Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
- 1. Šta je Python skriptiranje i po čemu se razlikuje od Python programiranja?
- 2. Kako Pythonovo sakupljanje smeća funkcionira?
- 3. Objasnite razliku između liste i tuple
- 4. Šta su razumijevanja liste i navedite primjer njihove upotrebe?
- 5. Opišite razliku između duboke kopije i kopiranja?
- 6. Kako se višenitnost postiže u Pythonu i po čemu se razlikuje od višeprocesiranja?
- 7. Šta su dekoratori i kako se koriste u Pythonu?
- 8. Objasnite razlike između *args i **kwargs?
- 9. Kako biste osigurali da se funkcija može pozvati samo jednom koristeći dekoratore?
- 10. Kako nasljeđivanje funkcionira u Pythonu?
- 11. Šta je preopterećenje i nadjačavanje metode?
- 12. Opišite koncept polimorfizma na primjeru.
- 13. Objasnite razliku između metoda instance, klase i statičkih metoda.
- 14. Opišite kako Python skup radi interno.
- 15. Kako je rečnik implementiran u Python-u?
- 16. Objasnite prednosti korištenja imenovanih torki.
- 17. Kako funkcionira blok try-except?
- 18. Koja je razlika između izjava podizanja i potvrđivanja?
- 19. Kako čitate i pišete podatke iz binarne datoteke u Pythonu?
- 20. Objasnite naredbu with i njene prednosti kada radite s I/O datotekom.
- 21. Kako biste kreirali singleton modul u Pythonu?
- 22. Navedite nekoliko načina za optimizaciju upotrebe memorije u Python skripti.
- 23. Kako biste izdvojili sve adrese e-pošte iz datog niza pomoću redovnog izraza?
- 24. Objasnite obrazac fabričkog dizajna i njegovu primjenu u Pythonu
- 25. Koja je razlika između iteratora i generatora?
- 26. Kako funkcionira @property dekorater?
- 27. Kako biste kreirali osnovni REST API u Pythonu?
- 28. Opišite kako koristiti biblioteku zahtjeva za izradu HTTP POST zahtjeva.
- 29. Kako biste se povezali na PostgreSQL bazu podataka koristeći Python?
- 30. Koja je uloga ORM-ova u Pythonu i navedite popularan?
- 31. Kako biste profilirali Python skriptu?
- 32. Objasnite GIL (Global Interpreter Lock) u CPythonu
- 33. Objasnite Pythonov async/await. Po čemu se razlikuje od tradicionalnog navoja?
- 34. Opišite kako biste koristili Python concurrent.futures.
- 35. Uporedite Django i Flask u smislu slučaja upotrebe i skalabilnosti.
- zaključak
U vremenu kada tehnologija postoji u svakom aspektu naših života, piton Skriptiranje se pojavljuje kao ključna komponenta ogromne i zamršene IT infrastrukture, uvodeći paradigmu lakoće upotrebe i korisnosti.
Snaga Pythona nije samo u njegovoj sintaksičkoj jednostavnosti i čitljivosti, već iu njegovoj prilagodljivosti, koja mu omogućava da sa lakoćom premosti jaz između niskog rizika, početničkog skriptovanja i visokog uloga, razvoja softvera na nivou preduzeća.
Python široke biblioteke i okviri utiru put fluidnoj, maštovitoj tehničkoj avanturi, bilo da se radi o oblastima analize podataka, web razvoja, veštačke inteligencije ili mrežnih servera.
Osim što je alat za rješavanje problema, Python također njeguje atmosferu u kojoj inovacija nije samo prihvaćena već i prirodno ugrađena zahvaljujući svojim ogromnim bibliotekama i okvirima, kao što je Django za web razvoj ili Pandas za analizu podataka.
U svijetu u kojem su podaci kralj, Python pruža moćne alate za manipulaciju, analizu i vizualizacija podataka, što rezultira praktičnim uvidima i usmjeravanjem strateških izbora.
Python nije samo programski jezik; to je također uspješna zajednica, središte gdje se programeri, naučnici podataka i tehnološki entuzijasti okupljaju kako bi izmislili, kreirali i podigli IT industriju na viši nivo.
Python programere traže kompanije svih veličina, od novonastalih startupa do dobro etabliranih organizacija, kao katalizatori za inovacije, poboljšanje procesa i poboljšanu uslugu korisnicima.
Osim toga, njegova priroda otvorenog koda podstiče kulturu zajedničkog učenja i kolaborativnog rasta, garantirajući da će nastaviti da napreduje s tehnološkim svijetom koji se brzo mijenja.
Učenje Pythona u 2023. je ulaganje u jezik koji obećava da će ostati aktuelan, fleksibilan i neophodan za upravljanje osekama i tokovima tehnologije.
Omogućuje pristup poljima mašinsko učenje, analitiku podataka, kibernetičku sigurnost i još mnogo toga, što je sve ključno za oblikovanje digitalne ere.
Stoga smo za vas sastavili listu najboljih pitanja za intervju za Python skriptiranje, koja će vam omogućiti da zablistate kao programer i dobijete najbolji intervju.
1. Šta je Python skriptiranje i po čemu se razlikuje od Python programiranja?
Python je poznat po svojoj prilagodljivosti i pruža vještine pisanja skripti i programiranja, a svaka je prilagođena određenim poslovima i ciljevima.
Python skriptiranje je u osnovi proces pisanja kraćih, efikasnijih skripti koje su namijenjene za upravljanje datotekama, automatizaciju procesa koji se ponavljaju ili brzo stvaranje prototipova.
Ove skripte, koje su često samostalne, efikasno izvode listu radnji po redu.
Python programiranje, s druge strane, ide dalje, naglašavajući stvaranje većih, složenijih programa sa strukturiranim kodom koristeći biblioteke, okvire i najbolje prakse.
Iako oba dolaze iz istog jezika, skriptiranje pojednostavljuje i automatizira, dok programiranje stvara i izmišlja. Ova razlika se vidi u obimu i ciljevima svake discipline.
2. Kako Pythonovo sakupljanje smeća funkcionira?
Ključni element u osiguravanju efikasnog upravljanja memorijom je Pythonov sistem prikupljanja smeća.
Neumorno radi u pozadini kako bi zaštitio sistemske resurse od preopterećenja curenjem memorije. Ovaj automatizovani pristup se uglavnom zasniva na metodi brojanja referenci, gde svaki objekat prati koliko drugih objekata ga referencira.
Ovaj objekt postaje kandidat za obnavljanje memorije kada ovaj broj padne na 0, što ukazuje da stavka više nije potrebna.
Osim toga, Python koristi ciklički sakupljač smeća, koji bi jednostavan pristup brojanja referenci mogao propustiti, da pronađe i očisti referentne cikluse.
Dakle, dvoslojna strategija brojanja referenci i cikličkog prikupljanja smeća obezbeđuje pažljivo i efikasno korišćenje memorije, jačajući Python performanse, posebno u aplikacijama koje intenzivno zahtevaju memoriju.
Jednostavan primer koda koji pokazuje kako da se povežete sa Pythonovim sistemom za sakupljanje smeća dat je u nastavku:
Dva objekta su generisana u ovom odlomku i unakrsno referencirana da bi se uspostavio ciklus. Sakupljač smeća se zatim ručno pokreće pomoću gc.collect(), pokazujući kako se programeri po potrebi mogu uključiti u Python mehanizam za upravljanje memorijom.
3. Objasnite razliku između liste i tuple
Liste i tuples su efikasni kontejneri za podatke u Python svijetu, ali imaju različita svojstva koja ispunjavaju različite svrhe programiranja.
Lista, označena uglastim zagradama, omogućava fleksibilnost omogućavajući promjenu i dinamičku promjenu veličine svojih komponenti.
S druge strane, tuple zatvoren u zagradi je nepromjenjiv i zadržava svoje početno stanje dok se funkcija izvršava.
Korke daju čvrst, nepromjenjiv niz, dok liste nude fleksibilnost, omogućavajući razne upotrebe u obradi i modificiranju podataka.
Evo malo Python kod uzorak koji pokazuje kako koristiti i liste i tuple:
4. Šta su razumijevanja liste i navedite primjer njihove upotrebe?
Razumevanje liste je efikasan i ekspresivan način za kreiranje lista u Python-u koje kombinuju moć uslovne logike i petlji u jednu, razumljivu liniju koda.
Oni pružaju pojednostavljenu sintaksu za pretvaranje naših namjera u listu, kombinujući iteraciju i uslovljenost u jednu, rafiniranu strukturu.
Razumijevanje liste u suštini daje programerima mogućnost da kreiraju liste izvršavanjem operacija nad svakim članom i možda ih filtriranjem u zavisnosti od određenih kriterijuma, uz održavanje uredne baze koda.
Ova ekspresivna karakteristika kombinuje efikasnost sa jasnoćom u Python programiranju tako što poboljšava čitljivost, a istovremeno pruža i računske dobitke u nekim okolnostima.
Ilustracija razumijevanja Python liste je prikazana u nastavku:
5. Opišite razliku između duboke kopije i kopiranja?
Dubina i integritet dupliciranih objekata određuju razliku između deepcopy
i copy
u Pythonu.
Kreiranjem nove stavke uz zadržavanje referenci na originalne ugniježđene objekte, a copy
stvara plitku repliku koja plete njihove sudbine zajedno u mrežu međuzavisnosti.
Deepcopy
stvara potpuno autonomni klon rekurzivnim kopiranjem originalnog objekta i svih njegovih hijerarhijskih komponenti, prekidajući sve veze i održavajući autonomiju u promjenama.
Stoga, u zavisnosti od potrebnog nivoa nezavisnosti objekta, deepcopy
osigurava sveobuhvatnu reprodukciju dok kopija samo daje umnožavanje na površinskom nivou.
Evo malog koda koji pokazuje kako copy
i deepcopy
razlikuju jedno od drugog:
6. Kako se višenitnost postiže u Pythonu i po čemu se razlikuje od višeprocesiranja?
Pythonova višeprocesna i višenitna adresiraju istovremeno izvršavanje, ali koriste različite paradigme.
Koristeći mnogo niti unutar jednog procesa, multithreading omogućava istovremeno izvršavanje zadataka unutar zajedničkog memorijskog prostora.
Međutim, istinsko izvršavanje paralelne niti može biti teško postići zbog Python-ovog Globalnog zaključavanja tumača (GIL).
S druge strane, multiprocesiranje koristi nekoliko procesa, svaki sa zasebnim Python interpretatorom i memorijskim prostorom, osiguravajući pravi paralelizam.
Za I/O-vezane aktivnosti, multithreading je lakši i praktičniji, ali multiprocesiranje se ističe u situacijama vezanim za CPU gdje je stvarno paralelno izvršenje ključno.
Evo kratkog uzorka koda koji suprotstavlja višeprocesiranje i višenitno:
7. Šta su dekoratori i kako se koriste u Pythonu?
U Pythonu, dekorateri elegantno kombinuju korisnost i jednostavnost dok suptilno povećavaju ili mijenjaju funkcije.
Zamislite dekoratere kao veo koji lijepo obavija funkciju, dodajući joj mogućnosti bez promjene njene suštinske prirode.
Ovi entiteti, označeni simbolom @
, prihvatiti funkciju kao ulaz i ispisati potpuno novu funkciju, nudeći besprijekorna sredstva za modificiranje ponašanja funkcije.
Dekoratori daju širok spektar funkcija, od evidentiranja do kontrole pristupa, poboljšavajući kod novim slojevima uz održavanje jasne, razumljive sintakse.
Evo jednostavnog primjera Python koda koji pokazuje kako se koriste dekoratori:
8. Objasnite razlike između *args i **kwargs?
Python-ovi fleksibilni parametri *args
i **kwargs
dozvoliti funkcijama da pravilno preuzmu niz argumenata.
Funkcija može prihvatiti bilo koji broj pozicionih argumenata koristeći *args
parametar, koji ih grupiše u tuple.
Nasuprot tome, funkcija može prihvatiti bilo koji broj argumenata ključne riječi koristeći **kwargs
parametar, koji ih grupiše u rečnik.
Oba djeluju kao kanali za dinamiku i fleksibilnost u konstrukciji i pozivanju funkcija, **kwargs
nudeći strukturiranu metodu za rukovanje proizvoljnom količinom unosa ključnih riječi dok *args
graciozno rukuje nedefiniranim pozicionim ulazima.
Zajedno, oni poboljšavaju fleksibilnost i izdržljivost Python funkcija vještom i jasnim rukovanjem širokim spektrom scenarija primjene.
Primjer Python koda koji koristi *args
i **kwargs
nalazi se u nastavku:
9. Kako biste osigurali da se funkcija može pozvati samo jednom koristeći dekoratore?
Python dekorateri su vješti u kombiniranju korisnosti s elegancijom, koja je potrebna da bi se osigurala jedinstvenost funkcije u izvršenju.
Moguće je dizajnirati dekorator koji će zatvoriti funkciju i pratiti ove informacije unutar zadržavanja internog stanja.
Enkapsulirana funkcija se poziva jednom i izvršava, a dekorater snima poziv. Naredni pozivi su blokirani, štiteći funkciju od ponovljenih izvršavanja osiguravajući da se ne ometa.
Uz pomoć ove aplikacije dekoratora, pozivi funkcija mogu se kontrolisati na suptilan, ali efikasan način, garantujući jedinstvenost na način koji je i lijep i nenametljiv.
Evo primjera koda koji pokazuje kako se dekoratori mogu koristiti za ograničavanje broja poziva funkcije:
10. Kako nasljeđivanje funkcionira u Pythonu?
Pythonov sistem nasljeđivanja stvara mrežu hijerarhijskih veza između klasa, omogućavajući da se karakteristike i funkcije iz roditeljske klase dijele sa njenim potomcima.
On upravlja linijom koja omogućava izvedenim (podređenim) klasama da naslijede, zamjene ili dodaju funkcionalnost od svojih osnovnih (roditeljskih) klasa, promovišući ponovnu upotrebu koda i logičan, hijerarhijski dizajn.
Podređena klasa može uvesti svoje jedinstvene karakteristike i ponašanja pored apsorbovanja sposobnosti od svog roditelja, stvarajući snažan, višeslojni objektni model.
U ovom pristupu, nasljeđivanje vješto distribuira funkcionalnost kroz arterije hijerarhije klasa, stvarajući ujedinjenu, dobro organiziranu objektno orijentiranu arhitekturu.
Sljedeći pojednostavljeni Python kod pokazuje nasljeđivanje:
11. Šta je preopterećenje i nadjačavanje metode?
Dva kamena temeljca objektno orijentirano programiranje, preopterećenje metoda i zamjena metoda, omogućavaju programerima da koriste isto ime metode u nekoliko namjena.
Jedna metoda može prihvatiti različite tipove podataka i broja argumenata tako što ima mnogo potpisa zahvaljujući preopterećenju metoda.
S druge strane, nadjačavanje metode omogućava potklasi da doda sopstvenu specijalnu implementaciju metodi koja je već definirana u njenoj nadređenoj klasi, jamčeći da se zove verzija djeteta.
Zajedno, ove strategije poboljšavaju prilagodljivost omogućavanjem ponašanja metoda koje zavise od konteksta i posebnih zahtjeva aplikacije.
Evo primjera koda koji ilustruje oba koncepta:
12. Opišite koncept polimorfizma na primjeru.
Polimorfizam je praksa korištenja jednog interfejsa za različite tipove podataka.
Ova ideja osigurava prilagodljivost i skalabilnost u dizajnu dajući metodama slobodu da obrađuju objekte na više načina u zavisnosti od njihovog unutrašnjeg tipa ili klase.
U suštini, polimorfizam omogućava ujedinjene interakcije uz zadržavanje različitog ponašanja dopuštajući da se objekti različitih klasa smatraju instancama iste klase putem nasljeđivanja.
Ova dinamička karakteristika podstiče jednostavnost koda dopuštajući jednoj funkciji ili operatoru interakciju sa različitim vrstama objekata bez ikakvih problema.
Evo jasnog uzorka koda koji pokazuje polimorfizam:
13. Objasnite razliku između metoda instance, klase i statičkih metoda.
Metode instance, klase i statičke metode imaju svoje različite načine interakcije s podacima o objektima i klasama u Pythonu.
Najčešća vrsta, metode instance, djeluju na podatke o instanci klase i uzimaju kao ulaz instancu klase, koja se obično naziva self.
Sama klasa (često se naziva cls) je prihvaćena kao argument od strane metoda klase, koje su označene sa @classmethod, i manipulišu podacima na nivou klase.
Statičke metode, označene heš simbolom @staticmethod, ne utiču na stanja klase ili instance jer su samostojeće funkcije sadržane u klasi i ne uzimaju self ili cls kao prvi parametar.
Budući da svaki tip metoda pruža različit pristup i korisnost, objektno orijentisane arhitekture su fleksibilne i precizne.
Kao primjer jednog od ovih tipova metoda u kodu:
14. Opišite kako Python skup radi interno.
Interni struktura podataka nazvana hashtable koristi se od strane Python skupa, koji je neuređena kolekcija različitih komponenti, za izvođenje moćnih i efikasnih operacija.
Python koristi hash funkciju za brzo upravljanje i preuzimanje podataka kada se element doda skupu, pretvarajući element u hash vrijednost koja zatim definira njegovu lokaciju u memoriji.
Olakšavanjem brzih provjera članstva i uklanjanjem duplih unosa, ova tehnika osigurava da svaki element u skupu bude jedinstven i lako dostupan.
Stoga, inherentna arhitektura skupova ima tendenciju da optimizira operacije kao što su ujedinjenja, ukrštanja i razlike, što rezultira malom, efikasnom strukturom podataka.
Evo dijela koda koji pokazuje kako jednostavno komunicirati s Python skupom:
15. Kako je rečnik implementiran u Python-u?
Hashtable služi kao temelj rječnika u Pythonu i omogućava brzo pronalaženje podataka i manipulaciju. Rječnici su dinamične, neuređene kolekcije parova ključ/vrijednost.
Python koristi hash funkciju da izračuna heš ključa kada se izda par ključ/vrijednost, locirajući lokaciju adrese za pohranu vrijednosti u memoriji.
Kako hash funkcija odmah usmjerava tumača na memorijsku adresu, ovaj dizajn nudi brz pristup podacima na osnovu ključeva i zapanjujuće je efikasan u operacijama preuzimanja, umetanja i brisanja.
Programeri mogu lako i efikasno upravljati podacima zbog primamljive kombinacije brzine i fleksibilnosti koju pružaju Python rječnici.
Ispod je naveden primjer koda koji pokazuje kako koristiti Python rječnik:
16. Objasnite prednosti korištenja imenovanih torki.
Upotreba imenovanih torki u Pythonu vješto kombinuje ekspresivnost klasa sa jednostavnošću torki, što rezultira malom strukturom podataka koja je sama po sebi razumljiva.
Tradicionalni tuple je proširen imenovanim torkama, koje zadržavaju nepromjenjivost i memorijsku efikasnost torki dok se dodaju imenovana polja radi poboljšanja čitljivosti koda i samoopisa.
Imenovani tuple promovišu jasan, razumljiv i efikasan kod uspostavljanjem jednostavnih, lakih objekata bez ikakvih metoda, poboljšavajući i iskustvo programera i performanse računara.
Kao rezultat toga, imenovani tuple-ovi se razvijaju u moćan alat koji poboljšava strukturu podataka i čitljivost bez ugrožavanja brzine.
Uzorak koda koji ilustruje upotrebu imenovanih torva prikazan je u nastavku:
17. Kako funkcionira blok try-except?
Blok try-except djeluje kao stražar u Python izražajnoj sintaksi, budno čuvajući od nepravilnosti u vremenu izvođenja i održavajući nesmetan tok izvršenja uprkos potencijalnim problemima.
Kada blok pokušaja naiđe na grešku, kontrola se automatski prenosi na odgovarajući blok osim, gdje se problem rješava prijavljivanjem, popravljanjem ili možda ponovnim izbacivanjem izuzetka.
Rukovanjem izuzetcima na svrsishodan, kontrolisan način, ovaj sistem ne samo da štiti od ometajućih padova, već i poboljšava korisničko iskustvo i integritet podataka.
Kao rezultat toga, blok try-except vješto spaja upravljanje greškama sa izvršavanjem programa, garantirajući robusnost i stabilnost aplikacije.
Evo malog primjera koda koji koristi blok try-except:
18. Koja je razlika između izjava podizanja i potvrđivanja?
Izjave podizanja i potvrđivanja u Pythonovom rukovanju greškama predstavljaju dva odvojena, ali povezana izraza upravljanja izuzecima.
The raise
naredba daje programeru eksplicitnu kontrolu nad porukama o grešci i tokom dopuštajući im da eksplicitno uzrokuju određene izuzetke.
Assert
, s druge strane, djeluje kao alat za otklanjanje grešaka automatski generirajući an AssertionError
ako njegov odgovarajući uslov nije zadovoljen, garantujući da program radi kako je predviđeno tokom razvoja.
Assert
jednostavno provjerava uslove, poboljšava otklanjanje grešaka i validaciju, dok podizanje omogućava širu, eksplicitniju kontrolu. I podizanje i potvrđivanje dozvoljavaju kontroliranu proizvodnju izuzetaka.
Evo nekoliko primjera koda koji pokazuje kako se koristi raise
i assert
:
19. Kako čitate i pišete podatke iz binarne datoteke u Pythonu?
Koristeći ugrađenu funkciju otvaranja sa specifikacijom binarnog načina rada, povezivanje s binarnim datotekama u Pythonu podrazumijeva ravnotežu tačnosti i jednostavnosti.
koristeći rb
or wb
načini prilikom otvaranja binarne datoteke će osigurati da se podaci tretiraju u nekodiranom, sirovom obliku prilikom čitanja ili pisanja binarnih podataka.
Koristeći ove modove, Python pojednostavljuje upravljanje netekstualnim podacima, kao što su slike ili izvršne datoteke, omogućavajući programerima da precizno i lako rukuju i analiziraju binarne podatke.
Stoga operacije binarnih datoteka u Pythonu otvaraju vrata širokom spektru aplikacija, uključujući serijalizaciju podataka, obradu slika i binarnu analizu, da spomenemo samo neke.
Koristeći binarnu datoteku, ovaj primjer koda pokazuje kako čitati i pisati podatke:
20. Objasnite with
naredba i njene prednosti pri radu sa fajl I/O.
Python with izjava, koja se često koristi sa I/O fajlovima, elegantno osigurava da se resursima efikasno rukuje zahvaljujući ideji upravljanja kontekstom.
Kada radite sa fajlovima, with
naredba odmah zatvara datoteku nakon upotrebe, čak i ako se dogodi izuzetak dok se radnja izvodi, štiteći od curenja resursa i jamčeći čist završetak.
Eliminacijom šablonskog koda, ovaj sintaktički šećer poboljšava čitljivost koda. Takođe povećava pouzdanost i jednostavnost integracijom upravljanja resursima i rukovanja izuzetcima.
Kao rezultat toga, izjava with postaje ključna za osiguravanje da su vaše operacije s datotekama pouzdane i čisto sadržane, štiteći od nepredviđenih problema i poboljšavajući jasnoću koda.
Evo primjera koda koji koristi with
izjava u operacijama datoteka:
21. Kako biste kreirali singleton modul u Pythonu?
Kombinacija metoda klase i internih provjera se koristi za kreiranje singleton modula u Pythonu, dizajnerskog obrasca koji dozvoljava kreiranje samo jedne instance klase.
Održavanjem praćenja sopstvene instance i obezbeđivanjem metode za njeno generisanje ili vraćanje, klasa prati ovaj obrazac kako bi osigurala da naredne instancije repliciraju prvu instancu.
Sa jednom kontrolnom tačkom, jedinstvenim pristupom resursima i zaštitom od konkurentskih manipulacija, singleton osigurava jednu tačku kontrole.
Kao rezultat toga, on se razvija u efikasan alat za inkapsuliranje zajedničkih resursa, garantujući dosljedan pristup i modifikacije u cijelom programu.
Evo malog uzorka Python koda koji demonstrira singleton klasu:
22. Navedite nekoliko načina za optimizaciju upotrebe memorije u Python skripti.
Optimizacija potrošnje memorije Python skripte često podrazumijeva pažljivo balansiranje između izbora strukture podataka, poboljšanja algoritma i upravljanja resursima.
Kada radite sa ogromnim skupovima podataka, na primjer, korištenje generatora umjesto lista može značajno minimizirati korištenje memorije lijenim procjenom stavki u hodu umjesto da ih čuva u memoriji.
Dalje smanjenje upotrebe memorije moguće je rukovanjem numeričkim podacima sa strukturama podataka niza, a ne listama i štedljivom upotrebom __slots__
deklaracije u klasi za kontrolu formiranja dinamičkih atributa.
Stoga, balansirajući performanse i korištenje resursa, možete osigurati da Python programi nisu samo efikasni, već i pažljivi u pogledu količine memorije koju koriste.
Evo kratkog primjera koda koji koristi generator za smanjenje količine memorije:
23. Kako biste izdvojili sve adrese e-pošte iz datog niza pomoću redovnog izraza?
Regularni izrazi (regex) u Pythonu kombinuju tačnost i svestranost za izdvajanje adresa e-pošte iz niza, omogućavajući programeru da spretno filtrira tekstualni materijal i identifikuje poželjne obrasce.
Da bi se uspostavila struktura adrese e-pošte, kreira se obrazac regularnog izraza pomoću re-modula. Zatim možete koristiti findall
da dobijete sva pojavljivanja iz ciljnog niza.
Ova metoda stručno se kreće kroz tekstualni labirint kako bi dobila sve skrivene adrese e-pošte, što ne samo da ubrzava proces ekstrakcije već i osigurava ispravnost.
Regex se može vješto koristiti za efikasno izdvajanje određenih podataka iz stringova, povećavajući obradu i analizu podataka u Python skriptama.
Evo dijela koda koji koristi regex za izdvajanje e-pošte:
24. Objasnite obrazac fabričkog dizajna i njegovu primjenu u Pythonu
Osnovni princip objektno orijentisanog programiranja, obrazac fabričkog dizajna, je kreiranje objekata bez identifikacije precizne klase objekata koji će biti generisani.
Factory obrazac se može elegantno implementirati u Python kreiranjem metode koja vraća instance nekoliko klasa ovisno o ulazima ili konfiguracijama metoda.
Ova procedura, koja se ponekad naziva i „Fabrika“, deluje kao čvorište za tkanje nekoliko instanci klase, garantujući da se objekti kreiraju bez potrebe da pozivalac ručno instancira klase.
Dakle, fabrički obrazac održava odvojenu, skalabilnu arhitekturu dok poboljšava modularnost i kohezivnost koda. Takođe nudi pojednostavljenu tehniku za izgradnju objekata.
25. Koja je razlika između iteratora i generatora?
Iz Pythonovih iteratora i generatora jasno je da obje konstrukcije omogućavaju petlju kroz vrijednosti, međutim, postoje suptilne razlike u načinu na koji se implementiraju i koriste.
Generator, koji se često identifikuje korišćenjem prinosa, automatski održava svoje stanje i implementiran je sa funkcijom, obezbeđujući koncizan i memorijski efikasan način za proizvodnju vrednosti u hodu.
Iterator, koji se obično implementira kao klasa, koristi metode kao što su __iter__
i __next__
upravljati njegovim stanjem iteracije i proizvoditi vrijednosti.
Kao rezultat toga, svaki ima svoje prednosti zasnovane na konkretnom slučaju upotrebe, sa iteratori koji nude temeljit, objektno orijentisan način za prelazak preko podataka, dok generatori nude laganu, lijenu tehniku evaluacije.
Obje tehnike dopunjuju arsenal programera i omogućavaju brzo i efikasno istraživanje podataka u različitim situacijama.
Evo dijela koda iteratora i generatora u Pythonu:
26. Kako @property
dekoraterski posao?
Dekorator '@property' u Pythonu svira divnu melodiju koja pretvara pozive metoda u pristup sličan atributima, poboljšavajući upotrebljivost i izražajnost objekta.
Metoda se može pozvati bez upotrebe zagrada pomoću @property, što je slično pristupu atributu. Ovo stvara jasniji i lakši za korištenje interfejs za interakciju objekata.
Osim toga, nudi spretnu ravnotežu funkcionalnosti i enkapsulacije, štiteći stanja objekata dok isporučuje intuitivno sučelje, omogućavajući programerima da sa lakoćom specificiraju atribute koristeći metode dobivanja i postavljanja.
Kombinacijom funkcionalnosti metode sa dostupnošću atributa, @property
dekorater se pojavljuje kao ključni alat i nudi jednostavnu, ali efikasnu paradigmu interakcije objekata.
Primjer Pythona @property
dekorater je prikazan ispod:
27. Kako biste kreirali osnovni REST API u Pythonu?
Kako bi izgradili web usluge koje komuniciraju putem HTTP zahtjeva, programeri često koriste izražajnu sposobnost okvira kao što je Flask dok prave jednostavan REST API u Pythonu.
Svojom jednostavnom i razumljivom sintaksom, Flask omogućava programerima da konstruišu rute kojima se može pristupiti brojnim HTTP metodama, uključujući GET i POST, za komunikaciju sa osnovnom aplikacijom.
REST API izgrađen koristeći Flask može lako prihvatiti HTTP zahtjeve, obraditi sadržane podatke i pružiti relevantne informacije kao odgovor navođenjem jedinstvenih krajnjih tačaka povezanih s različitim funkcionalnostima.
Kako bi osigurali besprijekornu komunikaciju između različitih softverskih komponenti u umreženom okruženju, programeri mogu koristiti moćne REST API-je koristeći kombinaciju Python-a i Flask-a.
Evo malog dijela koda koji koristi Flask za kreiranje REST API-ja:
28. Opišite kako koristiti biblioteku zahtjeva za izradu HTTP POST zahtjeva.
Pythonova biblioteka zahtjeva je moćan alat koji pretvara poteškoće u HTTP komunikaciji u API dobrodošlice i čini jednostavnom i prirodnom interakciju s online uslugama koristeći HTTP POST zahtjeve.
POST zahtjev se pravi korištenjem metode post, davanjem odredišnog URL-a i prilaganjem materijala koji se šalje, a koji može sadržavati podatke obrasca, JSON, datoteke i još mnogo toga.
Biblioteka zahtjeva zatim upravlja osnovnom HTTP vezom, šaljući podatke na naznačeni URL i prikupljajući odgovor servera kako bi se omogućile fluidne web interakcije.
Programeri se mogu lako uključiti u online usluge, slati podatke obrasca i sučeljavati se s web API-jima putem zahtjeva, premošćujući jaz između lokalnih aplikacija i globalnog weba.
Koristeći biblioteku zahtjeva, sljedeći primjer koda pokazuje kako poslati HTTP POST zahtjev:
29. Kako biste se povezali na PostgreSQL bazu podataka koristeći Python?
Angažovanje sa PostgreSQL bazom podataka iz Python okruženja se elegantno rukuje paketom psycopg2, moćnim mostom koji omogućava besprekornu interakciju baze podataka.
Korišćenjem psycopg2
, programeri mogu lako kreirati veze, pokrenuti SQL upite i dobiti rezultate, direktno integrirajući PostgreSQL mogućnosti u Python programe.
Možete otključati složene funkcije baze podataka sa samo nekoliko linija koda, jamčeći da se podacima pristupa, mijenjaju i spremaju s preciznošću i efikasnošću.
Ovaj modul omogućava programerima da u potpunosti iskoriste relacijske baze podataka u svojim aplikacijama tako što elegantno ostvaruju sinergiju između Pythona i PostgreSQL-a.
Evo primjera koda koji pokazuje kako koristiti psycopg2
biblioteka za uspostavljanje veze sa PostgreSQL bazom podataka:
30. Koja je uloga ORM-ova u Pythonu i navedite popularan?
Objektno-relacijsko mapiranje (ORM) u Pythonu omogućava programerima da se povežu s bazama podataka koristeći Python klase i objektne paradigme.
Djeluje kao harmonični posrednik između objektno orijentiranog programiranja i administracije relacijske baze podataka.
SQLAlchemy, jedan od najpoznatijih ORM-ova u Python okruženju, nudi kompletan skup alata za interakciju sa više SQL baza podataka koristeći visokorazinsku, objektno orijentiranu sintaksu.
Uz pomoć SQLAlchemy, entiteti baze podataka mogu biti predstavljeni kao Python klase, sa instancama ovih klasa koje služe kao redovi u tabelama baze podataka.
Ovo omogućava programerima da rade sa bazama podataka bez potrebe za pisanjem sirovih SQL upita.
Zbog složenosti SQL-a i povezivanja baze podataka, ORM-ovi kao što je SQLAlchemy omogućavaju interakciju baze podataka koja je jednostavnija, sigurnija i održavana.
Evo jednostavnog primjera koji pokazuje kako SQLAlchemy radi:
31. Kako biste profilirali Python skriptu?
Python skripta se profiliše analizom njegove računske strukture i detalja o vremenu i prostoru njenog izvršavanja kako bi se pronašla moguća uska grla u performansama i poboljšala efikasnost.
Programeri mogu pažljivo analizirati ponašanje svog koda tokom vremena rada koristeći ugrađeni program cProfile
modul.
Čineći to, oni mogu dobiti detaljne podatke o pozivima funkcija, vremenu izvršenja i odnosima poziva, što im omogućava da identifikuju i riješe uska grla u performansama.
Možete garantovati da kod ne samo da radi ispravno već i efikasno, balansirajući računarske resurse i poboljšavajući ukupne performanse aplikacije, uključivanjem profilisanja u razvojni životni ciklus.
Programeri stoga mogu zaštititi programe od neefikasnosti pažljivim profiliranjem, osiguravajući da su pouzdano podešeni i da imaju performanse u nizu računskih zahtjeva.
Evo jednostavnog primjera profiliranja Python skripte koristeći cProfile
modul:
32. Objasnite GIL (Global Interpreter Lock) u CPythonu
Globalno zaključavanje tumača (GIL) u CPython-u funkcionira kao stražar, garantirajući da samo jedna nit pokreće Python bajt-kod istovremeno u jednom procesu, čak i u aplikacijama s više niti.
Iako se može činiti da je usko grlo, GIL je ključan u zaštiti upravljanja memorijom CPython-a i internih struktura podataka od istovremenog pristupa i očuvanja integriteta sistema.
Međutim, mora se imati na umu potreba za višenitnošću u I/O-vezanim aktivnostima, gdje niti moraju čekati da se podaci isporuče ili prime, budući da GIL ne eliminira ovu potrebu.
Stoga, čak i ako GIL predstavlja poteškoće za aktivnosti vezane za CPU, razumijevanje njegovog ponašanja i prilagođavanje tehnika, kao što je korištenje višeprocesiranja ili istovremenog programiranja, omogućava programerima da kreiraju učinkovite, istovremene Python programe.
Evo primjera Python koda koji koristi niti i pokazuje kako GIL može utjecati na zadatke vezane za CPU:
33. Objasnite Pythonov async/await. Po čemu se razlikuje od tradicionalnog navoja?
Sintaksa async/await u Pythonu otvara svijet asinhronog programiranja, paradigme koja dozvoljava nekim funkcijama da prepuste kontrolu okruženju za izvršavanje, tako da druge aktivnosti mogu obavljati u međuvremenu, poboljšavajući efikasnost programa.
Async/await održava aktivnosti u jednoj niti, ali omogućava izvršavanju da prelazi između zadataka, osiguravajući neblokirajuće ponašanje bez složenosti upravljanja nitima.
Ovo je u suprotnosti s klasičnim nitima, gdje se niti izvršavaju paralelno i često im je potrebno komplikovano upravljanje i sinhronizacija.
Kao rezultat toga, programeri mogu efikasno rukovati istovremenim I/O vezanim aktivnostima i jednostavnijim pristupom kontroli istovremenosti.
Ovo promoviše kooperativni model multitaskinga u kojem procesi voljno prepuštaju kontrolu.
Kao rezultat toga, async/await nudi karakterističan, pojednostavljen način dizajniranja istovremenih aplikacija, posebno tamo gdje su I/O operacije uobičajene, pronalaženje ravnoteže između performansi i složenosti.
Primjer Python koda koji koristi async/await je dat u nastavku:
34. Opišite kako biste koristili Python concurrent.futures
.
interfejs za asinhrono izvršavanje poziva koji se mogu pozivati preko niti ili procesa, programeri mogu elegantno upravljati asinhronim i paralelnim operacijama.
Ovaj modul upravlja alokacijom resursa i izvršavanjem poziva koji se mogu pozivati dok enkapsulira delikatne aspekte navoja i višeprocesiranja kroz Executore (ThreadPoolExecutor i ProcessPoolExecutor).
Programeri mogu efikasno da koriste višejezgarne procesore za aktivnosti vezane za CPU i da obezbede neblokirajuće I/O operacije slanjem zadataka izvršiocu, koji ih onda može izvoditi istovremeno, pa čak i agregirati njihove rezultate.
Kako bi se osiguralo da su aplikacije osjetljive i učinkovite, concurrent.futures
stvara prostor u kojem se složeni proračuni i I/O aktivnosti mogu glatko spojiti.
Evo primjera koda koji koristi concurrent.futures
:
35. Uporedite Django i Flask u smislu slučaja upotrebe i skalabilnosti.
Dvije zvijezde u konstelaciji Python-ovih web okvira, Django i Flask, svaka sjajno sija dok ispunjava različite zahtjeve programera.
Za programere koji kreiraju masivne aplikacije vođene bazom podataka, Django je alat po izboru jer dolazi sa ORM-om i ugrađenim administrativnim interfejsom.
Međutim, Flask-ov jednostavan i modularni dizajn daje programerima slobodu odabira vlastitih komponenti, što ga čini savršenim izborom za manje projekte ili situacije u kojima je lako, prilagodljivo rješenje od suštinskog značaja.
Oba okvira mogu se skalirati kako bi se prilagodili većim zahtjevima kada je u pitanju skalabilnost.
Međutim, Flask-ova vitka priroda omogućava prilagođene taktike skaliranja koje su prilagođene posebnim potrebama, dok Django-ove ugrađene mogućnosti mogu mu dati malu prednost za brzi razvoj u većim, složenijim projektima.
zaključak
Intervjui za Python skriptiranje zahtijevaju dubinsko poznavanje mogućnosti, složenosti i primjena jezika.
Temeljna priprema ne samo da jača nečiju tehničku kompetenciju, već i uliva samopouzdanje, pomažući kandidatima da brzo i precizno prođu kroz težak lavirint pitanja.
Aspiranti mogu da se uvere da su spremni da se nose sa osnovnim i primenjenim Python problemima tako što će pregledati ključne ideje kao što su konkurentnost, OOP principi i strukture podataka, kao i zarone u praktične aplikacije kao što su veb programiranje i manipulacija podacima.
Kao rezultat toga, dobro zaokruženo obrazovanje postaje ključno za uspjeh i može dovesti do situacija u kojima nečije sposobnosti programiranja na Python-u mogu biti izvrsne i kreativne. Vidi Hashdork's Interview Series za pomoć u pripremi intervjua.
Ostavite odgovor