Quais são as 10 perguntas mais comuns da en­tre­vista sobre Python? (E como respondê-las)

Python é uma linguagem de pro­gra­ma­ção popular. Portanto, se você estiver se can­di­da­tando a empregos de de­sen­vol­ve­dor, deve contar com perguntas de­ta­lha­das sobre como ela funciona. Aqui estão 10 perguntas de en­tre­vista sobre Python que você poderá receber e como respondê-las.

Pergunta 1 da en­tre­vista sobre Python: O que há de especial em Python e quais são as vantagens da linguagem?

Python é uma linguagem de pro­gra­ma­ção versátil que pode ser usada nas áreas de de­sen­vol­vi­mento da Web, análise de dados e in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Ela oferece incrível fa­ci­li­dade de uso, ver­sa­ti­li­dade e bom de­sem­pe­nho - apenas três motivos pelos quais muitos as­pi­ran­tes a pro­gra­ma­do­res a escolhem como linguagem de pro­gra­ma­ção para aprender.

É uma linguagem muito amigável para ini­ci­an­tes, com uma sintaxe fácil de entender e uma bi­bli­o­teca padrão abran­gente que inclui muitos módulos e funções prontos para uso.

Outras vantagens incluem a grande e ativa co­mu­ni­dade de de­sen­vol­ve­do­res Python, que con­tri­buem com recursos externos e suporte ao processo de de­sen­vol­vi­mento. Por ser uma linguagem in­ter­pre­ta­tiva e baseada em objetos, ela também é adequada para escrever códigos ra­pi­da­mente e testá-los de imediato. A tipagem dinâmica aumenta ainda mais a fle­xi­bi­li­dade da linguagem.

Assim como o Java, o Python é in­de­pen­dente de pla­ta­forma. Ele pode ser per­fei­ta­mente integrado a outras lin­gua­gens, como C++, fa­ci­li­tando o trabalho entre pla­ta­for­mas e a possível oti­mi­za­ção do de­sem­pe­nho.

Pergunta 2 da en­tre­vista sobre Python: O que significa “escopo” em Python?

“Escopo” refere-se à área em que uma variável é válida. É a parte do código em que a variável é visível e acessível, e onde as variáveis podem ser definidas e usadas. Isso torna o código mais claro e minimiza os conflitos de nomes. O Python tem dois tipos prin­ci­pais de escopo:

• Escopo global: Esse tipo de variável é definido fora de funções e classes. Ela pode ser acessada em todo o programa e ge­ral­mente é en­con­trada no início do código ou em um nível mais alto.
• Escopo local: As variáveis no escopo local são restritas à função em que estão definidas. Elas também podem ser atri­buí­das a um bloco definido es­pe­ci­fi­ca­mente.

Se quiser acessar uma variável fora do código definido, será ne­ces­sá­rio estender o escopo com uma instrução especial como “global” ou “nonlocal”.

Pergunta 3 da en­tre­vista sobre Python: Qual é a diferença entre listas e tuplas em Python?

Em Python, há dois tipos de dados para armazenar coleções ordenadas de elementos: listas e tuplas. As listas são nor­mal­mente usadas com mais frequên­cia devido à sua fle­xi­bi­li­dade. Aqui estão algumas di­fe­ren­ças cruciais entre os dois:

• Mu­ta­bi­lity: As listas podem ser mo­di­fi­ca­das mesmo depois de criadas. Você pode adicionar, remover ou alterar elementos nelas. Por outro lado, não é possível alterar os elementos de uma tupla depois de ela ter sido criada.
• Syntax: As listas são criadas usando colchetes [], enquanto as tuplas usam colchetes redondos (). Ao contrário das listas, as tuplas também podem ser definidas usando vírgulas em vez de colchetes.
• Speed: Qual tipo de dados é mais rápido depende do contexto. A mu­ta­bi­li­dade das listas as torna mais rápidas em algumas operações, como mo­di­fi­ca­ções extensas de dados. As tuplas são mais rápidas quando se trata de acessar elementos em uma coleção.

Pergunta 4 da en­tre­vista sobre Python: Qual é a diferença entre módulos e pacotes?

Os módulos e os pacotes diferem em suas apli­ca­ções. Os módulos são arquivos in­di­vi­du­ais com código, enquanto os pacotes são coleções de módulos em um diretório. Ambos têm o objetivo de ajudar a criar uma estrutura clara, o que pode ser útil em projetos Python maiores. Algumas outras di­fe­ren­ças entre módulos e pacotes são:

• Module: Em Python, os módulos são arquivos in­di­vi­du­ais que podem conter funções, classes e variáveis. Os arquivos têm a ter­mi­na­ção .py e ajudam a organizar melhor o código. Ter arquivos in­di­vi­du­ais ajuda a melhorar a le­gi­bi­li­dade e a ma­nu­ten­ção.
• Package: Os pacotes também são usados para or­ga­ni­za­ção, mas são es­tru­tu­ra­dos em di­re­tó­rios e pastas. Isso permite que os módulos no código sejam or­ga­ni­za­dos hi­e­rar­qui­ca­mente. Para que um diretório seja tratado como um pacote, ele deve conter o arquivo __init__.py.

Pergunta 5 da en­tre­vista sobre Python: O que são pickling e un­pic­kling?

“Pickling” e “un­pic­kling” referem-se à se­ri­a­li­za­ção e des­se­ri­a­li­za­ção de objetos internos. Os processos pos­si­bi­li­tam converter objetos em re­pre­sen­ta­ções de dados binários (pickling) ou recuperar objetos de re­pre­sen­ta­ções binárias (un­pic­kling).

• Pickling: O Pickling converte um objeto em uma re­pre­sen­ta­ção binária. Isso é im­por­tante se você quiser salvar dados per­ma­nen­te­mente ou trans­portá-los para uma rede. O módulo pickle é usado para a decapagem em Python. Ele serializa o objeto con­ver­tendo-o em um fluxo de bytes.
• Un­pic­kling: em uma inversão do processo de decapagem, o un­pic­kling restaura um objeto decapado an­te­ri­or­mente a partir de sua re­pre­sen­ta­ção binária. O módulo pickle também é usado para a remoção de pickles e des­se­ri­a­liza o fluxo de bytes de volta em um objeto Python.

Pergunta 6 da en­tre­vista sobre Python: Qual é a diferença entre uma função e uma função lambda?

Em geral, os dois tipos de função têm a mesma fi­na­li­dade. As funções lambda são mais curtas e são usadas com mais frequên­cia para operações mais simples e tarefas de filtragem. As prin­ci­pais di­fe­ren­ças entre uma função normal e uma variação lambda estão re­la­ci­o­na­das à sintaxe, ao escopo e às áreas de uso.

• Syntax: As funções lambda têm uma sintaxe mais compacta no que se refere à definição, ao corpo e ao valor de retorno. Por exemplo, não há “return” explícito para o valor de retorno, pois o valor da expressão é retornado im­pli­ci­ta­mente. Isso torna as ex­pres­sões lambda par­ti­cu­lar­mente adequadas para des­cri­ções de funções curtas e concisas.
• Scope: Enquanto as funções normais podem usar várias de­cla­ra­ções e lógica complexa, as funções lambda são limitadas a uma expressão. As variantes lambda só podem usar variáveis locais, que nor­mal­mente são restritas em seu escopo. As funções normais, por outro lado, podem usar variáveis locais e globais.
• Áreas de uso: As funções normais podem ser definidas em qualquer parte do código. As variáveis lambda são fre­quen­te­mente usadas quando uma função de curta duração como sorted, filtro, ou mapa é ne­ces­sá­rio.

Pergunta 7 da en­tre­vista sobre Python: Quais são os tipos de herança exis­ten­tes no Python e como o Python lida com a herança múltipla?

Há vários tipos de herança em Python. Tanto a herança única quanto a herança múltipla são possíveis. Na herança simples, uma classe herda de uma única classe principal e a classe derivada adota todos os atributos e métodos da classe principal.

Na herança múltipla, a classe herda de mais de uma classe principal. A classe derivada pode adotar os atributos e métodos de todas as classes prin­ci­pais.

Em Python, o algoritmo de li­ne­a­ri­za­ção C3 ou o Method Re­so­lu­tion Order é usado para herança múltipla. O algoritmo determina a ordem em que os métodos são re­sol­vi­dos em uma hi­e­rar­quia de herança múltipla. Isso garante que os atributos e métodos sejam pes­qui­sa­dos em uma ordem con­sis­tente e pre­vi­sí­vel. O Python usa a li­ne­a­ri­za­ção para evitar problemas de herança co­nhe­ci­dos, como o problema do diamante.

Pergunta 8 da en­tre­vista sobre Python: O que é monkey patching?

“Monkey patching” refere-se ao processo de mo­di­fi­ca­ção do código existente durante o tempo de execução. Por exemplo, isso pode ser feito adi­ci­o­nando ou subs­ti­tuindo funções ou métodos. O Monkey patching permite al­te­ra­ções dinâmicas no código sem modificar o código-fonte da classe ou função original. Ele pode ser útil para corrigir erros, ampliar fun­ci­o­na­li­da­des e adaptar partes de bi­bli­o­te­cas ou es­tru­tu­ras. Quando se trata de classes, os métodos também podem ser subs­ti­tuí­dos e novos métodos podem ser adi­ci­o­na­dos.

Pergunta 9 da en­tre­vista sobre Python: Quais são as di­fe­ren­ças entre Django, Pyramid e Flask?

Django, Pyramid e Flask são es­tru­tu­ras web Python que diferem em relação a suas abor­da­gens, com­ple­xi­dade e funções dis­po­ní­veis. Aqui estão algumas das prin­ci­pais di­fe­ren­ças entre eles.

Django

O Django é uma estrutura da Web de alto nível que oferece uma variedade de recursos adi­ci­o­nais. Muitas funções e módulos são pré-ins­ta­la­dos. Por exemplo, o Django tem seu próprio ma­pe­a­mento objeto-re­la­ci­o­nal para interação com o banco de dados. Ele também fornece uma interface ad­mi­nis­tra­tiva integrada que sim­pli­fica o ge­ren­ci­a­mento de modelos de dados.

O design da URL e a estrutura do apli­ca­tivo são pre­de­fi­ni­dos, o que facilita o de­sen­vol­vi­mento. O Django tende a dar muita ênfase às con­ven­ções. Ele também oferece au­ten­ti­ca­ção e au­to­ri­za­ção in­te­gra­das e contém funções como fórmulas e proteção CSRF. A estrutura é mais adequada para usuários avançados, pois a grande variedade de recursos e a estrutura rígida criam uma curva de apren­di­zado acentuada.

Pyramid

Em contraste com a abran­gên­cia do Django, o Pyramid é leve e flexível. Ele permite que os de­sen­vol­ve­do­res se­le­ci­o­nem as bi­bli­o­te­cas e os com­po­nen­tes pre­fe­ri­dos e foi projetado para ser escalável e ex­pan­sí­vel. A estrutura oferece suporte a vários tipos de apli­ca­ti­vos, desde pequenos projetos até apli­ca­ti­vos grandes e complexos.

Ao contrário do Django, o Pyramid não tem uma estrutura de apli­ca­tivo prescrita, o que permite mais liberdade na or­ga­ni­za­ção do código. A escolha do mecanismo de modelo também é aberta, pois o Pyramid não usa um mecanismo padrão.

Seu apli­ca­tivo flexível e suas pre­de­fi­ni­ções mínimas tornam sua curva de apren­di­zado sig­ni­fi­ca­ti­va­mente mais plana, tornando o Pyramid mais adequado para ini­ci­an­tes.

Flask

O Flask é o que se chama de mi­cro­fra­mework. Ele foi ori­gi­nal­mente projetado para ser leve e simples de usar. Para facilitar isso, a estrutura oferece apenas o essencial. Se ne­ces­sá­rio, as bi­bli­o­te­cas podem ser adi­ci­o­na­das com o Flask.

O Flask usa uma API simples e clara que permite começar a de­sen­vol­ver ra­pi­da­mente. A estrutura é baseada no kit de fer­ra­men­tas WSGI “Werkzeug” e usa o mecanismo de modelo Jinja2. Os de­sen­vol­ve­do­res também podem integrar outros com­po­nen­tes, conforme ne­ces­sá­rio.

No final, a escolha da estrutura dependerá das ne­ces­si­da­des do seu projeto e do grau de fle­xi­bi­li­dade exigido. O Django oferece várias funções in­te­gra­das e uma estrutura clara. O Pyramid prioriza a fle­xi­bi­li­dade e a es­ca­la­bi­li­dade. E o Flask se concentra na sim­pli­ci­dade e no mi­ni­ma­lismo.

Pergunta 10 da en­tre­vista sobre Python: O que sig­ni­fi­cam “args” e “kwargs” em Python?

Os dois termos sig­ni­fi­cam ar­gu­men­tos po­si­ci­o­nais (args) and keyword arguments (kwargs). Ambas as con­ven­ções são usadas com frequên­cia na definição de funções com um número variável de ar­gu­men­tos, pro­por­ci­o­nando mais fle­xi­bi­li­dade aos de­sen­vol­ve­do­res. Isso é es­pe­ci­al­mente útil se não estiver claro desde o início quantos ou quais tipos de ar­gu­men­tos serão for­ne­ci­dos no final.

Args são usados quando um número variável de ar­gu­men­tos será aceito em uma função com base na posição. Isso permite a inserção de um número não pre­de­fi­nido de ar­gu­men­tos, que, por sua vez, estão dis­po­ní­veis como tuplas na função.

Os kwargs são se­me­lhan­tes. Eles são usados para aceitar um número variável de ar­gu­men­tos baseados em palavras-chave. Isso permite a inserção de um número não pre­de­fi­nido de ar­gu­men­tos, que estão dis­po­ní­veis na função como um di­ci­o­ná­rio.

Se uma função precisar conter ar­gu­men­tos po­si­ci­o­nais de variáveis e de palavras-chave, é possível usar args e kwargs na mesma função em Python.