Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
- 1. Què és la programació de Python i en què es diferencia de la programació de Python?
- 2. Com funciona la recollida d'escombraries de Python?
- 3. Explica la diferència entre una llista i una tupla
- 4. Què són les llistes de comprensió i posa un exemple del seu ús?
- 5. Descriu la diferència entre deepcopy i copy?
- 6. Com s'aconsegueix el multithreading a Python i en què es diferencia del multiprocessament?
- 7. Què són els decoradors i com s'utilitzen a Python?
- 8. Explica les diferències entre *args i **kwargs?
- 9. Com us asseguraríeu que una funció només es pot cridar una vegada amb decoradors?
- 10. Com funciona l'herència a Python?
- 11. Què és la sobrecàrrega i anul·lació de mètodes?
- 12. Descriu el concepte de polimorfisme amb un exemple.
- 13. Explica la diferència entre els mètodes instància, classe i estàtics.
- 14. Descriu com funciona internament un conjunt de Python.
- 15. Com s'implementa un diccionari a Python?
- 16. Explica els beneficis d'utilitzar tuples amb nom.
- 17. Com funciona el bloc try-except?
- 18. Quina diferència hi ha entre enunciats plantejar i afirmar?
- 19. Com llegiu i escriviu dades d'un fitxer binari a Python?
- 20. Expliqueu la sentència with i els seus avantatges quan es treballa amb fitxers d'E/S.
- 21. Com crearíeu un mòdul singleton en Python?
- 22. Anomena algunes maneres d'optimitzar l'ús de la memòria en un script de Python.
- 23. Com extreuries totes les adreces de correu electrònic d'una cadena determinada mitjançant l'expressió regular?
- 24. Explica el patró de disseny Factory i la seva aplicació en Python
- 25. Quina diferència hi ha entre un iterador i un generador?
- 26. Com funciona el @decorador de propietats?
- 27. Com crearíeu una API REST bàsica a Python?
- 28. Descriu com utilitzar la biblioteca de peticions per fer una sol·licitud HTTP POST.
- 29. Com us connecteu a una base de dades PostgreSQL mitjançant Python?
- 30. Quin és el paper dels ORM a Python i anomenar-ne un de popular?
- 31. Com perfilaria un script de Python?
- 32. Explica el GIL (Global Interpreter Lock) a CPython
- 33. Explica l'async/wait de Python. En què es diferencia del fil tradicional?
- 34. Descriu com utilitzaríeu els futurs.concurrents de Python.
- 35. Compara Django i Flask en termes de cas d'ús i escalabilitat.
- Conclusió
En un moment en què la tecnologia existeix en tots els aspectes de les nostres vides, Pitó Els scripts sorgeixen com un component clau de l'enorme i complexa infraestructura de TI, donant lloc a un paradigma de facilitat d'ús i utilitat.
La força de Python no només resideix en la seva senzillesa i llegibilitat sintàctica, sinó també en la seva adaptabilitat, que li permet superar la bretxa entre els scripts de nivell principiant i de baix risc i el desenvolupament de programari de nivell empresarial d'alt risc amb facilitat.
Les àmplies biblioteques i marcs de Python obren el camí per a una aventura tècnica fluida i imaginativa, ja sigui en les àrees d'anàlisi de dades, desenvolupament web, intel·ligència artificial o servidors de xarxa.
A més de ser una eina per resoldre problemes, Python també fomenta un ambient on la innovació no només s'abraça sinó que s'incorpora de manera natural gràcies a les seves enormes biblioteques i frameworks, com Django per al desenvolupament web o Pandas per a l'anàlisi de dades.
En un món on les dades són reials, Python ofereix eines potents per manipular, analitzar i visualització de dades, donant com a resultat coneixements útils i orientant les opcions estratègiques.
Python no és simplement un llenguatge de programació; també és una comunitat pròspera, un centre on desenvolupadors, científics de dades i entusiastes de la tecnologia es reuneixen per inventar, crear i portar la indústria de les TI al següent nivell.
Els desenvolupadors de Python són buscats per empreses de totes les mides, des de startups incipients fins a organitzacions ben establertes, com a catalitzadors de la innovació, la millora de processos i la millora del servei al client.
A més, la seva naturalesa de codi obert fomenta una cultura d'aprenentatge compartit i de creixement col·laboratiu, garantint que continuarà avançant amb el món tecnològic que canvia ràpidament.
Aprendre Python el 2023 és una inversió en un llenguatge que promet seguir sent actual, flexible i essencial per gestionar els fluxos i reflux de la tecnologia.
Dóna accés als camps de màquina d'aprenentatge, l'anàlisi de dades, la ciberseguretat i molt més, tot això crucial per donar forma a l'era digital.
Per tant, hem compilat una llista de les millors preguntes d'entrevista de script de Python per a tu, que et permetran brillar com a desenvolupador i assolir l'entrevista.
1. Què és la programació de Python i en què es diferencia de la programació de Python?
Python és conegut per la seva adaptabilitat i proporciona habilitats de programació i de programació, cadascuna d'elles s'adapta a treballs i objectius concrets.
Els scripts de Python són fonamentalment el procés d'escriure scripts més curts i eficients destinats a gestionar fitxers, automatitzar processos repetitius o prototipar ràpidament idees.
Aquests scripts, que sovint són autònoms, duen a terme de manera eficient una llista d'accions en ordre.
La programació Python, d'altra banda, va més enllà, posant l'accent en la creació de programes més grans i complexos amb codi estructurat que utilitzen biblioteques, marcs i bones pràctiques.
Tot i que tots dos provenen del mateix llenguatge, els scripts simplifica i automatitzen mentre la programació crea i inventa. Aquesta diferència es pot veure en l'abast i els objectius de cada disciplina.
2. Com funciona la recollida d'escombraries de Python?
Un element clau per garantir una gestió eficaç de la memòria és el sistema de recollida d'escombraries de Python.
Funciona incansablement en segon pla per protegir els recursos del sistema de les fuites de memòria. Aquest enfocament automatitzat es basa principalment en el mètode de recompte de referències, on cada objecte fa un seguiment de quants altres objectes hi fan referència.
Aquest objecte esdevé candidat per a la recuperació de memòria quan aquest recompte cau a 0, la qual cosa indica que l'element ja no és necessari.
A més, Python utilitza un col·lector d'escombraries cíclic, que l'enfocament de recompte de referència simple podria perdre, per trobar i aclarir cicles de referència.
Així, l'estratègia de recompte de referència i recollida d'escombraries cíclica de doble capa proporciona un ús acurat i eficaç de la memòria, reforçant el rendiment de Python, especialment en aplicacions intensives en memòria.
A continuació es proporciona una mostra de codi senzilla que mostra com connectar-se amb el sistema de recollida d'escombraries de Python:
En aquest fragment es generen dos objectes i es creuen per establir un cicle. Aleshores, el col·lector d'escombraries s'activa manualment mitjançant gc.collect(), mostrant com els programadors poden interactuar amb el mecanisme de gestió de memòria de Python segons sigui necessari.
3. Explica la diferència entre una llista i una tupla
Les llistes i les tuples són contenidors efectius per a dades al món Python, però tenen propietats diferents que compleixen diferents propòsits de programació.
Una llista, denotada per claudàtors, permet flexibilitat en permetre el canvi de mida canviant i dinàmic dels seus components.
Una tupla tancada entre parèntesis, en canvi, és immutable i manté el seu estat inicial mentre s'executa la funció.
Les tuples donen una seqüència sòlida i immutable, mentre que les llistes ofereixen flexibilitat, permetent una varietat d'usos en el processament i modificació de dades.
Aquí en teniu una mica Codi Python mostra que mostra com utilitzar les llistes i les tuples:
4. Què són les llistes de comprensió i posa un exemple del seu ús?
La comprensió de llistes és una manera eficient i expressiva de crear llistes en Python que combinen el poder de la lògica condicional i els bucles en una única línia de codi comprensible.
Proporcionen una sintaxi simplificada per convertir les nostres intencions en una llista, combinant la iteració i la condicionalitat en una estructura única i refinada.
La comprensió de llistes bàsicament ofereix als programadors la possibilitat de crear llistes executant operacions sobre cada membre i potser filtrant-les en funció de determinats criteris, tot mantenint una base de codi ordenada.
Aquesta característica expressiva combina l'eficiència amb la claredat en la programació de Python millorant la llegibilitat alhora que possiblement proporciona guanys computacionals en algunes circumstàncies.
A continuació es mostra una il·lustració d'una llista de comprensió de Python:
5. Descriu la diferència entre deepcopy i copy?
La profunditat i la integritat dels objectes duplicats determinen la diferència entre ells deepcopy
i copy
en Python.
En crear un element nou mantenint les referències als objectes imbricats originals, a copy
crea una rèplica poc profunda que teixeix els seus destins en una xarxa d'interdependència.
Deepcopy
crea un clon totalment autònom copiant recursivament l'objecte original i tots els seus components jeràrquics, tallant totes les connexions i mantenint l'autonomia en els canvis.
Per tant, depenent del nivell d'independència de l'objecte requerit, deepcopy
assegura una reproducció completa, mentre que la còpia només proporciona una duplicació a nivell de superfície.
Aquí teniu un codi per mostrar com copy
i deepcopy
varien entre si:
6. Com s'aconsegueix el multithreading a Python i en què es diferencia del multiprocessament?
El multiprocessament i el multiprocessament de Python aborden l'execució simultània, però utilitzant paradigmes diferents.
Utilitzant molts fils dins d'un sol procés, el multithreading permet l'execució de tasques simultàniament dins d'un espai de memòria compartida.
Tanmateix, l'execució de fils paral·lels genuïna pot ser difícil d'aconseguir a causa del bloqueig global d'intèrpret (GIL) de Python.
D'altra banda, el multiprocessament fa ús de diversos processos, cadascun amb un intèrpret Python i un espai de memòria separats, assegurant un veritable paral·lelisme.
Per a les activitats vinculades a E/S, el multiprocessament és més lleuger i pràctic, però el multiprocessament sobresurt en situacions vinculades a la CPU on l'execució en paral·lel real és crucial.
Aquí hi ha una breu mostra de codi que contrasta el multiprocessament i el multiprocessament:
7. Què són els decoradors i com s'utilitzen a Python?
A Python, els decoradors combinen elegantment la utilitat i la simplicitat mentre augmenten o canvien les funcions de manera subtil.
Penseu en els decoradors com un vel que envolta bellament una funció, augmentant les seves capacitats sense canviar la seva naturalesa essencial.
Aquestes entitats, denotades amb el símbol @
, acceptar una funció com a entrada i sortir una funció completament nova, oferint un mitjà perfecte per modificar el comportament de la funció.
Els decoradors imparteixen una àmplia gamma de funcions, des del registre fins al control d'accés, millorant el codi amb noves capes alhora que mantenen una sintaxi clara i comprensible.
Aquí teniu un exemple de codi Python senzill que mostra com s'utilitzen els decoradors:
8. Explica les diferències entre *args i **kwargs?
Paràmetres flexibles de Python *args
i **kwargs
permet que les funcions prenguin correctament una sèrie d'arguments.
Una funció pot acceptar qualsevol nombre d'arguments posicionals utilitzant el *args
paràmetre, que els agrupa en una tupla.
En canvi, una funció pot acceptar qualsevol nombre d'arguments de paraula clau utilitzant el **kwargs
paràmetre, que els agrupa en un diccionari.
Tots dos actuen com a canals per al dinamisme i la flexibilitat en la construcció de funcions i la trucada, **kwargs
oferint un mètode estructurat per gestionar una quantitat arbitrària d'entrades de paraules clau mentre *args
maneja amb gràcia les entrades posicionals indefinides.
En conjunt, milloren la flexibilitat i la durabilitat de les funcions de Python gestionant amb habilitat i claredat una àmplia gamma d'escenaris d'aplicació.
Un exemple de codi Python que utilitza *args
i **kwargs
es proporciona a continuació:
9. Com us asseguraríeu que una funció només es pot cridar una vegada amb decoradors?
Els decoradors de Python són experts en combinar la utilitat amb l'elegància, que és necessària per garantir la singularitat d'una funció en l'execució.
És possible dissenyar un decorador per incloure una funció i fer un seguiment d'aquesta informació a l'interior mantenint un estat intern.
La funció encapsulada es crida una vegada i s'executa, i el decorador enregistra la trucada. Les trucades posteriors es bloquegen, protegint la funció d'execucions repetides assegurant-se que no es molesta.
Amb l'ajuda d'aquesta aplicació de decoradors, les trucades de funció es poden controlar d'una manera subtil però eficaç, garantint la singularitat d'una manera bonica i discreta.
Aquí hi ha una mostra de codi per mostrar com es poden utilitzar els decoradors per limitar el nombre de vegades que es pot cridar una funció:
10. Com funciona l'herència a Python?
El sistema d'herència de Python crea una xarxa d'enllaços jeràrquics entre classes, permetent que les característiques i funcions d'una classe pare es comparteixin amb els seus descendents.
Gestiona un llinatge que permet que les classes derivades (fills) heretin, substitueixin o afegeixin funcionalitats de les seves classes base (pares), promovent la reutilització del codi i un disseny lògic i jeràrquic.
La classe infantil pot introduir les seves característiques i comportaments únics a més d'absorbir les capacitats dels seus pares, creant un model d'objectes fort i multicapa.
En aquest enfocament, l'herència distribueix hàbilment la funcionalitat per les artèries de la jerarquia de classes, creant una arquitectura orientada a objectes unificada i ben organitzada.
El següent codi simplificat de Python demostra l'herència:
11. Què és la sobrecàrrega i anul·lació de mètodes?
Les dues pedres angulars de programació orientada a objectes, la sobrecàrrega de mètodes i la substitució de mètodes, permeten als desenvolupadors utilitzar el mateix nom de mètode per a diversos propòsits.
Un únic mètode pot adaptar-se a diversos tipus de dades i recomptes d'arguments tenint moltes signatures gràcies a la sobrecàrrega del mètode.
D'altra banda, la substitució de mètodes permet a una subclasse afegir la seva pròpia implementació especial a un mètode que ja està definit a la seva classe pare, garantint que es crida la versió del fill.
En conjunt, aquestes estratègies milloren l'adaptabilitat permetent comportaments del mètode que depenen del context i dels requisits particulars de l'aplicació.
Aquí teniu una mostra de codi que exemplifica ambdós conceptes:
12. Descriu el concepte de polimorfisme amb un exemple.
El polimorfisme és la pràctica d'utilitzar una única interfície per a diversos tipus de dades.
Aquesta idea garanteix l'adaptabilitat i l'escalabilitat en el disseny, donant als mètodes la llibertat de processar objectes de múltiples maneres depenent del seu tipus o classe intrínseca.
En essència, el polimorfisme permet interaccions unificades alhora que es mantenen comportaments diferents, permetent que els objectes de diferents classes siguin considerats com a instàncies de la mateixa classe mitjançant l'herència.
Aquesta característica dinàmica fomenta la simplicitat del codi, ja que permet que una única funció o operador interactuï amb una varietat de tipus d'objectes sense cap problema.
Aquí hi ha una mostra de codi clara que demostra el polimorfisme:
13. Explica la diferència entre els mètodes instància, classe i estàtics.
Els mètodes d'instància, classe i estàtics tenen les seves pròpies maneres diferents d'interaccionar amb dades d'objectes i classes a Python.
El tipus més prevalent, els mètodes d'instància, actuen sobre les dades d'instància de classe i prenen com a entrada una instància de la classe, normalment anomenada self.
La classe en si (sovint anomenada cls) s'accepta com a argument pels mètodes de classe, que es denoten amb @classmethod, i manipulen dades a nivell de classe.
Els mètodes estàtics, denotats pel símbol hash @staticmethod, no afecten els estats de classe o instància, ja que són funcions independents contingudes dins de la classe i no prenen self o cls com a primer paràmetre.
Com que cada tipus de mètode proporciona un accés i una utilitat diferents, les arquitectures orientades a objectes són flexibles i precises.
Com a exemple d'un d'aquests tipus de mètodes al codi:
14. Descriu com funciona internament un conjunt de Python.
Un intern estructura de dades Un conjunt de Python, que és una col·lecció no ordenada de components diferents, l'utilitza per dur a terme operacions potents i efectives.
Python utilitza una funció hash per gestionar i recuperar dades ràpidament quan s'afegeix un element a un conjunt, convertint l'element en un valor hash que després defineix la seva ubicació a la memòria.
En facilitar les comprovacions ràpides de pertinença i eliminar les entrades duplicades, aquesta tècnica garanteix que cada element d'un conjunt sigui únic i de fàcil accés.
Per tant, l'arquitectura inherent dels conjunts tendeix a optimitzar operacions com les unions, els encreuaments i les diferències, donant com a resultat una estructura de dades petita i eficaç.
Aquí hi ha un fragment de codi que mostra com interactuar amb un conjunt de Python simplement:
15. Com s'implementa un diccionari a Python?
Una taula hash serveix com a base d'un diccionari en Python i permet una recuperació i manipulació ràpida de dades. Els diccionaris són col·leccions dinàmiques i no ordenades de parells clau-valor.
Python utilitza una funció hash per calcular el hash de la clau quan s'emet un parell clau-valor, localitzant la ubicació de l'adreça d'emmagatzematge del valor a la memòria.
Com que la funció hash indica immediatament l'intèrpret a l'adreça de memòria, aquest disseny ofereix un accés ràpid a les dades basades en claus i és sorprenentment eficient en les operacions de recuperació, inserció i supressió.
Els desenvolupadors poden gestionar les dades de manera fàcil i eficaç gràcies a la combinació atractiva de velocitat i flexibilitat que ofereixen els diccionaris de Python.
A continuació es mostra una mostra de codi que mostra com utilitzar un diccionari de Python:
16. Explica els beneficis d'utilitzar tuples amb nom.
L'ús de tuples amb nom a Python combina hàbilment l'expressivitat de les classes amb la simplicitat de les tuples, donant lloc a una estructura de dades petita i autoexplicativa.
La tupla tradicional s'amplia amb tuples amb nom, que mantenen la immutabilitat i l'eficiència de la memòria de les tuples alhora que afegeixen camps amb nom per millorar la llegibilitat del codi i l'autodescripció.
Les tuples amb nom promouen un codi clar, entenedor i de rendiment mitjançant l'establiment d'objectes senzills i lleugers sense cap mètode, millorant tant l'experiència del desenvolupador com el rendiment computacional.
Com a resultat, les tuples anomenades es converteixen en una potent eina que millora l'estructura i la llegibilitat de les dades sense comprometre la velocitat.
A continuació es mostra una mostra de codi que il·lustra l'ús de tuples amb nom:
17. Com funciona el bloc try-except?
El bloc try-except actua com a sentinella en la sintaxi expressiva de Python, vigilant amb vigilància contra les irregularitats del temps d'execució i mantenint el fluix fluid de l'execució malgrat els possibles problemes.
Quan un bloqueig de prova troba un error, el control es transfereix automàticament al bloc excepte adequat, on el problema es soluciona informant, arreglant o, potser, tornant a llançar l'excepció.
En gestionar les excepcions d'una manera decidida i controlada, aquest sistema no només protegeix contra accidents pertorbadors sinó que també millora experiència d'usuari i la integritat de les dades.
Com a resultat, el bloc try-except combina hàbilment la gestió d'errors amb l'execució del programa, garantint la robustesa i l'estabilitat de l'aplicació.
Aquí teniu una petita mostra de codi que utilitza el bloc try-except:
18. Quina diferència hi ha entre enunciats plantejar i afirmar?
Les declaracions raise i assert en el maneig d'errors de Python representen dues expressions separades però relacionades de gestió d'excepcions.
El raise
La instrucció proporciona al programador un control explícit sobre els missatges d'error i el flux, permetent-los provocar excepcions especificades de manera explícita.
Assert
, d'altra banda, actua com una eina de depuració generant automàticament un AssertionError
si no es compleix la seva condició corresponent, garantint que el programa funciona com es pretén durant el desenvolupament.
Assert
simplement comprova les condicions, millorant la depuració i la validació, mentre que augmentar permet un control més ampli i explícit. Tant plantejar com afirmar permeten una producció d'excepcions controlada.
Aquí teniu una mostra de codi que mostra com utilitzar-la raise
i assert
:
19. Com llegiu i escriviu dades d'un fitxer binari a Python?
Utilitzant la funció oberta integrada amb un especificador de mode binari, la interfície amb fitxers binaris a Python implica un equilibri de precisió i simplicitat.
Utilitzant el rb
or wb
Els modes en obrir un fitxer binari garantiran que les dades es tracten en la seva forma sense codificar quan es llegeixen o escriuen dades binàries.
Mitjançant aquests modes, Python simplifica la gestió de dades que no són de text, com ara imatges o fitxers executables, permetent als programadors manejar i analitzar dades binàries amb precisió i facilitat.
Per tant, les operacions de fitxers binaris a Python obren la porta a una àmplia gamma d'aplicacions, com ara la serialització de dades, el processament d'imatges i l'anàlisi binària, per esmentar-ne algunes.
Utilitzant un fitxer binari, aquest exemple de codi mostra com llegir i escriure dades:
20. Explica el with
declaració i els seus avantatges quan es treballa amb E/S de fitxers.
La declaració de Python amb, que s'utilitza freqüentment amb l'E/S de fitxers, s'assegura de manera elegant que els recursos es gestionen de manera eficaç gràcies a la idea de la gestió del context.
Quan es tracta de fitxers, with
La declaració tanca immediatament el fitxer després de l'ús, fins i tot si es produeix una excepció mentre s'està realitzant l'acció, protegint-se de les fuites de recursos i garantint una terminació neta.
En eliminar el codi normal, aquest sucre sintàctic millora la llegibilitat del codi. També augmenta la fiabilitat i la simplicitat integrant la gestió de recursos i la gestió d'excepcions.
Com a resultat, la declaració with esdevé essencial per garantir que les operacions de fitxers siguin fiables i contingudes de manera neta, protegint-se de problemes imprevistos i millorant la claredat del codi.
Aquí teniu un exemple de codi que utilitza el with
declaració en operacions de fitxer:
21. Com crearíeu un mòdul singleton en Python?
S'utilitzen una combinació de mètodes de classe i comprovacions internes per crear un mòdul singleton a Python, un patró de disseny que només permet la creació d'una única instància d'una classe.
En mantenir un seguiment de la seva pròpia instància i proporcionar un mètode per generar-la o retornar-la, una classe segueix aquest patró per assegurar-se que les instàncies posteriors repliquen la primera instància.
Amb un únic punt de control, accés unificat als recursos i protecció contra manipulacions competidores, singleton assegura un únic punt de control.
Com a resultat, es converteix en una eina eficaç per encapsular recursos compartits, garantint un accés i modificació coherents a tot el programa.
Aquí hi ha una petita mostra de codi Python que demostra una classe singleton:
22. Anomena algunes maneres d'optimitzar l'ús de la memòria en un script de Python.
L'optimització del consum de memòria d'scripts de Python sovint implica un acurat equilibri entre l'elecció de l'estructura de dades, la millora de l'algorisme i la gestió de recursos.
Quan es treballa amb grans conjunts de dades, per exemple, l'ús de generadors en lloc de llistes pot minimitzar significativament l'ús de la memòria mitjançant una avaluació mandrosa dels elements sobre la marxa en lloc de mantenir-los a la memòria.
És possible reduir encara més l'ús de la memòria manipulant dades numèriques amb estructures de dades de matriu en lloc de llistes i utilitzant amb moderació __slots__
declaracions a classe per controlar la formació d'atributs dinàmics.
Així, equilibrant el rendiment i l'ús de recursos, podeu assegurar-vos que els programes Python no només siguin efectius, sinó que també tinguin en compte la quantitat de memòria que utilitzen.
Aquí teniu un breu exemple de codi que utilitza un generador per reduir la quantitat de memòria utilitzada:
23. Com extreuries totes les adreces de correu electrònic d'una cadena determinada mitjançant l'expressió regular?
Les expressions regulars (regex) a Python combinen precisió i versatilitat per extreure adreces de correu electrònic d'una cadena, cosa que permet al desenvolupador filtrar amb habilitat el material textual i identificar patrons desitjables.
Per establir l'estructura d'una adreça de correu electrònic, es crea un patró d'expressió regular mitjançant el mòdul re-. Llavors, podeu utilitzar findall
per obtenir totes les ocurrències de la cadena de destinació.
Aquest mètode navega de manera experta pel laberint textual per obtenir totes les adreces de correu electrònic ocultes, la qual cosa no només accelera el procés d'extracció, sinó que també garanteix la correcció.
Regex es pot utilitzar amb habilitat per extreure eficaçment determinades dades de les cadenes, augmentant el processament i l'anàlisi de dades dels scripts de Python.
Aquí hi ha un fragment de codi que utilitza regex per extreure correus electrònics:
24. Explica el patró de disseny Factory i la seva aplicació en Python
El principi fonamental de la programació orientada a objectes, el patró de disseny de fàbrica, és la creació d'objectes sense identificar la classe precisa dels objectes a generar.
El patró Factory es pot implementar elegantment a Python creant un mètode que retorni instàncies de diverses classes en funció de les entrades o configuracions del mètode.
Aquest procediment, que de vegades s'anomena "fàbrica", actua com un centre per teixir diverses instàncies de classe, garantint que els objectes es creïn sense que la persona que truca hagi d'instanciar classes manualment.
Així, el patró Factory manté una arquitectura escalable i desacoblada alhora que millora la modularitat i la cohesió del codi. També ofereix una tècnica simplificada per construir objectes.
25. Quina diferència hi ha entre un iterador i un generador?
A partir dels iteradors i generadors de Python, queda clar que ambdues construccions permeten recórrer els valors, però hi ha diferències subtils en com s'implementen i s'utilitzen.
Un generador, que sovint s'identifica pel seu ús de rendiment, manté automàticament el seu estat i s'implementa amb una funció, proporcionant una manera concisa i eficient de memòria per produir valors sobre la marxa.
Un iterador, que normalment s'implementa com a classe, utilitza mètodes com __iter__
i __next__
per gestionar el seu estat d'iteració i produir valors.
Com a resultat, cadascun té els seus propis mèrits basats en el cas d'ús particular, amb els iteradors que ofereixen una manera completa i orientada a objectes de recórrer les dades, mentre que els generadors ofereixen una tècnica d'avaluació lleugera i mandrosa.
Ambdues tècniques afegeixen a l'arsenal del desenvolupador i permeten explorar dades de manera ràpida i eficaç en diverses situacions.
Aquí hi ha un fragment de codi d'un iterador i un generador a Python:
26. Com funciona el @property
treball de decorador?
El decorador '@property' de Python reprodueix una melodia encantadora que converteix les trucades de mètodes en un accés semblant a un atribut, millorant la usabilitat i l'expressivitat dels objectes.
Es pot cridar un mètode sense utilitzar parèntesis utilitzant @property, que és similar a accedir a un atribut. Això crea una interfície més clara i fàcil d'utilitzar per a la interacció d'objectes.
A més, ofereix un hàbil equilibri de funcionalitat i encapsulació, protegint els estats d'objectes alhora que ofereix una interfície intuïtiva, que permet als desenvolupadors especificar atributs amb facilitat mitjançant mètodes d'obtenció i configuració.
En combinar la funcionalitat del mètode amb l'accessibilitat d'atributs, el @property
El decorador sorgeix com una eina crucial i ofereix un paradigma d'interacció d'objectes senzill però eficaç.
Un exemple de Python @property
el decorador es mostra a continuació:
27. Com crearíeu una API REST bàsica a Python?
Per tal de crear serveis web que interactuen mitjançant sol·licituds HTTP, els desenvolupadors solen utilitzar la capacitat expressiva de marcs com Flask mentre creen un senzill REST API en Python.
Amb la seva sintaxi senzilla i entenedora, Flask permet als desenvolupadors construir rutes a les quals es pot accedir mitjançant diversos mètodes HTTP, inclosos GET i POST, per comunicar-se amb l'aplicació subjacent.
Una API REST creada amb Flask pot acceptar fàcilment sol·licituds HTTP, processar les dades contingudes i proporcionar informació rellevant com a resposta especificant punts finals únics vinculats amb diverses funcionalitats.
Per garantir una comunicació perfecta entre diversos components de programari en un entorn en xarxa, els desenvolupadors poden utilitzar potents API REST mitjançant una combinació de Python i Flask.
Aquí teniu un petit fragment de codi que utilitza Flask per crear una API REST:
28. Descriu com utilitzar la biblioteca de peticions per fer una sol·licitud HTTP POST.
La biblioteca de sol·licituds de Python és una eina potent que transforma les dificultats de la comunicació HTTP en una API acollidora i fa que sigui senzill i natural interactuar amb serveis en línia mitjançant sol·licituds HTTP POST.
Una sol·licitud POST es fa utilitzant el mètode de publicació, donant l'URL de destinació i adjuntant el material que s'ha d'enviar, que pot contenir dades de formulari, JSON, fitxers i molt més.
Aleshores, la biblioteca de sol·licituds gestiona la connexió HTTP subjacent, enviant les dades a l'URL designat i recopilant la resposta del servidor per permetre interaccions web fluides.
Els desenvolupadors poden interactuar fàcilment amb serveis en línia, enviar dades de formularis i interaccionar amb API web mitjançant sol·licituds, superant la bretxa entre les aplicacions locals i el web global.
Utilitzant la biblioteca de sol·licituds, la mostra de codi següent mostra com enviar una sol·licitud HTTP POST:
29. Com us connecteu a una base de dades PostgreSQL mitjançant Python?
La implicació amb una base de dades PostgreSQL des d'un entorn Python es gestiona amb elegància pel paquet psycopg2, un pont potent que permet interaccions de base de dades sense problemes.
Mitjançant l'ús psycopg2
, els programadors poden crear connexions fàcilment, executar consultes SQL i obtenir resultats, integrant directament la capacitat de PostgreSQL als programes Python.
Podeu desbloquejar funcions complexes de bases de dades amb només unes poques línies de codi, garantint que s'accedeixi a les dades, es modifiquin i es guardin amb precisió i eficiència.
Aquest mòdul permet als desenvolupadors utilitzar completament les bases de dades relacionals a les seves aplicacions mitjançant la realització elegant de la sinergia entre Python i PostgreSQL.
Aquí teniu el codi d'exemple que mostra com utilitzar el psycopg2
biblioteca per establir una connexió a una base de dades PostgreSQL:
30. Quin és el paper dels ORM a Python i anomenar-ne un de popular?
El mapatge relacional d'objectes (ORM) a Python permet als desenvolupadors connectar-se amb bases de dades mitjançant classes Python i paradigmes d'objectes.
Actua com a mediador harmònic entre la programació orientada a objectes i l'administració de bases de dades relacionals.
SQLAlchemy, un dels ORM més coneguts de l'entorn Python, ofereix un conjunt complet d'eines per interactuar amb diverses bases de dades SQL mitjançant una sintaxi d'alt nivell orientada a objectes.
Amb l'ajuda de SQLAlchemy, les entitats de la base de dades es poden representar com a classes Python, amb exemples d'aquestes classes que serveixen com a files a les taules de bases de dades.
Això permet als programadors operar amb bases de dades sense haver d'escriure cap consulta SQL en brut.
A causa de la complexitat de l'SQL i la connectivitat de bases de dades, els ORM com SQLAlchemy permeten interaccions amb bases de dades més fàcils d'utilitzar, segures i conservables.
Aquí teniu un exemple senzill que mostra com funciona SQLAlchemy:
31. Com perfilaria un script de Python?
Un script de Python es perfila analitzant la seva estructura computacional i els detalls de temps i espai de la seva execució per trobar els possibles colls d'ampolla de rendiment i millorar l'eficiència.
Els desenvolupadors poden analitzar acuradament el comportament del seu codi durant el temps d'execució mitjançant l'ús integrat cProfile
mòdul
En fer-ho, poden obtenir dades exhaustives sobre les trucades de funcions, els temps d'execució i les relacions de trucades, cosa que els permet identificar i abordar els colls d'ampolla de rendiment.
Podeu garantir que el codi no només funcioni correctament, sinó que també funcioni de manera eficient, equilibrant els recursos informàtics i millorant el rendiment general de l'aplicació, mitjançant la inclusió de perfils en el cicle de vida del desenvolupament.
Per tant, els desenvolupadors poden protegir els programes contra les ineficiències mitjançant un perfil acurat, assegurant-se que estiguin ajustats de manera fiable i que funcionin amb una sèrie de demandes computacionals.
Aquí hi ha un exemple senzill d'elaboració de perfils d'scripts de Python utilitzant el cProfile
mòdul:
32. Explica el GIL (Global Interpreter Lock) a CPython
El bloqueig global de l'intèrpret (GIL) de CPython funciona com a sentinella, garantint que només un fil executa el codi de bytes de Python alhora en un sol procés, fins i tot en aplicacions multiprocés.
Tot i que pot semblar un coll d'ampolla, el GIL és crucial per protegir la gestió de la memòria de CPython i les estructures de dades internes de l'accés concurrent i preservar la integritat del sistema.
Tanmateix, s'ha de tenir en compte la necessitat de multithreading a les activitats vinculades a E/S, on els fils han d'esperar que les dades s'entreguin o rebin, ja que GIL no elimina aquesta necessitat.
Així, fins i tot si GIL planteja dificultats per a les activitats vinculades a la CPU, la comprensió del seu comportament i l'adaptació de tècniques, com ara l'ús de multiprocessament o programació concurrent, permet als desenvolupadors crear programes Python efectius i concurrents.
Aquí hi ha un exemple de codi Python que utilitza fils i mostra com GIL podria tenir un efecte en les tasques vinculades a la CPU:
33. Explica l'async/wait de Python. En què es diferencia del fil tradicional?
La sintaxi async/wait a Python obre el món de la programació asíncrona, un paradigma que permet que algunes funcions cedin el control a l'entorn d'execució perquè altres activitats puguin realitzar-se mentrestant, millorant l'eficiència del programa.
Async/wait manté les activitats en un únic fil però permet que l'execució salti entre tasques, assegurant un comportament no bloquejador sense la complexitat de la gestió del fil.
Això contrasta amb el threading clàssic, on els fils s'executen en paral·lel i sovint necessiten una gestió i sincronització complicades.
Com a resultat, els desenvolupadors poden gestionar activitats concurrents vinculades a E/S de manera eficaç i amb un enfocament més senzill per controlar la concurrència.
Això promou un model de multitasca cooperatiu en el qual els processos ceden de gust el control.
Com a resultat, async/wait ofereix una forma distintiva i simplificada de dissenyar aplicacions concurrents, especialment quan les operacions d'E/S són habituals, trobant un equilibri entre rendiment i complexitat.
A continuació es proporciona un exemple de codi Python que utilitza async/wait:
34. Descriu com faries servir Python concurrent.futures
.
interfície per executar de manera asíncrona els elements cridables mitjançant fils o processos, els desenvolupadors poden gestionar amb gràcia les operacions asíncrones i paral·leles.
Aquest mòdul gestiona l'assignació de recursos i l'execució dels elements cridables alhora que encapsula els aspectes delicats del threading i el multiprocessament a través d'executors (ThreadPoolExecutor i ProcessPoolExecutor).
Els desenvolupadors poden utilitzar eficaçment processadors multinúclis per a activitats vinculades a la CPU i proporcionar operacions d'E/S sense bloqueig enviant tasques a un executor, que després pot realitzar-les simultàniament i fins i tot agregar els seus resultats.
Per garantir que les aplicacions responguin i funcionin, concurrent.futures
crea un espai on els càlculs complexos i les activitats d'E/S es poden combinar sense problemes.
Aquí teniu una mostra de codi que s'utilitza concurrent.futures
:
35. Compara Django i Flask en termes de cas d'ús i escalabilitat.
Dues estrelles de la constel·lació dels marcs web de Python, Django i Flask, cadascú brillen amb força mentre compleixen diversos requisits dels desenvolupadors.
Per als programadors que creen aplicacions massives basades en bases de dades, Django és l'eina preferida, ja que inclou un ORM i una interfície d'administració integrada.
No obstant això, el disseny senzill i modular de Flask ofereix als desenvolupadors la llibertat de seleccionar els seus propis components, el que el converteix en l'elecció perfecta per a projectes més petits o situacions en què una solució lleugera i adaptable és essencial.
Tots dos marcs es poden escalar per adaptar-se a demandes més grans quan es tracta d'escalabilitat.
Tanmateix, la naturalesa magra de Flask permet tàctiques d'escala personalitzades que s'adapten a necessitats particulars, mentre que les capacitats integrades de Django poden donar-li un petit avantatge per al desenvolupament ràpid en projectes més grans i complicats.
Conclusió
Les entrevistes de scripting de Python requereixen un coneixement profund de les capacitats, complexitats i aplicacions del llenguatge.
Una preparació exhaustiva no només reforça la pròpia competència tècnica, sinó que també inspira confiança, ajudant els sol·licitants a moure's amb rapidesa i precisió pel difícil laberint de preguntes.
Els aspirants poden assegurar-se que estan preparats per manejar problemes de Python tant bàsics com aplicats revisant idees clau com la concurrència, els principis de POO i les estructures de dades, a més d'aprofundir en aplicacions pràctiques com la programació web i la manipulació de dades.
Com a resultat, tenir una educació completa esdevé essencial per a l'èxit i pot conduir a situacions en què les habilitats de programació de Python d'una persona poden excel·lir i ser creatives. Mireu Sèrie d'entrevistes de Hashdork per ajudar en la preparació de l'entrevista.
Deixa un comentari