สารบัญ[ซ่อน][แสดง]
- 1. การเขียนสคริปต์ Python คืออะไร และแตกต่างจากการเขียนโปรแกรม Python อย่างไร
- 2. การรวบรวมขยะของ Python ทำงานอย่างไร?
- 3. อธิบายความแตกต่างระหว่างรายการและทูเพิล
- 4. List Comprehension คืออะไร และยกตัวอย่างการใช้งาน
- 5. อธิบายความแตกต่างระหว่าง deepcopy และ copy หรือไม่
- 6. มัลติเธรดบรรลุผลสำเร็จใน Python ได้อย่างไร และแตกต่างจากมัลติโพรเซสซิงอย่างไร
- 7. มัณฑนากรคืออะไรและใช้ใน Python อย่างไร
- 8. อธิบายความแตกต่างระหว่าง *args และ **kwargs?
- 9. คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าฟังก์ชันสามารถเรียกใช้ได้เพียงครั้งเดียวโดยใช้มัณฑนากร?
- 10. การสืบทอดทำงานอย่างไรใน Python?
- 11. วิธีการโอเวอร์โหลดและการแทนที่คืออะไร?
- 12. อธิบายแนวคิดเรื่องความหลากหลายพร้อมตัวอย่าง
- 13. อธิบายความแตกต่างระหว่างวิธีการแบบอินสแตนซ์ คลาส และแบบคงที่
- 14. อธิบายวิธีการทำงานของชุด Python ภายใน
- 15. พจนานุกรมถูกนำมาใช้ใน Python อย่างไร?
- 16. อธิบายประโยชน์ของการใช้สิ่งอันดับที่มีชื่อ
- 17. บล็อก try-ยกเว้น ทำงานอย่างไร?
- 18. ประโยค Raise และ Assert ต่างกันอย่างไร?
- 19. คุณจะอ่านและเขียนข้อมูลจากไฟล์ไบนารี่ใน Python ได้อย่างไร?
- 20. อธิบายคำสั่ง with และข้อดีเมื่อทำงานกับไฟล์ I/O
- 21. คุณจะสร้างโมดูลซิงเกิลตันใน Python ได้อย่างไร?
- 22. ตั้งชื่อสองสามวิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำในสคริปต์ Python
- 23. คุณจะแยกที่อยู่อีเมลทั้งหมดออกจากสตริงที่กำหนดโดยใช้ regex ได้อย่างไร
- 24. อธิบายรูปแบบการออกแบบของโรงงานและการประยุกต์ใน Python
- 25. อะไรคือความแตกต่างระหว่างตัววนซ้ำและตัวสร้าง?
- 26. มัณฑนากร @property ทำงานอย่างไร?
- 27. คุณจะสร้าง REST API พื้นฐานใน Python ได้อย่างไร?
- 28. อธิบายวิธีใช้ไลบรารีคำขอเพื่อสร้างคำขอ HTTP POST
- 29. คุณจะเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล PostgreSQL โดยใช้ Python อย่างไร?
- 30. บทบาทของ ORM ใน Python คืออะไรและตั้งชื่อบทบาทยอดนิยมอย่างไร
- 31. คุณจะสร้างโปรไฟล์สคริปต์ Python อย่างไร?
- 32. อธิบาย GIL (Global Interpreter Lock) ใน CPython
- 33. อธิบาย async/await ของ Python แตกต่างจากการร้อยไหมแบบเดิมๆ อย่างไร?
- 34. อธิบายว่าคุณจะใช้ concurrent.futures ของ Python อย่างไร
- 35. เปรียบเทียบ Django และ Flask ในแง่ของกรณีการใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด
- สรุป
ในยุคที่เทคโนโลยีมีอยู่ในทุกด้านของชีวิตเรา หลาม การเขียนสคริปต์กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีขนาดใหญ่และซับซ้อน ซึ่งนำไปสู่กระบวนทัศน์ของความสะดวกในการใช้งานและประโยชน์
จุดแข็งของ Python ไม่เพียงแต่อยู่ที่ความเรียบง่ายทางไวยากรณ์และความสามารถในการอ่านเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการปรับตัวด้วย ซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างการเขียนสคริปต์ระดับเริ่มต้นที่มีความเสี่ยงต่ำและการพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่มีเดิมพันสูงได้อย่างง่ายดาย
ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่กว้างขวางของ Python ปูทางไปสู่การผจญภัยด้านเทคนิคที่ลื่นไหลและเต็มไปด้วยจินตนาการ ไม่ว่าจะเป็นในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาเว็บ ปัญญาประดิษฐ์ หรือเซิร์ฟเวอร์เครือข่าย
นอกเหนือจากการเป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาแล้ว Python ยังส่งเสริมบรรยากาศที่ไม่เพียงแต่นำนวัตกรรมมาใช้เท่านั้น แต่ยังรวมเข้าไว้อย่างเป็นธรรมชาติด้วยไลบรารีและเฟรมเวิร์กขนาดใหญ่ เช่น Django สำหรับการพัฒนาเว็บหรือ Pandas สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
ในโลกที่ข้อมูลคือราชา Python มอบเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับจัดการ วิเคราะห์ และ การแสดงข้อมูลส่งผลให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้และเป็นแนวทางในการเลือกเชิงกลยุทธ์
Python ไม่ใช่แค่ภาษาการเขียนโปรแกรมเท่านั้น นอกจากนี้ยังเป็นชุมชนที่เจริญรุ่งเรือง ศูนย์กลางที่นักพัฒนา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีมารวมตัวกันเพื่อคิดค้น สร้างสรรค์ และยกระดับอุตสาหกรรมไอทีไปสู่อีกระดับ
นักพัฒนา Python เป็นที่ต้องการของธุรกิจทุกขนาด ตั้งแต่สตาร์ทอัพที่เพิ่งเริ่มต้นไปจนถึงองค์กรที่มีชื่อเสียง ในฐานะตัวเร่งให้เกิดนวัตกรรม การปรับปรุงกระบวนการ และบริการลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง
นอกจากนี้ ลักษณะที่เป็นโอเพ่นซอร์สยังส่งเสริมวัฒนธรรมการเรียนรู้ร่วมกันและการเติบโตร่วมกัน ซึ่งรับประกันได้ว่าจะยังคงก้าวหน้าไปพร้อมกับโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
การเรียนรู้ Python ในปี 2023 ถือเป็นการลงทุนในภาษาที่สัญญาว่าจะยังคงเป็นปัจจุบัน ยืดหยุ่น และจำเป็นสำหรับการจัดการกระแสเทคโนโลยีที่ลดลง
มันทำให้สามารถเข้าถึงสาขาของ เรียนรู้เครื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งทั้งหมดนี้มีความสำคัญต่อการกำหนดรูปแบบยุคดิจิทัล
ดังนั้นเราจึงได้รวบรวมรายการคำถามสัมภาษณ์การเขียนสคริปต์ Python ที่ดีที่สุดสำหรับคุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณโดดเด่นในฐานะนักพัฒนาและเก่งในการสัมภาษณ์
1. การเขียนสคริปต์ Python คืออะไร และแตกต่างจากการเขียนโปรแกรม Python อย่างไร
Python ขึ้นชื่อในเรื่องความสามารถในการปรับตัวและมีทักษะทั้งการเขียนสคริปต์และการเขียนโปรแกรม ซึ่งแต่ละทักษะเหมาะกับงานและเป้าหมายเฉพาะ
การเขียนสคริปต์ Python โดยพื้นฐานแล้วเป็นกระบวนการในการเขียนสคริปต์ที่สั้นลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีจุดประสงค์เพื่อจัดการไฟล์ ทำให้กระบวนการที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติ หรือสร้างต้นแบบแนวคิดอย่างรวดเร็ว
สคริปต์เหล่านี้ซึ่งมักจะทำงานแบบสแตนด์อโลน จะดำเนินการรายการการดำเนินการตามลำดับอย่างมีประสิทธิภาพ
ในทางกลับกัน การเขียนโปรแกรม Python ก้าวไปไกลกว่านั้น โดยเน้นการสร้างโปรแกรมที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนมากขึ้นด้วยโค้ดที่มีโครงสร้างโดยใช้ไลบรารี เฟรมเวิร์ก และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
แม้ว่าทั้งสองจะมาจากภาษาเดียวกัน แต่การเขียนสคริปต์จะลดความซับซ้อนและเป็นอัตโนมัติในขณะที่การเขียนโปรแกรมสร้างและคิดค้น ความแตกต่างนี้สามารถเห็นได้ในขอบเขตและเป้าหมายของแต่ละสาขาวิชา
2. การรวบรวมขยะของ Python ทำงานอย่างไร?
องค์ประกอบสำคัญในการรับประกันการจัดการหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพคือระบบรวบรวมขยะของ Python
มันทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยในพื้นหลังเพื่อปกป้องทรัพยากรระบบจากการถูกบุกรุกโดยหน่วยความจำรั่ว วิธีการแบบอัตโนมัตินี้อิงตามวิธีการนับการอ้างอิงเป็นส่วนใหญ่ โดยแต่ละวัตถุจะติดตามจำนวนวัตถุอื่นๆ ที่อ้างอิงถึงวัตถุนั้น
อ็อบเจ็กต์นี้กลายเป็นตัวเลือกสำหรับการเรียกคืนหน่วยความจำเมื่อจำนวนนี้เหลือ 0 ซึ่งบ่งชี้ว่ารายการไม่จำเป็นอีกต่อไป
นอกจากนี้ Python ยังใช้ตัวรวบรวมขยะแบบวนรอบ ซึ่งวิธีนับการอ้างอิงแบบธรรมดาอาจพลาดไป เพื่อค้นหาและล้างรอบการอ้างอิง
ดังนั้นกลยุทธ์การนับการอ้างอิงและการรวบรวมขยะแบบวนซ้ำแบบสองชั้นจึงทำให้การใช้หน่วยความจำอย่างระมัดระวังและมีประสิทธิภาพ ช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับประสิทธิภาพของ Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่ใช้หน่วยความจำมาก
ตัวอย่างโค้ดง่ายๆ ที่แสดงวิธีเชื่อมต่อกับระบบรวบรวมขยะของ Python มีดังต่อไปนี้:
มีการสร้างออบเจ็กต์สองรายการในข้อความที่ตัดตอนมานี้และมีการอ้างอิงโยงเพื่อสร้างวงจร จากนั้นตัวรวบรวมขยะจะถูกทริกเกอร์ด้วยตนเองโดยใช้ gc.collect() ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโปรแกรมเมอร์สามารถมีส่วนร่วมกับกลไกการจัดการหน่วยความจำของ Python ได้อย่างไรตามความจำเป็น
3. อธิบายความแตกต่างระหว่างรายการและทูเพิล
รายการและทูเปิลเป็นคอนเทนเนอร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลในโลกของ Python แต่มีคุณสมบัติที่แตกต่างกันซึ่งตรงตามวัตถุประสงค์ในการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน
รายการที่แสดงด้วยวงเล็บเหลี่ยม ช่วยให้มีความยืดหยุ่นโดยอนุญาตให้มีการเปลี่ยนแปลงและปรับขนาดส่วนประกอบแบบไดนามิกได้
ในทางกลับกัน สิ่งอันดับที่อยู่ในวงเล็บจะไม่เปลี่ยนรูปและคงสถานะเริ่มต้นไว้ในขณะที่ฟังก์ชันกำลังดำเนินการ
สิ่งทูเพิลให้ลำดับที่มั่นคงและไม่เปลี่ยนรูป ในขณะที่รายการให้ความยืดหยุ่น ทำให้สามารถนำไปใช้ในการประมวลผลและแก้ไขข้อมูลได้หลากหลาย
นี่ก็นิดหน่อย รหัส Python ตัวอย่างแสดงวิธีใช้ทั้งรายการและทูเพิล:
4. List Comprehension คืออะไร และยกตัวอย่างการใช้งาน
ความเข้าใจในรายการเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและชัดเจนในการสร้างรายการใน Python ที่รวมพลังของตรรกะแบบมีเงื่อนไขและลูปเข้าไว้ในโค้ดบรรทัดเดียวที่เข้าใจได้
พวกมันจัดเตรียมไวยากรณ์ที่เรียบง่ายเพื่อแปลง Intent ของเราให้เป็นรายการ โดยผสมผสานการวนซ้ำและเงื่อนไขให้เป็นโครงสร้างเดียวที่ได้รับการปรับปรุง
ความเข้าใจในรายการทำให้โปรแกรมเมอร์สามารถสร้างรายการโดยการดำเนินการกับสมาชิกแต่ละคน และอาจกรองรายการเหล่านั้นขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่กำหนด โดยทั้งหมดในขณะเดียวกันก็รักษาโค้ดเบสที่เป็นระเบียบเรียบร้อย
คุณลักษณะที่แสดงออกนี้ผสมผสานประสิทธิภาพเข้ากับความชัดเจนในการเขียนโปรแกรม Python โดยการปรับปรุงความสามารถในการอ่าน ในขณะเดียวกันก็อาจช่วยเพิ่มความสามารถในการคำนวณในบางกรณีอีกด้วย
ภาพประกอบของความเข้าใจรายการ Python แสดงอยู่ด้านล่าง:
5. อธิบายความแตกต่างระหว่าง deepcopy และ copy หรือไม่
ความลึกและความสมบูรณ์ของวัตถุที่ทำซ้ำจะเป็นตัวกำหนดความแตกต่างระหว่าง deepcopy
และ copy
ในไพทอน
โดยการสร้างรายการใหม่ในขณะที่ยังคงอ้างอิงถึงวัตถุที่ซ้อนกันดั้งเดิม copy
สร้างแบบจำลองอันตื้นเขินที่ถักทอชะตากรรมของพวกเขาเข้าด้วยกันเป็นใยแห่งการพึ่งพาซึ่งกันและกัน
Deepcopy
สร้างโคลนที่เป็นอิสระโดยสิ้นเชิงโดยการคัดลอกออบเจ็กต์ต้นฉบับและส่วนประกอบตามลำดับชั้นทั้งหมดซ้ำ ๆ ตัดการเชื่อมต่อทั้งหมดและรักษาความเป็นอิสระในการเปลี่ยนแปลง
ดังนั้น ขึ้นอยู่กับระดับความเป็นอิสระของวัตถุที่ต้องการ deepcopy
รับประกันการทำสำเนาที่ครอบคลุมในขณะที่การคัดลอกเป็นเพียงการทำสำเนาระดับพื้นผิว
นี่คือโค้ดบางส่วนที่จะแสดงวิธีการ copy
และ deepcopy
แตกต่างกันไป:
6. มัลติเธรดบรรลุผลสำเร็จใน Python ได้อย่างไร และแตกต่างจากมัลติโพรเซสซิงอย่างไร
การประมวลผลหลายตัวและมัลติเธรดของ Python ต่างก็กล่าวถึงการดำเนินการพร้อมกัน แต่ใช้กระบวนทัศน์ที่แตกต่างกัน
การใช้เธรดจำนวนมากภายในกระบวนการเดียว มัลติเธรดช่วยให้สามารถดำเนินการงานพร้อมกันภายในพื้นที่หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน
อย่างไรก็ตาม การประมวลผลเธรดแบบขนานของแท้อาจทำได้ยากเนื่องจาก Global Interpreter Lock (GIL) ของ Python
ในทางกลับกัน การประมวลผลหลายตัวใช้กระบวนการหลายอย่าง โดยแต่ละกระบวนการมีล่าม Python และพื้นที่หน่วยความจำแยกกัน เพื่อให้แน่ใจว่ามีความขนานกันอย่างแท้จริง
สำหรับกิจกรรมที่ผูกกับ I/O มัลติเธรดนั้นมีน้ำหนักเบาและใช้งานได้จริงมากกว่า แต่การประมวลผลหลายตัวนั้นยอดเยี่ยมในสถานการณ์ที่ผูกกับ CPU ซึ่งการประมวลผลแบบขนานที่แท้จริงเป็นสิ่งสำคัญ
นี่คือตัวอย่างโค้ดสั้นๆ ที่เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างการประมวลผลหลายตัวกับมัลติเธรด:
7. มัณฑนากรคืออะไรและใช้ใน Python อย่างไร
ใน Python นักตกแต่งจะผสมผสานประโยชน์ใช้สอยและความเรียบง่ายเข้าด้วยกันอย่างหรูหรา ในขณะที่เพิ่มหรือเปลี่ยนแปลงฟังก์ชันอย่างละเอียด
คิดว่ามัณฑนากรเป็นเหมือนม่านที่ห่อหุ้มฟังก์ชันไว้อย่างสวยงาม เพิ่มขีดความสามารถโดยไม่เปลี่ยนแปลงลักษณะสำคัญของฟังก์ชัน
เอนทิตีเหล่านี้แสดงด้วยสัญลักษณ์ @
ยอมรับฟังก์ชันเป็นอินพุตและเอาต์พุตฟังก์ชันใหม่ทั้งหมด ซึ่งนำเสนอวิธีการปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของฟังก์ชันได้อย่างราบรื่น
นักตกแต่งนำเสนอคุณสมบัติที่หลากหลาย ตั้งแต่การบันทึกไปจนถึงการควบคุมการเข้าถึง การปรับปรุงโค้ดด้วยเลเยอร์ใหม่ ในขณะที่ยังคงรักษาไวยากรณ์ที่ชัดเจนและเข้าใจได้
นี่คือตัวอย่างโค้ด Python ง่ายๆ ที่แสดงวิธีใช้มัณฑนากร:
8. อธิบายความแตกต่างระหว่าง *args และ **kwargs?
พารามิเตอร์ที่ยืดหยุ่นของ Python *args
และ **kwargs
อนุญาตให้ฟังก์ชันรับข้อโต้แย้งได้อย่างเหมาะสม
ฟังก์ชันสามารถรับอาร์กิวเมนต์ตำแหน่งจำนวนเท่าใดก็ได้โดยใช้ *args
พารามิเตอร์ซึ่งจัดกลุ่มให้เป็นทูเพิล
ในทางตรงกันข้าม ฟังก์ชันสามารถรับอาร์กิวเมนต์ของคำหลักจำนวนเท่าใดก็ได้โดยใช้ **kwargs
พารามิเตอร์ซึ่งจัดกลุ่มไว้ในพจนานุกรม
ทั้งสองทำหน้าที่เป็นช่องทางสำหรับความไดนามิกและความยืดหยุ่นในการสร้างและการเรียกใช้ฟังก์ชัน **kwargs
เสนอวิธีการที่มีโครงสร้างสำหรับจัดการการป้อนคำหลักตามจำนวนที่ต้องการ *args
จัดการอินพุตตำแหน่งที่ไม่ได้กำหนดไว้อย่างสวยงาม
พวกเขาร่วมกันปรับปรุงความยืดหยุ่นและความทนทานของฟังก์ชัน Python โดยการจัดการสถานการณ์แอปพลิเคชันที่หลากหลายอย่างเชี่ยวชาญและชัดเจน
ตัวอย่างโค้ด Python ที่ใช้ *args
และ **kwargs
มีให้ด้านล่าง:
9. คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าฟังก์ชันสามารถเรียกใช้ได้เพียงครั้งเดียวโดยใช้มัณฑนากร?
ผู้ตกแต่ง Python เชี่ยวชาญในการผสมผสานประโยชน์เข้ากับความสง่างาม ซึ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันมีความเป็นเอกลักษณ์ในการดำเนินการ
มีความเป็นไปได้ที่จะออกแบบมัณฑนากรเพื่อปิดบังฟังก์ชันและติดตามข้อมูลนี้ภายในโดยการรักษาสถานะภายใน
ฟังก์ชันที่ห่อหุ้มจะถูกเรียกครั้งเดียวและดำเนินการ และมัณฑนากรจะบันทึกการโทร การเรียกครั้งต่อๆ ไปจะถูกบล็อก ปกป้องฟังก์ชันจากการดำเนินการซ้ำๆ โดยทำให้แน่ใจว่าไม่ถูกรบกวน
ด้วยความช่วยเหลือของโปรแกรมตกแต่งนี้ สามารถควบคุมการเรียกใช้ฟังก์ชันได้ด้วยวิธีที่ละเอียดอ่อนแต่มีประสิทธิภาพ รับประกันความเป็นเอกลักษณ์ในรูปแบบที่สวยงามและไม่เกะกะ
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือตกแต่งสามารถใช้เพื่อจำกัดจำนวนครั้งในการเรียกใช้ฟังก์ชันได้อย่างไร:
10. การสืบทอดทำงานอย่างไรใน Python?
ระบบการสืบทอดของ Python สร้างเว็บของการเชื่อมโยงแบบลำดับชั้นระหว่างคลาส ทำให้สามารถแบ่งปันคุณลักษณะและฟังก์ชันจากคลาสพาเรนต์กับลูกหลานได้
โดยจะจัดการเชื้อสายที่อนุญาตให้คลาสที่ได้รับ (ลูก) สืบทอด แทนที่ หรือเพิ่มฟังก์ชันการทำงานจากคลาสพื้นฐาน (พาเรนต์) ส่งเสริมการใช้โค้ดซ้ำ และการออกแบบเชิงตรรกะและลำดับชั้น
คลาสย่อยสามารถแนะนำคุณสมบัติและพฤติกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ นอกเหนือจากการดูดซับความสามารถจากพาเรนต์ สร้างโมเดลอ็อบเจ็กต์ที่แข็งแกร่งและหลายชั้น
ในแนวทางนี้ การสืบทอดจะกระจายฟังก์ชันการทำงานไปทั่วทั้งหลอดเลือดแดงของลำดับชั้นอย่างเชี่ยวชาญ สร้างสถาปัตยกรรมเชิงวัตถุที่เป็นหนึ่งเดียวและมีการจัดการอย่างดี
รหัส Python แบบง่ายต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงการสืบทอด:
11. วิธีการโอเวอร์โหลดและการแทนที่คืออะไร?
รากฐานทั้งสองของ การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุการโอเวอร์โหลดเมธอด และการแทนที่เมธอด ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ชื่อเมธอดเดียวกันเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ
วิธีการเดียวสามารถรองรับประเภทข้อมูลและการนับอาร์กิวเมนต์ได้หลากหลายโดยมีลายเซ็นหลายลายเซ็นเนื่องจากการโอเวอร์โหลดวิธีการ
ในทางกลับกัน การแทนที่เมธอดอนุญาตให้คลาสย่อยเพิ่มการใช้งานพิเศษของตัวเองให้กับเมธอดที่กำหนดไว้แล้วในคลาสพาเรนต์ เพื่อรับประกันว่าเวอร์ชันของเด็กจะถูกเรียก
กลยุทธ์เหล่านี้ร่วมกันปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวโดยเปิดใช้งานพฤติกรรมวิธีที่ขึ้นอยู่กับบริบทและข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่เป็นตัวอย่างของแนวคิดทั้งสอง:
12. อธิบายแนวคิดเรื่องความหลากหลายพร้อมตัวอย่าง
Polymorphism คือแนวทางปฏิบัติในการใช้อินเทอร์เฟซเดียวสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ
แนวคิดนี้รับประกันความสามารถในการปรับตัวและความสามารถในการปรับขนาดในการออกแบบโดยให้อิสระแก่วิธีในการประมวลผลออบเจ็กต์ได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับประเภทหรือคลาสที่แท้จริง
โดยพื้นฐานแล้ว ความหลากหลายสามารถทำให้เกิดการโต้ตอบที่เป็นหนึ่งเดียวกันในขณะเดียวกันก็รักษาพฤติกรรมที่แตกต่างกันโดยยอมให้วัตถุที่มีคลาสต่างกันถือเป็นอินสแตนซ์ของคลาสเดียวกันผ่านการสืบทอด
คุณลักษณะแบบไดนามิกนี้ส่งเสริมความเรียบง่ายของโค้ดโดยอนุญาตให้ฟังก์ชันหรือตัวดำเนินการตัวเดียวโต้ตอบกับออบเจ็กต์ประเภทต่างๆ ได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่ชัดเจนซึ่งแสดงให้เห็นถึงความหลากหลาย:
13. อธิบายความแตกต่างระหว่างวิธีการแบบอินสแตนซ์ คลาส และแบบคงที่
วิธีการอินสแตนซ์ คลาส และสแตติกต่างก็มีวิธีโต้ตอบกับข้อมูลอ็อบเจ็กต์และคลาสใน Python ที่แตกต่างกันออกไป
ประเภทที่แพร่หลายที่สุด วิธีการอินสแตนซ์ ดำเนินการกับข้อมูลอินสแตนซ์ของคลาสและรับอินสแตนซ์ของคลาสเป็นอินพุต โดยทั่วไปเรียกว่า self
คลาสนั้นเอง (มักเรียกว่า cls) ได้รับการยอมรับว่าเป็นอาร์กิวเมนต์โดยวิธีการของคลาส ซึ่งแสดงด้วย @classmethod และพวกมันจัดการข้อมูลระดับคลาส
วิธีการคงที่ ซึ่งแสดงด้วยสัญลักษณ์แฮช @staticmethod จะไม่ส่งผลกระทบต่อสถานะของคลาสหรืออินสแตนซ์ เนื่องจากเป็นฟังก์ชันอิสระที่มีอยู่ในคลาส และไม่ใช้ self หรือ cls เป็นพารามิเตอร์แรก
เนื่องจากวิธีการแต่ละประเภทให้การเข้าถึงและอรรถประโยชน์ที่แตกต่างกัน สถาปัตยกรรมเชิงวัตถุจึงมีความยืดหยุ่นและแม่นยำ
เป็นตัวอย่างหนึ่งของประเภทวิธีการเหล่านี้ในโค้ด:
14. อธิบายวิธีการทำงานของชุด Python ภายใน
ภายใน โครงสร้างข้อมูล เรียกว่า hashtable ถูกใช้โดยชุด Python ซึ่งเป็นคอลเลกชันที่ไม่เรียงลำดับของส่วนประกอบที่แตกต่างกันเพื่อดำเนินการที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
Python ใช้ฟังก์ชันแฮชเพื่อจัดการและดึงข้อมูลอย่างรวดเร็วเมื่อมีการเพิ่มองค์ประกอบลงในชุด โดยเปลี่ยนองค์ประกอบให้เป็นค่าแฮชที่จะกำหนดตำแหน่งขององค์ประกอบนั้นในหน่วยความจำ
ด้วยการอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบสมาชิกภาพอย่างรวดเร็วและลบรายการที่ซ้ำกัน เทคนิคนี้ช่วยให้แน่ใจว่าทุกองค์ประกอบในชุดไม่ซ้ำกันและเข้าถึงได้ง่าย
ดังนั้น สถาปัตยกรรมโดยธรรมชาติของชุดจึงมีแนวโน้มที่จะปรับการดำเนินงานให้เหมาะสม เช่น การรวม การข้าม และความแตกต่าง ส่งผลให้โครงสร้างข้อมูลมีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพ
นี่คือโค้ดบางส่วนที่แสดงวิธีโต้ตอบกับชุด Python อย่างง่ายๆ:
15. พจนานุกรมถูกนำมาใช้ใน Python อย่างไร?
แฮชเทเบิลทำหน้าที่เป็นรากฐานของพจนานุกรมใน Python และช่วยให้สามารถดึงและจัดการข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว พจนานุกรมเป็นคอลเล็กชันคู่คีย์-ค่าแบบไดนามิกที่ไม่เรียงลำดับ
Python ใช้ฟังก์ชันแฮชเพื่อคำนวณแฮชของคีย์เมื่อมีการออกคู่คีย์-ค่า โดยระบุตำแหน่งของที่อยู่ที่เก็บข้อมูลของค่าในหน่วยความจำ
เนื่องจากฟังก์ชันแฮชจะชี้ตัวแปลไปยังที่อยู่หน่วยความจำทันที การออกแบบนี้จึงช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วโดยใช้คีย์ และมีประสิทธิภาพอย่างน่าทึ่งในการดึงข้อมูล การแทรก และการลบ
นักพัฒนาสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพเนื่องจากการผสมผสานระหว่างความเร็วและความยืดหยุ่นที่น่าดึงดูดใจจากพจนานุกรม Python
รายการด้านล่างนี้คือตัวอย่างโค้ดที่แสดงวิธีใช้พจนานุกรม Python:
16. อธิบายประโยชน์ของการใช้สิ่งอันดับที่มีชื่อ
การใช้สิ่งอันดับที่มีชื่อใน Python ผสมผสานความหมายของคลาสเข้ากับความเรียบง่ายของสิ่งอันดับได้อย่างเชี่ยวชาญ ส่งผลให้โครงสร้างข้อมูลมีขนาดเล็กและอธิบายได้ในตัว
ทูเปิลแบบดั้งเดิมถูกขยายโดยทูเปิลที่มีชื่อ ซึ่งรักษาความสามารถในการไม่เปลี่ยนรูปและประสิทธิภาพหน่วยความจำของทูเปิล ในขณะที่เพิ่มฟิลด์ที่มีชื่อเพื่อปรับปรุงความสามารถในการอ่านโค้ดและการอธิบายตัวเอง
สิ่งอันดับที่มีชื่อส่งเสริมโค้ดที่ชัดเจน เข้าใจง่าย และมีประสิทธิภาพโดยการสร้างออบเจ็กต์ที่ตรงไปตรงมาและมีน้ำหนักเบาโดยไม่มีวิธีการใดๆ ปรับปรุงทั้งประสบการณ์ของนักพัฒนาและประสิทธิภาพการคำนวณ
เป็นผลให้สิ่งอันดับที่มีชื่อพัฒนาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งปรับปรุงโครงสร้างข้อมูลและความสามารถในการอ่านโดยไม่กระทบต่อความเร็ว
ตัวอย่างโค้ดที่แสดงให้เห็นถึงการใช้สิ่งอันดับที่มีชื่อแสดงอยู่ด้านล่าง:
17. บล็อก try-ยกเว้น ทำงานอย่างไร?
บล็อก try-Exception ทำหน้าที่เป็น Sentinel ในรูปแบบการแสดงออกของ Python โดยระมัดระวังในการป้องกันความผิดปกติของรันไทม์ และรักษาการไหลลื่นของการดำเนินการแม้จะเกิดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก็ตาม
เมื่อบล็อกการลองพบข้อผิดพลาด การควบคุมจะถูกโอนไปยังบล็อกที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ โดยที่ปัญหาได้รับการแก้ไขโดยการรายงาน การแก้ไข หรืออาจสร้างข้อยกเว้นใหม่
ด้วยการจัดการข้อยกเว้นอย่างมีจุดมุ่งหมายและควบคุมได้ ระบบนี้ไม่เพียงแต่ป้องกันการขัดข้องที่ก่อกวนเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงอีกด้วย ประสบการณ์การใช้งาน และความสมบูรณ์ของข้อมูล
ด้วยเหตุนี้ บล็อก try-ยกเว้น จึงผสมผสานการจัดการข้อผิดพลาดเข้ากับการทำงานของโปรแกรมได้อย่างเชี่ยวชาญ รับประกันความแข็งแกร่งและความเสถียรของแอปพลิเคชัน
นี่คือตัวอย่างโค้ดเล็กๆ น้อยๆ ที่ใช้บล็อก try-ยกเว้น:
18. ประโยค Raise และ Assert ต่างกันอย่างไร?
คำสั่ง Raise และ Assert ในการจัดการข้อผิดพลาดของ Python แสดงถึงสองนิพจน์ที่แยกจากกันแต่เกี่ยวข้องกันของการจัดการข้อยกเว้น
พื้นที่ raise
คำสั่งให้โปรแกรมเมอร์ควบคุมข้อความแสดงข้อผิดพลาดและโฟลว์ได้อย่างชัดเจนโดยอนุญาตให้พวกเขาทำให้เกิดข้อยกเว้นที่ระบุอย่างชัดเจน
Assert
ในทางกลับกัน จะทำหน้าที่เป็นเครื่องมือแก้ไขจุดบกพร่องโดยการสร้างไฟล์โดยอัตโนมัติ AssertionError
หากไม่เป็นไปตามเงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง รับประกันได้ว่าโปรแกรมจะทำงานตามที่ตั้งใจไว้ในระหว่างการพัฒนา
Assert
เพียงตรวจสอบเงื่อนไข ปรับปรุงการดีบักและการตรวจสอบความถูกต้อง ในขณะที่การ Raise ช่วยให้สามารถควบคุมได้กว้างขึ้นและชัดเจนยิ่งขึ้น ทั้งยกและยืนยันใบอนุญาตควบคุมการผลิตข้อยกเว้น
นี่คือโค้ดตัวอย่างบางส่วนที่แสดงวิธีใช้งาน raise
และ assert
:
19. คุณจะอ่านและเขียนข้อมูลจากไฟล์ไบนารี่ใน Python ได้อย่างไร?
การใช้ฟังก์ชันเปิดในตัวกับตัวระบุโหมดไบนารี การเชื่อมต่อกับไฟล์ไบนารีใน Python ทำให้เกิดความสมดุลของความแม่นยำและความเรียบง่าย
การใช้ rb
or wb
โหมดเมื่อเปิดไฟล์ไบนารี่จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะได้รับการปฏิบัติในรูปแบบดิบที่ไม่ได้เข้ารหัสเมื่ออ่านหรือเขียนข้อมูลไบนารี่
ด้วยการใช้โหมดเหล่านี้ Python ช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อความ เช่น รูปภาพหรือไฟล์ปฏิบัติการ ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลไบนารีได้อย่างแม่นยำและง่ายดาย
ดังนั้นการดำเนินการไฟล์ไบนารี่ใน Python จึงเปิดประตูสู่แอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย รวมถึงการจัดลำดับข้อมูล การประมวลผลภาพ และการวิเคราะห์ไบนารี่ และอื่นๆ อีกมากมาย
ตัวอย่างโค้ดนี้แสดงวิธีการอ่านและเขียนข้อมูลโดยใช้ไฟล์ไบนารี:
20. อธิบาย with
คำสั่งและข้อดีเมื่อทำงานกับไฟล์ I/O
Python พร้อมด้วยคำสั่งซึ่งมักใช้กับไฟล์ I/O ช่วยให้แน่ใจว่าทรัพยากรได้รับการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพด้วยแนวคิดในการจัดการบริบท
เมื่อจัดการกับไฟล์ with
คำสั่งจะปิดไฟล์ทันทีหลังการใช้งาน แม้ว่าจะมีข้อยกเว้นเกิดขึ้นในขณะที่กำลังดำเนินการอยู่ก็ตาม ป้องกันการรั่วไหลของทรัพยากรและรับประกันการยุติที่สมบูรณ์
การกำจัดโค้ดสำเร็จรูปจะทำให้วากยสัมพันธ์นี้ปรับปรุงความสามารถในการอ่านโค้ด นอกจากนี้ยังเพิ่มความน่าเชื่อถือและความเรียบง่ายโดยการผสานรวมการจัดการทรัพยากรและการจัดการข้อยกเว้น
เป็นผลให้คำสั่ง with กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำให้แน่ใจว่าการทำงานของไฟล์ของคุณมีความน่าเชื่อถือและถูกจัดเก็บอย่างเรียบร้อย ป้องกันปัญหาที่ไม่คาดคิดและปรับปรุงความชัดเจนของโค้ด
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่ใช้ with
คำสั่งในการดำเนินงานไฟล์:
21. คุณจะสร้างโมดูลซิงเกิลตันใน Python ได้อย่างไร?
การผสมผสานระหว่างวิธีการเรียนและการตรวจสอบภายในใช้เพื่อสร้างโมดูลซิงเกิลตันใน Python ซึ่งเป็นรูปแบบการออกแบบที่อนุญาตให้สร้างอินสแตนซ์เดียวของคลาสเท่านั้น
ด้วยการรักษาการติดตามอินสแตนซ์ของตนเองและจัดเตรียมวิธีการสร้างหรือส่งคืน คลาสจะเป็นไปตามรูปแบบนี้เพื่อให้แน่ใจว่าอินสแตนซ์ที่ตามมาจะจำลองอินสแตนซ์แรก
ด้วยจุดควบคุมจุดเดียว การเข้าถึงทรัพยากรแบบรวมศูนย์ และการป้องกันการจัดการที่แข่งขันกัน singleton จึงรับประกันจุดควบคุมจุดเดียว
เป็นผลให้มันพัฒนาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการห่อหุ้มทรัพยากรที่ใช้ร่วมกัน รับประกันการเข้าถึงและการแก้ไขที่สอดคล้องกันทั่วทั้งโปรแกรม
นี่คือตัวอย่างโค้ด Python เล็กน้อยที่สาธิตคลาสซิงเกิลตัน:
22. ตั้งชื่อสองสามวิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำในสคริปต์ Python
การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำสคริปต์ Python มักต้องมีการปรับสมดุลอย่างระมัดระวังระหว่างการเลือกโครงสร้างข้อมูล การปรับปรุงอัลกอริทึม และการจัดการทรัพยากร
ตัวอย่างเช่น เมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การใช้ตัวสร้างแทนรายการสามารถลดการใช้หน่วยความจำได้อย่างมากโดยการประเมินรายการต่างๆ อย่างรวดเร็ว แทนที่จะเก็บไว้ในหน่วยความจำ
การลดการใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมสามารถทำได้โดยการจัดการข้อมูลตัวเลขด้วยโครงสร้างข้อมูลอาเรย์ แทนที่จะใช้รายการและโดยการใช้เท่าที่จำเป็น __slots__
การประกาศในชั้นเรียนเพื่อควบคุมการก่อตัวของคุณลักษณะแบบไดนามิก
ดังนั้น ด้วยการสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร คุณสามารถมั่นใจได้ว่าโปรแกรม Python ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพ แต่ยังคำนึงถึงจำนวนหน่วยความจำที่ใช้ด้วย
นี่คือตัวอย่างสั้นๆ ของโค้ดที่ใช้ตัวสร้างเพื่อลดจำนวนหน่วยความจำที่ใช้:
23. คุณจะแยกที่อยู่อีเมลทั้งหมดออกจากสตริงที่กำหนดโดยใช้ regex ได้อย่างไร
นิพจน์ทั่วไป (regex) ใน Python ผสมผสานความแม่นยำและความอเนกประสงค์เพื่อแยกที่อยู่อีเมลออกจากสตริง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกรองข้อความและระบุรูปแบบที่ต้องการได้อย่างเชี่ยวชาญ
ในการสร้างโครงสร้างของที่อยู่อีเมล เราจะสร้างรูปแบบ regex โดยใช้โมดูลใหม่ จากนั้นคุณสามารถใช้ findall
เพื่อรับเหตุการณ์ทั้งหมดจากสตริงเป้าหมาย
วิธีการนี้จะนำทางเขาวงกตข้อความอย่างเชี่ยวชาญเพื่อรับที่อยู่อีเมลที่ซ่อนอยู่ทั้งหมด ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเร่งกระบวนการแยกข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรับประกันความถูกต้องอีกด้วย
สามารถใช้ Regex อย่างเชี่ยวชาญเพื่อดึงข้อมูลบางอย่างจากสตริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลของสคริปต์ Python
นี่คือโค้ดส่วนหนึ่งที่ใช้ regex เพื่อแยกอีเมล:
24. อธิบายรูปแบบการออกแบบของโรงงานและการประยุกต์ใน Python
หลักพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ ซึ่งเป็นรูปแบบการออกแบบของโรงงาน คือการสร้างวัตถุโดยไม่ต้องระบุระดับที่แน่นอนของวัตถุที่จะสร้างขึ้น
รูปแบบ Factory สามารถนำไปใช้ได้อย่างสวยงามใน Python โดยการสร้างวิธีการที่ส่งคืนอินสแตนซ์ของคลาสต่างๆ ขึ้นอยู่กับอินพุตหรือการกำหนดค่าของวิธีการ
ขั้นตอนนี้ ซึ่งบางครั้งเรียกว่า "โรงงาน" ทำหน้าที่เป็นฮับสำหรับการทออินสแตนซ์คลาสต่างๆ รับประกันว่าออบเจ็กต์จะถูกสร้างขึ้นโดยที่ผู้เรียกไม่ต้องสร้างอินสแตนซ์คลาสด้วยตนเอง
ดังนั้น รูปแบบโรงงานจึงรักษาสถาปัตยกรรมแบบแยกส่วนและปรับขนาดได้ ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความเป็นโมดูลและความสอดคล้องของโค้ด นอกจากนี้ยังมีเทคนิคง่ายๆ ในการสร้างวัตถุอีกด้วย
25. อะไรคือความแตกต่างระหว่างตัววนซ้ำและตัวสร้าง?
จากตัววนซ้ำและตัวสร้างของ Python เป็นที่ชัดเจนว่าโครงสร้างทั้งสองทำให้สามารถวนซ้ำค่าต่างๆ ได้ อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างเล็กน้อยในวิธีการนำไปใช้และใช้งาน
เครื่องกำเนิดไฟฟ้าซึ่งมักระบุด้วยการใช้ผลผลิต จะรักษาสถานะโดยอัตโนมัติและใช้งานด้วยฟังก์ชัน ซึ่งให้วิธีที่กระชับและมีประสิทธิภาพหน่วยความจำในการสร้างค่าได้ทันที
ตัววนซ้ำซึ่งโดยทั่วไปจะถูกนำไปใช้เป็นคลาส ใช้วิธีการเช่น __iter__
และ __next__
เพื่อจัดการสถานะการวนซ้ำและสร้างมูลค่า
ด้วยเหตุนี้ แต่ละรายการจึงมีข้อดีของตัวเองโดยอิงตามกรณีการใช้งานเฉพาะ โดยตัววนซ้ำนำเสนอวิธีการเชิงวัตถุอย่างละเอียดเพื่อสำรวจข้อมูล ในขณะที่ตัวสร้างเสนอเทคนิคการประเมินที่ไม่ซับซ้อนและขี้เกียจ
เทคนิคทั้งสองช่วยเพิ่มคลังแสงของนักพัฒนาและทำให้สามารถสำรวจข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพในสถานการณ์ต่างๆ
นี่คือโค้ดส่วนหนึ่งของตัววนซ้ำและตัวสร้างใน Python:
26. ทำอย่างไร @property
งานมัณฑนากรเหรอ?
มัณฑนากร '@property' ใน Python เล่นเมโลดี้ที่น่ารักซึ่งแปลงการเรียกเมธอดเป็นการเข้าถึงแบบแอททริบิวต์ ปรับปรุงการใช้งานและการแสดงออกของอ็อบเจ็กต์
วิธีการสามารถเรียกได้โดยไม่ต้องใช้วงเล็บโดยใช้ @property ซึ่งคล้ายกับการเข้าถึงแอตทริบิวต์ สิ่งนี้จะสร้างอินเทอร์เฟซที่ชัดเจนและใช้งานง่ายขึ้นสำหรับการโต้ตอบกับวัตถุ
นอกจากนี้ ยังมีสมดุลที่เชี่ยวชาญระหว่างฟังก์ชันการทำงานและการห่อหุ้ม ปกป้องสถานะของออบเจ็กต์ในขณะที่นำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุคุณลักษณะได้อย่างง่ายดายโดยใช้เมธอด getter และ setter
ด้วยการรวมฟังก์ชันการทำงานของวิธีการเข้ากับการเข้าถึงแอตทริบิวต์ @property
มัณฑนากรกลายเป็นเครื่องมือสำคัญและนำเสนอกระบวนทัศน์การโต้ตอบของวัตถุที่ตรงไปตรงมาแต่มีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างของ Python @property
มัณฑนากรแสดงไว้ด้านล่าง:
27. คุณจะสร้าง REST API พื้นฐานใน Python ได้อย่างไร?
ในการสร้างบริการเว็บที่โต้ตอบผ่านคำขอ HTTP นักพัฒนามักใช้ความสามารถในการแสดงออกของเฟรมเวิร์กเช่น Flask ในขณะที่สร้างสิ่งที่เรียบง่าย REST API ในไพทอน
ด้วยไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและเข้าใจได้ Flask ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเส้นทางที่สามารถเข้าถึงได้ด้วยวิธี HTTP หลายวิธี รวมถึง GET และ POST เพื่อสื่อสารกับแอปพลิเคชันพื้นฐาน
REST API ที่สร้างโดยใช้ Flask สามารถรับคำขอ HTTP ประมวลผลข้อมูลที่มีอยู่ และให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในการตอบสนองโดยการระบุตำแหน่งข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันซึ่งเชื่อมโยงกับฟังก์ชันการทำงานต่างๆ
เพื่อให้มั่นใจถึงการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างส่วนประกอบซอฟต์แวร์ต่างๆ ในสภาพแวดล้อมแบบเครือข่าย นักพัฒนาสามารถใช้ REST API อันทรงพลังโดยใช้ Python และ Flask ร่วมกัน
นี่คือโค้ดเล็กๆ น้อยๆ ที่ใช้ Flask เพื่อสร้าง REST API:
28. อธิบายวิธีใช้ไลบรารีคำขอเพื่อสร้างคำขอ HTTP POST
ไลบรารีคำขอของ Python เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่เปลี่ยนความยากในการสื่อสาร HTTP ให้เป็น API ที่เป็นมิตร และทำให้การโต้ตอบกับบริการออนไลน์โดยใช้คำขอ HTTP POST เป็นเรื่องง่ายและเป็นธรรมชาติ
คำขอ POST สร้างขึ้นโดยใช้วิธีการโพสต์ โดยระบุ URL ปลายทาง และแนบเนื้อหาที่จะส่ง ซึ่งอาจประกอบด้วยข้อมูลฟอร์ม, JSON, ไฟล์ และอื่นๆ
จากนั้นไลบรารีคำขอจะจัดการการเชื่อมต่อ HTTP พื้นฐาน ส่งข้อมูลไปยัง URL ที่กำหนด และรวบรวมการตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์เพื่อให้สามารถโต้ตอบบนเว็บได้อย่างราบรื่น
นักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมกับบริการออนไลน์ ส่งข้อมูลแบบฟอร์ม และอินเทอร์เฟซกับ API ของเว็บผ่านการร้องขอ ช่วยลดช่องว่างระหว่างแอปในเครื่องและเว็บทั่วโลก
เมื่อใช้ไลบรารีคำขอ ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้จะแสดงวิธีการส่งคำขอ HTTP POST:
29. คุณจะเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล PostgreSQL โดยใช้ Python อย่างไร?
การมีส่วนร่วมกับฐานข้อมูล PostgreSQL จากสภาพแวดล้อม Python ได้รับการจัดการอย่างหรูหราด้วยแพ็คเกจ psycopg2 ซึ่งเป็นบริดจ์อันทรงพลังที่ช่วยให้สามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลได้อย่างราบรื่น
โดยใช้ psycopg2
โปรแกรมเมอร์สามารถสร้างการเชื่อมต่อ เรียกใช้คำสั่ง SQL และรับผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดาย โดยผสานรวมความสามารถของ PostgreSQL เข้ากับโปรแกรม Python โดยตรง
คุณสามารถปลดล็อกฟังก์ชันฐานข้อมูลที่ซับซ้อนได้ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด รับประกันว่าข้อมูลจะได้รับการเข้าถึง แก้ไข และบันทึกด้วยความแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
โมดูลนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในแอปพลิเคชันของตนได้อย่างเต็มที่ โดยตระหนักถึงการทำงานร่วมกันระหว่าง Python และ PostgreSQL อย่างสวยงาม
นี่คือโค้ดตัวอย่างที่สาธิตวิธีการใช้ psycopg2
ไลบรารีเพื่อสร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล PostgreSQL:
30. บทบาทของ ORM ใน Python คืออะไรและตั้งชื่อบทบาทยอดนิยมอย่างไร
การทำแผนที่เชิงวัตถุ (ORM) ใน Python ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลโดยใช้คลาส Python และกระบวนทัศน์ของวัตถุ
มันทำหน้าที่เป็นสื่อกลางฮาร์มอนิกระหว่างการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและการบริหารฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
SQLAlchemy หนึ่งใน ORM ที่รู้จักกันดีที่สุดในสภาพแวดล้อม Python นำเสนอชุดเครื่องมือที่สมบูรณ์สำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูล SQL หลายฐานข้อมูลโดยใช้ไวยากรณ์เชิงวัตถุระดับสูง
ด้วยความช่วยเหลือของ SQLAlchemy เอนทิตีฐานข้อมูลสามารถแสดงเป็นคลาส Python โดยมีอินสแตนซ์ของคลาสเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแถวในตารางฐานข้อมูล
ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถทำงานกับฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียนคำสั่ง SQL ดิบใดๆ
เนื่องจากความซับซ้อนของการเชื่อมต่อ SQL และฐานข้อมูล ORM เช่น SQLAlchemy ทำให้การโต้ตอบกับฐานข้อมูลเป็นมิตรต่อผู้ใช้ ปลอดภัย และบำรุงรักษาได้มากขึ้น
นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ที่แสดงวิธีการทำงานของ SQLAlchemy:
31. คุณจะสร้างโปรไฟล์สคริปต์ Python อย่างไร?
สคริปต์ Python ได้รับการจัดทำโปรไฟล์โดยการวิเคราะห์โครงสร้างการคำนวณและรายละเอียดเวลาและพื้นที่ในการดำเนินการ เพื่อค้นหาปัญหาคอขวดของประสิทธิภาพที่เป็นไปได้และปรับปรุงประสิทธิภาพ
นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของโค้ดของตนในระหว่างรันไทม์ได้อย่างรอบคอบโดยใช้ฟังก์ชันในตัว cProfile
โมดูล.
การทำเช่นนี้ พวกเขาจะได้รับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการเรียกใช้ฟังก์ชัน เวลาดำเนินการ และความสัมพันธ์ในการโทร ช่วยให้พวกเขาสามารถระบุและแก้ไขจุดคอขวดของประสิทธิภาพได้
คุณสามารถรับประกันได้ว่าโค้ดไม่เพียงทำงานอย่างถูกต้อง แต่ยังมีประสิทธิภาพ สร้างสมดุลทรัพยากรการประมวลผล และปรับปรุงประสิทธิภาพแอปพลิเคชันโดยรวม โดยการรวมโปรไฟล์ไว้ในวงจรการพัฒนา
นักพัฒนาจึงสามารถปกป้องโปรแกรมจากความไร้ประสิทธิภาพได้ด้วยการทำโปรไฟล์อย่างระมัดระวัง เพื่อให้มั่นใจว่าโปรแกรมเหล่านั้นได้รับการปรับแต่งและทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ตอบสนองความต้องการด้านการคำนวณที่หลากหลาย
นี่คือตัวอย่างง่ายๆ ของการสร้างโปรไฟล์สคริปต์ Python โดยใช้ cProfile
โมดูล:
32. อธิบาย GIL (Global Interpreter Lock) ใน CPython
Global Interpreter Lock (GIL) ใน CPython ทำหน้าที่เป็น Sentinel ซึ่งรับประกันว่ามีเพียงเธรดเดียวเท่านั้นที่รันโค้ดไบต์ Python ในแต่ละครั้งในกระบวนการเดียว แม้แต่ในแอปพลิเคชันแบบมัลติเธรดก็ตาม
แม้ว่าอาจดูเหมือนเป็นคอขวด แต่ GIL ก็มีความสำคัญอย่างยิ่งในการปกป้องการจัดการหน่วยความจำของ CPython และโครงสร้างข้อมูลภายในจากการเข้าถึงพร้อมกันและรักษาความสมบูรณ์ของระบบ
ความจำเป็นสำหรับมัลติเธรดในกิจกรรม I/O-bound ซึ่งเธรดต้องรอข้อมูลที่จะส่งหรือรับ จะต้องคำนึงถึง เนื่องจาก GIL ไม่ได้ขจัดความต้องการนี้
ดังนั้น แม้ว่า GIL จะสร้างปัญหาให้กับกิจกรรมที่เชื่อมโยงกับ CPU แต่ความเข้าใจในพฤติกรรมและการปรับเทคนิคต่างๆ เช่น การใช้การประมวลผลหลายตัวหรือการเขียนโปรแกรมพร้อมกัน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรแกรม Python ที่มีประสิทธิภาพและทำงานพร้อมกันได้
นี่คือตัวอย่างของโค้ด Python ที่ใช้เธรดและแสดงให้เห็นว่า GIL อาจส่งผลต่องานที่เชื่อมโยงกับ CPU ได้อย่างไร:
33. อธิบาย async/await ของ Python แตกต่างจากการร้อยไหมแบบเดิมๆ อย่างไร?
ไวยากรณ์ async/await ใน Python เปิดโลกของการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัส ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ที่ช่วยให้บางฟังก์ชันยกการควบคุมสภาพแวดล้อมรันไทม์เพื่อให้กิจกรรมอื่นๆ สามารถดำเนินการได้ในขณะเดียวกัน ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรแกรม
Async/await จะรักษากิจกรรมไว้ในเธรดเดียว แต่ช่วยให้การดำเนินการสามารถข้ามไปมาระหว่างงานต่างๆ ได้ ทำให้มั่นใจได้ถึงพฤติกรรมที่ไม่มีการบล็อกโดยไม่มีความซับซ้อนในการจัดการเธรด
สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับเธรดแบบคลาสสิกที่เธรดดำเนินการแบบขนานและมักต้องการการจัดการและการซิงโครไนซ์ที่ซับซ้อน
เป็นผลให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับกิจกรรม I/O-bound ที่เกิดขึ้นพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ และด้วยแนวทางที่ตรงไปตรงมามากขึ้นในการควบคุมภาวะพร้อมกัน
สิ่งนี้ส่งเสริมรูปแบบมัลติทาสกิ้งแบบร่วมมือกันซึ่งกระบวนการต่างๆ เต็มใจให้การควบคุม
ด้วยเหตุนี้ async/await จึงนำเสนอวิธีที่โดดเด่นและเรียบง่ายในการออกแบบแอปพลิเคชันที่เกิดขึ้นพร้อมกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่การดำเนินการ I/O เป็นเรื่องธรรมดา โดยค้นหาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความซับซ้อน
ตัวอย่างของโค้ด Python ที่ใช้ async/await มีดังต่อไปนี้:
34. อธิบายว่าคุณจะใช้ Python อย่างไร concurrent.futures
.
อินเทอร์เฟซสำหรับการเรียกใช้งาน callable แบบอะซิงโครนัสผ่านเธรดหรือกระบวนการ นักพัฒนาสามารถจัดการการดำเนินการแบบอะซิงโครนัสและแบบขนานได้อย่างสวยงาม
โมดูลนี้จัดการการจัดสรรทรัพยากรและการดำเนินการของสิ่งที่เรียกได้ ในขณะเดียวกันก็สรุปลักษณะที่ละเอียดอ่อนของเธรดและการประมวลผลหลายตัวผ่านผู้บริหาร (ThreadPoolExecutor และ ProcessPoolExecutor)
นักพัฒนาสามารถใช้โปรเซสเซอร์แบบมัลติคอร์สำหรับกิจกรรมที่เชื่อมโยงกับ CPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และจัดให้มีการดำเนินการ I/O ที่ไม่ปิดกั้นโดยการส่งงานไปยังผู้ดำเนินการ ซึ่งสามารถดำเนินการพร้อมกันและแม้แต่รวมผลลัพธ์ของพวกเขาได้
เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันตอบสนองและมีประสิทธิภาพ concurrent.futures
สร้างพื้นที่ที่สามารถรวมการคำนวณที่ซับซ้อนและกิจกรรม I/O ได้อย่างราบรื่น
นี่คือตัวอย่างโค้ดที่ใช้ concurrent.futures
:
35. เปรียบเทียบ Django และ Flask ในแง่ของกรณีการใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด
ดาวสองดวงในกลุ่มดาวเฟรมเวิร์กเว็บของ Python ได้แก่ Django และ Flask ซึ่งแต่ละดวงเปล่งประกายสดใสในขณะที่ตอบสนองความต้องการของนักพัฒนาที่หลากหลาย
สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่สร้างแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วยฐานข้อมูล Django เป็นเครื่องมือที่ถูกเลือกเนื่องจากมาพร้อมกับ ORM และอินเทอร์เฟซผู้ดูแลระบบในตัว
อย่างไรก็ตาม การออกแบบที่เรียบง่ายและแยกส่วนของ Flask ช่วยให้นักพัฒนามีอิสระในการเลือกส่วนประกอบของตนเอง ทำให้เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือสถานการณ์ที่จำเป็นต้องใช้โซลูชันน้ำหนักเบาและปรับเปลี่ยนได้
กรอบงานทั้งสองสามารถปรับขนาดได้เพื่อรองรับความต้องการที่มากขึ้นในเรื่องความสามารถในการขยายขนาด
อย่างไรก็ตาม ลักษณะแบบลีนของ Flask ช่วยให้สามารถปรับกลยุทธ์การปรับขนาดได้ตามความต้องการโดยเฉพาะ ในขณะที่ความสามารถในตัวของ Django สามารถให้ข้อได้เปรียบเล็กๆ น้อยๆ สำหรับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในโปรเจ็กต์ที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนกว่า
สรุป
การสัมภาษณ์การเขียนสคริปต์ Python จำเป็นต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับความสามารถ ความซับซ้อน และแอปพลิเคชันของภาษา
การเตรียมการอย่างละเอียดไม่เพียงแต่เสริมความสามารถทางเทคนิคของตนเองเท่านั้น แต่ยังสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดความมั่นใจ ช่วยให้ผู้สมัครดำเนินการได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำผ่านคำถามที่ซับซ้อนของเขาวงกต
ผู้สมัครสามารถตรวจสอบให้แน่ใจว่าตนเองเตรียมพร้อมรับมือกับปัญหา Python พื้นฐานและประยุกต์ โดยการทบทวนแนวคิดหลัก เช่น ความสอดคล้องกัน หลักการ OOP และโครงสร้างข้อมูล ตลอดจนเจาะลึกการใช้งานจริง เช่น การเขียนโปรแกรมเว็บและการจัดการข้อมูล
ด้วยเหตุนี้ การมีการศึกษาที่รอบรู้จึงเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จ และอาจนำไปสู่สถานการณ์ที่ความสามารถในการเขียนโปรแกรม Python ของตนเองเป็นเลิศและมีความคิดสร้างสรรค์ได้ ดู ซีรี่ส์สัมภาษณ์ของ Hashdork เพื่อช่วยในการเตรียมตัวสัมภาษณ์
เขียนความเห็น