvaizdavimą duomenų bazės sąveikai. Ji taip pat teikia integruotą administravimo sąsają, kuri supaprastina duomenų modelių valdymą.

URL dizainas ir programos struktūra yra iš anksto apibrėžti, o tai palengvina programavimo procesą. Django linkęs daug dėmesio skirti konvencijoms. Jis taip pat siūlo integruotą autentiškumo patvirtinimą ir autorizaciją bei turi tokias funkcijas kaip formulės ir CSRF apsauga. Šis frameworkas labiausiai tinka pažengusiems vartotojams, nes dėl didelio funkcijų skaičiaus ir griežtos struktūros jo mokymasis yra sudėtingas.

Piramidė

Priešingai nei išsamus Django, Pyramid yra lengvas ir lankstus. Jis leidžia kūrėjams pasirinkti pageidaujamas bibliotekas ir komponentus ir yra sukurtas taip, kad būtų pritaikomas ir išplėstinas. Šis pagrindas palaiko įvairių rūšių programas, nuo mažų projektų iki didelių, sudėtingų programų.

Skirtingai nei Django, Pyramid neturi nustatytos programos struktūros, todėl kodą galima organizuoti laisviau. Taip pat galima pasirinkti šablonų variklį, nes Pyramid nenaudoja numatytojo.

Lankstus naudojimas ir minimalūs nustatymai žymiai palengvina mokymąsi, todėl „Pyramid“ labiau tinka pradedantiesiems.

Kolba

Flask yra vadinamasis mikroframeworkas. Jis buvo sukurtas taip, kad būtų lengvas ir paprastas naudoti. Tam, kad tai būtų lengviau, frameworkas siūlo tik būtiniausius dalykus. Jei reikia, su Flask galima pridėti bibliotekas.

Flask naudoja paprastą ir aiškų API, kuris leidžia greitai pradėti kurti. Šis frameworkas pagrįstas WSGI įrankių rinkiniu „Werkzeug“ ir naudoja Jinja2 šablonų variklį. Kūrėjai taip pat gali integruoti kitus komponentus pagal poreikį.

Galų gale, jūsų pasirinkta platforma priklausys nuo jūsų projekto poreikių ir to, kiek lankstumo reikia. Django siūlo daugybę integruotų funkcijų ir aiškią struktūrą. Pyramid prioritetą teikia lankstumui ir mastelio keitimui. O Flask orientuotas į paprastumą ir minimalizmą.

Python interviu klausimas Nr. 10: Ką Python kalboje reiškia „args“ ir „kwargs“?

Šie du terminai reiškia pozicinius argumentus (args) ir raktinių žodžių argumentus (kwargs). Abu yra konvencijos, kurios dažnai naudojamos apibrėžiant funkcijas su kintamu argumentų skaičiumi, suteikiant kūrėjams papildomą lankstumą. Tai ypač naudinga, jei iš pat pradžių nėra aišku, kiek ir kokių argumentų bus pateikta galiausiai.

Args naudojami, kai funkcija priima kintamą argumentų skaičių pagal poziciją. Tai leidžia įvesti iš anksto nenustatytą argumentų skaičių, kurie savo ruožtu funkcija gali būti naudojami kaip tuples.

Kwargs yra panašūs. Jie naudojami priimti kintamą argumentų skaičių pagal raktinius žodžius. Tai leidžia įvesti iš anksto nenustatytą argumentų skaičių, kurie funkcijos metu yra prieinami kaip žodynas.

Jei funkcija turi turėti tiek kintamųjų pozicinių, tiek raktinių žodžių argumentų, Python kalboje toje pačioje funkcijoje galima naudoti args ir kwargs.