Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
- 1. Que é a programación de Python e en que se diferencia da programación de Python?
- 2. Como funciona a recollida de lixo de Python?
- 3. Explica a diferenza entre unha lista e unha tupla
- 4. Que son as listas de comprensión e pon un exemplo do seu uso?
- 5. Describe a diferenza entre deepcopy e copy?
- 6. Como se consegue o multithreading en Python e en que se diferencia do multiprocesamento?
- 7. Que son os decoradores e como se usan en Python?
- 8. Explica as diferenzas entre *args e **kwargs?
- 9. Como asegurarías que unha función só se poida chamar unha vez usando decoradores?
- 10. Como funciona a herdanza en Python?
- 11. Que é a sobrecarga e a anulación de métodos?
- 12. Describe o concepto de polimorfismo cun exemplo.
- 13. Explica a diferenza entre os métodos de instancia, clase e estáticos.
- 14. Describe como funciona internamente un conxunto de Python.
- 15. Como se implementa un dicionario en Python?
- 16. Explica os beneficios do uso de tuplas con nome.
- 17. Como funciona o bloque try-except?
- 18. Cal é a diferenza entre as declaracións de elevar e afirmar?
- 19. Como le e escribe datos dun ficheiro binario en Python?
- 20. Explica a instrución with e as súas vantaxes cando se traballa con ficheiro I/O.
- 21. Como crearías un módulo singleton en Python?
- 22. Nomea algunhas formas de optimizar o uso da memoria nun script de Python.
- 23. Como extraerías todos os enderezos de correo electrónico dunha determinada cadea usando regex?
- 24. Explica o patrón de deseño Factory e a súa aplicación en Python
- 25. Cal é a diferenza entre un iterador e un xerador?
- 26. Como funciona o @decorador de inmobles?
- 27. Como crearías unha API REST básica en Python?
- 28. Describe como usar a biblioteca de solicitudes para facer unha solicitude HTTP POST.
- 29. Como te conectarías a unha base de datos PostgreSQL usando Python?
- 30. Cal é o papel dos ORM en Python e nomea un popular?
- 31. Como perfilarías un script de Python?
- 32. Explica o GIL (Global Interpreter Lock) en CPython
- 33. Explica a sincronización/espera de Python. En que se diferencia do roscado tradicional?
- 34. Describe como usarías os concurrentes.futures de Python.
- 35. Compara Django e Flask en termos de caso de uso e escalabilidade.
- Conclusión
Nun momento no que a tecnoloxía existe en todos os aspectos das nosas vidas, Pitão o scripting emerxe como un compoñente clave da enorme e complexa infraestrutura de TI, dando paso a un paradigma de facilidade de uso e utilidade.
A fortaleza de Python reside non só na súa sinxeleza sintáctica e lexibilidade, senón tamén na súa adaptabilidade, o que lle permite salvar a brecha entre os scripts de nivel principiante de baixo risco e o desenvolvemento de software de nivel empresarial de alto risco con facilidade.
As amplas bibliotecas e marcos de Python abren o camiño para unha aventura técnica fluída e imaxinativa, xa sexa nas áreas de análise de datos, desenvolvemento web, intelixencia artificial ou servidores de rede.
Ademais de ser unha ferramenta para a resolución de problemas, Python tamén fomenta un ambiente onde a innovación non só se abraza senón que se incorpora de forma natural grazas ás súas enormes bibliotecas e frameworks, como Django para o desenvolvemento web ou Pandas para a análise de datos.
Nun mundo onde os datos son o rei, Python ofrece poderosas ferramentas para manipular, analizar e visualizando datos, resultando en coñecementos prácticos e orientando opcións estratéxicas.
Python non é simplemente unha linguaxe de programación; tamén é unha comunidade próspera, un centro onde desenvolvedores, científicos de datos e entusiastas da tecnoloxía se reúnen para inventar, crear e levar a industria das TI ao seguinte nivel.
Os desenvolvedores de Python son demandados por empresas de todos os tamaños, desde startups incipientes ata organizacións ben establecidas, como catalizadores da innovación, a mellora de procesos e a mellora do servizo ao cliente.
Ademais, a súa natureza de código aberto fomenta unha cultura de aprendizaxe compartida e crecemento colaborativo, o que garante que seguirá avanzando co mundo tecnolóxico en rápido cambio.
Aprender Python en 2023 é un investimento nunha linguaxe que promete seguir sendo actual, flexible e esencial para xestionar os fluxos e refluxos da tecnoloxía.
Dá acceso aos campos de aprendizaxe de máquina, análise de datos, ciberseguridade e moito máis, todos eles cruciais para dar forma á era dixital.
Polo tanto, compilamos unha lista das mellores preguntas de entrevista de guións de Python para ti, que che permitirán brillar como programador e superar a entrevista.
1. Que é a programación de Python e en que se diferencia da programación de Python?
Python é coñecido pola súa adaptabilidade e ofrece habilidades de programación e scripting, cada unha delas adecuada para traballos e obxectivos particulares.
Os scripts de Python son fundamentalmente o proceso de escribir scripts máis curtos e eficientes que están destinados a xestionar ficheiros, automatizar procesos repetitivos ou prototipar rapidamente ideas.
Estes scripts, que a miúdo son autónomos, realizan de forma eficiente unha lista de accións en orde.
A programación en Python, por outra banda, vai máis aló, facendo fincapé na creación de programas máis grandes e complexos con código estruturado mediante bibliotecas, frameworks e mellores prácticas.
Aínda que ambos proveñen da mesma linguaxe, o script simplifica e automatiza mentres que a programación crea e inventa. Esta diferenza pódese ver no alcance e obxectivos de cada disciplina.
2. Como funciona a recollida de lixo de Python?
Un elemento clave para garantir unha xestión eficaz da memoria é o sistema de recollida de lixo de Python.
Funciona incansablemente en segundo plano para protexer os recursos do sistema de ser invadidos por fugas de memoria. Este enfoque automatizado baséase principalmente no método de reconto de referencias, onde cada obxecto fai un seguimento de cantos outros obxectos o están facendo referencia.
Este obxecto convértese nun candidato para a recuperación de memoria cando este reconto cae a 0, o que indica que o elemento xa non é necesario.
Ademais, Python usa un colector de lixo cíclico, que o método de conta de referencia simple podería perder, para atopar e aclarar ciclos de referencia.
Así, a estratexia de reconto de referencias e recollida de lixo cíclica de dobre capa proporciona un uso coidadoso e eficaz da memoria, reforzando o rendemento de Python, especialmente nas aplicacións que requiren un uso intensivo de memoria.
A continuación ofrécese unha mostra de código sinxelo que mostra como interactuar co sistema de recollida de lixo de Python:
Neste fragmento xéranse dous obxectos que se cruzan para establecer un ciclo. A continuación, o colector de lixo desenvólvese manualmente mediante gc.collect(), mostrando como os programadores poden interactuar co mecanismo de xestión de memoria de Python segundo sexa necesario.
3. Explica a diferenza entre unha lista e unha tupla
As listas e as tuplas son contedores eficaces para os datos no mundo de Python, pero teñen propiedades diferentes que cumpren diferentes propósitos de programación.
Unha lista, denotada por corchetes, permite flexibilidade ao permitir o cambio de tamaño e dinámico dos seus compoñentes.
Unha tupla encerrada entre parénteses, pola contra, é inmutable e mantén o seu estado inicial mentres se executa a función.
As tuplas dan unha secuencia sólida e inmutable, mentres que as listas ofrecen flexibilidade, o que permite unha variedade de usos no procesamento e modificación de datos.
Aquí tedes un pouco Código Python mostra que mostra como utilizar listas e tuplas:
4. Que son as listas de comprensión e pon un exemplo do seu uso?
As comprensións de listas son unha forma eficiente e expresiva de crear listas en Python que combinan o poder da lóxica condicional e dos bucles nunha única liña de código comprensible.
Ofrecen unha sintaxe simplificada para converter as nosas intencións nunha lista, combinando a iteración e a condicionalidade nunha estrutura única e refinada.
As comprensións de listas dan esencialmente aos programadores a posibilidade de crear listas executando operacións en cada membro e quizais filtrándoas dependendo de determinados criterios, todo mantendo unha base de código ordenada.
Esta característica expresiva combina a eficiencia coa claridade na programación de Python mellorando a lexibilidade ao tempo que posiblemente proporciona beneficios computacionais nalgunhas circunstancias.
A continuación móstrase unha ilustración dunha lista de comprensión de Python:
5. Describe a diferenza entre deepcopy e copy?
A profundidade e a integridade dos obxectos duplicados determinan a diferenza entre eles deepcopy
copy
en Python.
Ao crear un novo elemento mantendo referencias aos obxectos aniñados orixinais, a copy
crea unha réplica pouco profunda que tece os seus destinos nunha rede de interdependencia.
Deepcopy
crea un clon totalmente autónomo copiando recursivamente o obxecto orixinal e todos os seus compoñentes xerárquicos, cortando todas as conexións e mantendo a autonomía nos cambios.
Polo tanto, dependendo do nivel requirido de independencia do obxecto, deepcopy
garante unha reprodución completa mentres que a copia só proporciona unha duplicación a nivel de superficie.
Aquí tes algún código para mostrar como copy
deepcopy
varían entre si:
6. Como se consegue o multithreading en Python e en que se diferencia do multiprocesamento?
O multiprocesamento e o multithreading de Python abordan a execución simultánea, pero usando paradigmas diferentes.
Usando moitos fíos dentro dun único proceso, o multithreading permite a execución de tarefas simultáneas nun espazo de memoria compartido.
Non obstante, a execución do fío paralelo xenuíno pode ser difícil de conseguir debido ao bloqueo global do intérprete (GIL) de Python.
Por outra banda, o multiprocesamento fai uso de varios procesos, cada un cun intérprete de Python e espazo de memoria separados, garantindo un verdadeiro paralelismo.
Para as actividades vinculadas a E/S, o multithreading é máis lixeiro e práctico, pero o multiprocesamento destaca en situacións vinculadas á CPU nas que a execución paralela real é crucial.
Aquí tes unha breve mostra de código que contrasta o multiprocesamento e o multithreading:
7. Que son os decoradores e como se usan en Python?
En Python, os decoradores combinan con elegancia a utilidade e a sinxeleza mentres aumentan ou cambian as funcións sutilmente.
Pense nos decoradores como un veo que envolve fermosamente unha función, engadindo as súas capacidades sen cambiar a súa natureza esencial.
Estas entidades, denotadas co símbolo @
, acepte unha función como entrada e saia unha función totalmente nova, que ofrece un medio perfecto para modificar o comportamento da función.
Os decoradores ofrecen unha ampla gama de funcións, desde o rexistro ata o control de acceso, mellorando o código con novas capas mantendo unha sintaxe clara e comprensible.
Aquí tes un exemplo de código Python sinxelo que mostra como se usan os decoradores:
8. Explica as diferenzas entre *args e **kwargs?
Parámetros flexibles de Python *args
**kwargs
permite que as funcións tomen correctamente unha serie de argumentos.
Unha función pode aceptar calquera número de argumentos posicionais usando o *args
parámetro, que os agrupa nunha tupla.
Pola contra, unha función pode aceptar calquera número de argumentos de palabras clave usando o **kwargs
parámetro, que os agrupa nun dicionario.
Ambos actúan como canles de dinamismo e flexibilidade na construción de funcións e chamadas, **kwargs
ofrecendo un método estruturado para manexar unha cantidade arbitraria de entradas de palabras clave mentres *args
manexa con gracia as entradas posicionais indefinidas.
Xuntos, melloran a flexibilidade e durabilidade das funcións de Python ao manexar con habilidade e claridade unha ampla gama de escenarios de aplicación.
Un exemplo de código Python que usa *args
**kwargs
fornécese a continuación:
9. Como asegurarías que unha función só se poida chamar unha vez usando decoradores?
Os decoradores de Python son expertos en combinar a utilidade coa elegancia, o que é necesario para garantir a singularidade dunha función na execución.
É posible deseñar un decorador para encerrar unha función e facer un seguimento desta información no seu interior mantendo un estado interno.
A función encapsulada chámase unha vez e execútase, e o decorador rexistra a chamada. As chamadas posteriores están bloqueadas, protexendo a función de execucións repetidas garantindo que non se perturbe.
Coa axuda desta aplicación de decoradores, as chamadas de función pódense controlar dun xeito sutil pero eficaz, garantindo a singularidade dun xeito fermoso e discreto.
Aquí tes unha mostra de código para mostrar como se poden usar os decoradores para limitar o número de veces que se pode chamar unha función:
10. Como funciona a herdanza en Python?
O sistema de herdanza de Python crea unha rede de vínculos xerárquicos entre clases, o que permite que as características e funcións dunha clase pai sexan compartidas cos seus descendentes.
Xestiona unha liñaxe que permite que as clases derivadas (fillas) herdan, substitúan ou engadan funcionalidades das súas clases base (nai), promovendo a reutilización do código e un deseño xerárquico lóxico.
A clase infantil pode introducir as súas características e comportamentos únicos ademais de absorber as capacidades dos seus pais, creando un modelo de obxectos de varias capas.
Neste enfoque, a herdanza distribúe con habilidade a funcionalidade polas arterias da xerarquía de clases, creando unha arquitectura orientada a obxectos unificada e ben organizada.
O seguinte código simplificado de Python demostra a herdanza:
11. Que é a sobrecarga e a anulación de métodos?
As dúas pedras angulares de programación orientada a obxectos, a sobrecarga de métodos e a substitución de métodos, permiten aos desenvolvedores usar o mesmo nome de método para varios propósitos.
Un só método pode acomodar unha variedade de tipos de datos e contas de argumentos ao ter moitas sinaturas grazas á sobrecarga de métodos.
Por outra banda, a substitución de métodos permite que unha subclase engada a súa propia implementación especial a un método que xa está definido na súa clase pai, garantindo que se chame á versión do fillo.
En conxunto, estas estratexias melloran a adaptabilidade ao permitir comportamentos do método que dependen do contexto e dos requisitos particulares da aplicación.
Aquí tes unha mostra de código que exemplifica ambos conceptos:
12. Describe o concepto de polimorfismo cun exemplo.
O polimorfismo é a práctica de usar unha única interface para varios tipos de datos.
Esta idea garante a adaptabilidade e escalabilidade no deseño dando aos métodos a liberdade de procesar obxectos de varias maneiras dependendo do seu tipo ou clase intrínseca.
En esencia, o polimorfismo permite interaccións unificadas mantendo comportamentos distintos ao permitir que os obxectos de diferentes clases sexan considerados como instancias da mesma clase mediante a herdanza.
Esta característica dinámica fomenta a sinxeleza do código ao permitir que unha única función ou operador interactúe con diversos tipos de obxectos sen ningún problema.
Aquí tes unha mostra de código claro que demostra o polimorfismo:
13. Explica a diferenza entre os métodos de instancia, clase e estáticos.
Os métodos de instancia, clases e estáticos teñen todos os seus propios xeitos distintos de interactuar cos datos de obxectos e clases en Python.
O tipo máis frecuente, os métodos de instancia, actúan sobre os datos de instancia de clase e toman como entrada unha instancia da clase, normalmente chamada self.
A propia clase (a miúdo denominada cls) é aceptada como argumento polos métodos de clase, que se indican con @classmethod, e manipulan datos a nivel de clase.
Os métodos estáticos, indicados polo símbolo hash @staticmethod, non afectan aos estados de clase ou instancia xa que son funcións independentes contidas dentro da clase e non toman self ou cls como primeiro parámetro.
Debido a que cada tipo de método proporciona acceso e utilidade diferentes, as arquitecturas orientadas a obxectos son flexibles e precisas.
Como exemplo dun destes tipos de método no código:
14. Describe como funciona internamente un conxunto de Python.
Unha interna estrutura de datos chamado hashtable é usado por un conxunto de Python, que é unha colección non ordenada de distintos compoñentes, para realizar operacións potentes e eficaces.
Python usa unha función hash para xestionar e recuperar datos rapidamente cando se engade un elemento a un conxunto, convertendo o elemento nun valor hash que logo define a súa localización na memoria.
Ao facilitar comprobacións rápidas de pertenza e eliminar as entradas duplicadas, esta técnica garante que cada elemento dun conxunto sexa único e de fácil acceso.
Polo tanto, a arquitectura inherente dos conxuntos tende a optimizar operacións como unións, cruces e diferenzas, dando como resultado unha estrutura de datos pequena e eficaz.
Aquí tes un anaco de código que mostra como interactuar cun conxunto de Python simplemente:
15. Como se implementa un dicionario en Python?
Unha táboa hash serve como base dun dicionario en Python e permite a recuperación e manipulación rápida de datos. Os dicionarios son coleccións dinámicas e non ordenadas de pares clave-valor.
Python usa unha función hash para calcular o hash da chave cando se emite un par clave-valor, localizando a localización do enderezo de almacenamento do valor na memoria.
Como a función hash apunta inmediatamente ao intérprete ao enderezo da memoria, este deseño ofrece un acceso rápido aos datos baseados en claves e é sorprendentemente eficiente nas operacións de recuperación, inserción e eliminación.
Os desenvolvedores poden xestionar os datos con facilidade e eficacia debido á atractiva combinación de velocidade e flexibilidade que ofrecen os dicionarios de Python.
A continuación móstrase unha mostra de código que mostra como usar un dicionario de Python:
16. Explica os beneficios do uso de tuplas con nome.
O uso de tuplas con nome en Python combina habilmente a expresividade das clases coa sinxeleza das tuplas, dando como resultado unha estrutura de datos pequena e autoexplicativa.
A tupla tradicional esténdese por tuplas con nome, que manteñen a inmutabilidade e a eficiencia da memoria das tuplas mentres engaden campos con nome para mellorar a lexibilidade do código e a autodescrición.
As tuplas con nome promoven un código claro, comprensible e eficiente ao establecer obxectos sinxelos e lixeiros sen ningún método, mellorando tanto a experiencia do programador como o rendemento computacional.
Como resultado, as tuplas con nome convértense nunha poderosa ferramenta que mellora a estrutura e a lexibilidade dos datos sen comprometer a velocidade.
A continuación móstrase unha mostra de código que ilustra o uso de tuplas con nome:
17. Como funciona o bloque try-except?
O bloque try-except actúa como un centinela na sintaxe expresiva de Python, protexíndose atentamente contra as irregularidades do tempo de execución e mantendo o bo fluxo da execución a pesar dos posibles problemas.
Cando un bloque try atopa un erro, o control transfírese automaticamente ao bloque excepto apropiado, onde o problema se soluciona informando, corrixindo ou quizais volvendo lanzar a excepción.
Ao xestionar as excepcións de forma controlada e intencionada, este sistema non só protexe contra fallos perturbadores, senón que tamén mellora experiencia do usuario e integridade dos datos.
Como resultado, o bloque try-except combina habilmente a xestión de erros coa execución do programa, garantindo a robustez e estabilidade da aplicación.
Aquí tes unha pequena mostra de código que usa o bloque try-except:
18. Cal é a diferenza entre as declaracións de elevar e afirmar?
As declaracións raise e assert no manexo de erros de Python representan dúas expresións separadas pero relacionadas de xestión de excepcións.
o raise
a instrución dálle ao programador un control explícito sobre as mensaxes de erro e o fluxo ao permitirlles causar excepcións especificadas de forma explícita.
Assert
, por outra banda, actúa como unha ferramenta de depuración xerando automaticamente un AssertionError
se non se cumpre a súa condición correspondente, garantindo que o programa funciona como se pretende durante o desenvolvemento.
Assert
simplemente verifica as condicións, mellorando a depuración e a validación, mentres que aumentar permite un control máis amplo e explícito. Ambos levantan e afirman que permiten a produción de excepcións controladas.
Aquí tes un código de mostra que mostra como usalo raise
assert
:
19. Como le e escribe datos dun ficheiro binario en Python?
Usando a función aberta integrada cun especificador de modo binario, a interface con ficheiros binarios en Python implica un equilibrio de precisión e sinxeleza.
Usando o rb
or wb
modos ao abrir un ficheiro binario asegurarán que os datos sexan tratados na súa forma bruta e non codificada ao ler ou escribir datos binarios.
Ao usar estes modos, Python simplifica a xestión de datos non de texto, como imaxes ou ficheiros executables, o que permite aos programadores manexar e analizar datos binarios con precisión e facilidade.
Polo tanto, as operacións de ficheiros binarios en Python abren a porta a unha ampla gama de aplicacións, incluíndo a serialización de datos, o procesamento de imaxes e a análise binaria, por mencionar algunhas.
Usando un ficheiro binario, este exemplo de código mostra como ler e escribir datos:
20. Explica o with
declaración e as súas vantaxes ao traballar con E/S de ficheiros.
A declaración con Python, que se usa con frecuencia con E/S de ficheiros, asegúrase de forma elegante de que os recursos se manexan de forma eficaz grazas á idea da xestión do contexto.
Cando se trata de ficheiros, with
pecha inmediatamente o ficheiro despois do uso, aínda que se produza unha excepción mentres se está a realizar a acción, protexendo contra fugas de recursos e garantindo unha terminación limpa.
Ao eliminar o código estándar, este azucre sintáctico mellora a lexibilidade do código. Tamén aumenta a fiabilidade e a sinxeleza integrando a xestión de recursos e o manexo de excepcións.
Como resultado, a declaración with vólvese esencial para garantir que as operacións de ficheiros son fiables e limpas, protexendo contra problemas imprevistos e mellorando a claridade do código.
Aquí tes un exemplo de código que usa o with
declaración nas operacións de ficheiro:
21. Como crearías un módulo singleton en Python?
Unha combinación de métodos de clase e comprobacións internas úsase para crear un módulo singleton en Python, un patrón de deseño que só permite a creación dunha única instancia dunha clase.
Ao manter o seguimento da súa propia instancia e proporcionar un método para xerala ou devolvela, unha clase segue este patrón para asegurarse de que as instancias posteriores repliquen a primeira instancia.
Cun único punto de control, acceso unificado aos recursos e protección contra manipulacións en competencia, singleton asegura un único punto de control.
Como resultado, convértese nunha ferramenta eficaz para encapsular recursos compartidos, garantindo un acceso e modificación consistentes en todo o programa.
Aquí tes unha pequena mostra de código Python que demostra unha clase singleton:
22. Nomea algunhas formas de optimizar o uso da memoria nun script de Python.
A optimización do consumo de memoria de scripts de Python con frecuencia implica un coidadoso acto de equilibrio entre a elección da estrutura de datos, a mellora do algoritmo e a xestión de recursos.
Cando se traballa con conxuntos de datos enormes, por exemplo, o uso de xeradores en lugar de listas pode minimizar significativamente o uso da memoria ao avaliar perezosamente os elementos sobre a marcha en lugar de mantelos na memoria.
É posible reducir aínda máis o uso da memoria manipulando datos numéricos con estruturas de datos de matriz en lugar de listas e utilizando con moderación __slots__
declaracións na clase para controlar a formación de atributos dinámicos.
Así, ao equilibrar o rendemento e o uso de recursos, podes asegurarte de que os programas de Python non só son efectivos, senón que tamén son reflexivos na cantidade de memoria que usan.
Aquí tes un pequeno exemplo de código que usa un xerador para reducir a cantidade de memoria utilizada:
23. Como extraerías todos os enderezos de correo electrónico dunha determinada cadea usando regex?
As expresións regulares (regex) en Python combinan precisión e versatilidade para extraer enderezos de correo electrónico dunha cadea, o que permite ao desenvolvedor filtrar con habilidade o material textual e identificar patróns desexables.
Para establecer a estrutura dun enderezo de correo electrónico, créase un patrón de regex usando o re-módulo. Despois, podes usar findall
para obter todas as ocorrencias da cadea de destino.
Este método navega de forma experta polo labirinto textual para obter todos os enderezos de correo electrónico ocultos, o que non só acelera o proceso de extracción senón que tamén garante a corrección.
Regex pódese usar con habilidade para extraer de forma eficaz certos datos das cadeas, aumentando o procesamento e análise de datos dos scripts de Python.
Aquí tes un fragmento de código que usa regex para extraer correos electrónicos:
24. Explica o patrón de deseño Factory e a súa aplicación en Python
O principio fundamental da programación orientada a obxectos, o patrón de deseño de fábrica, é a creación de obxectos sen identificar a clase precisa dos obxectos que se van xerar.
O patrón Factory pódese implementar elegantemente en Python creando un método que devolva instancias de varias clases dependendo das entradas ou configuracións do método.
Este procedemento, que ás veces se denomina "Fábrica", actúa como un centro para tecer varias instancias de clase, garantindo que os obxectos se creen sen que o chamador teña que crear unha instancia manual das clases.
Así, o patrón Factory mantén unha arquitectura desacoplada e escalable ao tempo que mellora a modularidade e a cohesión do código. Tamén ofrece unha técnica simplificada para construír obxectos.
25. Cal é a diferenza entre un iterador e un xerador?
A partir dos iteradores e xeradores de Python está claro que ambas construcións permiten recorrer os valores, non obstante, hai diferenzas sutís na forma en que se implementan e usan.
Un xerador, que se identifica con frecuencia polo seu uso do rendemento, mantén automaticamente o seu estado e implícase cunha función, que proporciona unha forma concisa e eficiente de memoria para producir valores sobre a marcha.
Un iterador, que normalmente se implementa como clase, usa métodos como __iter__
__next__
para xestionar o seu estado de iteración e producir valores.
Como resultado, cada un ten os seus propios méritos en función do caso de uso particular, cos iteradores que ofrecen un xeito completo e orientado a obxectos de percorrer os datos mentres que os xeradores ofrecen unha técnica de avaliación lixeira e preguiceira.
Ambas as técnicas engádense ao arsenal do programador e permiten explorar os datos de forma rápida e eficaz nunha variedade de situacións.
Aquí tes un fragmento de código dun iterador e un xerador en Python:
26. Como funciona o @property
traballo de decorador?
O decorador '@property' en Python reproduce unha fermosa melodía que converte as chamadas de método en acceso tipo atributo, mellorando a usabilidade e a expresividade dos obxectos.
Pódese chamar a un método sen usar parénteses usando @property, que é semellante a acceder a un atributo. Isto crea unha interface máis clara e fácil de usar para a interacción con obxectos.
Ademais, ofrece un hábil equilibrio de funcionalidades e encapsulación, protexendo os estados dos obxectos ao tempo que ofrece unha interface intuitiva, que permite aos desenvolvedores especificar atributos con facilidade mediante métodos de obtención e configuración.
Ao combinar a funcionalidade do método coa accesibilidade de atributos, o @property
decorador xorde como unha ferramenta crucial e ofrece un paradigma de interacción con obxectos sinxelo pero eficaz.
Un exemplo de Python @property
o decorador móstrase a continuación:
27. Como crearías unha API REST básica en Python?
Para crear servizos web que interactúen a través de solicitudes HTTP, os desenvolvedores adoitan facer uso da capacidade expresiva de marcos como Flask mentres constrúen un sinxelo API REST en Python.
Coa súa sintaxe sinxela e comprensible, Flask permite aos desenvolvedores construír rutas ás que se pode acceder mediante varios métodos HTTP, incluídos GET e POST, para comunicarse coa aplicación subxacente.
Unha API REST creada con Flask pode aceptar facilmente solicitudes HTTP, procesar os datos contidos e proporcionar información relevante como resposta especificando puntos finais únicos vinculados con varias funcionalidades.
Para garantir unha comunicación fluida entre varios compoñentes de software nun ambiente en rede, os desenvolvedores poden usar potentes API REST mediante unha combinación de Python e Flask.
Aquí tes un pequeno fragmento de código que usa Flask para crear unha API REST:
28. Describe como usar a biblioteca de solicitudes para facer unha solicitude HTTP POST.
A biblioteca de solicitudes de Python é unha poderosa ferramenta que transforma as dificultades da comunicación HTTP nunha API acolledora e fai que sexa sinxelo e natural interactuar cos servizos en liña mediante solicitudes HTTP POST.
Unha solicitude POST realízase mediante o método de publicación, indicando o URL de destino e anexando o material que se vai enviar, que pode conter datos do formulario, JSON, ficheiros e moito máis.
A biblioteca de solicitudes xestiona entón a conexión HTTP subxacente, enviando os datos ao URL designado e recollendo a resposta do servidor para permitir interaccións web fluídas.
Os desenvolvedores poden interactuar facilmente cos servizos en liña, enviar datos de formularios e interactuar coas API web mediante solicitudes, salvando a diferenza entre as aplicacións locais e a web global.
Usando a biblioteca de solicitudes, a seguinte mostra de código mostra como enviar unha solicitude HTTP POST:
29. Como te conectarías a unha base de datos PostgreSQL usando Python?
O paquete psycopg2 xestiona con elegancia a interacción cunha base de datos PostgreSQL desde un ambiente Python, unha poderosa ponte que permite interaccións sen fisuras con bases de datos.
Usando psycopg2
, os programadores poden crear conexións facilmente, executar consultas SQL e obter resultados, integrando directamente a capacidade de PostgreSQL nos programas Python.
Podes desbloquear funcións complexas de bases de datos con só unhas poucas liñas de código, o que garante que se acceda, modifique e garde aos datos con precisión e eficiencia.
Este módulo permite aos desenvolvedores utilizar plenamente as bases de datos relacionais nas súas aplicacións realizando con elegancia a sinerxía entre Python e PostgreSQL.
Aquí está o código de mostra que mostra como usar o psycopg2
biblioteca para establecer una conexión a una base de datos PostgreSQL:
30. Cal é o papel dos ORM en Python e nomea un popular?
O mapeamento relacional con obxectos (ORM) en Python permite aos desenvolvedores conectarse con bases de datos usando clases de Python e paradigmas de obxectos.
Actúa como mediador harmónico entre a programación orientada a obxectos e a administración de bases de datos relacionais.
SQLAlchemy, un dos ORM máis coñecidos do entorno Python, ofrece un conxunto completo de ferramentas para interactuar con varias bases de datos SQL mediante unha sintaxe de alto nivel orientada a obxectos.
Coa axuda de SQLAlchemy, as entidades de base de datos pódense representar como clases de Python, con instancias destas clases que serven como filas nas táboas de bases de datos.
Isto permite aos programadores operar con bases de datos sen ter que escribir ningunha consulta SQL en bruto.
Debido á complexidade do SQL e da conectividade con bases de datos, os ORM como SQLAlchemy permiten interaccións con bases de datos máis fáciles de usar, seguras e mantibles.
Aquí tes un exemplo sinxelo que mostra como funciona SQLAlchemy:
31. Como perfilarías un script de Python?
Perfílase un script de Python analizando a súa estrutura computacional e os detalles de tempo e espazo da súa execución para atopar os posibles colos de botella de rendemento e mellorar a eficiencia.
Os desenvolvedores poden analizar coidadosamente o comportamento do seu código durante o tempo de execución mediante o uso do integrado cProfile
módulo.
Ao facelo, poden obter datos completos sobre chamadas de funcións, tempos de execución e relacións de chamadas, o que lles permite identificar e resolver os pescozos de botella de rendemento.
Pode garantir que o código non só funciona correctamente, senón que tamén funciona de forma eficiente, equilibrando os recursos informáticos e mellorando o rendemento xeral da aplicación, incluíndo o perfilado no ciclo de vida do desenvolvemento.
Polo tanto, os desenvolvedores poden protexer os programas contra as ineficiencias mediante un perfís coidadoso, garantindo que estean axustados de forma fiable e que funcionen nunha serie de demandas computacionais.
Aquí tes un exemplo sinxelo de perfilado de scripts de Python usando o cProfile
módulo:
32. Explica o GIL (Global Interpreter Lock) en CPython
O bloqueo de intérprete global (GIL) en CPython funciona como un sentinela, garantindo que só un fío executa o código de bytes de Python á vez nun único proceso, incluso en aplicacións multiproceso.
Aínda que poida parecer un pescozo de botella, o GIL é crucial para protexer a xestión da memoria de CPython e as estruturas de datos internas do acceso simultáneo e preservar a integridade do sistema.
Non obstante, hai que ter en conta a necesidade de multithreading nas actividades vinculadas a E/S, onde os fíos deben esperar a que os datos sexan entregados ou recibidos, xa que GIL non elimina esta necesidade.
Así, aínda que GIL supoña dificultades para as actividades vinculadas á CPU, a comprensión do seu comportamento e a adaptación de técnicas, como o emprego de multiprocesamento ou programación simultánea, permite aos desenvolvedores crear programas Python efectivos e concorrentes.
Aquí tes un exemplo de código Python que usa fíos e mostra como GIL pode ter un efecto nas tarefas vinculadas á CPU:
33. Explica a sincronización/espera de Python. En que se diferencia do roscado tradicional?
A sintaxe async/wait en Python abre o mundo da programación asíncrona, un paradigma que permite que algunhas funcións cedan o control ao ambiente de execución para que outras actividades poidan realizar mentres tanto, mellorando a eficiencia do programa.
Async/wait mantén as actividades nun único fío pero permite que a execución salte entre tarefas, asegurando un comportamento non bloqueador sen a complexidade da xestión dos fíos.
Isto contrasta co fíos clásico, onde os fíos execútanse en paralelo e con frecuencia necesitan unha xestión e sincronización complicadas.
Como resultado, os desenvolvedores poden xestionar actividades simultáneas vinculadas a E/S de forma eficaz e cun enfoque máis sinxelo para controlar a concorrencia.
Isto promove un modelo de multitarefa cooperativo no que os procesos ceden de vontade o control.
Como resultado, async/await ofrece un xeito distintivo e simplificado de deseñar aplicacións concorrentes, especialmente onde as operacións de E/S son comúns, atopando un equilibrio entre rendemento e complexidade.
A continuación ofrécese un exemplo de código Python que usa async/wait:
34. Describe como usarías Python concurrent.futures
.
interface para executar de forma asíncrona elementos de chamada a través de fíos ou procesos, os desenvolvedores poden xestionar con gracia as operacións asíncronas e paralelas.
Este módulo xestiona a asignación de recursos e a execución de chamadas á vez que encapsula os aspectos delicados do threading e do multiprocesamento a través de Executors (ThreadPoolExecutor e ProcessPoolExecutor).
Os desenvolvedores poden empregar procesadores multinúcleos de forma eficaz para as actividades vinculadas á CPU e proporcionar operacións de E/S sen bloqueo enviando tarefas a un executor, que pode executalas simultaneamente e mesmo agregar os seus resultados.
Para garantir que as aplicacións responden e son eficaces, concurrent.futures
crea un espazo onde os cálculos complexos e as actividades de E/S poden fusionarse sen problemas.
Aquí tes unha mostra de código que usa concurrent.futures
:
35. Compara Django e Flask en termos de caso de uso e escalabilidade.
Dúas estrelas na constelación dos frameworks web de Python, Django e Flask, cada unha brilla intensamente mentres cumpre varios requisitos dos desenvolvedores.
Para os programadores que crean aplicacións masivas baseadas en bases de datos, Django é a ferramenta preferida xa que inclúe un ORM e unha interface de administración integrada.
Non obstante, o deseño sinxelo e modular de Flask ofrece aos desenvolvedores a liberdade de seleccionar os seus propios compoñentes, o que o converte na opción perfecta para proxectos máis pequenos ou situacións nas que é esencial unha solución lixeira e adaptable.
Ambos os marcos pódense escalar para acomodar maiores demandas cando se trata de escalabilidade.
Non obstante, a natureza delgada de Flask permite tácticas de escala personalizadas adaptadas a necesidades particulares, mentres que as capacidades integradas de Django poden darlle unha pequena vantaxe para un desenvolvemento rápido en proxectos máis grandes e complicados.
Conclusión
As entrevistas de scripting en Python requiren un coñecemento profundo das capacidades, complexidades e aplicacións da linguaxe.
Unha preparación completa non só fortalece a competencia técnica, senón que tamén inspira confianza, axudando aos candidatos a avanzar con rapidez e precisión polo difícil labirinto de preguntas.
Os aspirantes poden asegurarse de que están preparados para manexar problemas básicos e aplicados de Python revisando ideas clave como concorrencia, principios de POO e estruturas de datos, así como mergullando en aplicacións prácticas como a programación web e a manipulación de datos.
Como resultado, ter unha educación completa convértese en esencial para o éxito e pode levar a situacións nas que as habilidades de programación en Python poden destacar e ser creativas. Ver Serie de entrevistas de Hashdork para axudar na preparación da entrevista.
Deixe unha resposta