Turinys[Slėpti][Rodyti]
- 1. Kas yra Python scenarijus ir kuo jis skiriasi nuo Python programavimo?
- 2. Kaip veikia Python šiukšlių surinkimas?
- 3. Paaiškinkite skirtumą tarp sąrašo ir eilės
- 4. Kas yra sąrašo supratimas ir pateikite jų vartojimo pavyzdį?
- 5. Apibūdinkite skirtumą tarp giluminio kopijavimo ir kopijavimo?
- 6. Kuo „Python“ pasiekiamas kelių gijų apdorojimas ir kuo jis skiriasi nuo kelių procesų?
- 7. Kas yra dekoratoriai ir kaip jie naudojami Python?
- 8. Paaiškinkite *args ir **kwargs skirtumus?
- 9. Kaip užtikrintumėte, kad funkciją būtų galima iškviesti tik vieną kartą naudojant dekoratorius?
- 10. Kaip Python veikia paveldėjimas?
- 11. Kas yra metodo perkrovimas ir nepaisymas?
- 12. Pavyzdžiu apibūdinkite polimorfizmo sąvoką.
- 13. Paaiškinkite skirtumą tarp egzempliorių, klasės ir statinių metodų.
- 14. Apibūdinkite, kaip Python rinkinys veikia viduje.
- 15. Kaip Python programoje įgyvendinamas žodynas?
- 16. Paaiškinkite vardinių kortelių naudojimo naudą.
- 17. Kaip veikia blokas try-except?
- 18. Kuo skiriasi kėlimo ir tvirtinimo teiginiai?
- 19. Kaip skaitote ir rašote duomenis iš dvejetainio failo Python?
- 20. Paaiškinkite with teiginį ir jo privalumus dirbant su byla I/O.
- 21. Kaip sukurtumėte viengubą modulį Python?
- 22. Įvardykite kelis būdus, kaip optimizuoti atminties naudojimą Python scenarijuje.
- 23. Kaip ištrauktumėte visus el. pašto adresus iš nurodytos eilutės naudodami reguliarųjį reiškinį?
- 24. Paaiškinkite gamyklinio dizaino modelį ir jo taikymą Python
- 25. Kuo skiriasi iteratorius nuo generatoriaus?
- 26. Kaip veikia @property dekoratorius?
- 27. Kaip sukurtumėte pagrindinę REST API programoje Python?
- 28. Aprašykite, kaip naudoti užklausų biblioteką HTTP POST užklausai pateikti.
- 29. Kaip prisijungtumėte prie PostgreSQL duomenų bazės naudodami Python?
- 30. Koks yra ORM vaidmuo Python ir įvardykite populiarų?
- 31. Kaip profiliuotumėte Python scenarijų?
- 32. Paaiškinkite GIL (Global Interpreter Lock) CPython
- 33. Paaiškinkite Python async/wait. Kuo jis skiriasi nuo tradicinio sriegimo?
- 34. Aprašykite, kaip naudotumėte Python concurrent.futures.
- 35. Palyginkite Django ir Flask pagal naudojimo atvejį ir mastelį.
- Išvada
Šiuo metu, kai technologijos egzistuoja visose mūsų gyvenimo srityse, Pitonas scenarijų kūrimas iškyla kaip pagrindinė didžiulės ir sudėtingos IT infrastruktūros sudedamoji dalis, atverianti naudojimo paprastumo ir naudingumo paradigmą.
„Python“ stiprybė slypi ne tik sintaksiniame paprastume ir skaitomumui, bet ir pritaikomumui, leidžiančiam lengvai įveikti atotrūkį tarp mažos rizikos, pradedančiojo lygio scenarijų ir didelių investicijų įmonės lygio programinės įrangos kūrimo.
Plačios Python bibliotekos ir sistemos atveria kelią sklandžiam, vaizduotės kupinam techniniam nuotykiui, nesvarbu, ar tai būtų duomenų analizės, žiniatinklio kūrimo, dirbtinio intelekto ar tinklo serverių srityse.
Python yra ne tik problemų sprendimo įrankis, bet ir skatina atmosferą, kurioje naujovės ne tik priimamos, bet ir natūraliai įtraukiamos dėl didžiulių bibliotekų ir sistemų, tokių kaip „Django“ žiniatinklio kūrimui arba „Pandas“ duomenų analizei.
Pasaulyje, kuriame duomenys yra karalius, Python suteikia galingų įrankių manipuliavimui, analizei ir vizualizuoti duomenis, todėl gaunamos veiksmingos įžvalgos ir vadovaujamasi strateginiu pasirinkimu.
Python nėra tiesiog programavimo kalba; tai taip pat klesti bendruomenė, centras, kuriame kūrėjai, duomenų mokslininkai ir technologijų entuziastai susirenka, kad išrastų, kurtų ir pakeltų IT pramonę į kitą lygį.
Python kūrėjų ieško įvairaus dydžio įmonės – nuo besikuriančių įmonių iki gerai įsitvirtinusių organizacijų – kaip inovacijų, procesų tobulinimo ir geresnio klientų aptarnavimo katalizatorių.
Be to, jo atvirojo kodo prigimtis skatina bendro mokymosi ir bendradarbiavimo augimą kultūrą, garantuojančią, kad ji ir toliau tobulės sparčiai kintančiame technologijų pasaulyje.
„Python“ mokymasis 2023 m. yra investicija į kalbą, kuri žada išlikti šiuolaikiška, lanksti ir būtina norint valdyti technologijų atoslūgius ir srautus.
Tai suteikia prieigą prie laukų mašininis mokymasis, duomenų analizė, kibernetinis saugumas ir dar daugiau – visa tai labai svarbu formuojant skaitmeninę erą.
Todėl mes sudarėme jums geriausių „Python“ scenarijų interviu klausimų sąrašą, kuris leis jums tapti kūrėju ir pasiekti interviu.
1. Kas yra Python scenarijus ir kuo jis skiriasi nuo Python programavimo?
Python yra žinomas dėl savo pritaikomumo ir suteikia tiek scenarijų, tiek programavimo įgūdžių, tinkamų tam tikriems darbams ir tikslams.
Python scenarijus iš esmės yra trumpesnių, efektyvesnių scenarijų, skirtų failams tvarkyti, pasikartojantiems procesams automatizuoti ar greitai prototipams kurti, rašymo procesas.
Šie scenarijai, kurie dažnai yra atskiri, efektyviai atlieka eilės veiksmų sąrašą.
Kita vertus, „Python“ programavimas žengia toliau, pabrėžiant didesnių, sudėtingesnių programų su struktūrizuotu kodu kūrimą naudojant bibliotekas, sistemas ir geriausią praktiką.
Nors jie abu yra iš tos pačios kalbos, scenarijų kūrimas supaprastina ir automatizuoja, o programavimas kuria ir išranda. Šis skirtumas matomas kiekvienos disciplinos apimtyje ir tikslais.
2. Kaip veikia Python šiukšlių surinkimas?
Pagrindinis elementas, užtikrinantis veiksmingą atminties valdymą, yra Python šiukšlių surinkimo sistema.
Jis nenuilstamai dirba fone, kad apsaugotų sistemos išteklius nuo atminties nutekėjimo. Šis automatizuotas metodas daugiausia pagrįstas nuorodų skaičiavimo metodu, kai kiekvienas objektas seka, kiek kitų objektų nurodo jį.
Šis objektas tampa kandidatu atkurti atmintį, kai šis skaičius sumažėja iki 0, o tai rodo, kad elementas nebereikalingas.
Be to, „Python“ naudoja ciklinį šiukšlių rinktuvą, kurio paprastas atskaitos skaičiavimo metodas gali nepastebėti, kad surastų ir išvalytų atskaitos ciklus.
Taigi, atskaitos skaičiavimo ir ciklinio šiukšlių surinkimo dviejų sluoksnių strategija užtikrina kruopštų ir efektyvų atminties naudojimą, sustiprindama Python našumą, ypač daug atminties reikalaujančiose programose.
Žemiau pateikiamas paprastas kodo pavyzdys, rodantis, kaip susieti su Python šiukšlių surinkimo sistema:
Šioje ištraukoje generuojami du objektai ir pateikiamos kryžminės nuorodos, kad būtų sukurtas ciklas. Tada šiukšlių rinktuvas rankiniu būdu suaktyvinamas naudojant gc.collect(), parodantis, kaip programuotojai gali prireikus naudotis Python atminties valdymo mechanizmu.
3. Paaiškinkite skirtumą tarp sąrašo ir eilės
Sąrašai ir eilės yra veiksmingi duomenų talpyklos Python pasaulyje, tačiau jie turi skirtingas savybes, atitinkančias skirtingus programavimo tikslus.
Sąrašas, žymimas laužtiniais skliaustais, suteikia lankstumo, nes leidžia keisti ir dinamiškai keisti jo komponentų dydį.
Kita vertus, skliausteliuose esanti eilutė yra nekintanti ir išlaiko pradinę būseną, kol funkcija vykdoma.
Kortelės suteikia tvirtą, nekintamą seką, o sąrašai suteikia lankstumo, leidžiantį įvairiai naudoti duomenis apdorojant ir modifikuojant.
Štai šiek tiek „Python“ kodas pavyzdys, rodantis, kaip naudoti sąrašus ir eilutes:
4. Kas yra sąrašo supratimas ir pateikite jų vartojimo pavyzdį?
Sąrašų supratimas yra efektyvus ir išraiškingas būdas sukurti Python sąrašus, kurie sujungia sąlyginės logikos ir kilpų galią į vieną suprantamą kodo eilutę.
Jie pateikia supaprastintą sintaksę, kad mūsų ketinimai būtų paverčiami sąrašu, sujungiant iteraciją ir sąlygiškumą į vieną patobulintą struktūrą.
Sąrašo supratimas iš esmės suteikia programuotojams galimybę kurti sąrašus, atliekant operacijas kiekvienam nariui ir galbūt juos filtruojant pagal tam tikrus kriterijus, išlaikant tvarkingą kodų bazę.
Ši išraiškinga funkcija suderina „Python“ programavimo efektyvumą ir aiškumą, pagerindama skaitomumą, o tam tikromis aplinkybėmis galbūt padidindama skaičiavimo naudą.
Python sąrašo supratimo iliustracija parodyta žemiau:
5. Apibūdinkite skirtumą tarp giluminio kopijavimo ir kopijavimo?
Dubliuojamų objektų gylis ir vientisumas lemia skirtumą tarp deepcopy
ir copy
Python.
Sukūrę naują elementą išsaugant nuorodas į pradinius įdėtus objektus, a copy
sukuria negilią kopiją, kuri supina jų likimus į tarpusavio priklausomybės tinklą.
Deepcopy
sukuria visiškai autonominį kloną, rekursyviai kopijuodamas pradinį objektą ir visus jo hierarchinius komponentus, nutraukdamas visus ryšius ir išlaikydamas savarankiškumą atliekant pakeitimus.
Todėl, priklausomai nuo reikalingo objekto nepriklausomumo lygio, deepcopy
užtikrina visapusišką atkūrimą, o kopija tik sukuria paviršiaus lygio kopijavimą.
Štai keletas kodų, rodančių, kaip tai padaryti copy
ir deepcopy
skiriasi vienas nuo kito:
6. Kuo „Python“ pasiekiamas kelių gijų apdorojimas ir kuo jis skiriasi nuo kelių procesų?
„Python“ daugiasluoksnis apdorojimas ir kelių gijų apdorojimas skirtas vienu metu vykdomam vykdymui, tačiau naudojant skirtingas paradigmas.
Naudojant daug gijų viename procese, kelių gijų naudojimas leidžia vienu metu vykdyti užduotis bendroje atminties erdvėje.
Tačiau tikrą lygiagrečių gijų vykdymą gali būti sunku pasiekti dėl Python Global Interpreter Lock (GIL).
Kita vertus, daugiafunkcinis apdorojimas naudoja kelis procesus, kurių kiekvienas turi atskirą Python interpretatorių ir atminties erdvę, užtikrinant tikrą lygiagretumą.
Įvesties / išvesties veiklai kelių gijų kūrimas yra lengvesnis ir praktiškesnis, tačiau daugiasluoksnis apdorojimas puikiai tinka procesoriaus susietose situacijose, kai labai svarbus tikras lygiagretus vykdymas.
Čia yra trumpas kodo pavyzdys, kuris kontrastuoja kelių apdorojimo ir kelių gijų apdorojimą:
7. Kas yra dekoratoriai ir kaip jie naudojami Python?
„Python“ programoje dekoratoriai elegantiškai derina naudingumą ir paprastumą, subtiliai padidindami arba keisdami funkcijas.
Pagalvokite apie dekoratorius kaip apie šydą, kuris gražiai apgaubia funkciją, papildo jos galimybes nekeičiant esminės jos prigimties.
Šie subjektai, pažymėti simboliu @
, priimkite funkciją kaip įvestį ir išveskite visiškai naują funkciją, siūlančią sklandžią funkciją keisti funkcijos elgesį.
Dekoratoriai suteikia daugybę funkcijų – nuo registravimo iki prieigos kontrolės, kodo patobulinimo naujais sluoksniais išlaikant aiškią, suprantamą sintaksę.
Štai paprastas Python kodo pavyzdys, rodantis, kaip naudojami dekoratoriai:
8. Paaiškinkite *args ir **kwargs skirtumus?
Lankstūs Python parametrai *args
ir **kwargs
leisti funkcijoms tinkamai priimti įvairius argumentus.
Funkcija gali priimti bet kokį pozicijos argumentų skaičių naudodama *args
parametras, kuris sugrupuoja juos į eilutę.
Priešingai, funkcija gali priimti bet kokį raktinio žodžio argumentų skaičių, naudodama **kwargs
parametrą, kuris sugrupuoja juos į žodyną.
Abu jie veikia kaip dinamiškumo ir lankstumo kanalai kuriant funkcijas ir skambinant, **kwargs
siūlantis struktūrinį metodą, kaip apdoroti savavališką raktinių žodžių įvesties kiekį *args
grakščiai apdoroja neapibrėžtas padėties įvestis.
Kartu jie pagerina Python funkcijų lankstumą ir ilgaamžiškumą, sumaniai ir aiškiai valdydami įvairius taikymo scenarijus.
Python kodo, kuris naudoja, pavyzdys *args
ir **kwargs
pateikiama žemiau:
9. Kaip užtikrintumėte, kad funkciją būtų galima iškviesti tik vieną kartą naudojant dekoratorius?
Python dekoratoriai puikiai derina naudingumą su elegancija, kurios reikia norint užtikrinti funkcijos išskirtinumą vykdant.
Galima suprojektuoti dekoratorių, kuris apimtų funkciją ir sektų šią informaciją viduje, išlaikant vidinę būseną.
Inkapsuliuota funkcija iškviečiama vieną kartą ir įvykdoma, o dekoratorius įrašo skambutį. Vėlesni skambučiai blokuojami, apsaugant funkciją nuo pasikartojančių vykdymų užtikrinant, kad ji nebūtų trikdoma.
Naudojant šią dekoratorių programą, funkcijų skambučiai gali būti valdomi subtiliai, bet efektyviai, garantuojant unikalumą taip, kad jis būtų gražus ir nepastebimas.
Čia yra kodo pavyzdys, rodantis, kaip dekoratoriai gali būti naudojami norint apriboti funkcijos iškvietimų skaičių:
10. Kaip Python veikia paveldėjimas?
Python paveldėjimo sistema sukuria hierarchinių ryšių tarp klasių tinklą, leidžiantį dalytis pagrindinės klasės savybėmis ir funkcijomis su jos palikuonimis.
Jis valdo liniją, leidžiančią išvestinėms (antrinėms) klasėms paveldėti, pakeisti arba pridėti funkcionalumą iš savo bazinių (pagrindinių) klasių, skatinant pakartotinį kodo naudojimą ir loginį, hierarchinį dizainą.
Vaikų klasė gali pristatyti savo unikalias ypatybes ir elgesį, ne tik perimti savo tėvų galimybes, bet ir sukurti tvirtą, daugiasluoksnį objekto modelį.
Taikant šį metodą, paveldėjimas sumaniai paskirsto funkcionalumą visose klasės hierarchijos arterijose, sukurdamas vieningą, gerai organizuotą į objektą orientuotą architektūrą.
Šis supaprastintas Python kodas parodo paveldėjimą:
11. Kas yra metodo perkrovimas ir nepaisymas?
Du kertiniai akmenys Objektinis programavimas, metodo perkrovimas ir metodo nepaisymas, leidžia kūrėjams naudoti tą patį metodo pavadinimą keliems tikslams.
Vienas metodas gali pritaikyti įvairius duomenų tipus ir argumentų skaičių, nes turi daug parašų dėl metodo perkrovos.
Kita vertus, metodo nepaisymas leidžia poklasiui pridėti savo specialų įgyvendinimą prie metodo, kuris jau yra apibrėžtas pagrindinėje klasėje, užtikrinant, kad bus iškviesta antrinė versija.
Kartu šios strategijos pagerina prisitaikymą, nes įgalina metodų elgesį, kuris priklauso nuo konteksto ir konkrečių programos reikalavimų.
Štai kodo pavyzdys, iliustruojantis abi sąvokas:
12. Pavyzdžiu apibūdinkite polimorfizmo sąvoką.
Polimorfizmas yra vienos sąsajos naudojimas įvairiems duomenų tipams.
Ši idėja užtikrina pritaikomumą ir mastelį projektuojant, suteikdama metodams laisvę apdoroti objektus įvairiais būdais, atsižvelgiant į jų tipą ar klasę.
Iš esmės polimorfizmas įgalina vieningą sąveiką išlaikant skirtingą elgesį, nes skirtingų klasių objektai gali būti laikomi tos pačios klasės pavyzdžiais per paveldėjimą.
Ši dinaminė funkcija skatina kodo paprastumą, nes viena funkcija arba operatorius gali be jokių problemų sąveikauti su įvairių tipų objektais.
Čia yra aiškus kodo pavyzdys, rodantis polimorfizmą:
13. Paaiškinkite skirtumą tarp egzempliorių, klasės ir statinių metodų.
Egzemplioriai, klasė ir statiniai metodai turi savo skirtingus sąveikos su objektų ir klasių duomenimis Python būdus.
Labiausiai paplitusi rūšis, egzempliorių metodai, veikia pagal klasės egzempliorių duomenis ir kaip įvestį ima klasės egzempliorių, paprastai vadinamą savaime.
Pati klasę (dažnai vadinamą cls) kaip argumentą priima klasės metodai, kurie žymimi @classmethod, ir jie manipuliuoja klasės lygio duomenimis.
Statiniai metodai, žymimi maišos simboliu @staticmethod, neturi įtakos klasės ar egzemplioriaus būsenoms, nes jie yra klasėje esančios laisvai stovinčios funkcijos ir nenaudoja savęs arba cls kaip pirmųjų parametrų.
Kadangi kiekvienas metodo tipas suteikia skirtingą prieigą ir naudingumą, į objektą orientuotos architektūros yra lanksčios ir tikslios.
Kaip vieno iš šių metodų tipų kode pavyzdys:
14. Apibūdinkite, kaip Python rinkinys veikia viduje.
Vidinis duomenų struktūra Hashtable yra naudojamas Python rinkinyje, kuris yra netvarkingas atskirų komponentų rinkinys, kad būtų galima atlikti galingas ir efektyvias operacijas.
„Python“ naudoja maišos funkciją, kad greitai tvarkytų ir gautų duomenis, kai elementas įtraukiamas į rinkinį, paverčiant elementą maišos reikšme, kuri apibrėžia jo vietą atmintyje.
Supaprastindama greitą narystės patikrą ir pašalindama pasikartojančius įrašus, ši technika užtikrina, kad kiekvienas rinkinio elementas yra unikalus ir lengvai pasiekiamas.
Todėl būdinga rinkinių architektūra linkusi optimizuoti tokias operacijas kaip sąjungos, susikirtimai ir skirtumai, todėl duomenų struktūra yra maža, efektyvi.
Čia yra kodo dalis, rodanti, kaip paprasčiausiai bendrauti su Python rinkiniu:
15. Kaip Python programoje įgyvendinamas žodynas?
Hashtable yra Python žodyno pagrindas ir leidžia greitai gauti duomenis bei juos valdyti. Žodynai yra dinamiški, nesutvarkyti raktų ir reikšmių porų rinkiniai.
Python naudoja maišos funkciją, kad apskaičiuotų rakto maišą, kai išduodama rakto ir reikšmių pora, nustatant vertės saugojimo adreso vietą atmintyje.
Kadangi maišos funkcija iškart nukreipia vertėją į atminties adresą, šis dizainas suteikia greitą prieigą prie duomenų, pagrįstų raktais, ir yra stebėtinai efektyvus atliekant paieškos, įterpimo ir ištrynimo operacijas.
Kūrėjai gali lengvai ir efektyviai valdyti duomenis dėl viliojančio greičio ir lankstumo derinio, kurį suteikia Python žodynai.
Žemiau pateikiamas kodo pavyzdys, rodantis, kaip naudoti Python žodyną:
16. Paaiškinkite vardinių kortelių naudojimo naudą.
Vardinių eilučių naudojimas Python programoje sumaniai derina klasių išraiškingumą su korežų paprastumu, todėl gaunama nedidelė, savaime suprantama duomenų struktūra.
Tradicinė eilė praplečiama pavadintais korteliais, kurie išlaiko kortelių nekintamumą ir atminties efektyvumą, kartu pridedant pavadintus laukus, kad pagerintų kodo skaitomumą ir savęs apibūdinimą.
Pavadintos eilutės skatina aiškų, suprantamą ir našų kodą, sukurdamos paprastus, lengvus objektus be jokių metodų, pagerindamos kūrėjo patirtį ir skaičiavimo našumą.
Dėl to pavadintos kortelės tampa galingu įrankiu, kuris pagerina duomenų struktūrą ir skaitomumą nepakenkiant greičiui.
Žemiau parodytas kodo pavyzdys, iliustruojantis pavadintų kortelių naudojimą:
17. Kaip veikia blokas try-except?
„Try-except“ blokas veikia kaip „Python“ išraiškingos sintaksės sargybinis, akylai saugodamas nuo vykdymo laiko pažeidimų ir išlaikydamas sklandų vykdymo eigą, nepaisant galimų problemų.
Kai bandomajame bloke įvyksta klaida, valdymas automatiškai perkeliamas į atitinkamą, išskyrus bloką, kuriame problema išspręsta pranešant, ištaisant ar galbūt iš naujo atmetant išimtį.
Tikslingai, kontroliuojamai tvarkydama išimtis, ši sistema ne tik apsaugo nuo trikdančių gedimų, bet ir pagerina vartotojo patirtį ir duomenų vientisumą.
Dėl to „try-except“ blokas sumaniai sujungia klaidų valdymą su programos vykdymu, užtikrindamas programos tvirtumą ir stabilumą.
Štai nedidelis kodo pavyzdys, kuriame naudojamas blokas try-except:
18. Kuo skiriasi kėlimo ir tvirtinimo teiginiai?
Python klaidų apdorojimo kėlimo ir tvirtinimo teiginiai yra dvi atskiros, bet susijusios išimčių valdymo išraiškos.
Šios raise
Teiginys leidžia programuotojui aiškiai valdyti klaidų pranešimus ir srautą, leisdamas jiems aiškiai sukelti nurodytas išimtis.
Assert
, kita vertus, veikia kaip derinimo įrankis, automatiškai generuodamas AssertionError
jei netenkinama atitinkama jos sąlyga, garantuojama, kad kuriant programa veiks taip, kaip numatyta.
Assert
tiesiog patikrina sąlygas, pagerindamas derinimą ir patvirtinimą, o pakėlimas įgalina platesnį ir aiškesnį valdymą. Tiek pakelti, tiek patvirtinti leisti kontroliuojamą išimčių gamybą.
Štai keletas pavyzdinių kodų, rodančių, kaip naudoti raise
ir assert
:
19. Kaip skaitote ir rašote duomenis iš dvejetainio failo Python?
Naudojant integruotą atidarymo funkciją su dvejetainio režimo specifikatoriumi, sąsaja su dvejetainiais failais Python reiškia tikslumo ir paprastumo pusiausvyrą.
Naudojant rb
or wb
režimai, kai atidaromas dvejetainis failas, užtikrins, kad duomenys būtų apdorojami nekoduota neapdorota forma, kai skaitote arba rašote dvejetainius duomenis.
Naudodamas šiuos režimus, Python supaprastina netekstinių duomenų, pvz., paveikslėlių ar vykdomųjų failų, valdymą, todėl programuotojai gali tiksliai ir lengvai tvarkyti ir analizuoti dvejetainius duomenis.
Todėl dvejetainių failų operacijos Python atveria duris į daugybę programų, įskaitant duomenų serializavimą, vaizdų apdorojimą ir dvejetainę analizę.
Naudojant dvejetainį failą, šis kodo pavyzdys parodo, kaip skaityti ir rašyti duomenis:
20. Paaiškinkite with
teiginys ir jo pranašumai dirbant su failo I/O.
Python's su pareiškimu, kuris dažnai naudojamas su failo I/O, elegantiškai užtikrina, kad ištekliai būtų tvarkomi efektyviai dėl konteksto valdymo idėjos.
Kai dirbate su failais, with
pareiškimas iškart uždaro failą po panaudojimo, net jei atliekant veiksmą įvyksta išimtis, apsaugant nuo išteklių nutekėjimo ir garantuojant švarų nutraukimą.
Pašalinus pagrindinį kodą, šis sintaksinis cukrus pagerina kodo skaitomumą. Tai taip pat padidina patikimumą ir paprastumą integruodama išteklių valdymą ir išimčių tvarkymą.
Dėl to teiginys su tampa būtinas norint užtikrinti, kad failų operacijos būtų patikimos ir tvarkingos, apsaugotų nuo nenumatytų problemų ir pagerintumėte kodo aiškumą.
Čia yra kodo, kuris naudoja with
teiginys failo operacijose:
21. Kaip sukurtumėte viengubą modulį Python?
Klasės metodų ir vidinių patikrų derinys naudojamas norint sukurti viengubą modulį „Python“ – dizaino šabloną, leidžiantį sukurti tik vieną klasės egzempliorių.
Stebėdama savo egzempliorių ir pateikdama metodą, kaip jį sugeneruoti arba grąžinti, klasė vadovaujasi šiuo modeliu, kad įsitikintų, jog vėlesni egzemplioriai atkartoja pirmąjį egzempliorių.
Turėdamas vieną valdymo tašką, vieningą prieigą prie išteklių ir apsaugą nuo konkuruojančių manipuliacijų, „Singleton“ užtikrina vieną valdymo tašką.
Dėl to jis tampa veiksmingu įrankiu bendriems ištekliams įtraukti, užtikrinant nuoseklią prieigą ir modifikavimą visoje programoje.
Štai nedidelis Python kodo pavyzdys, demonstruojantis vienos klasės klasę:
22. Įvardykite kelis būdus, kaip optimizuoti atminties naudojimą Python scenarijuje.
Python scenarijaus atminties suvartojimo optimizavimas dažnai reikalauja kruopštaus balanso tarp duomenų struktūros pasirinkimo, algoritmo tobulinimo ir išteklių valdymo.
Pavyzdžiui, dirbant su didžiuliais duomenų rinkiniais, naudojant generatorius, o ne sąrašus, galima žymiai sumažinti atminties naudojimą, nes tingi vertinti elementus skrydžio metu, o ne laikyti juos atmintyje.
Dar labiau sumažinti atminties naudojimą galima apdorojant skaitmeninius duomenis su masyvo duomenų struktūromis, o ne su sąrašais ir taupiai naudojant __slots__
klasės deklaracijas, skirtas kontroliuoti dinaminių atributų formavimąsi.
Taigi, subalansuodami našumą ir išteklių naudojimą, galite užtikrinti, kad Python programos būtų ne tik veiksmingos, bet ir apgalvotos, kiek atminties jos naudoja.
Štai trumpas kodo, kuris naudoja generatorių, kad sumažintų naudojamos atminties kiekį, pavyzdys:
23. Kaip ištrauktumėte visus el. pašto adresus iš nurodytos eilutės naudodami reguliarųjį reiškinį?
Reguliarūs reiškiniai (regex) programoje Python derina tikslumą ir universalumą, kad ištrauktų el. pašto adresus iš eilutės, todėl kūrėjas gali mikliai filtruoti tekstinę medžiagą ir nustatyti pageidaujamus šablonus.
Norint nustatyti el. pašto adreso struktūrą, naudojant pakartotinį modulį sukuriamas reguliarusis reiškinys. Tada galite naudoti findall
gauti visus įvykius iš tikslinės eilutės.
Šis metodas meistriškai naršo tekstinį labirintą, kad gautų visus paslėptus el. pašto adresus, o tai ne tik pagreitina išgavimo procesą, bet ir užtikrina teisingumą.
Regex gali būti sumaniai naudojamas norint efektyviai išgauti tam tikrus duomenis iš eilučių, taip padidinant Python scenarijų duomenų apdorojimą ir analizę.
Čia yra kodo dalis, kuri naudoja reguliarųjį reiškinį el. laiškams išgauti:
24. Paaiškinkite gamyklinio dizaino modelį ir jo taikymą Python
Pagrindinis objektinio programavimo principas, gamyklinis projektavimo modelis, yra objektų kūrimas nenustačius tikslios generuojamų objektų klasės.
Gamyklos šabloną galima elegantiškai įgyvendinti Python, sukuriant metodą, kuris grąžina kelių klasių egzempliorius, atsižvelgiant į metodo įvestis ar konfigūraciją.
Ši procedūra, kuri kartais vadinama „gamykla“, veikia kaip kelių klasių egzempliorių mezgimo centras, užtikrinantis, kad objektai būtų sukurti, skambintojui nereikėtų rankiniu būdu sukurti klasių.
Taigi gamyklos modelis palaiko atsietą, keičiamo dydžio architektūrą, tuo pačiu pagerindamas kodo moduliškumą ir darnumą. Taip pat siūloma supaprastinta objektų kūrimo technika.
25. Kuo skiriasi iteratorius nuo generatoriaus?
Iš Python iteratorių ir generatorių aišku, kad abi konstrukcijos leidžia pereiti per reikšmes, tačiau yra nedidelių skirtumų, kaip jos įgyvendinamos ir naudojamos.
Generatorius, kuris dažnai atpažįstamas pagal išeigą, automatiškai palaiko savo būseną ir yra įdiegtas su funkcija, suteikiančia glaustą ir atmintį taupantį būdą generuoti reikšmes skrydžio metu.
Iteratorius, kuris paprastai įgyvendinamas kaip klasė, naudoja tokius metodus kaip __iter__
ir __next__
valdyti iteracijos būseną ir sukurti vertes.
Todėl kiekvienas iš jų turi savo privalumų, pagrįstų konkrečiu naudojimo atveju, o iteratoriai siūlo išsamų, į objektą orientuotą būdą peržiūrėti duomenis, o generatoriai siūlo lengvą, tingų vertinimo metodą.
Abu metodai papildo kūrėjo arsenalą ir leidžia greitai ir efektyviai ištirti duomenis įvairiose situacijose.
Čia yra „Python“ iteratoriaus ir generatoriaus kodo dalis:
26. Kaip veikia @property
dekoratoriaus darbas?
Python „@property“ dekoratorius groja nuostabią melodiją, kuri metodų iškvietimus paverčia į atributų panašią prieigą, pagerindama objekto naudojimą ir išraiškingumą.
Metodas gali būti iškviestas nenaudojant skliaustų naudojant @property, o tai panašu į atributo prieigą. Tai sukuria aiškesnę ir lengviau naudojamą objektų sąveikos sąsają.
Be to, jis siūlo neblogą funkcionalumo ir inkapsuliavimo pusiausvyrą, apsaugo objektų būsenas ir suteikia intuityvią sąsają, leidžiančią kūrėjams lengvai nurodyti atributus naudojant geter ir setter metodus.
Sujungus metodo funkcionalumą su atributo prieinamumu, @property
dekoratorius pasirodo kaip esminis įrankis ir siūlo paprastą, bet veiksmingą objektų sąveikos paradigmą.
Python pavyzdys @property
dekoratorius parodytas žemiau:
27. Kaip sukurtumėte pagrindinę REST API programoje Python?
Siekdami kurti žiniatinklio paslaugas, sąveikaujančias per HTTP užklausas, kūrėjai dažnai naudojasi tokių struktūrų kaip „Flask“ išraiškingumu, kurdami paprastą POILSIO API Python.
Naudodama paprastą ir suprantamą sintaksę, „Flask“ leidžia kūrėjams sukurti maršrutus, kuriuos galima pasiekti daugeliu HTTP metodų, įskaitant GET ir POST, kad būtų galima susisiekti su pagrindine programa.
REST API, sukurta naudojant „Flask“, gali lengvai priimti HTTP užklausas, apdoroti esančius duomenis ir pateikti atitinkamą informaciją, nurodydama unikalius galutinius taškus, susietus su įvairiomis funkcijomis.
Siekdami užtikrinti sklandų ryšį tarp įvairių programinės įrangos komponentų tinklinėje aplinkoje, kūrėjai gali naudoti galingas REST API, naudodami Python ir Flask derinį.
Štai nedidelis kodo fragmentas, kuris naudoja „Flask“, kad sukurtų REST API:
28. Aprašykite, kaip naudoti užklausų biblioteką HTTP POST užklausai pateikti.
Python užklausų biblioteka yra galingas įrankis, kuris HTTP komunikacijos sunkumus paverčia svetinga API ir leidžia paprastai bei natūraliai bendrauti su internetinėmis paslaugomis naudojant HTTP POST užklausas.
POST užklausa pateikiama naudojant paskelbimo metodą, nurodant paskirties URL ir pridedant siunčiamą medžiagą, kurioje gali būti formos duomenų, JSON, failų ir kt.
Tada užklausų biblioteka valdo pagrindinį HTTP ryšį, siųsdama duomenis nurodytu URL ir rinkdama serverio atsakymą, kad būtų galima sklandžiai sąveikauti su žiniatinkliu.
Kūrėjai gali lengvai naudotis internetinėmis paslaugomis, pateikti formos duomenis ir susieti su žiniatinklio API pateikdami užklausas, taip sumažindami atotrūkį tarp vietinių programų ir pasaulinio žiniatinklio.
Naudojant užklausų biblioteką, šis kodo pavyzdys parodo, kaip siųsti HTTP POST užklausą:
29. Kaip prisijungtumėte prie PostgreSQL duomenų bazės naudodami Python?
Įsijungimas su PostgreSQL duomenų baze iš Python aplinkos elegantiškai valdomas paketu psycopg2 – galingu tiltu, leidžiančiu sklandžiai sąveikauti su duomenų baze.
Naudojant psycopg2
, programuotojai gali lengvai kurti ryšius, vykdyti SQL užklausas ir gauti rezultatus, tiesiogiai integruodami PostgreSQL galimybes į Python programas.
Sudėtingas duomenų bazės funkcijas galite atrakinti naudodami tik kelias kodo eilutes, garantuodami, kad duomenys bus pasiekti, modifikuoti ir išsaugoti tiksliai ir efektyviai.
Šis modulis leidžia kūrėjams visapusiškai panaudoti reliacines duomenų bazes savo programose, elegantiškai suvokiant Python ir PostgreSQL sinergiją.
Čia yra pavyzdinis kodas, rodantis, kaip naudoti psycopg2
biblioteka, kad užmegztų ryšį su PostgreSQL duomenų baze:
30. Koks yra ORM vaidmuo Python ir įvardykite populiarų?
Objektų santykių atvaizdavimas (ORM) Python leidžia kūrėjams prisijungti prie duomenų bazių naudojant Python klases ir objektų paradigmas.
Jis veikia kaip harmoningas tarpininkas tarp objektinio programavimo ir reliacinės duomenų bazės administravimo.
SQLAlchemy, vienas iš labiausiai žinomų ORM Python aplinkoje, siūlo visą įrankių rinkinį, skirtą sąveikauti su keliomis SQL duomenų bazėmis naudojant aukšto lygio objektinę sintaksę.
Naudojant SQLAlchemy, duomenų bazės subjektai gali būti vaizduojami kaip Python klasės, o šių klasių egzemplioriai naudojami kaip eilutės duomenų bazių lentelėse.
Tai leidžia programuotojams dirbti su duomenų bazėmis, nereikia rašyti jokių neapdorotų SQL užklausų.
Dėl SQL ir duomenų bazių ryšio sudėtingumo ORM, pvz., SQLAlchemy, leidžia patogiau naudotis, saugiau ir prižiūrimą duomenų bazę.
Štai paprastas pavyzdys, parodantis, kaip veikia SQLAlchemy:
31. Kaip profiliuotumėte Python scenarijų?
„Python“ scenarijus profiliuojamas analizuojant jo skaičiavimo struktūrą ir vykdymo laiko bei erdvės detales, kad būtų galima rasti galimas našumo kliūtis ir pagerinti efektyvumą.
Kūrėjai gali atidžiai analizuoti savo kodo veikimą vykdymo metu, naudodamiesi įtaisytuoju cProfile
modulis.
Tai darydami jie gali gauti išsamius duomenis apie funkcijų iškvietimus, vykdymo laiką ir skambučių ryšius, kad galėtų nustatyti ir pašalinti našumo kliūtis.
Galite garantuoti, kad kodas veikia ne tik tinkamai, bet ir efektyviai, subalansuodamas skaičiavimo išteklius ir pagerindamas bendrą programos našumą, įtraukdamas profiliavimą į kūrimo ciklą.
Todėl kūrėjai gali apsaugoti programas nuo neefektyvumo kruopščiai profiliuodami, užtikrindami, kad jos būtų patikimai suderintos ir veiktų įvairiais skaičiavimo poreikiais.
Štai paprastas Python scenarijaus profiliavimo pavyzdys naudojant cProfile
modulis:
32. Paaiškinkite GIL (Global Interpreter Lock) CPython
Global Interpreter Lock (GIL) CPython veikia kaip sargybinis, užtikrinantis, kad tik viena gija paleis Python baito kodą vienu metu viename procese, net ir kelių gijų programose.
Net jei gali pasirodyti, kad tai yra kliūtis, GIL yra labai svarbus norint apsaugoti CPython atminties valdymą ir vidines duomenų struktūras nuo vienodos prieigos ir išsaugant sistemos vientisumą.
Tačiau reikia nepamiršti kelių gijų sujungimo su įvesties/išvesties veikloje, kai gijos turi laukti, kol duomenys bus pristatyti arba gauti, poreikį, nes GIL šio poreikio nepanaikina.
Taigi, net jei GIL kelia sunkumų su procesoriaus veikla susijusiai veiklai, jos elgesio supratimas ir technikų pritaikymas, pvz., kelių apdorojimo ar lygiagrečiojo programavimo naudojimas, leidžia kūrėjams kurti veiksmingas, lygiagrečias Python programas.
Štai Python kodo pavyzdys, kuriame naudojamos gijos ir parodoma, kaip GIL gali turėti įtakos procesoriaus užduotims:
33. Paaiškinkite Python async/wait. Kuo jis skiriasi nuo tradicinio sriegimo?
Asinchroninio / laukimo sintaksė „Python“ atveria asinchroninio programavimo pasaulį – paradigmą, leidžiančią kai kurioms funkcijoms perleisti valdymą vykdymo aplinkai, kad tuo tarpu būtų galima atlikti kitas veiklas ir taip pagerinti programos efektyvumą.
Asinchronizavimas / laukimas palaiko veiklą vienoje gijoje, bet leidžia vykdyti užduotis peršokti į kitą, užtikrinant neblokuojančią elgseną be sudėtingo gijų valdymo.
Tai skiriasi nuo klasikinio gijų, kai gijos vykdomos lygiagrečiai ir dažnai reikia sudėtingo valdymo ir sinchronizavimo.
Dėl to kūrėjai gali efektyviai valdyti tuo pačiu metu vykdomas įvesties / išvesties veiklas, o lygiagretumo valdymas yra paprastesnis.
Tai skatina bendradarbiaujantį daugiafunkcinį modelį, kuriame procesai noriai kontroliuoja.
Dėl to asinchronizacija / laukimas yra išskirtinis, supaprastintas būdas kurti lygiagrečias programas, ypač ten, kur įvesties / išvesties operacijos yra dažnos, ieškant našumo ir sudėtingumo pusiausvyros.
Toliau pateikiamas Python kodo, kuris naudoja async/wait, pavyzdys:
34. Aprašykite, kaip naudotumėte Python's concurrent.futures
.
sąsaja, skirta asinchroniškai vykdyti iškvietimus per gijas ar procesus, kūrėjai gali grakščiai valdyti asinchronines ir lygiagrečias operacijas.
Šis modulis valdo išteklių paskirstymą ir iškviečiamų adresų vykdymą, kartu aprėpiant subtilius gijų ir kelių apdorojimo aspektus naudojant vykdytojus (ThreadPoolExecutor ir ProcessPoolExecutor).
Kūrėjai gali efektyviai naudoti kelių branduolių procesorius su CPU susijusiai veiklai ir užtikrinti neblokuojančias įvesties/išvesties operacijas, siųsdami užduotis vykdytojui, kuris vėliau jas gali atlikti vienu metu ir netgi apibendrinti rezultatus.
Siekdami užtikrinti, kad programos būtų jautrios ir našios, concurrent.futures
sukuria erdvę, kurioje sudėtingi skaičiavimai ir I/O veikla gali sklandžiai susilieti.
Čia yra naudojamo kodo pavyzdys concurrent.futures
:
35. Palyginkite Django ir Flask pagal naudojimo atvejį ir mastelį.
Dvi žvaigždės Python žiniatinklio sistemų žvaigždyne – „Django“ ir „Flask“ – šviečia ryškiai ir atitinka įvairius kūrėjo reikalavimus.
Programuotojams, kuriantiems masines duomenų baze pagrįstas programas, „Django“ yra pasirinkimo įrankis, nes jame yra ORM ir integruota administratoriaus sąsaja.
Tačiau paprastas ir modulinis „Flask“ dizainas suteikia kūrėjams laisvę pasirinkti savo komponentus, todėl jis yra puikus pasirinkimas mažesniems projektams ar situacijose, kai būtinas lengvas, pritaikomas sprendimas.
Abi sistemos gali būti keičiamos, kad atitiktų didesnius mastelio poreikius.
Tačiau „Flask“ lengvas pobūdis leidžia pritaikyti mastelio keitimo taktiką, pritaikytą konkretiems poreikiams, o „Django“ integruotos galimybės gali suteikti jai nedidelį pranašumą greitam didesnių, sudėtingesnių projektų vystymui.
Išvada
„Python“ scenarijų interviu reikalauja išsamių žinių apie kalbos galimybes, sudėtingumą ir taikomąsias programas.
Kruopštus pasiruošimas ne tik sustiprina techninę kompetenciją, bet ir įkvepia pasitikėjimo, padedant kandidatams greitai ir tiksliai pereiti sudėtingą klausimų raizgalynę.
Aspirantai gali įsitikinti, kad yra pasirengę spręsti tiek pagrindines, tiek taikomąsias Python problemas, peržiūrėdami pagrindines idėjas, pvz., lygiagretumą, OOP principus ir duomenų struktūras, taip pat pasinerdami į praktines programas, tokias kaip žiniatinklio programavimas ir duomenų apdorojimas.
Dėl to visapusiškas išsilavinimas tampa būtinas norint pasiekti sėkmės ir gali sukelti situacijas, kai jūsų Python programavimo gebėjimai gali būti puikūs ir kūrybingi. Matyti Hašdorko interviu serija už pagalbą ruošiantis pokalbiui.
Palikti atsakymą