Kādi ir 10 visbiežāk uzdotie Python intervijas jautājumi? (Un kā uz tiem atbildēt)
Python ir populāra programmēšanas valoda. Tāpēc, ja pieteaties uz programmētāja amatu, jārēķinās, ka jums tiks uzdoti detalizēti jautājumi par to, kā tā darbojas. Šeit mēs apskatīsim 10 Python intervijas jautājumus, kas jums var tikt uzdoti, un to, kā uz tiem atbildēt.
Python intervijas jautājums Nr. 1: Kas ir īpašs Python valodā un kādas ir tās priekšrocības?
Python ir daudzpusīga programmēšanas valoda, ko var izmantot tīmekļa izstrādes, datu analīzes un mākslīgā intelekta jomās. Tā piedāvā neticamu lietotājam draudzīgumu, daudzpusību un labu veiktspēju — tie ir tikai trīs iemesli, kāpēc daudzi topošie programmētāji izvēlas to kā programmēšanas valodu, ko apgūt.
Tā ir ļoti iesācējiem draudzīga valoda ar viegli saprotamu sintaksi un visaptverošu standarta bibliotēku, kas ietver daudzus gatavus moduļus un funkcijas.
Citas priekšrocības ietver lielu, aktīvu Python izstrādātāju kopienu, kas sniedz ārējos resursus un atbalstu izstrādes procesā. Kā interpretējoša un objektorientēta valoda, tā ir arī piemērota ātrai koda rakstīšanai un tūlītējai testēšanai. Dinamiskā tipizācija vēl vairāk uzlabo valodas elastīgumu.
Tāpat kā Java, Python ir neatkarīgs no platformas. To var viegli integrēt ar citām valodām, piemēram, C++, atvieglojot darbu starp platformām un potenciālu veiktspējas optimizāciju.
Python intervijas jautājums Nr. 2: Ko Python programmēšanas valodā nozīmē termins „darbības joma”?
„Darbības joma” attiecas uz jomu, kurā mainīgais ir derīgs. Tā ir koda daļa, kurā mainīgais ir redzams un pieejams, un kurā mainīgos var definēt un izmantot. Tas padara kodu skaidrāku un samazina nosaukumu konfliktus. Python ir divi galvenie darbības jomas veidi:
- Globālais darbības joma: Šis mainīgais ir definēts ārpus funkcijām un klasēm. Tas ir pieejams visā programmā un bieži atrodams koda sākumā vai augstākā līmenī.
- Vietējā darbības joma: mainīgie vietējā darbības jomā ir ierobežoti ar funkciju, kurā tie ir definēti. Tos var arī piešķirt īpaši definētam blokam.
Ja vēlaties piekļūt mainīgajam ārpus definētā koda, jums būs jāpaplašina darbības joma ar īpašu izteikumu, piemēram, “global” vai “nonlocal”.
Python intervijas jautājums Nr. 3: Kāda ir atšķirība starp sarakstiem un tupliem Python?
Python valodā ir divi datu tipi, kas paredzēti sakārtotu elementu kopu uzglabāšanai: saraksti un tuples. Saraksti parasti tiek izmantoti biežāk, jo tie ir elastīgāki. Šeit ir dažas būtiskas atšķirības starp abiem:
- Mainīgums: Sarakstus var mainīt pat pēc to izveidošanas. Jūs varat pievienot, dzēst vai mainīt elementus tajos. No otras puses, jūs nevarat mainīt elementus kopā pēc tās izveidošanas.
- Sintakse: Saraksti tiek izveidoti, izmantojot kvadrātiekavas
[], savukārt tuples izmanto apaļās iekavas(). Atšķirībā no sarakstiem, tuples var definēt arī, izmantojot komatus, nevis iekavas. - Ātrums: Kura datu tipa ātrums ir lielāks, ir atkarīgs no konteksta. Sarakstu mainīgums padara tos ātrākus dažās darbībās, piemēram, plašās datu izmaiņās. Tuples ir ātrākas, ja ir nepieciešams piekļūt elementiem kolekcijā.
Python intervijas jautājums Nr. 4: Kāda ir atšķirība starp moduļiem un pakotnēm?
Moduļi un paketes atšķiras savā pielietojumā. Moduļi ir atsevišķi faili ar kodu, savukārt paketes ir moduļu kopas vienā direktorijā. Abas ir paredzētas, lai palīdzētu izveidot skaidru struktūru, kas var būt noderīga lielākos Python projektos. Dažas citas atšķirības starp moduļiem un paketēm ir:
- Modulis: Python valodā moduļi ir atsevišķi faili, kas var saturēt funkcijas, klases un mainīgos. Failiem ir paplašinājums
.py, un tie palīdz labāk organizēt kodu. Atsevišķi faili palīdz uzlabot lasāmību un uzturēšanu. - Pakete: Paketes arī izmanto organizēšanai, bet tās ir strukturētas direktorijās un mapēs. Tas ļauj kodā esošos moduļus organizēt hierarhiski. Lai direktoriju varētu uzskatīt par paketi, tajā jābūt failam
__init__.py.
Python intervijas jautājums Nr. 5: Kas ir pickling un unpickling?
„Pickling” un „unpickling” attiecas uz iekšējo objektu serializēšanu un deserializēšanu. Šie procesi ļauj pārvērst objektus bināros datu attēlojumos (pickling) vai atgūt objektus no binārajiem attēlojumiem (unpickling).
- Pickling: Pickling pārvērš objektu binārā formātā. Tas ir svarīgi, ja vēlaties saglabāt datus pastāvīgi vai pārnest datus uz tīklu. Pickle modulis tiek izmantots pickling Python. Tas serializē objektu, pārvēršot to baitu plūsmā.
- Unpickling: Pretēji pickling procesam, unpickling atjauno iepriekš pickled objektu no tā binārā attēlojuma. Pickle modulis tiek izmantots arī unpickling un deserializē baitu plūsmu atpakaļ Python objektā.
Python intervijas jautājums Nr. 6: Kāda ir atšķirība starp funkciju un lambda funkciju?
Kopumā abu funkciju veidi kalpo vienam un tam pašam mērķim. Lambda funkcijas ir īsākas un tiek izmantotas biežāk vienkāršākām darbībām un filtrēšanas uzdevumiem. Galvenās atšķirības starp parasto funkciju un lambda variāciju ir saistītas ar sintaksi, darbības jomu un lietošanas jomām.
- Sintakse: Lambda funkcijām ir kompakts sintakse, kas attiecas uz definīciju, ķermeni un atgriešanas vērtību. Piemēram, atgriešanas vērtībai nav eksplicīta “atgriešanas” funkcija, jo izteiksmes vērtība tiek atgriezta implicīti. Tas padara lambda izteiksmes īpaši piemērotas īsiem, konkrētiem funkciju aprakstiem.
- Darbības joma: kamēr parastās funkcijas var ietvert vairākus izteikumus un sarežģītu loģiku, lambda funkcijas ir ierobežotas ar vienu izteikumu. Lambda varianti var izmantot tikai lokālas mainīgās, kurām parasti ir ierobežota darbības joma. Savukārt parastās funkcijas var izmantot gan lokālas, gan globālas mainīgās.
- Lietošanas jomas: Parastās funkcijas var definēt jebkurā kodā. Lambda mainīgie bieži tiek izmantoti gadījumos, kad ir nepieciešama īslaicīga funkcija, piemēram, sorted, filter vai map.
Python intervijas jautājums Nr. 7: Kādi mantojuma veidi ir Python un kā Python apstrādā daudzkārtēju mantojumu?
Python valodā ir vairāki mantojuma veidi. Ir iespējama gan vienkārša mantojuma, gan daudzkārtēja mantojuma. Vienkāršā mantojumā viena klase manto no vienas vecākas klases, un atvasinātā klase pārņem visas vecākas klases atribūtus un metodes.
Daudzkārtējā mantojumā klase manto no vairāk nekā vienas vecākas klases. Atvasinātā klase var pārņemt visu vecāko klašu atribūtus un metodes.
Python valodā daudzkārtējai pārmantošanai tiek izmantots C3 linearizācijas algoritms jeb metožu izšķiršanas secība. Algoritms nosaka secību, kādā metodes tiek izšķirtas daudzkārtējās pārmantošanas hierarhijā. Tas nodrošina, ka atribūti un metodes tiek meklētas konsekventā un paredzamā secībā. Python izmanto linearizāciju, lai novērstu zināmas pārmantošanas problēmas, piemēram, dimanta problēmu.
Python intervijas jautājums Nr. 8: Kas ir monkey patching?
„Monkey patching” ir process, kurā esošais kods tiek modificēts darbības laikā. To var izdarīt, piemēram, pievienojot vai aizstājot funkcijas vai metodes. Monkey patching ļauj dinamiski mainīt kodu, nemodificējot sākotnējās klases vai funkcijas avota kodu. Tas var būt noderīgi, lai labotu kļūdas, paplašinātu funkcionalitāti un pielāgotu bibliotēku vai satvara daļas. Attiecībā uz klasēm metodes var arī pārrakstīt un pievienot jaunas metodes.
Python intervijas jautājums Nr. 9: Kādas ir atšķirības starp Django, Pyramid un Flask?
Django, Pyramid un Flask ir Python tīmekļa satvara, kas atšķiras ar savu pieeju, sarežģītību un pieejamajām funkcijām. Šeit ir dažas no galvenajām atšķirībām starp tām.
Django
Django ir augsta līmeņa tīmekļa satvara, kas piedāvā dažādas papildu funkcijas. Daudzas funkcijas un moduļi ir iepriekš instalēti. Piemēram, Django ir savs objektu-relaciju kartējums datu bāzes mijiedarbībai. Tas nodrošina arī integrētu administratora saskarni, kas vienkāršo datu modeļu pārvaldību.
Lietojumprogrammas URL dizains un struktūra ir iepriekš definēti, kas atvieglo izstrādi. Django parasti pievērš lielu uzmanību konvencijām. Tas piedāvā arī iebūvētu autentifikāciju un autorizāciju, kā arī satur tādas funkcijas kā formulas un CSRF aizsardzība. Šis satvars ir vispiemērotākais pieredzējušiem lietotājiem, jo plašais funkciju klāsts un stingrā struktūra rada strauju mācību līkni.
Piramīda
Atšķirībā no Django vispusīguma, Pyramid ir viegls un elastīgs. Tas ļauj attīstītājiem izvēlēties vēlamās bibliotēkas un komponentus, un ir izstrādāts tā, lai būtu skalējams un paplašināms. Framework atbalsta dažāda veida lietojumprogrammas, sākot no maziem projektiem līdz lielām, sarežģītām lietojumprogrammām.
Atšķirībā no Django, Pyramid nav noteiktas lietojumprogrammas struktūras, kas nodrošina lielāku brīvību koda organizēšanā. Arī veidņu dzinēja izvēle ir brīva, jo Pyramid neizmanto noklusējuma dzinēju.
Tā elastīgā lietošana un minimālie iestatījumi padara tā apguvi ievērojami vienkāršāku, tādējādi Pyramid ir piemērotāks iesācējiem.
Kolba
Flask ir tā saucamais mikroframework. Tas sākotnēji tika izstrādāts kā viegls un vienkārši lietojams. Lai to atvieglotu, framework piedāvā tikai nepieciešamāko. Ja nepieciešams, ar Flask var pievienot bibliotēkas.
Flask izmanto vienkāršu un skaidru API, kas ļauj ātri sākt izstrādi. Framework ir balstīts uz WSGI rīku komplektu „Werkzeug” un izmanto Jinja2 veidņu dzinēju. Izstrādātāji var arī integrēt citas nepieciešamās sastāvdaļas.
Galu galā, jūsu izvēle būs atkarīga no jūsu projekta vajadzībām un nepieciešamās elastības. Django piedāvā daudzas integrētas funkcijas un skaidru struktūru. Pyramid prioritizē elastību un mērogojamību. Savukārt Flask koncentrējas uz vienkāršību un minimālismu.
Python intervijas jautājums Nr. 10: Ko Python valodā nozīmē ‘args’ un ‘kwargs’?
Abi termini apzīmē pozicionālos argumentus (args) un atslēgvārdu argumentus (kwargs). Abi ir konvencijas, kas bieži tiek izmantotas, definējot funkcijas ar mainīgu argumentu skaitu, nodrošinot attīstītājiem papildu elastīgumu. Tas ir īpaši noderīgi, ja sākumā nav skaidrs, cik daudz vai kāda veida argumenti tiks sniegti beigās.
Args tiek izmantoti, ja funkcijā tiek pieņemts mainīgs argumentu skaits atkarībā no pozīcijas. Tas ļauj ievadīt neiepriekš definētu argumentu skaitu, kas savukārt ir pieejami kā tuples funkcijā.
Kwargs ir līdzīgi. Tie tiek izmantoti, lai pieņemtu mainīgu argumentu skaitu, pamatojoties uz atslēgvārdiem. Tas ļauj ievadīt neiepriekš definētu argumentu skaitu, kas funkcijā ir pieejami kā vārdnīca.
Ja funkcijā ir jāiekļauj gan mainīgie pozicionālie, gan atslēgvārdu argumenti, Python valodā vienā funkcijā var izmantot args un kwargs.