Зміст[Сховати][Показати]
- 1. Що таке сценарій Python і чим він відрізняється від програмування на Python?
- 2. Як працює збирання сміття Python?
- 3. Поясніть різницю між списком і кортежем
- 4. Що таке розуміння списків і наведіть приклад їх використання?
- 5. Опишіть різницю між глибоким копіюванням і копіюванням?
- 6. Як у Python досягається багатопотоковість і чим вона відрізняється від багатопроцесорності?
- 7. Що таке декоратори та як вони використовуються в Python?
- 8. Поясніть відмінності між *args і **kwargs?
- 9. Як би ви гарантували, що функцію можна викликати лише один раз за допомогою декораторів?
- 10. Як у Python працює успадкування?
- 11. Що таке перевантаження та перевизначення методу?
- 12. Опишіть поняття поліморфізму на прикладі.
- 13. Поясніть різницю між методами екземпляра, класу та статичними методами.
- 14. Опишіть, як набір Python працює внутрішньо.
- 15. Як реалізований словник у Python?
- 16. Поясніть переваги використання іменованих кортежів.
- 17. Як працює блок try-except?
- 18. Яка різниця між операторами raise і assert?
- 19. Як ви читаєте та записуєте дані з бінарного файлу в Python?
- 20. Поясніть оператор with та його переваги під час роботи з файловим вводом-виводом.
- 21. Як би ви створили єдиний модуль у Python?
- 22. Назвіть кілька способів оптимізації використання пам’яті в сценарії Python.
- 23. Як би ви вилучили всі адреси електронної пошти з певного рядка за допомогою регулярного виразу?
- 24. Поясніть шаблон проектування Factory та його застосування в Python
- 25. Яка різниця між ітератором і генератором?
- 26. Як працює декоратор @property?
- 27. Як би ви створили базовий REST API на Python?
- 28. Опишіть, як використовувати бібліотеку запитів для створення запиту HTTP POST.
- 29. Як би ви підключилися до бази даних PostgreSQL за допомогою Python?
- 30. Яка роль ORM в Python і назвіть популярну з них?
- 31. Як би ви профілювали сценарій Python?
- 32. Поясніть GIL (Global Interpreter Lock) у CPython
- 33. Поясніть async/await Python. Чим він відрізняється від традиційного різьблення?
- 34. Опишіть, як би ви використовували concurrent.futures Python.
- 35. Порівняйте Django і Flask з точки зору варіантів використання та масштабованості.
- Висновок
У час, коли технології присутні в кожному аспекті нашого життя, Python створення сценаріїв стає ключовим компонентом величезної та складної ІТ-інфраструктури, започатковуючи парадигму простоти використання та корисності.
Сильна сторона Python полягає не лише в його синтаксичній простоті та читабельності, але й у його адаптивності, що дозволяє йому легко подолати розрив між сценаріями рівня для початківців із низьким рівнем ризику та розробкою програмного забезпечення на корпоративному рівні з високими ставками.
Великі бібліотеки та фреймворки Python прокладають шлях до гнучкої, творчої технічної пригоди, будь то аналіз даних, веб-розробка, штучний інтелект або мережеві сервери.
Крім того, що Python є інструментом для вирішення проблем, він також сприяє створенню атмосфери, де інновації не тільки сприймаються, але й природним чином впроваджуються завдяки своїм величезним бібліотекам і фреймворкам, таким як Django для веб-розробки або Pandas для аналізу даних.
У світі, де дані є королем, Python надає потужні інструменти для маніпулювання, аналізу та візуалізація даних, що призводить до ефективних ідей і скеровує стратегічний вибір.
Python — це не просто мова програмування; це також процвітаюча спільнота, центр, де розробники, дослідники даних і ентузіасти технологій збираються разом, щоб винаходити, створювати та виводити ІТ-індустрію на новий рівень.
Розробників на Python шукають компанії будь-якого розміру, від молодих стартапів до добре відомих організацій, як каталізатори інновацій, удосконалення процесів і покращення обслуговування клієнтів.
Крім того, його природа з відкритим вихідним кодом сприяє культурі спільного навчання та спільного розвитку, гарантуючи, що він продовжуватиме розвиватися разом із швидко мінливим технологічним світом.
Вивчення Python у 2023 році – це інвестиція в мову, яка обіцяє залишатися актуальною, гнучкою та необхідною для керування припливами та відпливами технологій.
Він дає доступ до полів навчання за допомогою машини, аналітика даних, кібербезпека тощо, які мають вирішальне значення для формування цифрової ери.
Тому ми склали для вас список найкращих запитань щодо співбесіди щодо сценаріїв Python, які допоможуть вам сяяти як розробник і успішно проходити співбесіду.
1. Що таке сценарій Python і чим він відрізняється від програмування на Python?
Python відомий своєю адаптивністю та надає як навички написання сценаріїв, так і програмування, кожен з яких підходить для конкретної роботи та цілей.
Створення сценаріїв на Python — це, по суті, процес написання коротших, ефективніших сценаріїв, призначених для керування файлами, автоматизації повторюваних процесів або швидкого прототипування ідей.
Ці сценарії, які часто є автономними, ефективно виконують список дій по порядку.
Програмування на Python, з іншого боку, йде далі, наголошуючи на створенні більших, складніших програм зі структурованим кодом з використанням бібліотек, фреймворків і найкращих практик.
Хоча вони обидва походять з однієї мови, сценарії спрощують і автоматизують, а програмування створює та винаходить. Цю різницю можна побачити в масштабах і цілях кожної дисципліни.
2. Як працює збирання сміття Python?
Ключовим елементом у забезпеченні ефективного керування пам’яттю є система збирання сміття Python.
Він невтомно працює у фоновому режимі, щоб захистити системні ресурси від перевантаження через витік пам’яті. Цей автоматизований підхід базується переважно на методі підрахунку посилань, коли кожен об’єкт відстежує кількість інших об’єктів, які посилаються на нього.
Цей об’єкт стає кандидатом на відновлення пам’яті, коли цей підрахунок падає до 0, що означає, що елемент більше не потрібний.
Крім того, Python використовує циклічний збирач сміття, який може пропустити підхід простого підрахунку посилань, для пошуку та очищення циклів посилань.
Таким чином, дворівнева стратегія підрахунку посилань і циклічного збирання сміття забезпечує дбайливе та ефективне використання пам’яті, підвищуючи продуктивність Python, особливо в програмах, які потребують інтенсивного використання пам’яті.
Нижче наведено простий зразок коду, який показує, як взаємодіяти з системою збирання сміття Python:
У цьому уривку створено два об’єкти, на які створено перехресні посилання, щоб створити цикл. Збирач сміття потім запускається вручну за допомогою gc.collect(), показуючи, як програмісти можуть взаємодіяти з механізмом керування пам’яттю Python за потреби.
3. Поясніть різницю між списком і кортежем
Списки та кортежі є ефективними контейнерами для даних у світі Python, але вони мають різні властивості, які відповідають різним цілям програмування.
Список, позначений квадратними дужками, забезпечує гнучкість, дозволяючи змінювати та динамічно змінювати розміри його компонентів.
З іншого боку, кортеж, укладений у круглі дужки, є незмінним і зберігає свій початковий стан, поки функція виконується.
Кортежі створюють тверду, незмінну послідовність, тоді як списки пропонують гнучкість, дозволяючи різноманітне використання в обробці та модифікації даних.
Ось трохи Код Python приклад, який показує, як використовувати списки та кортежі:
4. Що таке розуміння списків і наведіть приклад їх використання?
Розуміння списків — це ефективний і виразний спосіб створення списків у Python, які поєднують потужність умовної логіки та циклів у єдиному зрозумілому рядку коду.
Вони забезпечують спрощений синтаксис для перетворення наших намірів у список, поєднуючи ітерацію та умовність у єдину вдосконалену структуру.
Розуміння списків по суті дає програмістам можливість створювати списки, виконуючи операції над кожним членом і, можливо, фільтруючи їх залежно від певних критеріїв, зберігаючи при цьому охайну кодову базу.
Ця виразна функція поєднує в собі ефективність і ясність у програмуванні на Python, покращуючи читабельність, а також, можливо, забезпечуючи приріст обчислення за деяких обставин.
Ілюстрація розуміння списку Python показана нижче:
5. Опишіть різницю між глибоким копіюванням і копіюванням?
Глибина та цілісність дубльованих об'єктів визначають різницю між ними deepcopy
та copy
в Python.
Створюючи новий елемент, зберігаючи посилання на оригінальні вкладені об’єкти, a copy
створює неглибоку копію, яка сплітає їхні долі разом у мережі взаємозалежності.
Deepcopy
створює повністю автономний клон шляхом рекурсивного копіювання оригінального об’єкта та всіх його ієрархічних компонентів, розриваючи всі зв’язки та зберігаючи автономію у змінах.
Таким чином, залежно від необхідного рівня незалежності об’єкта, deepcopy
гарантує всебічне відтворення, тоді як копія дає лише дублювання на поверхневому рівні.
Ось код, щоб показати, як це зробити copy
та deepcopy
відрізняються один від одного:
6. Як у Python досягається багатопотоковість і чим вона відрізняється від багатопроцесорності?
Багатопроцесорність і багатопотоковість Python спрямовані на одночасне виконання, але використовують різні парадигми.
Використовуючи багато потоків в одному процесі, багатопотоковість дозволяє одночасне виконання завдань у спільному просторі пам’яті.
Однак справжнього паралельного виконання потоку може бути важко досягти через глобальне блокування інтерпретатора Python (GIL).
З іншого боку, багатопроцесорність використовує кілька процесів, кожен з яких має окремий інтерпретатор Python і простір пам’яті, забезпечуючи справжній паралелізм.
Для дій, пов’язаних із введенням/виведенням, багатопотоковість є більш легкою та практичною, але багатопроцесорність є кращою в ситуаціях, пов’язаних із ЦП, де справжнє паралельне виконання є вирішальним.
Ось короткий приклад коду, який порівнює багатопроцесорність і багатопотоковість:
7. Що таке декоратори та як вони використовуються в Python?
У Python декоратори елегантно поєднують корисність і простоту, делікатно доповнюючи або змінюючи функції.
Думайте про декоратори як про завісу, яка красиво огортає функцію, додаючи до її можливостей, не змінюючи її суті.
Ці сутності позначаються символом @
, приймати функцію як вхідні дані та виводити цілковито нову функцію, пропонуючи бездоганний засіб зміни поведінки функції.
Декоратори надають широкий спектр функцій, від журналювання до контролю доступу, покращуючи код новими шарами, зберігаючи при цьому чіткий і зрозумілий синтаксис.
Ось простий приклад коду Python, який показує, як використовуються декоратори:
8. Поясніть відмінності між *args і **kwargs?
Гнучкі параметри Python *args
та **kwargs
дозволяють функціям правильно приймати ряд аргументів.
Функція може приймати будь-яку кількість позиційних аргументів за допомогою *args
параметр, який групує їх у кортеж.
На відміну від цього, функція може приймати будь-яку кількість ключових аргументів за допомогою **kwargs
параметр, який групує їх у словник.
Обидва діють як канали для динамізму та гнучкості у побудові та виклику функцій, **kwargs
пропонуючи структурований метод обробки довільної кількості введених ключових слів while *args
витончено обробляє невизначені позиційні входи.
Разом вони підвищують гнучкість і довговічність функцій Python, вміло та чітко обробляючи широкий спектр прикладних сценаріїв.
Приклад коду Python, який використовує *args
та **kwargs
наведено нижче:
9. Як би ви гарантували, що функцію можна викликати лише один раз за допомогою декораторів?
Декоратори Python вміють поєднувати корисність з елегантністю, що необхідно для забезпечення унікальності функції у виконанні.
Можна розробити декоратор, щоб охопити функцію та відстежувати цю інформацію всередині, зберігаючи внутрішній стан.
Інкапсульована функція викликається один раз і виконується, а декоратор записує виклик. Наступні виклики блокуються, захищаючи функцію від повторного виконання, гарантуючи, що її не порушують.
За допомогою цієї програми декораторів викликами функцій можна керувати тонким, але ефективним способом, що гарантує унікальність у красивий і ненав’язливий спосіб.
Ось приклад коду, щоб показати, як можна використовувати декоратори для обмеження кількості викликів функції:
10. Як у Python працює успадкування?
Система успадкування Python створює мережу ієрархічних зв’язків між класами, що дозволяє ділитися характеристиками та функціями батьківського класу з його нащадками.
Він керує лінією, яка дозволяє похідним (дочірнім) класам успадковувати, замінювати або додавати функціональні можливості своїх базових (батьківських) класів, сприяючи повторному використанню коду та логічній ієрархічній конструкції.
Дочірній клас може представити свої унікальні особливості та поведінку на додаток до поглинання можливостей від свого батька, створюючи сильну багаторівневу об’єктну модель.
У цьому підході успадкування вміло розподіляє функціональність по артеріях ієрархії класів, створюючи єдину, добре організовану об’єктно-орієнтовану архітектуру.
Наступний спрощений код Python демонструє успадкування:
11. Що таке перевантаження та перевизначення методу?
Два наріжних камені об’єктно-орієнтоване програмування, перевантаження та перевизначення методів дозволяють розробникам використовувати одну назву методу для кількох цілей.
Один метод може вмістити різноманітні типи даних і кількість аргументів, маючи багато підписів завдяки перевантаженню методів.
З іншого боку, перевизначення методу дозволяє підкласу додати власну спеціальну реалізацію до методу, який уже визначено в його батьківському класі, гарантуючи виклик дочірньої версії.
Разом ці стратегії покращують адаптивність, забезпечуючи поведінку методів, яка залежить від контексту та конкретних вимог програми.
Ось зразок коду, який ілюструє обидві концепції:
12. Опишіть поняття поліморфізму на прикладі.
Поліморфізм — це практика використання єдиного інтерфейсу для різних типів даних.
Ця ідея забезпечує адаптивність і масштабованість дизайну, надаючи методам свободу обробки об’єктів кількома способами залежно від їх внутрішнього типу або класу.
По суті, поліморфізм забезпечує уніфіковану взаємодію, зберігаючи відмінну поведінку, дозволяючи об’єктам різних класів розглядатися як екземпляри одного класу через успадкування.
Ця динамічна функція сприяє спрощенню коду, дозволяючи одній функції чи оператору без будь-яких проблем взаємодіяти з різноманітними типами об’єктів.
Ось чіткий приклад коду, який демонструє поліморфізм:
13. Поясніть різницю між методами екземпляра, класу та статичними методами.
Методи екземплярів, класів і статичних методів мають свої власні способи взаємодії з даними об’єктів і класів у Python.
Найпоширеніший вид, методи екземплярів, діють на дані екземпляра класу та приймають як вхідні дані екземпляр класу, який зазвичай називається self.
Сам клас (часто званий cls) приймається як аргумент методами класу, які позначаються @classmethod, і вони маніпулюють даними на рівні класу.
Статичні методи, позначені хеш-символом @staticmethod, не впливають на стани класу чи екземпляра, оскільки вони є автономними функціями, що містяться в класі, і не приймають self або cls як перший параметр.
Оскільки кожен тип методу забезпечує різний доступ і корисність, об’єктно-орієнтовані архітектури є гнучкими та точними.
Як приклад одного з цих типів методів у коді:
14. Опишіть, як набір Python працює внутрішньо.
Внутрішній структура даних називається хеш-таблицею, використовується набором Python, який є невпорядкованою колекцією окремих компонентів, для виконання потужних і ефективних операцій.
Python використовує хеш-функцію для швидкого керування та отримання даних, коли елемент додається до набору, перетворюючи елемент на хеш-значення, яке потім визначає його розташування в пам’яті.
Спрощуючи швидку перевірку членства та видаляючи повторювані записи, ця техніка гарантує, що кожен елемент у наборі є унікальним і легко доступним.
Таким чином, властива архітектура наборів прагне оптимізувати такі операції, як об’єднання, перетини та відмінності, що призводить до невеликої ефективної структури даних.
Ось фрагмент коду, який показує, як просто взаємодіяти з набором Python:
15. Як реалізований словник у Python?
Хеш-таблиця служить основою словника в Python і дозволяє швидко отримувати дані та маніпулювати ними. Словники — це динамічні невпорядковані колекції пар ключ-значення.
Python використовує хеш-функцію для обчислення хешу ключа, коли видається пара ключ-значення, визначаючи розташування адреси зберігання значення в пам’яті.
Оскільки хеш-функція негайно вказує інтерпретатору адресу пам’яті, ця конструкція забезпечує швидкий доступ до даних на основі ключів і надзвичайно ефективна в операціях пошуку, вставки та видалення.
Розробники можуть легко й ефективно керувати даними завдяки привабливому поєднанню швидкості та гнучкості словників Python.
Нижче наведено зразок коду, який показує, як використовувати словник Python:
16. Поясніть переваги використання іменованих кортежів.
Використання іменованих кортежів у Python вміло поєднує виразність класів із простотою кортежів, що призводить до невеликої, зрозумілої структури даних.
Традиційний кортеж розширено іменованими кортежами, які зберігають незмінність і ефективність пам’яті кортежів, одночасно додаючи іменовані поля для покращення читабельності коду та самоопису.
Іменовані кортежі сприяють чіткому, зрозумілому та продуктивному коду, створюючи прості, легкі об’єкти без будь-яких методів, покращуючи як досвід розробника, так і обчислювальну продуктивність.
У результаті іменовані кортежі перетворюються на потужний інструмент, який покращує структуру даних і читабельність без шкоди для швидкості.
Зразок коду, який ілюструє використання іменованих кортежів, наведено нижче:
17. Як працює блок try-except?
Блок try-except діє як вартовий у експресивному синтаксисі Python, пильно захищаючи від порушень під час виконання та зберігаючи плавний потік виконання, незважаючи на можливі проблеми.
Коли блок try стикається з помилкою, керування автоматично передається до відповідного блоку винятків, де проблема вирішується шляхом звітування, виправлення або, можливо, повторного виклику винятку.
Завдяки цілеспрямованій, контрольованій обробці винятків ця система не лише захищає від руйнівних збоїв, але й покращує користувачів і цілісність даних.
Як наслідок, блок try-except вміло поєднує керування помилками з виконанням програми, гарантуючи надійність і стабільність програми.
Ось невеликий зразок коду, який використовує блок try-except:
18. Яка різниця між операторами raise і assert?
Інструкції raise і assert у обробці помилок Python являють собою два окремих, але пов’язаних вираження керування винятками.
Команда raise
оператор надає програмісту явний контроль над повідомленнями про помилки та потоком, дозволяючи їм явно викликати вказані винятки.
Assert
, з іншого боку, діє як інструмент налагодження, автоматично генеруючи AssertionError
якщо його відповідна умова не задовольняється, гарантуючи, що програма працює як задумано під час розробки.
Assert
просто перевіряє умови, покращуючи налагодження та перевірку, тоді як raise забезпечує ширший і чіткіший контроль. Обидва параметри raise і assert дозволяють створювати контрольовані винятки.
Ось приклад коду, який показує, як використовувати raise
та assert
:
19. Як ви читаєте та записуєте дані з бінарного файлу в Python?
Використовуючи вбудовану функцію open із специфікатором бінарного режиму, взаємодія з бінарними файлами в Python передбачає баланс точності та простоти.
Використання rb
or wb
режими під час відкриття двійкового файлу гарантують, що дані оброблятимуться в незакодованій, сирій формі під час читання або запису двійкових даних.
Використовуючи ці режими, Python спрощує керування нетекстовими даними, такими як зображення або виконувані файли, дозволяючи програмістам точно й легко обробляти та аналізувати двійкові дані.
Таким чином, операції з двійковими файлами в Python відкривають двері для широкого спектру програм, включаючи серіалізацію даних, обробку зображень і бінарний аналіз, щоб згадати лише деякі.
Використовуючи двійковий файл, цей приклад коду показує, як читати та записувати дані:
20. Поясніть with
і його переваги при роботі з файловим вводом-виводом.
Інструкція Python with, яка часто використовується для файлового вводу-виводу, елегантно забезпечує ефективну обробку ресурсів завдяки ідеї керування контекстом.
Маючи справу з файлами, with
оператор негайно закриває файл після використання, навіть якщо виняток виникає під час виконання дії, захищаючи від витоку ресурсів і гарантуючи чисте завершення.
Усуваючи шаблонний код, цей синтаксичний цукор покращує читабельність коду. Він також підвищує надійність і простоту завдяки інтеграції керування ресурсами та обробки винятків.
У результаті оператор with стає необхідним для забезпечення надійності та чистоти ваших операцій з файлами, захисту від непередбачених проблем і підвищення чіткості коду.
Ось приклад коду, який використовує with
оператор у файлових операціях:
21. Як би ви створили єдиний модуль у Python?
Комбінація методів класу та внутрішніх перевірок використовується для створення єдиного модуля в Python, шаблону проектування, який дозволяє створити лише один екземпляр класу.
Підтримуючи відстеження власного екземпляра та надаючи метод для його генерації або повернення, клас дотримується цього шаблону, щоб переконатися, що наступні екземпляри повторюють перший екземпляр.
Завдяки єдиній точці контролю, єдиному доступу до ресурсів і захисту від конкуруючих маніпуляцій, singleton забезпечує єдину точку контролю.
У результаті він перетворюється на ефективний інструмент для інкапсуляції спільних ресурсів, гарантуючи послідовний доступ і модифікацію в усій програмі.
Ось невеликий зразок коду Python, що демонструє одиночний клас:
22. Назвіть кілька способів оптимізації використання пам’яті в сценарії Python.
Оптимізація використання пам’яті сценарієм Python часто передбачає ретельний баланс між вибором структури даних, удосконаленням алгоритму та керуванням ресурсами.
Наприклад, під час роботи з величезними наборами даних використання генераторів, а не списків може значно мінімізувати використання пам’яті шляхом лінивої оцінки елементів на льоту, а не збереження їх у пам’яті.
Подальше скорочення використання пам’яті можливе за рахунок обробки числових даних за допомогою масивних структур даних, а не списків, і економного використання __slots__
оголошення в класі для керування формуванням динамічних атрибутів.
Таким чином, збалансувавши продуктивність і використання ресурсів, ви можете переконатися, що програми Python будуть не тільки ефективними, але й продуманими щодо того, скільки пам’яті вони використовують.
Ось короткий приклад коду, який використовує генератор для зменшення обсягу використовуваної пам’яті:
23. Як би ви вилучили всі адреси електронної пошти з певного рядка за допомогою регулярного виразу?
Регулярні вирази (regex) у Python поєднують точність і універсальність для вилучення адрес електронної пошти з рядка, дозволяючи розробнику спритно фільтрувати текстовий матеріал і визначати бажані шаблони.
Щоб встановити структуру адреси електронної пошти, створюється шаблон регулярного виразу за допомогою модуля re-module. Потім можна використовувати findall
щоб отримати всі входження з цільового рядка.
Цей метод майстерно орієнтується в текстовому лабіринті, щоб отримати всі приховані адреси електронної пошти, що не тільки прискорює процес вилучення, але й забезпечує правильність.
Regex можна вміло використовувати для ефективного вилучення певних даних із рядків, покращуючи обробку та аналіз даних скриптами Python.
Ось фрагмент коду, який використовує регулярний вираз для отримання електронних листів:
24. Поясніть шаблон проектування Factory та його застосування в Python
Основним принципом об’єктно-орієнтованого програмування, фабричним шаблоном проектування, є створення об’єктів без визначення точного класу об’єктів, які мають бути згенеровані.
Шаблон Factory можна елегантно реалізувати в Python шляхом створення методу, який повертає екземпляри кількох класів залежно від вхідних даних або конфігурацій методу.
Ця процедура, яку іноді називають «фабрикою», діє як центр для переплітання кількох екземплярів класу, гарантуючи, що об’єкти створюються без необхідності вручну створювати екземпляри класів.
Таким чином, шаблон Factory зберігає відокремлену, масштабовану архітектуру, одночасно покращуючи модульність і зв’язність коду. Він також пропонує спрощену техніку побудови об’єктів.
25. Яка різниця між ітератором і генератором?
З ітераторів і генераторів Python зрозуміло, що обидві конструкції дають змогу перебирати значення в циклі, однак існують тонкі відмінності в тому, як вони реалізуються та використовуються.
Генератор, який часто ідентифікують за використанням yield, автоматично підтримує свій стан і реалізується за допомогою функції, що забезпечує стислий і ефективний спосіб створення значень на льоту.
Ітератор, який зазвичай реалізується як клас, використовує такі методи, як __iter__
та __next__
керувати його станом ітерації та створювати значення.
Як наслідок, кожен має свої власні переваги, засновані на конкретному варіанті використання, з ітераторами, які пропонують ретельний, об’єктно-орієнтований спосіб обходу даних, тоді як генератори пропонують легку, ледачу техніку оцінки.
Обидва методи доповнюють арсенал розробника та дозволяють швидко й ефективно досліджувати дані в різноманітних ситуаціях.
Ось фрагмент коду ітератора та генератора в Python:
26. Як відбувається @property
робота декоратора?
Декоратор «@property» у Python відтворює чудову мелодію, яка перетворює виклики методів на доступ, подібний до атрибутів, покращуючи зручність використання та виразність об’єкта.
Метод можна викликати без використання дужок за допомогою @property, що подібно до доступу до атрибута. Це створює більш зрозумілий і простий у використанні інтерфейс для взаємодії об’єктів.
Крім того, він пропонує вдалий баланс функціональності та інкапсуляції, захищаючи стани об’єктів, водночас надаючи інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, що дозволяє розробникам легко вказувати атрибути за допомогою методів getter і setter.
Поєднуючи функціональні можливості методу з доступністю атрибутів, @property
Декоратор стає ключовим інструментом і пропонує просту, але ефективну парадигму взаємодії об’єктів.
Приклад Python @property
декоратор показаний нижче:
27. Як би ви створили базовий REST API на Python?
Щоб створити веб-сервіси, які взаємодіють через HTTP-запити, розробники часто використовують експресивні можливості таких фреймворків, як Flask, створюючи простий REST API в Python.
Завдяки простому та зрозумілому синтаксису Flask дозволяє розробникам створювати маршрути, до яких можна отримати доступ за допомогою кількох методів HTTP, включаючи GET і POST, для зв’язку з основною програмою.
API REST, створений за допомогою Flask, може легко приймати запити HTTP, обробляти дані, що містяться, і надавати відповідну інформацію у відповідь, вказуючи унікальні кінцеві точки, пов’язані з різними функціями.
Щоб забезпечити безперебійний зв’язок між різними компонентами програмного забезпечення в мережевому середовищі, розробники можуть використовувати потужні REST API, використовуючи комбінацію Python і Flask.
Ось невеликий фрагмент коду, який використовує Flask для створення REST API:
28. Опишіть, як використовувати бібліотеку запитів для створення запиту HTTP POST.
Бібліотека запитів Python — це потужний інструмент, який перетворює труднощі HTTP-зв’язку в зручний API і робить простою та природною взаємодію з онлайн-сервісами за допомогою запитів HTTP POST.
Запит POST виконується за допомогою методу post, вказується URL-адреса призначення та вкладається матеріал для надсилання, який може містити дані форми, JSON, файли тощо.
Потім бібліотека запитів керує базовим HTTP-з’єднанням, надсилаючи дані за вказаною URL-адресою та збираючи відповідь сервера, щоб забезпечити плавну мережеву взаємодію.
Розробники можуть легко працювати з онлайн-сервісами, надсилати дані форми та взаємодіяти з веб-інтерфейсами API за допомогою запитів, подолаючи розрив між локальними програмами та глобальною мережею.
Використовуючи бібліотеку запитів, наведений нижче зразок коду показує, як надіслати запит HTTP POST:
29. Як би ви підключилися до бази даних PostgreSQL за допомогою Python?
Взаємодія з базою даних PostgreSQL із середовища Python елегантно обробляється пакетом psycopg2, потужним мостом, який забезпечує безперебійну взаємодію з базою даних.
За допомогою psycopg2
, програмісти можуть легко створювати з’єднання, запускати SQL-запити та отримувати результати, безпосередньо інтегруючи можливості PostgreSQL у програми Python.
Ви можете розблокувати складні функції бази даних лише за допомогою кількох рядків коду, гарантуючи точний і ефективний доступ до даних, їх зміну та збереження.
Цей модуль дозволяє розробникам повністю використовувати реляційні бази даних у своїх програмах, елегантно реалізуючи синергію між Python і PostgreSQL.
Ось приклад коду, який демонструє, як використовувати psycopg2
бібліотека для встановлення підключення до бази даних PostgreSQL:
30. Яка роль ORM в Python і назвіть популярну з них?
Об’єктно-реляційне відображення (ORM) у Python дозволяє розробникам підключатися до баз даних за допомогою класів і парадигм об’єктів Python.
Він діє як гармонійний посередник між об'єктно-орієнтованим програмуванням і адмініструванням реляційної бази даних.
SQLAlchemy, одна з найвідоміших ORM у середовищі Python, пропонує повний набір інструментів для взаємодії з кількома базами даних SQL за допомогою об’єктно-орієнтованого синтаксису високого рівня.
За допомогою SQLAlchemy сутності бази даних можна представити як класи Python, причому екземпляри цих класів виступають як рядки в таблицях бази даних.
Це дозволяє програмістам працювати з базами даних без необхідності писати будь-які необроблені запити SQL.
Через складність підключення до SQL і бази даних ORM, такі як SQLAlchemy, роблять можливим більш зручну, безпечну та придатну для обслуговування взаємодію з базою даних.
Ось простий приклад, який показує, як працює SQLAlchemy:
31. Як би ви профілювали сценарій Python?
Сценарій Python профілюється шляхом аналізу його обчислювальної структури та деталей часу та простору його виконання, щоб знайти будь-які можливі вузькі місця продуктивності та підвищити ефективність.
Розробники можуть ретельно аналізувати поведінку свого коду під час виконання, використовуючи вбудований cProfile
модуль
Роблячи це, вони можуть отримати докладні дані про виклики функцій, час виконання та зв’язки викликів, що дозволяє їм визначати та усувати вузькі місця продуктивності.
Ви можете гарантувати, що код працює не тільки правильно, але й ефективно, балансуючи обчислювальні ресурси та покращуючи загальну продуктивність програми, включивши профілювання в життєвий цикл розробки.
Таким чином, розробники можуть захистити програми від неефективності шляхом ретельного профілювання, гарантуючи, що вони надійно налаштовані та продуктивні в різних обчислювальних вимогах.
Ось простий приклад профілювання сценарію Python за допомогою cProfile
модуль:
32. Поясніть GIL (Global Interpreter Lock) у CPython
Глобальне блокування інтерпретатора (GIL) у CPython функціонує як дозорний, гарантуючи, що лише один потік запускає байт-код Python одночасно в одному процесі, навіть у багатопоточних програмах.
Незважаючи на те, що це може здатися вузьким місцем, GIL має вирішальне значення для захисту керування пам’яттю CPython і внутрішніх структур даних від одночасного доступу та збереження цілісності системи.
Проте необхідно пам’ятати про необхідність багатопоточності в діях, пов’язаних із введенням/виведенням, коли потоки повинні чекати, поки дані будуть доставлені або отримані, оскільки GIL не усуває цю потребу.
Таким чином, навіть якщо GIL створює труднощі для діяльності, пов’язаної з процесором, розуміння його поведінки та адаптація методів, як-от використання багатопроцесорної обробки або паралельного програмування, дозволяє розробникам створювати ефективні паралельні програми на Python.
Ось приклад коду Python, який використовує потоки та показує, як GIL може впливати на завдання, пов’язані з ЦП:
33. Поясніть async/await Python. Чим він відрізняється від традиційного різьблення?
Синтаксис async/await у Python відкриває світ асинхронного програмування, парадигми, яка дозволяє деяким функціям передавати контроль середовищу виконання, щоб тим часом могли виконуватися інші дії, підвищуючи ефективність програми.
Async/await підтримує дії в одному потоці, але дозволяє перемикатися між завданнями, забезпечуючи неблокуючу поведінку без ускладнень керування потоками.
Це на відміну від класичної потокової обробки, де потоки виконуються паралельно та часто потребують складного керування та синхронізації.
У результаті розробники можуть ефективно обробляти одночасні дії, пов’язані з вводом-виводом, і використовувати більш простий підхід до керування паралелізмом.
Це сприяє моделі кооперативної багатозадачності, у якій процеси охоче передають контроль.
Як наслідок, async/await пропонує відмінний, спрощений спосіб проектування одночасних програм, особливо там, де операції вводу-виводу поширені, знаходячи баланс між продуктивністю та складністю.
Нижче наведено приклад коду Python, який використовує async/await:
34. Опишіть, як би ви використовували Python concurrent.futures
.
інтерфейс для асинхронного виконання викликів через потоки або процеси, розробники можуть витончено керувати асинхронними та паралельними операціями.
Цей модуль керує розподілом ресурсів і виконанням викликів, одночасно інкапсулюючи делікатні аспекти потоків і багатопроцесорності через Executor (ThreadPoolExecutor і ProcessPoolExecutor).
Розробники можуть ефективно використовувати багатоядерні процесори для діяльності, пов’язаної з процесором, і забезпечувати неблокуючі операції вводу-виводу, надсилаючи завдання виконавцю, який потім може виконувати їх одночасно та навіть агрегувати їхні результати.
Щоб гарантувати, що додатки швидко реагують і працюють, concurrent.futures
створює простір, де складні обчислення та дії вводу/виводу можуть плавно поєднуватися.
Ось зразок коду, який використовує concurrent.futures
:
35. Порівняйте Django і Flask з точки зору варіантів використання та масштабованості.
Дві зірки в сузір’ї веб-фреймворків Python, Django та Flask, сяють яскраво, відповідаючи різним вимогам розробників.
Для програмістів, які створюють масивні програми, керовані базами даних, Django є інструментом вибору, оскільки він постачається з ORM і вбудованим інтерфейсом адміністратора.
Однак проста і модульна конструкція Flask дає розробникам свободу вибору власних компонентів, що робить його ідеальним вибором для невеликих проектів або ситуацій, де необхідне легке, адаптоване рішення.
Обидва фреймворки можна масштабувати, щоб відповідати більшим вимогам щодо масштабованості.
Однак економна природа Flask дозволяє використовувати індивідуальну тактику масштабування, адаптовану до конкретних потреб, тоді як вбудовані можливості Django можуть дати йому невелику перевагу для швидкої розробки у більших і складніших проектах.
Висновок
Співбесіди зі сценаріями Python вимагають глибоких знань про можливості, складність і застосування мови.
Ретельна підготовка не тільки зміцнює технічну компетентність, але й вселяє впевненість, допомагаючи абітурієнтам швидко й точно проходити складний лабіринт питань.
Аспіранти можуть переконатися, що вони готові вирішувати як базові, так і прикладні проблеми Python, ознайомившись із ключовими ідеями, такими як паралелізм, принципи ООП та структури даних, а також занурившись у практичні програми, такі як веб-програмування та маніпулювання даними.
У результаті всебічна освіта стає важливою для успіху та може призвести до ситуацій, коли здібності до програмування на Python можуть перевершити та проявити творчість. Побачити Серія інтерв'ю Хашдорка за допомогу в підготовці до співбесіди.
залишити коментар