Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
- 1. Ano ang Python scripting, at paano ito naiiba sa Python programming?
- 2. Paano gumagana ang pangongolekta ng basura ng Python?
- 3. Ipaliwanag ang pagkakaiba sa pagitan ng isang listahan at isang tuple
- 4. Ano ang mga listahan ng pag-unawa at magbigay ng halimbawa ng paggamit nito?
- 5. Ilarawan ang pagkakaiba ng deepcopy at copy?
- 6. Paano nakakamit ang multithreading sa Python at paano ito naiiba sa multiprocessing?
- 7. Ano ang mga dekorador at paano ginagamit ang mga ito sa Python?
- 8. Ipaliwanag ang pagkakaiba ng *args at **kwargs?
- 9. Paano mo matitiyak na isang beses lang matatawag ang isang function gamit ang mga dekorador?
- 10. Paano gumagana ang mana sa Python?
- 11. Ano ang paraan ng overloading at overriding?
- 12. Ilarawan ang konsepto ng polymorphism na may isang halimbawa.
- 13. Ipaliwanag ang pagkakaiba sa pagitan ng halimbawa, klase, at mga static na pamamaraan.
- 14. Ilarawan kung paano gumagana ang isang set ng Python sa loob.
- 15. Paano ipinapatupad ang isang diksyunaryo sa Python?
- 16. Ipaliwanag ang mga benepisyo ng paggamit ng pinangalanang tuple.
- 17. Paano gumagana ang try-except block?
- 18. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng pagtaas at paggiit ng mga pahayag?
- 19. Paano ka nagbabasa at nagsusulat ng data mula sa isang binary file sa Python?
- 20. Ipaliwanag ang with statement at ang mga pakinabang nito kapag nagtatrabaho sa file I/O.
- 21. Paano ka lilikha ng singleton module sa Python?
- 22. Magpangalan ng ilang paraan para ma-optimize ang paggamit ng memory sa isang script ng Python.
- 23. Paano mo i-extract ang lahat ng email address mula sa isang naibigay na string gamit ang regex?
- 24. Ipaliwanag ang pattern ng disenyo ng Pabrika at ang aplikasyon nito sa Python
- 25. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang iterator at isang generator?
- 26. Paano gumagana ang @property decorator?
- 27. Paano ka lilikha ng pangunahing REST API sa Python?
- 28. Ilarawan kung paano gamitin ang library ng mga kahilingan para gumawa ng kahilingan sa HTTP POST.
- 29. Paano ka kumonekta sa isang database ng PostgreSQL gamit ang Python?
- 30. Ano ang papel ng mga ORM sa Python at pangalanan ang isang sikat?
- 31. Paano mo i-profile ang isang script ng Python?
- 32. Ipaliwanag ang GIL (Global Interpreter Lock) sa CPython
- 33. Ipaliwanag ang async/naghihintay ng Python. Paano ito naiiba sa tradisyonal na threading?
- 34. Ilarawan kung paano mo gagamitin ang concurrent.futures ng Python.
- 35. Ihambing ang Django at Flask sa mga tuntunin ng use case at scalability.
- Konklusyon
Sa panahong umiiral ang teknolohiya sa bawat aspeto ng ating buhay, Sawa Lumilitaw ang scripting bilang isang mahalagang bahagi ng napakalaki at masalimuot na imprastraktura ng IT, na naghahatid sa isang paradigm ng kadalian ng paggamit at pagiging kapaki-pakinabang.
Ang lakas ng Python ay namamalagi hindi lamang sa syntactical na pagiging simple at pagiging madaling mabasa nito kundi pati na rin sa kakayahang umangkop nito, na nagbibigay-daan dito upang tulay ang agwat sa pagitan ng mababang-panganib, beginner-level na scripting at high-stakes, enterprise-level na software development nang madali.
Ang malawak na mga library at framework ng Python ay nagbibigay daan para sa isang tuluy-tuloy, mapanlikhang teknikal na pakikipagsapalaran, maging ito man sa mga lugar ng pagsusuri ng data, pagbuo ng web, artificial intelligence, o mga server ng network.
Bilang karagdagan sa pagiging isang tool para sa paglutas ng problema, pinalalakas din ng Python ang isang kapaligiran kung saan ang pagbabago ay hindi lamang tinatanggap ngunit natural din na isinama salamat sa napakalaking mga library at framework nito, tulad ng Django para sa web development o Pandas para sa pagsusuri ng data.
Sa isang mundo kung saan ang data ay hari, ang Python ay nagbibigay ng makapangyarihang mga tool para sa pagmamanipula, pagsusuri, at pagpapakita ng data, na nagreresulta sa mga naaaksyunan na insight at gumagabay sa mga madiskarteng pagpipilian.
Ang Python ay hindi lamang isang programming language; isa rin itong umuunlad na komunidad, isang hub kung saan nagsasama-sama ang mga developer, data scientist, at tech enthusiast para mag-imbento, lumikha, at dalhin ang industriya ng IT sa susunod na antas.
Ang mga developer ng Python ay hinahangad ng mga negosyo sa lahat ng laki, mula sa mga bagong startup hanggang sa mahusay na mga organisasyon, bilang mga catalyst para sa pagbabago, pagpapabuti ng proseso, at pinahusay na serbisyo sa customer.
Bukod pa rito, ito ay open-source na kalikasan ay nagpapaunlad ng kultura ng ibinahaging pag-aaral at collaborative na paglago, na ginagarantiyahan na patuloy itong uusad sa mabilis na pagbabago ng teknolohikal na mundo.
Ang pag-aaral ng Python sa 2023 ay isang pamumuhunan sa isang wika na nangangako na mananatiling napapanahon, flexible, at mahalaga para sa pamamahala sa mga pag-usbong at daloy ng teknolohiya.
Nagbibigay ito ng access sa mga patlang ng machine learning, data analytics, cybersecurity, at higit pa, na lahat ay mahalaga sa paghubog ng digital na panahon.
Samakatuwid, nag-compile kami ng isang listahan ng pinakamahusay na mga tanong sa panayam sa scripting ng Python para sa iyo, na magbibigay-daan sa iyo na sumikat bilang isang developer at magtagumpay sa panayam.
1. Ano ang Python scripting, at paano ito naiiba sa Python programming?
Kilala ang Python sa kakayahang umangkop nito at nagbibigay ng parehong mga kasanayan sa pag-script at programming, bawat isa ay angkop sa mga partikular na trabaho at layunin.
Ang Python scripting ay pangunahing proseso ng pagsulat ng mas maikli, mas mahusay na mga script na nilalayon upang pamahalaan ang mga file, i-automate ang mga paulit-ulit na proseso, o mabilis na prototype na mga ideya.
Ang mga script na ito, na madalas na stand-alone, ay mahusay na nagsasagawa ng isang listahan ng mga aksyon sa pagkakasunud-sunod.
Ang Python programming, sa kabilang banda, ay nagpapatuloy, na nagbibigay-diin sa paglikha ng mas malaki, mas masalimuot na mga programa na may structured code gamit ang mga library, frameworks, at pinakamahusay na kasanayan.
Bagama't pareho silang nanggaling sa iisang wika, ang scripting ay nagpapasimple at nag-o-automate habang ang programming ay lumilikha at nag-imbento. Ang pagkakaibang ito ay makikita sa saklaw at layunin ng bawat disiplina.
2. Paano gumagana ang pangongolekta ng basura ng Python?
Ang isang mahalagang elemento sa pagtiyak ng epektibong pamamahala ng memorya ay ang sistema ng pangongolekta ng basura ng Python.
Ito ay walang kapaguran na gumagana sa background upang protektahan ang mga mapagkukunan ng system mula sa pag-overrun ng mga pagtagas ng memorya. Ang automated na diskarte na ito ay halos nakabatay sa paraan ng pagbibilang ng sanggunian, kung saan sinusubaybayan ng bawat bagay kung gaano karaming iba pang mga bagay ang tumutukoy dito.
Ang bagay na ito ay nagiging kandidato para sa memory reclamation kapag ang bilang na ito ay bumaba sa 0, na nagpapahiwatig na ang item ay hindi na kinakailangan.
Bilang karagdagan, gumagamit ang Python ng cyclic garbage collector, na maaaring makaligtaan ng simpleng reference count approach, upang mahanap at i-clear ang mga reference cycle.
Kaya, ang reference counting at cyclic garbage collection dual-layered na diskarte ay nagbibigay ng maingat at epektibong paggamit ng memorya, na nagpapalakas sa performance ng Python, lalo na sa memory-intensive na mga application.
Ang isang simpleng sample ng code na nagpapakita kung paano makipag-interface sa sistema ng pangongolekta ng basura ng Python ay ibinigay sa ibaba:
Dalawang bagay ang nabuo sa sipi na ito at nag-cross-reference upang magtatag ng isang cycle. Ang tagakolekta ng basura ay manu-manong na-trigger gamit ang gc.collect(), na nagpapakita kung paano makikipag-ugnayan ang mga programmer sa mekanismo ng pamamahala ng memorya ng Python kung kinakailangan.
3. Ipaliwanag ang pagkakaiba sa pagitan ng isang listahan at isang tuple
Ang mga listahan at tuple ay mabisang lalagyan para sa data sa mundo ng Python, ngunit mayroon silang iba't ibang katangian na nakakatugon sa iba't ibang layunin ng programming.
Ang isang listahan, na tinutukoy ng mga square bracket, ay nagbibigay-daan sa kakayahang umangkop sa pamamagitan ng pagpapahintulot para sa pagbabago at dynamic na pagbabago ng laki ng mga bahagi nito.
Ang isang tuple na nakapaloob sa panaklong, sa kabilang banda, ay hindi nababago at pinapanatili ang paunang estado nito habang ang function ay isinasagawa.
Ang mga tuple ay nagbibigay ng solid, hindi nababagong sequence samantalang ang mga listahan ay nag-aalok ng flexibility, na nagbibigay-daan para sa iba't ibang gamit sa pagproseso at pagbabago ng data.
Narito ang kaunti Python code sample na nagpapakita kung paano gamitin ang parehong mga listahan at tuple:
4. Ano ang mga listahan ng pag-unawa at magbigay ng halimbawa ng paggamit nito?
Ang mga pag-unawa sa listahan ay isang mahusay at nagpapahayag na paraan upang lumikha ng mga listahan sa Python na pinagsasama ang kapangyarihan ng conditional logic at mga loop sa isang solong, naiintindihan na linya ng code.
Nagbibigay ang mga ito ng pinasimpleng syntax upang i-convert ang aming mga layunin sa isang listahan, na pinagsasama ang pag-ulit at kondisyon sa isang solong, pinong istraktura.
Ang mga pag-unawa sa listahan ay mahalagang nagbibigay sa mga programmer ng kakayahang lumikha ng mga listahan sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga operasyon sa bawat miyembro at maaaring i-filter ang mga ito depende sa ilang pamantayan, habang pinapanatili ang isang maayos na codebase.
Pinagsasama ng nagpapahayag na tampok na ito ang kahusayan sa kalinawan sa Python programming sa pamamagitan ng pagpapabuti ng pagiging madaling mabasa habang posibleng nagbibigay din ng mga nadagdag sa computational sa ilang mga pangyayari.
Ang isang paglalarawan ng isang pag-unawa sa listahan ng Python ay ipinapakita sa ibaba:
5. Ilarawan ang pagkakaiba ng deepcopy at copy?
Tinutukoy ng lalim at integridad ng mga nadobleng bagay ang pagkakaiba sa pagitan deepcopy
at copy
sa Python.
Sa pamamagitan ng paglikha ng isang bagong item habang pinapanatili ang mga sanggunian sa orihinal na mga nested na bagay, a copy
lumilikha ng isang mababaw na replika na pinagsasama-sama ang kanilang mga kapalaran sa isang web ng pagtutulungan.
Deepcopy
lumilikha ng ganap na autonomous na clone sa pamamagitan ng recursively na pagkopya sa orihinal na bagay at lahat ng hierarchical na bahagi nito, pagputol ng lahat ng koneksyon at pagpapanatili ng awtonomiya sa mga pagbabago.
Samakatuwid, depende sa kinakailangang antas ng pagsasarili ng bagay, deepcopy
Tinitiyak ang isang komprehensibong pagpaparami samantalang ang kopya ay nagbibigay lamang ng pang-ibabaw na pagdoble.
Narito ang ilang code upang ipakita kung paano copy
at deepcopy
iba-iba sa isa't isa:
6. Paano nakakamit ang multithreading sa Python at paano ito naiiba sa multiprocessing?
Ang multiprocessing at multithreading ng Python ay parehong tumutugon sa kasabay na pagpapatupad, ngunit gumagamit ng iba't ibang paradigms.
Gamit ang maraming mga thread sa loob ng isang proseso, ang multithreading ay nagbibigay-daan sa sabay-sabay na pagpapatupad ng gawain sa loob ng isang shared memory space.
Gayunpaman, maaaring mahirap makamit ang tunay na parallel thread execution dahil sa Global Interpreter Lock (GIL) ng Python.
Sa kabilang banda, ang multiprocessing ay gumagamit ng ilang mga proseso, bawat isa ay may hiwalay na Python interpreter at memory space, na tinitiyak ang tunay na paralelismo.
Para sa mga aktibidad na nakatali sa I/O, ang multithreading ay mas magaan at praktikal, ngunit ang multiprocessing ay napakahusay sa mga sitwasyong nakatali sa CPU kung saan ang tunay na parallel na pagpapatupad ay mahalaga.
Narito ang isang maikling sample ng code na naiiba ang multiprocessing kumpara sa multithreading:
7. Ano ang mga dekorador at paano ginagamit ang mga ito sa Python?
Sa Python, eleganteng pinagsasama ng mga dekorador ang pagiging kapaki-pakinabang at pagiging simple habang banayad na nagpapalaki o nagbabago ng mga function.
Isipin ang mga dekorador bilang isang belo na napakagandang bumabalot sa isang function, na nagdaragdag sa mga kakayahan nito nang hindi binabago ang mahalagang katangian nito.
Ang mga entity na ito, na tinutukoy ng simbolo @
, tanggapin ang isang function bilang input at output ng isang buong bagong function, na nag-aalok ng isang tuluy-tuloy na paraan ng pagbabago ng pag-uugali ng function.
Nagbibigay ang mga dekorador ng malawak na hanay ng mga tampok, mula sa pag-log hanggang sa kontrol sa pag-access, pagpapahusay sa code gamit ang mga bagong layer habang pinapanatili ang isang malinaw, naiintindihan na syntax.
Narito ang isang simpleng halimbawa ng Python code na nagpapakita kung paano ginagamit ang mga dekorador:
8. Ipaliwanag ang pagkakaiba ng *args at **kwargs?
Mga nababaluktot na parameter ng Python *args
at **kwargs
payagan ang mga function na maayos na kumuha ng hanay ng mga argumento.
Ang isang function ay maaaring tumanggap ng anumang bilang ng mga positional na argumento gamit ang *args
parameter, na nagpapangkat sa kanila sa isang tuple.
Sa kaibahan, ang isang function ay maaaring tumanggap ng anumang bilang ng mga argumento ng keyword gamit ang **kwargs
parameter, na nagpapangkat sa mga ito sa isang diksyunaryo.
Parehong gumaganap bilang mga channel para sa dynamism at flexibility sa function construction at calling, **kwargs
nag-aalok ng isang structured na paraan para sa paghawak ng arbitrary na dami ng mga input ng keyword habang *args
maayos na pinangangasiwaan ang mga hindi natukoy na positional input.
Sama-sama, pinapabuti nila ang flexibility at tibay ng mga function ng Python sa pamamagitan ng mahusay at malinaw na paghawak ng malawak na hanay ng mga sitwasyon ng aplikasyon.
Isang halimbawa ng Python code na gumagamit *args
at **kwargs
ay ibinigay sa ibaba:
9. Paano mo matitiyak na isang beses lang matatawag ang isang function gamit ang mga dekorador?
Ang mga dekorador ng Python ay sanay sa pagsasama-sama ng pagiging kapaki-pakinabang sa kagandahan, na kinakailangan upang matiyak ang pagiging isa ng isang function sa pagpapatupad.
Posibleng magdisenyo ng isang dekorador upang ilakip ang isang function at subaybayan ang impormasyong ito sa loob sa pamamagitan ng pagpapanatili ng panloob na estado.
Ang encapsulated function ay tinatawag nang isang beses, at naisakatuparan, at ang dekorador ay nagtatala ng tawag. Ang mga kasunod na tawag ay hinarangan, na pinoprotektahan ang function mula sa paulit-ulit na pagpapatupad sa pamamagitan ng pagtiyak na hindi ito maaabala.
Sa tulong ng application na ito ng mga dekorador, makokontrol ang mga function call sa banayad ngunit epektibong paraan, na ginagarantiyahan ang pagiging natatangi sa paraang parehong maganda at hindi nakakagambala.
Narito ang isang sample ng code upang ipakita kung paano magagamit ang mga dekorador upang limitahan ang bilang ng beses na maaaring tawagin ang isang function:
10. Paano gumagana ang mana sa Python?
Lumilikha ang sistema ng pamana ng Python ng web ng mga hierarchical na link sa pagitan ng mga klase, na nagpapahintulot sa mga katangian at function mula sa isang parent na klase na maibahagi sa mga supling nito.
Pinamamahalaan nito ang isang lineage na nagbibigay-daan sa mga derived (child) na klase na magmana, palitan, o magdagdag ng functionality mula sa kanilang base (parent) na mga klase, na nagpo-promote ng code reuse at isang lohikal, hierarchical na disenyo.
Maaaring ipakilala ng klase ng bata ang mga natatanging tampok at gawi nito bilang karagdagan sa mga kakayahan sa pag-absorb mula sa magulang nito, na lumilikha ng isang malakas, multi-layered na object model.
Sa diskarteng ito, mahusay na namamahagi ang inheritance ng functionality sa buong arterya ng class hierarchy, na lumilikha ng isang pinag-isang, maayos na object-oriented na arkitektura.
Ang sumusunod na pinasimpleng Python code ay nagpapakita ng pamana:
11. Ano ang paraan ng overloading at overriding?
Ang dalawang pundasyon ng programming na nakatuon sa object, overloading ng pamamaraan at overriding ng pamamaraan, nagbibigay-daan sa mga developer na gamitin ang parehong pangalan ng pamamaraan para sa ilang layunin.
Ang isang paraan ay maaaring tumanggap ng iba't ibang uri ng data at bilang ng argumento sa pamamagitan ng pagkakaroon ng maraming lagda salamat sa overloading ng pamamaraan.
Sa kabilang banda, ang paraan ng pag-override ay nagbibigay-daan sa isang subclass na magdagdag ng sarili nitong espesyal na pagpapatupad sa isang pamamaraan na natukoy na sa parent class nito, na ginagarantiyahan na ang bersyon ng bata ay tinatawag.
Magkasama, pinapabuti ng mga diskarteng ito ang kakayahang umangkop sa pamamagitan ng pagpapagana ng mga gawi ng pamamaraan na nakadepende sa konteksto at sa mga partikular na kinakailangan ng aplikasyon.
Narito ang isang sample ng code na nagpapakita ng parehong konsepto:
12. Ilarawan ang konsepto ng polymorphism na may isang halimbawa.
Ang polymorphism ay ang kasanayan ng paggamit ng iisang interface para sa iba't ibang uri ng data.
Tinitiyak ng ideyang ito ang kakayahang umangkop at scalability sa disenyo sa pamamagitan ng pagbibigay ng kalayaan sa mga pamamaraan na iproseso ang mga bagay sa maraming paraan depende sa kanilang intrinsic na uri o klase.
Sa esensya, ang polymorphism ay nagbibigay-daan sa mga pinag-isang pakikipag-ugnayan habang pinapanatili ang mga natatanging pag-uugali sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga bagay ng iba't ibang klase na ituring bilang mga pagkakataon ng parehong klase sa pamamagitan ng mana.
Ang dynamic na feature na ito ay naghihikayat sa pagiging simple ng code sa pamamagitan ng pagpayag sa isang function o operator na makipag-ugnayan sa iba't ibang uri ng object nang walang anumang problema.
Narito ang isang malinaw na sample ng code na nagpapakita ng polymorphism:
13. Ipaliwanag ang pagkakaiba sa pagitan ng halimbawa, klase, at mga static na pamamaraan.
Halimbawa, klase, at mga static na pamamaraan ang lahat ay may sariling natatanging paraan ng pakikipag-ugnayan sa object at data ng klase sa Python.
Ang pinakakaraniwang uri, mga pamamaraan ng halimbawa, ay kumikilos sa data ng halimbawa ng klase at kumuha bilang input ng isang halimbawa ng klase, karaniwang tinatawag na sarili.
Ang klase mismo (madalas na tinutukoy bilang cls) ay tinatanggap bilang argumento ng mga pamamaraan ng klase, na tinutukoy ng @classmethod, at minamanipula nila ang data sa antas ng klase.
Ang mga static na pamamaraan, na tinutukoy ng simbolo ng hash na @staticmethod, ay hindi nakakaapekto sa mga estado ng klase o instance dahil ang mga ito ay mga freestanding na function na nasa loob ng klase at hindi isinasaalang-alang ang sarili o cls bilang unang parameter.
Dahil ang bawat uri ng pamamaraan ay nagbibigay ng iba't ibang access at utility, ang mga object-oriented na arkitektura ay nababaluktot at tumpak.
Bilang isang halimbawa ng isa sa mga uri ng pamamaraang ito sa code:
14. Ilarawan kung paano gumagana ang isang set ng Python sa loob.
Isang panloob istruktura ng data tinatawag na hashtable ay ginagamit ng isang Python set, na isang hindi nakaayos na koleksyon ng mga natatanging bahagi, upang magsagawa ng makapangyarihan at epektibong mga operasyon.
Gumagamit ang Python ng hash function upang mabilis na pamahalaan at kunin ang data kapag may idinagdag na elemento sa isang set, na ginagawang hash value ang elemento na pagkatapos ay tumutukoy sa lokasyon nito sa memorya.
Sa pamamagitan ng pagpapadali ng mabilis na pagsusuri sa membership at pag-alis ng mga duplicate na entry, tinitiyak ng diskarteng ito na ang bawat elemento sa isang set ay natatangi at madaling ma-access.
Samakatuwid, ang likas na arkitektura ng mga set ay may posibilidad na i-optimize ang mga operasyon tulad ng mga unyon, pagtawid, at mga pagkakaiba, na nagreresulta sa isang maliit, epektibong istraktura ng data.
Narito ang isang piraso ng code na nagpapakita kung paano makipag-ugnayan sa isang set ng Python nang simple:
15. Paano ipinapatupad ang isang diksyunaryo sa Python?
Ang isang hashtable ay nagsisilbing pundasyon ng isang diksyunaryo sa Python at nagbibigay-daan para sa mabilis na pagkuha at pagmamanipula ng data. Ang mga diksyunaryo ay pabago-bago, hindi nakaayos na mga koleksyon ng mga pares ng key-value.
Gumagamit ang Python ng hash function para kalkulahin ang hash ng key kapag may ibinigay na key-value pair, na hinahanap ang lokasyon ng storage address ng value sa memorya.
Habang itinuturo kaagad ng hash function ang interpreter sa memory address, ang disenyong ito ay nag-aalok ng mabilis na pag-access sa data batay sa mga key at kamangha-mangha itong mahusay sa mga operasyon sa pagkuha, pagpasok, at pagtanggal.
Madali at epektibong mapamahalaan ng mga dev ang data dahil sa nakakaakit na kumbinasyon ng bilis at flexibility na ibinigay ng mga diksyunaryo ng Python.
Nakalista sa ibaba ang isang sample ng code na nagpapakita kung paano gumamit ng diksyunaryo ng Python:
16. Ipaliwanag ang mga benepisyo ng paggamit ng pinangalanang tuple.
Ang paggamit ng mga pinangalanang tuple sa Python ay mahusay na pinagsasama ang pagpapahayag ng mga klase sa pagiging simple ng mga tuple, na nagreresulta sa isang maliit, maliwanag na istraktura ng data.
Ang tradisyunal na tuple ay pinalawak ng pinangalanang tuple, na nagpapanatili sa immutability at memory efficiency ng mga tuple habang nagdaragdag ng mga pinangalanang field upang mapabuti ang pagiging madaling mabasa ng code at paglalarawan sa sarili.
Ang mga pinangalanang tuple ay nagpo-promote ng malinaw, nauunawaan, at gumaganap na code sa pamamagitan ng pagtatatag ng diretso, magaan na mga bagay nang walang anumang pamamaraan, na nagpapahusay sa karanasan ng developer at pagganap ng computational.
Bilang resulta, ang mga pinangalanang tuple ay nagiging isang mahusay na tool na nagpapahusay sa istraktura ng data at pagiging madaling mabasa nang hindi nakompromiso ang bilis.
Ang isang sample ng code na naglalarawan ng paggamit ng pinangalanang tuple ay ipinapakita sa ibaba:
17. Paano gumagana ang try-except block?
Ang try-except block ay gumaganap bilang isang sentinel sa Python expressive syntax, maingat na nagbabantay laban sa mga iregularidad sa runtime at pinapanatili ang maayos na daloy ng pagpapatupad sa kabila ng mga potensyal na problema.
Kapag ang isang try block ay nakatagpo ng isang error, ang kontrol ay awtomatikong ililipat sa naaangkop maliban sa bloke, kung saan ang problema ay naayos sa pamamagitan ng pag-uulat, pag-aayos, o maaaring muling pag-rethrow ng exception.
Sa pamamagitan ng paghawak ng mga pagbubukod sa isang may layunin, kontroladong paraan, hindi lamang pinoprotektahan ng system na ito laban sa mga nakakagambalang pag-crash ngunit pinapahusay din nito karanasan ng gumagamit at integridad ng data.
Bilang resulta, mahusay na pinaghalo ng try-except block ang pamamahala ng error sa pagpapatupad ng program, na ginagarantiyahan ang tibay at katatagan ng application.
Narito ang isang maliit na sample ng code na gumagamit ng try-except block:
18. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng pagtaas at paggiit ng mga pahayag?
Ang pagtaas at paggiit ng mga pahayag sa paghawak ng error ng Python ay kumakatawan sa dalawang magkahiwalay ngunit magkakaugnay na mga expression ng pamamahala ng exception.
Ang raise
Ang pahayag ay nagbibigay sa programmer ng tahasang kontrol sa mga mensahe ng error at daloy sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa kanila na tahasang maging sanhi ng mga tinukoy na pagbubukod.
Assert
, sa kabilang banda, ay gumaganap bilang isang tool sa pag-debug sa pamamagitan ng awtomatikong pagbuo ng isang AssertionError
kung ang kaukulang kondisyon nito ay hindi nasiyahan, na ginagarantiyahan na ang programa ay gumaganap ayon sa nilalayon sa panahon ng pag-unlad.
Assert
sinusuri lamang ang mga kundisyon, pagpapabuti ng pag-debug at pagpapatunay, samantalang ang pagtaas ay nagbibigay-daan sa mas malawak, mas tahasang kontrol. Parehong taasan at iginiit ang pinahihintulutan na kontroladong paggawa ng exception.
Narito ang ilang sample code na nagpapakita kung paano gamitin raise
at assert
:
19. Paano ka nagbabasa at nagsusulat ng data mula sa isang binary file sa Python?
Gamit ang built-in na open function na may binary mode specifier, ang interfacing sa mga binary file sa Python ay nangangailangan ng balanse ng katumpakan at pagiging simple.
Paggamit ng rb
or wb
mga mode kapag binubuksan ang isang binary file ay titiyakin na ang data ay ginagamot sa hindi naka-encode, raw na anyo nito kapag nagbabasa o nagsusulat ng binary data.
Sa pamamagitan ng paggamit ng mga mode na ito, pinapasimple ng Python ang pamamahala ng data na hindi teksto, tulad ng mga larawan o mga executable na file, na nagbibigay-daan sa mga programmer na pangasiwaan at pag-aralan ang binary data nang tumpak at madali.
Samakatuwid, ang mga pagpapatakbo ng binary file sa Python ay nagbubukas ng pinto sa isang malawak na hanay ng mga application, kabilang ang serialization ng data, pagpoproseso ng imahe, at binary analysis, upang banggitin ang ilan.
Gamit ang isang binary file, ang halimbawang ito ng code ay nagpapakita kung paano magbasa at magsulat ng data:
20. Ipaliwanag ang with
pahayag at mga pakinabang nito kapag nagtatrabaho sa file I/O.
Ang Python's with statement, na kadalasang ginagamit sa file I/O, ay eleganteng tinitiyak na ang mga mapagkukunan ay epektibong pinangangasiwaan salamat sa ideya ng pamamahala ng konteksto.
Kapag nakikitungo sa mga file, with
agad na isinasara ng statement ang file pagkatapos gamitin, kahit na may naganap na pagbubukod habang ginagawa ang aksyon, nagpoprotekta laban sa mga pagtagas ng mapagkukunan at ginagarantiyahan ang malinis na pagwawakas.
Sa pamamagitan ng pag-aalis ng boilerplate code, pinapabuti ng syntactic sugar na ito ang pagiging madaling mabasa ng code. Pinatataas din nito ang pagiging maaasahan at pagiging simple sa pamamagitan ng pagsasama ng pamamahala ng mapagkukunan at paghawak ng exception.
Bilang resulta, ang with statement ay nagiging mahalaga para sa pagtiyak na ang iyong mga file operations ay maaasahan at malinis na nilalaman, na nagpoprotekta laban sa mga hindi inaasahang problema at pagpapabuti ng code clarity.
Narito ang isang halimbawa ng code na gumagamit ng with
pahayag sa mga pagpapatakbo ng file:
21. Paano ka lilikha ng singleton module sa Python?
Ang kumbinasyon ng mga pamamaraan ng klase at mga panloob na pagsusuri ay ginagamit upang lumikha ng singleton module sa Python, isang pattern ng disenyo na nagpapahintulot lamang sa paglikha ng isang instance ng isang klase.
Sa pamamagitan ng pagpapanatili ng pagsubaybay sa sarili nitong instance at pagbibigay ng paraan para buuin o ibalik ito, sinusunod ng isang klase ang pattern na ito upang matiyak na ang mga kasunod na instantiations ay ginagaya ang unang instance.
Sa isang punto ng kontrol, pinag-isang pag-access sa mga mapagkukunan, at proteksyon laban sa mga nakikipagkumpitensyang manipulasyon, tinitiyak ng singleton ang isang punto ng kontrol.
Bilang resulta, ito ay nagiging isang epektibong tool para sa pag-encapsulate ng mga nakabahaging mapagkukunan, na ginagarantiyahan ang pare-parehong pag-access at pagbabago sa buong programa.
Narito ang isang maliit na sample ng code ng Python na nagpapakita ng isang solong klase:
22. Magpangalan ng ilang paraan para ma-optimize ang paggamit ng memory sa isang script ng Python.
Ang pag-optimize ng pagkonsumo ng memorya ng script ng Python ay madalas na nangangailangan ng maingat na pagbabalanse sa pagitan ng pagpili ng istruktura ng data, pagpapahusay ng algorithm, at pamamahala ng mapagkukunan.
Kapag nagtatrabaho sa malalaking dataset, halimbawa, ang paggamit ng mga generator sa halip na mga listahan ay maaaring makabuluhang bawasan ang paggamit ng memorya sa pamamagitan ng tamad na pagtatasa ng mga item nang mabilisan sa halip na panatilihin ang mga ito sa memorya.
Ang karagdagang pagbabawas ng paggamit ng memorya ay posible sa pamamagitan ng paghawak ng numerical data na may array data structures sa halip na mga listahan at sa pamamagitan ng matipid na paggamit __slots__
mga deklarasyon sa klase para kontrolin ang pagbuo ng mga dynamic na katangian.
Kaya, sa pamamagitan ng pagbabalanse ng pagganap at paggamit ng mapagkukunan, maaari mong matiyak na ang mga programa ng Python ay hindi lamang epektibo ngunit maalalahanin din kung gaano karaming memorya ang kanilang ginagamit.
Narito ang isang maikling halimbawa ng code na gumagamit ng generator upang bawasan ang dami ng memory na ginamit:
23. Paano mo i-extract ang lahat ng email address mula sa isang naibigay na string gamit ang regex?
Pinagsasama ng mga regular na expression (regex) sa Python ang katumpakan at versatility upang kunin ang mga email address mula sa isang string, na nagpapahintulot sa developer na mabilis na mag-filter sa pamamagitan ng textual na materyal at matukoy ang mga kanais-nais na pattern.
Upang maitatag ang istruktura ng isang email address, gagawa ang isa ng regex pattern gamit ang re-module. Pagkatapos, maaari mong gamitin findall
upang makuha ang lahat ng mga pangyayari mula sa target na string.
Ang pamamaraang ito ay dalubhasang nagna-navigate sa textual maze upang makuha ang lahat ng mga nakatagong email address, na hindi lamang nagpapabilis sa proseso ng pagkuha ngunit tinitiyak din ang kawastuhan.
Mahusay na magagamit ang Regex upang epektibong kunin ang ilang data mula sa mga string, pinapataas ang pagproseso at pagsusuri ng data ng mga script ng Python.
Narito ang isang piraso ng code na gumagamit ng regex upang kunin ang mga email:
24. Ipaliwanag ang pattern ng disenyo ng Pabrika at ang aplikasyon nito sa Python
Ang pangunahing prinsipyo ng object-oriented programming, ang pattern ng disenyo ng pabrika, ay ang paglikha ng mga bagay nang hindi tinutukoy ang eksaktong klase ng mga bagay na bubuo.
Ang Factory pattern ay maaaring eleganteng ipatupad sa Python sa pamamagitan ng paglikha ng isang pamamaraan na nagbabalik ng mga pagkakataon ng ilang mga klase depende sa mga input ng pamamaraan o mga pagsasaayos.
Ang pamamaraang ito, na kung minsan ay tinutukoy bilang isang "Pabrika," gumaganap bilang isang hub para sa paghabi ng ilang mga pagkakataon ng klase, na ginagarantiyahan na ang mga bagay ay nilikha nang hindi kinakailangang manu-manong i-instantiate ng mga klase ang tumatawag.
Kaya, ang Factory pattern ay nagpapanatili ng isang decoupled, scalable na arkitektura habang pinapabuti ang modularity at cohesiveness ng code. Nag-aalok din ito ng isang pinasimple na pamamaraan upang bumuo ng mga bagay.
25. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang iterator at isang generator?
Malinaw mula sa mga iterator at generator ng Python na ang parehong mga konstruksyon ay ginagawang posible na mag-loop sa mga halaga, gayunpaman, may mga banayad na pagkakaiba sa kung paano ipinatupad at ginagamit ang mga ito.
Ang isang generator, na madalas na nakikilala sa pamamagitan ng paggamit nito ng ani, ay awtomatikong pinapanatili ang estado nito at ipinapatupad na may isang function, na nagbibigay ng isang maigsi at memory-efficient na paraan upang makagawa ng mga halaga sa mabilisang.
Ang isang iterator, na karaniwang ipinapatupad bilang isang klase, ay gumagamit ng mga pamamaraan tulad ng __iter__
at __next__
upang pamahalaan ang estado ng pag-ulit nito at gumawa ng mga halaga.
Bilang resulta, ang bawat isa ay may sarili nitong mga merito batay sa partikular na kaso ng paggamit, na may mga iterator na nag-aalok ng masinsinang, object-oriented na paraan upang tumawid sa data habang ang mga generator ay nag-aalok ng magaan, tamad na diskarte sa pagsusuri.
Ang parehong mga diskarte ay nagdaragdag sa arsenal ng developer at ginagawang posible na galugarin ang data nang mabilis at epektibo sa iba't ibang mga sitwasyon.
Narito ang isang piraso ng code ng isang iterator at isang generator sa Python:
26. Paano ang @property
gawaing dekorador?
Ang dekorador ng '@property' sa Python ay gumaganap ng magandang melody na nagko-convert ng mga method calls sa attribute-like na access, na nagpapahusay sa usability at expressiveness ng object.
Maaaring tawagan ang isang paraan nang hindi gumagamit ng mga panaklong sa pamamagitan ng paggamit ng @property, na katulad ng pag-access sa isang katangian. Lumilikha ito ng mas malinaw at mas madaling gamitin na interface para sa pakikipag-ugnayan ng bagay.
Bukod pa rito, nag-aalok ito ng deft na balanse ng functionality at encapsulation, na nagpoprotekta sa mga object state habang naghahatid ng intuitive na interface, na nagbibigay-daan sa mga developer na tukuyin ang mga attribute nang madali gamit ang getter at setter method.
Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng functionality ng method sa attribute accessibility, ang @property
Lumilitaw ang dekorador bilang isang mahalagang tool at nag-aalok ng isang tapat ngunit epektibong paradigm sa pakikipag-ugnayan ng bagay.
Isang halimbawa ng Python's @property
dekorador ay ipinapakita sa ibaba:
27. Paano ka lilikha ng pangunahing REST API sa Python?
Upang makabuo ng mga serbisyo sa web na nakikipag-ugnayan sa pamamagitan ng mga kahilingan sa HTTP, madalas na ginagamit ng mga developer ang kakayahang nagpapahayag ng mga frameworks tulad ng Flask habang gumagawa ng isang simpleng REST API sa Python.
Sa simple at naiintindihan nitong syntax, binibigyang-daan ng Flask ang mga developer na bumuo ng mga ruta na maaaring ma-access ng ilang pamamaraan ng HTTP, kabilang ang GET at POST, upang makipag-ugnayan sa pinagbabatayan na application.
Ang isang REST API na binuo gamit ang Flask ay madaling tumanggap ng mga kahilingan sa HTTP, maproseso ang nilalamang data, at magbigay ng may-katuturang impormasyon bilang tugon sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga natatanging endpoint na naka-link sa iba't ibang functionality.
Upang matiyak ang tuluy-tuloy na komunikasyon sa pagitan ng iba't ibang bahagi ng software sa isang naka-network na kapaligiran, maaaring gumamit ang mga developer ng malalakas na REST API gamit ang kumbinasyon ng Python at Flask.
Narito ang isang maliit na piraso ng code na gumagamit ng Flask upang lumikha ng REST API:
28. Ilarawan kung paano gamitin ang library ng mga kahilingan para gumawa ng kahilingan sa HTTP POST.
Ang library ng mga kahilingan ng Python ay isang mahusay na tool na nagpapabago sa mga kahirapan ng HTTP na komunikasyon sa isang nakakaengganyang API at ginagawang simple at natural na makipag-ugnayan sa mga online na serbisyo gamit ang mga kahilingan sa HTTP POST.
Ang isang kahilingan sa POST ay ginawa sa pamamagitan ng paggamit ng paraan ng pag-post, pagbibigay ng destination URL, at pag-attach ng materyal na ipapadala, na maaaring maglaman ng data ng form, JSON, mga file, at higit pa.
Pagkatapos ay pinamamahalaan ng library ng mga kahilingan ang pinagbabatayan na koneksyon sa HTTP, ipinapadala ang data sa itinalagang URL at kinokolekta ang tugon ng server upang paganahin ang tuluy-tuloy na mga pakikipag-ugnayan sa web.
Madaling makipag-ugnayan ang mga developer sa mga online na serbisyo, magsumite ng data ng form, at mag-interface sa mga web API sa pamamagitan ng mga kahilingan, na tumutulay sa pagitan ng mga lokal na app at ng pandaigdigang web.
Gamit ang library ng mga kahilingan, ipinapakita ng sumusunod na sample ng code kung paano magpadala ng kahilingan sa HTTP POST:
29. Paano ka kumonekta sa isang database ng PostgreSQL gamit ang Python?
Ang pakikipag-ugnayan sa isang PostgreSQL database mula sa isang Python environment ay eleganteng pinangangasiwaan ng psycopg2 package, isang malakas na tulay na nagbibigay-daan para sa tuluy-tuloy na pakikipag-ugnayan sa database.
Sa pamamagitan ng paggamit psycopg2
, ang mga programmer ay madaling lumikha ng mga koneksyon, magpatakbo ng mga query sa SQL, at makakuha ng mga resulta, direktang isinasama ang kakayahan ng PostgreSQL sa mga programang Python.
Maaari mong i-unlock ang mga kumplikadong function ng database gamit lamang ang ilang linya ng code, na ginagarantiyahan na ang data ay naa-access, binago, at nai-save nang may katumpakan at kahusayan.
Ang module na ito ay nagpapahintulot sa mga developer na ganap na magamit ang mga relational database sa kanilang mga aplikasyon sa pamamagitan ng eleganteng pagsasakatuparan ng synergy sa pagitan ng Python at PostgreSQL.
Narito ang sample code na nagpapakita kung paano gamitin ang psycopg2
library upang magtatag ng koneksyon sa isang database ng PostgreSQL:
30. Ano ang papel ng mga ORM sa Python at pangalanan ang isang sikat?
Ang object-relational mapping (ORM) sa Python ay nagbibigay-daan sa mga developer na kumonekta sa mga database gamit ang mga klase ng Python at object paradigms.
Ito ay gumaganap bilang isang harmonic mediator sa pagitan ng object-oriented programming at relational database administration.
Ang SQLAlchemy, isa sa mga pinakakilalang ORM sa kapaligiran ng Python, ay nag-aalok ng kumpletong hanay ng mga tool para sa pakikipag-ugnayan sa maraming SQL database gamit ang mataas na antas, object-oriented na syntax.
Sa tulong ng SQLAlchemy, ang mga entity ng database ay maaaring katawanin bilang mga klase ng Python, na may mga pagkakataon ng mga klase na ito na nagsisilbing mga hilera sa mga talahanayan ng database.
Nagbibigay-daan ito sa mga programmer na gumana sa mga database nang hindi kinakailangang sumulat ng anumang mga hilaw na query sa SQL.
Dahil sa pagiging kumplikado ng SQL at koneksyon sa database, ginagawang posible ng mga ORM tulad ng SQLAlchemy para sa higit pang user-friendly, secure, at mapanatili na mga pakikipag-ugnayan sa database.
Narito ang isang simpleng halimbawa na nagpapakita kung paano gumagana ang SQLAlchemy:
31. Paano mo i-profile ang isang script ng Python?
Ang isang script ng Python ay na-profile sa pamamagitan ng pagsusuri sa istraktura ng computational nito at ang mga detalye ng oras at espasyo ng pagpapatupad nito upang mahanap ang anumang posibleng mga bottleneck sa pagganap at mapabuti ang kahusayan.
Maaaring maingat na pag-aralan ng mga developer ang pag-uugali ng kanilang code sa panahon ng runtime sa pamamagitan ng paggamit ng built-in cProfile
module.
Sa paggawa nito, makakakuha sila ng masusing data sa mga function na tawag, mga oras ng pagpapatupad, at mga relasyon sa tawag, na nagbibigay-daan sa kanila na tukuyin at tugunan ang mga bottleneck sa pagganap.
Maaari mong garantiya na ang code ay hindi lamang gumagana nang tama ngunit mahusay din, pagbabalanse ng mga mapagkukunan ng computing, at pagpapabuti ng pangkalahatang pagganap ng application, sa pamamagitan ng pagsasama ng profile sa lifecycle ng development.
Kaya naman mapoprotektahan ng mga developer ang mga programa laban sa mga inefficiencies sa pamamagitan ng maingat na pag-profile, na tinitiyak na ang mga ito ay mapagkakatiwalaang nakatutok at gumaganap sa isang hanay ng mga hinihingi sa computational.
Narito ang isang simpleng halimbawa ng Python script profiling gamit ang cProfile
module:
32. Ipaliwanag ang GIL (Global Interpreter Lock) sa CPython
Ang Global Interpreter Lock (GIL) sa CPython ay gumaganap bilang isang sentinel, na ginagarantiyahan na isang thread lang ang nagpapatakbo ng Python bytecode sa isang pagkakataon sa isang proseso, kahit na sa mga multi-threaded na application.
Kahit na ito ay maaaring mukhang isang bottleneck, ang GIL ay mahalaga sa pagprotekta sa pamamahala ng memorya ng CPython at mga panloob na istruktura ng data mula sa kasabay na pag-access at pagpapanatili ng integridad ng system.
Ang pangangailangan para sa multithreading sa I/O-bound na mga aktibidad, kung saan ang mga thread ay kailangang maghintay para sa data na maihatid o matanggap, ay dapat isaisip, gayunpaman, dahil hindi inaalis ng GIL ang pangangailangang ito.
Kaya, kahit na nahihirapan ang GIL para sa mga aktibidad na nakatali sa CPU, ang pag-unawa sa pag-uugali nito at pag-angkop ng mga diskarte, tulad ng paggamit ng multiprocessing o sabay-sabay na programming, ay nagbibigay-daan sa mga developer na lumikha ng epektibo, kasabay na mga programang Python.
Narito ang isang halimbawa ng Python code na gumagamit ng mga thread at nagpapakita kung paano maaaring magkaroon ng epekto ang GIL sa mga gawaing nakatali sa CPU:
33. Ipaliwanag ang async/naghihintay ng Python. Paano ito naiiba sa tradisyonal na threading?
Ang async/wait syntax sa Python ay nagbubukas sa mundo ng asynchronous programming, isang paradigm na nagbibigay-daan sa ilang mga function na ibigay ang kontrol sa runtime environment upang ang ibang mga aktibidad ay maaaring gumanap samantala, pagpapabuti ng kahusayan ng programa.
Ang Async/wait ay nagpapanatili ng mga aktibidad sa isang thread ngunit nagbibigay-daan sa pagpapatupad na lumipat sa pagitan ng mga gawain, na tinitiyak ang hindi pag-block na pag-uugali nang walang kumplikado ng pamamahala ng thread.
Ito ay kaibahan sa classical threading, kung saan ang mga thread ay gumagana nang magkatulad at madalas na nangangailangan ng kumplikadong pamamahala at pag-synchronize.
Bilang resulta, mabisang pangasiwaan ng mga developer ang kasabay na mga aktibidad na nakatali sa I/O at may mas direktang diskarte sa pagkontrol ng concurrency.
Itinataguyod nito ang isang kooperatiba na multitasking na modelo kung saan ang mga proseso ay kusang nagbibigay ng kontrol.
Bilang resulta, nag-aalok ang async/wait ng isang natatanging, pinasimpleng paraan upang magdisenyo ng kasabay na mga application, lalo na kung saan karaniwan ang mga operasyon ng I/O, na naghahanap ng balanse sa pagitan ng pagganap at pagiging kumplikado.
Ang isang halimbawa ng Python code na gumagamit ng async/wait ay ibinigay sa ibaba:
34. Ilarawan kung paano mo gagamitin ang Python's concurrent.futures
.
interface para sa asynchronous na pagpapatupad ng mga callable sa pamamagitan ng mga thread o proseso, ang mga developer ay maaaring maayos na pamahalaan ang mga asynchronous at parallel na operasyon.
Ang module na ito ay namamahala sa resource allocation at execution ng mga callable habang isinasama ang mga maselang aspeto ng threading at multiprocessing sa pamamagitan ng Executors (ThreadPoolExecutor at ProcessPoolExecutor).
Ang mga developer ay maaaring epektibong gumamit ng mga multi-core na processor para sa mga aktibidad na nakagapos sa CPU at magbigay ng hindi humaharang na mga operasyon ng I/O sa pamamagitan ng pagpapadala ng mga gawain sa isang executor, na pagkatapos ay maisagawa ang mga ito nang sabay-sabay at pagsama-samahin pa ang kanilang mga resulta.
Upang matiyak na ang mga application ay tumutugon at gumaganap, concurrent.futures
lumilikha ng isang puwang kung saan ang mga kumplikadong kalkulasyon at mga aktibidad ng I/O ay maaaring maayos na pagsamahin.
Narito ang isang sample ng code na gumagamit concurrent.futures
:
35. Ihambing ang Django at Flask sa mga tuntunin ng use case at scalability.
Dalawang bituin sa constellation ng mga web framework ng Python, Django at Flask, bawat isa ay kumikinang nang maliwanag habang natutugunan ang iba't ibang mga kinakailangan ng developer.
Para sa mga programmer na lumilikha ng napakalaking, database-driven na mga application, ang Django ay ang tool na pinili dahil ito ay may kasamang ORM at isang built-in na admin interface.
Gayunpaman, ang simple at modular na disenyo ng Flask ay nagbibigay sa mga developer ng kalayaan na pumili ng sarili nilang mga bahagi, na ginagawa itong perpektong pagpipilian para sa mas maliliit na proyekto o mga sitwasyon kung saan mahalaga ang magaan, madaling ibagay na solusyon.
Ang parehong mga frameworks ay maaaring i-scale upang mapaunlakan ang mas malalaking pangangailangan pagdating sa scalability.
Gayunpaman, ang payat na katangian ng Flask ay nagbibigay-daan para sa mga customized na taktika sa pag-scale na iniayon sa mga partikular na pangangailangan, habang ang mga built-in na kakayahan ng Django ay maaaring magbigay ng maliit na kalamangan para sa mabilis na pag-unlad sa mas malaki, mas kumplikadong mga proyekto.
Konklusyon
Ang mga panayam sa scripting ng Python ay nangangailangan ng malalim na kaalaman sa mga kakayahan, kumplikado, at aplikasyon ng wika.
Ang masusing paghahanda ay hindi lamang nagpapalakas sa teknikal na kakayahan ng isang tao ngunit nagbibigay din ng inspirasyon sa kumpiyansa, na tumutulong sa mga aplikante na makakilos nang mabilis at tumpak sa mahihirap na kalituhan ng mga tanong.
Makatitiyak ang mga aspirante na handa silang hawakan ang parehong mga basic at inilapat na problema sa Python sa pamamagitan ng pagrepaso sa mga pangunahing ideya tulad ng concurrency, mga prinsipyo ng OOP, at mga istruktura ng data, pati na rin ang pagsisid sa mga praktikal na application tulad ng web programming at pagmamanipula ng data.
Bilang resulta, ang pagkakaroon ng mahusay na edukasyon ay nagiging mahalaga sa tagumpay at maaaring humantong sa mga sitwasyon kung saan ang mga kakayahan ng Python programming ng isang tao ay maaaring maging mahusay at maging malikhain. Tingnan mo Serye ng Panayam ni Hashdork para sa tulong sa paghahanda ng panayam.
Mag-iwan ng Sagot