Mundarija[Yashirish][Show]
- 1. Python skripti nima va u Python dasturlashdan nimasi bilan farq qiladi?
- 2. Python-da axlat yig'ish qanday ishlaydi?
- 3. Ro‘yxat va kortej o‘rtasidagi farqni tushuntiring
- 4. Ro‘yxat tushunchalari nima va ulardan foydalanishga misol keltiring?
- 5. Chuqur nusxa ko‘chirish va nusxa ko‘chirish o‘rtasidagi farqni aytib bering?
- 6. Pythonda multithreading qanday amalga oshiriladi va u multiprocessingdan nimasi bilan farq qiladi?
- 7. Dekoratorlar nima va ular Pythonda qanday ishlatiladi?
- 8. *args va **kvarglar orasidagi farqni tushuntiring?
- 9. Funktsiyani dekoratorlar yordamida faqat bir marta chaqirish mumkinligini qanday ta'minlaysiz?
- 10. Pythonda meros qanday ishlaydi?
- 11. Usulni ortiqcha yuklash va bekor qilish nima?
- 12. Polimorfizm tushunchasini misol bilan aytib bering.
- 13. Instantsiya, sinf va statik usullarning farqini tushuntiring.
- 14. Python to'plamining ichki ishlashini tasvirlab bering.
- 15. Pythonda lug'at qanday amalga oshiriladi?
- 16. Nomlangan kortejlardan foydalanishning afzalliklarini tushuntiring.
- 17. try-except bloki qanday ishlaydi?
- 18. Ko'tarma va tasdiqlash gaplarining farqi nimada?
- 19. Pythonda binar fayldan ma'lumotlarni qanday o'qiysiz va yozasiz?
- 20. With operatori va uning kiritish-chiqarish fayli bilan ishlashdagi afzalliklarini tushuntiring.
- 21. Pythonda singleton modulini qanday yaratgan bo'lardingiz?
- 22. Python skriptida xotiradan foydalanishni optimallashtirishning bir necha usullarini ayting.
- 23. Regex yordamida berilgan satrdan barcha elektron pochta manzillarini qanday chiqarasiz?
- 24. Factory dizayn naqshini va uning Pythonda qo'llanilishini tushuntiring
- 25. Iterator va generator o'rtasidagi farq nima?
- 26. @property dekoratori qanday ishlaydi?
- 27. Python da asosiy REST API ni qanday yaratgan bo'lardingiz?
- 28. HTTP POST so'rovini bajarish uchun so'rovlar kutubxonasidan qanday foydalanishni tasvirlab bering.
- 29. Python yordamida PostgreSQL ma'lumotlar bazasiga qanday ulanasiz?
- 30. Pythonda ORM ning o‘rni qanday va mashhurini ayting?
- 31. Python skriptini qanday profillagan bo'lardingiz?
- 32. CPython da GIL (Global Interpreter Lock) ni tushuntiring
- 33. Python async/await ni tushuntiring. Bu an'anaviy ipdan qanday farq qiladi?
- 34. Python’ning concurrent.futures’idan qanday foydalanishingizni tasvirlab bering.
- 35. Django va Flask ni foydalanish holatlari va miqyosi jihatidan solishtiring.
- Xulosa
Texnologiya hayotimizning barcha jabhalarida mavjud bo'lgan bir davrda, Python skriptlarni yaratish ulkan va murakkab IT infratuzilmasining asosiy komponenti sifatida paydo bo'lib, foydalanish qulayligi va foydalilik paradigmasini keltirib chiqaradi.
Python-ning kuchi nafaqat sintaktik soddaligi va o'qilishi, balki moslashuvchanligida hamdir, bu unga past xavfli, boshlang'ich darajadagi skriptlar va yuqori darajadagi, korporativ darajadagi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish o'rtasidagi tafovutni osonlik bilan bartaraf etishga imkon beradi.
Python-ning keng kutubxonalari va ramkalari ma'lumotlarni tahlil qilish, veb-ishlab chiqish, sun'iy intellekt yoki tarmoq serverlari sohalarida bo'lsin, suyuq, hayoliy texnik sarguzashtga yo'l ochadi.
Muammolarni hal qilish vositasi bo'lishdan tashqari, Python, shuningdek, veb-ishlab chiqish uchun Django yoki ma'lumotlarni tahlil qilish uchun Pandas kabi ulkan kutubxonalar va ramkalar tufayli innovatsiyalar nafaqat qamrab olingan, balki tabiiy ravishda kiritilgan muhitni ham yaratadi.
Ma'lumotlar shoh bo'lgan dunyoda Python manipulyatsiya, tahlil qilish va boshqarish uchun kuchli vositalarni taqdim etadi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, natijada harakat qilish mumkin bo'lgan tushunchalar va strategik tanlovlarni yo'naltirish.
Python shunchaki dasturlash tili emas; Bu, shuningdek, rivojlanayotgan hamjamiyat, ishlab chiquvchilar, ma'lumotlar olimlari va texnologiya ishqibozlari ixtiro qilish, yaratish va IT sanoatini keyingi bosqichga olib chiqish uchun birlashadigan markazdir.
Python ishlab chiquvchilari innovatsiyalar, jarayonlarni takomillashtirish va mijozlarga xizmat ko'rsatishni yaxshilash uchun katalizator sifatida yangi tashkil etilayotgan startaplardan tortib, yaxshi tashkil etilgan tashkilotlargacha bo'lgan barcha hajmdagi korxonalar tomonidan qidiriladi.
Bundan tashqari, uning ochiq manba tabiati birgalikda o'rganish va hamkorlikda o'sish madaniyatini rivojlantiradi, bu esa tez o'zgaruvchan texnologik dunyoda rivojlanishda davom etishini kafolatlaydi.
2023-yilda Python-ni o'rganish - bu zamonaviy, moslashuvchan va texnologiya oqimini boshqarish uchun zarur bo'lib qolishni va'da qiladigan tilga sarmoyadir.
ning maydonlariga kirish imkonini beradi kompyuterni o'rganish, ma'lumotlar tahlili, kiberxavfsizlik va boshqalar, bularning barchasi raqamli davrni shakllantirish uchun juda muhimdir.
Shuning uchun biz siz uchun Python skripti bo'yicha eng yaxshi intervyu savollari ro'yxatini tuzdik, bu sizga dasturchi sifatida porlash va intervyuda qatnashish imkonini beradi.
1. Python skripti nima va u Python dasturlashdan nimasi bilan farq qiladi?
Python o'zining moslashuvchanligi bilan mashhur va har biri muayyan ishlar va maqsadlarga mos keladigan skript va dasturlash ko'nikmalarini beradi.
Python skripti asosan fayllarni boshqarish, takrorlanuvchi jarayonlarni avtomatlashtirish yoki g'oyalarni tezda prototip qilish uchun mo'ljallangan qisqaroq, samaraliroq skriptlarni yozish jarayonidir.
Ko'pincha mustaqil bo'lgan ushbu skriptlar harakatlar ro'yxatini tartibda samarali bajaradi.
Boshqa tomondan, Python dasturlash kutubxonalar, ramkalar va eng yaxshi amaliyotlardan foydalangan holda tuzilgan kodli kattaroq, murakkabroq dasturlarni yaratishga urg'u beradi.
Ularning ikkalasi bir xil tildan kelgan bo'lsa-da, dasturlash yaratish va ixtiro qilish paytida skriptlarni soddalashtiradi va avtomatlashtiradi. Bu farqni har bir fanning ko‘lami va maqsadlarida ko‘rish mumkin.
2. Python-da axlat yig'ish qanday ishlaydi?
Xotirani samarali boshqarishni ta'minlashning asosiy elementi Pythonning axlat yig'ish tizimidir.
Tizim resurslarini xotira oqishidan himoya qilish uchun fonda tinimsiz ishlaydi. Ushbu avtomatlashtirilgan yondashuv asosan havolalarni hisoblash usuliga asoslanadi, bunda har bir ob'ekt unga qancha boshqa ob'ektlar havola qilayotganini kuzatib boradi.
Ushbu hisob 0 ga tushganda, bu ob'ekt xotirani qayta tiklash uchun nomzod bo'ladi, bu element endi kerak emasligini ko'rsatadi.
Bundan tashqari, Python mos yozuvlar davrlarini topish va tozalash uchun oddiy ma'lumotnomalarni hisoblash usuli o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan tsiklik axlat yig'uvchidan foydalanadi.
Shunday qilib, ma'lumotnomalarni hisoblash va tsiklik axlat yig'ishning ikki qatlamli strategiyasi xotiradan ehtiyotkorlik bilan va samarali foydalanishni ta'minlaydi, Python ish faoliyatini kuchaytiradi, ayniqsa xotirani ko'p talab qiladigan ilovalarda.
Python-ning axlat yig'ish tizimi bilan interfeysni ko'rsatadigan oddiy kod namunasi quyida keltirilgan:
Ushbu parchada ikkita ob'ekt yaratilgan va tsiklni o'rnatish uchun o'zaro bog'langan. Keyinchalik axlat yig'uvchi gc.collect() yordamida qo'lda ishga tushiriladi, bu dasturchilar kerak bo'lganda Python xotirasini boshqarish mexanizmi bilan qanday ishlashi mumkinligini ko'rsatadi.
3. Ro‘yxat va kortej o‘rtasidagi farqni tushuntiring
Ro'yxatlar va kortejlar Python dunyosidagi ma'lumotlar uchun samarali konteynerlardir, lekin ular turli xil dasturlash maqsadlariga javob beradigan turli xususiyatlarga ega.
Kvadrat qavslar bilan belgilangan ro'yxat tarkibiy qismlarning o'lchamlarini o'zgartirish va dinamik o'zgartirish imkonini berish orqali moslashuvchanlikni ta'minlaydi.
Qavs ichiga olingan kortej esa o'zgarmasdir va funktsiya bajarilayotganda o'zining dastlabki holatini saqlab qoladi.
Kortejlar qat'iy, o'zgarmas ketma-ketlikni beradi, ro'yxatlar esa moslashuvchanlikni taklif qiladi, bu ma'lumotlarni qayta ishlash va o'zgartirishda turli xil foydalanishga imkon beradi.
Mana bir oz Python kodi Ro'yxat va kortejlardan qanday foydalanishni ko'rsatadigan namuna:
4. Ro‘yxat tushunchalari nima va ulardan foydalanishga misol keltiring?
Ro'yxatni tushunish - bu shartli mantiq va tsikllar kuchini yagona, tushunarli kod qatoriga birlashtirgan Python-da ro'yxatlar yaratishning samarali va ifodali usuli.
Ular bizning niyatlarimizni ro'yxatga aylantirish uchun soddalashtirilgan sintaksisni ta'minlaydi, iteratsiya va shartlilikni yagona, nozik tuzilishga birlashtiradi.
Ro'yxatni tushunish dasturchilarga har bir a'zoda operatsiyalarni bajarish va ma'lum mezonlarga qarab ularni filtrlash orqali ro'yxatlar yaratish qobiliyatini beradi, shu bilan birga tartibli kod bazasini saqlaydi.
Ushbu ekspressiv xususiyat Python dasturlashda samaradorlikni o'qishni yaxshilash orqali aniqlik bilan birlashtiradi, shuningdek, ba'zi holatlarda hisoblash yutuqlarini ta'minlaydi.
Quyida Python ro'yxatini tushunish tasviri ko'rsatilgan:
5. Chuqur nusxa ko‘chirish va nusxa ko‘chirish o‘rtasidagi farqni aytib bering?
Ko'paytiriladigan ob'ektlarning chuqurligi va yaxlitligi o'rtasidagi farqni aniqlaydi deepcopy
va copy
Pythonda.
Asl joylashtirilgan ob'ektlarga havolalarni saqlab, yangi element yaratish orqali, a copy
ularning taqdirlarini o'zaro bog'liqlik to'rida to'qadigan sayoz replika yaratadi.
Deepcopy
asl ob'ektni va uning barcha ierarxik komponentlarini rekursiv nusxalash, barcha ulanishlarni uzish va o'zgarishlarda avtonomiyani saqlab qolish orqali butunlay avtonom klon yaratadi.
Shuning uchun, ob'ekt mustaqilligining zarur darajasiga qarab, deepcopy
keng qamrovli reproduktsiyani ta'minlaydi, nusxa esa shunchaki sirt darajasida takrorlashni beradi.
Bu qanday qilib ko'rsatish uchun ba'zi kod copy
va deepcopy
bir-biridan farq qiladi:
6. Pythonda multithreading qanday amalga oshiriladi va u multiprocessingdan nimasi bilan farq qiladi?
Python-ning multiprocessing va multithreading ikkalasi ham bir vaqtning o'zida bajarilishini ta'minlaydi, lekin turli paradigmalardan foydalanadi.
Bitta jarayon ichida ko'p ish zarralarini ishlatib, ko'p ish zarrachalari umumiy xotira maydonida bir vaqtning o'zida vazifalarni bajarishga imkon beradi.
Biroq, Python's Global Interpreter Lock (GIL) tufayli haqiqiy parallel ipni bajarish qiyin bo'lishi mumkin.
Boshqa tomondan, multiprocessing bir nechta jarayonlardan foydalanadi, ularning har biri alohida Python tarjimoniga va xotira maydoniga ega bo'lib, haqiqiy parallellikni ta'minlaydi.
Kirish/chiqarish bilan bog'langan faoliyatlar uchun ko'p ish zarralari engilroq va amaliydir, lekin ko'p ishlov berish protsessor bilan bog'liq bo'lgan holatlarda haqiqiy parallel bajarish juda muhim bo'lgan hollarda ustunlik qiladi.
Mana, ko'p ishlov berish va ko'p ish zarralarini taqqoslaydigan qisqa kod namunasi:
7. Dekoratorlar nima va ular Pythonda qanday ishlatiladi?
Python-da dekorativlar foydalilik va soddalikni oqlangan tarzda birlashtirib, funktsiyalarni sezilarli darajada oshiradi yoki o'zgartiradi.
Dekoratorlarni funksiyani chiroyli tarzda qoplaydigan, uning asosiy xususiyatini o'zgartirmasdan, uning imkoniyatlariga qo'shadigan parda sifatida tasavvur qiling.
Belgi bilan ko'rsatilgan ushbu ob'ektlar @
, funktsiyani kirish sifatida qabul qiling va butunlay yangi funktsiyani chiqaring, bu funksiya xatti-harakatlarini o'zgartirishning uzluksiz vositalarini taklif qiladi.
Dekoratorlar ro'yxatga olishdan kirishni boshqarishgacha, aniq, tushunarli sintaksisni saqlab, yangi qatlamlar bilan kodni yaxshilashga qadar keng imkoniyatlarni beradi.
Bu erda dekorativlar qanday ishlatilishini ko'rsatadigan oddiy Python kod misoli:
8. *args va **kvarglar orasidagi farqni tushuntiring?
Pythonning moslashuvchan parametrlari *args
va **kwargs
funktsiyalarga bir qator argumentlarni to'g'ri qabul qilishiga ruxsat bering.
Funksiya yordamida istalgan sonli pozitsion argumentlarni qabul qilishi mumkin *args
parametr, bu ularni kortejga guruhlaydi.
Bundan farqli o'laroq, funktsiya yordamida istalgan miqdordagi kalit so'z argumentlarini qabul qilishi mumkin **kwargs
parametr, bu ularni lug'atga guruhlaydi.
Ikkalasi ham funktsiyani qurish va chaqirishda dinamizm va moslashuvchanlik uchun kanal sifatida ishlaydi, **kwargs
esa o'zboshimchalik bilan kiritilgan kalit so'zlarni boshqarish uchun tuzilgan usulni taklif qiladi *args
aniqlanmagan pozitsion kirishlarni nozik tarzda boshqaradi.
Birgalikda ular keng ko'lamli dastur stsenariylarini mohirona va aniq boshqarish orqali Python funktsiyalarining moslashuvchanligi va mustahkamligini yaxshilaydi.
Foydalanadigan Python kodiga misol *args
va **kwargs
quyida keltirilgan:
9. Funktsiyani dekoratorlar yordamida faqat bir marta chaqirish mumkinligini qanday ta'minlaysiz?
Python dekoratorlari foydalilikni nafislik bilan uyg'unlashtirishga mohir, bu funksiyaning bajarilishida yagonaligini ta'minlash uchun zarur.
Funktsiyani o'rab olish uchun dekoratorni loyihalash va ichki holatni saqlab, ichidagi bu ma'lumotni kuzatib borish mumkin.
Inkapsullangan funksiya bir marta chaqiriladi va bajariladi va dekorator qo'ng'iroqni yozib oladi. Keyingi qo'ng'iroqlar bloklanadi, bu funksiya bezovta qilinmasligini ta'minlash orqali takroriy bajarilishlardan himoya qiladi.
Dekoratorlarning ushbu ilovasi yordamida funksiya chaqiruvlarini nozik, ammo samarali tarzda boshqarish mumkin, bu ham go'zal, ham ko'zga tashlanmaydigan tarzda o'ziga xoslikni kafolatlaydi.
Funktsiyani chaqirish sonini cheklash uchun dekoratorlardan qanday foydalanish mumkinligini ko'rsatadigan kod namunasi:
10. Pythonda meros qanday ishlaydi?
Python-ning meros tizimi sinflar o'rtasida ierarxik bog'lanishlar tarmog'ini yaratadi, bu ota-klassning xususiyatlari va funktsiyalarini uning avlodlari bilan bo'lishish imkonini beradi.
U olingan (bola) sinflarga o'zlarining asosiy (ota-ona) sinflaridan funksiyalarni meros qilib olish, almashtirish yoki qo'shish imkonini beruvchi naslni boshqaradi, kodni qayta ishlatish va mantiqiy, ierarxik dizaynni rag'batlantiradi.
Bolalar sinfi kuchli, ko'p qatlamli ob'ekt modelini yaratib, ota-onasidan qobiliyatlarni o'zlashtirishdan tashqari, o'zining noyob xususiyatlari va xatti-harakatlarini joriy qilishi mumkin.
Ushbu yondashuvda meros funksionallikni sinf ierarxiyasining arteriyalari bo'ylab mohirlik bilan taqsimlaydi, yaxlit, yaxshi tashkil etilgan ob'ektga yo'naltirilgan arxitekturani yaratadi.
Quyidagi soddalashtirilgan Python kodi merosni ko'rsatadi:
11. Usulni ortiqcha yuklash va bekor qilish nima?
ning ikkita tamal toshi ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash, usulni haddan tashqari yuklash va usulni bekor qilish, ishlab chiquvchilarga bir xil usul nomidan bir nechta maqsadlarda foydalanish imkonini beradi.
Bitta usul usulni haddan tashqari yuklash tufayli ko'plab imzolarga ega bo'lish orqali turli xil ma'lumotlar turlarini va argumentlarni hisobga olishi mumkin.
Boshqa tomondan, usulni bekor qilish pastki sinfga o'zining ota-klassida allaqachon aniqlangan usulga o'zining maxsus ilovasini qo'shish imkonini beradi, bu esa bolaning versiyasi chaqirilishini kafolatlaydi.
Bu strategiyalar birgalikda kontekstga va ilovaning o'ziga xos talablariga bog'liq bo'lgan usul xatti-harakatlarini faollashtirish orqali moslashuvchanlikni yaxshilaydi.
Mana ikkala kontseptsiyaga misol bo'ladigan kod namunasi:
12. Polimorfizm tushunchasini misol bilan aytib bering.
Polimorfizm - bu har xil turdagi ma'lumotlar uchun yagona interfeysdan foydalanish amaliyotidir.
Ushbu g'oya ob'ektlarni o'ziga xos turiga yoki sinfiga qarab turli usullar bilan qayta ishlash erkinligini berib, dizayndagi moslashuvchanlik va miqyoslilikni ta'minlaydi.
Aslini olganda, polimorfizm turli sinflar ob'ektlarini meros orqali bir xil sinfning namunalari sifatida ko'rib chiqishga imkon berish orqali alohida xatti-harakatlarni saqlab, birlashtirilgan o'zaro ta'sirlarni ta'minlaydi.
Ushbu dinamik xususiyat bitta funktsiya yoki operatorga turli xil ob'ektlar bilan hech qanday muammosiz o'zaro ta'sir o'tkazishga imkon berish orqali kod soddaligini rag'batlantiradi.
Mana polimorfizmni ko'rsatadigan aniq kod namunasi:
13. Instantsiya, sinf va statik usullarning farqini tushuntiring.
Misol, sinf va statik usullarning barchasi Python-da ob'ekt va sinf ma'lumotlari bilan o'zaro ta'sir qilishning o'ziga xos usullariga ega.
Eng keng tarqalgan turdagi, misol usullari, sinf namunasi ma'lumotlariga ta'sir qiladi va kirish sifatida sinfning odatda o'zi deb ataladigan misolini oladi.
Sinfning o'zi (ko'pincha cls deb ataladi) sinf usullari bo'yicha argument sifatida qabul qilinadi, ular @classmethod bilan belgilanadi va ular sinf darajasidagi ma'lumotlarni boshqaradi.
@staticmethod xesh belgisi bilan belgilangan statik usullar sinf yoki misol holatlariga ta'sir qilmaydi, chunki ular sinf ichida joylashgan mustaqil funktsiyalardir va birinchi parametr sifatida self yoki cls ni olmaydi.
Har bir usul turi turli xil kirish va yordamchi dasturlarni ta'minlaganligi sababli, ob'ektga yo'naltirilgan arxitekturalar moslashuvchan va aniq.
Koddagi ushbu usul turlaridan biriga misol sifatida:
14. Python to'plamining ichki ishlashini tasvirlab bering.
Ichki ma'lumotlar tuzilishi heshtable deb ataladigan Python to'plami kuchli va samarali operatsiyalarni bajarish uchun alohida komponentlarning tartibsiz to'plami tomonidan qo'llaniladi.
Python to'plamga element qo'shilganda ma'lumotlarni tezda boshqarish va olish uchun xesh funktsiyasidan foydalanadi, elementni xesh qiymatiga aylantiradi va keyin uning xotiradagi joylashuvini belgilaydi.
Tez a'zolik tekshiruvlarini osonlashtirish va takroriy yozuvlarni o'chirish orqali bu usul to'plamdagi har bir elementning noyob va oson kirishiga ishonch hosil qiladi.
Shu sababli, to'plamlarning o'ziga xos arxitekturasi birlashmalar, kesishmalar va farqlar kabi operatsiyalarni optimallashtirishga intiladi, natijada kichik, samarali ma'lumotlar tuzilmasi paydo bo'ladi.
Mana Python to'plami bilan qanday ishlashni ko'rsatadigan kodning bir qismi:
15. Pythonda lug'at qanday amalga oshiriladi?
Xeshtable Python-da lug'atning asosi bo'lib xizmat qiladi va tezkor ma'lumotlarni olish va manipulyatsiya qilish imkonini beradi. Lug'atlar dinamik, tartibsiz kalit-qiymat juftliklari to'plamidir.
Python kalit-qiymat juftligi chiqarilganda kalit xeshini hisoblash uchun xesh funksiyasidan foydalanadi, bu qiymat xotiradagi saqlash manzilining joylashuvini aniqlaydi.
Xesh funktsiyasi tarjimonni darhol xotira manziliga yo'naltirganligi sababli, ushbu dizayn kalitlarga asoslangan ma'lumotlarga tezkor kirishni taklif qiladi va qidirish, qo'shish va o'chirish operatsiyalarida hayratlanarli darajada samarali.
Python lug'atlari tomonidan taqdim etilgan tezlik va moslashuvchanlikning jozibali kombinatsiyasi tufayli ishlab chiquvchilar ma'lumotlarni oson va samarali boshqarishi mumkin.
Quyida Python lug'atidan qanday foydalanishni ko'rsatadigan kod namunasi keltirilgan:
16. Nomlangan kortejlardan foydalanishning afzalliklarini tushuntiring.
Python-da nomli kortejlardan foydalanish sinflarning ifodaliligini kortejlarning soddaligi bilan mohirlik bilan uyg'unlashtiradi, natijada kichik, o'z-o'zidan tushunarli ma'lumotlar tuzilmasi paydo bo'ladi.
An'anaviy kortej nomli kortejlar orqali kengaytiriladi, ular kortejlarning o'zgarmasligi va xotira samaradorligini saqlaydi, shu bilan birga kodni o'qish va o'z-o'zini tavsiflashni yaxshilash uchun nomlangan maydonlarni qo'shadi.
Nomlangan kortejlar aniq, tushunarli va bajaruvchi kodni hech qanday usulsiz sodda, engil ob'ektlarni o'rnatish orqali targ'ib qiladi, bu ham ishlab chiquvchi tajribasini, ham hisoblash samaradorligini oshiradi.
Natijada, nomlangan kortejlar tezlikni pasaytirmasdan ma'lumotlar tuzilishi va o'qilishini yaxshilaydigan kuchli vositaga aylanadi.
Nomlangan kortejlardan foydalanishni ko'rsatadigan kod namunasi quyida ko'rsatilgan:
17. try-except bloki qanday ishlaydi?
try-except bloki Python ekspressiv sintaksisida qo'riqchi vazifasini bajaradi, ish vaqtidagi tartibsizliklardan hushyorlik bilan himoya qiladi va yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammolarga qaramay, bajarilishning silliq oqimini saqlaydi.
Sinab ko'rish bloki xatolikka duch kelganda, boshqaruv avtomatik ravishda tegishli blokdan tashqariga o'tkaziladi, bu erda muammo hisobot berish, tuzatish yoki istisnoni qayta tiklash orqali hal qilinadi.
Istisno holatlarni maqsadli va boshqariladigan tarzda ko'rib chiqish orqali ushbu tizim nafaqat buzilishlarni oldini oladi, balki yaxshilaydi. foydalanuvchi tajribasi va ma'lumotlar yaxlitligi.
Natijada try-except bloki xatolarni boshqarishni dastur bajarilishi bilan mohirlik bilan aralashtirib, dastur mustahkamligi va barqarorligini kafolatlaydi.
Mana try-except blokidan foydalanadigan kichik kod namunasi:
18. Ko'tarma va tasdiqlash gaplarining farqi nimada?
Python-ning xatolarni qayta ishlashdagi oshirish va tasdiqlash bayonotlari istisnolarni boshqarishning ikkita alohida, ammo bog'liq ifodasini ifodalaydi.
The raise
bayonot dasturchiga xato xabarlari va oqimlari ustidan aniq nazoratni beradi, bu ularga aniq istisnolarni keltirib chiqarishga imkon beradi.
Assert
, boshqa tomondan, avtomatik ravishda yaratish orqali disk raskadrovka vositasi sifatida ishlaydi AssertionError
agar uning tegishli sharti qoniqtirilmasa, dastur ishlab chiqish jarayonida mo'ljallangan tarzda bajarilishini kafolatlaydi.
Assert
oddiygina shartlarni tekshiradi, disk raskadrovka va tekshirishni yaxshilaydi, ko'tarish esa kengroq va aniqroq nazoratni ta'minlaydi. Ham ko'taradi va ham nazorat ostida istisno ishlab chiqarishga ruxsat beradi.
Bu erda qanday foydalanishni ko'rsatadigan ba'zi namuna kodlari raise
va assert
:
19. Pythonda binar fayldan ma'lumotlarni qanday o'qiysiz va yozasiz?
O'rnatilgan ochiq funksiyadan ikkilik rejim spetsifikatsiyasi bilan foydalanish, Python-da ikkilik fayllar bilan o'zaro aloqa qilish aniqlik va soddalik muvozanatini talab qiladi.
foydalanish rb
or wb
ikkilik faylni ochish rejimlari ikkilik ma'lumotlarni o'qish yoki yozishda ma'lumotlarning kodlanmagan, xom ko'rinishida ishlov berilishini ta'minlaydi.
Ushbu rejimlardan foydalangan holda, Python rasmlar yoki bajariladigan fayllar kabi matn bo'lmagan ma'lumotlarni boshqarishni soddalashtiradi, bu esa dasturchilarga ikkilik ma'lumotlarni aniq va oson ishlov berish va tahlil qilish imkonini beradi.
Shu sababli, Python-da ikkilik fayl operatsiyalari keng ko'lamli ilovalar uchun eshikni ochadi, jumladan, ma'lumotlarni ketma-ketlashtirish, tasvirni qayta ishlash va ikkilik tahlil qilish, bir nechtasini eslatib o'tish kerak.
Ikkilik fayldan foydalanib, ushbu kod misoli ma'lumotlarni o'qish va yozishni ko'rsatadi:
20. ni tushuntiring with
bayonnomasi va uning fayl kiritish-chiqarish bilan ishlashdagi afzalliklari.
I/U faylida tez-tez ishlatiladigan Python's with statement kontekstni boshqarish g'oyasi tufayli resurslardan samarali foydalanilishiga ishonch hosil qiladi.
Fayllar bilan ishlashda, with
bayonot foydalanishdan keyin faylni darhol yopadi, hatto harakat bajarilayotganda istisno sodir bo'lsa ham, resurslarning sizib chiqishidan himoya qiladi va toza tugatishni kafolatlaydi.
Qozon kodini yo'q qilish orqali bu sintaktik shakar kodni o'qishni yaxshilaydi. Shuningdek, u resurslarni boshqarish va istisnolardan foydalanishni integratsiyalash orqali ishonchlilik va soddalikni oshiradi.
Natijada, with iborasi sizning fayl operatsiyalaringiz ishonchli va toza bo'lishini ta'minlash, kutilmagan muammolardan himoya qilish va kod ravshanligini oshirish uchun zarur bo'ladi.
dan foydalanadigan kod misoli with
fayl operatsiyalaridagi bayonot:
21. Pythonda singleton modulini qanday yaratgan bo'lardingiz?
Sinf usullari va ichki tekshiruvlar kombinatsiyasi Python-da yagona sinf modulini yaratish uchun ishlatiladi, bu dizayn namunasi faqat bitta sinf namunasini yaratishga imkon beradi.
O'z nusxasini kuzatib borish va uni yaratish yoki qaytarish usulini taqdim etish orqali sinf keyingi namunalar birinchi nusxani takrorlashiga ishonch hosil qilish uchun ushbu naqshga amal qiladi.
Yagona nazorat nuqtasi, resurslarga yagona kirish va raqobatdosh manipulyatsiyalardan himoya qilish bilan Singleton yagona nazorat nuqtasini ta'minlaydi.
Natijada, u umumiy resurslarni qamrab olish uchun samarali vositaga aylanadi, dastur bo'ylab izchil kirish va o'zgartirishni kafolatlaydi.
Mana, Singleton sinfini ko'rsatadigan kichik Python kod namunasi:
22. Python skriptida xotiradan foydalanishni optimallashtirishning bir necha usullarini ayting.
Python skripti xotirasini iste'mol qilishni optimallashtirish ko'pincha ma'lumotlar strukturasini tanlash, algoritmni takomillashtirish va resurslarni boshqarish o'rtasida ehtiyotkorlik bilan muvozanatlash harakatini talab qiladi.
Katta ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashda, masalan, ro'yxatlar o'rniga generatorlardan foydalanish, ularni xotirada saqlashdan ko'ra, ularni tezda baholashda dangasa xotiradan foydalanishni sezilarli darajada kamaytirishi mumkin.
Raqamli ma'lumotlarni ro'yxatlar emas, balki massiv ma'lumotlar tuzilmalari bilan ishlash va tejamkor foydalanish orqali xotiradan foydalanishni yanada kamaytirish mumkin. __slots__
dinamik atributlarning shakllanishini nazorat qilish uchun sinfdagi deklaratsiyalar.
Shunday qilib, unumdorlik va resurslardan foydalanishni muvozanatlash orqali siz Python dasturlari nafaqat samarali, balki ular qancha xotira ishlatishini ham o'ylashiga ishonch hosil qilishingiz mumkin.
Ishlatilgan xotira hajmini kamaytirish uchun generatordan foydalanadigan kodning qisqacha namunasi:
23. Regex yordamida berilgan satrdan barcha elektron pochta manzillarini qanday chiqarasiz?
Python-dagi oddiy iboralar (regex) elektron pochta manzillarini satrdan ajratib olish uchun aniqlik va ko'p qirralilikni birlashtirib, ishlab chiquvchiga matnli materiallarni mohirona filtrlash va kerakli naqshlarni aniqlash imkonini beradi.
Elektron pochta manzilining tuzilishini o'rnatish uchun qayta modul yordamida regex naqshini yaratadi. Keyin, siz foydalanishingiz mumkin findall
maqsadli satrdan barcha hodisalarni olish uchun.
Ushbu usul barcha yashirin elektron pochta manzillarini olish uchun matnli labirintni mohirona boshqaradi, bu nafaqat chiqarish jarayonini tezlashtiradi, balki to'g'riligini ham ta'minlaydi.
Regex-dan Python skriptlarining ma'lumotlarini qayta ishlash va tahlil qilishni oshirish, satrlardan ma'lum ma'lumotlarni samarali chiqarish uchun mohirona foydalanish mumkin.
Bu erda elektron pochta xabarlarini chiqarish uchun regexdan foydalanadigan kodning bir qismi:
24. Factory dizayn naqshini va uning Pythonda qo'llanilishini tushuntiring
Ob'ektga yo'naltirilgan dasturlashning asosiy tamoyili, zavod dizayni namunasi, yaratiladigan ob'ektlarning aniq sinfini aniqlamasdan ob'ektlarni yaratishdir.
Zavod naqshini Python-da metod kiritishlari yoki konfiguratsiyalariga qarab bir nechta sinflarning misollarini qaytaradigan usul yaratish orqali oqlangan tarzda amalga oshirish mumkin.
Ba'zan "Zavod" deb ataladigan ushbu protsedura bir nechta sinf namunalarini to'qish uchun markaz vazifasini bajaradi va ob'ektlar qo'ng'iroq qiluvchi sinflarni qo'lda yaratmasdan yaratilishini kafolatlaydi.
Shunday qilib, zavod namunasi kodning modulliligi va uyg'unligini yaxshilagan holda ajratilgan, kengaytiriladigan arxitekturani saqlaydi. Shuningdek, u ob'ektlarni qurish uchun soddalashtirilgan texnikani taklif qiladi.
25. Iterator va generator o'rtasidagi farq nima?
Python-ning iteratorlari va generatorlaridan ko'rinib turibdiki, ikkala konstruktsiya ham qiymatlar orqali aylanish imkonini beradi, ammo ularni amalga oshirish va ishlatishda nozik farqlar mavjud.
Tez-tez rentabellikdan foydalanish bilan aniqlanadigan generator avtomatik ravishda o'z holatini saqlab qoladi va qisqa vaqt ichida qiymatlarni ishlab chiqarishning qisqa va xotirani samarali usulini ta'minlaydigan funksiya bilan amalga oshiriladi.
Odatda sinf sifatida amalga oshiriladigan iterator kabi usullardan foydalanadi __iter__
va __next__
uning iteratsiya holatini boshqarish va qiymatlarni ishlab chiqarish.
Natijada, har birining muayyan foydalanish holatlariga asoslangan o'ziga xos afzalliklari bor, iteratorlar ma'lumotlar bo'ylab ob'ektga yo'naltirilgan ob'ektga yo'naltirilgan yo'lni taklif qiladilar, generatorlar esa engil, dangasa baholash texnikasini taklif qiladi.
Ikkala usul ham ishlab chiquvchining arsenaliga qo'shimcha bo'lib, turli vaziyatlarda ma'lumotlarni tez va samarali o'rganish imkonini beradi.
Mana Python-da iterator va generator kodining bir qismi:
26. Qanday qilib @property
dekorativ ishi?
Python-dagi '@property' dekoratori usul qo'ng'iroqlarini atributga o'xshash kirishga aylantiradigan, ob'ektdan foydalanish qulayligi va ifodaliligini yaxshilaydigan yoqimli ohangni ijro etadi.
Usulni @property yordamida qavslarsiz chaqirish mumkin, bu atributga kirishga o'xshaydi. Bu ob'ektlarning o'zaro ta'siri uchun aniqroq va foydalanish uchun qulay interfeys yaratadi.
Bundan tashqari, u funksionallik va inkapsulyatsiyaning mohir muvozanatini taklif qiladi, intuitiv interfeysni taqdim etishda ob'ekt holatini himoya qiladi va ishlab chiquvchilarga getter va setter usullaridan foydalangan holda atributlarni osongina belgilash imkonini beradi.
Usul funksionalligini atributlarga kirish imkoniyati bilan birlashtirib, @property
dekorator hal qiluvchi vosita sifatida paydo bo'ladi va to'g'ridan-to'g'ri, ammo samarali ob'ektlar o'zaro ta'siri paradigmasini taklif qiladi.
Python-ga misol @property
Dekorator quyida ko'rsatilgan:
27. Python da asosiy REST API ni qanday yaratgan bo'lardingiz?
HTTP so'rovlari orqali o'zaro aloqada bo'lgan veb-xizmatlarni yaratish uchun ishlab chiquvchilar oddiy so'rovlarni yaratishda Flask kabi ramkalarning ekspressiv qobiliyatidan tez-tez foydalanadilar. REST API Pythonda.
Oddiy va tushunarli sintaksisi bilan Flask ishlab chiquvchilarga bir qator HTTP usullari, jumladan GET va POST orqali kirish mumkin bo'lgan marshrutlarni yaratishga imkon beradi, asosiy ilova bilan bog'lanish uchun.
Flask yordamida yaratilgan REST API HTTP so'rovlarini osongina qabul qilishi, mavjud ma'lumotlarni qayta ishlashi va turli funksiyalar bilan bog'langan noyob so'nggi nuqtalarni belgilash orqali javoban tegishli ma'lumotlarni taqdim etishi mumkin.
Tarmoqli muhitda turli xil dasturiy ta'minot komponentlari o'rtasida uzluksiz aloqani ta'minlash uchun ishlab chiquvchilar Python va Flask kombinatsiyasidan foydalangan holda kuchli REST API-lardan foydalanishlari mumkin.
REST API yaratish uchun Flask-dan foydalanadigan kichik kod parchasi:
28. HTTP POST so'rovini bajarish uchun so'rovlar kutubxonasidan qanday foydalanishni tasvirlab bering.
Python so'rovlar kutubxonasi HTTP aloqasidagi qiyinchiliklarni xush kelibsiz APIga aylantiradigan va HTTP POST so'rovlari yordamida onlayn xizmatlar bilan o'zaro aloqani sodda va tabiiy qiladigan kuchli vositadir.
POST so'rovi post usulidan foydalanib, maqsad URL manzilini berish va yuboriladigan materialni biriktirish orqali amalga oshiriladi, unda forma ma'lumotlari, JSON, fayllar va boshqalar bo'lishi mumkin.
So‘rovlar kutubxonasi so‘ngra asosiy HTTP ulanishini boshqaradi, ma’lumotlarni belgilangan URL manziliga jo‘natadi va suyuq internet o‘zaro ta’sirlarini faollashtirish uchun serverning javobini to‘playdi.
Ishlab chiquvchilar onlayn xizmatlar bilan osongina bog'lanishlari, shakl ma'lumotlarini yuborishlari va so'rovlar orqali veb-API interfeyslari bilan mahalliy ilovalar va global veb o'rtasidagi bo'shliqni bartaraf etishlari mumkin.
So'rovlar kutubxonasidan foydalanib, quyidagi kod namunasi HTTP POST so'rovini qanday yuborishni ko'rsatadi:
29. Python yordamida PostgreSQL ma'lumotlar bazasiga qanday ulanasiz?
Python muhitidan PostgreSQL ma'lumotlar bazasi bilan ishlash ma'lumotlar bazasi bilan uzluksiz o'zaro ta'sir qilish imkonini beruvchi kuchli ko'prik bo'lgan psycopg2 to'plami tomonidan oqlangan tarzda boshqariladi.
Foydalanish orqali psycopg2
, dasturchilar osongina ulanishlar yaratishi, SQL so'rovlarini bajarishi va natijalarga erishishi mumkin, bu esa PostgreSQL imkoniyatlarini Python dasturlariga bevosita integratsiyalashi mumkin.
Maʼlumotlar bazasining murakkab funksiyalarini faqat bir necha qator kodlar bilan ochishingiz mumkin, bu maʼlumotlarga kirish, oʻzgartirish va aniqlik va samaradorlik bilan saqlanishini kafolatlaydi.
Ushbu modul ishlab chiquvchilarga Python va PostgreSQL o'rtasidagi sinergiyani oqilona amalga oshirish orqali o'z ilovalarida relyatsion ma'lumotlar bazalaridan to'liq foydalanish imkonini beradi.
Bu erda qanday foydalanishni ko'rsatadigan namuna kodi psycopg2
PostgreSQL ma'lumotlar bazasiga ulanish uchun kutubxona:
30. Pythonda ORM ning o‘rni qanday va mashhurini ayting?
Python-da ob'ekt bilan bog'liq xaritalash (ORM) ishlab chiquvchilarga Python sinflari va ob'ekt paradigmalaridan foydalangan holda ma'lumotlar bazalari bilan bog'lanish imkonini beradi.
U ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash va relyatsion ma'lumotlar bazasini boshqarish o'rtasida harmonik vositachi sifatida ishlaydi.
Python muhitidagi eng mashhur ORMlardan biri bo'lgan SQLAlchemy yuqori darajadagi, ob'ektga yo'naltirilgan sintaksisdan foydalangan holda bir nechta SQL ma'lumotlar bazalari bilan o'zaro ishlash uchun to'liq vositalar to'plamini taklif etadi.
SQLAlchemy yordamida ma'lumotlar bazasi ob'ektlari Python sinflari sifatida taqdim etilishi mumkin, bu sinflarning misollari ma'lumotlar bazasi jadvallarida qatorlar sifatida xizmat qiladi.
Bu dasturchilarga hech qanday xom SQL so'rovlarini yozmasdan ma'lumotlar bazalari bilan ishlash imkonini beradi.
SQL va ma'lumotlar bazasiga ulanishning murakkabligi tufayli, SQLAlchemy kabi ORMlar foydalanuvchilarga qulayroq, xavfsiz va barqaror ma'lumotlar bazasi o'zaro ta'sirini ta'minlaydi.
Bu erda SQLAlchemy qanday ishlashini ko'rsatadigan oddiy misol:
31. Python skriptini qanday profillagan bo'lardingiz?
Python skripti har qanday mumkin bo'lgan ishlash to'siqlarini topish va samaradorlikni oshirish uchun uning hisoblash tuzilishini va uni bajarish vaqt va makon tafsilotlarini tahlil qilish orqali profillanadi.
Ishlab chiquvchilar o'rnatilgan dasturdan foydalangan holda ish vaqti davomida o'z kodlarining xatti-harakatlarini sinchkovlik bilan tahlil qilishlari mumkin cProfile
moduli.
Shunday qilib, ular funktsiya chaqiruvlari, bajarilish vaqtlari va qo'ng'iroqlar munosabatlari haqida to'liq ma'lumotlarni olishlari mumkin, bu ularga ishlashdagi qiyinchiliklarni aniqlash va hal qilish imkonini beradi.
Siz kodning nafaqat to'g'ri, balki samarali ishlashiga, hisoblash resurslarini muvozanatlashiga va dasturning umumiy ishlashini yaxshilashga, shu jumladan ishlab chiqishning hayot aylanishiga profil yaratishga kafolat bera olasiz.
Shunday qilib, ishlab chiquvchilar dasturlarni ehtiyotkorlik bilan profillash orqali samaradorlikdan himoya qilishlari mumkin, bu ularning ishonchli sozlanishi va turli xil hisoblash talablarida ishlashini ta'minlaydi.
Bu erda Python skriptini profillashning oddiy misoli cProfile
modul:
32. CPython da GIL (Global Interpreter Lock) ni tushuntiring
CPython-dagi Global Interpreter Lock (GIL) qo'riqchi vazifasini bajaradi, bu esa bir vaqtning o'zida Python bayt-kodini bitta jarayonda, hatto ko'p tarmoqli ilovalarda ham ishlatishini kafolatlaydi.
Garchi bu muammo bo'lib tuyulishi mumkin bo'lsa ham, GIL CPython xotirasini boshqarish va ichki ma'lumotlar tuzilmalarini bir vaqtning o'zida kirishdan himoya qilish va tizim yaxlitligini saqlashda juda muhimdir.
I/U-ga bog'langan faoliyatda ko'p ish zarralariga bo'lgan ehtiyojni yodda tutish kerak, bunda iplar ma'lumotlarning yetkazilishi yoki qabul qilinishini kutishi kerak, chunki GIL bu ehtiyojni bartaraf etmaydi.
Shunday qilib, GIL protsessor bilan bog'liq faoliyat uchun qiyinchiliklar tug'dirsa ham, uning xatti-harakatlarini tushunish va ko'p ishlov berish yoki bir vaqtda dasturlashni qo'llash kabi texnikalarni moslashtirish ishlab chiquvchilarga samarali, bir vaqtning o'zida Python dasturlarini yaratishga imkon beradi.
Bu erda iplardan foydalanadigan va GIL protsessor bilan bog'liq vazifalarga qanday ta'sir qilishi mumkinligini ko'rsatadigan Python kodiga misol:
33. Python async/await ni tushuntiring. Bu an'anaviy ipdan qanday farq qiladi?
Python-dagi asinxron/kutish sintaksisi asinxron dasturlash dunyosini ochadi, bu paradigma ba'zi funktsiyalarni boshqarishni ish vaqti muhitiga o'tkazishga imkon beradi, shu bilan birga boshqa tadbirlar dastur samaradorligini oshiradi.
Async/await faoliyatni bir ish zarrachasida saqlaydi, lekin bajarilishini vazifalar o'rtasida o'tishga imkon beradi, bu esa ipni boshqarishning murakkabligisiz blokirovka qilinmasligini ta'minlaydi.
Bu klassik ipdan farqli o'laroq, iplar parallel ravishda ishlaydi va ko'pincha murakkab boshqaruv va sinxronizatsiyani talab qiladi.
Natijada, ishlab chiquvchilar bir vaqtning o'zida kiritish-chiqarish bilan bog'liq bo'lgan harakatlarni samarali va parallellikni boshqarishga to'g'ridan-to'g'ri yondashuv bilan boshqarishi mumkin.
Bu kooperativ ko'p vazifali modelni targ'ib qiladi, unda jarayonlar o'z xohishiga ko'ra nazorat qiladi.
Natijada, async/await bir vaqtning o'zida ilovalarni loyihalashning o'ziga xos, soddalashtirilgan usulini taklif qiladi, ayniqsa kiritish-chiqarish operatsiyalari keng tarqalgan bo'lib, unumdorlik va murakkablik o'rtasidagi muvozanatni topadi.
Async/await dan foydalanadigan Python kodiga misol quyida keltirilgan:
34. Python-dan qanday foydalanishni tasvirlab bering concurrent.futures
.
ish zarralari yoki jarayonlar orqali chaqiriladigan narsalarni asinxron bajarish uchun interfeys, ishlab chiquvchilar asinxron va parallel operatsiyalarni oqilona boshqarishi mumkin.
Ushbu modul Ijrochilar (ThreadPoolExecutor va ProcessPoolExecutor) orqali iplarni o'tkazish va ko'p ishlov berishning nozik tomonlarini qamrab olgan holda, qo'ng'iroq qilinadigan elementlarning resurslarini taqsimlash va bajarilishini boshqaradi.
Ishlab chiquvchilar protsessor bilan bog'liq harakatlar uchun ko'p yadroli protsessorlardan samarali foydalanishlari va bajaruvchiga vazifalarni yuborish orqali bloklanmagan kiritish-chiqarish operatsiyalarini ta'minlashlari mumkin, keyin ularni bir vaqtning o'zida bajarishi va hatto natijalarini jamlashi mumkin.
Ilovalar sezgir va samarali bo'lishini ta'minlash uchun, concurrent.futures
murakkab hisob-kitoblar va kiritish-chiqarish ishlari muammosiz birlashishi mumkin bo'lgan joy yaratadi.
Mana, foydalanadigan kod namunasi concurrent.futures
:
35. Django va Flask ni foydalanish holatlari va miqyosi jihatidan solishtiring.
Python veb-ramkalari turkumidagi ikkita yulduz, Django va Flask, har biri turli ishlab chiquvchilar talablariga javob berish bilan birga yorqin porlaydi.
Katta hajmli, ma'lumotlar bazasiga asoslangan ilovalarni yaratadigan dasturchilar uchun Django tanlov vositasidir, chunki u ORM va o'rnatilgan administrator interfeysi bilan birga keladi.
Biroq, Flaskning sodda va modulli dizayni ishlab chiquvchilarga o'z komponentlarini tanlash erkinligini beradi, bu esa uni kichikroq loyihalar yoki engil, moslashuvchan yechim muhim bo'lgan vaziyatlar uchun mukammal tanlov qiladi.
Ikkala ramka ham kengayishi haqida gap ketganda, katta talablarni qondirish uchun kengaytirilishi mumkin.
Biroq, Flaskning nozik tabiati ma'lum ehtiyojlarga moslashtirilgan, moslashtirilgan masshtablash taktikasini yaratishga imkon beradi, Djangoning o'rnatilgan imkoniyatlari esa kattaroq va murakkabroq loyihalarda tez rivojlanish uchun kichik afzalliklarni berishi mumkin.
Xulosa
Python skripti bo'yicha suhbatlar tilning imkoniyatlari, murakkabliklari va ilovalari haqida chuqur bilimni talab qiladi.
Puxta tayyorgarlik nafaqat uning texnik malakasini mustahkamlaydi, balki o‘ziga bo‘lgan ishonchni uyg‘otadi, abituriyentlarga qiyin savollar labirintida tez va aniq harakat qilishga yordam beradi.
Aspirantlar parallellik, OOP tamoyillari va ma'lumotlar tuzilmalari kabi asosiy g'oyalarni ko'rib chiqish, shuningdek, veb-dasturlash va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish kabi amaliy ilovalarga sho'ng'ish orqali Pythonning asosiy va amaliy muammolarini hal qilishga tayyor ekanliklariga ishonch hosil qilishlari mumkin.
Natijada, har tomonlama ta'limga ega bo'lish muvaffaqiyat uchun muhim bo'lib qoladi va Python dasturlash qobiliyatlari ustun bo'lishi va ijodiy bo'lishi mumkin bo'lgan vaziyatlarga olib kelishi mumkin. Qarang Hashdorkning intervyu seriyasi intervyu tayyorlashda yordam uchun.
Leave a Reply