Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
- 1. Wat is Python-scripting en waarin verschilt dit van Python-programmering?
- 2. Hoe werkt de afvalinzameling van Python?
- 3. Leg het verschil uit tussen een lijst en een tupel
- 4. Wat zijn lijstbegrippen en geef een voorbeeld van het gebruik ervan?
- 5. Beschrijf het verschil tussen deepcopy en copy?
- 6. Hoe wordt multithreading bereikt in Python en hoe verschilt dit van multiprocessing?
- 7. Wat zijn decorateurs en hoe worden ze gebruikt in Python?
- 8. Leg de verschillen uit tussen *args en **kwargs?
- 9. Hoe zorg je ervoor dat een functie maar één keer kan worden aangeroepen met behulp van decorateurs?
- 10. Hoe werkt overerving in Python?
- 11. Wat is overbelasting en overschrijving van methoden?
- 12. Beschrijf het concept polymorfisme met een voorbeeld.
- 13. Leg het verschil uit tussen instance-, klasse- en statische methoden.
- 14. Beschrijf hoe een Python-set intern werkt.
- 15. Hoe wordt een woordenboek geïmplementeerd in Python?
- 16. Leg de voordelen uit van het gebruik van benoemde tupels.
- 17. Hoe werkt het try-except-blok?
- 18. Wat is het verschil tussen verhogings- en beweringsverklaringen?
- 19. Hoe lees en schrijf je gegevens uit een binair bestand in Python?
- 20. Leg de instructie with uit en de voordelen ervan bij het werken met bestands-I/O.
- 21. Hoe zou je een singleton-module in Python maken?
- 22. Noem een paar manieren om het geheugengebruik in een Python-script te optimaliseren.
- 23. Hoe zou je met regex alle e-mailadressen uit een bepaalde string extraheren?
- 24. Leg het Factory-ontwerppatroon en de toepassing ervan in Python uit
- 25. Wat is het verschil tussen een iterator en een generator?
- 26. Hoe werkt de @property-decorateur?
- 27. Hoe zou je een eenvoudige REST API in Python maken?
- 28. Beschrijf hoe je de verzoekenbibliotheek gebruikt om een HTTP POST-verzoek te doen.
- 29. Hoe zou je verbinding maken met een PostgreSQL-database met behulp van Python?
- 30. Wat is de rol van ORM's in Python en noem een populaire?
- 31. Hoe zou je een Python-script profileren?
- 32. Leg de GIL (Global Interpreter Lock) in CPython uit
- 33. Leg de async/await van Python uit. Hoe verschilt dit van traditioneel draadsnijden?
- 34. Beschrijf hoe je Python's concurrent.futures zou gebruiken.
- 35. Vergelijk Django en Flask qua gebruiksscenario en schaalbaarheid.
- Conclusie
In een tijd waarin technologie in elk aspect van ons leven aanwezig is, Python scripting komt naar voren als een sleutelcomponent van de enorme en ingewikkelde IT-infrastructuur, en luidt een paradigma van gebruiksgemak en bruikbaarheid in.
De kracht van Python ligt niet alleen in zijn syntactische eenvoud en leesbaarheid, maar ook in zijn aanpassingsvermogen, waardoor het met gemak de kloof kan overbruggen tussen scripting op beginnersniveau met een laag risico en softwareontwikkeling op ondernemingsniveau met hoge inzet.
De brede bibliotheken en raamwerken van Python maken de weg vrij voor een vloeiend, fantasierijk technisch avontuur, of het nu gaat om data-analyse, webontwikkeling, kunstmatige intelligentie of netwerkservers.
Python is niet alleen een hulpmiddel voor het oplossen van problemen, maar bevordert ook een sfeer waarin innovatie niet alleen wordt omarmd, maar ook op natuurlijke wijze wordt geïntegreerd dankzij de enorme bibliotheken en raamwerken, zoals Django voor webontwikkeling of Pandas voor data-analyse.
In een wereld waar data koning is, biedt Python krachtige tools voor het manipuleren, analyseren en... data visualiseren, resulterend in bruikbare inzichten en richtinggevende strategische keuzes.
Python is niet zomaar een programmeertaal; het is ook een bloeiende gemeenschap, een knooppunt waar ontwikkelaars, datawetenschappers en tech-enthousiastelingen samenkomen om de IT-industrie uit te vinden, te creëren en naar een hoger niveau te tillen.
Python-ontwikkelaars zijn gewild bij bedrijven van elke omvang, van beginnende startups tot gevestigde organisaties, als katalysator voor innovatie, procesverbetering en verbeterde klantenservice.
Bovendien bevordert het open source-karakter een cultuur van gedeeld leren en gezamenlijke groei, wat garandeert dat het vooruitgang zal blijven boeken in de snel veranderende technologische wereld.
Python leren in 2023 is een investering in een taal die belooft actueel, flexibel en essentieel te blijven voor het beheersen van de eb en vloed van de technologie.
Het geeft toegang tot de velden van machine learning, data-analyse, cyberbeveiliging en meer, die allemaal cruciaal zijn voor het vormgeven van het digitale tijdperk.
Daarom hebben we een lijst met de beste Python-scripting-interviewvragen voor je samengesteld, waarmee je als ontwikkelaar kunt schitteren en het interview kunt verbeteren.
1. Wat is Python-scripting en waarin verschilt dit van Python-programmering?
Python staat bekend om zijn aanpassingsvermogen en biedt zowel script- als programmeervaardigheden, elk geschikt voor specifieke taken en doelen.
Python-scripting is in wezen het proces van het schrijven van kortere, efficiëntere scripts die bedoeld zijn om bestanden te beheren, repetitieve processen te automatiseren of snel prototypen van ideeën te maken.
Deze scripts, die vaak op zichzelf staan, voeren op efficiënte wijze een lijst met acties in volgorde uit.
Programmeren in Python gaat daarentegen verder en legt de nadruk op het creëren van grotere, ingewikkeldere programma's met gestructureerde code, waarbij gebruik wordt gemaakt van bibliotheken, raamwerken en best practices.
Hoewel ze allebei uit dezelfde taal komen, vereenvoudigt en automatiseert scripting, terwijl programmeren creëert en uitvindt. Dit verschil is terug te zien in de reikwijdte en doelstellingen van elke discipline.
2. Hoe werkt de afvalinzameling van Python?
Een sleutelelement bij het garanderen van effectief geheugenbeheer is het garbage collection-systeem van Python.
Het werkt onvermoeibaar op de achtergrond om te voorkomen dat systeembronnen worden overspoeld door geheugenlekken. Deze geautomatiseerde aanpak is grotendeels gebaseerd op de referentietelmethode, waarbij elk object bijhoudt hoeveel andere objecten ernaar verwijzen.
Dit object komt in aanmerking voor geheugenherstel wanneer deze telling naar 0 daalt, wat aangeeft dat het item niet langer nodig is.
Bovendien gebruikt Python een cyclische garbage collector, die bij de eenvoudige benadering van het aantal referenties over het hoofd zou kunnen worden gezien, om referentiecycli te vinden en op te ruimen.
De dubbellaagse strategie voor het tellen van referenties en het verzamelen van cyclisch afval zorgt dus voor een zorgvuldig en effectief gebruik van geheugen, waardoor de prestaties van Python worden versterkt, vooral in geheugenintensieve toepassingen.
Hieronder vindt u een eenvoudig codevoorbeeld dat laat zien hoe u kunt communiceren met het garbage collection-systeem van Python:
In dit fragment worden twee objecten gegenereerd en met elkaar vergeleken om een cyclus tot stand te brengen. De garbage collector wordt vervolgens handmatig geactiveerd met behulp van gc.collect(), wat laat zien hoe programmeurs indien nodig met Python's geheugenbeheermechanisme kunnen omgaan.
3. Leg het verschil uit tussen een lijst en een tupel
Lijsten en tupels zijn effectieve containers voor gegevens in de Python-wereld, maar ze hebben verschillende eigenschappen die aan verschillende programmeerdoeleinden voldoen.
Een lijst, aangegeven met vierkante haakjes, maakt flexibiliteit mogelijk doordat de componenten kunnen worden gewijzigd en dynamisch van grootte kunnen worden aangepast.
Een tupel tussen haakjes is daarentegen onveranderlijk en behoudt zijn oorspronkelijke status terwijl de functie wordt uitgevoerd.
Tuples geven een solide, onveranderlijke reeks, terwijl lijsten flexibiliteit bieden, waardoor een verscheidenheid aan toepassingen bij gegevensverwerking en -aanpassing mogelijk is.
Hier is een klein beetje Python-code voorbeeld dat laat zien hoe u zowel lijsten als tupels kunt gebruiken:
4. Wat zijn lijstbegrippen en geef een voorbeeld van het gebruik ervan?
Lijstbegrippen zijn een efficiënte en expressieve manier om lijsten in Python te maken die de kracht van voorwaardelijke logica en lussen combineren in één begrijpelijke coderegel.
Ze bieden een vereenvoudigde syntaxis om onze bedoelingen om te zetten in een lijst, waarbij iteratie en conditionaliteit worden gecombineerd in één enkele, verfijnde structuur.
Lijstbegrippen geven programmeurs in wezen de mogelijkheid om lijsten te maken door bewerkingen op elk lid uit te voeren en deze eventueel te filteren op basis van bepaalde criteria, en dit alles terwijl de codebasis netjes blijft.
Deze expressieve functie combineert efficiëntie met duidelijkheid bij het programmeren in Python door de leesbaarheid te verbeteren en in sommige omstandigheden mogelijk ook rekenwinst te bieden.
Een illustratie van het begrip van een Python-lijst wordt hieronder weergegeven:
5. Beschrijf het verschil tussen deepcopy en copy?
De diepte en integriteit van de gedupliceerde objecten bepalen het verschil tussen deepcopy
en copy
in Python.
Door een nieuw item te maken met behoud van verwijzingen naar de originele geneste objecten, a copy
creëert een oppervlakkige replica die hun lot samenvoegt in een web van onderlinge afhankelijkheid.
Deepcopy
creëert een volledig autonome kloon door het originele object en al zijn hiërarchische componenten recursief te kopiëren, alle verbindingen te verbreken en de autonomie bij veranderingen te behouden.
Daarom, afhankelijk van het vereiste niveau van objectonafhankelijkheid, deepcopy
verzekert een uitgebreide reproductie, terwijl kopiëren slechts een duplicatie op oppervlakteniveau oplevert.
Hier is wat code om te laten zien hoe copy
en deepcopy
van elkaar verschillen:
6. Hoe wordt multithreading bereikt in Python en hoe verschilt dit van multiprocessing?
De multiprocessing en multithreading van Python richten zich beide op gelijktijdige uitvoering, maar gebruiken verschillende paradigma's.
Door gebruik te maken van veel threads binnen één proces, maakt multithreading gelijktijdige taakuitvoering binnen een gedeelde geheugenruimte mogelijk.
Het kan echter moeilijk zijn om een echte parallelle thread uit te voeren vanwege Python's Global Interpreter Lock (GIL).
Aan de andere kant maakt multiprocessing gebruik van verschillende processen, elk met een aparte Python-interpreter en geheugenruimte, waardoor echt parallellisme wordt gegarandeerd.
Voor I/O-gebonden activiteiten is multithreading lichter en praktischer, maar multiprocessing blinkt uit in CPU-gebonden situaties waarin echte parallelle uitvoering cruciaal is.
Hier is een kort codevoorbeeld dat multiprocessing versus multithreading contrasteert:
7. Wat zijn decorateurs en hoe worden ze gebruikt in Python?
In Python combineren decorateurs op elegante wijze bruikbaarheid en eenvoud, terwijl ze op subtiele wijze functies uitbreiden of veranderen.
Beschouw decorateurs als een sluier die een functie prachtig omhult en de mogelijkheden ervan vergroot zonder de essentiële aard ervan te veranderen.
Deze entiteiten, aangegeven met het symbool @
, accepteer een functie als invoer en voer een geheel nieuwe functie uit, waardoor een naadloze manier wordt geboden om het functiegedrag te wijzigen.
Decorateurs bieden een breed scala aan functies, van loggen tot toegangscontrole, waarbij de code wordt uitgebreid met nieuwe lagen terwijl een duidelijke, begrijpelijke syntaxis behouden blijft.
Hier is een eenvoudig Python-codevoorbeeld dat laat zien hoe decorateurs worden gebruikt:
8. Leg de verschillen uit tussen *args en **kwargs?
De flexibele parameters van Python *args
en **kwargs
zorgen ervoor dat functies op de juiste manier een reeks argumenten kunnen aannemen.
Een functie kan een willekeurig aantal positionele argumenten accepteren met behulp van de *args
parameter, die ze in een tupel groepeert.
Een functie kan daarentegen een willekeurig aantal trefwoordargumenten accepteren met behulp van de **kwargs
parameter, die ze in een woordenboek groepeert.
Beide fungeren als kanalen voor dynamiek en flexibiliteit in functieconstructie en -oproep, **kwargs
het aanbieden van een gestructureerde methode voor het verwerken van een willekeurig aantal trefwoordinvoer terwijl *args
verwerkt op elegante wijze ongedefinieerde positionele invoer.
Samen verbeteren ze de flexibiliteit en duurzaamheid van Python-functies door vakkundig en duidelijk met een breed scala aan toepassingsscenario's om te gaan.
Een voorbeeld van Python-code die gebruikmaakt van *args
en **kwargs
wordt hieronder gegeven:
9. Hoe zorg je ervoor dat een functie maar één keer kan worden aangeroepen met behulp van decorateurs?
Python-decorateurs zijn bedreven in het combineren van bruikbaarheid met elegantie, wat nodig is om de uniekheid van een functie in de uitvoering te garanderen.
Het is mogelijk om een decorateur te ontwerpen die een functie omsluit en deze informatie binnenin bij te houden door een interne staat vast te houden.
De ingekapselde functie wordt één keer aangeroepen en uitgevoerd, en de decorateur neemt de oproep op. Daaropvolgende oproepen worden geblokkeerd, waardoor de functie wordt beschermd tegen herhaalde uitvoeringen door ervoor te zorgen dat deze niet wordt verstoord.
Met behulp van deze toepassing van decorateurs kunnen functieoproepen op een subtiele maar effectieve manier worden beheerd, waardoor uniciteit wordt gegarandeerd op een manier die zowel mooi als onopvallend is.
Hier is een codevoorbeeld om te laten zien hoe decorateurs kunnen worden gebruikt om het aantal keren dat een functie kan worden aangeroepen te beperken:
10. Hoe werkt overerving in Python?
Het overervingssysteem van Python creëert een web van hiërarchische verbindingen tussen klassen, waardoor kenmerken en functies van een ouderklasse kunnen worden gedeeld met zijn nakomelingen.
Het beheert een lijn waarmee afgeleide (kind) klassen functionaliteit van hun basis (ouder) klassen kunnen erven, vervangen of toevoegen, waardoor hergebruik van code en een logisch, hiërarchisch ontwerp wordt bevorderd.
De onderliggende klasse kan zijn unieke kenmerken en gedragingen introduceren en daarnaast de mogelijkheden van de ouder overnemen, waardoor een sterk, meergelaagd objectmodel ontstaat.
Bij deze benadering verdeelt overerving op vakkundige wijze de functionaliteit over de slagaders van de klassenhiërarchie, waardoor een uniforme, goed georganiseerde objectgeoriënteerde architectuur ontstaat.
De volgende vereenvoudigde Python-code demonstreert overerving:
11. Wat is overbelasting en overschrijving van methoden?
De twee hoekstenen van object georiënteerd programmeren, method overloading en method overriding, stellen ontwikkelaars in staat dezelfde methodenaam voor verschillende doeleinden te gebruiken.
Eén enkele methode kan een verscheidenheid aan gegevenstypen en argumentaantallen verwerken door veel handtekeningen te hebben dankzij overbelasting van de methode.
Aan de andere kant zorgt het overschrijven van methoden ervoor dat een subklasse zijn eigen speciale implementatie kan toevoegen aan een methode die al is gedefinieerd in de bovenliggende klasse, waardoor wordt gegarandeerd dat de versie van het kind wordt aangeroepen.
Samen verbeteren deze strategieën het aanpassingsvermogen door methodegedrag mogelijk te maken dat afhankelijk is van de context en de specifieke vereisten van de applicatie.
Hier is een voorbeeld van code die beide concepten illustreert:
12. Beschrijf het concept polymorfisme met een voorbeeld.
Polymorfisme is de praktijk waarbij één enkele interface voor verschillende gegevenstypen wordt gebruikt.
Dit idee zorgt voor aanpassingsvermogen en schaalbaarheid in het ontwerp door methoden de vrijheid te geven objecten op meerdere manieren te verwerken, afhankelijk van hun intrinsieke type of klasse.
In wezen maakt polymorfisme uniforme interacties mogelijk met behoud van verschillend gedrag door toe te staan dat objecten van verschillende klassen door overerving als instanties van dezelfde klasse worden beschouwd.
Deze dynamische functie bevordert de eenvoud van de code doordat een enkele functie of operator zonder problemen met verschillende soorten objecten kan communiceren.
Hier is een duidelijk codevoorbeeld dat polymorfisme demonstreert:
13. Leg het verschil uit tussen instance-, klasse- en statische methoden.
Instantie-, klasse- en statische methoden hebben allemaal hun eigen manier van interactie met object- en klassegegevens in Python.
De meest voorkomende soort, instancemethoden, werkt op klasse-instantiegegevens en neemt als invoer een instantie van de klasse, doorgaans self genoemd.
De klasse zelf (vaak cls genoemd) wordt geaccepteerd als argument door klassemethoden, die worden aangegeven met @classmethod, en ze manipuleren gegevens op klasseniveau.
Statische methoden, aangegeven met het hash-symbool @staticmethod, hebben geen invloed op klasse- of instantiestatussen, aangezien het vrijstaande functies zijn die binnen de klasse zijn opgenomen en self of cls niet als eerste parameter gebruiken.
Omdat elk methodetype verschillende toegang en bruikbaarheid biedt, zijn objectgeoriënteerde architecturen flexibel en nauwkeurig.
Als voorbeeld van een van deze methodetypen in code:
14. Beschrijf hoe een Python-set intern werkt.
een interne data structuur Een zogenaamde hashtabel wordt gebruikt door een Python-set, een ongeordende verzameling afzonderlijke componenten, om krachtige en effectieve bewerkingen uit te voeren.
Python gebruikt een hash-functie om snel gegevens te beheren en op te halen wanneer een element aan een set wordt toegevoegd, waardoor het element in een hash-waarde wordt omgezet die vervolgens de locatie in het geheugen definieert.
Door snelle lidmaatschapscontroles mogelijk te maken en dubbele vermeldingen te verwijderen, zorgt deze techniek ervoor dat elk element in een set uniek en gemakkelijk toegankelijk is.
Daarom heeft de inherente architectuur van sets de neiging om bewerkingen zoals unies, kruisingen en verschillen te optimaliseren, wat resulteert in een kleine, effectieve datastructuur.
Hier is een stukje code dat laat zien hoe je eenvoudig met een Python-set kunt communiceren:
15. Hoe wordt een woordenboek geïmplementeerd in Python?
Een hashtabel dient als basis voor een woordenboek in Python en maakt het snel ophalen en manipuleren van gegevens mogelijk. Woordenboeken zijn dynamische, ongeordende verzamelingen sleutel-waardeparen.
Python gebruikt een hash-functie om de hash van de sleutel te berekenen wanneer een sleutel-waardepaar wordt uitgegeven, waarbij de locatie van het opslagadres van de waarde in het geheugen wordt gelokaliseerd.
Omdat de hashfunctie de tolk onmiddellijk naar het geheugenadres verwijst, biedt dit ontwerp snelle toegang tot gegevens op basis van sleutels en is het verbazingwekkend efficiënt bij het ophalen, invoegen en verwijderen.
Ontwikkelaars kunnen gegevens eenvoudig en effectief beheren vanwege de aantrekkelijke combinatie van snelheid en flexibiliteit die Python-woordenboeken bieden.
Hieronder vindt u een codevoorbeeld dat laat zien hoe u een Python-woordenboek gebruikt:
16. Leg de voordelen uit van het gebruik van benoemde tupels.
Het gebruik van benoemde tupels in Python combineert vakkundig de expressiviteit van klassen met de eenvoud van tupels, wat resulteert in een kleine, voor zichzelf sprekende datastructuur.
De traditionele tupel wordt uitgebreid met benoemde tupels, die de onveranderlijkheid en geheugenefficiëntie van tupels behouden, terwijl benoemde velden worden toegevoegd om de leesbaarheid van de code en de zelfbeschrijving te verbeteren.
Benoemde tupels bevorderen duidelijke, begrijpelijke en performante code door eenvoudige, lichtgewicht objecten zonder enige methode te creëren, waardoor zowel de ontwikkelaarservaring als de rekenprestaties worden verbeterd.
Als gevolg hiervan ontwikkelen benoemde tupels zich tot een krachtig hulpmiddel dat de datastructuur en leesbaarheid verbetert zonder dat dit ten koste gaat van de snelheid.
Hieronder wordt een codevoorbeeld weergegeven dat het gebruik van benoemde tupels illustreert:
17. Hoe werkt het try-except-blok?
Het try-except-blok fungeert als een schildwacht in de expressieve syntaxis van Python, beschermt waakzaam tegen onregelmatigheden in de runtime en handhaaft de soepele uitvoering van de uitvoering ondanks potentiële problemen.
Wanneer een try-blok een fout tegenkomt, wordt de controle automatisch overgedragen naar het betreffende behalve-blok, waar het probleem wordt opgelost door de uitzondering te rapporteren, op te lossen of misschien opnieuw te genereren.
Door op een doelgerichte, gecontroleerde manier met uitzonderingen om te gaan, beschermt dit systeem niet alleen tegen storende crashes, maar verbetert het ook gebruikerservaring en gegevensintegriteit.
Als gevolg hiervan combineert het try-except-blok op vakkundige wijze foutbeheer met programma-uitvoering, waardoor de robuustheid en stabiliteit van de applicatie wordt gegarandeerd.
Hier is een klein voorbeeld van code die het try-except-blok gebruikt:
18. Wat is het verschil tussen verhogings- en beweringsverklaringen?
De raise- en assert-instructies in de foutafhandeling van Python vertegenwoordigen twee afzonderlijke, maar gerelateerde uitdrukkingen van uitzonderingsbeheer.
De raise
statement geeft de programmeur expliciete controle over foutmeldingen en stroom door deze expliciet gespecificeerde uitzonderingen te laten veroorzaken.
Assert
, aan de andere kant, fungeert als een foutopsporingstool door automatisch een AssertionError
als niet aan de overeenkomstige voorwaarde wordt voldaan, garandeert dit dat het programma tijdens de ontwikkeling presteert zoals bedoeld.
Assert
controleert eenvoudigweg de omstandigheden, waardoor de foutopsporing en validatie worden verbeterd, terwijl verhogen een bredere, meer expliciete controle mogelijk maakt. Zowel verhogen als beweren gecontroleerde uitzonderingsproductie.
Hier is een voorbeeldcode die laat zien hoe u deze kunt gebruiken raise
en assert
:
19. Hoe lees en schrijf je gegevens uit een binair bestand in Python?
Door gebruik te maken van de ingebouwde open functie met een binaire modusspecificatie, brengt de interface met binaire bestanden in Python een balans tussen nauwkeurigheid en eenvoud met zich mee.
De rb
or wb
modi bij het openen van een binair bestand zorgen ervoor dat de gegevens in hun ongecodeerde, ruwe vorm worden behandeld bij het lezen of schrijven van binaire gegevens.
Door deze modi te gebruiken vereenvoudigt Python het beheer van niet-tekstuele gegevens, zoals afbeeldingen of uitvoerbare bestanden, waardoor programmeurs binaire gegevens nauwkeurig en gemakkelijk kunnen verwerken en analyseren.
Daarom openen binaire bestandsbewerkingen in Python de deur naar een breed scala aan toepassingen, waaronder dataserialisatie, beeldverwerking en binaire analyse, om er maar een paar te noemen.
Met behulp van een binair bestand laat dit codevoorbeeld zien hoe u gegevens leest en schrijft:
20. Verklaar de with
statement en de voordelen ervan bij het werken met bestands-I/O.
Python's with statement, dat vaak wordt gebruikt bij bestands-I/O, zorgt er op elegante wijze voor dat bronnen effectief worden afgehandeld dankzij het idee van contextbeheer.
Bij het omgaan met bestanden, with
statement sluit het bestand onmiddellijk na gebruik, zelfs als er een uitzondering optreedt terwijl de actie wordt uitgevoerd, waardoor bescherming wordt geboden tegen lekken van bronnen en een schone beëindiging wordt gegarandeerd.
Door standaardcode te elimineren, verbetert deze syntactische suiker de leesbaarheid van de code. Het verhoogt ook de betrouwbaarheid en eenvoud door het integreren van resourcebeheer en het afhandelen van uitzonderingen.
Als gevolg hiervan wordt de instructie with essentieel om ervoor te zorgen dat uw bestandsbewerkingen betrouwbaar en overzichtelijk zijn, bescherming bieden tegen onvoorziene problemen en de duidelijkheid van de code verbeteren.
Hier is een voorbeeld van code die gebruikmaakt van de with
verklaring in bestandsbewerkingen:
21. Hoe zou je een singleton-module in Python maken?
Een combinatie van klassenmethoden en interne controles wordt gebruikt om een singleton-module in Python te maken, een ontwerppatroon dat slechts de creatie van één enkele instantie van een klasse toestaat.
Door zijn eigen instantie bij te houden en een methode te bieden om deze te genereren of terug te sturen, volgt een klasse dit patroon om ervoor te zorgen dat volgende instantiaties de eerste instantie repliceren.
Met één enkel controlepunt, uniforme toegang tot hulpbronnen en bescherming tegen concurrerende manipulaties garandeert Singleton één enkel controlepunt.
Als gevolg hiervan ontwikkelt het zich tot een effectief hulpmiddel voor het inkapselen van gedeelde bronnen, waardoor consistente toegang en wijziging in het hele programma wordt gegarandeerd.
Hier is een klein Python-codevoorbeeld dat een singleton-klasse demonstreert:
22. Noem een paar manieren om het geheugengebruik in een Python-script te optimaliseren.
Het optimaliseren van het geheugenverbruik in Python-scripts brengt vaak een zorgvuldige evenwichtsoefening met zich mee tussen de keuze van de datastructuur, verbetering van het algoritme en het beheer van hulpbronnen.
Wanneer u bijvoorbeeld met enorme datasets werkt, kan het gebruik van generatoren in plaats van lijsten het geheugengebruik aanzienlijk minimaliseren door de items lui te beoordelen in plaats van ze in het geheugen te bewaren.
Het geheugengebruik verder verminderen is mogelijk door numerieke gegevens te verwerken met array-datastructuren in plaats van lijsten en door spaarzaam gebruik te maken van __slots__
in-class declaraties om de vorming van dynamische attributen te controleren.
Door de prestaties en het gebruik van bronnen in evenwicht te brengen, kunt u er dus voor zorgen dat Python-programma's niet alleen effectief zijn, maar ook doordacht in de hoeveelheid geheugen die ze gebruiken.
Hier is een kort voorbeeld van code die een generator gebruikt om de hoeveelheid gebruikt geheugen te verminderen:
23. Hoe zou je met regex alle e-mailadressen uit een bepaalde string extraheren?
Reguliere expressies (regex) in Python combineren nauwkeurigheid en veelzijdigheid om e-mailadressen uit een string te extraheren, waardoor de ontwikkelaar behendig door tekstmateriaal kan filteren en gewenste patronen kan identificeren.
Om de structuur van een e-mailadres vast te stellen, creëert men een regex-patroon met behulp van de re-module. Dan kun je gebruiken findall
om alle exemplaren van de doelreeks op te halen.
Deze methode navigeert vakkundig door het tekstuele doolhof om alle verborgen e-mailadressen te verkrijgen, wat niet alleen het extractieproces versnelt, maar ook de correctheid garandeert.
Regex kan vakkundig worden gebruikt om bepaalde gegevens effectief uit strings te extraheren, waardoor de gegevensverwerking en -analyse van Python-scripts wordt vergroot.
Hier is een stukje code dat regex gebruikt om e-mails te extraheren:
24. Leg het Factory-ontwerppatroon en de toepassing ervan in Python uit
Het fundamentele principe van objectgeoriënteerd programmeren, het fabrieksontwerppatroon, is het creëren van objecten zonder de precieze klasse van de te genereren objecten te identificeren.
Het Factory-patroon kan op elegante wijze in Python worden geïmplementeerd door een methode te maken die instanties van verschillende klassen retourneert, afhankelijk van de methode-invoer of configuraties.
Deze procedure, die ook wel een ‘Fabriek’ wordt genoemd, fungeert als een hub voor het weven van verschillende klasseninstanties, waardoor wordt gegarandeerd dat objecten worden gemaakt zonder dat de aanroeper handmatig klassen hoeft te instantiëren.
Het Factory-patroon handhaaft dus een ontkoppelde, schaalbare architectuur terwijl de codemodulariteit en samenhang worden verbeterd. Het biedt ook een vereenvoudigde techniek om objecten te bouwen.
25. Wat is het verschil tussen een iterator en een generator?
Uit de iteratoren en generatoren van Python blijkt duidelijk dat beide constructies het mogelijk maken om waarden door te lussen, maar er zijn subtiele verschillen in de manier waarop ze worden geïmplementeerd en gebruikt.
Een generator, die vaak wordt geïdentificeerd door het gebruik van opbrengst, behoudt automatisch zijn status en is geïmplementeerd met een functie, die een beknopte en geheugenefficiënte manier biedt om direct waarden te produceren.
Een iterator, die doorgaans als een klasse wordt geïmplementeerd, gebruikt methoden zoals __iter__
en __next__
om de iteratiestatus te beheren en waarden te produceren.
Als gevolg hiervan heeft elk zijn eigen voordelen op basis van de specifieke gebruikssituatie, waarbij iterators een grondige, objectgeoriënteerde manier bieden om gegevens te doorkruisen, terwijl generatoren een lichtgewicht, luie evaluatietechniek bieden.
Beide technieken dragen bij aan het arsenaal van de ontwikkelaar en maken het mogelijk om gegevens snel en effectief te verkennen in verschillende situaties.
Hier is een stukje code van een iterator en een generator in Python:
26. Hoe werkt de? @property
decorateur werk?
De '@property'-decorateur in Python speelt een mooie melodie die methodeaanroepen omzet in attribuutachtige toegang, waardoor de bruikbaarheid en expressiviteit van objecten worden verbeterd.
Een methode kan worden aangeroepen zonder haakjes te gebruiken door @property te gebruiken, wat vergelijkbaar is met het openen van een attribuut. Dit creëert een duidelijkere en gemakkelijker te gebruiken interface voor objectinteractie.
Bovendien biedt het een behendig evenwicht tussen functionaliteit en inkapseling, waarbij objectstatussen worden beschermd en tegelijkertijd een intuïtieve interface wordt geboden, waardoor ontwikkelaars eenvoudig attributen kunnen specificeren met behulp van getter- en setter-methoden.
Door methodefunctionaliteit te combineren met attribuuttoegankelijkheid, kan de @property
decorateur komt naar voren als een cruciaal hulpmiddel en biedt een eenvoudig maar effectief paradigma voor objectinteractie.
Een voorbeeld van Python @property
decorateur wordt hieronder weergegeven:
27. Hoe zou je een eenvoudige REST API in Python maken?
Om webservices te bouwen die communiceren via HTTP-verzoeken, maken ontwikkelaars vaak gebruik van de expressieve mogelijkheden van raamwerken zoals Flask, terwijl ze een eenvoudig REST API in Python.
Met zijn eenvoudige en begrijpelijke syntaxis stelt Flask ontwikkelaars in staat routes te construeren die toegankelijk zijn via een aantal HTTP-methoden, waaronder GET en POST, om te communiceren met de onderliggende applicatie.
Een REST API die met Flask is gebouwd, kan eenvoudig HTTP-verzoeken accepteren, de ingesloten gegevens verwerken en in reactie hierop relevante informatie verstrekken door unieke eindpunten te specificeren die zijn gekoppeld aan verschillende functionaliteiten.
Om naadloze communicatie tussen verschillende softwarecomponenten in een netwerkomgeving te garanderen, kunnen ontwikkelaars krachtige REST API's gebruiken met behulp van een combinatie van Python en Flask.
Hier is een klein stukje code dat Flask gebruikt om een REST API te maken:
28. Beschrijf hoe je de verzoekenbibliotheek gebruikt om een HTTP POST-verzoek te doen.
De verzoekenbibliotheek van Python is een krachtig hulpmiddel dat de moeilijkheden van HTTP-communicatie omzet in een gastvrije API en het eenvoudig en natuurlijk maakt om te communiceren met online services met behulp van HTTP POST-verzoeken.
Een POST-verzoek wordt gedaan door gebruik te maken van de post-methode, waarbij de bestemmings-URL wordt opgegeven en het te verzenden materiaal wordt bijgevoegd, dat formuliergegevens, JSON, bestanden en meer kan bevatten.
De verzoekbibliotheek beheert vervolgens de onderliggende HTTP-verbinding, verzendt de gegevens naar de aangewezen URL en verzamelt het antwoord van de server om vloeiende webinteracties mogelijk te maken.
Ontwikkelaars kunnen eenvoudig gebruikmaken van online services, formuliergegevens indienen en via verzoeken communiceren met web-API's, waardoor de kloof tussen lokale apps en het wereldwijde web wordt overbrugd.
Met behulp van de verzoekenbibliotheek laat het volgende codevoorbeeld zien hoe u een HTTP POST-verzoek verzendt:
29. Hoe zou je verbinding maken met een PostgreSQL-database met behulp van Python?
Het omgaan met een PostgreSQL-database vanuit een Python-omgeving wordt elegant afgehandeld door het psycopg2-pakket, een krachtige brug die naadloze database-interacties mogelijk maakt.
Met psycopg2
kunnen programmeurs eenvoudig verbindingen maken, SQL-query's uitvoeren en resultaten verkrijgen, waarbij de mogelijkheden van PostgreSQL rechtstreeks in Python-programma's worden geïntegreerd.
U kunt complexe databasefuncties ontgrendelen met slechts een paar regels code, waardoor u garandeert dat gegevens nauwkeurig en efficiënt worden benaderd, gewijzigd en opgeslagen.
Met deze module kunnen ontwikkelaars relationele databases volledig gebruiken in hun applicaties door op elegante wijze de synergie tussen Python en PostgreSQL te realiseren.
Hier is de voorbeeldcode die laat zien hoe u de psycopg2
bibliotheek om een verbinding tot stand te brengen met een PostgreSQL-database:
30. Wat is de rol van ORM's in Python en noem een populaire?
Object-relationele mapping (ORM) in Python stelt ontwikkelaars in staat verbinding te maken met databases met behulp van Python-klassen en objectparadigma's.
Het fungeert als een harmonische bemiddelaar tussen objectgeoriënteerd programmeren en relationeel databasebeheer.
SQLAlchemy, een van de bekendste ORM's in de Python-omgeving, biedt een complete set tools voor interactie met meerdere SQL-databases met behulp van objectgeoriënteerde syntaxis op hoog niveau.
Met behulp van SQLAlchemy kunnen database-entiteiten worden weergegeven als Python-klassen, waarbij exemplaren van deze klassen dienen als rijen in databasetabellen.
Hierdoor kunnen programmeurs met databases werken zonder dat ze ruwe SQL-query's hoeven te schrijven.
Vanwege de complexiteit van SQL- en databaseconnectiviteit maken ORM's zoals SQLAlchemy gebruiksvriendelijkere, veiligere en onderhoudbare database-interacties mogelijk.
Hier is een eenvoudig voorbeeld dat laat zien hoe SQLAlchemy werkt:
31. Hoe zou je een Python-script profileren?
Een Python-script wordt geprofileerd door de computerstructuur ervan en de tijd- en ruimtedetails van de uitvoering ervan te analyseren om eventuele prestatieknelpunten te vinden en de efficiëntie te verbeteren.
Ontwikkelaars kunnen het gedrag van hun code tijdens runtime zorgvuldig analyseren door gebruik te maken van de ingebouwde cProfile
module.
Door dit te doen, kunnen ze grondige gegevens verkrijgen over functieaanroepen, uitvoeringstijden en oproeprelaties, waardoor ze prestatieknelpunten kunnen identificeren en aanpakken.
U kunt garanderen dat code niet alleen correct maar ook efficiënt werkt, computerbronnen in evenwicht brengt en de algehele applicatieprestaties verbetert, door profilering op te nemen in de ontwikkelingslevenscyclus.
Ontwikkelaars kunnen programma's daarom beschermen tegen inefficiëntie door zorgvuldige profilering, zodat ze betrouwbaar zijn afgestemd en presteren over een reeks rekenvereisten.
Hier is een eenvoudig voorbeeld van Python-scriptprofilering met behulp van de cProfile
module:
32. Leg de GIL (Global Interpreter Lock) in CPython uit
De Global Interpreter Lock (GIL) in CPython functioneert als een schildwacht en garandeert dat slechts één thread Python-bytecode tegelijk in één proces uitvoert, zelfs in toepassingen met meerdere threads.
Ook al lijkt het een knelpunt te zijn, de GIL is cruciaal voor het beschermen van het geheugenbeheer en de interne datastructuren van CPython tegen gelijktijdige toegang en voor het behoud van de systeemintegriteit.
De noodzaak van multithreading bij I/O-gebonden activiteiten, waarbij threads moeten wachten tot gegevens worden afgeleverd of ontvangen, moet echter in gedachten worden gehouden, aangezien GIL deze noodzaak niet elimineert.
Dus ook al levert GIL problemen op voor CPU-gebonden activiteiten, het begrip van het gedrag ervan en de aanpassing van technieken, zoals het gebruik van multiprocessing of gelijktijdig programmeren, stelt ontwikkelaars in staat effectieve, gelijktijdige Python-programma's te maken.
Hier is een voorbeeld van Python-code die threads gebruikt en laat zien hoe GIL een effect zou kunnen hebben op CPU-gebonden taken:
33. Leg de async/await van Python uit. Hoe verschilt dit van traditioneel draadsnijden?
De async/await-syntaxis in Python opent de wereld van asynchrone programmering, een paradigma waarmee sommige functies de controle overlaten aan de runtime-omgeving, zodat andere activiteiten ondertussen kunnen worden uitgevoerd, waardoor de programma-efficiëntie wordt verbeterd.
Async/await handhaaft activiteiten in één enkele thread, maar zorgt ervoor dat de uitvoering tussen taken kan springen, waardoor niet-blokkerend gedrag wordt gegarandeerd zonder de complexiteit van threadbeheer.
Dit is in tegenstelling tot klassieke threading, waarbij threads parallel worden uitgevoerd en vaak ingewikkeld beheer en synchronisatie vereisen.
Als gevolg hiervan kunnen ontwikkelaars gelijktijdige I/O-gebonden activiteiten effectief afhandelen en met een eenvoudigere aanpak voor het beheersen van gelijktijdigheid.
Dit bevordert een coöperatief multitaskingmodel waarin processen graag controle opleveren.
Als gevolg hiervan biedt async/await een onderscheidende, vereenvoudigde manier om gelijktijdige applicaties te ontwerpen, vooral waar I/O-bewerkingen gebruikelijk zijn, waarbij een balans wordt gevonden tussen prestaties en complexiteit.
Hieronder vindt u een voorbeeld van Python-code die async/await gebruikt:
34. Beschrijf hoe je Python's zou gebruiken concurrent.futures
.
interface voor het asynchroon uitvoeren van callables via threads of processen, kunnen ontwikkelaars asynchrone en parallelle bewerkingen op een elegante manier beheren.
Deze module beheert de toewijzing van middelen en de uitvoering van callables, terwijl de delicate aspecten van threading en multiprocessing via Executors (ThreadPoolExecutor en ProcessPoolExecutor) worden ingekapseld.
Ontwikkelaars kunnen multi-core processors effectief gebruiken voor CPU-gebonden activiteiten en niet-blokkerende I/O-bewerkingen bieden door taken naar een uitvoerder te sturen, die ze vervolgens gelijktijdig kan uitvoeren en zelfs de resultaten ervan kan samenvoegen.
Om ervoor te zorgen dat applicaties responsief en performant zijn, concurrent.futures
creëert een ruimte waar complexe berekeningen en I/O-activiteiten soepel kunnen samenvloeien.
Hier is een voorbeeld van code die concurrent.futures
:
35. Vergelijk Django en Flask qua gebruiksscenario en schaalbaarheid.
Twee sterren in de constellatie van Python's webframeworks, Django en Flask, schitteren elk helder terwijl ze voldoen aan verschillende vereisten van ontwikkelaars.
Voor programmeurs die enorme, databasegestuurde applicaties maken, is Django het hulpmiddel bij uitstek, omdat het wordt geleverd met een ORM en een ingebouwde beheerdersinterface.
Het eenvoudige en modulaire ontwerp van Flask geeft ontwikkelaars echter de vrijheid om hun eigen componenten te selecteren, waardoor het de perfecte keuze is voor kleinere projecten of situaties waarin een lichtgewicht, aanpasbare oplossing essentieel is.
Beide raamwerken kunnen worden geschaald om tegemoet te komen aan de grotere eisen op het gebied van schaalbaarheid.
Het slanke karakter van Flask maakt echter aangepaste schaaltactieken mogelijk die zijn afgestemd op specifieke behoeften, terwijl de ingebouwde mogelijkheden van Django het een klein voordeel kunnen geven voor snelle ontwikkeling in grotere, meer gecompliceerde projecten.
Conclusie
Interviews met Python-scripts vereisen een diepgaande kennis van de mogelijkheden, complexiteiten en toepassingen van de taal.
Een grondige voorbereiding versterkt niet alleen iemands technische competentie, maar wekt ook vertrouwen, waardoor sollicitanten zich snel en accuraat door het moeilijke doolhof van vragen kunnen bewegen.
Aspiranten kunnen ervoor zorgen dat ze voorbereid zijn op het omgaan met zowel fundamentele als toegepaste Python-problemen door belangrijke ideeën zoals concurrency, OOP-principes en datastructuren te bespreken, en zich te verdiepen in praktische toepassingen zoals webprogrammering en datamanipulatie.
Als gevolg hiervan wordt het hebben van een goed afgeronde opleiding essentieel voor succes en kan dit leiden tot situaties waarin iemands Python-programmeervaardigheden kunnen uitblinken en creatief kunnen zijn. Zien Hashdork's interviewserie voor hulp bij de voorbereiding van een sollicitatiegesprek.
Laat een reactie achter