Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
- 1. Python сценарийи деген эмне жана ал Python программалоодон эмнеси менен айырмаланат?
- 2. Python'дун таштанды чогултуусу кандай иштейт?
- 3. Тизме менен кортеждин ортосундагы айырманы түшүндүрүңүз
- 4. Тизме түшүнүгү деген эмне жана алардын колдонулушуна мисал келтириңиз?
- 5. Deepcopy менен көчүрмөнүн айырмасын айтып бериңиз?
- 6. Pythonдо көп агымга кантип жетишилет жана ал мультипроцессингден эмнеси менен айырмаланат?
- 7. Декораторлор деген эмне жана алар Pythonдо кантип колдонулат?
- 8. *args жана **kwargs ортосундагы айырмачылыктарды түшүндүрүп бер?
- 9. Функцияны жасалгалоочулар аркылуу бир гана жолу чакырууну кантип камсыздайсыз?
- 10. Pythonдо мурас кантип иштейт?
- 11. Методду ашыкча жүктөө жана жокко чыгаруу деген эмне?
- 12. Полиморфизм түшүнүгүн мисал менен айтып бериңиз.
- 13. Инстанция, класс жана статикалык методдордун айырмасын түшүндүрүңүз.
- 14. Python топтому ички түрдө кантип иштээрин сүрөттөп бериңиз.
- 15. Python тилинде сөздүк кантип ишке ашырылат?
- 16. Аты аталган кортеждерди колдонуунун пайдасын түшүндүргүлө.
- 17. try-except блогу кантип иштейт?
- 18. Көтөрүү жана ырастоо билдирүүлөрүнүн ортосунда кандай айырма бар?
- 19. Pythonдо бинардык файлдан маалыматтарды кантип окуйсуз жана жазасыз?
- 20. with операторун жана анын I/O файлы менен иштөөдөгү артыкчылыктарын түшүндүрүңүз.
- 21. Pythonдо синглтон модулун кантип түзмөксүз?
- 22. Python скриптинде эстутумду колдонууну оптималдаштыруунун бир нече жолдорун атаңыз.
- 23. Берилген саптан бардык электрондук почта даректерин regex аркылуу кантип чыгармаксыз?
- 24. Factory дизайн үлгүсүн жана анын Python тилинде колдонулушун түшүндүрүңүз
- 25. Итератор менен генератордун айырмасы эмнеде?
- 26. @property жасалгалоочусу кандай иштейт?
- 27. Pythonдо негизги REST APIди кантип түзмөксүз?
- 28. HTTP POST сурамын жасоо үчүн суроо-талаптар китепканасын кантип колдонууну сүрөттөп бериңиз.
- 29. Python аркылуу PostgreSQL маалымат базасына кантип туташат элеңиз?
- 30. Python'до ORM'тердин ролу кандай жана популярдуусун атаңыз?
- 31. Python скриптин кантип профилдештирет элеңиз?
- 32. CPythonдо GIL (Global Interpreter Lock) программасын түшүндүрүңүз
- 33. Python'дун асинхрондук/күтүүсүн түшүндүрүңүз. Бул салттуу жиптен эмнеси менен айырмаланат?
- 34. Python'дун concurrent.futures программасын кантип колдоно турганыңызды сүрөттөп бериңиз.
- 35. Джанго менен Фласкты колдонуу шарты жана масштабдуулугу боюнча салыштырыңыз.
- жыйынтыктоо
Жашообуздун бардык тармагында технология бар болгон заманда, Python скрипт колдонуунун жөнөкөйлүгүнүн жана пайдалуулугунун парадигмасын ачкан эбегейсиз жана татаал IT инфраструктурасынын негизги компоненти катары пайда болот.
Python'дун күчү анын синтаксистик жөнөкөйлүгүнө жана окулушуна гана эмес, ошондой эле анын ийкемдүүлүгүнө да кирет, бул ага тобокелдиктин төмөн, башталгыч деңгээлиндеги скрипт менен жогорку коюмдардын, ишкана деңгээлиндеги программалык камсыздоону оңой иштеп чыгуунун ортосундагы ажырымды жоюуга мүмкүндүк берет.
Python'дун кеңири китепканалары жана алкактары маалыматтарды талдоо, веб-иштеп чыгуу, жасалма интеллект же тармак серверлери чөйрөсүндө болсун, суюк, элестетүү техникалык укмуштуу окуяларга жол ачат.
Көйгөйлөрдү чечүүнүн куралы болуу менен бирге, Python веб-иштеп чыгуу үчүн Django же маалыматтарды талдоо үчүн Pandas сыяктуу эбегейсиз зор китепканалардын жана алкактардын аркасында инновациялар гана камтылган эмес, ошондой эле табигый түрдө киргизилген атмосфераны түзөт.
Маалыматтар падыша болгон дүйнөдө, Python манипуляциялоо, талдоо жана башка үчүн күчтүү куралдар менен камсыз кылат маалыматтарды визуализациялоо, натыйжада иш-аракет кылууга боло турган түшүнүктөр жана стратегиялык тандоолорду жетектейт.
Python жөн гана программалоо тили эмес; бул ошондой эле өнүгүп келе жаткан коом, иштеп чыгуучулар, маалымат таануучулар жана технология энтузиасттары ойлоп табуу, түзүү жана IT индустриясын кийинки деңгээлге көтөрүү үчүн чогулган борбор.
Python иштеп чыгуучулары инновациялардын катализатору, процессти өркүндөтүү жана кардарларды тейлөөнү жакшыртуу үчүн жаңы ачылган стартаптардан баштап, түптөлгөн уюмдарга чейин бардык өлчөмдөгү ишканалар тарабынан изделет.
Кошумчалай кетсек, бул ачык булак табияты биргелешип үйрөнүү маданиятын жана биргелешип өсүүнү камсыздайт, бул анын тез өзгөрүп жаткан технологиялык дүйнө менен алдыга жыла беришине кепилдик берет.
2023-жылы Python тилин үйрөнүү - бул тилге болгон инвестиция, ал учурдагы, ийкемдүү жана технологиянын агымын башкаруу үчүн маанилүү бойдон кала берет.
Бул талааларга мүмкүнчүлүк берет машина үйрөнүү, маалыматтардын аналитикасы, киберкоопсуздук жана башкалар, мунун баары санариптик доорду калыптандыруу үчүн абдан маанилүү.
Ошондуктан, биз сиз үчүн Python скриптинин эң мыкты интервью суроолорунун тизмесин түздүк, бул сизге иштеп чыгуучу катары жаркырап, маектешүүгө мүмкүнчүлүк берет.
1. Python сценарийи деген эмне жана ал Python программалоодон эмнеси менен айырмаланат?
Python өзүнүн ыңгайлашуусу менен белгилүү жана скрипт жазуу жана программалоо көндүмдөрүн камсыз кылат, алардын ар бири белгилүү бир жумуштарга жана максаттарга ылайыктуу.
Python скрипти – бул файлдарды башкарууга, кайталануучу процесстерди автоматташтырууга же идеяларды тез прототипке чыгарууга арналган кыскараак, эффективдүү скрипттерди жазуу процесси.
Көбүнчө өз алдынча болгон бул скрипттер аракеттердин тизмесин ирети менен натыйжалуу аткарат.
Python программалоосу, экинчи жагынан, китепканаларды, алкактарды жана мыкты тажрыйбаларды колдонуу менен структураланган код менен чоңураак, татаал программаларды түзүүгө басым жасайт.
Экөө тең бир тилден чыкканы менен, скрипт жөнөкөйлөштүрөт жана автоматташтырат, ал эми программалоо түзүүдө жана ойлоп табууда. Бул айырманы ар бир дисциплинанын масштабынан жана максаттарынан көрүүгө болот.
2. Python'дун таштанды чогултуусу кандай иштейт?
Эстутумду эффективдүү башкарууну камсыз кылуунун негизги элементи бул Pythonдун таштанды чогултуу системасы.
Ал тутумдун ресурстарын эс тутумдун агып кетишинен коргоо үчүн фондо талыкпай иштейт. Бул автоматташтырылган ыкма негизинен маалымдамаларды эсептөө ыкмасына негизделген, мында ар бир объект ага канча башка объекттер шилтеме берип жатканын көзөмөлдөйт.
Бул объект эстутумду калыбына келтирүүгө талапкер болуп калат, бул эсептөө 0гө түшкөндө, бул нерсе талап кылынбай калганын көрсөтөт.
Кошумчалай кетсек, Python маалымдама циклдерин табуу жана тазалоо үчүн жөнөкөй маалымдама эсептөө ыкмасы өткөрүп жибериши мүмкүн болгон циклдик таштанды жыйноочуну колдонот.
Ошентип, маалымдамаларды эсептөө жана циклдик таштандыларды чогултуунун кош катмарлуу стратегиясы эстутумду кылдат жана эффективдүү колдонууну камсыздайт, өзгөчө эс тутумду көп талап кылган колдонмолордо Pythonдун иштешин күчөтөт.
Төмөндө Python'дун таштанды чогултуу системасы менен иштөөнү көрсөткөн жөнөкөй код үлгүсү келтирилген:
Бул үзүндүдө эки объект түзүлүп, цикл түзүү үчүн кайчылаш шилтемеленген. Андан кийин таштанды жыйноочу gc.collect() аркылуу кол менен иштетилет, бул керек болсо программисттер Pythonдун эс тутумун башкаруу механизми менен кантип иштеше аларын көрсөтөт.
3. Тизме менен кортеждин ортосундагы айырманы түшүндүрүңүз
Тизмелер жана кортеждер Python дүйнөсүндөгү маалыматтар үчүн эффективдүү контейнерлер, бирок алар ар кандай программалоо максаттарына жооп берген ар кандай касиеттерге ээ.
Чарчы кашаа менен белгиленген тизме, анын компоненттеринин өлчөмүн өзгөртүүгө жана динамикалык өзгөртүүгө мүмкүндүк берүү менен ийкемдүүлүктү камсыз кылат.
Ал эми кашаага алынган кортеж өзгөрүлбөйт жана функция аткарылып жатканда өзүнүн баштапкы абалын сактайт.
Кортеждер бекем, өзгөрүлбөс ырааттуулукту берет, ал эми тизмелер ийкемдүүлүктү сунуштайт, бул маалыматтарды иштетүүдө жана өзгөртүүдө ар кандай колдонууга мүмкүндүк берет.
Мына бир аз Python коду тизмелерди жана кортеждерди кантип колдонууну көрсөткөн үлгү:
4. Тизме түшүнүгү деген эмне жана алардын колдонулушуна мисал келтириңиз?
Тизмени түшүнүү Python тилинде шарттуу логиканын жана циклдердин күчүн бирдиктүү, түшүнүктүү код сабына бириктирген тизмелерди түзүүнүн эффективдүү жана экспрессивдүү жолу.
Алар биздин ниеттерибизди тизмеге айландыруу үчүн жөнөкөйлөштүрүлгөн синтаксис менен камсыз кылып, кайталоону жана шарттуулукту бирдиктүү, такталган структурага айкалыштырат.
Тизмени түшүнүү программисттерге ар бир мүчө боюнча операцияларды аткаруу менен тизмелерди түзүү мүмкүнчүлүгүн берет жана мүмкүн, аларды белгилүү бир критерийлерге жараша чыпкалап, бардыгы тыкан код базасын сактайт.
Бул экспрессивдүү өзгөчөлүк окууга жөндөмдүүлүктү жакшыртуу менен Python программалоодо эффективдүүлүктү айкалыштырат, ошол эле учурда кээ бир жагдайларда эсептөө жетишкендиктерин камсыздай алат.
Төмөндө Python тизмесин түшүнүү иллюстрациясы көрсөтүлгөн:
5. Deepcopy менен көчүрмөнүн айырмасын айтып бериңиз?
Кайталануучу объекттердин тереңдиги жана бүтүндүгү ортосундагы айырманы аныктайт deepcopy
жана copy
Python тилинде.
Түпнуска салынган объекттерге шилтемелерди сактап, жаңы нерсени түзүү менен, а copy
алардын тагдырын өз ара көз карандылыктын торуна токуган тайыз репликаны жаратат.
Deepcopy
баштапкы объектти жана анын бардык иерархиялык компоненттерин рекурсивдүү көчүрүү, бардык байланыштарды үзүү жана өзгөрүүлөрдө автономияны сактоо менен толук автономдуу клонду түзөт.
Демек, объектинин көз карандысыздыгынын талап кылынган деңгээлине жараша, deepcopy
ар тараптуу репродукцияны камсыздайт, ал эми көчүрүү жөн гана беттик деңгээлдеги кайталоону берет.
Бул жерде кантип көрсөтүү үчүн кээ бир код copy
жана deepcopy
бири-биринен айырмаланат:
6. Pythonдо көп агымга кантип жетишилет жана ал мультипроцессингден эмнеси менен айырмаланат?
Python'дун мультипроцесстери жана көп агымы экөө тең бир эле учурда аткарылууга багытталган, бирок ар кандай парадигмаларды колдонуу менен.
Бир процесстин ичинде көп жиптерди колдонуу менен, көп жип бөлүштүрүү жалпы эс мейкиндигинде бир эле учурда тапшырманы аткарууга мүмкүндүк берет.
Бирок, чыныгы параллелдүү жипти аткаруу Pythonдун Global Interpreter Lock (GIL) себебинен кыйын болушу мүмкүн.
Экинчи жагынан, мультипроцессинг бир нече процесстерди колдонот, алардын ар бири өзүнчө Python котормочусу жана эс мейкиндиги менен чыныгы параллелизмди камсыз кылат.
I/O менен байланышкан иш-аракеттер үчүн, көп агым жеңилирээк жана практикалык, бирок, реалдуу параллелдүү аткаруу чечүүчү мааниге ээ болгон CPU менен байланышкан кырдаалдарда мультипроцессор артыкчылыкка ээ.
Бул жерде көп иштетүү менен көп агымга карама-каршы келген кыскача код үлгүсү:
7. Декораторлор деген эмне жана алар Pythonдо кантип колдонулат?
Pythonдо жасалгалоочулар пайдалуулукту жана жөнөкөйлүктү жарашыктуу айкалыштырат, ошол эле учурда функцияларды кылдат көбөйтүп же өзгөртүшөт.
Декораторлорду функцияны эң сонун курчап турган, анын негизги табиятын өзгөртпөстөн, анын мүмкүнчүлүктөрүн толуктаган көшөгө деп ойлойсуз.
Бул белгилер менен белгиленет @
, функцияны киргизүү катары кабыл алып, функциянын жүрүм-турумун өзгөртүүнүн үзгүлтүксүз каражатын сунуш кылган жаңы функцияны чыгарыңыз.
Декораторлор ачык, түшүнүктүү синтаксисти сактоо менен журналды каттоодон кирүүнү башкарууга, кодду жаңы катмарлар менен өркүндөтүүгө чейин кеңири мүмкүнчүлүктөрдү берет.
Бул жерде жасалгалоочулар кандайча колдонуларын көрсөткөн жөнөкөй Python кодунун мисалы:
8. *args жана **kwargs ортосундагы айырмачылыктарды түшүндүрүп бер?
Python ийкемдүү параметрлери *args
жана **kwargs
функцияларга бир катар аргументтерди туура кабыл алууга мүмкүндүк берет.
Функция ар кандай сандагы позициялык аргументтерди кабыл алат *args
параметр, аларды кортежге топтойт.
Ал эми, функция ар кандай сандагы ачкыч аргументтерди кабыл алат **kwargs
параметр, аларды сөздүккө топтойт.
Экөө тең функцияларды курууда жана чакырууда динамизм жана ийкемдүүлүк үчүн канал катары иштешет, **kwargs
ал эми ачкыч сөздөрдү киргизүүнүн ыктыярдуу көлөмүн иштетүү үчүн структураланган ыкманы сунуштоо *args
аныкталбаган позициялык киргизүүлөрдү кылдаттык менен иштетет.
Биргелешип, алар Python функцияларынын ийкемдүүлүгүн жана туруктуулугун жакшыртышат, кеңири спектрин колдонуу сценарийлерин чебер жана так иштетүү.
Пайдалануучу Python кодунун мисалы *args
жана **kwargs
төмөндө берилет:
9. Функцияны жасалгалоочулар аркылуу бир гана жолу чакырууну кантип камсыздайсыз?
Python жасалгалоочулары пайдалуулукту кооздук менен айкалыштырууга жөндөмдүү, бул функциянын аткарылышынын өзгөчөлүгүн камсыз кылуу үчүн зарыл.
Функцияны камтуу үчүн жасалгалоочуну долбоорлоо жана ички абалды сактоо менен ичиндеги бул маалыматты көзөмөлдөө мүмкүн.
Инкапсуляцияланган функция бир жолу чакырылып, аткарылат жана жасалгалоочу чакырууну жазып алат. Кийинки чалуулар бөгөттөлүп, функцияны кайталап аткаруудан коргоп, анын бузулбасын камсыздайт.
Декораторлордун бул тиркемесинин жардамы менен функциялык чакырууларды кылдат, бирок эффективдүү түрдө башкарса болот, бул уникалдуулукту кооз жана көзгө көрүнбөгөн түрдө кепилдик берет.
Бул жерде жасалгалоочулар функциянын канча жолу чакырыла тургандыгын чектөө үчүн кантип колдонсо болорун көрсөтүү үчүн код үлгүсү келтирилген:
10. Pythonдо мурас кантип иштейт?
Python'дун тукум куучулук системасы класстар ортосундагы иерархиялык байланыштардын желесин түзүп, ата-эне класстын мүнөздөмөлөрүн жана функцияларын анын тукуму менен бөлүшүүгө мүмкүндүк берет.
Ал туунду (бала) класстарга алардын базалык (ата-эне) класстарынан функцияларды мурастоого, алмаштырууга же кошууга мүмкүндүк берген линияны башкарат, кодду кайра колдонууну жана логикалык, иерархиялык дизайнды илгерилетет.
Бала класс өзүнүн уникалдуу өзгөчөлүктөрүн жана жүрүм-турумун киргизе алат, андан тышкары күчтүү, көп катмарлуу объект моделин түзүп, ата-энесинин мүмкүнчүлүктөрүн сиңирип алат.
Бул ыкмада тукум куучулук функционалдуулукту класс иерархиясынын артериялары боюнча билгичтик менен бөлүштүрөт, бирдиктүү, жакшы уюштурулган объектиге багытталган архитектураны түзөт.
Төмөнкү жөнөкөйлөштүрүлгөн Python коду мурасты көрсөтөт:
11. Методду ашыкча жүктөө жана жокко чыгаруу деген эмне?
негизги эки таш объектке багытталган программалоо, методду ашыкча жүктөө жана ыкманы жокко чыгаруу, иштеп чыгуучуларга бир эле ыкма атын бир нече максаттарда колдонууга мүмкүнчүлүк берет.
Бир ыкма ар кандай маалымат түрлөрүн жана аргументтердин санын, ыкманы ашыкча жүктөөнүн аркасында көптөгөн кол тамгаларды камтый алат.
Башка жагынан алганда, методду жокко чыгаруу подкласска өзүнүн ата-эне классында аныкталган методго өзүнүн атайын ишке ашыруусун кошууга мүмкүндүк берет, бул баланын версиясы чакырылганына кепилдик берет.
Биргелешип, бул стратегиялар контекстке жана колдонмонун өзгөчө талаптарына жараша ыкманын жүрүм-турумун иштетүү аркылуу адаптациялоону жакшыртат.
Бул жерде эки түшүнүктү мисал кылган коддун үлгүсү:
12. Полиморфизм түшүнүгүн мисал менен айтып бериңиз.
Полиморфизм - бул ар кандай маалымат түрлөрү үчүн бирдиктүү интерфейсти колдонуу практикасы.
Бул идея объекттерди алардын ички түрүнө же классына жараша бир нече жол менен иштетүү эркиндигин берүү менен дизайндагы ийкемдүүлүктү жана масштабдуулукту камсыз кылат.
Негизинен, полиморфизм ар кандай класстардын объектилерин тукум куучулук аркылуу бир класстын инстанциялары катары кароого мүмкүндүк берүү менен айырмаланган жүрүм-турумду сактап, бирдиктүү өз ара аракеттенүүгө мүмкүндүк берет.
Бул динамикалык өзгөчөлүк бир функцияга же операторго ар кандай объект түрлөрү менен эч кандай көйгөйсүз иштешүүгө мүмкүндүк берүү менен коддун жөнөкөйлүгүн кубаттайт.
Бул жерде полиморфизмди көрсөткөн ачык-айкын код үлгүсү:
13. Инстанция, класс жана статикалык методдордун айырмасын түшүндүрүңүз.
Мисал, класс жана статикалык методдордун бардыгынын Pythonдо объект жана класс маалыматтары менен өз ара аракеттенүүнүн өзгөчө жолдору бар.
Эң кеңири таралган түрү, инстанция ыкмалары, класстын инстанциясынын маалыматтарына иш-аракет кылат жана класстын инстанциясын, адатта, өзү деп аташат.
Класстын өзү (көбүнчө cls деп аталат) класстык методдор менен аргумент катары кабыл алынат, алар @classmethod менен белгиленет жана алар класс деңгээлиндеги маалыматтарды манипуляциялайт.
@staticmethod хэш символу менен белгиленген статикалык методдор класстын же мисалдын абалына таасирин тийгизбейт, анткени алар класстын ичинде камтылган өз алдынча функциялар жана биринчи параметр катары self же cls кабыл алынбайт.
Ар бир метод түрү ар кандай жеткиликтүүлүктү жана пайдалуулукту камсыз кылгандыктан, объектиге багытталган архитектуралар ийкемдүү жана так.
Коддогу бул ыкма түрлөрүнүн биринин мисалы катары:
14. Python топтому ички түрдө кантип иштээрин сүрөттөп бериңиз.
Ички маалыматтардын структурасы хэштаблица деп аталган Python топтому күчтүү жана эффективдүү операцияларды аткаруу үчүн айырмаланган компоненттердин иретсиз жыйнагы тарабынан колдонулат.
Python элементтер топтомго кошулганда маалыматтарды тез башкаруу жана алуу үчүн хэш функциясын колдонот, элементти хэш маанисине айлантып, анын эстутумдагы ордун аныктайт.
Мүчөлүктү тез текшерүүнү жеңилдетүү жана кайталанма жазууларды алып салуу менен, бул ыкма топтомдогу ар бир элемент уникалдуу жана оңой жетүүгө мүмкүндүк берет.
Ошондуктан, топтомдордун мүнөздүү архитектурасы бирикмелер, кесилиштер жана айырмачылыктар сыяктуу операцияларды оптималдаштырууга умтулат, натыйжада чакан, натыйжалуу маалымат структурасы пайда болот.
Бул жерде Python топтому менен кантип иштешүү керектигин көрсөткөн коддун бир бөлүгү:
15. Python тилинде сөздүк кантип ишке ашырылат?
Хэшт таблица Python тилинде сөздүктүн негизи болуп кызмат кылат жана маалыматтарды тез издөөгө жана манипуляциялоого мүмкүндүк берет. Сөздүктөр ачкыч-маани түгөйлөрүнүн динамикалык, иретсиз жыйнактары.
Python ачкыч-маани жуптары чыгарылганда ачкычтын хэштерин эсептөө үчүн хэш функциясын колдонот, эстутумдагы маанинин сактагыч дарегинин жайгашкан жерин аныктайт.
Хэш-функция котормочуну эстутум дарегине дароо көрсөтүп тургандыктан, бул дизайн ачкычтарга негизделген маалыматтарга тез жетүүнү сунуштайт жана издөө, киргизүү жана жок кылуу операцияларында укмуштуудай натыйжалуу.
Devs Python сөздүктөрүндө берилген ылдамдык менен ийкемдүүлүктүн кызыктуу айкалышынын аркасында маалыматтарды оңой жана натыйжалуу башкара алат.
Төмөндө Python сөздүгүн кантип колдонууну көрсөткөн код үлгүсү келтирилген:
16. Аты аталган кортеждерди колдонуунун пайдасын түшүндүргүлө.
Python тилинде аталган кортеждерди колдонуу класстардын экспрессивдүүлүгүн кортеждердин жөнөкөйлүгү менен чебер айкалыштырат, натыйжада чакан, өзүн-өзү түшүндүрүүчү маалымат структурасы пайда болот.
Салттуу кортеж аталган кортеждер менен узартылат, алар кортеждердин өзгөрүлбөстүгүн жана эстутумунун эффективдүүлүгүн сактайт, ошол эле учурда коддун окууга жөндөмдүүлүгүн жана өзүн-өзү сүрөттөөнү жакшыртуу үчүн аталган талааларды кошот.
Аты аталган кортеждер эч кандай ыкмаларсыз түз, жеңил объекттерди түзүү менен, иштеп чыгуучунун тажрыйбасын да, эсептөө көрсөткүчтөрүн да жакшыртып, так, түшүнүктүү жана аткаруучу кодду илгерилетет.
Натыйжада, аталган кортеждер ылдамдыкты бузбастан берилиштердин структурасын жана окулушун жакшыртуучу күчтүү куралга айланат.
Аты аталган кортеждердин колдонулушун чагылдырган код үлгүсү төмөндө көрсөтүлгөн:
17. try-except блогу кантип иштейт?
Try-except блогу Python экспрессивдүү синтаксисинде күзөтчү катары иш алып баруу учурундагы тартип бузуулардан сактык менен коргойт жана мүмкүн болуучу көйгөйлөргө карабастан аткаруунун ырааттуу агымын сактап турат.
Сыноо блогу катага туш болгондо, башкаруу автоматтык түрдө тиешелүү блокко которулат, мында маселе отчет берүү, оңдоо же өзгөчө кырдаалды кайра чыгаруу аркылуу чечилет.
Өзгөчө кырдаалдарды максаттуу, көзөмөлдөнүүчү жол менен иштетүү менен бул система кыйроолордон коргоп гана койбостон, ошондой эле жакшыртат. колдонуучунун тажрыйбасы жана маалыматтардын бүтүндүгү.
Натыйжада, try-except блогу каталарды башкарууну программанын аткарылышы менен чебер аралаштырып, колдонмонун бекемдигин жана туруктуулугун кепилдейт.
Бул жерде try-except блогун колдонгон коддун бир аз үлгүсү:
18. Көтөрүү жана ырастоо билдирүүлөрүнүн ортосунда кандай айырма бар?
Python'дун ката менен иштөөсүндөгү көтөрүү жана ырастоо билдирүүлөрү өзгөчө кырдаалдарды башкаруунун эки өзүнчө, бирок байланышкан туюнтмаларын билдирет.
The raise
билдирүү программистке ката билдирүүлөрүн жана агымын ачык башкарууну, аларга ачык-айкын өзгөчөлүктөрдү жаратууга мүмкүндүк берет.
Assert
, экинчи жагынан, автоматтык түрдө анны түзүү менен мүчүлүштүктөрдү оңдоо куралы катары иштейт AssertionError
эгерде анын тиешелүү шарты канааттандырылбаса, программа иштеп чыгууда белгиленгендей аткарылышына кепилдик берет.
Assert
жөн гана шарттарды текшерет, мүчүлүштүктөрдү оңдоону жана текшерүүнү жакшыртат, ал эми жогорулатуу кененирээк, ачык-айкын башкарууну камсыз кылат. Экөө тең көзөмөлгө алынган өзгөчө өндүрүштү көтөрөт жана ырасташат.
Бул жерде кантип колдонууну көрсөткөн кээ бир үлгү коду raise
жана assert
:
19. Pythonдо бинардык файлдан маалыматтарды кантип окуйсуз жана жазасыз?
Экилик режимдин спецификатору менен орнотулган ачык функцияны колдонуу, Pythonдогу бинардык файлдар менен иштөө тактык менен жөнөкөйлүктүн тең салмактуулугун талап кылат.
Колдонуу rb
or wb
экилик файлды ачууда режимдер экилик берилиштерди окуганда же жазганда анын коддолбогон, чийки түрүндө каралышын камсыздайт.
Бул режимдерди колдонуу менен, Python сүрөттөр же аткарылуучу файлдар сыяктуу тексттик эмес маалыматтарды башкарууну жөнөкөйлөтүп, программисттерге экилик берилиштерди так жана оңой иштетүүгө жана анализдөөгө мүмкүндүк берет.
Ошондуктан, Pythonдогу бинардык файл операциялары кеңири спектрдеги тиркемелердин эшигин ачат, анын ичинде маалыматтарды сериялаштыруу, сүрөттөрдү иштетүү жана бинардык талдоо, кээ бирлерин айтсак.
Бинардык файлды колдонуп, коддун бул мисалы маалыматтарды кантип окуу жана жазууну көрсөтөт:
20. Түшүндүрүңүз with
билдирүү жана анын артыкчылыктары I/O файл менен иштөөдө.
I/O файлында көп колдонулган Python'дун билдирүүсү контексттик башкаруу идеясынын аркасында ресурстардын эффективдүү иштетилишин көрктөндүрөт.
Файлдар менен иштөөдө, with
билдирме колдонуудан кийин файлды дароо жаап салат, ал тургай, иш-аракет аткарылып жатканда өзгөчө кырдаал болсо да, ресурстардын агып кетишинен коргойт жана таза токтотууну кепилдейт.
Кодду жок кылуу менен, бул синтаксистик кант коддун окулушун жакшыртат. Ал ошондой эле ресурстарды башкарууну жана өзгөчө кырдаалдарды башкарууну интеграциялоо аркылуу ишенимдүүлүктү жана жөнөкөйлүктү жогорулатат.
Натыйжада, билдирүүсү сиздин файл операцияларыңыздын ишенимдүү жана таза камтылганын, күтүлбөгөн көйгөйлөрдөн коргоону жана коддун ачыктыгын жакшыртууну камсыз кылуу үчүн маанилүү болуп калат.
Бул жерде кодду колдонгон мисал with
файл операцияларындагы билдирүү:
21. Pythonдо синглтон модулун кантип түзмөксүз?
Pythonдо синглтон модулун түзүү үчүн класстык методдордун жана ички текшерүүлөрдүн айкалышы колдонулат, бул класстын бир гана инстанциясын түзүүгө уруксат берген дизайн үлгүсү.
Өзүнүн инстанциясына көз салып туруу жана аны түзүү же кайтаруу ыкмасын камсыз кылуу менен, класс кийинки инстанциялар биринчи инстанцияны кайталаганына ынануу үчүн ушул үлгүнү карманат.
Көзөмөлдүн бирдиктүү чекити, ресурстарга бирдиктүү жетүү жана атаандаштык манипуляциялардан коргоо менен синглтон бирдиктүү башкаруу чекитине кепилдик берет.
Натыйжада, ал жалпы ресурстарды инкапсуляциялоо үчүн эффективдүү инструментке айланат, программа боюнча ырааттуу жеткиликтүүлүктү жана өзгөртүүнү кепилдейт.
Бул жерде синглтон классын көрсөткөн кичинекей Python кодунун үлгүсү:
22. Python скриптинде эстутумду колдонууну оптималдаштыруунун бир нече жолдорун атаңыз.
Python скриптинин эс тутумун керектөө оптималдаштыруу көбүнчө маалымат түзүмүн тандоо, алгоритмди жакшыртуу жана ресурстарды башкаруу ортосунда кылдат тең салмактуулукту талап кылат.
Чоң маалымат топтомдору менен иштөөдө, мисалы, тизмелерди эмес, генераторлорду колдонуу элементтерди эс тутумда сактоонун ордуна, учуп баратканда жалкоолук менен баалоо менен эстутумдун колдонулушун кыйла азайтат.
Эстутумду колдонууну андан ары кыскартуу сандык маалыматтарды тизмелерге эмес, массивдер структуралары менен иштөө жана үнөмдүү колдонуу менен мүмкүн болот. __slots__
динамикалык атрибуттардын калыптанышын көзөмөлдөө үчүн класстагы декларациялар.
Ошентип, өндүрүмдүүлүктү жана ресурстарды колдонууну тең салмактоо менен, сиз Python программалары эффективдүү гана эмес, эстутумдун көлөмүн да ойлонуштура аласыз.
Бул жерде колдонулган эс көлөмүн азайтуу үчүн генератор колдонгон коддун кыскача мисалы болуп саналат:
23. Берилген саптан бардык электрондук почта даректерин regex аркылуу кантип чыгармаксыз?
Python тилиндеги кадимки туюнтмалар (регекс) саптан электрондук почта даректерин алуу үчүн тактыкты жана ар тараптуулукту айкалыштырат, бул иштеп чыгуучуга тексттик материалды кылдаттык менен чыпкалоого жана керектүү үлгүлөрдү аныктоого мүмкүндүк берет.
Электрондук почта дарегинин түзүмүн түзүү үчүн, кайра модулду колдонуу менен regex үлгүсү түзүлөт. Андан кийин, сиз колдоно аласыз findall
максаттуу саптан бардык көрүнүштөрдү алуу үчүн.
Бул ыкма бардык жашыруун электрондук почта даректерин алуу үчүн тексттик лабиринтте адистик менен багыт берет, бул чыгаруу процессин тездетип гана тим болбостон, тууралыгын да камсыздайт.
Regex саптардан белгилүү бир маалыматтарды эффективдүү алуу үчүн билгичтик менен колдонулушу мүмкүн, Python скрипттеринин берилиштерин иштетүүнү жана талдоону күчөтөт.
Бул жерде электрондук каттарды алуу үчүн regex колдонгон коддун бир бөлүгү болуп саналат:
24. Factory дизайн үлгүсүн жана анын Python тилинде колдонулушун түшүндүрүңүз
Объектке багытталган программалоонун негизги жобосу, фабрикалык дизайн үлгүсү түзүлө турган объекттердин так классын аныктабастан объекттерди түзүү болуп саналат.
Фабрика үлгүсүн Pythonдо ыкманын киргизүүлөрүнө же конфигурацияларына жараша бир нече класстардын инстанцияларын кайтарган ыкманы түзүү аркылуу көрктүү түрдө ишке ашырууга болот.
Кээде "Фабрика" деп аталган бул процедура, бир нече класс инстанцияларын токуу үчүн хаб катары иштейт, бул объект чакыруучу класстарды кол менен түзбөстөн түзүлөөрүнө кепилдик берет.
Ошентип, Фабрика үлгүсү коддун модулдуулугун жана бирдиктүүлүгүн жакшыртып, ажыратылган, масштабдалуучу архитектураны сактайт. Ошондой эле объекттерди куруунун жөнөкөйлөштүрүлгөн ыкмасын сунуштайт.
25. Итератор менен генератордун айырмасы эмнеде?
Python'дун итераторлорунан жана генераторлорунан көрүнүп тургандай, эки конструкция тең баалуулуктарды айланып өтүүгө мүмкүндүк берет, бирок, алардын ишке ашырылышы жана колдонулушу боюнча тымызын айырмачылыктар бар.
Көбүнчө кирешелүүлүгүн колдонуу менен аныкталуучу генератор өзүнүн абалын автоматтык түрдө сактап турат жана функция менен ишке ашырылып, кыска жана эстутумда үнөмдүү жол менен баалуулуктарды тез арада өндүрүүнү камсыз кылат.
Адатта класс катары ишке ашырылган итератор сыяктуу ыкмаларды колдонот __iter__
жана __next__
анын итерация абалын башкаруу жана баалуулуктарды өндүрүү.
Натыйжада, ар биринин өзгөчө колдонуу жагдайына негизделген өзүнүн артыкчылыктары бар, итераторлор маалыматтардын үстүнөн өтүүнүн кылдат, объектиге багытталган жолун сунушташат, ал эми генераторлор жеңил, жалкоо баалоо ыкмасын сунушташат.
Эки техника тең иштеп чыгуучунун арсеналына кошулат жана ар кандай кырдаалдарда маалыматтарды тез жана натыйжалуу изилдөөгө мүмкүндүк берет.
Бул жерде Pythonдогу итератордун жана генератордун кодунун бир бөлүгү:
26. Кантип @property
жасалгалоочу иш?
Python тилиндеги '@property' декоратору ыкма чакырыктарын атрибутка окшош кирүү мүмкүнчүлүгүнө айландырган жагымдуу обонду ойнойт, объекттин колдонууга ыңгайлуулугун жана экспрессивдүүлүгүн жакшыртат.
Метод атрибутка жетүүгө окшош @property аркылуу кашааларды колдонбостон чакырылышы мүмкүн. Бул объекттин өз ара аракеттешүүсү үчүн түшүнүктүү жана колдонууга оңой интерфейсти түзөт.
Кошумчалай кетсек, ал интуитивдик интерфейсти жеткирүү менен объекттин абалын коргоп, иштеп чыгуучуларга гетер жана сетер ыкмаларын колдонуу менен атрибуттарды оңой көрсөтүүгө мүмкүнчүлүк берип, функционалдык жана инкапсуляциянын мыкты балансын сунуштайт.
Методдун функционалдуулугун атрибуттардын жеткиликтүүлүгү менен айкалыштыруу менен @property
Decorator чечүүчү курал катары пайда болуп, объектинин түз, бирок эффективдүү парадигмасын сунуштайт.
Python'дун мисалы @property
жасалгалоочу төмөндө көрсөтүлгөн:
27. Pythonдо негизги REST APIди кантип түзмөксүз?
HTTP суроо-талаптары аркылуу өз ара аракеттенүүчү веб-кызматтарды түзүү үчүн, иштеп чыгуучулар Flask сыяктуу фреймворктордун экспрессивдүү жөндөмүн көп колдонушат. REST API Python тилинде.
Жөнөкөй жана түшүнүктүү синтаксиси менен Flask иштеп чыгуучуларга негизги тиркеме менен байланышуу үчүн GET жана POST сыяктуу бир катар HTTP ыкмалары менен кирүүгө мүмкүн болгон маршруттарды түзүүгө мүмкүндүк берет.
Flask аркылуу курулган REST API HTTP суроо-талаптарын оңой эле кабыл алып, камтылган маалыматтарды иштеп чыгып, жооп катары ар кандай функциялар менен байланышкан уникалдуу акыркы чекиттерди көрсөтүү менен тиешелүү маалыматты бере алат.
Тармактык чөйрөдө ар кандай программалык камсыздоо компоненттеринин ортосунда үзгүлтүксүз байланышты камсыз кылуу үчүн, иштеп чыгуучулар Python жана Flask айкалышын колдонуу менен күчтүү REST API колдоно алышат.
Бул жерде REST API түзүү үчүн Flask колдонгон коддун бир аз бөлүгү:
28. HTTP POST сурамын жасоо үчүн суроо-талаптар китепканасын кантип колдонууну сүрөттөп бериңиз.
Python'дун суроо-талаптар китепканасы HTTP байланышынын кыйынчылыктарын жагымдуу APIге айландырган жана HTTP POST сурамдарын колдонуу менен онлайн кызматтары менен өз ара аракеттенүүнү жөнөкөй жана табигый кылган күчтүү курал.
POST өтүнүчү билдирүү ыкмасын колдонуу менен, көздөгөн URL дарегин берүү жана форма берилиштерин, JSON файлдарын жана башкаларды камтышы мүмкүн болгон жөнөтүлө турган материалды тиркөө аркылуу жасалат.
Сурамдар китепканасы андан кийин негизги HTTP туташуусун башкарат, дайындарды белгиленген URL дарегине жөнөтөт жана суюк желе өз ара аракеттенүүсүн иштетүү үчүн сервердин жообун чогултат.
Иштеп чыгуучулар онлайн кызматтар менен оңой байланышып, форманын берилиштерин тапшыра алышат жана веб API менен интерфейске ээ болуп, жергиликтүү колдонмолор менен глобалдык интернеттин ортосундагы ажырымды кыскарта алышат.
Сурамдар китепканасын колдонуу менен, төмөнкү код үлгүсү HTTP POST сурамын кантип жөнөтүүнү көрсөтөт:
29. Python аркылуу PostgreSQL маалымат базасына кантип туташат элеңиз?
Python чөйрөсүндөгү PostgreSQL маалымат базасы менен иштөө psycopg2 пакети тарабынан көрктүү түрдө иштетилет, бул күчтүү көпүрө, базанын үзгүлтүксүз иштешине мүмкүндүк берет.
колдонуу менен psycopg2
, программисттер оңой байланыштарды түзүп, SQL сурамдарын иштетип, натыйжаларды ала алышат, PostgreSQLдин мүмкүнчүлүктөрүн Python программаларына түздөн-түз интеграциялай алышат.
Берилиштер базасынын татаал функцияларын коддун бир нече саптары менен ача аласыз, бул маалыматтардын так жана эффективдүү болушуна, өзгөртүлүшүнө жана сакталышына кепилдик берет.
Бул модул иштеп чыгуучуларга Python жана PostgreSQL ортосундагы синергетиканы көрктүү түрдө ишке ашыруу менен реляциялык маалымат базаларын өздөрүнүн тиркемелеринде толук пайдаланууга мүмкүндүк берет.
Бул жерде кантип колдонуу керектигин көрсөткөн үлгү коду psycopg2
PostgreSQL маалымат базасына байланыш түзүү үчүн китепкана:
30. Python'до ORM'тердин ролу кандай жана популярдуусун атаңыз?
Pythonдо объектиге-реляциялык карта түзүү (ORM) иштеп чыгуучуларга Python класстарын жана объект парадигмаларын колдонуу менен маалымат базалары менен байланышууга мүмкүнчүлүк берет.
Ал объектиге багытталган программалоо менен реляциялык маалымат базасын башкаруунун ортосунда гармоникалык ортомчу катары иштейт.
SQLAlchemy, Python чөйрөсүндөгү эң белгилүү ORMдердин бири, жогорку деңгээлдеги, объектиге багытталган синтаксисин колдонуу менен бир нече SQL маалымат базалары менен өз ара аракеттенүү үчүн куралдардын толук топтомун сунуштайт.
SQLAlchemy жардамы менен маалымат базасы объектилерин Python класстары катары көрсөтсө болот, бул класстардын мисалдары маалымат базасынын таблицаларында сап катары кызмат кылат.
Бул программисттерге эч кандай чийки SQL сурамдарын жазбастан маалымат базалары менен иштөөгө мүмкүндүк берет.
SQL жана маалымат базасынын туташуу татаалдыгынан улам, SQLAlchemy сыяктуу ORMs колдонуучуга ыңгайлуу, коопсуз жана колдоого алынуучу маалымат базасынын өз ара аракеттенүүсүн камсыз кылат.
Бул жерде SQLAlchemy кантип иштээрин көрсөткөн жөнөкөй мисал:
31. Python скриптин кантип профилдештирет элеңиз?
Python скрипти анын эсептөө түзүмүн жана анын аткарылышынын убакыт жана мейкиндик деталдарын талдоо аркылуу ар кандай мүмкүн болгон аткаруу тоскоолдуктарын табуу жана натыйжалуулукту жогорулатуу үчүн профилделет.
Иштеп чыгуучулар камтылганды колдонуу менен иштөө учурунда өз кодунун жүрүм-турумун кылдат талдай алышат cProfile
модулу.
Муну менен алар функционалдык чалуулар, аткаруу убакыттары жана чалуу мамилелери боюнча кылдат маалыматтарды ала алышат, бул аларга аткаруудагы тоскоолдуктарды аныктоого жана чечүүгө мүмкүндүк берет.
Профильди иштеп чыгуунун өмүр циклине кошуу менен, коддун туура гана эмес, ошондой эле эффективдүү иштешине, эсептөө ресурстарын тең салмактоого жана колдонмонун жалпы иштешин жакшыртууга кепилдик бере аласыз.
Ошентип, иштеп чыгуучулар кылдат профилдештирүү аркылуу программаларды натыйжасыздыктан коргой алышат, бул алардын ишенимдүү көнүгүүлөрүн жана бир катар эсептөө талаптарында аткарылышын камсыздай алат.
Бул жерде Python скриптинин профилин түзүүнүн жөнөкөй мисалы cProfile
модулу:
32. CPythonдо GIL (Global Interpreter Lock) программасын түшүндүрүңүз
CPythonдогу Global Interpreter Lock (GIL) күзөтчү катары иштейт, бул бир эле процессте бир эле учурда Python байт кодун, атүгүл көп жиптүү тиркемелерде да иштетет деп кепилдик берет.
Бул кыйынчылык болуп көрүнсө да, GIL CPython эс тутумун башкарууну жана ички маалымат структураларын бир эле учурда жетүү жана системанын бүтүндүгүн сактоодо абдан маанилүү.
I/O менен байланышкан иш-аракеттерде жиптер маалыматтардын жеткирилишин же кабыл алынышын күтүшү керек болгон көп агымдын зарылдыгын эстен чыгарбоо керек, анткени GIL бул муктаждыкты жокко чыгарбайт.
Ошентип, GIL CPU менен байланышкан иш-аракеттер үчүн кыйынчылыктарды туудурса дагы, анын жүрүм-турумун түшүнүү жана ыкмаларды адаптациялоо, мисалы, мультипроцессингди же бир эле учурда программалоону колдонуу, иштеп чыгуучуларга эффективдүү, бир эле учурда Python программаларын түзүүгө мүмкүндүк берет.
Бул жерде жиптерди колдонгон Python кодунун мисалы келтирилген жана GIL CPU менен байланышкан тапшырмаларга кандай таасир эте аларын көрсөтөт:
33. Python'дун асинхрондук/күтүүсүн түшүндүрүңүз. Бул салттуу жиптен эмнеси менен айырмаланат?
Python тилиндеги асинхрондук/күтүү синтаксиси асинхрондук программалоо дүйнөсүн ачат, бул парадигма кээ бир функцияларды башкарууну аткаруу чөйрөсүнө өткөрүп берүүгө мүмкүндүк берет, ошол эле учурда башка иш-чаралар аткарылышы үчүн программанын натыйжалуулугун жогорулатат.
Асинхрондоштуруу/күтүү аракеттерди бир жипте сактайт, бирок жипти башкаруунун татаалдыгысыз бөгөттөлбөгөн жүрүм-турумду камсыз кылып, тапшырмалардын ортосунда өтүүгө мүмкүндүк берет.
Бул классикалык жиптен айырмаланып турат, мында жиптер параллелдүү аткарылат жана көп учурда татаал башкарууну жана синхрондоштурууну талап кылат.
Натыйжада, иштеп чыгуучулар I/O менен байланышкан иш-аракеттерди натыйжалуу жана параллелдүүлүктү башкарууга жөнөкөй мамиле менен башкара алышат.
Бул процесстер ыктыярдуу түрдө башкарууну камсыз кылган кооперативдик көп тапшырма моделин өбөлгө түзөт.
Натыйжада, асинхрондоштуруу/күтүү, өзгөчө киргизүү/чыгаруу операциялары кеңири таралган жерде, аткаруу менен татаалдыктын ортосундагы тең салмактуулукту табуу үчүн, бир убактагы тиркемелерди иштеп чыгуунун өзгөчө, жөнөкөйлөштүрүлгөн жолун сунуштайт.
Async/await колдонгон Python кодунун мисалы төмөндө келтирилген:
34. Python'ду кантип колдоно турганыңызды сүрөттөп бериңиз concurrent.futures
.
жиптер же процесстер аркылуу чалууларды асинхрондуу аткаруу үчүн интерфейс, иштеп чыгуучулар асинхрондук жана параллелдүү операцияларды кооз башкара алышат.
Бул модул Аткаруучулар (ThreadPoolExecutor жана ProcessPoolExecutor) аркылуу жиптерди тартуунун жана көп иштетүүнүн назик аспектилерин камтыган учурда ресурсту бөлүштүрүүнү жана чалууларды аткарууну башкарат.
Иштеп чыгуучулар көп ядролуу процессорлорду CPU менен байланышкан иш-аракеттер үчүн эффективдүү колдоно алышат жана аткаруучуга тапшырмаларды жөнөтүү аркылуу блоктолбогон киргизүү/чыгаруу операцияларын камсыздай алышат, андан кийин аларды бир убакта аткарып, ал тургай алардын натыйжаларын бириктире алат.
Тиркемелер жооп бергидей жана натыйжалуу болушун камсыз кылуу үчүн, concurrent.futures
татаал эсептөөлөр жана киргизүү/чыгаруу иш-аракеттери оңой айкалыштыра турган мейкиндикти түзөт.
Бул жерде коддун үлгүсү колдонулат concurrent.futures
:
35. Джанго менен Фласкты колдонуу шарты жана масштабдуулугу боюнча салыштырыңыз.
Python веб алкактарынын топ жылдызындагы эки жылдыз, Django жана Flask, ар бири иштеп чыгуучунун ар кандай талаптарына жооп берип, жаркырап жаркырап турушат.
Массалык, маалымат базасына негизделген тиркемелерди түзгөн программисттер үчүн Django тандоо куралы болуп саналат, анткени ал ORM жана орнотулган администратор интерфейси менен келет.
Бирок, Flask'тын жөнөкөй жана модулдук дизайны иштеп чыгуучуларга өздөрүнүн компоненттерин тандоо эркиндигин берип, аны кичинекей долбоорлор же жеңил, ийкемдүү чечим маанилүү болгон жагдайлар үчүн эң сонун тандоо болуп саналат.
Эки алкак тең масштабдуулукка келгенде көбүрөөк талаптарды канааттандыруу үчүн масштабдалышы мүмкүн.
Бирок, Фласктын арык мүнөзү өзгөчө муктаждыктарга ылайыкташтырылган масштабдоо тактикасын колдонууга мүмкүндүк берет, ал эми Джангонун орнотулган мүмкүнчүлүктөрү ага чоңураак, татаалыраак долбоорлорду тез өнүктүрүү үчүн бир аз артыкчылык берет.
жыйынтыктоо
Python скриптинин интервьюлары тилдин мүмкүнчүлүктөрү, татаалдыктары жана колдонмолору жөнүндө терең билимди талап кылат.
Кылдат даярдык адамдын техникалык компетенттүүлүгүн гана чыңдабастан, ошондой эле ишенимди шыктандырып, абитуриенттерге суроолордун татаал лабиринтинен тез жана так өтүүгө жардам берет.
Аспиранттар параллелдүүлүк, OOP принциптери жана маалымат структуралары сыяктуу негизги идеяларды карап чыгуу, ошондой эле веб-программалоо жана маалыматтарды манипуляциялоо сыяктуу практикалык колдонмолорго сүңгүп, Python негизги жана прикладдык көйгөйлөрүн чечүүгө даяр экендигине ынанышы мүмкүн.
Натыйжада, ар тараптуу билимге ээ болуу ийгиликке жетишүү үчүн маанилүү болуп калат жана Python программалоо жөндөмү жогору жана чыгармачыл боло турган жагдайларга алып келиши мүмкүн. Караңыз Хашдорктун маек сериясы интервью даярдоого жардам үчүн.
Таштап Жооп