Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
- 1. Çfarë është skriptimi në Python dhe si ndryshon ai nga programimi në Python?
- 2. Si funksionon mbledhja e mbeturinave në Python?
- 3. Shpjegoni ndryshimin midis një liste dhe një tupleje
- 4. Çfarë janë kuptimet e listave dhe jepni një shembull të përdorimit të tyre?
- 5. Përshkruani ndryshimin midis kopjimit të thellë dhe kopjes?
- 6. Si arrihet multithreading në Python dhe si ndryshon nga multiprocessing?
- 7. Çfarë janë dekoruesit dhe si përdoren në Python?
- 8. Shpjegoni ndryshimet midis *args dhe **kwargs?
- 9. Si do të siguronit se një funksion mund të thirret vetëm një herë duke përdorur dekorues?
- 10. Si funksionon trashëgimia në Python?
- 11. Çfarë është mbingarkesa dhe mbingarkesa e metodës?
- 12. Përshkruani konceptin e polimorfizmit me një shembull.
- 13. Shpjegoni ndryshimin midis metodave të shembullit, klasës dhe statike.
- 14. Përshkruani se si funksionon brenda një grupi Python.
- 15. Si zbatohet një fjalor në Python?
- 16. Shpjegoni përfitimet e përdorimit të tupave të emërtuar.
- 17. Si funksionon blloku try-except?
- 18. Cili është ndryshimi midis deklaratave të ngritjes dhe të pohimit?
- 19. Si lexoni dhe shkruani të dhëna nga një skedar binar në Python?
- 20. Shpjegoni deklaratën with dhe avantazhet e tij gjatë punës me skedarin I/O.
- 21. Si do të krijonit një modul singleton në Python?
- 22. Emërtoni disa mënyra për të optimizuar përdorimin e kujtesës në një skript Python.
- 23. Si do t'i nxirrnit të gjitha adresat e emailit nga një varg i caktuar duke përdorur regex?
- 24. Shpjegoni modelin e dizajnit Factory dhe aplikimin e tij në Python
- 25. Cili është ndryshimi midis një iterator dhe një gjenerator?
- 26. Si funksionon dekoruesi @property?
- 27. Si do të krijonit një API bazë REST në Python?
- 28. Përshkruani se si të përdorni bibliotekën e kërkesave për të bërë një kërkesë HTTP POST.
- 29. Si do të lidheshit me një bazë të dhënash PostgreSQL duke përdorur Python?
- 30. Cili është roli i ORM-ve në Python dhe emërtoni një të njohur?
- 31. Si do të profilizonit një skript Python?
- 32. Shpjegoni GIL (Global Interpreter Lock) në CPython
- 33. Shpjegoni asinkronizimin/pritjen e Python. Si është i ndryshëm nga filetimi tradicional?
- 34. Përshkruani se si do të përdornit të ardhmen e njëkohshme të Python.
- 35. Krahasoni Django dhe Flask për sa i përket rastit të përdorimit dhe shkallëzueshmërisë.
- Përfundim
Në një kohë kur teknologjia ekziston në çdo aspekt të jetës sonë, Piton skriptimi shfaqet si një komponent kyç i infrastrukturës së madhe dhe të ndërlikuar të TI-së, duke sjellë një paradigmë të lehtësisë së përdorimit dhe dobisë.
Fuqia e Python qëndron jo vetëm në thjeshtësinë dhe lexueshmërinë e tij sintaksore, por edhe në përshtatshmërinë e tij, e cila e lejon atë të kapërcejë me lehtësi hendekun midis skriptimit me rrezik të ulët, të nivelit fillestar dhe zhvillimit të softuerit të nivelit të lartë të aksioneve.
Bibliotekat dhe kornizat e gjera të Python hapin rrugën për një aventurë teknike të rrjedhshme, imagjinative, qoftë në fushat e analizës së të dhënave, zhvillimit të uebit, inteligjencës artificiale ose serverëve të rrjetit.
Përveç të qenit një mjet për zgjidhjen e problemeve, Python gjithashtu nxit një atmosferë ku inovacioni jo vetëm përqafohet, por gjithashtu përfshihet natyrshëm falë bibliotekave dhe kornizave të tij të mëdha, si Django për zhvillimin e uebit ose Pandat për analizën e të dhënave.
Në një botë ku të dhënat janë mbret, Python ofron mjete të fuqishme për manipulimin, analizimin dhe vizualizimi i të dhënave, duke rezultuar në njohuri të zbatueshme dhe zgjedhje strategjike udhëzuese.
Python nuk është thjesht një gjuhë programimi; është gjithashtu një komunitet i lulëzuar, një qendër ku zhvilluesit, shkencëtarët e të dhënave dhe entuziastët e teknologjisë mblidhen së bashku për të shpikur, krijuar dhe çuar industrinë e IT në një nivel tjetër.
Zhvilluesit e Python janë të kërkuar nga bizneset e të gjitha madhësive, nga startup-et e reja deri te organizatat e themeluara mirë, si katalizatorë për inovacionin, përmirësimin e procesit dhe përmirësimin e shërbimit ndaj klientit.
Për më tepër, natyra e tij me burim të hapur nxit një kulturë të të mësuarit të përbashkët dhe rritjes bashkëpunuese, duke garantuar se do të vazhdojë të përparojë me botën teknologjike që ndryshon me shpejtësi.
Mësimi i Python në 2023 është një investim në një gjuhë që premton të mbetet aktuale, fleksibël dhe thelbësore për menaxhimin e zbaticave dhe rrjedhave të teknologjisë.
Ai jep akses në fushat e Mësimi makinë, analitika e të dhënave, siguria kibernetike dhe më shumë, të gjitha këto janë thelbësore për formimin e epokës dixhitale.
Prandaj, ne kemi përpiluar një listë të pyetjeve më të mira të intervistës për skriptimin e Python për ju, të cilat do t'ju mundësojnë të shkëlqeni si zhvillues dhe të kaloni intervistën.
1. Çfarë është skriptimi në Python dhe si ndryshon ai nga programimi në Python?
Python është i njohur për përshtatshmërinë e tij dhe ofron aftësi skriptimi dhe programimi, secila e përshtatshme për punë dhe qëllime të veçanta.
Skriptimi me Python është në thelb procesi i shkrimit të skripteve më të shkurtra, më efikase që synojnë të menaxhojnë skedarët, të automatizojnë proceset e përsëritura ose të prototipojnë shpejt idetë.
Këto skripta, të cilat shpesh janë të pavarura, kryejnë me efikasitet një listë veprimesh në rregull.
Programimi Python, nga ana tjetër, shkon më tej, duke theksuar krijimin e programeve më të mëdha, më të ndërlikuara me kod të strukturuar duke përdorur biblioteka, korniza dhe praktika më të mira.
Ndërsa ata të dy vijnë nga e njëjta gjuhë, skriptimi thjeshton dhe automatizon ndërsa programimi krijon dhe shpik. Ky ndryshim mund të shihet në shtrirjen dhe qëllimet e secilës disiplinë.
2. Si funksionon mbledhja e mbeturinave në Python?
Një element kyç në sigurimin e menaxhimit efektiv të kujtesës është sistemi i grumbullimit të mbeturinave të Python.
Punon pa u lodhur në sfond për të mbrojtur burimet e sistemit nga tejkalimi nga rrjedhjet e kujtesës. Kjo qasje e automatizuar bazohet kryesisht në metodën e numërimit të referencës, ku secili objekt mban gjurmët se sa objekte të tjera po i referohen.
Ky objekt bëhet kandidat për rikuperimin e memories kur ky numër bie në 0, gjë që tregon se artikulli nuk kërkohet më.
Për më tepër, Python përdor një grumbullues ciklik mbeturinash, të cilin qasja e thjeshtë e numërimit të referencës mund ta humbasë, për të gjetur dhe pastruar ciklet e referencës.
Kështu, strategjia e numërimit të referencës dhe grumbullimit ciklik të mbeturinave me dy shtresa siguron një përdorim të kujdesshëm dhe efektiv të kujtesës, duke forcuar performancën e Python, veçanërisht në aplikacionet me memorie intensive.
Një mostër e thjeshtë kodi që tregon se si të ndërlidhet me sistemin e grumbullimit të mbeturinave të Python është dhënë më poshtë:
Dy objekte gjenerohen në këtë fragment dhe kryqëzohen për të krijuar një cikël. Më pas, mbledhësi i mbeturinave aktivizohet manualisht duke përdorur gc.collect(), duke treguar se si programuesit mund të angazhohen me mekanizmin e menaxhimit të kujtesës Python sipas nevojës.
3. Shpjegoni ndryshimin midis një liste dhe një tupleje
Listat dhe tuplet janë kontejnerë efektivë për të dhëna në botën e Python, por ato kanë veti të ndryshme që plotësojnë qëllime të ndryshme programimi.
Një listë, e shënuar me kllapa katrore, mundëson fleksibilitet duke lejuar ndryshimin dhe ndryshimin dinamik të përmasave të përbërësve të saj.
Një tuple i mbyllur në kllapa, nga ana tjetër, është i pandryshueshëm dhe ruan gjendjen e tij fillestare ndërsa funksioni është duke u ekzekutuar.
Tuples japin një sekuencë solide, të pandryshueshme, ndërsa listat ofrojnë fleksibilitet, duke lejuar një shumëllojshmëri përdorimesh në përpunimin dhe modifikimin e të dhënave.
Këtu është pak Kodi Python mostër që tregon se si të përdoren listat dhe tuplet:
4. Çfarë janë kuptimet e listave dhe jepni një shembull të përdorimit të tyre?
Kuptimi i listave është një mënyrë efikase dhe ekspresive për të krijuar lista në Python që kombinojnë fuqinë e logjikës së kushtëzuar dhe sythe në një linjë të vetme kodi të kuptueshme.
Ato ofrojnë një sintaksë të thjeshtuar për të kthyer qëllimet tona në një listë, duke kombinuar përsëritjen dhe kushtëzimin në një strukturë të vetme, të rafinuar.
Kuptimi i listave në thelb u jep programuesve mundësinë për të krijuar lista duke ekzekutuar operacione në secilin anëtar dhe ndoshta duke i filtruar ato në varësi të kritereve të caktuara, të gjitha duke mbajtur një bazë kodi të rregullt.
Kjo veçori shprehëse kombinon efikasitetin me qartësinë në programimin Python duke përmirësuar lexueshmërinë, ndërkohë që ka mundësi të sigurojë edhe përfitime llogaritëse në disa rrethana.
Një ilustrim i të kuptuarit të listës Python tregohet më poshtë:
5. Përshkruani ndryshimin midis kopjimit të thellë dhe kopjes?
Thellësia dhe integriteti i objekteve të dyfishta përcaktojnë ndryshimin midis deepcopy
copy
në Python.
Duke krijuar një artikull të ri duke mbajtur referenca për objektet origjinale të mbivendosur, a copy
krijon një kopje të cekët që gërsheton fatet e tyre në një rrjetë ndërvarësie.
Deepcopy
krijon një klon plotësisht autonom duke kopjuar në mënyrë rekursive objektin origjinal dhe të gjithë komponentët e tij hierarkikë, duke prerë të gjitha lidhjet dhe duke ruajtur autonominë në ndryshime.
Prandaj, në varësi të nivelit të kërkuar të pavarësisë së objektit, deepcopy
siguron një riprodhim gjithëpërfshirës ndërsa kopjimi thjesht jep një dublikim në nivel sipërfaqësor.
Këtu është një kod për të treguar se si copy
deepcopy
ndryshojnë nga njëri-tjetri:
6. Si arrihet multithreading në Python dhe si ndryshon nga multiprocessing?
Multiprocessing dhe multithreading i Python të dyja adresojnë ekzekutimin e njëkohshëm, por duke përdorur paradigma të ndryshme.
Duke përdorur shumë threads brenda një procesi të vetëm, multithreading mundëson ekzekutimin e njëkohshëm të detyrave brenda një hapësire të përbashkët memorie.
Megjithatë, ekzekutimi i vërtetë paralel i fijeve mund të jetë i vështirë për t'u arritur për shkak të Kyçjes Globale të Interpretuesit të Python (GIL).
Nga ana tjetër, multiprocessing përdor disa procese, secili me një interpretues të veçantë Python dhe hapësirë memorie, duke siguruar paralelizëm të vërtetë.
Për aktivitetet e lidhura me I/O, multithreading është më i lehtë dhe praktik, por multiprocessing shkëlqen në situatat e lidhura me CPU ku ekzekutimi i vërtetë paralel është vendimtar.
Këtu është një mostër e shkurtër kodi që bën kontrast me multiprocessing dhe multithreading:
7. Çfarë janë dekoruesit dhe si përdoren në Python?
Në Python, dekoruesit kombinojnë në mënyrë elegante dobinë dhe thjeshtësinë, ndërsa shtojnë ose ndryshojnë në mënyrë delikate funksionet.
Mendoni për dekoruesit si një vello që mbështjell bukur një funksion, duke i shtuar aftësitë e tij pa ndryshuar natyrën e tij thelbësore.
Këto entitete, të shënuara me simbolin @
, pranoni një funksion si hyrje dhe nxirrni një funksion krejtësisht të ri, duke ofruar një mjet pa probleme për të modifikuar sjelljen e funksionit.
Dekoratorët japin një gamë të gjerë veçorish, nga regjistrimi deri te kontrolli i aksesit, duke përmirësuar kodin me shtresa të reja duke ruajtur një sintaksë të qartë dhe të kuptueshme.
Këtu është një shembull i thjeshtë i kodit Python që tregon se si përdoren dekoruesit:
8. Shpjegoni ndryshimet midis *args dhe **kwargs?
Parametrat fleksibël të Python *args
**kwargs
lejojnë funksionet të marrin siç duhet një varg argumentesh.
Një funksion mund të pranojë çdo numër argumentesh pozicionale duke përdorur *args
parametri, i cili i grupon ato në një tufë.
Në të kundërt, një funksion mund të pranojë çdo numër argumentesh fjalë kyçe duke përdorur **kwargs
parametri, i cili i grupon ato në një fjalor.
Të dyja veprojnë si kanale për dinamizëm dhe fleksibilitet në ndërtimin dhe thirrjen e funksioneve, **kwargs
duke ofruar një metodë të strukturuar për trajtimin e një sasie arbitrare të hyrjeve të fjalëve kyçe ndërsa *args
trajton me hijeshi hyrjet pozicionale të papërcaktuara.
Së bashku, ato përmirësojnë fleksibilitetin dhe qëndrueshmërinë e funksioneve të Python duke trajtuar me shkathtësi dhe qartësi një gamë të gjerë skenarësh aplikimi.
Një shembull i kodit Python që përdor *args
**kwargs
është dhënë më poshtë:
9. Si do të siguronit se një funksion mund të thirret vetëm një herë duke përdorur dekorues?
Dekoruesit e Python janë të aftë në kombinimin e dobisë me elegancën, e cila nevojitet për të siguruar singularitetin e një funksioni në ekzekutim.
Është e mundur të projektohet një dekorues për të mbyllur një funksion dhe për të mbajtur gjurmët e këtij informacioni brenda duke mbajtur një gjendje të brendshme.
Funksioni i kapsuluar thirret një herë dhe ekzekutohet, dhe dekoruesi regjistron thirrjen. Thirrjet e mëpasshme bllokohen, duke mbrojtur funksionin nga ekzekutimet e përsëritura duke u siguruar që ai të mos shqetësohet.
Me ndihmën e këtij aplikacioni të dekoruesve, thirrjet e funksioneve mund të kontrollohen në një mënyrë delikate, por efektive, duke garantuar unike në një mënyrë që të jetë sa e bukur dhe pa vëmendje.
Këtu është një mostër kodi për të treguar se si mund të përdoren dekoruesit për të kufizuar numrin e herëve që mund të thirret një funksion:
10. Si funksionon trashëgimia në Python?
Sistemi i trashëgimisë së Python krijon një rrjet lidhjesh hierarkike midis klasave, duke lejuar që karakteristikat dhe funksionet nga një klasë prind të ndahen me pasardhësit e saj.
Ai menaxhon një linjë që lejon klasat e prejardhura (fëmijë) të trashëgojnë, zëvendësojnë ose shtojnë funksionalitet nga klasat e tyre bazë (prindër), duke promovuar ripërdorimin e kodit dhe një dizajn logjik, hierarkik.
Klasa e fëmijës mund të prezantojë veçoritë dhe sjelljet e saj unike, përveç aftësive përthithëse nga prindi, duke krijuar një model të fortë objekti me shumë shtresa.
Në këtë qasje, trashëgimia shpërndan me mjeshtëri funksionalitetin në të gjithë arteriet e hierarkisë së klasës, duke krijuar një arkitekturë të unifikuar dhe të mirëorganizuar të orientuar nga objekti.
Kodi i mëposhtëm i thjeshtuar Python demonstron trashëgiminë:
11. Çfarë është mbingarkesa dhe mbingarkesa e metodës?
Dy gurët e themelit të programim i orientuar drejt objektit, mbingarkesa e metodës dhe mbivendosja e metodës, u mundësojnë zhvilluesve të përdorin të njëjtin emër të metodës për disa qëllime.
Një metodë e vetme mund të akomodojë një shumëllojshmëri të llojeve të të dhënave dhe numërimit të argumenteve duke pasur shumë nënshkrime falë mbingarkesës së metodës.
Nga ana tjetër, mbivendosja e metodës lejon një nënklasë të shtojë zbatimin e saj të veçantë në një metodë që është përcaktuar tashmë në klasën e saj prind, duke garantuar që versioni i fëmijës të thirret.
Së bashku, këto strategji përmirësojnë përshtatshmërinë duke mundësuar sjellje të metodave që varen nga konteksti dhe kërkesat e veçanta të aplikacionit.
Këtu është një shembull i kodit që ilustron të dy konceptet:
12. Përshkruani konceptin e polimorfizmit me një shembull.
Polimorfizmi është praktika e përdorimit të një ndërfaqeje të vetme për lloje të ndryshme të dhënash.
Kjo ide siguron përshtatshmëri dhe shkallëzim në dizajn duke u dhënë metodave lirinë për të përpunuar objekte në mënyra të shumta në varësi të llojit ose klasës së tyre të brendshme.
Në thelb, polimorfizmi mundëson ndërveprime të unifikuara duke mbajtur sjellje të dallueshme duke lejuar që objektet e klasave të ndryshme të konsiderohen si shembuj të së njëjtës klasë përmes trashëgimisë.
Kjo veçori dinamike inkurajon thjeshtësinë e kodit duke lejuar një funksion ose operator të vetëm të ndërveprojë me një sërë llojesh objektesh pa asnjë problem.
Këtu është një mostër e qartë kodi që demonstron polimorfizëm:
13. Shpjegoni ndryshimin midis metodave të shembullit, klasës dhe statike.
Metodat e shembullit, klasave dhe statike kanë të gjitha mënyrat e tyre të dallueshme të ndërveprimit me të dhënat e objektit dhe klasës në Python.
Lloji më i përhapur, metodat e instancës, veprojnë në të dhënat e instancës së klasës dhe marrin si hyrje një shembull të klasës, që zakonisht quhet vetë.
Vetë klasa (shpesh e referuar si cls) pranohet si argument nga metodat e klasës, të cilat shënohen me @classmethod, dhe ato manipulojnë të dhënat e nivelit të klasës.
Metodat statike, të shënuara me simbolin hash @staticmethod, nuk ndikojnë në gjendjet e klasës ose instancës pasi ato janë funksione të pavarura të përfshira brenda klasës dhe nuk marrin vet ose cls si parametër të parë.
Për shkak se çdo lloj metode ofron akses dhe dobi të ndryshme, arkitekturat e orientuara nga objekti janë fleksibël dhe të sakta.
Si shembull i një prej këtyre llojeve të metodave në kod:
14. Përshkruani se si funksionon brenda një grupi Python.
Një e brendshme struktura e të dhënave i quajtur hashtable përdoret nga një grup Python, i cili është një koleksion i parregulluar i komponentëve të veçantë, për të kryer operacione të fuqishme dhe efektive.
Python përdor një funksion hash për të menaxhuar dhe rimarrë shpejt të dhënat kur një element i shtohet një grupi, duke e kthyer elementin në një vlerë hash që më pas përcakton vendndodhjen e tij në memorie.
Duke lehtësuar kontrollet e shpejta të anëtarësimit dhe duke hequr hyrjet e dyfishta, kjo teknikë siguron që çdo element në një grup të jetë unik dhe lehtësisht i arritshëm.
Prandaj, arkitektura e natyrshme e grupeve tenton të optimizojë operacionet si bashkimet, kryqëzimet dhe dallimet, duke rezultuar në një strukturë të vogël dhe efektive të të dhënave.
Këtu është një pjesë e kodit që tregon se si të ndërveproni me një grup Python thjesht:
15. Si zbatohet një fjalor në Python?
Një hashtable shërben si themeli i një fjalori në Python dhe lejon rikthimin dhe manipulimin e shpejtë të të dhënave. Fjalorët janë koleksione dinamike, të parregulluara të çifteve të vlerave kyçe.
Python përdor një funksion hash për të llogaritur hash-in e çelësit kur lëshohet një çift çelës-vlerë, duke gjetur vendndodhjen e adresës së ruajtjes së vlerës në memorie.
Duke qenë se funksioni hash e drejton menjëherë përkthyesin drejt adresës së memories, ky dizajn ofron akses të shpejtë në të dhënat e bazuara në çelësa dhe është jashtëzakonisht efikas në operacionet e rikthimit, futjes dhe fshirjes.
Zhvilluesit mund të menaxhojnë të dhënat lehtësisht dhe në mënyrë efektive për shkak të kombinimit tërheqës të shpejtësisë dhe fleksibilitetit të ofruar nga fjalorët Python.
Më poshtë është renditur një mostër kodi që tregon se si të përdoret një fjalor Python:
16. Shpjegoni përfitimet e përdorimit të tupave të emërtuar.
Përdorimi i tuples me emër në Python kombinon me mjeshtëri ekspresivitetin e klasave me thjeshtësinë e tuples, duke rezultuar në një strukturë të vogël të dhënash vetë-shpjeguese.
Tupleja tradicionale zgjerohet nga tuple të emërtuar, të cilët ruajnë pandryshueshmërinë dhe efikasitetin e memories së tuples ndërsa shtojnë fusha të emërtuara për të përmirësuar lexueshmërinë e kodit dhe vetë-përshkrimin.
Tuplet e emërtuar promovojnë kod të qartë, të kuptueshëm dhe performues duke vendosur objekte të drejtpërdrejta dhe të lehta pa asnjë metodë, duke përmirësuar përvojën e zhvilluesit dhe performancën llogaritëse.
Si rezultat, tuplet e emërtuar zhvillohen në një mjet të fuqishëm që përmirëson strukturën e të dhënave dhe lexueshmërinë pa kompromentuar shpejtësinë.
Një mostër kodi që ilustron përdorimin e tupleve të emërtuar është paraqitur më poshtë:
17. Si funksionon blloku try-except?
Blloku try-except vepron si një roje në sintaksën ekspresive të Python, duke mbrojtur me vigjilencë kundër parregullsive të kohës së ekzekutimit dhe duke ruajtur rrjedhën e qetë të ekzekutimit pavarësisht problemeve të mundshme.
Kur një bllok provoni ndeshet me një gabim, kontrolli transferohet automatikisht në bllokun e duhur përveç, ku problemi zgjidhet duke raportuar, rregulluar ose ndoshta duke rishfaqur përjashtimin.
Duke trajtuar përjashtimet në një mënyrë të qëllimshme dhe të kontrolluar, ky sistem jo vetëm që mbron nga përplasjet shkatërruese, por edhe përmirëson përvoja e përdoruesit dhe integritetin e të dhënave.
Si rezultat, blloku i try-except kombinon me mjeshtëri menaxhimin e gabimeve me ekzekutimin e programit, duke garantuar qëndrueshmëri dhe qëndrueshmëri të aplikacionit.
Këtu është një shembull i vogël i kodit që përdor bllokun try-except:
18. Cili është ndryshimi midis deklaratave të ngritjes dhe të pohimit?
Deklaratat e rritjes dhe të pohimit në trajtimin e gabimeve të Python përfaqësojnë dy shprehje të veçanta, por të lidhura me menaxhimin e përjashtimeve.
La raise
deklarata i jep programuesit kontroll të qartë mbi mesazhet e gabimit dhe rrjedhën duke i lejuar ata të shkaktojnë në mënyrë eksplicite përjashtime të specifikuara.
Assert
, nga ana tjetër, vepron si një mjet korrigjimi duke gjeneruar automatikisht një AssertionError
nëse gjendja e tij përkatëse nuk plotësohet, duke garantuar që programi të funksionojë siç është menduar gjatë zhvillimit.
Assert
thjesht kontrollon kushtet, duke përmirësuar korrigjimin dhe vlefshmërinë, ndërsa rritja mundëson kontroll më të gjerë dhe më të qartë. Si rritja ashtu edhe pretendimi lejojnë prodhimin e kontrolluar me përjashtim.
Këtu është një shembull i kodit që tregon se si të përdoret raise
assert
:
19. Si lexoni dhe shkruani të dhëna nga një skedar binar në Python?
Përdorimi i funksionit të hapur të integruar me një specifikues të modalitetit binar, ndërfaqja me skedarët binare në Python sjell një ekuilibër saktësie dhe thjeshtësie.
Përdorimi rb
or wb
modalitetet kur hapni një skedar binar do të sigurojnë që të dhënat të trajtohen në formën e tyre të pakoduar dhe të papërpunuar kur lexoni ose shkruani të dhëna binare.
Duke përdorur këto mënyra, Python thjeshton menaxhimin e të dhënave jo-tekst, të tilla si fotografitë ose skedarët e ekzekutueshëm, duke u mundësuar programuesve të trajtojnë dhe analizojnë të dhënat binare me saktësi dhe lehtësi.
Prandaj, operacionet e skedarëve binare në Python hapin derën për një gamë të gjerë aplikacionesh, duke përfshirë serializimin e të dhënave, përpunimin e imazhit dhe analizën binare, për të përmendur disa.
Duke përdorur një skedar binar, ky shembull i kodit tregon se si të lexoni dhe shkruani të dhënat:
20. Shpjegoni with
deklarata dhe avantazhet e saj kur punoni me skedarin I/O.
Deklarata me Python, e cila përdoret shpesh me skedarin I/O, siguron në mënyrë elegante që burimet të trajtohen në mënyrë efektive falë idesë së menaxhimit të kontekstit.
Kur kemi të bëjmë me skedarë, with
deklarata mbyll menjëherë skedarin pas përdorimit, edhe nëse ndodh një përjashtim gjatë kryerjes së veprimit, duke mbrojtur kundër rrjedhjeve të burimeve dhe duke garantuar një përfundim të pastër.
Duke eliminuar kodin e pllakës së kazanit, ky sheqer sintaksor përmirëson lexueshmërinë e kodit. Ai gjithashtu rrit besueshmërinë dhe thjeshtësinë duke integruar menaxhimin e burimeve dhe trajtimin e përjashtimeve.
Si rezultat, deklarata me bëhet thelbësore për t'u siguruar që operacionet e skedarit tuaj janë të besueshme dhe të përmbajtura pastër, duke mbrojtur kundër problemeve të paparashikuara dhe duke përmirësuar qartësinë e kodit.
Këtu është një shembull i kodit që përdor with
deklaratë në operacionet e skedarit:
21. Si do të krijonit një modul singleton në Python?
Një kombinim i metodave të klasës dhe kontrolleve të brendshme përdoren për të krijuar një modul singleton në Python, një model dizajni që lejon vetëm krijimin e një shembulli të vetëm të një klase.
Duke mbajtur gjurmët e shembullit të vet dhe duke ofruar një metodë për ta gjeneruar ose kthyer atë, një klasë ndjek këtë model për t'u siguruar që instancat e mëvonshme përsërisin shembullin e parë.
Me një pikë të vetme kontrolli, akses të unifikuar në burime dhe mbrojtje kundër manipulimeve konkurruese, singleton siguron një pikë të vetme kontrolli.
Si rezultat, ai zhvillohet në një mjet efektiv për kapsulimin e burimeve të përbashkëta, duke garantuar akses dhe modifikim të qëndrueshëm në të gjithë programin.
Këtu është një shembull i vogël i kodit Python që demonstron një klasë singleton:
22. Emërtoni disa mënyra për të optimizuar përdorimin e kujtesës në një skript Python.
Optimizimi i konsumit të kujtesës së skriptit Python shpesh përfshin një veprim të kujdesshëm balancues midis zgjedhjes së strukturës së të dhënave, përmirësimit të algoritmit dhe menaxhimit të burimeve.
Kur punoni me grupe të mëdha të dhënash, për shembull, përdorimi i gjeneratorëve në vend të listave mund të minimizojë ndjeshëm përdorimin e memories duke i vlerësuar me dembelë artikujt në lëvizje në vend që t'i mbajë ato në kujtesë.
Zvogëlimi i mëtejshëm i përdorimit të memories është i mundur duke trajtuar të dhënat numerike me struktura të dhënash të grupeve dhe jo me lista dhe duke përdorur me kursim __slots__
deklaratat në klasë për të kontrolluar formimin e atributeve dinamike.
Kështu, duke balancuar performancën dhe përdorimin e burimeve, mund të siguroheni që programet Python jo vetëm të jenë efektivë, por edhe të kujdesshëm në sasinë e memories që përdorin.
Këtu është një shembull i shkurtër i kodit që përdor një gjenerator për të zvogëluar sasinë e memories së përdorur:
23. Si do t'i nxirrnit të gjitha adresat e emailit nga një varg i caktuar duke përdorur regex?
Shprehjet e rregullta (regex) në Python kombinojnë saktësinë dhe shkathtësinë për të nxjerrë adresat e emailit nga një varg, duke i lejuar zhvilluesit të filtrojë me shkathtësi përmes materialit tekstual dhe të identifikojë modelet e dëshirueshme.
Për të vendosur strukturën e një adrese emaili, krijoni një model regex duke përdorur modulin e ri. Më pas, mund të përdorni findall
për të marrë të gjitha dukuritë nga vargu i synuar.
Kjo metodë lundron me mjeshtëri në labirintin tekstual për të marrë të gjitha adresat e fshehura të emailit, gjë që jo vetëm përshpejton procesin e nxjerrjes, por gjithashtu siguron korrektësinë.
Regex mund të përdoret me mjeshtëri për të nxjerrë në mënyrë efektive të dhëna të caktuara nga vargjet, duke rritur përpunimin dhe analizën e të dhënave të skripteve Python.
Këtu është një pjesë e kodit që përdor regex për të nxjerrë emailet:
24. Shpjegoni modelin e dizajnit Factory dhe aplikimin e tij në Python
Parimi themelor i programimit të orientuar nga objekti, modeli i projektimit të fabrikës, është krijimi i objekteve pa identifikuar klasën e saktë të objekteve që do të gjenerohen.
Modeli Factory mund të zbatohet në mënyrë elegante në Python duke krijuar një metodë që kthen shembuj të disa klasave në varësi të hyrjeve ose konfigurimeve të metodës.
Kjo procedurë, e cila nganjëherë quhet "Fabrika", vepron si një qendër për thurjen e disa shembujve të klasave, duke garantuar që objektet të krijohen pa pasur nevojë që thirrësi të instantojë manualisht klasat.
Kështu, modeli Factory ruan një arkitekturë të shkëputur dhe të shkallëzueshme duke përmirësuar modularitetin dhe kohezivitetin e kodit. Ai gjithashtu ofron një teknikë të thjeshtuar për të ndërtuar objekte.
25. Cili është ndryshimi midis një iterator dhe një gjenerator?
Është e qartë nga përsëritësit dhe gjeneruesit e Python se të dy ndërtimet bëjnë të mundur kalimin e vlerave, megjithatë, ka dallime delikate në mënyrën se si ato zbatohen dhe përdoren.
Një gjenerator, i cili identifikohet shpesh nga përdorimi i rendimentit, ruan automatikisht gjendjen e tij dhe zbatohet me një funksion, duke ofruar një mënyrë koncize dhe efikase në kujtesë për të prodhuar vlera në fluturim.
Një përsëritës, i cili zakonisht zbatohet si klasë, përdor metoda si __iter__
__next__
për të menaxhuar gjendjen e tij të përsëritjes dhe për të prodhuar vlera.
Si rezultat, secili ka meritat e veta bazuar në rastin e veçantë të përdorimit, me përsëritësit që ofrojnë një mënyrë të plotë, të orientuar nga objekti për të kaluar mbi të dhëna, ndërsa gjeneratorët ofrojnë një teknikë vlerësimi të lehtë dhe dembel.
Të dyja teknikat i shtohen arsenalit të zhvilluesit dhe bëjnë të mundur eksplorimin e shpejtë dhe efektiv të të dhënave në një sërë situatash.
Këtu është një pjesë e kodit të një përsëritës dhe një gjenerator në Python:
26. Si e bën @property
punë arreduesi?
Dekoratori '@property' në Python luan një melodi të bukur që konverton thirrjet e metodave në akses të ngjashëm me atributet, duke përmirësuar përdorshmërinë dhe ekspresivitetin e objektit.
Një metodë mund të thirret pa përdorur kllapa duke përdorur @property, e cila është e ngjashme me aksesin në një atribut. Kjo krijon një ndërfaqe më të qartë dhe më të lehtë për t'u përdorur për ndërveprimin e objekteve.
Për më tepër, ai ofron një ekuilibër të shkathët të funksionalitetit dhe kapsulimit, duke mbrojtur gjendjet e objekteve ndërsa ofron një ndërfaqe intuitive, duke u mundësuar zhvilluesve të specifikojnë atributet me lehtësi duke përdorur metodat e marrjes dhe vendosjes.
Duke kombinuar funksionalitetin e metodës me aksesueshmërinë e atributeve, @property
dekoratori shfaqet si një mjet vendimtar dhe ofron një paradigmë të drejtpërdrejtë por efektive të ndërveprimit të objekteve.
Një shembull i Python-it @property
dekoratori është paraqitur më poshtë:
27. Si do të krijonit një API bazë REST në Python?
Për të ndërtuar shërbime ueb që ndërveprojnë nëpërmjet kërkesave HTTP, zhvilluesit shpesh përdorin aftësinë shprehëse të kornizave si Flask ndërsa ndërtojnë një REST API në Python.
Me sintaksën e tij të thjeshtë dhe të kuptueshme, Flask u mundëson zhvilluesve të ndërtojnë rrugë që mund të aksesohen nga një sërë metodash HTTP, duke përfshirë GET dhe POST, për të komunikuar me aplikacionin themelor.
Një API REST i ndërtuar duke përdorur Flask mund të pranojë lehtësisht kërkesat HTTP, të përpunojë të dhënat e përmbajtura dhe të sigurojë informacionin përkatës si përgjigje duke specifikuar pikat fundore unike të lidhura me funksione të ndryshme.
Për të siguruar komunikim të qetë midis komponentëve të ndryshëm të softuerit në një mjedis të rrjetit, zhvilluesit mund të përdorin API të fuqishme REST duke përdorur një kombinim të Python dhe Flask.
Këtu është një pjesë e vogël e kodit që përdor Flask për të krijuar një API REST:
28. Përshkruani se si të përdorni bibliotekën e kërkesave për të bërë një kërkesë HTTP POST.
Biblioteka e kërkesave të Python është një mjet i fuqishëm që i transformon vështirësitë e komunikimit HTTP në një API mikpritëse dhe e bën të thjeshtë dhe të natyrshme ndërveprimin me shërbimet online duke përdorur kërkesat HTTP POST.
Një kërkesë POST bëhet duke përdorur metodën e postimit, duke dhënë URL-në e destinacionit dhe duke bashkangjitur materialin që do të dërgohet, i cili mund të përmbajë të dhëna formulari, JSON, skedarë dhe më shumë.
Biblioteka e kërkesave më pas menaxhon lidhjen bazë HTTP, duke dërguar të dhënat në URL-në e caktuar dhe duke mbledhur përgjigjen e serverit për të mundësuar ndërveprime të rrjedhshme në ueb.
Zhvilluesit mund të angazhohen lehtësisht me shërbimet në internet, të dorëzojnë të dhëna formularësh dhe të ndërlidhen me API-të e uebit përmes kërkesave, duke kapërcyer hendekun midis aplikacioneve lokale dhe uebit global.
Duke përdorur bibliotekën e kërkesave, mostra e kodit të mëposhtëm tregon se si të dërgoni një kërkesë HTTP POST:
29. Si do të lidheshit me një bazë të dhënash PostgreSQL duke përdorur Python?
Angazhimi me një bazë të dhënash PostgreSQL nga një mjedis Python trajtohet në mënyrë elegante nga paketa psycopg2, një urë e fuqishme që lejon ndërveprime pa probleme të bazës së të dhënave.
Duke përdorur psycopg2
, programuesit mund të krijojnë lehtësisht lidhje, të ekzekutojnë pyetje SQL dhe të marrin rezultate, duke integruar drejtpërdrejt aftësinë e PostgreSQL në programet Python.
Ju mund të zhbllokoni funksionet komplekse të bazës së të dhënave me vetëm disa rreshta kodi, duke garantuar që të dhënat të aksesohen, modifikohen dhe ruhen me saktësi dhe efikasitet.
Ky modul i lejon zhvilluesit të përdorin plotësisht bazat e të dhënave relacionale në aplikacionet e tyre duke realizuar në mënyrë elegante sinergjinë midis Python dhe PostgreSQL.
Këtu është kodi i mostrës që tregon se si të përdoret psycopg2
bibliotekë për të krijuar një lidhje me një bazë të dhënash PostgreSQL:
30. Cili është roli i ORM-ve në Python dhe emërtoni një të njohur?
Hartimi i marrëdhënieve objekt (ORM) në Python u mundëson zhvilluesve të lidhen me bazat e të dhënave duke përdorur klasa Python dhe paradigma të objekteve.
Ai vepron si një ndërmjetës harmonik midis programimit të orientuar drejt objektit dhe administrimit të bazës së të dhënave relacionale.
SQLAlchemy, një nga ORM-të më të njohura në mjedisin Python, ofron një grup të plotë mjetesh për ndërveprim me baza të të dhënave të shumta SQL duke përdorur sintaksë të nivelit të lartë, të orientuar nga objekti.
Me ndihmën e SQLAlchemy, entitetet e bazës së të dhënave mund të përfaqësohen si klasa Python, me shembuj të këtyre klasave që shërbejnë si rreshta në tabelat e bazës së të dhënave.
Kjo i lejon programuesit të operojnë me bazat e të dhënave pa pasur nevojë të shkruajnë ndonjë pyetje të papërpunuar SQL.
Për shkak të kompleksitetit të lidhjes SQL dhe bazës së të dhënave, ORM-të si SQLAlchemy bëjnë të mundur ndërveprime më miqësore, të sigurta dhe të mirëmbajtura të bazës së të dhënave.
Këtu është një shembull i thjeshtë që tregon se si funksionon SQLAlchemy:
31. Si do të profilizonit një skript Python?
Një skrip Python profilizohet duke analizuar strukturën e tij llogaritëse dhe detajet e kohës dhe hapësirës së ekzekutimit të tij, në mënyrë që të gjejë çdo pengesë të mundshme të performancës dhe të përmirësojë efikasitetin.
Zhvilluesit mund të analizojnë me kujdes sjelljen e kodit të tyre gjatë kohës së ekzekutimit duke përdorur pajisjen e integruar cProfile
modul.
Duke vepruar kështu, ata mund të marrin të dhëna të plota për thirrjet e funksioneve, kohën e ekzekutimit dhe marrëdhëniet e thirrjeve, duke i lejuar ata të identifikojnë dhe adresojnë pengesat e performancës.
Ju mund të garantoni që kodi jo vetëm që funksionon saktë, por edhe me efikasitet, duke balancuar burimet kompjuterike dhe duke përmirësuar performancën e përgjithshme të aplikacionit, duke përfshirë profilizimin në ciklin jetësor të zhvillimit.
Prandaj, zhvilluesit mund t'i mbrojnë programet nga joefikasiteti duke profilizuar me kujdes, duke siguruar që ato të jenë të akorduara në mënyrë të besueshme dhe të performojnë për një sërë kërkesash llogaritëse.
Këtu është një shembull i thjeshtë i profilizimit të skriptit Python duke përdorur cProfile
moduli:
32. Shpjegoni GIL (Global Interpreter Lock) në CPython
Bllokimi Global i Interpretuesit (GIL) në CPython funksionon si një roje, duke garantuar që vetëm një thread ekzekuton bytecode Python në një kohë në një proces të vetëm, madje edhe në aplikacione me shumë fije.
Edhe pse mund të duket si një pengesë, GIL është thelbësor në mbrojtjen e menaxhimit të memories së CPython dhe strukturave të brendshme të të dhënave nga aksesi i njëkohshëm dhe ruajtja e integritetit të sistemit.
Nevoja për multithreading në aktivitetet e lidhura me I/O, ku thread-ët duhet të presin që të dhënat të dorëzohen ose të merren, duhet mbajtur parasysh, megjithatë, pasi GIL nuk e eliminon këtë nevojë.
Kështu, edhe nëse GIL paraqet vështirësi për aktivitetet e lidhura me CPU-në, të kuptuarit e sjelljes së tij dhe përshtatja e teknikave, si përdorimi i programimit të shumëpërpunimit ose të njëkohshëm, i lejon zhvilluesit të krijojnë programe efektive dhe të njëkohshme Python.
Këtu është një shembull i kodit Python që përdor threads dhe tregon se si GIL mund të ketë një efekt në detyrat e lidhura me CPU:
33. Shpjegoni asinkronizimin/pritjen e Python. Si është i ndryshëm nga filetimi tradicional?
Sintaksa asinkronike/pritëse në Python hap botën e programimit asinkron, një paradigmë që lejon disa funksione të lënë kontrollin në mjedisin e ekzekutimit në mënyrë që aktivitetet e tjera të mund të kryejnë ndërkohë, duke përmirësuar efikasitetin e programit.
Async/wait ruan aktivitetet në një fill të vetëm, por mundëson që ekzekutimi të kalojë midis detyrave, duke siguruar sjellje jo-bllokuese pa kompleksitetin e menaxhimit të thread-it.
Kjo është në kontrast me threading klasik, ku thread-et ekzekutohen paralelisht dhe shpesh kanë nevojë për menaxhim dhe sinkronizim të komplikuar.
Si rezultat, zhvilluesit mund të trajtojnë aktivitetet e njëkohshme të lidhura me I/O në mënyrë efektive dhe me një qasje më të drejtpërdrejtë për të kontrolluar konkurencën.
Kjo promovon një model bashkëpunues të shumë detyrave në të cilin proceset japin me dëshirë kontrollin.
Si rezultat, async/wait ofron një mënyrë të veçantë, të thjeshtuar për të hartuar aplikacione të njëkohshme, veçanërisht aty ku operacionet I/O janë të zakonshme, duke gjetur një ekuilibër midis performancës dhe kompleksitetit.
Një shembull i kodit Python që përdor async/prit është dhënë më poshtë:
34. Përshkruani se si do të përdorni Python's concurrent.futures
.
ndërfaqe për ekzekutimin në mënyrë asinkrone të thirrjeve nëpërmjet thread-eve ose proceseve, zhvilluesit mund të menaxhojnë me hijeshi operacionet asinkrone dhe paralele.
Ky modul menaxhon shpërndarjen e burimeve dhe ekzekutimin e të thirrurve ndërsa përmbledh aspektet delikate të filetimit dhe multiprocesimit përmes ekzekutuesve (ThreadPoolExecutor dhe ProcessPoolExecutor).
Zhvilluesit mund të përdorin në mënyrë efektive procesorë me shumë bërthama për aktivitetet e lidhura me CPU dhe të ofrojnë operacione hyrëse/dalëse jo-bllokuese duke dërguar detyra tek një ekzekutues, i cili më pas mund t'i kryejë ato njëkohësisht dhe madje të grumbullojë rezultatet e tyre.
Për të siguruar që aplikacionet të jenë të përgjegjshme dhe performuese, concurrent.futures
krijon një hapësirë ku llogaritjet komplekse dhe aktivitetet I/O mund të bashkohen pa probleme.
Këtu është një shembull i kodit që përdor concurrent.futures
:
35. Krahasoni Django dhe Flask për sa i përket rastit të përdorimit dhe shkallëzueshmërisë.
Dy yje në konstelacionin e kornizave të uebit të Python, Django dhe Flask, secili shkëlqejnë duke përmbushur kërkesat e ndryshme të zhvilluesve.
Për programuesit që krijojnë aplikacione masive, të drejtuara nga baza e të dhënave, Django është mjeti i zgjedhur pasi vjen me një ORM dhe një ndërfaqe administratori të integruar.
Megjithatë, dizajni i thjeshtë dhe modular i Flask u jep zhvilluesve lirinë për të zgjedhur komponentët e tyre, duke e bërë atë zgjedhjen e përsosur për projekte më të vogla ose situata ku një zgjidhje e lehtë dhe e adaptueshme është thelbësore.
Të dy kornizat mund të shkallëzohen për të përmbushur kërkesa më të mëdha kur bëhet fjalë për shkallëzueshmërinë.
Megjithatë, natyra e dobët e Flask lejon taktika të personalizuara të shkallëzimit që janë të përshtatura për nevoja të veçanta, ndërsa aftësitë e integruara të Django mund t'i japin një avantazh të vogël për zhvillim të shpejtë në projekte më të mëdha dhe më të komplikuara.
Përfundim
Intervistat e skriptimit në Python kërkojnë një njohuri të thellë të aftësive, kompleksitetit dhe aplikimeve të gjuhës.
Një përgatitje e plotë jo vetëm që forcon kompetencën teknike të dikujt, por gjithashtu frymëzon besim, duke i ndihmuar aplikantët të lëvizin shpejt dhe saktë nëpër labirintin e vështirë të pyetjeve.
Aspirantët mund të sigurohen se janë të përgatitur për të trajtuar problemet themelore dhe ato të aplikuara të Python duke rishikuar idetë kryesore si konkurenca, parimet OOP dhe strukturat e të dhënave, si dhe duke u zhytur në aplikacione praktike si programimi i uebit dhe manipulimi i të dhënave.
Si rezultat, të kesh një arsim të plotë bëhet thelbësor për suksesin dhe mund të çojë në situata ku aftësitë e dikujt programues në Python mund të shkëlqejnë dhe të jenë krijues. Shiko Seria e intervistave të Hashdork për ndihmë në përgatitjen e intervistës.
Lini një Përgjigju