İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
- 1. Python komut dosyası oluşturma nedir ve Python programlamadan farkı nedir?
- 2. Python'un çöp toplama özelliği nasıl çalışıyor?
- 3. Liste ile tuple arasındaki farkı açıklayın
- 4. Liste kavramaları nelerdir ve kullanımına bir örnek veriniz?
- 5. Derin kopya ve kopya arasındaki farkı açıklayın?
- 6. Python'da çoklu iş parçacığı nasıl elde edilir ve çoklu işlemden farkı nedir?
- 7. Python'da dekoratörler nedir ve nasıl kullanılır?
- 8. *args ve **kwargs arasındaki farkları açıklayın?
- 9. Bir fonksiyonun dekoratörleri kullanarak yalnızca bir kez çağrılmasını nasıl sağlarsınız?
- 10. Python'da kalıtım nasıl çalışır?
- 11. Yöntemin aşırı yüklenmesi ve geçersiz kılınması nedir?
- 12. Çok biçimlilik kavramını bir örnekle açıklayınız.
- 13. Örnek, sınıf ve statik yöntemler arasındaki farkı açıklayın.
- 14. Bir Python setinin dahili olarak nasıl çalıştığını açıklayın.
- 15. Python'da sözlük nasıl uygulanır?
- 16. Adlandırılmış tuple kullanmanın faydalarını açıklayın.
- 17. try-hariç bloğu nasıl çalışır?
- 18. Raise ve iddia ifadeleri arasındaki fark nedir?
- 19. Python'da ikili dosyadaki verileri nasıl okur ve yazarsınız?
- 20. Dosya I/O ile çalışırken with ifadesini ve avantajlarını açıklayın.
- 21. Python'da singleton modülünü nasıl yaratırsınız?
- 22. Python betiğinde bellek kullanımını optimize etmenin birkaç yolunu söyleyin.
- 23. Regex'i kullanarak belirli bir dizedeki tüm e-posta adreslerini nasıl çıkarırsınız?
- 24. Fabrika tasarım desenini ve bunun Python'daki uygulamasını açıklayın
- 25. Yineleyici ile üreteç arasındaki fark nedir?
- 26. @property dekoratörü nasıl çalışır?
- 27. Python'da temel bir REST API'yi nasıl oluşturursunuz?
- 28. HTTP POST isteği yapmak için istek kitaplığının nasıl kullanılacağını açıklayın.
- 29. Python kullanarak PostgreSQL veritabanına nasıl bağlanırsınız?
- 30. Python'da ORM'lerin rolü nedir ve popüler olanını adlandırın?
- 31. Bir Python betiğinin profilini nasıl çıkarırsınız?
- 32. CPython'da GIL'i (Global Interpreter Lock) açıklayın
- 33. Python'un asenkron/bekleme durumunu açıklayın. Geleneksel iplik geçirmeden farkı nedir?
- 34. Python'un concurrent.futures'ını nasıl kullanacağınızı açıklayın.
- 35. Kullanım durumu ve ölçeklenebilirlik açısından Django ve Flask'ı karşılaştırın.
- Sonuç
Teknolojinin hayatımızın her alanında var olduğu bir dönemde, Python Komut dosyası oluşturma, muazzam ve karmaşık BT altyapısının önemli bir bileşeni olarak ortaya çıkıyor ve kullanım kolaylığı ve kullanışlılık paradigmasını başlatıyor.
Python'un gücü yalnızca sözdizimsel basitliği ve okunabilirliğinden değil, aynı zamanda düşük riskli, başlangıç düzeyindeki komut dosyası oluşturma ile yüksek riskli, kurumsal düzeyde yazılım geliştirme arasındaki boşluğu kolaylıkla kapatmasına olanak tanıyan uyarlanabilirliğinden de kaynaklanmaktadır.
Python'un geniş kütüphaneleri ve çerçeveleri, ister veri analizi, web geliştirme, yapay zeka veya ağ sunucuları alanlarında olsun, akıcı, yaratıcı bir teknik maceranın yolunu açıyor.
Python, problem çözme aracı olmasının yanı sıra, web geliştirme için Django veya veri analizi için Pandas gibi devasa kütüphaneleri ve çerçeveleri sayesinde yeniliğin yalnızca benimsendiği değil aynı zamanda doğal olarak dahil edildiği bir atmosferi de teşvik eder.
Verinin kral olduğu bir dünyada Python, verileri işlemek, analiz etmek ve yönetmek için güçlü araçlar sağlar. verileri görselleştirme, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar ve stratejik seçimlere yol gösterir.
Python yalnızca bir programlama dili değildir; aynı zamanda geliştiricilerin, veri bilimcilerin ve teknoloji meraklılarının BT endüstrisini icat etmek, yaratmak ve bir sonraki seviyeye taşımak için bir araya geldiği gelişen bir topluluk ve merkezdir.
Python geliştiricileri, yeni başlayan girişimlerden köklü kuruluşlara kadar her büyüklükteki işletme tarafından inovasyon, süreç iyileştirme ve gelişmiş müşteri hizmetleri için katalizör olarak aranıyor.
Ek olarak, açık kaynak yapısı, paylaşılan öğrenme ve işbirliğine dayalı büyüme kültürünü teşvik ederek hızla değişen teknolojik dünyayla birlikte ilerlemeye devam edeceğini garanti eder.
2023'te Python'u öğrenmek, güncel, esnek kalmayı ve teknolojinin gel-gitlerini yönetmek için gerekli olmayı vaat eden bir dile yatırımdır.
alanlarına erişim sağlar. makine öğrenme, veri analitiği, siber güvenlik ve daha fazlası; bunların tümü dijital çağı şekillendirmek için çok önemlidir.
Bu nedenle, sizin için bir geliştirici olarak parlamanızı ve röportajda başarılı olmanızı sağlayacak en iyi Python scripting röportaj sorularının bir listesini derledik.
1. Python komut dosyası oluşturma nedir ve Python programlamadan farkı nedir?
Python uyarlanabilirliğiyle bilinir ve her biri belirli işlere ve hedeflere uygun olan hem komut dosyası yazma hem de programlama becerileri sağlar.
Python komut dosyası oluşturma, temel olarak dosyaları yönetmeyi, tekrarlanan işlemleri otomatikleştirmeyi veya fikirleri hızla prototiplemeyi amaçlayan daha kısa, daha verimli komut dosyaları yazma sürecidir.
Çoğu zaman tek başına çalışan bu scriptler, bir dizi eylemi verimli bir şekilde sırayla yürütür.
Python programlama ise daha da ileri giderek, kütüphaneleri, çerçeveleri ve en iyi uygulamaları kullanarak yapılandırılmış koda sahip daha büyük, daha karmaşık programların oluşturulmasını vurguluyor.
Her ikisi de aynı dilden gelse de, programlama yaratırken ve icat ederken komut dosyası oluşturma basitleştirir ve otomatikleştirir. Bu farklılık her disiplinin kapsam ve hedeflerinde görülebilir.
2. Python'un çöp toplama özelliği nasıl çalışıyor?
Etkili bellek yönetimi sağlamanın önemli bir unsuru Python'un çöp toplama sistemidir.
Sistem kaynaklarının bellek sızıntıları nedeniyle taşmasını önlemek için arka planda yorulmadan çalışır. Bu otomatik yaklaşım çoğunlukla, her nesnenin diğer kaç nesnenin kendisine referans verdiğini takip ettiği referans sayma yöntemine dayanır.
Bu sayı 0'a düştüğünde bu nesne, bellek geri kazanımı için aday haline gelir; bu, öğenin artık gerekli olmadığını gösterir.
Buna ek olarak Python, referans döngülerini bulmak ve temizlemek için basit referans sayma yaklaşımının gözden kaçırabileceği döngüsel bir çöp toplayıcı kullanır.
Böylece referans sayma ve döngüsel çöp toplama çift katmanlı stratejisi, belleğin dikkatli ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayarak Python'un özellikle bellek yoğun uygulamalarda performansını güçlendirir.
Python'un çöp toplama sistemiyle nasıl arayüz oluşturulacağını gösteren basit bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
Bu alıntıda iki nesne oluşturulmuş ve bir döngü oluşturmak için çapraz referans verilmiştir. Çöp toplayıcı daha sonra gc.collect() kullanılarak manuel olarak tetiklenir ve bu, programcıların Python'un bellek yönetimi mekanizmasıyla gerektiği gibi nasıl etkileşim kurabileceğini gösterir.
3. Liste ile tuple arasındaki farkı açıklayın
Listeler ve tuple'lar Python dünyasında veriler için etkili taşıyıcılardır ancak farklı programlama amaçlarını karşılayan farklı özelliklere sahiptirler.
Köşeli parantezlerle gösterilen bir liste, bileşenlerinin değişmesine ve dinamik olarak yeniden boyutlandırılmasına izin vererek esneklik sağlar.
Öte yandan, parantez içindeki bir demet değişmezdir ve işlev yürütülürken başlangıç durumunu korur.
Tuple'lar sağlam, değişmez bir dizi sağlarken listeler esneklik sunarak veri işleme ve modifikasyonda çeşitli kullanımlara olanak tanır.
İşte biraz Python kodu hem listelerin hem de tanımlama gruplarının nasıl kullanılacağını gösteren örnek:
4. Liste kavramaları nelerdir ve kullanımına bir örnek veriniz?
Liste kavramaları, Python'da koşullu mantığın ve döngülerin gücünü tek, anlaşılır bir kod satırında birleştiren listeler oluşturmanın etkili ve etkileyici bir yoludur.
Niyetlerimizi bir listeye dönüştürmek için basitleştirilmiş bir sözdizimi sağlarlar, yinelemeyi ve koşulluluğu tek, geliştirilmiş bir yapıda birleştirirler.
Liste kavramaları aslında programcılara her üye üzerinde işlemler yürüterek ve belki bunları belirli kriterlere göre filtreleyerek, düzenli bir kod tabanını koruyarak listeler oluşturma yeteneği verir.
Bu etkileyici özellik, Python programlamada verimliliği ve netliği birleştirerek okunabilirliği artırırken aynı zamanda bazı durumlarda hesaplama kazanımları da sağlayabilir.
Python listesinin anlaşılmasının bir örneği aşağıda gösterilmiştir:
5. Derin kopya ve kopya arasındaki farkı açıklayın?
Kopyalanan nesnelerin derinliği ve bütünlüğü, aralarındaki farkı belirler. deepcopy
ve copy
Python'da.
Orijinal iç içe geçmiş nesnelere referansları korurken yeni bir öğe oluşturarak, copy
kaderlerini bir karşılıklı bağımlılık ağıyla ören sığ bir kopya yaratır.
Deepcopy
Orijinal nesneyi ve onun tüm hiyerarşik bileşenlerini yinelemeli olarak kopyalayarak, tüm bağlantıları keserek ve değişikliklerde özerkliği koruyarak tamamen özerk bir klon oluşturur.
Bu nedenle, gerekli nesne bağımsızlığı düzeyine bağlı olarak, deepcopy
kapsamlı bir çoğaltma sağlarken kopyalama yalnızca yüzey düzeyinde bir çoğaltma sağlar.
İşte nasıl yapılacağını gösteren bazı kodlar copy
ve deepcopy
birbirinden farklılık gösterir:
6. Python'da çoklu iş parçacığı nasıl elde edilir ve çoklu işlemden farkı nedir?
Python'un çoklu işlemesi ve çoklu iş parçacığının her ikisi de eşzamanlı yürütmeyi ele alır, ancak farklı paradigmalar kullanır.
Tek bir işlem içinde birçok iş parçacığının kullanıldığı çoklu iş parçacığı, paylaşılan bir bellek alanı içinde eş zamanlı görev yürütülmesine olanak tanır.
Ancak Python'un Global Interpreter Lock (GIL) özelliği nedeniyle gerçek paralel iş parçacığı yürütmeyi başarmak zor olabilir.
Öte yandan çoklu işlem, her biri ayrı bir Python yorumlayıcısına ve bellek alanına sahip çeşitli işlemlerden yararlanarak gerçek paralelliği sağlar.
G/Ç'ye bağlı etkinlikler için çoklu iş parçacığı kullanımı daha hafif ve pratiktir ancak çoklu işlem, gerçek paralel yürütmenin çok önemli olduğu CPU'ya bağlı durumlarda öne çıkar.
Çoklu işleme ile çoklu iş parçacığını karşılaştıran kısa bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
7. Python'da dekoratörler nedir ve nasıl kullanılır?
Python'da dekoratörler, işlevleri ustaca artırırken veya değiştirirken kullanışlılığı ve basitliği zarif bir şekilde birleştirir.
Dekoratörleri, bir işlevi güzelce saran, temel doğasını değiştirmeden onun yeteneklerini artıran bir örtü olarak düşünün.
Sembolle gösterilen bu varlıklar @
, bir fonksiyonu giriş olarak kabul edin ve tamamen yeni bir fonksiyonun çıktısını alın, fonksiyon davranışını değiştirmenin kusursuz bir yolunu sunar.
Dekoratörler, günlüğe kaydetmeden erişim kontrolüne, açık ve anlaşılır bir söz dizimini korurken kodu yeni katmanlarla geliştirmeye kadar çok çeşitli özellikler sunar.
Dekoratörlerin nasıl kullanıldığını gösteren basit bir Python kodu örneği:
8. *args ve **kwargs arasındaki farkları açıklayın?
Python'un esnek parametreleri *args
ve **kwargs
işlevlerin bir dizi bağımsız değişkeni düzgün bir şekilde almasına izin verin.
Bir fonksiyon, herhangi bir sayıda konumsal argümanı kabul edebilir. *args
bunları bir demet halinde gruplandıran parametre.
Buna karşılık, bir işlev, aşağıdakileri kullanarak herhangi bir sayıda anahtar kelime bağımsız değişkenini kabul edebilir: **kwargs
bunları bir sözlükte gruplandıran parametre.
Her ikisi de işlev oluşturma ve çağırmada dinamizm ve esneklik için kanal görevi görür. **kwargs
rastgele miktarda anahtar kelime girişinin işlenmesi için yapılandırılmış bir yöntem sunarken *args
tanımlanmamış konumsal girişleri zarif bir şekilde işler.
Birlikte, çok çeşitli uygulama senaryolarını ustaca ve net bir şekilde ele alarak Python işlevlerinin esnekliğini ve dayanıklılığını artırırlar.
Kullanılan Python koduna bir örnek *args
ve **kwargs
aşağıda verilmiştir:
9. Bir fonksiyonun dekoratörleri kullanarak yalnızca bir kez çağrılmasını nasıl sağlarsınız?
Python dekoratörleri, bir işlevin yürütülmesinde tekilliği sağlamak için gerekli olan kullanışlılığı zarafetle birleştirme konusunda ustadır.
Bir fonksiyonu kuşatacak ve içsel bir durum tutarak bu bilgiyi içeride takip edecek bir dekoratör tasarlamak mümkündür.
Kapsüllenen işlev bir kez çağrılır ve yürütülür ve dekoratör çağrıyı kaydeder. Sonraki çağrılar engellenir ve işlevin kesintiye uğramaması sağlanarak tekrarlanan uygulamalardan korunur.
Dekoratörlerin bu uygulamasının yardımıyla işlev çağrıları, hem güzel hem de dikkat çekmeyen bir şekilde benzersizliği garanti ederek ince ama etkili bir şekilde kontrol edilebilir.
Bir fonksiyonun çağrılabilme sayısını sınırlamak için dekoratörlerin nasıl kullanılabileceğini gösteren bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
10. Python'da kalıtım nasıl çalışır?
Python'un kalıtım sistemi, sınıflar arasında hiyerarşik bağlantılardan oluşan bir ağ oluşturarak, bir ana sınıfın özelliklerinin ve işlevlerinin yavrularıyla paylaşılmasına olanak tanır.
Türetilmiş (alt) sınıfların temel (üst) sınıflarından işlevsellik devralmasına, değiştirmesine veya eklemesine olanak tanıyan bir kökeni yöneterek kodun yeniden kullanımını ve mantıksal, hiyerarşik bir tasarımı teşvik eder.
Alt sınıf, güçlü, çok katmanlı bir nesne modeli yaratarak, ebeveyninin yeteneklerini özümsemenin yanı sıra benzersiz özelliklerini ve davranışlarını da tanıtabilir.
Bu yaklaşımda kalıtım, işlevselliği sınıf hiyerarşisinin arterleri boyunca ustaca dağıtarak birleşik, iyi organize edilmiş bir nesne yönelimli mimari yaratır.
Aşağıdaki basitleştirilmiş Python kodu kalıtımı gösterir:
11. Yöntemin aşırı yüklenmesi ve geçersiz kılınması nedir?
İki temel taşı nesne yönelimli programlama, yöntemin aşırı yüklenmesi ve yöntemin geçersiz kılınması, geliştiricilerin aynı yöntem adını çeşitli amaçlarla kullanmasına olanak tanır.
Tek bir yöntem, yöntem aşırı yüklemesi sayesinde birçok imzaya sahip olarak çeşitli veri türlerini ve argüman sayılarını barındırabilir.
Öte yandan, yöntem geçersiz kılma, bir alt sınıfın kendi özel uygulamasını, üst sınıfında zaten tanımlanmış olan bir yönteme eklemesine olanak tanır ve alt sürümün çağrılmasını garanti eder.
Bu stratejiler birlikte, bağlama ve uygulamanın belirli gereksinimlerine bağlı olan yöntem davranışlarını etkinleştirerek uyarlanabilirliği artırır.
Her iki kavramı da örnekleyen bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
12. Çok biçimlilik kavramını bir örnekle açıklayınız.
Polimorfizm, çeşitli veri türleri için tek bir arayüz kullanma uygulamasıdır.
Bu fikir, yöntemlere nesneleri kendi türlerine veya sınıflarına bağlı olarak çeşitli şekillerde işleme özgürlüğü vererek tasarımda uyarlanabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlar.
Temelde polimorfizm, farklı sınıflardaki nesnelerin kalıtım yoluyla aynı sınıfın örnekleri olarak değerlendirilmesine izin vererek farklı davranışları korurken birleşik etkileşimlere olanak tanır.
Bu dinamik özellik, tek bir işlevin veya operatörün çeşitli nesne türleriyle herhangi bir sorun yaşamadan etkileşime girmesine izin vererek kodun basitliğini teşvik eder.
İşte polimorfizmi gösteren net bir kod örneği:
13. Örnek, sınıf ve statik yöntemler arasındaki farkı açıklayın.
Örnek, sınıf ve statik yöntemlerin hepsinin Python'da nesne ve sınıf verileriyle etkileşim kurmanın kendine özgü yolları vardır.
En yaygın tür olan örnek yöntemleri, sınıf örneği verileri üzerinde hareket eder ve genellikle self olarak adlandırılan sınıfın bir örneğini girdi olarak alır.
Sınıfın kendisi (genellikle cls olarak anılır), @classmethod ile gösterilen sınıf yöntemleri tarafından bir argüman olarak kabul edilir ve sınıf düzeyindeki verileri işlerler.
@staticmethod karma simgesiyle gösterilen statik yöntemler, sınıf içinde yer alan bağımsız işlevler olduğundan ve self veya cls'yi ilk parametre olarak almadığından sınıf veya örnek durumlarını etkilemez.
Her yöntem türü farklı erişim ve fayda sağladığından nesne yönelimli mimariler esnek ve kesindir.
Koddaki bu yöntem türlerinden birine örnek olarak:
14. Bir Python setinin dahili olarak nasıl çalıştığını açıklayın.
Dahili veri yapısı hashtable adı verilen, farklı bileşenlerin sırasız bir koleksiyonu olan Python seti tarafından güçlü ve etkili işlemler gerçekleştirmek için kullanılır.
Python, bir kümeye bir öğe eklendiğinde verileri hızlı bir şekilde yönetmek ve almak için bir karma işlevi kullanır ve öğeyi daha sonra bellekteki konumunu tanımlayan bir karma değerine dönüştürür.
Hızlı üyelik kontrollerini kolaylaştıran ve mükerrer girişleri ortadan kaldıran bu teknik, bir kümedeki her öğenin benzersiz ve kolayca erişilebilir olmasını sağlar.
Bu nedenle, kümelerin doğal mimarisi, birleşimler, çaprazlamalar ve farklar gibi işlemleri optimize etme eğilimindedir ve sonuçta küçük, etkili bir veri yapısı elde edilir.
Burada bir Python seti ile nasıl etkileşime geçileceğini gösteren bir kod parçası bulunmaktadır:
15. Python'da sözlük nasıl uygulanır?
Hashtable, Python'da bir sözlüğün temelini oluşturur ve hızlı veri alımına ve manipülasyonuna olanak tanır. Sözlükler anahtar/değer çiftlerinin dinamik, sırasız koleksiyonlarıdır.
Python, bir anahtar/değer çifti yayınlandığında anahtarın karma değerini hesaplamak için bir karma işlevi kullanır ve değerin depolama adresinin bellekteki konumunu belirler.
Hash fonksiyonu, yorumlayıcıyı anında hafıza adresine yönlendirdiğinden, bu tasarım, anahtarlara dayalı olarak verilere hızlı erişim sağlar ve alma, ekleme ve silme işlemlerinde şaşırtıcı derecede verimlidir.
Geliştiriciler, Python sözlüklerinin sağladığı hız ve esnekliğin cazip birleşimi sayesinde verileri kolay ve etkili bir şekilde yönetebilir.
Aşağıda Python sözlüğünün nasıl kullanılacağını gösteren bir kod örneği listelenmiştir:
16. Adlandırılmış tuple kullanmanın faydalarını açıklayın.
Python'da adlandırılmış demetlerin kullanımı, sınıfların ifade gücünü demetlerin basitliğiyle ustaca birleştirerek küçük, kendi kendini açıklayan bir veri yapısı ortaya çıkarır.
Geleneksel demet, kod okunabilirliğini ve öz tanımlamayı geliştirmek için adlandırılmış alanlar eklerken demetlerin değişmezliğini ve bellek verimliliğini koruyan adlandırılmış demetler tarafından genişletilir.
Adlandırılmış tanımlamalar, herhangi bir yönteme gerek kalmadan basit, hafif nesneler oluşturarak açık, anlaşılır ve performanslı kodu destekler, hem geliştirici deneyimini hem de hesaplama performansını artırır.
Sonuç olarak, adlandırılmış tanımlama grupları, hızdan ödün vermeden veri yapısını ve okunabilirliğini geliştiren güçlü bir araca dönüşür.
Adlandırılmış tanımlamaların kullanımını gösteren bir kod örneği aşağıda gösterilmiştir:
17. try-hariç bloğu nasıl çalışır?
Try-hariç bloğu, Python ifade sözdiziminde bir nöbetçi görevi görür, çalışma zamanı düzensizliklerine karşı dikkatli bir şekilde koruma sağlar ve olası sorunlara rağmen yürütmenin düzgün akışını sürdürür.
Bir try bloğu bir hatayla karşılaştığında, kontrol otomatik olarak uygun hariç bloğuna aktarılır; burada sorun raporlanarak, düzeltilerek veya istisnanın yeniden atılmasıyla giderilir.
İstisnaları amaçlı ve kontrollü bir şekilde ele alan bu sistem, yalnızca yıkıcı çökmelere karşı koruma sağlamakla kalmaz, aynı zamanda iyileştirmeleri de sağlar. kullanıcı deneyimi ve veri bütünlüğü.
Sonuç olarak, try-hariç bloğu, hata yönetimini programın yürütülmesiyle ustaca birleştirerek uygulamanın sağlamlığını ve kararlılığını garanti eder.
Aşağıda try-hariç bloğunu kullanan küçük bir kod örneği verilmiştir:
18. Raise ve iddia ifadeleri arasındaki fark nedir?
Python'un hata işlemesindeki Raise ve Assert ifadeleri, istisna yönetiminin iki ayrı ancak ilişkili ifadesini temsil eder.
The raise
deyimi, programcıya, hata mesajları ve akış üzerinde, bunların açıkça belirtilen istisnalara neden olmasına izin vererek açık kontrol sağlar.
Assert
Öte yandan, otomatik olarak bir hata ayıklama aracı görevi görür. AssertionError
karşılık gelen koşul karşılanmazsa, programın geliştirme sırasında amaçlandığı gibi performans gösterdiğinin garanti edilmesi.
Assert
basitçe koşulları kontrol ederek hata ayıklamayı ve doğrulamayı iyileştirir; yükseltme ise daha geniş, daha açık bir kontrol sağlar. Hem yükseltme hem de iddia, kontrollü istisna üretimine izin verir.
İşte nasıl kullanılacağını gösteren bazı örnek kodlar raise
ve assert
:
19. Python'da ikili dosyadaki verileri nasıl okur ve yazarsınız?
Yerleşik açık işlevini bir ikili mod belirticiyle kullanmak, Python'da ikili dosyalarla arayüz oluşturmak, doğruluk ve basitlik arasında bir denge gerektirir.
Kullanma rb
or wb
İkili bir dosyayı açarken kullanılan modlar, ikili veri okunurken veya yazılırken verinin kodlanmamış, ham biçiminde işlenmesini sağlar.
Bu modları kullanarak Python, resimler veya yürütülebilir dosyalar gibi metin olmayan verilerin yönetimini basitleştirerek programcıların ikili verileri hassas ve kolay bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine olanak tanır.
Bu nedenle Python'daki ikili dosya işlemleri, birkaçını saymak gerekirse veri serileştirme, görüntü işleme ve ikili analiz dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaların kapısını açar.
İkili dosya kullanan bu kod örneği, verilerin nasıl okunacağını ve yazılacağını gösterir:
20. Açıklayın with
Dosya G/Ç ile çalışırken bildirimi ve avantajları.
Python'un dosya giriş/çıkışlarında sıklıkla kullanılan with ifadesi, bağlam yönetimi fikri sayesinde kaynakların etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar.
Dosyalarla uğraşırken, with
deyimi, eylem gerçekleştirilirken bir istisna oluşsa bile kullanımdan sonra dosyayı hemen kapatır, kaynak sızıntılarına karşı koruma sağlar ve temiz bir sonlandırma garanti eder.
Bu sözdizimsel şeker, standart kodu ortadan kaldırarak kodun okunabilirliğini artırır. Ayrıca kaynak yönetimi ve istisna yönetimini entegre ederek güvenilirliği ve basitliği artırır.
Sonuç olarak with ifadesi, dosya işlemlerinizin güvenilir ve temiz bir şekilde muhafaza edilmesini sağlamak, öngörülemeyen sorunlara karşı koruma sağlamak ve kod netliğini geliştirmek için gerekli hale gelir.
Aşağıda, aşağıdakileri kullanan bir kod örneği verilmiştir: with
dosya işlemlerinde ifade:
21. Python'da singleton modülünü nasıl yaratırsınız?
Python'da bir sınıfın yalnızca tek bir örneğinin oluşturulmasına izin veren bir tasarım modeli olan tekil bir modül oluşturmak için sınıf yöntemleri ve dahili kontrollerin bir kombinasyonu kullanılır.
Bir sınıf, kendi örneğinin izini sürdürerek ve onu oluşturmak veya döndürmek için bir yöntem sağlayarak, sonraki örneklemelerin ilk örneği kopyaladığından emin olmak için bu modeli izler.
Tek bir kontrol noktası, kaynaklara birleşik erişim ve rakip manipülasyonlara karşı koruma ile singleton, tek bir kontrol noktası sağlar.
Sonuç olarak, program genelinde tutarlı erişimi ve değişikliği garanti ederek, paylaşılan kaynakları kapsüllemek için etkili bir araca dönüşür.
Singleton sınıfını gösteren küçük bir Python kod örneği:
22. Python betiğinde bellek kullanımını optimize etmenin birkaç yolunu söyleyin.
Python komut dosyası bellek tüketimi optimizasyonu sıklıkla veri yapısı seçimi, algoritma iyileştirmesi ve kaynak yönetimi arasında dikkatli bir dengeleme eylemini gerektirir.
Örneğin, büyük veri kümeleriyle çalışırken, listeler yerine jeneratörlerin kullanılması, öğeleri bellekte tutmak yerine anında tembelce değerlendirerek bellek kullanımını önemli ölçüde en aza indirebilir.
Bellek kullanımının daha da azaltılması, sayısal verilerin listeler yerine dizi veri yapılarıyla işlenmesi ve kullanımın tutumlu olmasıyla mümkündür. __slots__
Dinamik niteliklerin oluşumunu kontrol etmek için sınıf içi bildirimler.
Böylece performans ve kaynak kullanımını dengeleyerek Python programlarının yalnızca etkili olmasını değil, aynı zamanda ne kadar bellek kullandıkları konusunda da dikkatli olmalarını sağlayabilirsiniz.
Kullanılan bellek miktarını azaltmak için bir oluşturucu kullanan kısa bir kod örneği aşağıda verilmiştir:
23. Regex'i kullanarak belirli bir dizedeki tüm e-posta adreslerini nasıl çıkarırsınız?
Python'daki normal ifadeler (regex), bir dizeden e-posta adreslerini çıkarmak için doğruluğu ve çok yönlülüğü birleştirerek geliştiricinin metin materyalini ustalıkla filtrelemesine ve istenen kalıpları belirlemesine olanak tanır.
Bir e-posta adresinin yapısını oluşturmak için re-modülü kullanarak bir normal ifade modeli oluşturulur. Daha sonra kullanabilirsiniz findall
hedef dizedeki tüm oluşumları almak için.
Bu yöntem, tüm gizli e-posta adreslerini elde etmek için metin labirentinde ustalıkla gezinir; bu, yalnızca çıkarma işlemini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda doğruluğu da garanti eder.
Regex, belirli verileri dizelerden etkili bir şekilde çıkarmak için ustalıkla kullanılabilir ve Python komut dosyalarının veri işleme ve analizini artırır.
E-postaları ayıklamak için regex'i kullanan bir kod parçası:
24. Fabrika tasarım desenini ve bunun Python'daki uygulamasını açıklayın
Nesne yönelimli programlamanın temel ilkesi olan fabrika tasarım modeli, üretilecek nesnelerin kesin sınıfını belirlemeden nesnelerin oluşturulmasıdır.
Fabrika modeli, yöntem girişlerine veya yapılandırmalarına bağlı olarak çeşitli sınıfların örneklerini döndüren bir yöntem oluşturularak Python'da zarif bir şekilde uygulanabilir.
Bazen "Fabrika" olarak da adlandırılan bu prosedür, çeşitli sınıf örneklerinin bir araya getirilmesi için bir merkez görevi görür ve arayan kişinin sınıfları manuel olarak başlatmasına gerek kalmadan nesnelerin oluşturulmasını garanti eder.
Böylece Fabrika modeli, kod modülerliğini ve tutarlılığını geliştirirken ayrıştırılmış, ölçeklenebilir bir mimariyi korur. Ayrıca nesneleri oluşturmak için basitleştirilmiş bir teknik sunar.
25. Yineleyici ile üreteç arasındaki fark nedir?
Python'un yineleyicileri ve oluşturucularından, her iki yapının da değerler arasında döngüyü mümkün kıldığı açıktır, ancak bunların nasıl uygulandığı ve kullanıldığı konusunda ince farklılıklar vardır.
Verim kullanımıyla sıklıkla tanımlanan bir üreteç, otomatik olarak durumunu korur ve anında değer üretmek için kısa ve hafıza açısından verimli bir yol sağlayan bir işlevle uygulanır.
Genellikle bir sınıf olarak uygulanan yineleyici, aşağıdaki gibi yöntemleri kullanır: __iter__
ve __next__
yineleme durumunu yönetmek ve değerler üretmek.
Sonuç olarak, her birinin belirli kullanım durumuna bağlı olarak kendine has avantajları vardır; yineleyiciler veriler üzerinde geçiş yapmak için kapsamlı, nesne yönelimli bir yol sunarken, jeneratörler hafif, tembel bir değerlendirme tekniği sunar.
Her iki teknik de geliştiricinin cephaneliğine katkıda bulunur ve çeşitli durumlarda verileri hızlı ve etkili bir şekilde keşfetmeyi mümkün kılar.
İşte Python'da bir yineleyici ve jeneratörün bir kod parçası:
26. Nasıl @property
dekoratörlük işi mi?
Python'daki '@property' dekoratörü, yöntem çağrılarını öznitelik benzeri erişime dönüştüren, nesnenin kullanılabilirliğini ve ifade edilebilirliğini artıran hoş bir melodi çalar.
Bir özniteliğe erişmeye benzer şekilde, @property kullanılarak parantez kullanılmadan bir yöntem çağrılabilir. Bu, nesne etkileşimi için daha net ve kullanımı daha kolay bir arayüz oluşturur.
Ek olarak, sezgisel bir arayüz sunarken nesne durumlarını koruyarak işlevsellik ve kapsülleme arasında ustaca bir denge sunar ve geliştiricilerin alıcı ve ayarlayıcı yöntemlerini kullanarak nitelikleri kolaylıkla belirlemesine olanak tanır.
Yöntem işlevselliğini öznitelik erişilebilirliğiyle birleştirerek, @property
dekoratör çok önemli bir araç olarak ortaya çıkıyor ve basit ama etkili bir nesne etkileşimi paradigması sunuyor.
Python'un bir örneği @property
dekoratör aşağıda gösterilmiştir:
27. Python'da temel bir REST API'yi nasıl oluşturursunuz?
HTTP istekleri aracılığıyla etkileşime giren web hizmetleri oluşturmak için geliştiriciler, basit bir web sitesi oluştururken sıklıkla Flask gibi çerçevelerin ifade yeteneğinden yararlanır. REST API Python'da.
Basit ve anlaşılır sözdizimi ile Flask, geliştiricilerin, temeldeki uygulamayla iletişim kurmak için GET ve POST dahil olmak üzere bir dizi HTTP yöntemiyle erişilebilen yollar oluşturmasına olanak tanır.
Flask kullanılarak oluşturulan bir REST API, HTTP isteklerini kolayca kabul edebilir, içerilen verileri işleyebilir ve çeşitli işlevlerle bağlantılı benzersiz uç noktaları belirterek yanıt olarak ilgili bilgileri sağlayabilir.
Ağ bağlantılı bir ortamda çeşitli yazılım bileşenleri arasında kesintisiz iletişim sağlamak için geliştiriciler, Python ve Flask'ın bir kombinasyonunu kullanarak güçlü REST API'lerini kullanabilirler.
REST API oluşturmak için Flask'ı kullanan küçük bir kod parçası:
28. HTTP POST isteği yapmak için istek kitaplığının nasıl kullanılacağını açıklayın.
Python'un istek kitaplığı, HTTP iletişiminin zorluklarını hoş bir API'ye dönüştüren ve HTTP POST isteklerini kullanarak çevrimiçi hizmetlerle etkileşimi basit ve doğal hale getiren güçlü bir araçtır.
Bir POST isteği, gönderi yöntemini kullanarak, hedef URL'yi vererek ve gönderilecek form verilerini, JSON'u, dosyaları ve daha fazlasını içerebilen materyali ekleyerek gerçekleştirilir.
İstek kitaplığı daha sonra temeldeki HTTP bağlantısını yönetir, verileri belirlenen URL'ye gönderir ve akıcı web etkileşimlerini etkinleştirmek için sunucunun yanıtını toplar.
Geliştiriciler çevrimiçi hizmetlerle kolayca etkileşime geçebilir, form verilerini gönderebilir ve istekler aracılığıyla web API'leriyle arayüz oluşturarak yerel uygulamalar ile küresel web arasındaki boşluğu doldurabilir.
Aşağıdaki kod örneği, istek kitaplığını kullanarak bir HTTP POST isteğinin nasıl gönderileceğini gösterir:
29. Python kullanarak PostgreSQL veritabanına nasıl bağlanırsınız?
Python ortamından PostgreSQL veritabanıyla etkileşim, sorunsuz veritabanı etkileşimlerine olanak tanıyan güçlü bir köprü olan psycopg2 paketi tarafından zarif bir şekilde gerçekleştirilir.
Kullanarak psycopg2
sayesinde programcılar PostgreSQL'in yeteneklerini Python programlarına doğrudan entegre ederek kolayca bağlantı oluşturabilir, SQL sorguları çalıştırabilir ve sonuç alabilirler.
Yalnızca birkaç satırlık kodla karmaşık veritabanı işlevlerinin kilidini açabilir, verilere doğru ve verimli bir şekilde erişilmesini, değiştirilmesini ve kaydedilmesini garanti altına alabilirsiniz.
Bu modül, geliştiricilerin Python ve PostgreSQL arasındaki sinerjiyi zarif bir şekilde gerçekleştirerek uygulamalarında ilişkisel veritabanlarından tam olarak yararlanmasına olanak tanır.
Aşağıda, nasıl kullanılacağını gösteren örnek kod verilmiştir. psycopg2
PostgreSQL veritabanına bağlantı kurmak için kütüphane:
30. Python'da ORM'lerin rolü nedir ve popüler olanını adlandırın?
Python'daki nesne ilişkisel eşleme (ORM), geliştiricilerin Python sınıflarını ve nesne paradigmalarını kullanarak veritabanlarına bağlanmasını sağlar.
Nesne yönelimli programlama ile ilişkisel veritabanı yönetimi arasında uyumlu bir aracı görevi görür.
Python ortamındaki en iyi bilinen ORM'lerden biri olan SQLAlchemy, üst düzey, nesne yönelimli sözdizimi kullanarak birden fazla SQL veritabanıyla etkileşim kurmak için eksiksiz bir araç seti sunar.
SQLAlchemy'nin yardımıyla veritabanı varlıkları Python sınıfları olarak temsil edilebilir ve bu sınıfların örnekleri veritabanı tablolarında satırlar olarak görev yapar.
Bu, programcıların herhangi bir ham SQL sorgusu yazmaya gerek kalmadan veritabanlarıyla çalışmasına olanak tanır.
SQL ve veritabanı bağlantısının karmaşıklığı nedeniyle SQLAlchemy gibi ORM'ler daha kullanıcı dostu, güvenli ve sürdürülebilir veritabanı etkileşimlerini mümkün kılar.
SQLAlchemy'nin nasıl çalıştığını gösteren basit bir örnek:
31. Bir Python betiğinin profilini nasıl çıkarırsınız?
Bir Python betiğinin profili, olası performans darboğazlarını bulmak ve verimliliği artırmak için hesaplama yapısı ve yürütmesinin zaman ve mekan ayrıntıları analiz edilerek oluşturulur.
Geliştiriciler, yerleşik özellikleri kullanarak kodlarının çalışma zamanı sırasındaki davranışını dikkatli bir şekilde analiz edebilir. cProfile
modülü.
Bunu yaparak, işlev çağrıları, yürütme süreleri ve çağrı ilişkileri hakkında kapsamlı veriler elde edebilirler ve performans darboğazlarını tespit edip gidermelerine olanak tanırlar.
Profil oluşturmayı geliştirme yaşam döngüsüne dahil ederek kodun yalnızca doğru şekilde değil, aynı zamanda verimli bir şekilde çalıştığını, bilgi işlem kaynaklarını dengelediğini ve genel uygulama performansını iyileştirdiğini de garanti edebilirsiniz.
Bu nedenle geliştiriciler, dikkatli bir profil oluşturarak programları verimsizliklere karşı koruyabilir, bu sayede programların çeşitli hesaplama talepleri karşısında güvenilir bir şekilde ayarlanmasını ve performans göstermesini sağlayabilirler.
Aşağıda Python komut dosyası profili oluşturmanın basit bir örneği verilmiştir: cProfile
modülü:
32. CPython'da GIL'i (Global Interpreter Lock) açıklayın
CPython'daki Global Interpreter Lock (GIL) bir nöbetçi görevi görerek, çok iş parçacıklı uygulamalarda bile tek bir işlemde aynı anda yalnızca bir iş parçacığının Python bayt kodunu çalıştırmasını garanti eder.
Bir darboğaz gibi görünse de GIL, CPython'un bellek yönetimini ve dahili veri yapılarını eşzamanlı erişimden koruma ve sistem bütünlüğünü koruma açısından çok önemlidir.
GIL bu ihtiyacı ortadan kaldırmadığından, iş parçacıklarının verilerin teslim edilmesini veya alınmasını beklemesi gereken G/Ç bağlantılı etkinliklerde çoklu iş parçacığına olan ihtiyaç akılda tutulmalıdır.
Bu nedenle, GIL, CPU'ya bağlı faaliyetler için zorluklar yaratsa bile, davranışının anlaşılması ve çoklu işlem veya eşzamanlı programlamanın kullanılması gibi tekniklerin uyarlanması, geliştiricilerin etkili, eşzamanlı Python programları oluşturmasına olanak tanır.
İş parçacıklarını kullanan ve GIL'in CPU'ya bağlı görevler üzerinde nasıl bir etkiye sahip olabileceğini gösteren bir Python kodu örneği:
33. Python'un asenkron/bekleme durumunu açıklayın. Geleneksel iplik geçirmeden farkı nedir?
Python'daki eşzamansız/beklemede sözdizimi, bazı işlevlerin kontrolü çalışma zamanı ortamına devretmesine olanak tanıyan ve bu arada diğer etkinliklerin gerçekleştirilebilmesini sağlayarak program verimliliğini artıran bir paradigma olan eşzamansız programlama dünyasının kapılarını açar.
Zaman uyumsuz/beklemede, etkinlikleri tek bir iş parçacığında tutar, ancak yürütmenin görevler arasında geçiş yapmasına olanak tanıyarak, iş parçacığı yönetiminin karmaşıklığı olmadan engellemesiz davranış sağlar.
Bu, iş parçacıklarının paralel olarak yürütüldüğü ve sıklıkla karmaşık yönetim ve senkronizasyona ihtiyaç duyduğu klasik iş parçacığından farklıdır.
Sonuç olarak, geliştiriciler eşzamanlı G/Ç bağlantılı etkinlikleri etkili bir şekilde ve eşzamanlılığın kontrolüne yönelik daha basit bir yaklaşımla yönetebilir.
Bu, süreçlerin isteyerek kontrolü sağladığı işbirlikçi çoklu görev modelini teşvik eder.
Sonuç olarak, eşzamansız/beklemede, özellikle G/Ç işlemlerinin yaygın olduğu durumlarda eşzamanlı uygulamaları tasarlamak ve performans ile karmaşıklık arasında bir denge kurmak için ayırt edici, basitleştirilmiş bir yol sunar.
Eşzamansız/beklemede kullanan bir Python kodu örneği aşağıda verilmiştir:
34. Python'u nasıl kullanacağınızı açıklayın concurrent.futures
.
Çağrılabilir öğeleri iş parçacıkları veya süreçler aracılığıyla eşzamansız olarak yürütmek için arayüz sayesinde geliştiriciler eşzamansız ve paralel işlemleri zarif bir şekilde yönetebilir.
Bu modül, Yürütücüler (ThreadPoolExecutor ve ProcessPoolExecutor) aracılığıyla iş parçacığı oluşturma ve çoklu işlemenin hassas yönlerini kapsarken, kaynak tahsisini ve çağrılabilirlerin yürütülmesini yönetir.
Geliştiriciler, CPU'ya bağlı etkinlikler için çok çekirdekli işlemcileri etkili bir şekilde kullanabilir ve görevleri bir yürütücüye göndererek engellemeyen G/Ç işlemleri sağlayabilir; bu yürütücü daha sonra bunları eş zamanlı olarak gerçekleştirebilir ve hatta sonuçlarını toplayabilir.
Uygulamaların responsive ve performanslı olmasını sağlamak için, concurrent.futures
karmaşık hesaplamaların ve G/Ç etkinliklerinin sorunsuz bir şekilde birleştirilebileceği bir alan yaratır.
İşte kullanılan bir kod örneği concurrent.futures
:
35. Kullanım durumu ve ölçeklenebilirlik açısından Django ve Flask'ı karşılaştırın.
Python'un web çerçeveleri takımyıldızındaki iki yıldız, Django ve Flask, her biri çeşitli geliştirici gereksinimlerini karşılarken parlak bir şekilde parlıyor.
Devasa, veritabanı odaklı uygulamalar yaratan programcılar için Django, bir ORM ve yerleşik yönetici arayüzüyle birlikte geldiğinden tercih edilen araçtır.
Bununla birlikte, Flask'ın basit ve modüler tasarımı, geliştiricilere kendi bileşenlerini seçme özgürlüğü vererek, onu daha küçük projeler veya hafif, uyarlanabilir bir çözümün gerekli olduğu durumlar için mükemmel bir seçim haline getirir.
Ölçeklenebilirlik söz konusu olduğunda her iki çerçeve de daha büyük talepleri karşılayacak şekilde ölçeklendirilebilir.
Ancak Flask'ın yalın yapısı, belirli ihtiyaçlara göre uyarlanmış özelleştirilmiş ölçeklendirme taktiklerine izin verirken, Django'nun yerleşik yetenekleri ona daha büyük, daha karmaşık projelerde hızlı geliştirme için küçük bir avantaj sağlayabilir.
Sonuç
Python komut dosyası oluşturma görüşmeleri, dilin yetenekleri, karmaşıklıkları ve uygulamaları hakkında derinlemesine bilgi gerektirir.
Kapsamlı bir hazırlık yalnızca kişinin teknik yeterliliğini güçlendirmekle kalmaz, aynı zamanda güven uyandırır ve adayların zorlu soru labirentinde hızlı ve doğru bir şekilde hareket etmelerine yardımcı olur.
Adaylar eşzamanlılık, OOP ilkeleri ve veri yapıları gibi temel fikirleri gözden geçirmenin yanı sıra web programlama ve veri manipülasyonu gibi pratik uygulamalara dalarak hem temel hem de uygulamalı Python sorunlarını çözmeye hazır olduklarından emin olabilirler.
Sonuç olarak, çok yönlü bir eğitime sahip olmak başarı için gerekli hale gelir ve kişinin Python programlama becerilerinin üstün olabileceği ve yaratıcı olabileceği durumlara yol açabilir. Görmek Hashdork'un Röportaj Serisi Mülakat hazırlığı konusunda yardım için.
Yorum bırak