სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
- 1. რა არის პითონის სკრიპტირება და რით განსხვავდება იგი პითონის პროგრამირებისგან?
- 2. როგორ მუშაობს პითონის ნაგვის შეგროვება?
- 3. ახსენით განსხვავება სიასა და ტოპს შორის
- 4. რა არის სიის გაგება და მოიყვანეთ მათი გამოყენების მაგალითი?
- 5. აღწერეთ განსხვავება ღრმა ასლსა და ასლს შორის?
- 6. როგორ მიიღწევა მულტირედინგი პითონში და რით განსხვავდება იგი მრავალპროცესისაგან?
- 7. რა არის დეკორატორები და როგორ გამოიყენება პითონში?
- 8. განმარტეთ რა განსხვავებაა *არგსა და **კვორგს შორის?
- 9. როგორ უზრუნველყოფთ ფუნქციის გამოძახებას მხოლოდ ერთხელ დეკორატორების გამოყენებით?
- 10. როგორ მუშაობს მემკვიდრეობა პითონში?
- 11. რა არის მეთოდის გადატვირთვა და გადატვირთვა?
- 12. მაგალითით აღწერეთ პოლიმორფიზმის ცნება.
- 13. ახსენით განსხვავება ინსტანციის, კლასისა და სტატიკური მეთოდებს შორის.
- 14. აღწერეთ როგორ მუშაობს პითონის ნაკრები შინაგანად.
- 15. როგორ ხორციელდება ლექსიკონი პითონში?
- 16. ახსენით დასახელებული ტოპების გამოყენების სარგებელი.
- 17. როგორ მუშაობს try-except ბლოკი?
- 18. რა განსხვავებაა ამაღლებასა და მტკიცებას შორის?
- 19. როგორ კითხულობთ და წერთ მონაცემებს ორობითი ფაილიდან პითონში?
- 20. განმარტეთ with განაცხადი და მისი უპირატესობები ფაილთან I/O მუშაობისას.
- 21. როგორ შექმნით სინგტონურ მოდულს პითონში?
- 22. დაასახელეთ რამდენიმე გზა პითონის სკრიპტში მეხსიერების გამოყენების ოპტიმიზაციისთვის.
- 23. როგორ ამოიღებთ ყველა ელფოსტის მისამართს მოცემული სტრიქონიდან regex-ის გამოყენებით?
- 24. ახსენით Factory დიზაინის ნიმუში და მისი გამოყენება Python-ში
- 25. რა განსხვავებაა იტერატორსა და გენერატორს შორის?
- 26. როგორ მუშაობს @property decorator?
- 27. როგორ შექმნით ძირითად REST API-ს Python-ში?
- 28. აღწერეთ, როგორ გამოვიყენოთ მოთხოვნების ბიბლიოთეკა HTTP POST მოთხოვნის გასაკეთებლად.
- 29. როგორ დააკავშირებდით PostgreSQL მონაცემთა ბაზას Python-ის გამოყენებით?
- 30. რა როლი აქვს ORM-ებს პითონში და დაასახელეთ პოპულარული?
- 31. როგორ დააპროფილებდით პითონის სკრიპტს?
- 32. ახსენით GIL (Global Interpreter Lock) CPython-ში
- 33. ახსენით პითონის ასინქრონიზაცია/მოლოდინი. რით განსხვავდება იგი ტრადიციული ძაფებისგან?
- 34. აღწერეთ როგორ გამოიყენებდით Python-ის კონკურენტულ.მომავალს.
- 35. შეადარეთ Django და Flask გამოყენების შემთხვევებისა და მასშტაბურობის თვალსაზრისით.
- დასკვნა
იმ დროს, როდესაც ტექნოლოგია არსებობს ჩვენი ცხოვრების ყველა ასპექტში, Python სკრიპტირება წარმოიქმნება, როგორც უზარმაზარი და რთული IT ინფრასტრუქტურის ძირითადი კომპონენტი, რომელიც ქმნის მარტივი გამოყენებისა და სარგებლობის პარადიგმას.
პითონის სიძლიერე მდგომარეობს არა მხოლოდ მის სინტაქსურ სიმარტივეში და წაკითხვაში, არამედ მის ადაპტირებაშიც, რაც საშუალებას აძლევს მას ადვილად გადალახოს უფსკრული დაბალი რისკის, დამწყების დონის სკრიპტირებასა და მაღალი ფსონების, საწარმოს დონის პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას შორის.
პითონის ფართო ბიბლიოთეკები და ჩარჩოები გზას უხსნის თხევადი, წარმოსახვითი ტექნიკური თავგადასავლისკენ, იქნება ეს მონაცემთა ანალიზის, ვებ განვითარების, ხელოვნური ინტელექტის თუ ქსელური სერვერების სფეროებში.
გარდა იმისა, რომ არის პრობლემის გადაჭრის ინსტრუმენტი, პითონი ასევე ხელს უწყობს ატმოსფეროს, სადაც ინოვაცია არა მხოლოდ მიიღება, არამედ ბუნებრივად არის ჩართული მისი უზარმაზარი ბიბლიოთეკებისა და ჩარჩოების წყალობით, როგორიცაა Django ვებ განვითარებისთვის ან Pandas მონაცემთა ანალიზისთვის.
მსოფლიოში, სადაც მონაცემები მეფეა, პითონი უზრუნველყოფს ძლიერ ინსტრუმენტებს მანიპულირების, ანალიზისა და მონაცემების ვიზუალიზაცია, რაც იწვევს ქმედითუნარიან შეხედულებებს და ხელმძღვანელობს სტრატეგიულ არჩევანს.
პითონი არ არის უბრალოდ პროგრამირების ენა; ის ასევე არის აყვავებული საზოგადოება, კერა, სადაც დეველოპერები, მონაცემთა მეცნიერები და ტექნოლოგიების ენთუზიასტები ერთად იკრიბებიან, რათა გამოიგონონ, შექმნან და აიტიონ IT ინდუსტრია შემდეგ დონეზე.
პითონის დეველოპერებს ეძებენ ყველა ზომის ბიზნესი, ახალბედა სტარტაპებიდან დამთავრებული კარგად ჩამოყალიბებული ორგანიზაციებით, როგორც ინოვაციების, პროცესის გაუმჯობესების და მომხმარებელთა მომსახურების გაუმჯობესების კატალიზატორები.
გარდა ამისა, მისი ღია კოდის ბუნება ხელს უწყობს საერთო სწავლისა და თანამშრომლობითი ზრდის კულტურას, რაც გარანტიას იძლევა, რომ ის გააგრძელებს წინსვლას სწრაფად ცვალებად ტექნოლოგიურ სამყაროსთან ერთად.
პითონის სწავლა 2023 წელს არის ინვესტიცია ენაში, რომელიც გვპირდება დარჩეს აქტუალური, მოქნილი და არსებითი ტექნოლოგიის ცვალებადობისა და ნაკადების მართვისთვის.
ის იძლევა წვდომას ველებზე მანქანა სწავლის, მონაცემთა ანალიტიკა, კიბერუსაფრთხოება და სხვა, რაც გადამწყვეტია ციფრული ეპოქის ჩამოყალიბებისთვის.
აქედან გამომდინარე, ჩვენ შევადგინეთ თქვენთვის საუკეთესო პითონის სკრიპტირების ინტერვიუს კითხვების სია, რომელიც საშუალებას მოგცემთ გაიბრწყინოთ როგორც დეველოპერი და გაეცნოთ ინტერვიუს.
1. რა არის პითონის სკრიპტირება და რით განსხვავდება იგი პითონის პროგრამირებისგან?
პითონი ცნობილია თავისი ადაპტირებით და უზრუნველყოფს როგორც სკრიპტირების, ისე პროგრამირების უნარებს, თითოეული შესაფერისია კონკრეტული სამუშაოებისა და მიზნებისთვის.
პითონის სკრიპტირება ფუნდამენტურად არის უფრო მოკლე, უფრო ეფექტური სკრიპტების დაწერის პროცესი, რომელიც გამიზნულია ფაილების მართვისთვის, განმეორებადი პროცესების ავტომატიზაციისთვის ან იდეების სწრაფად პროტოტიპისთვის.
ეს სკრიპტები, რომლებიც ხშირად დამოუკიდებელია, ეფექტურად ახორციელებენ მოქმედებების ჩამონათვალს თანმიმდევრობით.
პითონის პროგრამირება, მეორე მხრივ, უფრო შორს მიდის, ხაზს უსვამს უფრო დიდი, უფრო რთული პროგრამების შექმნას სტრუქტურირებული კოდით ბიბლიოთეკების, ჩარჩოების და საუკეთესო პრაქტიკის გამოყენებით.
მიუხედავად იმისა, რომ ორივე მოდის ერთი ენიდან, სკრიპტირება ამარტივებს და ავტომატიზირებს, ხოლო პროგრამირება ქმნის და იგონებს. ეს განსხვავება ჩანს თითოეული დისციპლინის ფარგლებსა და მიზნებში.
2. როგორ მუშაობს პითონის ნაგვის შეგროვება?
მეხსიერების ეფექტური მართვის უზრუნველსაყოფად მთავარი ელემენტია პითონის ნაგვის შეგროვების სისტემა.
ის დაუღალავად მუშაობს ფონზე, რათა დაიცვას სისტემის რესურსები მეხსიერების გაჟონვისგან. ეს ავტომატიზირებული მიდგომა ძირითადად დაფუძნებულია მითითების დათვლის მეთოდზე, სადაც თითოეული ობიექტი ადევნებს თვალყურს, თუ რამდენი სხვა ობიექტი მიმართავს მას.
ეს ობიექტი ხდება მეხსიერების აღდგენის კანდიდატი, როდესაც ეს რაოდენობა 0-მდე ეცემა, რაც მიუთითებს, რომ ელემენტი აღარ არის საჭირო.
გარდა ამისა, პითონი იყენებს ციკლურ ნაგვის შემგროვებელს, რომელიც შეიძლება გამოტოვოს მითითების დათვლის მარტივ მიდგომამ, რათა იპოვოს და გაასუფთავოს საცნობარო ციკლები.
ამრიგად, მითითებების დათვლა და ნაგვის ციკლური შეგროვების ორმაგი ფენიანი სტრატეგია უზრუნველყოფს მეხსიერების ფრთხილად და ეფექტურ გამოყენებას, აძლიერებს პითონის მუშაობას, განსაკუთრებით მეხსიერების ინტენსიურ აპლიკაციებში.
მარტივი კოდის ნიმუში, რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა მოხდეს ინტერფეისი პითონის ნაგვის შეგროვების სისტემასთან, მოცემულია ქვემოთ:
ამ ამონაწერში ორი ობიექტი იქმნება და ჯვარედინი მითითება ხდება ციკლის დასამყარებლად. შემდეგ ნაგვის შემგროვებელი ხელით ამოქმედდება gc.collect(-ის გამოყენებით), რაც აჩვენებს, თუ როგორ შეუძლიათ პროგრამისტებს ჩაერთონ პითონის მეხსიერების მართვის მექანიზმთან საჭიროებისამებრ.
3. ახსენით განსხვავება სიასა და ტოპს შორის
სიები და ტოპები არის ეფექტური კონტეინერები მონაცემებისთვის პითონის სამყაროში, მაგრამ მათ აქვთ განსხვავებული თვისებები, რომლებიც აკმაყოფილებს სხვადასხვა პროგრამირების მიზნებს.
სია, რომელიც აღინიშნება კვადრატული ფრჩხილებით, იძლევა მოქნილობის საშუალებას მისი კომპონენტების ზომის შეცვლისა და დინამიური ზომის შეცვლის გზით.
მეორეს მხრივ, ფრჩხილებში ჩასმული ტუპლი უცვლელია და ინარჩუნებს საწყის მდგომარეობას ფუნქციის შესრულებისას.
ტუპლები იძლევა მყარ, უცვლელ თანმიმდევრობას, ხოლო სიები გვთავაზობენ მოქნილობას, რაც საშუალებას იძლევა მრავალფეროვანი გამოყენება მონაცემთა დამუშავებასა და მოდიფიკაციაში.
აქ არის ცოტა პითონის კოდი ნიმუში, რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენოთ როგორც სიები, ასევე ტოპები:
4. რა არის სიის გაგება და მოიყვანეთ მათი გამოყენების მაგალითი?
სიის გაგება არის ეფექტური და ექსპრესიული გზა პითონში სიების შესაქმნელად, რომლებიც აერთიანებს პირობითი ლოგიკის ძალას და მარყუჟებს კოდის ერთ, გასაგებ ხაზში.
ისინი უზრუნველყოფენ გამარტივებულ სინტაქსს ჩვენი განზრახვების სიაში გადასაყვანად, რაც აერთიანებს გამეორებას და პირობითობას ერთ, დახვეწილ სტრუქტურაში.
სიის გაგება არსებითად აძლევს პროგრამისტებს შესაძლებლობას შექმნან სიები თითოეულ წევრზე ოპერაციების შესრულებით და შესაძლოა მათი გაფილტვრით გარკვეული კრიტერიუმებიდან გამომდინარე, ეს ყველაფერი დალაგებული კოდების ბაზის შენარჩუნებით.
ეს ექსპრესიული ფუნქცია აერთიანებს პითონის პროგრამირების ეფექტურობას სიცხადესთან, წაკითხვის გაუმჯობესებით, ხოლო ზოგიერთ გარემოებებში შესაძლოა გამოთვლითი მიღწევების უზრუნველყოფით.
პითონის სიის გააზრების ილუსტრაცია ნაჩვენებია ქვემოთ:
5. აღწერეთ განსხვავება ღრმა ასლსა და ასლს შორის?
დუბლირებული ობიექტების სიღრმე და მთლიანობა განსაზღვრავს განსხვავებას deepcopy
მდე copy
პითონში.
ახალი ელემენტის შექმნით თავდაპირველ ჩადგმულ ობიექტებზე მითითების შენახვისას, ა copy
ქმნის ზედაპირულ რეპლიკას, რომელიც აერთიანებს მათ ბედს ურთიერთდამოკიდებულების ქსელში.
Deepcopy
ქმნის სრულიად ავტონომიურ კლონს ორიგინალური ობიექტის და მისი ყველა იერარქიული კომპონენტის რეკურსიული კოპირებით, ყველა კავშირის გაწყვეტით და ცვლილებების ავტონომიის შენარჩუნებით.
ამიტომ, ობიექტის დამოუკიდებლობის საჭირო დონის მიხედვით, deepcopy
უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ რეპროდუქციას, ხოლო ასლი მხოლოდ ზედაპირის დონის დუბლირებას იძლევა.
აქ არის რამდენიმე კოდი, რომელიც აჩვენებს როგორ copy
მდე deepcopy
განსხვავდება ერთმანეთისგან:
6. როგორ მიიღწევა მულტირედინგი პითონში და რით განსხვავდება იგი მრავალპროცესისაგან?
Python-ის მრავალპროცესირება და მულტიმიმართვა ორივე მიმართავს ერთდროულად შესრულებას, მაგრამ იყენებს სხვადასხვა პარადიგმებს.
ერთი პროცესის შიგნით მრავალი ძაფების გამოყენებით, მრავალძაფიანი დავალებების შესრულება საშუალებას იძლევა საერთო მეხსიერების სივრცეში.
თუმცა, ძაფების ჭეშმარიტი პარალელური შესრულება შესაძლოა რთული იყოს პითონის გლობალური თარჯიმნის ჩაკეტვის (GIL) გამო.
მეორეს მხრივ, მრავალპროცესი იყენებს რამდენიმე პროცესს, თითოეულს აქვს ცალკე პითონის ინტერპრეტატორი და მეხსიერების სივრცე, რაც უზრუნველყოფს ნამდვილ პარალელურობას.
I/O-შეკრული აქტივობებისთვის, მრავალთრეადინგი უფრო მსუბუქი და პრაქტიკულია, მაგრამ მრავალპროცესი აჯობებს CPU-ზე დაკავშირებულ სიტუაციებში, სადაც რეალური პარალელური შესრულება გადამწყვეტია.
აქ არის მოკლე კოდის ნიმუში, რომელიც უპირისპირდება მრავალპროცესირებას და მრავალნაკადს:
7. რა არის დეკორატორები და როგორ გამოიყენება პითონში?
პითონში დეკორატორები ელეგანტურად აერთიანებენ სარგებლობასა და სიმარტივეს, ხოლო დახვეწილად აძლიერებენ ან ცვლიან ფუნქციებს.
იფიქრეთ დეკორატორებზე, როგორც ფარდას, რომელიც ლამაზად ფარავს ფუნქციას და ამატებს მის შესაძლებლობებს მისი არსებითი ბუნების შეცვლის გარეშე.
ეს ერთეულები, რომლებიც აღინიშნება სიმბოლოთი @
, მიიღე ფუნქცია როგორც შემავალი და გამომავალი სრულიად ახალი ფუნქცია, რომელიც გთავაზობთ ფუნქციის ქცევის შეცვლის უწყვეტ საშუალებას.
დეკორატორები ანიჭებენ ფუნქციების ფართო სპექტრს, ლოგინიდან დაწყებული წვდომის კონტროლამდე, კოდის ახალი შრეებით გაძლიერებით, მკაფიო, გასაგები სინტაქსის შენარჩუნებით.
აქ მოცემულია პითონის კოდის მარტივი მაგალითი, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენება დეკორატორები:
8. განმარტეთ რა განსხვავებაა *არგსა და **კვორგს შორის?
პითონის მოქნილი პარამეტრები *args
მდე **kwargs
საშუალებას აძლევს ფუნქციებს სწორად აიღონ არგუმენტების დიაპაზონი.
ფუნქციას შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი რაოდენობის პოზიციური არგუმენტები, გამოყენებით *args
პარამეტრი, რომელიც აჯგუფებს მათ ტოტად.
ამის საპირისპიროდ, ფუნქციას შეუძლია მიიღოს ნებისმიერი რაოდენობის საკვანძო სიტყვის არგუმენტები, გამოყენებით **kwargs
პარამეტრი, რომელიც აჯგუფებს მათ ლექსიკონში.
ორივე მოქმედებს როგორც არხები დინამიზმისა და მოქნილობისთვის ფუნქციების კონსტრუქციასა და მოწოდებაში, **kwargs
გთავაზობთ სტრუქტურირებულ მეთოდს საკვანძო სიტყვების შეყვანის თვითნებური რაოდენობის დასამუშავებლად, ხოლო *args
მოხდენილად ამუშავებს განუსაზღვრელ პოზიციურ შეყვანას.
ისინი ერთად აუმჯობესებენ პითონის ფუნქციების მოქნილობას და გამძლეობას, ოსტატურად და ნათლად ამუშავებენ აპლიკაციების ფართო სპექტრს.
პითონის კოდის მაგალითი, რომელიც იყენებს *args
მდე **kwargs
ქვემოთ მოცემულია:
9. როგორ უზრუნველყოფთ ფუნქციის გამოძახებას მხოლოდ ერთხელ დეკორატორების გამოყენებით?
პითონის დეკორატორებს აქვთ უნარი შეაერთონ სარგებლიანობა და ელეგანტურობა, რაც საჭიროა ფუნქციის შესრულებისას სინგულარულობის უზრუნველსაყოფად.
შესაძლებელია დეკორატორის დაპროექტება, რომელიც ათავსებს ფუნქციას და თვალყურს ადევნებს ამ ინფორმაციას შიგნით შიდა მდგომარეობის შენარჩუნებით.
ენკაფსულირებული ფუნქცია გამოიძახება ერთხელ და სრულდება და დეკორატორი ჩაწერს ზარს. შემდგომი ზარები იბლოკება, რაც იცავს ფუნქციას განმეორებითი შესრულებისგან, რაც უზრუნველყოფს მის დარღვევას.
დეკორატორების ამ აპლიკაციის დახმარებით, ფუნქციების გამოძახება შეიძლება კონტროლდებოდეს დახვეწილი, მაგრამ ეფექტური გზით, რაც უზრუნველყოფს უნიკალურობას ისე, როგორც ლამაზი და შეუმჩნეველი.
აქ არის კოდის ნიმუში, რათა აჩვენოს, თუ როგორ შეიძლება დეკორატორების გამოყენება ფუნქციის გამოძახების რაოდენობის შესაზღუდად:
10. როგორ მუშაობს მემკვიდრეობა პითონში?
პითონის მემკვიდრეობითი სისტემა ქმნის იერარქიული კავშირების ქსელს კლასებს შორის, რაც საშუალებას აძლევს მშობელი კლასის მახასიათებლებისა და ფუნქციების გაზიარებას მის შთამომავლებთან.
ის მართავს შტოს, რომელიც საშუალებას აძლევს წარმოშობილ (ბავშვთა) კლასებს მემკვიდრეობით მიიღონ, შეცვალონ ან დაამატონ ფუნქციები მათი საბაზისო (მშობელი) კლასებიდან, ხელს უწყობს კოდის ხელახლა გამოყენებას და ლოგიკურ, იერარქიულ დიზაინს.
ბავშვის კლასს შეუძლია წარმოადგინოს თავისი უნიკალური თვისებები და ქცევები, გარდა იმისა, რომ შთანთქავს მშობლის შესაძლებლობებს, შექმნას ძლიერი, მრავალშრიანი ობიექტის მოდელი.
ამ მიდგომით, მემკვიდრეობა ოსტატურად ანაწილებს ფუნქციებს კლასის იერარქიის არტერიებში, ქმნის ერთიან, კარგად ორგანიზებულ ობიექტზე ორიენტირებულ არქიტექტურას.
შემდეგი გამარტივებული Python კოდი აჩვენებს მემკვიდრეობას:
11. რა არის მეთოდის გადატვირთვა და გადატვირთვა?
ორი ქვაკუთხედი ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირება, მეთოდის გადატვირთვა და მეთოდის გადატვირთვა, საშუალებას აძლევს დეველოპერებს გამოიყენონ ერთი და იგივე მეთოდის სახელი რამდენიმე მიზნისთვის.
ერთ მეთოდს შეუძლია მოიცავდეს სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა და არგუმენტების რაოდენობას მრავალი ხელმოწერით, მეთოდის გადატვირთვის წყალობით.
მეორეს მხრივ, მეთოდის გადაფარვა საშუალებას აძლევს ქვეკლასს დაამატოს საკუთარი სპეციალური იმპლემენტაცია მეთოდს, რომელიც უკვე განსაზღვრულია მის მშობელ კლასში, რაც უზრუნველყოფს ბავშვის ვერსიის გამოძახებას.
ეს სტრატეგიები ერთად აუმჯობესებს ადაპტირებას მეთოდური ქცევის ჩართვით, რომელიც დამოკიდებულია კონტექსტზე და განაცხადის კონკრეტულ მოთხოვნებზე.
აქ მოცემულია კოდის ნიმუში, რომელიც ასახავს ორივე კონცეფციას:
12. მაგალითით აღწერეთ პოლიმორფიზმის ცნება.
პოლიმორფიზმი არის ერთი ინტერფეისის გამოყენების პრაქტიკა სხვადასხვა ტიპის მონაცემებისთვის.
ეს იდეა უზრუნველყოფს დიზაინში ადაპტირებას და მასშტაბურობას, მეთოდებს აძლევს თავისუფლებას, დაამუშავონ ობიექტები მრავალი გზით, მათი შინაგანი ტიპის ან კლასის მიხედვით.
არსებითად, პოლიმორფიზმი საშუალებას აძლევს ერთიან ურთიერთქმედებას, ხოლო ინარჩუნებს მკაფიო ქცევას, რაც საშუალებას აძლევს სხვადასხვა კლასის ობიექტებს განიხილონ როგორც იგივე კლასის მაგალითები მემკვიდრეობით.
ეს დინამიური ფუნქცია ხელს უწყობს კოდის სიმარტივეს და საშუალებას აძლევს ერთ ფუნქციას ან ოპერატორს უპრობლემოდ დაუკავშირდეს სხვადასხვა ტიპის ობიექტს.
აქ არის მკაფიო კოდის ნიმუში, რომელიც აჩვენებს პოლიმორფიზმს:
13. ახსენით განსხვავება ინსტანციის, კლასისა და სტატიკური მეთოდებს შორის.
მაგალითად, კლასს და სტატიკური მეთოდებს აქვთ Python-ში ობიექტებთან და კლასის მონაცემებთან ურთიერთობის საკუთარი განსხვავებული გზები.
ყველაზე გავრცელებული ტიპი, ინსტანციის მეთოდები, მოქმედებენ კლასის ინსტანციის მონაცემებზე და შეყვანად იღებენ კლასის მაგალითს, რომელსაც ჩვეულებრივ უწოდებენ self-ს.
თავად კლასი (ხშირად მოიხსენიება როგორც cls) არგუმენტად მიიღება კლასის მეთოდებით, რომლებიც აღინიშნება @classmethod-ით და ისინი მანიპულირებენ კლასის დონის მონაცემებით.
სტატიკური მეთოდები, რომლებიც აღინიშნება ჰეშის სიმბოლოთი @staticmethod, არ მოქმედებს კლასზე ან ინსტანციის მდგომარეობებზე, რადგან ისინი კლასში შემავალი თავისუფალი ფუნქციებია და პირველ პარამეტრად არ იღებენ self-ს ან cls-ს.
იმის გამო, რომ თითოეული მეთოდის ტიპი უზრუნველყოფს განსხვავებულ წვდომას და სარგებლობას, ობიექტზე ორიენტირებული არქიტექტურები მოქნილი და ზუსტია.
კოდში ამ ტიპის ერთ-ერთი მეთოდის მაგალითი:
14. აღწერეთ როგორ მუშაობს პითონის ნაკრები შინაგანად.
შინაგანი მონაცემთა სტრუქტურა ჰეშტებლის სახელწოდებით გამოიყენება პითონის ნაკრები, რომელიც არის განსხვავებული კომპონენტების შეუკვეთავი კოლექცია, ძლიერი და ეფექტური ოპერაციების შესასრულებლად.
პითონი იყენებს ჰეშის ფუნქციას მონაცემთა სწრაფად მართვისა და ამოსაღებად, როდესაც ელემენტს ემატება ნაკრები, აქცევს ელემენტს ჰეშის მნიშვნელობად, რომელიც შემდეგ განსაზღვრავს მის მდებარეობას მეხსიერებაში.
წევრობის სწრაფი შემოწმების ხელშეწყობით და დუბლიკატი ჩანაწერების წაშლით, ეს ტექნიკა დარწმუნდება, რომ ნაკრების ყველა ელემენტი უნიკალური და ადვილად ხელმისაწვდომია.
აქედან გამომდინარე, კომპლექტების თანდაყოლილი არქიტექტურა მიდრეკილია ოპერაციების ოპტიმიზაციაზე, როგორიცაა გაერთიანებები, გადაკვეთები და განსხვავებები, რაც იწვევს მონაცემთა მცირე, ეფექტურ სტრუქტურას.
აქ არის კოდის ნაწილი, რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა იმოქმედოთ პითონის კომპლექტთან უბრალოდ:
15. როგორ ხორციელდება ლექსიკონი პითონში?
ჰეშტებლი ემსახურება პითონში ლექსიკონის საფუძველს და იძლევა მონაცემთა სწრაფი მოძიებისა და მანიპულირების საშუალებას. ლექსიკონები არის გასაღები-მნიშვნელობის წყვილების დინამიური, შეუკვეთავი კოლექციები.
პითონი იყენებს ჰეშის ფუნქციას გასაღების ჰეშის გამოსათვლელად, როდესაც გაიცემა გასაღები-მნიშვნელობის წყვილი, რომელიც ადგენს მნიშვნელობის შენახვის მისამართის ადგილს მეხსიერებაში.
იმის გამო, რომ ჰეშის ფუნქცია დაუყოვნებლივ მიუთითებს თარჯიმანზე მეხსიერების მისამართზე, ეს დიზაინი გთავაზობთ სწრაფ წვდომას კლავიშებზე დაფუძნებულ მონაცემებზე და საოცრად ეფექტურია მოძიების, ჩასმისა და წაშლის ოპერაციებში.
დეველოპერებს შეუძლიათ მართონ მონაცემები მარტივად და ეფექტურად, პითონის ლექსიკონების მიერ მოწოდებული სიჩქარისა და მოქნილობის მიმზიდველი კომბინაციის გამო.
ქვემოთ მოცემულია კოდის ნიმუში, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენოთ Python ლექსიკონი:
16. ახსენით დასახელებული ტოპების გამოყენების სარგებელი.
პითონში დასახელებული ტოპების გამოყენება ოსტატურად აერთიანებს კლასების ექსპრესიულობას ტოპების სიმარტივესთან, რის შედეგადაც წარმოიქმნება მონაცემთა მცირე, თვითმმართველობის ახსნადი სტრუქტურა.
ტრადიციული ტუპლი გაფართოებულია დასახელებული ტოპებით, რომლებიც ინარჩუნებენ ტუპლების უცვლელობასა და მეხსიერების ეფექტურობას და ამატებენ დასახელებულ ველებს კოდის წაკითხვისა და თვითაღწერის გასაუმჯობესებლად.
დასახელებული ტოპები ხელს უწყობენ მკაფიო, გასაგებ და ეფექტურ კოდს, ყოველგვარი მეთოდების გარეშე მარტივი, მსუბუქი ობიექტების შექმნით, რაც აუმჯობესებს როგორც დეველოპერის გამოცდილებას, ასევე გამოთვლით შესრულებას.
შედეგად, დასახელებული ტუპლები გადაიქცევა მძლავრ ინსტრუმენტად, რომელიც აუმჯობესებს მონაცემთა სტრუქტურას და წაკითხვას სიჩქარის კომპრომისის გარეშე.
კოდის ნიმუში, რომელიც ასახავს დასახელებული ტოპების გამოყენებას, ნაჩვენებია ქვემოთ:
17. როგორ მუშაობს try-except ბლოკი?
try-except ბლოკი მოქმედებს როგორც მცველი პითონის ექსპრესიულ სინტაქსში, რომელიც ფხიზლად იცავს მუშაობის დროის დარღვევებისგან და ინარჩუნებს შესრულების გლუვ ნაკადს, მიუხედავად პოტენციური პრობლემებისა.
როდესაც ცდის ბლოკი ხვდება შეცდომას, კონტროლი ავტომატურად გადადის შესაბამის გარდა ბლოკზე, სადაც პრობლემა მოგვარებულია მოხსენებით, გამოსწორებით ან შესაძლოა გამონაკლისის ხელახალი წაშლით.
გამონაკლისების მიზანმიმართული, კონტროლირებადი გზით დამუშავებით, ეს სისტემა არა მხოლოდ იცავს დამრღვევი ავარიებისგან, არამედ აუმჯობესებს მომხმარებლის, გამოცდილება და მონაცემთა მთლიანობა.
შედეგად, try-except ბლოკი ოსტატურად აერთიანებს შეცდომების მართვას პროგრამის შესრულებასთან, რაც უზრუნველყოფს აპლიკაციის გამძლეობას და სტაბილურობას.
აქ არის კოდის პატარა ნიმუში, რომელიც იყენებს try-except ბლოკს:
18. რა განსხვავებაა ამაღლებასა და მტკიცებას შორის?
Python-ის შეცდომების დამუშავების ამაღლება და მტკიცება წარმოადგენს გამონაკლისის მართვის ორ განცალკევებულ, მაგრამ დაკავშირებულ გამონათქვამს.
ის raise
განცხადება აძლევს პროგრამისტს აშკარა კონტროლს შეცდომის შეტყობინებებსა და ნაკადზე, რაც საშუალებას აძლევს მათ ცალსახად გამოიწვიონ მითითებული გამონაკლისები.
Assert
, მეორეს მხრივ, მოქმედებს როგორც გამართვის ინსტრუმენტი ავტომატურად გენერირებით AssertionError
თუ მისი შესაბამისი პირობა არ არის დაკმაყოფილებული, გარანტიას, რომ პროგრამა შესრულდება ისე, როგორც ეს იყო დაგეგმილი განვითარების დროს.
Assert
უბრალოდ ამოწმებს პირობებს, აუმჯობესებს გამართვას და ვალიდაციას, ხოლო ამაღლება უფრო ფართო, უფრო მკაფიო კონტროლის საშუალებას იძლევა. ორივე ამაღლება და მტკიცება იძლევა კონტროლირებად გამონაკლის წარმოებას.
აქ არის რამდენიმე ნიმუში კოდი, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენოთ raise
მდე assert
:
19. როგორ კითხულობთ და წერთ მონაცემებს ორობითი ფაილიდან პითონში?
ჩაშენებული ღია ფუნქციის გამოყენება ორობითი რეჟიმის სპეციფიკატორით, ორობითი ფაილების ინტერფეისი პითონში იწვევს სიზუსტისა და სიმარტივის ბალანსს.
გამოყენება rb
or wb
ორობითი ფაილის გახსნის რეჟიმები უზრუნველყოფს მონაცემების დამუშავებას მისი დაუშიფრული, დაუმუშავებელი ფორმით, როდესაც კითხულობს ან წერს ბინას.
ამ რეჟიმების გამოყენებით, Python ამარტივებს არატექსტური მონაცემების მართვას, როგორიცაა სურათები ან შესრულებადი ფაილები, რაც საშუალებას აძლევს პროგრამისტებს, ზუსტად და მარტივად გააანალიზონ ბინარული მონაცემები.
აქედან გამომდინარე, ორობითი ფაილების ოპერაციები Python-ში ხსნის აპლიკაციების ფართო სპექტრს, მათ შორის მონაცემთა სერიალიზაციას, გამოსახულების დამუშავებას და ორობით ანალიზს.
ორობითი ფაილის გამოყენებით, კოდის ეს მაგალითი გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა წაიკითხოთ და ჩაწეროთ მონაცემები:
20. ახსენით with
განცხადება და მისი უპირატესობები ფაილის I/O-სთან მუშაობისას.
Python-ის განცხადება, რომელიც ხშირად გამოიყენება ფაილის I/O-სთან ერთად, ელეგანტურად უზრუნველყოფს რესურსების ეფექტურად დამუშავებას კონტექსტური მენეჯმენტის იდეის წყალობით.
ფაილებთან ურთიერთობისას, with
განაცხადი დაუყოვნებლივ ხურავს ფაილს გამოყენების შემდეგ, თუნდაც გამონაკლისი მოხდეს მოქმედების შესრულებისას, რაც იცავს რესურსების გაჟონვას და უზრუნველყოფს სუფთა შეწყვეტას.
ქვაბის კოდის აღმოფხვრით, ეს სინტაქსური შაქარი აუმჯობესებს კოდის წაკითხვას. ის ასევე ზრდის საიმედოობასა და სიმარტივეს რესურსების მართვისა და გამონაკლისების დამუშავების ინტეგრირებით.
შედეგად, ერთად განცხადება ხდება არსებითი იმის უზრუნველსაყოფად, რომ თქვენი ფაილების ოპერაციები საიმედო და სუფთად არის დაცული, იცავს გაუთვალისწინებელ პრობლემებს და აუმჯობესებს კოდის სიცხადეს.
აქ არის კოდის მაგალითი, რომელიც იყენებს with
განცხადება ფაილის ოპერაციებში:
21. როგორ შექმნით სინგტონურ მოდულს პითონში?
კლასის მეთოდებისა და შიდა შემოწმებების კომბინაცია გამოიყენება Python-ში singleton მოდულის შესაქმნელად, დიზაინის ნიმუში, რომელიც იძლევა მხოლოდ კლასის ერთი ინსტანციის შექმნას.
საკუთარი ინსტანციის ჩანაწერის შენარჩუნებით და მისი გენერირების ან დაბრუნების მეთოდის მიწოდებით, კლასი მიჰყვება ამ შაბლონს, რათა დარწმუნდეს, რომ შემდგომი ინსტანციაციები იმეორებენ პირველ ინსტანციას.
ერთი კონტროლის წერტილით, რესურსებზე ერთიანი წვდომით და კონკურენტული მანიპულაციებისგან დაცვით, singleton უზრუნველყოფს კონტროლის ერთ წერტილს.
შედეგად, ის გადაიქცევა ეფექტურ ინსტრუმენტად საერთო რესურსების ინკაფსულაციისთვის, რაც უზრუნველყოფს პროგრამის თანმიმდევრულ წვდომას და მოდიფიკაციას.
აქ არის პითონის კოდის პატარა ნიმუში, რომელიც აჩვენებს singleton კლასს:
22. დაასახელეთ რამდენიმე გზა პითონის სკრიპტში მეხსიერების გამოყენების ოპტიმიზაციისთვის.
პითონის სკრიპტის მეხსიერების მოხმარების ოპტიმიზაცია ხშირად გულისხმობს ფრთხილად დაბალანსებას მონაცემთა სტრუქტურის არჩევანს, ალგორითმის გაუმჯობესებასა და რესურსების მართვას შორის.
უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, მაგალითად, გენერატორების გამოყენებამ და არა სიების გამოყენებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს მეხსიერების გამოყენება ფრენის დროს არსებული ელემენტების ზარმაცი შეფასებით, ვიდრე მათი მეხსიერებაში შენახვა.
მეხსიერების გამოყენების შემდგომი შემცირება შესაძლებელია რიცხვითი მონაცემების მასივის მონაცემთა სტრუქტურებით და არა სიებით და ზომიერად გამოყენებით. __slots__
კლასში დეკლარაციები დინამიური ატრიბუტების ფორმირების გასაკონტროლებლად.
ამრიგად, მუშაობის და რესურსების გამოყენების დაბალანსებით, შეგიძლიათ უზრუნველყოთ, რომ Python პროგრამები არა მხოლოდ ეფექტურია, არამედ გააზრებულიც არის, თუ რამდენ მეხსიერებას იყენებენ ისინი.
აქ მოცემულია კოდის მოკლე მაგალითი, რომელიც იყენებს გენერატორს გამოყენებული მეხსიერების რაოდენობის შესამცირებლად:
23. როგორ ამოიღებთ ყველა ელფოსტის მისამართს მოცემული სტრიქონიდან regex-ის გამოყენებით?
რეგულარული გამონათქვამები (regex) პითონში აერთიანებს სიზუსტეს და მრავალფეროვნებას, რათა ამოიღოს ელ.ფოსტის მისამართები სტრიქონიდან, რაც საშუალებას აძლევს დეველოპერს ოსტატურად გაფილტროს ტექსტური მასალა და ამოიცნოს სასურველი შაბლონები.
ელექტრონული ფოსტის მისამართის სტრუქტურის დასადგენად, ხელახალი მოდულის გამოყენებით იქმნება რეგექსის ნიმუში. შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ findall
მიიღოს ყველა მოვლენა სამიზნე სტრიქონიდან.
ეს მეთოდი ოსტატურად ატარებს ტექსტურ ლაბირინთში ყველა ფარული ელ.ფოსტის მისამართების მოსაპოვებლად, რაც არა მხოლოდ აჩქარებს მოპოვების პროცესს, არამედ უზრუნველყოფს სისწორეს.
Regex შეიძლება ოსტატურად იქნას გამოყენებული სტრიქონებიდან გარკვეული მონაცემების ეფექტურად ამოსაღებად, რაც გაზრდის პითონის სკრიპტების მონაცემთა დამუშავებას და ანალიზს.
აქ არის კოდის ნაწილი, რომელიც იყენებს რეგექსს ელ.ფოსტის ამოსაღებად:
24. ახსენით Factory დიზაინის ნიმუში და მისი გამოყენება Python-ში
ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების ფუნდამენტური პრინციპი, ქარხნის დიზაინის ნიმუში, არის ობიექტების შექმნა გენერირებული ობიექტების ზუსტი კლასის დადგენის გარეშე.
Factory ნიმუში შეიძლება ელეგანტურად განხორციელდეს Python-ში მეთოდის შექმნით, რომელიც აბრუნებს რამდენიმე კლასის შემთხვევებს მეთოდის შეყვანის ან კონფიგურაციის მიხედვით.
ეს პროცედურა, რომელსაც ზოგჯერ „ქარხანას“ უწოდებენ, მოქმედებს როგორც კერა რამდენიმე კლასის ინსტანციისთვის, რაც გარანტიას იძლევა, რომ ობიექტები იქმნება აბონენტის მიერ კლასების ხელით ინსტალაციის გარეშე.
ამრიგად, Factory ნიმუში ინარჩუნებს განცალკევებულ, მასშტაბირებად არქიტექტურას, ხოლო აუმჯობესებს კოდის მოდულარობას და თანმიმდევრულობას. ის ასევე გთავაზობთ ობიექტების აგების გამარტივებულ ტექნიკას.
25. რა განსხვავებაა იტერატორსა და გენერატორს შორის?
Python-ის იტერატორებიდან და გენერატორებიდან ირკვევა, რომ ორივე კონსტრუქცია შესაძლებელს ხდის მნიშვნელობების მარყუჟის გადატანას, თუმცა, არსებობს დახვეწილი განსხვავებები მათი დანერგვისა და გამოყენების შესახებ.
გენერატორი, რომელიც ხშირად იდენტიფიცირებულია მოსავლიანობის გამოყენებით, ავტომატურად ინარჩუნებს თავის მდგომარეობას და განხორციელებულია ფუნქციით, რაც უზრუნველყოფს ლაკონურ და მეხსიერების ეფექტურ გზას ფრენის დროს ღირებულებების წარმოებისთვის.
იტერატორი, რომელიც, როგორც წესი, დანერგილია როგორც კლასი, იყენებს მეთოდებს, როგორიცაა __iter__
მდე __next__
მართოს მისი განმეორებითი მდგომარეობა და წარმოქმნას ღირებულებები.
შედეგად, თითოეულ მათგანს აქვს საკუთარი დამსახურება, რომელიც ეფუძნება კონკრეტულ გამოყენების შემთხვევას, იტერატორები გვთავაზობენ მონაცემთა გადაკვეთის საფუძვლიან, ობიექტზე ორიენტირებულ გზას, ხოლო გენერატორები გვთავაზობენ მსუბუქ, ზარმაცი შეფასების ტექნიკას.
ორივე ტექნიკა ემატება დეველოპერის არსენალს და შესაძლებელს ხდის მონაცემთა სწრაფად და ეფექტურად შესწავლას სხვადასხვა სიტუაციებში.
აქ არის იტერატორისა და გენერატორის კოდის ნაწილი პითონში:
26. როგორ ხდება @property
დეკორატორის მუშაობა?
„@property“ დეკორატორი პითონში უკრავს მშვენიერ მელოდიას, რომელიც გარდაქმნის მეთოდის ზარებს ატრიბუტების მსგავს წვდომად, აუმჯობესებს ობიექტების გამოყენებადობას და ექსპრესიულობას.
მეთოდის გამოძახება შესაძლებელია ფრჩხილების გამოყენების გარეშე @property-ის გამოყენებით, რომელიც ატრიბუტზე წვდომის მსგავსია. ეს ქმნის უფრო მკაფიო და ადვილად გამოსაყენებელ ინტერფეისს ობიექტების ურთიერთქმედებისთვის.
გარდა ამისა, ის გთავაზობთ ფუნქციონალურობისა და ინკაფსულაციის ოსტატურ ბალანსს, იცავს ობიექტის მდგომარეობას ინტუიციური ინტერფეისის მიწოდებისას, რაც საშუალებას აძლევს დეველოპერებს მარტივად დააკონკრეტოთ ატრიბუტები გეტერისა და სეტერის მეთოდების გამოყენებით.
მეთოდის ფუნქციონალობის ატრიბუტების ხელმისაწვდომობის კომბინაციით, @property
დეკორატორი ჩნდება, როგორც გადამწყვეტი ინსტრუმენტი და გთავაზობთ მარტივ, მაგრამ ეფექტურ ობიექტთა ურთიერთქმედების პარადიგმას.
პითონის მაგალითი @property
დეკორატორი ნაჩვენებია ქვემოთ:
27. როგორ შექმნით ძირითად REST API-ს Python-ში?
იმისათვის, რომ შექმნან ვებ სერვისები, რომლებიც ურთიერთქმედებენ HTTP მოთხოვნის საშუალებით, დეველოპერები ხშირად იყენებენ ფრეიმორების გამოხატვის უნარს, როგორიცაა Flask, მარტივი სტრუქტურის შექმნისას. REST API პითონში.
თავისი მარტივი და გასაგები სინტაქსით, Flask საშუალებას აძლევს დეველოპერებს შექმნან მარშრუტები, რომლებზეც წვდომა შეიძლება მრავალი HTTP მეთოდით, მათ შორის GET და POST, ძირითადი აპლიკაციასთან კომუნიკაციისთვის.
Flask-ის გამოყენებით აგებულ REST API-ს შეუძლია ადვილად მიიღოს HTTP მოთხოვნები, დაამუშაოს მოცემული მონაცემები და საპასუხოდ მიაწოდოს შესაბამისი ინფორმაცია სხვადასხვა ფუნქციონალებთან დაკავშირებული უნიკალური საბოლოო წერტილების მითითებით.
იმისათვის, რომ უზრუნველყოს უწყვეტი კომუნიკაცია სხვადასხვა პროგრამულ კომპონენტებს შორის ქსელურ გარემოში, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ ძლიერი REST API-ები Python-ისა და Flask-ის კომბინაციით.
აქ არის კოდის პატარა ნაწილი, რომელიც იყენებს Flask-ს REST API-ის შესაქმნელად:
28. აღწერეთ, როგორ გამოვიყენოთ მოთხოვნების ბიბლიოთეკა HTTP POST მოთხოვნის გასაკეთებლად.
Python-ის მოთხოვნების ბიბლიოთეკა არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც გარდაქმნის HTTP კომუნიკაციის სირთულეებს მისასალმებელ API-დ და ხდის მარტივ და ბუნებრივ ინტერაქციას ონლაინ სერვისებთან HTTP POST მოთხოვნების გამოყენებით.
POST მოთხოვნა ხდება პოსტის მეთოდის გამოყენებით, დანიშნულების URL-ის მიცემით და გასაგზავნი მასალის მიმაგრებით, რომელიც შეიძლება შეიცავდეს ფორმის მონაცემებს, JSON-ს, ფაილებს და სხვა.
შემდეგ მოთხოვნის ბიბლიოთეკა მართავს HTTP კავშირს, აგზავნის მონაცემებს მითითებულ URL-ზე და აგროვებს სერვერის პასუხს, რათა ჩართოს თხევადი ვებ-ურთიერთქმედებები.
დეველოპერებს შეუძლიათ მარტივად ჩაერთონ ონლაინ სერვისებთან, წარადგინონ ფორმის მონაცემები და ინტერფეისი ვებ API-ებთან მოთხოვნის საშუალებით, რაც აცილებს უფსკრული ადგილობრივ აპებსა და გლობალურ ვებს შორის.
მოთხოვნის ბიბლიოთეკის გამოყენებით, შემდეგი კოდის ნიმუში გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა გაგზავნოთ HTTP POST მოთხოვნა:
29. როგორ დააკავშირებდით PostgreSQL მონაცემთა ბაზას Python-ის გამოყენებით?
Python გარემოდან PostgreSQL მონაცემთა ბაზასთან ჩართვას ელეგანტურად ამუშავებს psycopg2 პაკეტი, მძლავრი ხიდი, რომელიც იძლევა მონაცემთა უწყვეტი ურთიერთქმედების საშუალებას.
გამოყენებით psycopg2
, პროგრამისტებს შეუძლიათ მარტივად შექმნან კავშირები, გაუშვან SQL მოთხოვნები და მიიღონ შედეგები, პირდაპირ აერთიანებს PostgreSQL-ის შესაძლებლობებს Python პროგრამებში.
თქვენ შეგიძლიათ განბლოკოთ კომპლექსური მონაცემთა ბაზის ფუნქციები მხოლოდ რამდენიმე ხაზის კოდით, რაც გარანტიას იძლევა, რომ მონაცემების წვდომა, შეცვლა და შენახვა ხდება სიზუსტით და ეფექტურობით.
ეს მოდული საშუალებას აძლევს დეველოპერებს სრულად გამოიყენონ ურთიერთკავშირი მონაცემთა ბაზები თავიანთ აპლიკაციებში ელეგანტურად გააცნობიერონ სინერგია Python-სა და PostgreSQL-ს შორის.
აქ არის კოდის ნიმუში, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ გამოიყენოთ psycopg2
ბიბლიოთეკა PostgreSQL მონაცემთა ბაზასთან კავშირის დასამყარებლად:
30. რა როლი აქვს ORM-ებს პითონში და დაასახელეთ პოპულარული?
ობიექტურ-რელაციური რუქა (ORM) Python-ში დეველოპერებს საშუალებას აძლევს დაუკავშირდნენ მონაცემთა ბაზებს Python კლასების და ობიექტების პარადიგმების გამოყენებით.
ის მოქმედებს როგორც ჰარმონიული შუამავალი ობიექტზე ორიენტირებულ პროგრამირებასა და მონაცემთა ბაზის რელაციურ ადმინისტრაციას შორის.
SQLAlchemy, ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი ORM Python-ის გარემოში, გთავაზობთ ინსტრუმენტების სრულ კომპლექტს მრავალ SQL მონაცემთა ბაზასთან ურთიერთქმედებისთვის მაღალი დონის, ობიექტზე ორიენტირებული სინტაქსის გამოყენებით.
SQLAlchemy-ის დახმარებით, მონაცემთა ბაზის ერთეულები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს როგორც Python კლასები, ამ კლასების მაგალითები ემსახურება როგორც რიგებს მონაცემთა ბაზის ცხრილებში.
ეს საშუალებას აძლევს პროგრამისტებს იმუშაონ მონაცემთა ბაზებით ყოველგვარი დაუმუშავებელი SQL მოთხოვნების დაწერის გარეშე.
SQL და მონაცემთა ბაზის დაკავშირების სირთულის გამო, ORM-ები, როგორიცაა SQLAlchemy, შესაძლებელს ხდის უფრო მოსახერხებელი, უსაფრთხო და შენარჩუნებული მონაცემთა ბაზის ურთიერთქმედებას.
აქ არის მარტივი მაგალითი, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ მუშაობს SQLAlchemy:
31. როგორ დააპროფილებდით პითონის სკრიპტს?
პითონის სკრიპტი პროფილირებულია მისი გამოთვლითი სტრუქტურისა და მისი შესრულების დროისა და სივრცის დეტალების ანალიზით, რათა აღმოაჩინოს რაიმე შესაძლო შეფერხება და გააუმჯობესოს ეფექტურობა.
დეველოპერებს შეუძლიათ ყურადღებით გაანალიზონ თავიანთი კოდის ქცევა გაშვების დროს, ჩაშენებულის გამოყენებით cProfile
მოდული.
ამით მათ შეუძლიათ მიიღონ საფუძვლიანი მონაცემები ფუნქციის გამოძახებებზე, შესრულების დროზე და ზარების ურთიერთობებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს იდენტიფიცირება და გადაჭრას შესრულების შეფერხებები.
თქვენ შეგიძლიათ გარანტიოთ, რომ კოდი არა მხოლოდ მუშაობს სწორად, არამედ ეფექტურად, აწონასწორებს გამოთვლით რესურსებს და აუმჯობესებს აპლიკაციის მთლიან მუშაობას, განვითარების სასიცოცხლო ციკლში პროფილირებით.
ამრიგად, დეველოპერებს შეუძლიათ დაიცვან პროგრამები არაეფექტურობისგან ფრთხილად პროფილირებით, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ისინი საიმედოდ არიან მორგებული და შესრულებულია მთელი რიგი გამოთვლითი მოთხოვნების შესაბამისად.
აქ არის პითონის სკრიპტის პროფილირების მარტივი მაგალითი cProfile
მოდული:
32. ახსენით GIL (Global Interpreter Lock) CPython-ში
გლობალური თარჯიმანი საკეტი (GIL) CPython-ში ფუნქციონირებს როგორც მეთვალყურე, რაც გარანტიას იძლევა, რომ მხოლოდ ერთი ძაფი აწარმოებს პითონის ბაიტიკოდს ერთდროულად ერთ პროცესში, თუნდაც მრავალნაკადიან აპლიკაციებში.
მიუხედავად იმისა, რომ ეს შეიძლება ჩანდეს, რომ ეს არის შეფერხება, GIL გადამწყვეტია CPython-ის მეხსიერების მენეჯმენტისა და მონაცემთა შიდა სტრუქტურების დაცვაში ერთდროული წვდომისგან და სისტემის მთლიანობის შესანარჩუნებლად.
მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული მრავალთრეადინგის საჭიროება I/O-შეკრული აქტივობებში, სადაც ძაფები უნდა დაელოდონ მონაცემთა მიწოდებას ან მიღებას, თუმცა, რადგან GIL არ გამორიცხავს ამ საჭიროებას.
ამგვარად, მაშინაც კი, თუ GIL უქმნის სირთულეებს CPU-სთან დაკავშირებული აქტივობებისთვის, მისი ქცევის გაგება და ტექნიკის ადაპტაცია, როგორიცაა მრავალპროცესირების ან კონკურენტული პროგრამირების გამოყენება, დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან ეფექტური, თანმხლები Python პროგრამები.
აქ არის პითონის კოდის მაგალითი, რომელიც იყენებს ძაფებს და აჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია GIL-ს გავლენა მოახდინოს CPU-ზე დაკავშირებულ ამოცანებზე:
33. ახსენით პითონის ასინქრონიზაცია/მოლოდინი. რით განსხვავდება იგი ტრადიციული ძაფებისგან?
ასინქრონული/მოლოდინის სინტაქსი Python-ში ხსნის ასინქრონული პროგრამირების სამყაროს, პარადიგმას, რომელიც საშუალებას აძლევს ზოგიერთ ფუნქციას კონტროლი დაუთმოს გაშვების გარემოს, რათა სხვა აქტივობები შესრულდეს იმავდროულად, აუმჯობესებს პროგრამის ეფექტურობას.
Async/wait ინარჩუნებს აქტივობებს ერთ თემაში, მაგრამ საშუალებას აძლევს შესრულებას გადახტეს ამოცანებს შორის, რაც უზრუნველყოფს არადაბლოკვის ქცევას ძაფების მართვის სირთულის გარეშე.
ეს განსხვავდება კლასიკური threading-ისგან, სადაც ძაფები პარალელურად მუშაობენ და ხშირად სჭირდებათ რთული მართვა და სინქრონიზაცია.
შედეგად, დეველოპერებს შეუძლიათ გაუმკლავდნენ ერთდროულად I/O-შეზღუდულ აქტივობებს ეფექტურად და კონკურენტულობის კონტროლის უფრო მარტივი მიდგომით.
ეს ხელს უწყობს კოოპერატივის მრავალამოცანის მოდელს, რომელშიც პროცესები ნებაყოფლობით იძლევა კონტროლს.
შედეგად, async/wait გთავაზობთ გამორჩეულ, გამარტივებულ გზას კონკურენტული აპლიკაციების შესაქმნელად, განსაკუთრებით იქ, სადაც I/O ოპერაციები საერთოა, ბალანსის პოვნა შესრულებასა და სირთულეს შორის.
Python კოდის მაგალითი, რომელიც იყენებს async/wait-ს, მოცემულია ქვემოთ:
34. აღწერეთ როგორ გამოიყენებდით Python-ს concurrent.futures
.
ინტერფეისი გამოძახების ასინქრონულად შესრულებისთვის ძაფების ან პროცესების საშუალებით, დეველოპერებს შეუძლიათ მოხდენილად მართონ ასინქრონული და პარალელური ოპერაციები.
ეს მოდული მართავს რესურსების განაწილებას და გამოძახების შესრულებას, ხოლო შემსრულებლების (ThreadPoolExecutor და ProcessPoolExecutor) მეშვეობით threading-ისა და multiprocessing-ის დელიკატური ასპექტების ინკაფსულაციას.
დეველოპერებს შეუძლიათ ეფექტურად გამოიყენონ მრავალბირთვიანი პროცესორები CPU-თან დაკავშირებული აქტივობებისთვის და უზრუნველყონ I/O არადაბლოკვის ოპერაციები შემსრულებელს ამოცანების გაგზავნით, რომელსაც შემდეგ შეუძლია შეასრულოს ისინი ერთდროულად და შეაგროვოს მათი შედეგებიც კი.
იმის უზრუნველსაყოფად, რომ აპლიკაციები პასუხისმგებელი და ეფექტურია, concurrent.futures
ქმნის სივრცეს, სადაც რთული გამოთვლები და I/O აქტივობები შეუფერხებლად გაერთიანდება.
აქ არის კოდის ნიმუში, რომელიც იყენებს concurrent.futures
:
35. შეადარეთ Django და Flask გამოყენების შემთხვევებისა და მასშტაბურობის თვალსაზრისით.
ორი ვარსკვლავი პითონის ვებ ჩარჩოების თანავარსკვლავედში, Django და Flask, თითოეული ანათებს და აკმაყოფილებს სხვადასხვა დეველოპერის მოთხოვნებს.
პროგრამისტებისთვის, რომლებიც ქმნიან მასიურ, მონაცემთა ბაზაზე მომუშავე აპლიკაციებს, Django არის არჩევანის ინსტრუმენტი, რადგან მას გააჩნია ORM და ჩაშენებული ადმინისტრატორის ინტერფეისი.
თუმცა, Flask-ის მარტივი და მოდულარული დიზაინი დეველოპერებს აძლევს თავისუფლებას, აირჩიონ საკუთარი კომპონენტები, რაც მას სრულყოფილ არჩევანს ხდის მცირე პროექტებისთვის ან სიტუაციებისთვის, სადაც აუცილებელია მსუბუქი, ადაპტირებადი გადაწყვეტა.
ორივე ჩარჩოს მასშტაბირება შესაძლებელია უფრო დიდი მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად, როდესაც საქმე ეხება მასშტაბურობას.
თუმცა, Flask-ის მჭლე ბუნება საშუალებას იძლევა მორგებული სკალირების ტაქტიკა, რომელიც მორგებულია კონკრეტულ საჭიროებებზე, ხოლო Django-ს ჩაშენებულ შესაძლებლობებს შეუძლია მცირე უპირატესობა მისცეს მას უფრო დიდ, უფრო რთულ პროექტებში სწრაფი განვითარებისთვის.
დასკვნა
პითონის სკრიპტირების ინტერვიუები მოითხოვს ენის შესაძლებლობების, სირთულეების და აპლიკაციების სიღრმისეულ ცოდნას.
საფუძვლიანი მომზადება არა მხოლოდ აძლიერებს ტექნიკურ კომპეტენციას, არამედ შთააგონებს ნდობას, ეხმარება განმცხადებლებს სწრაფად და ზუსტად გადაადგილდნენ კითხვების რთულ ლაბირინთში.
ასპირანტებს შეუძლიათ დარწმუნდნენ, რომ ისინი მზად არიან გაუმკლავდნენ როგორც ძირითად, ასევე გამოყენებულ პითონის პრობლემებს ძირითადი იდეების მიმოხილვით, როგორიცაა კონკურენტულობა, OOP პრინციპები და მონაცემთა სტრუქტურები, ასევე პრაქტიკულ აპლიკაციებში, როგორიცაა ვებ პროგრამირება და მონაცემთა მანიპულირება.
შედეგად, კარგად მომრგვალებული განათლების ქონა წარმატებისთვის აუცილებელი ხდება და შეიძლება გამოიწვიოს სიტუაციები, როდესაც პითონის პროგრამირების შესაძლებლობები შეიძლება გამოირჩეოდეს და იყოს კრეატიული. იხ ჰაშდორკის ინტერვიუს სერია ინტერვიუს მომზადებაში დახმარებისთვის.
დატოვე პასუხი