Kazalo[Skrij][Pokaži]
- 1. Kaj je skriptiranje v Pythonu in kako se razlikuje od programiranja v Pythonu?
- 2. Kako deluje Pythonovo zbiranje smeti?
- 3. Pojasnite razliko med seznamom in torko
- 4. Kaj so seznami in navedite primer njihove uporabe?
- 5. Opišite razliko med deepcopy in copy?
- 6. Kako se v Pythonu doseže večnitnost in kako se razlikuje od večprocesiranja?
- 7. Kaj so dekoraterji in kako se uporabljajo v Pythonu?
- 8. Pojasnite razlike med *args in **kwargs?
- 9. Kako bi zagotovili, da je funkcijo mogoče poklicati samo enkrat z uporabo dekoraterjev?
- 10. Kako deluje dedovanje v Pythonu?
- 11. Kaj je preobremenitev in preglasitev metode?
- 12. Opišite pojem polimorfizem na primeru.
- 13. Pojasnite razliko med instančnimi, razrednimi in statičnimi metodami.
- 14. Opišite, kako nabor Python deluje interno.
- 15. Kako je slovar implementiran v Python?
- 16. Pojasnite prednosti uporabe poimenovanih tupl.
- 17. Kako deluje poskusni blok?
- 18. Kakšna je razlika med stavkoma raise in assert?
- 19. Kako berete in pišete podatke iz binarne datoteke v Pythonu?
- 20. Pojasnite stavek with in njegove prednosti pri delu z V/I datotekami.
- 21. Kako bi ustvarili enojni modul v Pythonu?
- 22. Poimenujte nekaj načinov za optimizacijo uporabe pomnilnika v skriptu Python.
- 23. Kako bi izvlekel vse e-poštne naslove iz danega niza z uporabo regularnega izraza?
- 24. Razložite oblikovalski vzorec Factory in njegovo uporabo v Pythonu
- 25. Kakšna je razlika med iteratorjem in generatorjem?
- 26. Kako deluje dekorater @property?
- 27. Kako bi ustvarili osnovni API REST v Pythonu?
- 28. Opišite, kako uporabiti knjižnico zahtev za izdelavo zahteve HTTP POST.
- 29. Kako bi se povezali z bazo podatkov PostgreSQL s pomočjo Pythona?
- 30. Kakšna je vloga ORM-jev v Pythonu in poimenujte priljubljenega?
- 31. Kako bi profilirali skript Python?
- 32. Razložite GIL (Global Interpreter Lock) v CPythonu
- 33. Razloži Pythonov async/await. Kako se razlikuje od tradicionalnega navoja?
- 34. Opišite, kako bi uporabili Pythonov concurrent.futures.
- 35. Primerjajte Django in Flask glede na primer uporabe in razširljivost.
- zaključek
V času, ko tehnologija obstaja v vseh vidikih našega življenja, Python skriptiranje se pojavi kot ključna komponenta ogromne in zapletene infrastrukture IT, ki uvaja paradigmo enostavne uporabe in uporabnosti.
Moč Pythona ni le v njegovi sintaktični preprostosti in berljivosti, ampak tudi v njegovi prilagodljivosti, ki mu omogoča, da z lahkoto premosti vrzel med nizkotveganim skriptiranjem na ravni začetnikov in razvojem programske opreme na ravni podjetja z visokimi vložki.
Široke knjižnice in okviri Pythona utirajo pot tekoči, domiselni tehnični pustolovščini, pa naj bo to na področjih analize podatkov, spletnega razvoja, umetne inteligence ali omrežnih strežnikov.
Poleg tega, da je Python orodje za reševanje problemov, spodbuja tudi vzdušje, v katerem inovacije niso samo sprejete, temveč tudi naravno vključene zahvaljujoč njegovim ogromnim knjižnicam in okvirom, kot sta Django za spletni razvoj ali Pandas za analizo podatkov.
V svetu, kjer so podatki kralj, Python ponuja zmogljiva orodja za manipulacijo, analizo in vizualizacijo podatkov, kar ima za posledico uporabne vpoglede in usmerjanje strateških odločitev.
Python ni le programski jezik; je tudi uspešna skupnost, središče, kjer se zbirajo razvijalci, podatkovni znanstveniki in tehnološki navdušenci, da izumljajo, ustvarjajo in popeljejo industrijo IT na višjo raven.
Razvijalce Pythona iščejo podjetja vseh velikosti, od novonastalih podjetij do dobro uveljavljenih organizacij, kot katalizatorje za inovacije, izboljšave procesov in izboljšane storitve za stranke.
Poleg tega njegova odprtokodna narava spodbuja kulturo skupnega učenja in skupne rasti, kar zagotavlja, da bo še naprej napredoval v hitro spreminjajočem se tehnološkem svetu.
Učenje Pythona leta 2023 je naložba v jezik, ki obljublja, da bo ostal aktualen, prilagodljiv in bistven za obvladovanje oseke in oseke tehnologije.
Omogoča dostop do polj strojno učenje, podatkovna analitika, kibernetska varnost in drugo, kar je vse ključnega pomena za oblikovanje digitalne dobe.
Zato smo za vas sestavili seznam najboljših vprašanj za razgovor o skriptiranju Pythona, ki vam bodo omogočili, da boste zablesteli kot razvijalec in opravili intervju.
1. Kaj je skriptiranje v Pythonu in kako se razlikuje od programiranja v Pythonu?
Python je znan po svoji prilagodljivosti in ponuja skriptne in programerske spretnosti, ki so primerne za določena delovna mesta in cilje.
Skriptiranje v Pythonu je v bistvu proces pisanja krajših, učinkovitejših skriptov, ki so namenjeni upravljanju datotek, avtomatizaciji ponavljajočih se procesov ali hitremu prototipiranju idej.
Ti skripti, ki so pogosto samostojni, učinkovito izvajajo seznam dejanj po vrstnem redu.
Po drugi strani pa gre programiranje v Pythonu dlje in poudarja ustvarjanje večjih, bolj zapletenih programov s strukturirano kodo z uporabo knjižnic, ogrodij in najboljših praks.
Čeprav oba izvirata iz istega jezika, skriptiranje poenostavlja in avtomatizira, medtem ko programiranje ustvarja in izumlja. Ta razlika je vidna v obsegu in ciljih vsake discipline.
2. Kako deluje Pythonovo zbiranje smeti?
Ključni element pri zagotavljanju učinkovitega upravljanja pomnilnika je Pythonov sistem za zbiranje smeti.
Neumorno deluje v ozadju in ščiti sistemske vire pred preobremenitvijo zaradi uhajanja pomnilnika. Ta samodejni pristop temelji predvsem na metodi štetja referenc, kjer vsak objekt spremlja, koliko drugih predmetov se sklicuje nanj.
Ta objekt postane kandidat za pridobitev pomnilnika, ko to število pade na 0, kar pomeni, da element ni več potreben.
Poleg tega Python za iskanje in čiščenje referenčnih ciklov uporablja ciklični zbiralnik smeti, ki bi ga preprost pristop štetja referenc lahko zgrešil.
Tako dvoslojna strategija štetja referenc in cikličnega zbiranja smeti zagotavlja skrbno in učinkovito uporabo pomnilnika, s čimer krepi delovanje Pythona, zlasti v aplikacijah, ki zahtevajo pomnilnik.
Spodaj je na voljo preprost vzorec kode, ki prikazuje, kako vzpostaviti vmesnik s sistemom za zbiranje smeti Python:
V tem izvlečku sta ustvarjena dva objekta, ki se navzkrižno sklicujeta, da vzpostavita cikel. Zbiralnik smeti se nato ročno sproži z uporabo gc.collect(), kar kaže, kako lahko programerji po potrebi sodelujejo z mehanizmom za upravljanje pomnilnika Python.
3. Pojasnite razliko med seznamom in torko
Seznami in tuple so učinkoviti vsebniki za podatke v svetu Python, vendar imajo različne lastnosti, ki izpolnjujejo različne namene programiranja.
Seznam, označen z oglatimi oklepaji, omogoča prilagodljivost, saj omogoča spreminjanje in dinamično spreminjanje velikosti njegovih komponent.
Po drugi strani pa je v oklepajih zaprta zbirka nespremenljiva in ohranja svoje začetno stanje, medtem ko se funkcija izvaja.
Tuple dajejo trdno, nespremenljivo zaporedje, medtem ko seznami ponujajo prilagodljivost, ki omogoča različne uporabe pri obdelavi in spreminjanju podatkov.
Tukaj je malo Python koda vzorec, ki prikazuje, kako uporabiti tako sezname kot tuple:
4. Kaj so seznami in navedite primer njihove uporabe?
Razumevanje seznamov je učinkovit in izrazit način za ustvarjanje seznamov v Pythonu, ki združujejo moč pogojne logike in zank v eno samo razumljivo vrstico kode.
Zagotavljajo poenostavljeno sintakso za pretvorbo naših namenov v seznam, ki združuje ponavljanje in pogojevanje v eno samo, prečiščeno strukturo.
Razumevanje seznamov programerjem v bistvu omogoča, da ustvarijo sezname z izvajanjem operacij na vsakem članu in jih morda filtrirajo glede na določena merila, pri tem pa ohranjajo urejeno kodno zbirko.
Ta izrazna lastnost združuje učinkovitost in jasnost v programiranju Python z izboljšanjem berljivosti, hkrati pa v nekaterih okoliščinah morda zagotavlja računske dobičke.
Spodaj je prikazana ilustracija razumevanja seznama Python:
5. Opišite razliko med deepcopy in copy?
Globina in celovitost podvojenih predmetov določata razliko med deepcopy
in copy
v Pythonu.
Z ustvarjanjem novega elementa ob ohranjanju sklicev na izvirne ugnezdene objekte, a copy
ustvari plitvo repliko, ki splete njuni usodi v mreži soodvisnosti.
Deepcopy
ustvari popolnoma avtonomen klon z rekurzivnim kopiranjem izvirnega objekta in vseh njegovih hierarhičnih komponent, prekine vse povezave in ohrani avtonomijo pri spremembah.
Zato je odvisno od zahtevane stopnje neodvisnosti objekta, deepcopy
zagotavlja celovito reprodukcijo, medtem ko kopija omogoča le površinsko podvajanje.
Tukaj je nekaj kode, ki prikazuje, kako copy
in deepcopy
razlikujejo med seboj:
6. Kako se v Pythonu doseže večnitnost in kako se razlikuje od večprocesiranja?
Večprocesiranje in večnitnost Pythona obravnavata sočasno izvajanje, vendar z uporabo različnih paradigem.
Z uporabo več niti znotraj enega samega procesa večnitnost omogoča sočasno izvajanje nalog v skupnem pomnilniškem prostoru.
Vendar pa je pristno vzporedno izvajanje niti morda težko doseči zaradi Pythonovega globalnega zaklepanja tolmača (GIL).
Po drugi strani pa večprocesiranje uporablja več procesov, od katerih ima vsak ločen tolmač Python in pomnilniški prostor, kar zagotavlja resnično vzporednost.
Za dejavnosti, vezane na V/I, je večnitnost lažja in praktična, vendar se večprocesiranje izkaže v situacijah, vezanih na CPE, kjer je resnično vzporedno izvajanje ključnega pomena.
Tukaj je kratek vzorec kode, ki primerja večprocesiranje in večnitnost:
7. Kaj so dekoraterji in kako se uporabljajo v Pythonu?
V Pythonu dekoraterji elegantno združujejo uporabnost in preprostost, medtem ko subtilno povečujejo ali spreminjajo funkcije.
Pomislite na dekoraterje kot na tančico, ki lepo ovije funkcijo in poveča njene zmogljivosti, ne da bi spremenila njeno bistveno naravo.
Te entitete, označene s simbolom @
, sprejme funkcijo kot vhod in izpiše popolnoma novo funkcijo, ki ponuja brezhibno sredstvo za spreminjanje obnašanja funkcije.
Dekoraterji zagotavljajo široko paleto funkcij, od beleženja do nadzora dostopa, izboljšajo kodo z novimi plastmi, hkrati pa ohranjajo jasno in razumljivo sintakso.
Tukaj je preprost primer kode Python, ki prikazuje, kako se uporabljajo dekoraterji:
8. Pojasnite razlike med *args in **kwargs?
Prilagodljivi parametri Pythona *args
in **kwargs
omogočajo funkcijam, da pravilno sprejmejo vrsto argumentov.
Funkcija lahko sprejme poljubno število pozicijskih argumentov z uporabo *args
parameter, ki jih združuje v tuple.
Nasprotno pa lahko funkcija sprejme poljubno število ključnih besed z uporabo **kwargs
parameter, ki jih združuje v slovar.
Oba delujeta kot kanal za dinamičnost in fleksibilnost pri oblikovanju in klicanju funkcij, **kwargs
ponuja strukturirano metodo za obdelavo poljubne količine vnosov ključnih besed, medtem ko *args
elegantno obravnava nedefinirane pozicijske vnose.
Skupaj izboljšujeta prilagodljivost in vzdržljivost funkcij Python s spretnim in jasnim obvladovanjem širokega nabora aplikacijskih scenarijev.
Primer kode Python, ki uporablja *args
in **kwargs
je spodaj:
9. Kako bi zagotovili, da je funkcijo mogoče poklicati samo enkrat z uporabo dekoraterjev?
Okraševalci Pythona so vešči združevanja uporabnosti z eleganco, kar je potrebno za zagotavljanje edinstvenosti funkcije pri izvajanju.
Možno je oblikovati dekorater, da obdaja funkcijo in spremlja te informacije v notranjosti z ohranjanjem notranjega stanja.
Enkapsulirana funkcija se enkrat pokliče in izvede, dekorater pa zabeleži klic. Naslednji klici so blokirani, s čimer je funkcija zaščitena pred ponavljajočimi se izvajanji z zagotavljanjem, da ni motena.
S pomočjo te aplikacije dekoraterjev je mogoče klice funkcij nadzorovati na subtilen, a učinkovit način, kar zagotavlja edinstvenost na način, ki je hkrati lep in nevsiljiv.
Tukaj je vzorec kode, ki prikazuje, kako lahko z dekoraterji omejite število klicev funkcije:
10. Kako deluje dedovanje v Pythonu?
Pythonov sistem dedovanja ustvari mrežo hierarhičnih povezav med razredi, kar omogoča, da se lastnosti in funkcije iz nadrejenega razreda delijo z njegovimi potomci.
Upravlja linijo, ki omogoča izpeljanim (podrejenim) razredom, da podedujejo, zamenjajo ali dodajo funkcionalnost svojih osnovnih (starševskih) razredov, spodbuja ponovno uporabo kode in logično, hierarhično zasnovo.
Podrejeni razred lahko uvede svoje edinstvene funkcije in vedenja poleg tega, da absorbira zmožnosti svojega nadrejenega, in tako ustvari močan, večplasten predmetni model.
Pri tem pristopu dedovanje spretno porazdeli funkcionalnost po arterijah hierarhije razreda in ustvari enotno, dobro organizirano objektno usmerjeno arhitekturo.
Naslednja poenostavljena koda Python prikazuje dedovanje:
11. Kaj je preobremenitev in preglasitev metode?
Dva temeljna kamna objektno usmerjeno programiranje, preobremenitev metode in preglasitev metode, razvijalcem omogočajo uporabo istega imena metode za več namenov.
Ena sama metoda lahko sprejme različne tipe podatkov in število argumentov, saj ima veliko podpisov zaradi preobremenitve metode.
Po drugi strani pa preglasitev metode omogoča podrazredu, da metodi, ki je že definirana v njenem nadrejenem razredu, doda svojo lastno posebno izvedbo, kar zagotavlja, da se kliče podrejena različica.
Te strategije skupaj izboljšajo prilagodljivost z omogočanjem vedenja metode, ki je odvisno od konteksta in posebnih zahtev aplikacije.
Tukaj je vzorec kode, ki ponazarja oba koncepta:
12. Opišite pojem polimorfizem na primeru.
Polimorfizem je praksa uporabe enega vmesnika za različne vrste podatkov.
Ta ideja zagotavlja prilagodljivost in razširljivost v oblikovanju, tako da daje metodam svobodo obdelave predmetov na več načinov, odvisno od njihovega notranjega tipa ali razreda.
V bistvu polimorfizem omogoča poenotene interakcije, hkrati pa ohranja različna vedenja, saj omogoča, da se objekti različnih razredov obravnavajo kot primerki istega razreda prek dedovanja.
Ta dinamična funkcija spodbuja preprostost kode, saj eni sami funkciji ali operaterju omogoča brez težav interakcijo z različnimi vrstami predmetov.
Tukaj je jasen vzorec kode, ki prikazuje polimorfizem:
13. Pojasnite razliko med instančnimi, razrednimi in statičnimi metodami.
Primerki, razredi in statične metode imajo vse svoje različne načine interakcije s podatki o predmetih in razredih v Pythonu.
Najbolj razširjena vrsta, instančne metode, delujejo na podatke primerka razreda in kot vhod vzamejo primerek razreda, ki se običajno imenuje self.
Sam razred (pogosto imenovan cls) kot argument sprejmejo metode razreda, ki so označene z @classmethod, in manipulirajo s podatki na ravni razreda.
Statične metode, označene z zgoščenim simbolom @staticmethod, ne vplivajo na stanja razreda ali primerka, saj so samostojne funkcije, ki jih vsebuje razred in ne jemljejo self ali cls kot prvi parameter.
Ker vsak tip metode zagotavlja drugačen dostop in uporabnost, so objektno usmerjene arhitekture prilagodljive in natančne.
Kot primer ene od teh vrst metod v kodi:
14. Opišite, kako nabor Python deluje interno.
Notranji struktura podatkov imenovano hashtable uporablja nabor Python, ki je neurejena zbirka različnih komponent, za izvajanje zmogljivih in učinkovitih operacij.
Python uporablja zgoščevalno funkcijo za hitro upravljanje in pridobivanje podatkov, ko je element dodan naboru, pri čemer element spremeni v zgoščevalno vrednost, ki nato definira njegovo lokacijo v pomnilniku.
Z omogočanjem hitrih preverjanj članstva in odstranjevanjem podvojenih vnosov ta tehnika zagotavlja, da je vsak element v nizu edinstven in zlahka dostopen.
Zato inherentna arhitektura nizov teži k optimizaciji operacij, kot so združevanja, križanja in razlike, kar ima za posledico majhno, učinkovito strukturo podatkov.
Tukaj je del kode, ki prikazuje preprosto interakcijo z naborom Python:
15. Kako je slovar implementiran v Python?
Zgoščevalna tabela služi kot temelj slovarja v Pythonu in omogoča hitro pridobivanje podatkov in manipulacijo. Slovarji so dinamične, neurejene zbirke parov ključ-vrednost.
Python uporablja zgoščevalno funkcijo za izračun zgoščene vrednosti ključa, ko je izdan par ključ-vrednost, pri čemer poišče lokacijo naslova za shranjevanje vrednosti v pomnilniku.
Ker zgoščevalna funkcija takoj usmeri tolmača na pomnilniški naslov, ta zasnova ponuja hiter dostop do podatkov na podlagi ključev in je presenetljivo učinkovit pri operacijah iskanja, vstavljanja in brisanja.
Razvijalci lahko enostavno in učinkovito upravljajo podatke zaradi mamljive kombinacije hitrosti in prilagodljivosti, ki jo zagotavljajo slovarji Python.
Spodaj je naveden vzorec kode, ki prikazuje, kako uporabljati slovar Python:
16. Pojasnite prednosti uporabe poimenovanih tupl.
Uporaba poimenovanih tupl v Pythonu spretno združuje izraznost razredov s preprostostjo tupl, rezultat pa je majhna, samoumevna podatkovna struktura.
Tradicionalno tuple je razširjeno z imenovanimi tuplemi, ki ohranjajo nespremenljivost in učinkovitost pomnilnika tuples, hkrati pa dodajajo imenovana polja za izboljšanje berljivosti kode in samoopisa.
Poimenovane tuple spodbujajo jasno, razumljivo in zmogljivo kodo z vzpostavitvijo enostavnih, lahkih objektov brez kakršnih koli metod, s čimer izboljšajo izkušnjo razvijalca in računalniško zmogljivost.
Posledično se poimenovane tuple razvijejo v zmogljivo orodje, ki izboljša strukturo podatkov in berljivost brez ogrožanja hitrosti.
Spodaj je prikazan vzorec kode, ki ponazarja uporabo poimenovanih tulp:
17. Kako deluje poskusni blok?
Blok poskusi razen deluje kot stražar v ekspresivni sintaksi Python, ki pozorno ščiti pred nepravilnostmi med izvajanjem in ohranja nemoten potek izvajanja kljub morebitnim težavam.
Ko poskusni blok naleti na napako, se nadzor samodejno prenese na ustrezen razen blok, kjer se težava odpravi s poročanjem, popravljanjem ali morda ponovnim vrženjem izjeme.
Z obravnavanjem izjem na namenski in nadzorovan način ta sistem ne ščiti le pred motečimi zrušitvami, temveč tudi izboljša uporabniška izkušnja in celovitost podatkov.
Posledično blok poskusi razen spretno združuje upravljanje napak z izvajanjem programa, kar zagotavlja robustnost in stabilnost aplikacije.
Tukaj je kratek vzorec kode, ki uporablja blok poskusi razen:
18. Kakšna je razlika med stavkoma raise in assert?
Stavka dvigniti in potrditi v Pythonovem obravnavanju napak predstavljata dva ločena, vendar povezana izraza upravljanja izjem.
O raise
stavek daje programerju eksplicitni nadzor nad sporočili o napakah in potekom, tako da jim dovoli, da eksplicitno povzročijo določene izjeme.
Assert
, po drugi strani pa deluje kot orodje za odpravljanje napak s samodejnim ustvarjanjem AssertionError
če njegov ustrezen pogoj ni izpolnjen, kar zagotavlja, da program med razvojem deluje, kot je predvideno.
Assert
preprosto preveri pogoje, izboljša razhroščevanje in preverjanje veljavnosti, medtem ko dvig omogoča širši, bolj ekspliciten nadzor. Oba dviga in potrditve omogočata nadzorovano proizvodnjo izjem.
Tukaj je nekaj vzorčne kode, ki prikazuje uporabo raise
in assert
:
19. Kako berete in pišete podatke iz binarne datoteke v Pythonu?
Z uporabo vgrajene odprte funkcije z specifikatorjem binarnega načina povezovanje z binarnimi datotekami v Pythonu vključuje ravnotežje med natančnostjo in preprostostjo.
Uporaba rb
or wb
načini pri odpiranju binarne datoteke bodo zagotovili, da se podatki ob branju ali zapisovanju binarnih podatkov obravnavajo v nekodirani, surovi obliki.
Z uporabo teh načinov Python poenostavlja upravljanje nebesedilnih podatkov, kot so slike ali izvršljive datoteke, kar programerjem omogoča natančno in preprosto obdelavo in analizo binarnih podatkov.
Zato operacije z binarnimi datotekami v Pythonu odpirajo vrata širokemu naboru aplikacij, vključno s serializacijo podatkov, obdelavo slik in binarno analizo, če jih omenimo le nekatere.
Ta primer kode z uporabo binarne datoteke prikazuje, kako brati in pisati podatke:
20. Pojasnite with
in njegove prednosti pri delu z V/I datotekami.
Pythonov stavek with, ki se pogosto uporablja pri V/I datoteki, elegantno poskrbi za učinkovito ravnanje z viri zahvaljujoč ideji upravljanja konteksta.
Pri delu z datotekami, with
takoj zapre datoteko po uporabi, tudi če med izvajanjem dejanja pride do izjeme, ščiti pred uhajanjem virov in zagotavlja čisto prekinitev.
Z odpravo standardne kode ta sintaktični sladkor izboljša berljivost kode. Prav tako povečuje zanesljivost in preprostost z integracijo upravljanja virov in obravnavanja izjem.
Posledično postane stavek with bistvenega pomena za zagotavljanje, da so operacije vaših datotek zanesljive in čiste, ščitijo pred nepredvidenimi težavami in izboljšujejo jasnost kode.
Tukaj je primer kode, ki uporablja with
izjava v datotečnih operacijah:
21. Kako bi ustvarili enojni modul v Pythonu?
Kombinacija metod razreda in notranjih preverjanj se uporablja za ustvarjanje modula singleton v Pythonu, oblikovalskega vzorca, ki dovoljuje samo ustvarjanje enega primerka razreda.
Z vzdrževanjem sledi svojemu primerku in zagotavljanjem metode za njegovo generiranje ali vrnitev razred sledi temu vzorcu, da zagotovi, da naslednje primerke ponovijo prvi primerek.
Z eno samo točko nadzora, enotnim dostopom do virov in zaščito pred konkurenčnimi manipulacijami, singleton zagotavlja eno samo točko nadzora.
Posledično se razvije v učinkovito orodje za enkapsulacijo skupnih virov, ki zagotavlja dosleden dostop in spreminjanje celotnega programa.
Tukaj je majhen vzorec kode Python, ki prikazuje razred singleton:
22. Poimenujte nekaj načinov za optimizacijo uporabe pomnilnika v skriptu Python.
Optimizacija porabe pomnilnika skripta Python pogosto vključuje skrbno uravnovešanje med izbiro strukture podatkov, izboljšavo algoritma in upravljanjem virov.
Ko na primer delate z ogromnimi nabori podatkov, lahko z uporabo generatorjev namesto seznamov znatno zmanjšate porabo pomnilnika tako, da elemente sproti leno ocenjevate, namesto da bi jih hranili v pomnilniku.
Nadaljnje zmanjšanje porabe pomnilnika je možno z obdelavo numeričnih podatkov z matričnimi podatkovnimi strukturami namesto s seznami in z varčno uporabo __slots__
deklaracije v razredu za nadzor oblikovanja dinamičnih atributov.
Tako lahko z uravnoteženjem zmogljivosti in porabe virov zagotovite, da programi Python niso le učinkoviti, temveč tudi premišljeni glede količine pomnilnika, ki ga uporabljajo.
Tukaj je kratek primer kode, ki uporablja generator za zmanjšanje količine uporabljenega pomnilnika:
23. Kako bi izvlekel vse e-poštne naslove iz danega niza z uporabo regularnega izraza?
Regularni izrazi (regex) v Pythonu združujejo natančnost in vsestranskost za pridobivanje e-poštnih naslovov iz niza, kar razvijalcu omogoča spretno filtriranje skozi besedilno gradivo in prepoznavanje želenih vzorcev.
Če želite vzpostaviti strukturo e-poštnega naslova, ustvarite vzorec regularnega izraza z uporabo re-modula. Potem lahko uporabite findall
da pridobi vse pojavitve iz ciljnega niza.
Ta metoda strokovno krmari po besedilnem labirintu, da pridobi vse skrite e-poštne naslove, kar ne le pospeši postopek ekstrakcije, ampak tudi zagotavlja pravilnost.
Regex je mogoče spretno uporabiti za učinkovito pridobivanje določenih podatkov iz nizov, kar poveča obdelavo in analizo podatkov skriptov Python.
Tukaj je del kode, ki uporablja regex za pridobivanje e-poštnih sporočil:
24. Razložite oblikovalski vzorec Factory in njegovo uporabo v Pythonu
Temeljno načelo objektno usmerjenega programiranja, vzorec tovarniškega načrtovanja, je ustvarjanje objektov brez prepoznavanja natančnega razreda objektov, ki jih je treba generirati.
Tovarniški vzorec je mogoče elegantno implementirati v Python z ustvarjanjem metode, ki vrne primerke več razredov glede na vnose ali konfiguracije metode.
Ta postopek, ki se včasih imenuje "tovarna", deluje kot središče za tkanje več primerkov razredov, kar zagotavlja, da so predmeti ustvarjeni, ne da bi klicatelj moral ročno instancirati razrede.
Tako vzorec Factory ohranja nevezano, razširljivo arhitekturo, hkrati pa izboljšuje modularnost in kohezivnost kode. Ponuja tudi poenostavljeno tehniko gradnje predmetov.
25. Kakšna je razlika med iteratorjem in generatorjem?
Iz Pythonovih iteratorjev in generatorjev je jasno, da obe konstrukciji omogočata kroženje po vrednostih, vendar obstajajo subtilne razlike v tem, kako se izvajajo in uporabljajo.
Generator, ki ga pogosto prepoznamo po uporabi donosa, samodejno vzdržuje svoje stanje in je implementiran s funkcijo, ki zagotavlja jedrnat in pomnilniško učinkovit način za sprotno ustvarjanje vrednosti.
Iterator, ki je običajno implementiran kot razred, uporablja metode, kot je __iter__
in __next__
za upravljanje njegovega iteracijskega stanja in ustvarjanje vrednosti.
Posledično ima vsak svoje prednosti glede na določen primer uporabe, pri čemer iteratorji ponujajo temeljit, objektno usmerjen način za prečkanje podatkov, medtem ko generatorji ponujajo lahkotno, leno tehniko vrednotenja.
Obe tehniki dopolnjujeta arzenal razvijalca in omogočata hitro in učinkovito raziskovanje podatkov v različnih situacijah.
Tukaj je del kode iteratorja in generatorja v Pythonu:
26. Kako @property
dekoratersko delo?
Dekorater '@property' v Pythonu igra čudovito melodijo, ki pretvori klice metod v dostop, podoben atributom, s čimer izboljša uporabnost in izraznost objekta.
Metodo lahko pokličete brez uporabe oklepajev z uporabo @property, kar je podobno dostopu do atributa. To ustvari jasnejši in preprostejši vmesnik za interakcijo objektov.
Poleg tega ponuja spretno ravnotežje med funkcionalnostjo in enkapsulacijo, ščiti stanja objektov, hkrati pa zagotavlja intuitiven vmesnik, ki razvijalcem omogoča enostavno določanje atributov z metodami getter in setter.
S kombiniranjem funkcionalnosti metode z dostopnostjo atributov je @property
dekorater se pojavi kot ključno orodje in ponuja preprosto, a učinkovito paradigmo interakcije objektov.
Primer Pythona @property
dekorater je prikazan spodaj:
27. Kako bi ustvarili osnovni API REST v Pythonu?
Za izgradnjo spletnih storitev, ki medsebojno delujejo prek zahtev HTTP, razvijalci pogosto uporabljajo izrazno sposobnost ogrodij, kot je Flask, medtem ko gradijo preprosto REST API v Pythonu.
Flask s svojo preprosto in razumljivo sintakso omogoča razvijalcem, da sestavijo poti, do katerih lahko dostopajo s številnimi metodami HTTP, vključno z GET in POST, za komunikacijo z osnovno aplikacijo.
REST API, zgrajen z uporabo Flaska, lahko preprosto sprejme zahteve HTTP, obdela vsebovane podatke in zagotovi ustrezne informacije kot odgovor z določitvijo edinstvenih končnih točk, povezanih z različnimi funkcijami.
Da bi zagotovili brezhibno komunikacijo med različnimi komponentami programske opreme v omrežnem okolju, lahko razvijalci uporabljajo zmogljive API-je REST s kombinacijo Pythona in Flaska.
Tukaj je delček kode, ki uporablja Flask za ustvarjanje API-ja REST:
28. Opišite, kako uporabiti knjižnico zahtev za izdelavo zahteve HTTP POST.
Pythonova knjižnica zahtev je zmogljivo orodje, ki spremeni težave komunikacije HTTP v dobrodošel API in omogoča preprosto in naravno interakcijo s spletnimi storitvami z uporabo zahtev HTTP POST.
Zahteva POST se izvede z uporabo metode objave, podajo ciljni URL in priložijo gradivo za pošiljanje, ki lahko vsebuje podatke obrazca, JSON, datoteke in drugo.
Knjižnica zahtev nato upravlja osnovno povezavo HTTP, pošilja podatke na določen URL in zbira odziv strežnika, da omogoči tekoče spletne interakcije.
Razvijalci lahko preprosto sodelujejo s spletnimi storitvami, predložijo podatke obrazcev in se prek zahtev povežejo s spletnimi API-ji, s čimer premostijo vrzel med lokalnimi aplikacijami in globalnim spletom.
Z uporabo knjižnice zahtev naslednji vzorec kode prikazuje, kako poslati zahtevo HTTP POST:
29. Kako bi se povezali z bazo podatkov PostgreSQL s pomočjo Pythona?
Vključevanje v bazo podatkov PostgreSQL iz okolja Python elegantno ureja paket psycopg2, zmogljiv most, ki omogoča nemoteno interakcijo z bazo podatkov.
Z uporabo psycopg2
, lahko programerji preprosto ustvarijo povezave, zaženejo poizvedbe SQL in dobijo rezultate z neposredno integracijo zmogljivosti PostgreSQL v programe Python.
Zapletene funkcije zbirke podatkov lahko odklenete z le nekaj vrsticami kode, s čimer zagotovite, da so podatki dostopni, spremenjeni in shranjeni natančno in učinkovito.
Ta modul omogoča razvijalcem, da v celoti izkoristijo relacijske baze podatkov v svojih aplikacijah z elegantno realizacijo sinergije med Pythonom in PostgreSQL.
Tukaj je vzorčna koda, ki prikazuje, kako uporabljati psycopg2
knjižnica za vzpostavitev povezave z bazo podatkov PostgreSQL:
30. Kakšna je vloga ORM-jev v Pythonu in poimenujte priljubljenega?
Objektno-relacijsko preslikavo (ORM) v Pythonu razvijalcem omogoča povezovanje z bazami podatkov z uporabo razredov Python in objektnih paradigem.
Deluje kot harmonični posrednik med objektno usmerjenim programiranjem in administracijo relacijske baze podatkov.
SQLAlchemy, eden najbolj znanih ORM-jev v okolju Python, ponuja celoten nabor orodij za interakcijo z več zbirkami podatkov SQL z uporabo visokonivojske, objektno usmerjene sintakse.
S pomočjo SQLAlchemy je mogoče entitete baze podatkov predstaviti kot razrede Python, pri čemer primerki teh razredov služijo kot vrstice v tabelah baze podatkov.
To omogoča programerjem, da delajo z bazami podatkov, ne da bi morali pisati neobdelane poizvedbe SQL.
Zaradi zapletenosti povezljivosti SQL in baze podatkov ORM-ji, kot je SQLAlchemy, omogočajo uporabniku prijaznejše, varnejše interakcije z bazami podatkov, ki jih je mogoče vzdrževati.
Tukaj je preprost primer, ki prikazuje, kako deluje SQLAlchemy:
31. Kako bi profilirali skript Python?
Skript Python je profiliran z analizo njegove računalniške strukture ter časovnih in prostorskih podrobnosti njegovega izvajanja, da bi našli morebitna ozka grla pri delovanju in izboljšali učinkovitost.
Razvijalci lahko skrbno analizirajo obnašanje svoje kode med izvajanjem z uporabo vgrajenega cProfile
modul.
S tem lahko pridobijo temeljite podatke o funkcijskih klicih, časih izvajanja in odnosih klicev, kar jim omogoča, da prepoznajo in obravnavajo ozka grla pri delovanju.
Z vključitvijo profiliranja v razvojni življenjski cikel lahko zagotovite, da koda ne le deluje pravilno, ampak tudi učinkovito, uravnoteži računalniške vire in izboljša splošno zmogljivost aplikacije.
Razvijalci lahko torej zaščitijo programe pred neučinkovitostjo s skrbnim profiliranjem, s čimer zagotovijo, da so zanesljivo nastavljeni in zmogljivi v različnih računalniških zahtevah.
Tukaj je preprost primer profiliranja skripta Python z uporabo cProfile
modul:
32. Razložite GIL (Global Interpreter Lock) v CPythonu
Globalno zaklepanje tolmača (GIL) v CPython deluje kot nadzornik, ki zagotavlja, da samo ena nit izvaja bajtno kodo Python naenkrat v enem samem procesu, tudi v aplikacijah z več nitmi.
Čeprav se zdi, da je ozko grlo, je GIL ključnega pomena pri zaščiti upravljanja pomnilnika CPython in notranjih podatkovnih struktur pred sočasnim dostopom in ohranjanju celovitosti sistema.
Upoštevati je treba potrebo po večnitnosti v dejavnostih, vezanih na V/I, kjer morajo niti čakati na dostavo ali sprejem podatkov, saj GIL ne odpravi te potrebe.
Torej, tudi če GIL predstavlja težave za dejavnosti, vezane na CPE, razumevanje njegovega vedenja in prilagoditev tehnik, kot je uporaba večprocesiranja ali sočasnega programiranja, omogoča razvijalcem, da ustvarijo učinkovite, sočasne programe Python.
Tukaj je primer kode Python, ki uporablja niti in prikazuje, kako lahko GIL vpliva na opravila, vezana na CPE:
33. Razloži Pythonov async/await. Kako se razlikuje od tradicionalnega navoja?
Sintaksa async/await v Pythonu odpira svet asinhronega programiranja, paradigme, ki nekaterim funkcijam omogoča, da prepustijo nadzor izvajalnemu okolju, tako da lahko medtem izvajajo druge dejavnosti, kar izboljša učinkovitost programa.
Async/await ohranja dejavnosti v eni sami niti, vendar omogoča izvajanje, da skače med nalogami, kar zagotavlja neblokirno vedenje brez zapletenega upravljanja niti.
To je v nasprotju s klasičnim navojem, kjer se niti izvajajo vzporedno in pogosto potrebujejo zapleteno upravljanje in sinhronizacijo.
Posledično lahko razvijalci učinkovito in z enostavnejšim pristopom k nadzoru sočasnosti obravnavajo sočasne dejavnosti, vezane na V/I.
To spodbuja kooperativni večopravilni model, v katerem procesi prostovoljno prepuščajo nadzor.
Kot rezultat, async/await ponuja značilen, poenostavljen način za načrtovanje sočasnih aplikacij, zlasti tam, kjer so V/I operacije običajne, pri čemer najde ravnovesje med zmogljivostjo in kompleksnostjo.
Spodaj je naveden primer kode Python, ki uporablja async/await:
34. Opišite, kako bi uporabili Python concurrent.futures
.
vmesnik za asinhrono izvajanje klicev prek niti ali procesov, lahko razvijalci elegantno upravljajo asinhrone in vzporedne operacije.
Ta modul upravlja dodeljevanje virov in izvajanje klicev, medtem ko zajema občutljive vidike niti in večprocesiranja prek izvajalcev (ThreadPoolExecutor in ProcessPoolExecutor).
Razvijalci lahko učinkovito uporabljajo večjedrne procesorje za dejavnosti, vezane na CPE, in zagotavljajo neblokirane V/I operacije tako, da pošljejo naloge izvršitelju, ki jih lahko nato izvaja sočasno in celo združuje njihove rezultate.
Da bi zagotovili, da so aplikacije odzivne in zmogljive, concurrent.futures
ustvarja prostor, kjer se lahko zapleteni izračuni in V/I dejavnosti gladko združijo.
Tukaj je vzorec kode, ki uporablja concurrent.futures
:
35. Primerjajte Django in Flask glede na primer uporabe in razširljivost.
Dve zvezdi v konstelaciji spletnih ogrodij Python, Django in Flask, močno sijeta, hkrati pa izpolnjujeta različne zahteve razvijalcev.
Za programerje, ki ustvarjajo ogromne aplikacije, ki temeljijo na bazi podatkov, je Django orodje izbire, saj ima ORM in vgrajen skrbniški vmesnik.
Vendar Flaskova preprosta in modularna zasnova daje razvijalcem svobodo pri izbiri lastnih komponent, zaradi česar je odlična izbira za manjše projekte ali situacije, kjer je lahka, prilagodljiva rešitev bistvenega pomena.
Oba ogrodja je mogoče prilagoditi večjim zahtevam, ko gre za razširljivost.
Vendar Flaskova vitka narava omogoča prilagojene taktike skaliranja, ki so prilagojene posebnim potrebam, medtem ko lahko vgrajene zmožnosti Djanga dajo majhno prednost za hiter razvoj v večjih, bolj zapletenih projektih.
zaključek
Razgovori o skriptiranju Pythona zahtevajo poglobljeno poznavanje zmožnosti, kompleksnosti in aplikacij jezika.
Temeljita priprava ne samo krepi tehnično usposobljenost, ampak tudi vzbuja zaupanje, kandidatom pa pomaga, da se hitro in natančno premikajo skozi težaven labirint vprašanj.
Kandidati se lahko prepričajo, da so pripravljeni na obravnavo osnovnih in uporabnih težav Pythona, tako da pregledajo ključne ideje, kot so sočasnost, načela OOP in podatkovne strukture, ter se poglobijo v praktične aplikacije, kot je spletno programiranje in manipulacija podatkov.
Posledično postane dobro zaokrožena izobrazba bistvenega pomena za uspeh in lahko privede do situacij, v katerih se lahko posameznikove sposobnosti programiranja v Pythonu izkažejo in so ustvarjalni. Glej Hashdorkova serija intervjujev za pomoč pri pripravi na razgovor.
Pustite Odgovori