Python is een populaire pro­gram­meer­taal. Als je sol­li­ci­teert naar een baan als ont­wik­ke­laar, kun je er dus vanuit gaan dat je ge­de­tail­leer­de vragen krijgt over hoe het werkt. Hier bekijken we 10 Python-sol­li­ci­ta­tie­vra­gen die je kunt krijgen en hoe je ze kunt be­ant­woor­den.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 1: Wat is er zo bijzonder aan Python en welke voordelen heeft deze pro­gram­meer­taal?

Python is een veel­zij­di­ge pro­gram­meer­taal die kan worden gebruikt op het gebied van we­bont­wik­ke­ling, data-analyse en kunst­ma­ti­ge in­tel­li­gen­tie. Het biedt een on­ge­loof­lij­ke ge­bruiks­vrien­de­lijk­heid, veel­zij­dig­heid en goede pres­ta­ties – slechts drie redenen waarom veel aspirant-pro­gram­meurs ervoor kiezen om deze pro­gram­meer­taal te leren.

Het is een zeer be­gin­ners­vrien­de­lij­ke taal met een eenvoudig te begrijpen syntaxis en een uit­ge­brei­de stan­daard­bi­bli­o­theek die veel kant-en-klare modules en functies bevat.

Andere voordelen zijn onder meer de grote, actieve ge­meen­schap van Python-ont­wik­ke­laars, die externe middelen en on­der­steu­ning bijdragen aan het ont­wik­ke­lings­pro­ces. Als in­ter­pre­ta­tie­ve en ob­ject­ge­o­ri­ën­teer­de taal is het ook zeer geschikt om snel code te schrijven en deze on­mid­del­lijk te testen. Dy­na­mi­sche typering vergroot de flexi­bi­li­teit van de taal nog verder.

Net als Java is Python plat­for­mon­af­han­ke­lijk. Het kan naadloos worden ge­ïn­te­greerd met andere talen, zoals C++, wat plat­for­mo­ver­schrij­dend werken en po­ten­ti­ë­le pres­ta­tie­op­ti­ma­li­sa­tie ver­ge­mak­ke­lijkt.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 2: Wat wordt bedoeld met ‘scope’ in Python?

‘Scope’ verwijst naar het gebied waar een variabele geldig is. Het is het deel van de code waar de variabele zichtbaar en toe­gan­ke­lijk is, en waar va­ri­a­be­len kunnen worden ge­de­fi­ni­eerd en gebruikt. Het maakt de code dui­de­lij­ker en mi­ni­ma­li­seert naam­con­flic­ten. Python heeft twee hoofd­ty­pen scope:

  • Globaal bereik: Dit type variabele wordt buiten functies en klassen ge­de­fi­ni­eerd. Het is toe­gan­ke­lijk in het hele programma en wordt vaak aan het begin van de code of op een hoger niveau aan­ge­trof­fen.
  • Lokaal bereik: va­ri­a­be­len in lokaal bereik zijn beperkt tot de functie waarin ze zijn ge­de­fi­ni­eerd. Ze kunnen ook worden toe­ge­we­zen aan een specifiek ge­de­fi­ni­eerd blok.

Als u toegang wilt tot een variabele buiten de ge­de­fi­ni­eer­de code, moet u het bereik uit­brei­den met een speciale in­struc­tie zoals ‘global’ of ‘nonlocal’.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 3: Wat is het verschil tussen lijsten en tuples in Python?

In Python zijn er twee ge­ge­vens­ty­pen voor het opslaan van geordende ver­za­me­lin­gen van elementen: lijsten en tuples. Lijsten worden doorgaans vaker gebruikt vanwege hun flexi­bi­li­teit. Hier volgen enkele cruciale ver­schil­len tussen beide:

  • Ver­an­der­lijk­heid: Lijsten kunnen zelfs nadat ze zijn aan­ge­maakt nog worden gewijzigd. U kunt er elementen aan toevoegen, uit ver­wij­de­ren of wijzigen. Aan de andere kant kunt u de elementen van een tuple niet meer wijzigen nadat deze is aan­ge­maakt.
  • Syntaxis: Lijsten worden gemaakt met vierkante haken [], terwijl tuples ronde haakjes () gebruiken. In te­gen­stel­ling tot lijsten kunnen tuples ook worden ge­de­fi­ni­eerd met komma’s in plaats van haakjes.
  • Snelheid: Welk ge­ge­vens­ty­pe sneller is, hangt af van de context. Door hun ver­an­der­lijk­heid zijn lijsten sneller bij sommige be­wer­kin­gen, zoals uit­ge­brei­de ge­ge­vens­wij­zi­gin­gen. Tuples zijn sneller als het gaat om toegang tot elementen binnen een ver­za­me­ling.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 4: Wat is het verschil tussen modules en pakketten?

Modules en pakketten ver­schil­len in hun toe­pas­sin­gen. Modules zijn af­zon­der­lij­ke bestanden met code, terwijl pakketten ver­za­me­lin­gen van modules binnen een map zijn. Beide zijn bedoeld om een dui­de­lij­ke structuur te creëren, wat handig kan zijn bij grotere Python-projecten. Enkele andere ver­schil­len tussen modules en pakketten zijn:

  • Module: In Python zijn modules af­zon­der­lij­ke bestanden die functies, klassen en va­ri­a­be­len kunnen bevatten. De bestanden hebben de extensie .py en helpen om code beter te or­ga­ni­se­ren. Af­zon­der­lij­ke bestanden ver­be­te­ren de lees­baar­heid en het onderhoud.
  • Pakket: Pakketten worden ook gebruikt voor het or­ga­ni­se­ren, maar zijn ge­struc­tu­reerd in mappen en folders. Hierdoor kunnen modules in de code hi­ë­rar­chisch worden ge­or­ga­ni­seerd. Om een map als een pakket te kunnen be­han­de­len, moet deze het bestand __init__.py bevatten.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 5: Wat zijn pickling en un­pic­k­ling?

‘Pickling’ en ‘un­pic­k­ling’ verwijzen naar het se­ri­a­li­se­ren en de­se­ri­a­li­se­ren van interne objecten. Deze processen maken het mogelijk om objecten om te zetten in binaire ge­ge­vens­re­pre­sen­ta­ties (pickling) of objecten op te halen uit binaire re­pre­sen­ta­ties (un­pic­k­ling).

  • Pickling: Pickling zet een object om in een binaire weergave. Dit is be­lang­rijk als u gegevens permanent wilt opslaan of naar een netwerk wilt trans­por­te­ren. De pickle-module wordt gebruikt voor pickling in Python. Deze module se­ri­a­li­seert het object door het om te zetten in een byte-stream.
  • Un­pic­k­ling: In te­gen­stel­ling tot het pickling-proces herstelt un­pic­k­ling een eerder gepickled object vanuit zijn binaire weergave. De pickle-module wordt ook gebruikt voor un­pic­k­ling en de­se­ri­a­li­seert de byte stream terug naar een Python-object.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 6: Wat is het verschil tussen een functie en een lambda-functie?

Over het algemeen hebben beide func­ti­e­ty­pen hetzelfde doel. Lambda-functies zijn korter en worden vaker gebruikt voor een­vou­di­ge­re be­wer­kin­gen en fil­ter­ta­ken. De be­lang­rijk­ste ver­schil­len tussen een normale functie en een lambda-variant hebben be­trek­king op de syntaxis, het toe­pas­sings­ge­bied en de ge­bruiks­ge­bie­den.

  • Syntaxis: Lambda-functies hebben een com­pac­te­re syntaxis als het gaat om definitie, body en re­tour­waar­de. Er is bij­voor­beeld geen ex­pli­cie­te ‘return’ voor de re­tour­waar­de, omdat de waarde van de expressie impliciet wordt ge­re­tour­neerd. Dat maakt lambda-ex­pres­sies bijzonder geschikt voor korte, beknopte func­tie­om­schrij­vin­gen.
  • Toe­pas­sings­ge­bied: Terwijl normale functies meerdere in­struc­ties en complexe logica kunnen bevatten, zijn lambda-functies beperkt tot één expressie. Lambda-varianten kunnen alleen lokale va­ri­a­be­len gebruiken, die doorgaans beperkt zijn in hun toe­pas­sings­ge­bied. Normale functies kunnen daar­en­te­gen zowel lokale als globale va­ri­a­be­len gebruiken.
  • Toe­pas­sings­ge­bie­den: Normale functies kunnen overal in de code worden ge­de­fi­ni­eerd. Lambda-va­ri­a­be­len worden vaak gebruikt wanneer een kort­ston­di­ge functie zoals sorted, filter of map vereist is.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 7: Welke soorten over­er­ving zijn er in Python en hoe gaat Python om met meer­vou­di­ge over­er­ving?

Er zijn ver­schil­len­de soorten over­er­ving in Python. Zowel enkele over­er­ving als meer­vou­di­ge over­er­ving zijn mogelijk. Bij enkele over­er­ving erft één klasse van één bo­ven­lig­gen­de klasse en neemt de afgeleide klasse alle at­tri­bu­ten en methoden van de bo­ven­lig­gen­de klasse over.

Bij meer­vou­di­ge over­er­ving erft de klasse van meer dan één bo­ven­lig­gen­de klasse. De afgeleide klasse kan de at­tri­bu­ten en methoden van alle bo­ven­lig­gen­de klassen overnemen.

In Python wordt het C3-li­ne­a­ri­sa­tie­al­go­rit­me of de Method Re­so­lu­ti­on Order gebruikt voor meer­vou­di­ge over­er­ving. Het algoritme bepaalt de volgorde waarin methoden worden opgelost in een hi­ë­rar­chie van meer­vou­di­ge over­er­ving. Dat zorgt ervoor dat de at­tri­bu­ten en methoden in een con­sis­ten­te en voor­spel­ba­re volgorde worden doorzocht. Python gebruikt li­ne­a­ri­sa­tie om bekende over­er­vings­pro­ble­men zoals het dia­mant­pro­bleem te voorkomen.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 8: Wat is monkey patching?

‘Monkey patching’ verwijst naar het proces waarbij bestaande code tijdens runtime wordt gewijzigd. Dit kan bij­voor­beeld worden gedaan door functies of methoden toe te voegen of te vervangen. Monkey patching maakt dy­na­mi­sche wij­zi­gin­gen in de code mogelijk zonder de broncode van de oor­spron­ke­lij­ke klasse of functie te wijzigen. Het kan nuttig zijn voor het her­stel­len van fouten, het uit­brei­den van func­ti­o­na­li­tei­ten en het aanpassen van delen van bi­bli­o­the­ken of fra­me­works. Als het om klassen gaat, kunnen methoden ook worden over­schre­ven en kunnen nieuwe methoden worden toe­ge­voegd.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 9: Wat zijn de ver­schil­len tussen Django, Pyramid en Flask?

Django, Pyramid en Flask zijn Python-web­fra­me­works die ver­schil­len wat betreft hun aanpak, com­plexi­teit en be­schik­ba­re functies. Hier volgen enkele van de be­lang­rijk­ste ver­schil­len tussen deze fra­me­works.

Django

Django is een hoog­waar­dig web­fra­me­work dat een groot aantal extra functies biedt. Veel functies en modules zijn vooraf ge­ïn­stal­leerd. Django heeft bij­voor­beeld zijn eigen object-re­la­ti­o­ne­le mapping voor database-in­ter­ac­tie. Het biedt ook een ge­ïn­te­greer­de be­heers­in­ter­fa­ce die het beheer van da­ta­mo­del­len ver­een­vou­digt.

Het URL-ontwerp en de structuur van de ap­pli­ca­tie zijn vooraf ge­de­fi­ni­eerd, wat de ont­wik­ke­ling ver­ge­mak­ke­lijkt. Django legt veel nadruk op con­ven­ties. Het biedt ook in­ge­bouw­de au­then­ti­ca­tie en au­to­ri­sa­tie en bevat functies zoals formules en CSRF-be­vei­li­ging. Het framework is het meest geschikt voor ge­vor­der­de ge­brui­kers, omdat het grote aantal functies en de strikte structuur zorgen voor een steile leercurve.

Piramide

In te­gen­stel­ling tot het uit­ge­brei­de Django is Pyramid licht­ge­wicht en flexibel. Het stelt ont­wik­ke­laars in staat om hun favoriete bi­bli­o­the­ken en com­po­nen­ten te se­lec­te­ren en is ontworpen om schaal­baar en uit­breid­baar te zijn. Het framework on­der­steunt ver­schil­len­de soorten ap­pli­ca­ties, van kleine projecten tot grote, complexe ap­pli­ca­ties.

In te­gen­stel­ling tot Django heeft Pyramid geen voor­ge­schre­ven ap­pli­ca­tie­struc­tuur, wat meer vrijheid biedt bij het or­ga­ni­se­ren van code. De keuze van de template-engine is ook vrij, aangezien Pyramid geen stan­daar­den­gi­ne gebruikt.

De flexibele toe­pas­sing en minimale voor­in­stel­lin­gen maken de leercurve aan­zien­lijk vlakker, waardoor Pyramid beter geschikt is voor beginners.

Fles

Flask is wat men een mi­cro­fra­me­work noemt. Het is oor­spron­ke­lijk ontworpen om licht­ge­wicht en eenvoudig te gebruiken te zijn. Om dit te ver­ge­mak­ke­lij­ken, biedt het framework alleen de es­sen­ti­ë­le functies. Indien nodig kunnen bi­bli­o­the­ken worden toe­ge­voegd met Flask.

Flask maakt gebruik van een een­vou­di­ge en dui­de­lij­ke API waarmee snel met ont­wik­ke­len kan worden begonnen. Het framework is gebaseerd op de WSGI-toolkit ‘Werkzeug’ en maakt gebruik van de Jinja2-sja­bloonen­gi­ne. Ont­wik­ke­laars kunnen naar behoefte ook andere com­po­nen­ten in­te­gre­ren.

Uit­ein­de­lijk hangt uw keuze voor een framework af van de behoeften van uw project en de mate van flexi­bi­li­teit die vereist is. Django biedt talrijke ge­ïn­te­greer­de functies en een dui­de­lij­ke structuur. Pyramid geeft pri­o­ri­teit aan flexi­bi­li­teit en schaal­baar­heid. En Flask richt zich op eenvoud en mi­ni­ma­lis­me.

Python-sol­li­ci­ta­tie­vraag 10: Waar staan ‘args’ en ‘kwargs’ voor in Python?

De twee termen staan voor po­si­ti­o­ne­le ar­gu­men­ten (args) en tref­woord­ar­gu­men­ten (kwargs). Beide zijn con­ven­ties die vaak worden gebruikt bij het de­fi­ni­ë­ren van functies met een variabel aantal ar­gu­men­ten, waardoor ont­wik­ke­laars extra flexi­bi­li­teit krijgen. Dit is vooral handig als het vanaf het begin niet duidelijk is hoeveel of wat voor soort ar­gu­men­ten er uit­ein­de­lijk zullen worden verstrekt.

Args worden gebruikt wanneer een functie een variabel aantal ar­gu­men­ten ac­cep­teert op basis van positie. Hierdoor kan een niet-vooraf ge­de­fi­ni­eerd aantal ar­gu­men­ten worden ingevoerd, die ver­vol­gens als tuples in de functie be­schik­baar zijn.

Kwargs zijn ver­ge­lijk­baar. Ze worden gebruikt om een variabel aantal ar­gu­men­ten op basis van tref­woor­den te ac­cep­te­ren. Hierdoor kan een niet-vooraf ge­de­fi­ni­eerd aantal ar­gu­men­ten worden ingevoerd, die in de functie be­schik­baar zijn als een woor­den­boek.

Als een functie zowel variabele po­si­ti­o­ne­le als sleu­tel­woord­ar­gu­men­ten moet bevatten, is het mogelijk om args en kwargs in dezelfde functie in Python te gebruiken.

Ga naar hoofdmenu