Cuprins[Ascunde][Spectacol]
- 1. Ce este scripting-ul Python și prin ce diferă de programarea Python?
- 2. Cum funcționează colectarea gunoiului Python?
- 3. Explicați diferența dintre o listă și un tuplu
- 4. Ce sunt listele de înțelegere și dați un exemplu de utilizare a acestora?
- 5. Descrieți diferența dintre deepcopy și copy?
- 6. Cum se realizează multithreading în Python și cum diferă de multiprocesare?
- 7. Ce sunt decoratorii și cum sunt utilizați în Python?
- 8. Explicați diferențele dintre *args și **kwargs?
- 9. Cum v-ați asigura că o funcție poate fi apelată o singură dată folosind decoratori?
- 10. Cum funcționează moștenirea în Python?
- 11. Ce este supraîncărcarea și suprasolicitarea metodei?
- 12. Descrie conceptul de polimorfism cu un exemplu.
- 13. Explicați diferența dintre metodele instanță, clasă și statice.
- 14. Descrieți cum funcționează un set Python intern.
- 15. Cum este implementat un dicționar în Python?
- 16. Explicați beneficiile utilizării tuplurilor numite.
- 17. Cum funcționează blocul try-except?
- 18. Care este diferența dintre declarațiile de ridicare și afirmare?
- 19. Cum citești și scrii date dintr-un fișier binar în Python?
- 20. Explicați instrucțiunea with și avantajele acesteia atunci când lucrați cu fișiere I/O.
- 21. Cum ați crea un modul singleton în Python?
- 22. Numiți câteva moduri de optimizare a utilizării memoriei într-un script Python.
- 23. Cum ați extrage toate adresele de e-mail dintr-un șir dat folosind regex?
- 24. Explicați modelul de proiectare Factory și aplicarea acestuia în Python
- 25. Care este diferența dintre un iterator și un generator?
- 26. Cum funcționează decoratorul @property?
- 27. Cum ați crea un API REST de bază în Python?
- 28. Descrieți cum să utilizați biblioteca de solicitări pentru a face o solicitare HTTP POST.
- 29. Cum v-ați conecta la o bază de date PostgreSQL folosind Python?
- 30. Care este rolul ORM-urilor în Python și numiți unul popular?
- 31. Cum ați profila un script Python?
- 32. Explicați GIL (Global Interpreter Lock) în CPython
- 33. Explicați asincronul/așteptarea lui Python. Cum este diferită de firul tradițional?
- 34. Descrieți cum ați folosi concurrent.futures din Python.
- 35. Comparați Django și Flask în ceea ce privește cazul de utilizare și scalabilitatea.
- Concluzie
Într-o perioadă în care tehnologia există în fiecare aspect al vieții noastre, Piton scripting-ul apare ca o componentă cheie a infrastructurii IT enorme și complicate, introducând o paradigmă de ușurință în utilizare și utilitate.
Puterea lui Python nu constă doar în simplitatea și lizibilitatea sa sintactică, ci și în adaptabilitatea sa, ceea ce îi permite să reducă cu ușurință decalajul dintre scriptarea cu risc scăzut, la nivel de începător și dezvoltarea de software la nivel de întreprindere cu mize mari.
Bibliotecile și cadrele largi ale Python deschid calea pentru o aventură tehnică fluidă, imaginativă, fie că este vorba în domeniile analizei datelor, dezvoltării web, inteligenței artificiale sau serverelor de rețea.
Pe lângă faptul că este un instrument de rezolvare a problemelor, Python promovează și o atmosferă în care inovația nu este doar îmbrățișată, ci și încorporată în mod natural datorită bibliotecilor și cadrelor sale enorme, cum ar fi Django pentru dezvoltarea web sau Pandas pentru analiza datelor.
Într-o lume în care datele sunt rege, Python oferă instrumente puternice pentru manipulare, analiză și vizualizarea datelor, rezultând în perspective acționabile și ghidând alegerile strategice.
Python nu este doar un limbaj de programare; este, de asemenea, o comunitate înfloritoare, un hub în care dezvoltatorii, oamenii de știință de date și pasionații de tehnologie se reunesc pentru a inventa, crea și duce industria IT la nivelul următor.
Dezvoltatorii Python sunt căutați de companiile de toate dimensiunile, de la startup-uri în curs de dezvoltare până la organizații bine stabilite, ca catalizatori ai inovației, îmbunătățirii proceselor și serviciilor îmbunătățite pentru clienți.
În plus, natura sa open-source încurajează o cultură a învățării partajate și a creșterii colaborative, garantând că va continua să avanseze odată cu lumea tehnologică în schimbare rapidă.
Învățarea Python în 2023 este o investiție într-o limbă care promite să rămână actuală, flexibilă și esențială pentru gestionarea fluxurilor și refluxurilor tehnologiei.
Oferă acces la câmpurile de masina de învățare, analiza datelor, securitatea cibernetică și multe altele, toate acestea fiind cruciale pentru modelarea erei digitale.
Prin urmare, am compilat o listă cu cele mai bune întrebări de interviu pentru scripting Python pentru dvs., care vă vor permite să străluciți ca dezvoltator și să obțineți succes în interviu.
1. Ce este scripting-ul Python și prin ce diferă de programarea Python?
Python este cunoscut pentru adaptabilitatea sa și oferă atât abilități de scripting, cât și abilități de programare, fiecare potrivită pentru anumite locuri de muncă și obiective.
Scripting-ul Python este în mod fundamental procesul de scriere a scripturilor mai scurte și mai eficiente, destinate să gestioneze fișiere, să automatizeze procese repetitive sau să prototipeze rapid ideile.
Aceste scripturi, care sunt adesea independente, efectuează eficient o listă de acțiuni în ordine.
Programarea Python, pe de altă parte, merge mai departe, punând accent pe crearea de programe mai mari și mai complicate, cu cod structurat, folosind biblioteci, cadre și bune practici.
Deși ambele provin din același limbaj, scripting-ul simplifică și automatizează în timp ce programarea creează și inventează. Această diferență poate fi văzută în scopul și obiectivele fiecărei discipline.
2. Cum funcționează colectarea gunoiului Python?
Un element cheie în asigurarea unei gestionări eficiente a memoriei este sistemul de colectare a gunoiului Python.
Funcționează neobosit în fundal pentru a proteja resursele sistemului împotriva depășirii de scurgeri de memorie. Această abordare automată se bazează în principal pe metoda de numărare a referințelor, în care fiecare obiect ține evidența câte alte obiecte îl fac referire.
Acest obiect devine un candidat pentru recuperarea memoriei atunci când acest număr scade la 0, ceea ce indică că elementul nu mai este necesar.
În plus, Python folosește un colector de gunoi ciclic, pe care abordarea simplă a numărării de referințe l-ar putea pierde, pentru a găsi și a clarifica ciclurile de referință.
Astfel, strategia de numărare a referințelor și colectare ciclică a gunoiului cu două straturi asigură o utilizare atentă și eficientă a memoriei, întărind performanța lui Python, în special în aplicațiile care necesită multă memorie.
Un eșantion de cod simplu care arată cum să interfațăm cu sistemul de colectare a gunoiului Python este furnizat mai jos:
Două obiecte sunt generate în acest extras și sunt încrucișate pentru a stabili un ciclu. Colectorul de gunoi este apoi declanșat manual folosind gc.collect(), arătând modul în care programatorii se pot angaja cu mecanismul de gestionare a memoriei Python, dacă este necesar.
3. Explicați diferența dintre o listă și un tuplu
Listele și tuplurile sunt containere eficiente pentru date în lumea Python, dar au proprietăți diferite care îndeplinesc diferite scopuri de programare.
O listă, indicată prin paranteze drepte, permite flexibilitate, permițând schimbarea și redimensionarea dinamică a componentelor sale.
Un tuplu cuprins între paranteze, pe de altă parte, este imuabil și își menține starea inițială în timp ce funcția este executată.
Tuplurile oferă o secvență solidă, imuabilă, în timp ce listele oferă flexibilitate, permițând o varietate de utilizări în procesarea și modificarea datelor.
Iată un pic Cod Python exemplu care arată cum să utilizați atât listele, cât și tuplurile:
4. Ce sunt listele de înțelegere și dați un exemplu de utilizare a acestora?
Listele de înțelegere sunt o modalitate eficientă și expresivă de a crea liste în Python care combină puterea logicii condiționate și buclele într-o singură linie de cod ușor de înțeles.
Ele oferă o sintaxă simplificată pentru a ne converti intențiile într-o listă, combinând iterația și condiționalitatea într-o singură structură rafinată.
Înțelegerea listelor oferă, în esență, programatorilor posibilitatea de a crea liste executând operațiuni pe fiecare membru și poate filtrăndu-le în funcție de anumite criterii, toate păstrând o bază de cod ordonată.
Această caracteristică expresivă combină eficiența cu claritatea în programarea Python, îmbunătățind lizibilitatea, oferind, de asemenea, posibilități de calcul în anumite circumstanțe.
O ilustrare a înțelegerii listei Python este prezentată mai jos:
5. Descrieți diferența dintre deepcopy și copy?
Adâncimea și integritatea obiectelor duplicate determină diferența dintre deepcopy
și copy
în Python.
Prin crearea unui element nou păstrând referințele la obiectele imbricate originale, a copy
creează o replică superficială care le împletește destinele într-o rețea de interdependență.
Deepcopy
creează o clonă total autonomă prin copierea recursivă a obiectului original și a tuturor componentelor sale ierarhice, întrerupând toate conexiunile și menținând autonomia în schimbări.
Prin urmare, în funcție de nivelul necesar de independență a obiectului, deepcopy
asigură o reproducere completă, în timp ce copia oferă doar o duplicare la nivel de suprafață.
Iată un cod pentru a arăta cum copy
și deepcopy
diferă unul de altul:
6. Cum se realizează multithreading în Python și cum diferă de multiprocesare?
Multiprocesarea și multithreading-ul lui Python se adresează ambelor execuții concurente, dar folosind paradigme diferite.
Folosind mai multe fire într-un singur proces, multithreading permite executarea concomitentă a sarcinilor într-un spațiu de memorie partajat.
Cu toate acestea, execuția reală a firului paralel ar putea fi dificil de realizat din cauza blocării globale a interpretului (GIL) de la Python.
Pe de altă parte, multiprocesarea folosește mai multe procese, fiecare cu un interpret Python și spațiu de memorie separat, asigurând un paralelism real.
Pentru activitățile legate de I/O, multithreading-ul este mai ușor și mai practic, dar multiprocesarea excelează în situațiile legate de CPU, în care execuția reală în paralel este crucială.
Iată un scurt eșantion de cod care contrastează multiprocesarea față de multithreading:
7. Ce sunt decoratorii și cum sunt utilizați în Python?
În Python, decoratorii combină elegant utilitatea și simplitatea în timp ce măresc sau schimbă subtil funcțiile.
Gândiți-vă la decoratori ca la un voal care învăluie frumos o funcție, adăugându-i capacitățile fără a-i schimba natura esențială.
Aceste entități, notate prin simbol @
, acceptați o funcție ca intrare și scoateți o funcție complet nouă, oferind un mijloc perfect de modificare a comportamentului funcției.
Decoratorii oferă o gamă largă de caracteristici, de la înregistrare până la controlul accesului, îmbunătățind codul cu noi straturi, păstrând în același timp o sintaxă clară și ușor de înțeles.
Iată un exemplu simplu de cod Python care arată cum sunt folosiți decoratorii:
8. Explicați diferențele dintre *args și **kwargs?
Parametrii flexibili ai lui Python *args
și **kwargs
permite funcțiilor să preia corect o serie de argumente.
O funcție poate accepta orice număr de argumente poziționale folosind *args
parametru, care le grupează într-un tuplu.
În schimb, o funcție poate accepta orice număr de argumente cheie folosind **kwargs
parametru, care le grupează într-un dicționar.
Ambele acționează ca canale pentru dinamism și flexibilitate în construirea și apelarea funcțiilor, **kwargs
oferind o metodă structurată pentru gestionarea unui număr arbitrar de intrări de cuvinte cheie în timp ce *args
gestionează cu grație intrările poziționale nedefinite.
Împreună, îmbunătățesc flexibilitatea și durabilitatea funcțiilor Python, gestionând cu pricepere și claritate o gamă largă de scenarii de aplicație.
Un exemplu de cod Python care utilizează *args
și **kwargs
este furnizat mai jos:
9. Cum v-ați asigura că o funcție poate fi apelată o singură dată folosind decoratori?
Decoratorii Python sunt adepți în a combina utilitatea cu eleganța, care este necesară pentru a asigura singularitatea unei funcții în execuție.
Este posibil să proiectați un decorator care să includă o funcție și să țină evidența acestor informații în interior, păstrând o stare internă.
Funcția încapsulată este apelată o dată și executată, iar decoratorul înregistrează apelul. Apelurile ulterioare sunt blocate, protejând funcția de execuții repetate, asigurându-se că nu este perturbată.
Cu ajutorul acestei aplicații a decoratorilor, apelurile de funcții pot fi controlate într-un mod subtil, dar eficient, garantând unicitatea într-un mod atât frumos, cât și discret.
Iată un exemplu de cod pentru a arăta cum pot fi folosiți decoratorii pentru a limita numărul de apeluri ale unei funcții:
10. Cum funcționează moștenirea în Python?
Sistemul de moștenire al lui Python creează o rețea de legături ierarhice între clase, permițând ca caracteristicile și funcțiile unei clase părinte să fie partajate cu descendenții acesteia.
Gestionează o linie care permite claselor derivate (copil) să moștenească, să înlocuiască sau să adauge funcționalități din clasele lor de bază (părinte), promovând reutilizarea codului și un design logic, ierarhic.
Clasa copil își poate introduce caracteristicile și comportamentele unice în plus față de absorbția capacităților de la părintele său, creând un model de obiect puternic, cu mai multe straturi.
În această abordare, moștenirea distribuie cu pricepere funcționalitatea în arterele ierarhiei de clasă, creând o arhitectură unificată, bine organizată, orientată pe obiecte.
Următorul cod Python simplificat demonstrează moștenirea:
11. Ce este supraîncărcarea și suprasolicitarea metodei?
Cele două pietre de temelie ale programare orientată obiect, supraîncărcarea metodei și suprascrierea metodei, permit dezvoltatorilor să folosească același nume de metodă în mai multe scopuri.
O singură metodă poate găzdui o varietate de tipuri de date și număr de argumente având multe semnături datorită supraîncărcării metodei.
Pe de altă parte, suprascrierea metodei permite unei subclase să adauge propria sa implementare specială la o metodă care este deja definită în clasa sa părinte, garantând că versiunea copilului este apelată.
Împreună, aceste strategii îmbunătățesc adaptabilitatea, permițând comportamente ale metodei care depind de context și de cerințele specifice ale aplicației.
Iată un eșantion de cod care exemplifica ambele concepte:
12. Descrie conceptul de polimorfism cu un exemplu.
Polimorfismul este practica utilizării unei singure interfețe pentru diferite tipuri de date.
Această idee asigură adaptabilitatea și scalabilitatea în proiectare, oferind metodelor libertatea de a procesa obiecte în mai multe moduri, în funcție de tipul sau clasa lor intrinsecă.
În esență, polimorfismul permite interacțiuni unificate, păstrând în același timp comportamente distincte, permițând obiectelor din clase diferite să fie considerate ca instanțe ale aceleiași clase prin moștenire.
Această caracteristică dinamică încurajează simplitatea codului, permițând unei singure funcții sau operator să interacționeze cu o varietate de tipuri de obiecte fără probleme.
Iată un exemplu clar de cod care demonstrează polimorfismul:
13. Explicați diferența dintre metodele instanță, clasă și statice.
Metodele de instanță, clasă și statice au toate propriile moduri distincte de a interacționa cu datele obiectului și clasei în Python.
Tipul cel mai răspândit, metodele de instanță, acționează asupra datelor instanței de clasă și iau ca intrare o instanță a clasei, numită de obicei self.
Clasa în sine (denumită adesea cls) este acceptată ca argument de către metodele de clasă, care sunt notate cu @classmethod, și manipulează datele la nivel de clasă.
Metodele statice, notate prin simbolul hash @staticmethod, nu afectează stările de clasă sau instanță, deoarece sunt funcții independente conținute în clasă și nu iau self sau cls ca prim parametru.
Deoarece fiecare tip de metodă oferă acces și utilitate diferite, arhitecturile orientate pe obiecte sunt flexibile și precise.
Ca exemplu de unul dintre aceste tipuri de metode în cod:
14. Descrieți cum funcționează un set Python intern.
Un intern structură de date numită hashtable este folosită de un set Python, care este o colecție neordonată de componente distincte, pentru a efectua operațiuni puternice și eficiente.
Python folosește o funcție hash pentru a gestiona și a prelua rapid datele atunci când un element este adăugat la un set, transformând elementul într-o valoare hash care îi definește apoi locația în memorie.
Facilitând verificările rapide ale membrilor și eliminând intrările duplicate, această tehnică se asigură că fiecare element dintr-un set este unic și ușor accesibil.
Prin urmare, arhitectura inerentă a seturilor tinde să optimizeze operațiuni precum uniuni, încrucișări și diferențe, rezultând o structură de date mică și eficientă.
Iată o bucată de cod care arată cum să interacționați cu un set Python simplu:
15. Cum este implementat un dicționar în Python?
Un hashtable servește ca fundament al unui dicționar în Python și permite recuperarea și manipularea rapidă a datelor. Dicționarele sunt colecții dinamice, neordonate, de perechi cheie-valoare.
Python folosește o funcție hash pentru a calcula hash-ul cheii atunci când este emisă o pereche cheie-valoare, localizând locația adresei de stocare a valorii în memorie.
Deoarece funcția hash indică imediat interpretul către adresa de memorie, acest design oferă acces rapid la date bazate pe chei și este uimitor de eficient în operațiunile de recuperare, inserare și ștergere.
Dezvoltatorii pot gestiona datele cu ușurință și eficient datorită combinației atractive de viteză și flexibilitate oferite de dicționarele Python.
Mai jos este listat un exemplu de cod care arată cum să utilizați un dicționar Python:
16. Explicați beneficiile utilizării tuplurilor numite.
Utilizarea tuplurilor numite în Python combină cu pricepere expresivitatea claselor cu simplitatea tuplurilor, rezultând o structură de date mică, auto-explicativă.
Tuplul tradițional este extins cu tupluri numite, care păstrează imuabilitatea și eficiența memoriei tuplurilor în timp ce adaugă câmpuri denumite pentru a îmbunătăți lizibilitatea codului și autodescrierea.
Tuplurile numite promovează un cod clar, ușor de înțeles și performant prin stabilirea de obiecte simple, ușoare, fără nicio metodă, îmbunătățind atât experiența dezvoltatorului, cât și performanța computațională.
Ca rezultat, tuplurile numite se transformă într-un instrument puternic care îmbunătățește structura și lizibilitatea datelor fără a compromite viteza.
Un exemplu de cod care ilustrează utilizarea tuplurilor numite este prezentat mai jos:
17. Cum funcționează blocul try-except?
Blocul try-except acționează ca o sentinelă în sintaxa expresivă Python, protejându-se cu atenție împotriva neregulilor de rulare și menținând fluxul lin al execuției, în ciuda potențialelor probleme.
Când un bloc de încercare întâmpină o eroare, controlul este transferat automat către blocul except corespunzător, unde problema este rezolvată prin raportarea, remedierea sau poate reintroduce excepția.
Prin gestionarea excepțiilor într-un mod intenționat și controlat, acest sistem nu numai că protejează împotriva accidentelor perturbatoare, ci și îmbunătățește experiența utilizatorului și integritatea datelor.
Ca rezultat, blocul try-except îmbină cu pricepere gestionarea erorilor cu execuția programului, garantând robustețea și stabilitatea aplicației.
Iată o mică mostră de cod care utilizează blocul try-except:
18. Care este diferența dintre declarațiile de ridicare și afirmare?
Declarațiile raise și assert din gestionarea erorilor de la Python reprezintă două expresii separate, dar legate de managementul excepțiilor.
raise
instrucțiunea oferă programatorului controlul explicit asupra mesajelor de eroare și a fluxului, permițându-le să provoace în mod explicit excepții specificate.
Assert
, pe de altă parte, acționează ca un instrument de depanare prin generarea automată a unui AssertionError
dacă condiția corespunzătoare nu este îndeplinită, garantând că programul funcționează conform intenționării în timpul dezvoltării.
Assert
pur și simplu verifică condițiile, îmbunătățind depanarea și validarea, în timp ce creșterea permite un control mai larg și mai explicit. Atât ridicarea, cât și afirmarea permit producția controlată de excepții.
Iată un exemplu de cod care arată cum se utilizează raise
și assert
:
19. Cum citești și scrii date dintr-un fișier binar în Python?
Folosind funcția de deschidere încorporată cu un specificator de mod binar, interfațarea cu fișierele binare în Python implică un echilibru între acuratețe și simplitate.
Utilizarea rb
or wb
modurile la deschiderea unui fișier binar se vor asigura că datele sunt tratate în forma sa necodificată, brută, atunci când citesc sau scriu date binare.
Prin utilizarea acestor moduri, Python simplifică gestionarea datelor non-text, cum ar fi imaginile sau fișierele executabile, permițând programatorilor să gestioneze și să analizeze datele binare precis și ușor.
Prin urmare, operațiunile cu fișiere binare în Python deschid ușa către o gamă largă de aplicații, inclusiv serializarea datelor, procesarea imaginilor și analiza binară, pentru a menționa câteva.
Folosind un fișier binar, acest exemplu de cod arată cum să citiți și să scrieți date:
20. Explicați with
declarația și avantajele sale atunci când lucrați cu fișiere I/O.
Instrucțiunea Python with, care este folosită frecvent cu fișiere I/O, se asigură în mod elegant că resursele sunt gestionate eficient datorită ideii de gestionare a contextului.
Când aveți de-a face cu fișiere, with
instrucțiunea închide imediat fișierul după utilizare, chiar dacă apare o excepție în timp ce acțiunea este efectuată, protejând împotriva scurgerilor de resurse și garantând o terminare curată.
Prin eliminarea codului standard, acest zahăr sintactic îmbunătățește lizibilitatea codului. De asemenea, crește fiabilitatea și simplitatea prin integrarea managementului resurselor și gestionării excepțiilor.
Drept urmare, declarația with devine esențială pentru a vă asigura că operațiunile cu fișierele sunt fiabile și curate, protejând împotriva problemelor neprevăzute și îmbunătățind claritatea codului.
Iată un exemplu de cod care utilizează with
declarație în operațiuni de fișier:
21. Cum ați crea un modul singleton în Python?
O combinație de metode de clasă și verificări interne sunt utilizate pentru a crea un modul singleton în Python, un model de proiectare care permite doar crearea unei singure instanțe a unei clase.
Menținând evidența propriei instanțe și oferind o metodă pentru a o genera sau returna, o clasă urmează acest model pentru a se asigura că instanțiile ulterioare reproduc prima instanță.
Cu un singur punct de control, acces unificat la resurse și protecție împotriva manipulărilor concurente, singleton asigură un singur punct de control.
Ca rezultat, se dezvoltă într-un instrument eficient pentru încapsularea resurselor partajate, garantând accesul și modificarea consecventă în întregul program.
Iată un mic exemplu de cod Python care demonstrează o clasă singleton:
22. Numiți câteva moduri de optimizare a utilizării memoriei într-un script Python.
Optimizarea consumului de memorie de script Python implică frecvent un act de echilibrare atent între alegerea structurii datelor, îmbunătățirea algoritmului și gestionarea resurselor.
Atunci când lucrați cu seturi de date uriașe, de exemplu, folosirea generatoarelor, mai degrabă decât a listelor, poate minimiza semnificativ utilizarea memoriei, evaluând leneș articolele din mers, mai degrabă decât păstrându-le în memorie.
Reducerea suplimentară a utilizării memoriei este posibilă prin manipularea datelor numerice cu structuri de date matrice, mai degrabă decât liste și prin utilizarea cu moderație __slots__
declarații în clasă pentru a controla formarea atributelor dinamice.
Astfel, echilibrând performanța și utilizarea resurselor, vă puteți asigura că programele Python nu sunt doar eficiente, ci și atent la cantitatea de memorie pe care o folosesc.
Iată un scurt exemplu de cod care utilizează un generator pentru a reduce cantitatea de memorie utilizată:
23. Cum ați extrage toate adresele de e-mail dintr-un șir dat folosind regex?
Expresiile regulate (regex) în Python combină acuratețea și versatilitatea pentru a extrage adrese de e-mail dintr-un șir, permițând dezvoltatorului să filtreze cu îndemânare materialul textual și să identifice modele de dorit.
Pentru a stabili structura unei adrese de e-mail, se creează un model regex folosind re-modulul. Apoi, puteți folosi findall
pentru a obține toate aparițiile din șirul țintă.
Această metodă navighează cu experiență în labirintul textual pentru a obține toate adresele de e-mail ascunse, ceea ce nu numai că accelerează procesul de extragere, dar asigură și corectitudinea.
Regex poate fi folosit cu pricepere pentru a extrage în mod eficient anumite date din șiruri, sporind procesarea și analiza datelor scripturilor Python.
Iată o bucată de cod care utilizează regex pentru a extrage e-mailurile:
24. Explicați modelul de proiectare Factory și aplicarea acestuia în Python
Principiul fundamental al programării orientate pe obiecte, modelul de proiectare din fabrică, este crearea de obiecte fără a identifica clasa precisă a obiectelor care urmează să fie generate.
Modelul Factory poate fi implementat elegant în Python prin crearea unei metode care returnează instanțe ale mai multor clase în funcție de intrările sau configurațiile metodei.
Această procedură, care este uneori denumită „Fabrică”, acționează ca un hub pentru țeserea mai multor instanțe de clasă, garantând că obiectele sunt create fără ca apelantul să fie nevoit să instanțieze manual clase.
Astfel, modelul Factory menține o arhitectură decuplată, scalabilă, îmbunătățind în același timp modularitatea și coeziunea codului. De asemenea, oferă o tehnică simplificată de a construi obiecte.
25. Care este diferența dintre un iterator și un generator?
Este clar din iteratoarele și generatoarele Python că ambele construcții fac posibilă trecerea în buclă a valorilor, cu toate acestea, există diferențe subtile în modul în care sunt implementate și utilizate.
Un generator, care este frecvent identificat prin utilizarea randamentului, își menține automat starea și este implementat cu o funcție, oferind o modalitate concisă și eficientă de memorie de a produce valori din mers.
Un iterator, care este de obicei implementat ca o clasă, utilizează metode precum __iter__
și __next__
să-și gestioneze starea de iterație și să producă valori.
Ca urmare, fiecare are propriile merite bazate pe cazul de utilizare particular, iteratoarele oferind o modalitate amănunțită, orientată pe obiecte, de a parcurge date, în timp ce generatoarele oferă o tehnică de evaluare ușoară și leneșă.
Ambele tehnici se adaugă la arsenalul dezvoltatorului și fac posibilă explorarea rapidă și eficientă a datelor într-o varietate de situații.
Iată o bucată de cod a unui iterator și a unui generator în Python:
26. Cum funcționează @property
munca de decorator?
Decoratorul „@property” din Python redă o melodie minunată care transformă apelurile de metodă în acces asemănător atributelor, îmbunătățind capacitatea de utilizare și expresivitatea obiectelor.
O metodă poate fi apelată fără a folosi paranteze folosind @property, care este similar cu accesarea unui atribut. Acest lucru creează o interfață mai clară și mai ușor de utilizat pentru interacțiunea cu obiectele.
În plus, oferă un echilibru inteligent de funcționalitate și încapsulare, protejând stările obiectelor, oferind în același timp o interfață intuitivă, permițând dezvoltatorilor să specifice cu ușurință atributele folosind metode getter și setter.
Prin combinarea funcționalității metodei cu accesibilitatea atributelor, @property
Decorator apare ca un instrument crucial și oferă o paradigmă de interacțiune cu obiecte simplă, dar eficientă.
Un exemplu de Python @property
decoratorul este prezentat mai jos:
27. Cum ați crea un API REST de bază în Python?
Pentru a construi servicii web care interacționează prin solicitări HTTP, dezvoltatorii folosesc frecvent capacitatea expresivă a cadrelor precum Flask în timp ce construiesc un simplu API-ul REST în Python.
Cu sintaxa sa simplă și ușor de înțeles, Flask le permite dezvoltatorilor să construiască rute care pot fi accesate printr-o serie de metode HTTP, inclusiv GET și POST, pentru a comunica cu aplicația de bază.
Un API REST construit folosind Flask poate accepta cu ușurință cereri HTTP, poate procesa datele conținute și poate oferi informații relevante ca răspuns prin specificarea punctelor finale unice legate de diferite funcționalități.
Pentru a asigura o comunicare perfectă între diferite componente software într-un mediu de rețea, dezvoltatorii pot folosi API-uri REST puternice folosind o combinație de Python și Flask.
Iată o mică bucată de cod care folosește Flask pentru a crea un API REST:
28. Descrieți cum să utilizați biblioteca de solicitări pentru a face o solicitare HTTP POST.
Biblioteca de solicitări Python este un instrument puternic care transformă dificultățile comunicării HTTP într-un API primitor și face interacțiunea simplă și naturală cu serviciile online folosind solicitări HTTP POST.
O solicitare POST se face prin utilizarea metodei post, oferind adresa URL de destinație și atașând materialul de trimis, care poate conține date de formular, JSON, fișiere și multe altele.
Biblioteca de solicitări gestionează apoi conexiunea HTTP subiacentă, trimițând datele la adresa URL desemnată și colectând răspunsul serverului pentru a permite interacțiuni web fluide.
Dezvoltatorii pot interacționa cu ușurință cu serviciile online, pot trimite date de formular și se pot interacționa cu API-urile web prin solicitări, reducând decalajul dintre aplicațiile locale și webul global.
Folosind biblioteca de solicitări, următorul exemplu de cod arată cum se trimite o solicitare HTTP POST:
29. Cum v-ați conecta la o bază de date PostgreSQL folosind Python?
Interacțiunea cu o bază de date PostgreSQL dintr-un mediu Python este gestionată elegant de pachetul psycopg2, o punte puternică care permite interacțiuni fără întreruperi cu bazele de date.
Prin folosirea psycopg2
, programatorii pot crea cu ușurință conexiuni, rula interogări SQL și pot obține rezultate, integrând direct capacitatea PostgreSQL în programele Python.
Puteți debloca funcții complexe ale bazei de date cu doar câteva linii de cod, garantând că datele sunt accesate, modificate și salvate cu acuratețe și eficiență.
Acest modul permite dezvoltatorilor să utilizeze pe deplin bazele de date relaționale în aplicațiile lor, realizând elegant sinergia dintre Python și PostgreSQL.
Iată un exemplu de cod care demonstrează cum se utilizează psycopg2
bibliotecă pentru a stabili o conexiune la o bază de date PostgreSQL:
30. Care este rolul ORM-urilor în Python și numiți unul popular?
Maparea obiect-relațională (ORM) în Python permite dezvoltatorilor să se conecteze la baze de date folosind clase Python și paradigme obiect.
Acționează ca un mediator armonic între programarea orientată pe obiecte și administrarea bazelor de date relaționale.
SQLAlchemy, unul dintre cele mai cunoscute ORM-uri din mediul Python, oferă un set complet de instrumente pentru interacțiunea cu mai multe baze de date SQL folosind sintaxa de nivel înalt, orientată pe obiecte.
Cu ajutorul SQLAlchemy, entitățile bazei de date pot fi reprezentate ca clase Python, cu instanțe ale acestor clase servind ca rânduri în tabelele bazei de date.
Acest lucru permite programatorilor să opereze cu baze de date fără a fi nevoie să scrie interogări SQL brute.
Datorită complexității SQL și a conectivității bazelor de date, ORM-urile precum SQLAlchemy fac posibile interacțiuni mai ușor de utilizat, mai sigure și mai ușor de întreținut.
Iată un exemplu simplu care arată cum funcționează SQLAlchemy:
31. Cum ați profila un script Python?
Un script Python este profilat prin analizarea structurii sale de calcul și a detaliilor de timp și spațiu ale execuției sale pentru a găsi eventualele blocaje de performanță și pentru a îmbunătăți eficiența.
Dezvoltatorii pot analiza cu atenție comportamentul codului lor în timpul rulării utilizând sistemul încorporat cProfile
modul.
Procedând astfel, ei pot obține date detaliate despre apelurile de funcții, timpii de execuție și relațiile apelurilor, permițându-le să identifice și să abordeze blocajele de performanță.
Puteți garanta că codul nu numai că funcționează corect, ci și eficient, echilibrând resursele de calcul și îmbunătățind performanța generală a aplicației, prin includerea profilării în ciclul de viață al dezvoltării.
Prin urmare, dezvoltatorii pot proteja programele împotriva ineficiențelor printr-o profilare atentă, asigurându-se că sunt reglate în mod fiabil și performante într-o gamă largă de cerințe de calcul.
Iată un exemplu simplu de profilare a scriptului Python folosind cProfile
modul:
32. Explicați GIL (Global Interpreter Lock) în CPython
Global Interpreter Lock (GIL) din CPython funcționează ca o sentinelă, garantând că un singur fir rulează codul de octeți Python la un moment dat într-un singur proces, chiar și în aplicațiile cu mai multe fire.
Chiar dacă poate părea a fi un blocaj, GIL este crucial în protejarea managementului memoriei CPython și a structurilor interne de date de accesul concomitent și păstrarea integrității sistemului.
Totuși, trebuie reținută nevoia de multithreading în activitățile legate de I/O, în care firele de execuție trebuie să aștepte ca datele să fie livrate sau primite, deoarece GIL nu elimină această nevoie.
Astfel, chiar dacă GIL pune dificultăți pentru activitățile legate de CPU, înțelegerea comportamentului său și adaptarea tehnicilor, cum ar fi folosirea multiprocesării sau a programării concurente, le permite dezvoltatorilor să creeze programe Python eficiente, concurente.
Iată un exemplu de cod Python care utilizează fire și arată modul în care GIL ar putea avea un efect asupra sarcinilor legate de CPU:
33. Explicați asincronul/așteptarea lui Python. Cum este diferită de firul tradițional?
Sintaxa async/wait din Python deschide lumea programării asincrone, o paradigmă care permite unor funcții să cedeze controlul mediului de rulare, astfel încât alte activități să poată efectua între timp, îmbunătățind eficiența programului.
Async/wait menține activitățile într-un singur fir, dar permite execuției să sară între sarcini, asigurând un comportament neblocant fără complexitatea gestionării firelor.
Acest lucru este în contrast cu threadingul clasic, în care firele de execuție se execută în paralel și au nevoie frecvent de management și sincronizare complicate.
Ca rezultat, dezvoltatorii pot gestiona activitățile concurente legate de I/O în mod eficient și cu o abordare mai simplă a controlului concurenței.
Acest lucru promovează un model de cooperare multitasking în care procesele oferă controlul de bună voie.
Ca rezultat, async/wait oferă o modalitate distinctă, simplificată de a proiecta aplicații concurente, în special acolo unde operațiunile I/O sunt comune, găsind un echilibru între performanță și complexitate.
Un exemplu de cod Python care utilizează async/wait este oferit mai jos:
34. Descrieți cum ați folosi Python concurrent.futures
.
interfață pentru executarea asincronă a apelabilelor prin fire sau procese, dezvoltatorii pot gestiona cu grație operațiunile asincrone și paralele.
Acest modul gestionează alocarea resurselor și execuția apelabilelor încapsulând în același timp aspectele delicate ale threadingului și multiprocesării prin Executor (ThreadPoolExecutor și ProcessPoolExecutor).
Dezvoltatorii pot folosi în mod eficient procesoare multi-core pentru activități legate de CPU și pot furniza operațiuni I/O neblocante trimițând sarcini unui executant, care apoi le poate executa concomitent și chiar le poate agrega rezultatele.
Pentru a ne asigura că aplicațiile sunt receptive și performante, concurrent.futures
creează un spațiu în care calculele complexe și activitățile I/O se pot îmbina fără probleme.
Iată un eșantion de cod pe care îl folosește concurrent.futures
:
35. Comparați Django și Flask în ceea ce privește cazul de utilizare și scalabilitatea.
Două stele din constelația cadrelor web ale lui Python, Django și Flask, fiecare strălucește puternic în timp ce îndeplinesc diverse cerințe ale dezvoltatorilor.
Pentru programatorii care creează aplicații masive, bazate pe baze de date, Django este instrumentul de alegere, deoarece vine cu un ORM și o interfață de administrare încorporată.
Cu toate acestea, designul simplu și modular al lui Flask oferă dezvoltatorilor libertatea de a-și selecta propriile componente, făcându-l alegerea perfectă pentru proiecte mai mici sau situații în care o soluție ușoară și adaptabilă este esențială.
Ambele cadre pot fi scalate pentru a se adapta la cerințe mai mari atunci când vine vorba de scalabilitate.
Cu toate acestea, natura slabă a lui Flask permite tactici de scalare personalizate care sunt adaptate nevoilor particulare, în timp ce capabilitățile încorporate ale Django îi pot oferi un avantaj mic pentru dezvoltarea rapidă în proiecte mai mari și mai complicate.
Concluzie
Interviurile de scripting Python necesită o cunoaștere aprofundată a capacităților, complexității și aplicațiilor limbajului.
O pregătire temeinică nu numai că întărește competența tehnică a cuiva, dar inspiră și încredere, ajutând solicitanții să treacă rapid și precis prin labirintul dificil de întrebări.
Aspiranții se pot asigura că sunt pregătiți să gestioneze atât problemele Python de bază, cât și cele aplicate, revizuind idei cheie precum concurența, principiile POO și structurile de date, precum și scufundându-se în aplicații practice precum programarea web și manipularea datelor.
Drept urmare, a avea o educație completă devine esențială pentru succes și poate duce la situații în care abilitățile de programare Python ale cuiva pot excela și pot fi creative. Vedea Seria de interviuri a lui Hashdork pentru ajutor la pregătirea interviului.
Lasă un comentariu