Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
- 1. Python scripting là gì và nó khác với lập trình Python như thế nào?
- 2. Tính năng thu gom rác của Python hoạt động như thế nào?
- 3. Giải thích sự khác biệt giữa danh sách và bộ
- 4. Hiểu danh sách là gì và cho ví dụ về cách sử dụng chúng?
- 5. Hãy mô tả sự khác biệt giữa deepcopy và copy?
- 6. Đa luồng đạt được như thế nào trong Python và nó khác với đa xử lý như thế nào?
- 7. Decorator là gì và chúng được sử dụng như thế nào trong Python?
- 8. Giải thích sự khác biệt giữa *args và **kwargs?
- 9. Làm cách nào để đảm bảo một hàm chỉ có thể được gọi một lần bằng cách sử dụng trang trí?
- 10. Tính kế thừa hoạt động như thế nào trong Python?
- 11. Nạp chồng và ghi đè phương thức là gì?
- 12. Hãy mô tả khái niệm đa hình bằng một ví dụ.
- 13. Giải thích sự khác biệt giữa các phương thức instance, class và static.
- 14. Mô tả cách hoạt động nội bộ của một bộ Python.
- 15. Từ điển được triển khai trong Python như thế nào?
- 16. Giải thích lợi ích của việc sử dụng các bộ có tên.
- 17. Khối thử ngoại trừ hoạt động như thế nào?
- 18. Sự khác biệt giữa câu lệnh raise và khẳng định là gì?
- 19. Làm cách nào để đọc và ghi dữ liệu từ tệp nhị phân trong Python?
- 20. Giải thích câu lệnh with và những ưu điểm của nó khi làm việc với tập tin I/O.
- 21. Bạn tạo một mô-đun đơn trong Python bằng cách nào?
- 22. Kể tên một số cách để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ trong tập lệnh Python.
- 23. Làm cách nào để trích xuất tất cả địa chỉ email từ một chuỗi nhất định bằng biểu thức chính quy?
- 24. Giải thích mẫu thiết kế Factory và ứng dụng của nó trong Python
- 25. Sự khác biệt giữa trình vòng lặp và trình tạo là gì?
- 26. Trình trang trí @property hoạt động như thế nào?
- 27. Bạn tạo API REST cơ bản bằng Python như thế nào?
- 28. Mô tả cách sử dụng thư viện request để tạo một HTTP POST request.
- 29. Bạn kết nối với cơ sở dữ liệu PostgreSQL bằng Python bằng cách nào?
- 30. Vai trò của ORM trong Python là gì và tên của một ORM phổ biến là gì?
- 31. Bạn sẽ cấu hình một tập lệnh Python như thế nào?
- 32. Giải thích GIL (Global Interpreter Lock) trong CPython
- 33. Giải thích tính năng async/await của Python. Nó khác với việc luồn dây truyền thống như thế nào?
- 34. Mô tả cách bạn sử dụng concurrent.futures của Python.
- 35. So sánh Django và Flask về trường hợp sử dụng và khả năng mở rộng.
- Kết luận
Trong thời đại mà công nghệ tồn tại trong mọi khía cạnh của cuộc sống, Python kịch bản nổi lên như một thành phần quan trọng của cơ sở hạ tầng CNTT khổng lồ và phức tạp, mở ra một mô hình dễ sử dụng và hữu ích.
Sức mạnh của Python không chỉ nằm ở sự đơn giản về cú pháp và khả năng đọc mà còn ở khả năng thích ứng, cho phép nó thu hẹp khoảng cách giữa việc viết kịch bản ở cấp độ mới bắt đầu, rủi ro thấp và phát triển phần mềm cấp doanh nghiệp ở mức cao một cách dễ dàng.
Các thư viện và khung công tác rộng lớn của Python mở đường cho một cuộc phiêu lưu kỹ thuật giàu trí tưởng tượng, trôi chảy, cho dù đó là lĩnh vực phân tích dữ liệu, phát triển web, trí tuệ nhân tạo hay máy chủ mạng.
Ngoài việc là một công cụ giải quyết vấn đề, Python còn thúc đẩy một bầu không khí trong đó sự đổi mới không chỉ được đón nhận mà còn được kết hợp một cách tự nhiên nhờ các thư viện và khuôn khổ khổng lồ của nó, chẳng hạn như Django để phát triển web hoặc Pandas để phân tích dữ liệu.
Trong một thế giới nơi dữ liệu là vua, Python cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, dẫn đến những hiểu biết sâu sắc có thể hành động và hướng dẫn các lựa chọn chiến lược.
Python không chỉ đơn giản là một ngôn ngữ lập trình; đây cũng là một cộng đồng thịnh vượng, một trung tâm nơi các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê công nghệ cùng nhau phát minh, sáng tạo và đưa ngành CNTT lên một tầm cao mới.
Các nhà phát triển Python được các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô săn đón, từ các công ty khởi nghiệp non trẻ đến các tổ chức lâu đời, với vai trò là chất xúc tác cho sự đổi mới, cải tiến quy trình và cải thiện dịch vụ khách hàng.
Ngoài ra, bản chất nguồn mở thúc đẩy văn hóa học tập chung và tăng trưởng hợp tác, đảm bảo rằng nó sẽ tiếp tục phát triển cùng với thế giới công nghệ đang thay đổi nhanh chóng.
Học Python vào năm 2023 là một khoản đầu tư vào một ngôn ngữ hứa hẹn sẽ luôn cập nhật, linh hoạt và cần thiết để quản lý những thăng trầm của công nghệ.
Nó cho phép truy cập vào các lĩnh vực học máy, phân tích dữ liệu, an ninh mạng, v.v., tất cả đều quan trọng để định hình kỷ nguyên kỹ thuật số.
Do đó, chúng tôi đã tổng hợp danh sách các câu hỏi phỏng vấn viết kịch bản Python hay nhất dành cho bạn, điều này sẽ giúp bạn tỏa sáng với tư cách là một nhà phát triển và vượt qua cuộc phỏng vấn.
1. Python scripting là gì và nó khác với lập trình Python như thế nào?
Python được biết đến với khả năng thích ứng và cung cấp cả kỹ năng viết kịch bản và lập trình, mỗi kỹ năng đều phù hợp với công việc và mục tiêu cụ thể.
Viết kịch bản Python về cơ bản là quá trình viết các tập lệnh ngắn hơn, hiệu quả hơn nhằm quản lý tệp, tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại hoặc nhanh chóng tạo ra các ý tưởng nguyên mẫu.
Các tập lệnh này, thường độc lập, thực hiện một cách hiệu quả danh sách các hành động theo thứ tự.
Mặt khác, lập trình Python còn đi xa hơn, nhấn mạnh vào việc tạo ra các chương trình lớn hơn, phức tạp hơn với mã có cấu trúc bằng cách sử dụng các thư viện, khung và các phương pháp hay nhất.
Mặc dù cả hai đều đến từ cùng một ngôn ngữ, nhưng việc viết kịch bản sẽ đơn giản hóa và tự động hóa trong khi lập trình tạo ra và phát minh. Sự khác biệt này có thể được nhìn thấy trong phạm vi và mục tiêu của từng ngành học.
2. Tính năng thu gom rác của Python hoạt động như thế nào?
Yếu tố then chốt để đảm bảo quản lý bộ nhớ hiệu quả là hệ thống thu gom rác của Python.
Nó hoạt động không mệt mỏi ở chế độ nền để bảo vệ tài nguyên hệ thống khỏi bị tràn ngập do rò rỉ bộ nhớ. Cách tiếp cận tự động này chủ yếu dựa trên phương pháp đếm tham chiếu, trong đó mỗi đối tượng theo dõi xem có bao nhiêu đối tượng khác đang tham chiếu đến nó.
Đối tượng này trở thành ứng cử viên cho việc thu hồi bộ nhớ khi số đếm này giảm xuống 0, điều này cho biết mục này không còn cần thiết nữa.
Ngoài ra, Python sử dụng trình thu thập rác tuần hoàn mà phương pháp đếm tham chiếu đơn giản có thể bỏ sót để tìm và xóa chu trình tham chiếu.
Do đó, chiến lược hai lớp thu thập rác theo chu kỳ và đếm tham chiếu giúp sử dụng bộ nhớ một cách cẩn thận và hiệu quả, tăng cường hiệu suất của Python, đặc biệt là trong các ứng dụng sử dụng nhiều bộ nhớ.
Một mẫu mã đơn giản hiển thị cách giao tiếp với hệ thống thu gom rác của Python được cung cấp bên dưới:
Hai đối tượng được tạo trong đoạn trích này và được tham chiếu chéo để thiết lập một chu trình. Sau đó, trình thu gom rác được kích hoạt theo cách thủ công bằng cách sử dụng gc.collect(), cho thấy cách lập trình viên có thể tương tác với cơ chế quản lý bộ nhớ của Python nếu cần.
3. Giải thích sự khác biệt giữa danh sách và bộ
Danh sách và bộ dữ liệu là nơi chứa dữ liệu hiệu quả trong thế giới Python, nhưng chúng có các thuộc tính khác nhau đáp ứng các mục đích lập trình khác nhau.
Một danh sách, được biểu thị bằng dấu ngoặc vuông, mang lại sự linh hoạt bằng cách cho phép thay đổi và thay đổi kích thước động các thành phần của nó.
Mặt khác, một bộ dữ liệu được đặt trong dấu ngoặc đơn là bất biến và duy trì trạng thái ban đầu trong khi hàm đang được thực thi.
Các bộ dữ liệu cung cấp một trình tự chắc chắn, không thay đổi trong khi các danh sách mang lại sự linh hoạt, cho phép sử dụng nhiều cách khác nhau trong việc xử lý và sửa đổi dữ liệu.
Đây là một chút Mã Python mẫu cho thấy cách sử dụng cả danh sách và bộ dữ liệu:
4. Hiểu danh sách là gì và cho ví dụ về cách sử dụng chúng?
Hiểu danh sách là một cách hiệu quả và mang tính biểu cảm để tạo danh sách trong Python kết hợp sức mạnh của logic có điều kiện và vòng lặp thành một dòng mã duy nhất, dễ hiểu.
Chúng cung cấp một cú pháp đơn giản hóa để chuyển đổi ý định của chúng ta thành một danh sách, kết hợp phép lặp và điều kiện thành một cấu trúc tinh tế, duy nhất.
Về cơ bản, việc hiểu danh sách cung cấp cho các lập trình viên khả năng tạo danh sách bằng cách thực hiện các thao tác trên từng thành viên và có thể lọc chúng tùy thuộc vào các tiêu chí nhất định, đồng thời vẫn giữ một cơ sở mã gọn gàng.
Tính năng biểu cảm này kết hợp tính hiệu quả với tính rõ ràng trong lập trình Python bằng cách cải thiện khả năng đọc đồng thời có thể mang lại lợi ích tính toán trong một số trường hợp.
Một minh họa về khả năng hiểu danh sách Python được hiển thị bên dưới:
5. Hãy mô tả sự khác biệt giữa deepcopy và copy?
Độ sâu và tính toàn vẹn của các đối tượng được sao chép xác định sự khác biệt giữa deepcopy
và copy
bằng Python.
Bằng cách tạo một mục mới trong khi vẫn giữ các tham chiếu đến các đối tượng lồng nhau ban đầu, copy
tạo ra một bản sao nông cạn đan kết số phận của họ lại với nhau trong một mạng lưới phụ thuộc lẫn nhau.
Deepcopy
tạo một bản sao hoàn toàn tự động bằng cách sao chép đệ quy đối tượng ban đầu và tất cả các thành phần phân cấp của nó, cắt tất cả các kết nối và duy trì quyền tự chủ trong các thay đổi.
Do đó, tùy thuộc vào mức độ độc lập đối tượng được yêu cầu, deepcopy
đảm bảo tái tạo toàn diện trong khi bản sao chỉ cung cấp bản sao ở cấp độ bề mặt.
Đây là một số mã để hiển thị cách copy
và deepcopy
khác nhau:
6. Đa luồng đạt được như thế nào trong Python và nó khác với đa xử lý như thế nào?
Tính đa xử lý và đa luồng của Python đều giải quyết vấn đề thực thi đồng thời, nhưng sử dụng các mô hình khác nhau.
Sử dụng nhiều luồng trong một tiến trình, đa luồng cho phép thực thi tác vụ đồng thời trong không gian bộ nhớ dùng chung.
Tuy nhiên, việc thực thi luồng song song thực sự có thể khó đạt được do Khóa phiên dịch toàn cầu (GIL) của Python.
Mặt khác, đa xử lý sử dụng một số quy trình, mỗi quy trình có một trình thông dịch Python và không gian bộ nhớ riêng biệt, đảm bảo tính song song thực sự.
Đối với các hoạt động liên quan đến I/O, đa luồng nhẹ nhàng và thiết thực hơn, nhưng đa xử lý vượt trội hơn trong các tình huống liên quan đến CPU trong đó việc thực thi song song thực sự là rất quan trọng.
Đây là một mẫu mã ngắn gọn so sánh đa xử lý và đa luồng:
7. Decorator là gì và chúng được sử dụng như thế nào trong Python?
Trong Python, trình trang trí kết hợp một cách tinh tế giữa tính hữu dụng và sự đơn giản trong khi tăng cường hoặc thay đổi các chức năng một cách tinh tế.
Hãy coi các vật trang trí như một tấm màn bao bọc đẹp mắt một chức năng, bổ sung thêm các khả năng của nó mà không làm thay đổi bản chất thiết yếu của nó.
Những thực thể này, được biểu thị bằng ký hiệu @
, chấp nhận một hàm làm đầu vào và xuất ra một hàm hoàn toàn mới, cung cấp một phương tiện liền mạch để sửa đổi hành vi của hàm.
Trình trang trí cung cấp nhiều tính năng, từ ghi nhật ký đến kiểm soát truy cập, nâng cao mã bằng các lớp mới trong khi vẫn duy trì cú pháp rõ ràng, dễ hiểu.
Đây là một ví dụ mã Python đơn giản cho thấy cách sử dụng các trình trang trí:
8. Giải thích sự khác biệt giữa *args và **kwargs?
Các tham số linh hoạt của Python *args
và **kwargs
cho phép các hàm lấy đúng một loạt các đối số.
Một hàm có thể chấp nhận bất kỳ số lượng đối số vị trí nào bằng cách sử dụng *args
tham số, nhóm chúng thành một bộ dữ liệu.
Ngược lại, một hàm có thể chấp nhận bất kỳ số lượng đối số từ khóa nào bằng cách sử dụng **kwargs
tham số, nhóm chúng vào một từ điển.
Cả hai đều đóng vai trò là kênh tạo ra sự năng động và linh hoạt trong việc xây dựng và gọi hàm, **kwargs
cung cấp một phương pháp có cấu trúc để xử lý số lượng từ khóa đầu vào tùy ý trong khi *args
xử lý khéo léo các đầu vào vị trí không xác định.
Cùng nhau, chúng cải thiện tính linh hoạt và độ bền của các hàm Python bằng cách xử lý khéo léo và rõ ràng nhiều tình huống ứng dụng.
Một ví dụ về mã Python sử dụng *args
và **kwargs
được cung cấp bên dưới:
9. Làm cách nào để đảm bảo một hàm chỉ có thể được gọi một lần bằng cách sử dụng trang trí?
Trình trang trí Python rất thành thạo trong việc kết hợp tính hữu dụng với sự sang trọng, điều này cần thiết để đảm bảo tính đơn lẻ của hàm khi thực thi.
Có thể thiết kế một bộ trang trí để bao bọc một chức năng và theo dõi thông tin này bên trong bằng cách giữ trạng thái bên trong.
Hàm được đóng gói được gọi một lần và được thực thi, đồng thời trình trang trí ghi lại cuộc gọi. Các cuộc gọi tiếp theo sẽ bị chặn, bảo vệ chức năng khỏi các lần thực thi lặp lại bằng cách đảm bảo nó không bị quấy rầy.
Với sự trợ giúp của ứng dụng trang trí này, các lệnh gọi hàm có thể được kiểm soát một cách tinh tế nhưng hiệu quả, đảm bảo tính độc đáo theo cách vừa đẹp mắt vừa không phô trương.
Đây là một mẫu mã cho thấy cách sử dụng các trình trang trí để giới hạn số lần một hàm có thể được gọi:
10. Tính kế thừa hoạt động như thế nào trong Python?
Hệ thống kế thừa của Python tạo ra một mạng lưới các liên kết phân cấp giữa các lớp, cho phép các đặc điểm và chức năng từ lớp cha được chia sẻ với lớp con của nó.
Nó quản lý một dòng cho phép các lớp dẫn xuất (con) kế thừa, thay thế hoặc thêm chức năng từ các lớp cơ sở (mẹ) của chúng, thúc đẩy việc tái sử dụng mã và thiết kế logic, phân cấp.
Lớp con có thể giới thiệu các tính năng và hành vi độc đáo của nó bên cạnh việc tiếp thu các khả năng từ lớp cha, tạo ra một mô hình đối tượng nhiều lớp, mạnh mẽ.
Theo cách tiếp cận này, tính kế thừa phân phối chức năng một cách khéo léo xuyên suốt các huyết mạch của hệ thống phân cấp lớp, tạo ra một kiến trúc hướng đối tượng thống nhất, được tổ chức tốt.
Mã Python đơn giản hóa sau đây thể hiện tính kế thừa:
11. Nạp chồng và ghi đè phương thức là gì?
Hai nền tảng của lập trình hướng đối tượng, nạp chồng phương thức và ghi đè phương thức, cho phép các nhà phát triển sử dụng cùng một tên phương thức cho một số mục đích.
Một phương thức duy nhất có thể chứa nhiều loại dữ liệu và số lượng đối số khác nhau bằng cách có nhiều chữ ký nhờ nạp chồng phương thức.
Mặt khác, việc ghi đè phương thức cho phép một lớp con thêm cách triển khai đặc biệt của riêng nó vào một phương thức đã được xác định trong lớp cha của nó, đảm bảo rằng phiên bản của con được gọi.
Cùng với nhau, các chiến lược này cải thiện khả năng thích ứng bằng cách cho phép các hành vi của phương pháp phụ thuộc vào bối cảnh và các yêu cầu cụ thể của ứng dụng.
Đây là một mẫu mã minh họa cho cả hai khái niệm:
12. Hãy mô tả khái niệm đa hình bằng một ví dụ.
Đa hình là thực hành sử dụng một giao diện duy nhất cho nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Ý tưởng này đảm bảo khả năng thích ứng và khả năng mở rộng trong thiết kế bằng cách cho phép các phương thức tự do xử lý các đối tượng theo nhiều cách tùy thuộc vào loại hoặc lớp nội tại của chúng.
Về bản chất, tính đa hình cho phép các tương tác thống nhất trong khi vẫn giữ các hành vi riêng biệt bằng cách cho phép các đối tượng thuộc các lớp khác nhau được coi là các thể hiện của cùng một lớp thông qua tính kế thừa.
Tính năng động này khuyến khích sự đơn giản của mã bằng cách cho phép một hàm hoặc toán tử duy nhất tương tác với nhiều loại đối tượng khác nhau mà không gặp bất kỳ vấn đề nào.
Đây là một mẫu mã rõ ràng thể hiện tính đa hình:
13. Giải thích sự khác biệt giữa các phương thức instance, class và static.
Các phương thức instance, class và static đều có cách tương tác riêng với dữ liệu đối tượng và lớp trong Python.
Loại phổ biến nhất, các phương thức phiên bản, hoạt động trên dữ liệu phiên bản của lớp và lấy một phiên bản của lớp làm đầu vào, thường được gọi là self.
Bản thân lớp đó (thường được gọi là cls) được chấp nhận làm đối số bởi các phương thức lớp, được biểu thị bằng @classmethod và chúng thao tác dữ liệu cấp lớp.
Các phương thức tĩnh, được biểu thị bằng ký hiệu băm @staticmethod, không ảnh hưởng đến trạng thái lớp hoặc phiên bản vì chúng là các hàm độc lập có trong lớp và không lấy self hoặc cls làm tham số đầu tiên.
Bởi vì mỗi loại phương thức cung cấp quyền truy cập và tiện ích khác nhau nên kiến trúc hướng đối tượng rất linh hoạt và chính xác.
Như một ví dụ về một trong những loại phương thức này trong mã:
14. Mô tả cách hoạt động nội bộ của một bộ Python.
Nội bộ cấu trúc dữ liệu được gọi là bảng băm được sử dụng bởi một bộ Python, là một tập hợp các thành phần riêng biệt không có thứ tự, để thực hiện các hoạt động mạnh mẽ và hiệu quả.
Python sử dụng hàm băm để nhanh chóng quản lý và truy xuất dữ liệu khi một phần tử được thêm vào tập hợp, biến phần tử đó thành giá trị băm để xác định vị trí của nó trong bộ nhớ.
Bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc kiểm tra tư cách thành viên nhanh chóng và loại bỏ các mục trùng lặp, kỹ thuật này đảm bảo rằng mọi phần tử trong một tập hợp đều là duy nhất và dễ dàng truy cập.
Do đó, kiến trúc vốn có của các tập hợp có xu hướng tối ưu hóa các hoạt động như hợp, giao và sai phân, dẫn đến một cấu trúc dữ liệu nhỏ và hiệu quả.
Đây là một đoạn mã cho thấy cách tương tác với bộ Python một cách đơn giản:
15. Từ điển được triển khai trong Python như thế nào?
Hashtable đóng vai trò là nền tảng của từ điển trong Python và cho phép truy xuất và thao tác dữ liệu nhanh chóng. Từ điển là bộ sưu tập động, không có thứ tự của các cặp khóa-giá trị.
Python sử dụng hàm băm để tính toán hàm băm của khóa khi cặp khóa-giá trị được phát hành, định vị vị trí địa chỉ lưu trữ của giá trị trong bộ nhớ.
Vì hàm băm ngay lập tức trỏ trình thông dịch đến địa chỉ bộ nhớ, thiết kế này cung cấp khả năng truy cập nhanh vào dữ liệu dựa trên các khóa và có hiệu quả đáng kinh ngạc trong các hoạt động truy xuất, chèn và xóa.
Các nhà phát triển có thể quản lý dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả nhờ sự kết hợp hấp dẫn giữa tốc độ và tính linh hoạt do từ điển Python cung cấp.
Dưới đây là mẫu mã hiển thị cách sử dụng từ điển Python:
16. Giải thích lợi ích của việc sử dụng các bộ có tên.
Việc sử dụng các bộ dữ liệu được đặt tên trong Python kết hợp một cách khéo léo tính biểu cảm của các lớp với sự đơn giản của các bộ dữ liệu, tạo ra một cấu trúc dữ liệu nhỏ, dễ hiểu.
Bộ dữ liệu truyền thống được mở rộng bằng các bộ dữ liệu được đặt tên, giúp duy trì tính bất biến và hiệu quả bộ nhớ của các bộ dữ liệu trong khi thêm các trường được đặt tên để cải thiện khả năng đọc mã và khả năng tự mô tả.
Bộ dữ liệu được đặt tên thúc đẩy mã rõ ràng, dễ hiểu và hiệu quả bằng cách thiết lập các đối tượng đơn giản, nhẹ mà không cần bất kỳ phương pháp nào, cải thiện cả trải nghiệm của nhà phát triển và hiệu suất tính toán.
Kết quả là, các bộ dữ liệu được đặt tên phát triển thành một công cụ mạnh mẽ giúp cải thiện cấu trúc dữ liệu và khả năng đọc mà không ảnh hưởng đến tốc độ.
Một mẫu mã minh họa việc sử dụng các bộ dữ liệu được đặt tên được hiển thị bên dưới:
17. Khối thử ngoại trừ hoạt động như thế nào?
Khối thử ngoại trừ hoạt động như một trọng điểm trong cú pháp biểu cảm của Python, thận trọng bảo vệ chống lại những bất thường trong thời gian chạy và duy trì luồng thực thi trôi chảy bất chấp các vấn đề tiềm ẩn.
Khi khối thử gặp lỗi, điều khiển sẽ tự động được chuyển sang khối ngoại trừ thích hợp, trong đó sự cố được khắc phục bằng cách báo cáo, sửa hoặc có thể đưa ra lại ngoại lệ.
Bằng cách xử lý các trường hợp ngoại lệ một cách có mục đích và có kiểm soát, hệ thống này không chỉ bảo vệ khỏi các sự cố gây gián đoạn mà còn cải thiện kinh nghiệm người dùng và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Kết quả là, khối thử ngoại trừ kết hợp khéo léo việc quản lý lỗi với việc thực thi chương trình, đảm bảo tính ổn định và mạnh mẽ của ứng dụng.
Đây là một mẫu mã nhỏ sử dụng khối thử ngoại trừ:
18. Sự khác biệt giữa câu lệnh raise và khẳng định là gì?
Các câu lệnh nâng cao và khẳng định trong xử lý lỗi của Python thể hiện hai biểu thức quản lý ngoại lệ riêng biệt nhưng có liên quan với nhau.
Sản phẩm raise
câu lệnh cung cấp cho người lập trình quyền kiểm soát rõ ràng các thông báo lỗi và luồng bằng cách cho phép chúng gây ra các ngoại lệ được chỉ định một cách rõ ràng.
Assert
mặt khác, hoạt động như một công cụ gỡ lỗi bằng cách tự động tạo ra một AssertionError
nếu điều kiện tương ứng của nó không được thỏa mãn, đảm bảo rằng chương trình hoạt động như dự định trong quá trình phát triển.
Assert
chỉ cần kiểm tra các điều kiện, cải thiện việc gỡ lỗi và xác thực, trong khi raise cho phép kiểm soát rộng hơn, rõ ràng hơn. Cả hai đều nâng cao và khẳng định cho phép sản xuất ngoại lệ được kiểm soát.
Dưới đây là một số mã mẫu cho biết cách sử dụng raise
và assert
:
19. Làm cách nào để đọc và ghi dữ liệu từ tệp nhị phân trong Python?
Việc sử dụng hàm mở tích hợp với bộ xác định chế độ nhị phân, giao tiếp với các tệp nhị phân trong Python đòi hỏi sự cân bằng giữa độ chính xác và tính đơn giản.
Sử dụng rb
or wb
Các chế độ khi mở tệp nhị phân sẽ đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý ở dạng thô, chưa được mã hóa khi đọc hoặc ghi dữ liệu nhị phân.
Bằng cách sử dụng các chế độ này, Python đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu phi văn bản, chẳng hạn như hình ảnh hoặc tệp thực thi, cho phép lập trình viên xử lý và phân tích dữ liệu nhị phân một cách chính xác và dễ dàng.
Do đó, các hoạt động tệp nhị phân trong Python mở ra cơ hội cho một loạt ứng dụng, bao gồm tuần tự hóa dữ liệu, xử lý hình ảnh và phân tích nhị phân, chỉ đề cập đến một số ứng dụng.
Sử dụng tệp nhị phân, ví dụ về mã này cho biết cách đọc và ghi dữ liệu:
20. Giải thích with
câu lệnh và ưu điểm của nó khi làm việc với file I/O.
Câu lệnh with của Python, thường được sử dụng với I/O tệp, đảm bảo rằng các tài nguyên được xử lý hiệu quả nhờ ý tưởng quản lý ngữ cảnh.
Khi xử lý các tập tin, with
câu lệnh ngay lập tức đóng tệp sau khi sử dụng, ngay cả khi ngoại lệ xảy ra trong khi hành động đang được thực hiện, bảo vệ khỏi rò rỉ tài nguyên và đảm bảo chấm dứt sạch sẽ.
Bằng cách loại bỏ mã soạn sẵn, cú pháp này giúp cải thiện khả năng đọc mã. Nó cũng làm tăng độ tin cậy và tính đơn giản bằng cách tích hợp quản lý tài nguyên và xử lý ngoại lệ.
Do đó, câu lệnh with trở nên cần thiết để đảm bảo rằng các hoạt động trên tệp của bạn đáng tin cậy và được lưu trữ sạch sẽ, bảo vệ khỏi các sự cố không lường trước và cải thiện độ rõ ràng của mã.
Đây là một ví dụ về mã sử dụng with
tuyên bố trong hoạt động tập tin:
21. Bạn tạo một mô-đun đơn trong Python bằng cách nào?
Sự kết hợp giữa các phương thức lớp và kiểm tra nội bộ được sử dụng để tạo một mô-đun đơn trong Python, một mẫu thiết kế chỉ cho phép tạo một phiên bản duy nhất của một lớp.
Bằng cách duy trì dấu vết của phiên bản của chính nó và cung cấp một phương thức để tạo hoặc trả về phiên bản đó, một lớp sẽ tuân theo mẫu này để đảm bảo rằng các phiên bản tiếp theo sẽ sao chép phiên bản đầu tiên.
Với một điểm kiểm soát duy nhất, quyền truy cập thống nhất vào các tài nguyên và bảo vệ chống lại các hành vi thao túng cạnh tranh, Singleton đảm bảo một điểm kiểm soát duy nhất.
Kết quả là, nó phát triển thành một công cụ hiệu quả để đóng gói các tài nguyên được chia sẻ, đảm bảo quyền truy cập và sửa đổi nhất quán trong toàn bộ chương trình.
Đây là một mẫu mã Python nhỏ thể hiện một lớp đơn:
22. Kể tên một số cách để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ trong tập lệnh Python.
Tối ưu hóa mức tiêu thụ bộ nhớ tập lệnh Python thường đòi hỏi hành động cân bằng cẩn thận giữa lựa chọn cấu trúc dữ liệu, cải tiến thuật toán và quản lý tài nguyên.
Ví dụ: khi làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ, việc sử dụng trình tạo thay vì danh sách có thể giảm thiểu đáng kể việc sử dụng bộ nhớ bằng cách lười biếng đánh giá các mục một cách nhanh chóng thay vì giữ chúng trong bộ nhớ.
Có thể giảm mức sử dụng bộ nhớ hơn nữa bằng cách xử lý dữ liệu số bằng cấu trúc dữ liệu mảng thay vì danh sách và bằng cách sử dụng một cách tiết kiệm __slots__
khai báo trong lớp để kiểm soát việc hình thành các thuộc tính động.
Do đó, bằng cách cân bằng giữa hiệu suất và việc sử dụng tài nguyên, bạn có thể đảm bảo rằng các chương trình Python không chỉ hiệu quả mà còn cân nhắc kỹ lưỡng về lượng bộ nhớ mà chúng sử dụng.
Đây là một ví dụ ngắn về mã sử dụng trình tạo để giảm lượng bộ nhớ được sử dụng:
23. Làm cách nào để trích xuất tất cả địa chỉ email từ một chuỗi nhất định bằng biểu thức chính quy?
Biểu thức chính quy (regex) trong Python kết hợp độ chính xác và tính linh hoạt để trích xuất địa chỉ email từ một chuỗi, cho phép nhà phát triển lọc khéo léo tài liệu văn bản và xác định các mẫu mong muốn.
Để thiết lập cấu trúc của một địa chỉ email, người ta tạo mẫu biểu thức chính quy bằng cách sử dụng mô-đun lại. Sau đó, bạn có thể sử dụng findall
để có được tất cả các lần xuất hiện từ chuỗi mục tiêu.
Phương pháp này điều hướng mê cung văn bản một cách thành thạo để lấy tất cả các địa chỉ email ẩn, điều này không chỉ tăng tốc quá trình trích xuất mà còn đảm bảo tính chính xác.
Regex có thể được sử dụng một cách khéo léo để trích xuất hiệu quả một số dữ liệu nhất định từ chuỗi, tăng khả năng xử lý và phân tích dữ liệu của tập lệnh Python.
Đây là một đoạn mã sử dụng biểu thức chính quy để trích xuất email:
24. Giải thích mẫu thiết kế Factory và ứng dụng của nó trong Python
Nguyên lý cơ bản của lập trình hướng đối tượng, mẫu thiết kế nhà máy, là tạo ra các đối tượng mà không xác định lớp chính xác của các đối tượng được tạo ra.
Mẫu Factory có thể được triển khai một cách dễ dàng trong Python bằng cách tạo một phương thức trả về các phiên bản của một số lớp tùy thuộc vào đầu vào hoặc cấu hình của phương thức.
Quy trình này, đôi khi được gọi là "Nhà máy", hoạt động như một trung tâm để dệt một số phiên bản lớp, đảm bảo rằng các đối tượng được tạo mà không cần người gọi phải khởi tạo các lớp theo cách thủ công.
Do đó, mẫu Factory duy trì kiến trúc tách rời, có thể mở rộng đồng thời cải thiện tính mô đun và tính gắn kết của mã. Nó cũng cung cấp một kỹ thuật đơn giản để xây dựng các đối tượng.
25. Sự khác biệt giữa trình vòng lặp và trình tạo là gì?
Rõ ràng từ các trình vòng lặp và trình tạo của Python rằng cả hai cấu trúc đều có thể lặp qua các giá trị, tuy nhiên, có những khác biệt nhỏ trong cách chúng được triển khai và sử dụng.
Một trình tạo, thường được xác định bằng cách sử dụng lợi nhuận, sẽ tự động duy trì trạng thái của nó và được triển khai bằng một hàm, cung cấp một cách ngắn gọn và hiệu quả về bộ nhớ để tạo ra các giá trị một cách nhanh chóng.
Một trình lặp, thường được triển khai như một lớp, sử dụng các phương thức như __iter__
và __next__
để quản lý trạng thái lặp của nó và tạo ra các giá trị.
Do đó, mỗi loại đều có ưu điểm riêng dựa trên trường hợp sử dụng cụ thể, trong đó các trình vòng lặp cung cấp một cách thức kỹ lưỡng, hướng đối tượng để duyệt dữ liệu trong khi các trình tạo cung cấp kỹ thuật đánh giá nhẹ nhàng, lười biếng.
Cả hai kỹ thuật đều bổ sung vào kho vũ khí của nhà phát triển và giúp khám phá dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả trong nhiều tình huống khác nhau.
Đây là một đoạn mã của trình vòng lặp và trình tạo trong Python:
26. Làm thế nào để @property
công việc trang trí?
Trình trang trí '@property' trong Python phát ra một giai điệu đáng yêu giúp chuyển đổi các lệnh gọi phương thức thành quyền truy cập giống như thuộc tính, cải thiện khả năng sử dụng và tính biểu cảm của đối tượng.
Một phương thức có thể được gọi mà không cần sử dụng dấu ngoặc đơn bằng cách sử dụng @property, tương tự như truy cập một thuộc tính. Điều này tạo ra một giao diện rõ ràng và dễ sử dụng hơn cho việc tương tác với đối tượng.
Ngoài ra, nó còn cung cấp sự cân bằng khéo léo giữa chức năng và khả năng đóng gói, bảo vệ trạng thái đối tượng đồng thời cung cấp giao diện trực quan, cho phép các nhà phát triển chỉ định các thuộc tính một cách dễ dàng bằng cách sử dụng các phương thức getter và setter.
Bằng cách kết hợp chức năng của phương thức với khả năng truy cập thuộc tính, @property
công cụ trang trí nổi lên như một công cụ quan trọng và cung cấp mô hình tương tác đối tượng đơn giản nhưng hiệu quả.
Một ví dụ về Python @property
trang trí được hiển thị dưới đây:
27. Bạn tạo API REST cơ bản bằng Python như thế nào?
Để xây dựng các dịch vụ web tương tác thông qua các yêu cầu HTTP, các nhà phát triển thường tận dụng khả năng diễn đạt của các khung như Flask trong khi xây dựng một ứng dụng đơn giản. REST API bằng Python.
Với cú pháp đơn giản và dễ hiểu, Flask cho phép các nhà phát triển xây dựng các tuyến đường có thể được truy cập bằng một số phương thức HTTP, bao gồm GET và POST, để giao tiếp với ứng dụng cơ bản.
API REST được xây dựng bằng Flask có thể dễ dàng chấp nhận các yêu cầu HTTP, xử lý dữ liệu được chứa và cung cấp thông tin liên quan để phản hồi bằng cách chỉ định các điểm cuối duy nhất được liên kết với nhiều chức năng khác nhau.
Để đảm bảo giao tiếp liền mạch giữa các thành phần phần mềm khác nhau trong môi trường nối mạng, các nhà phát triển có thể sử dụng API REST mạnh mẽ bằng cách kết hợp Python và Flask.
Đây là một đoạn mã nhỏ sử dụng Flask để tạo API REST:
28. Mô tả cách sử dụng thư viện request để tạo một HTTP POST request.
Thư viện yêu cầu của Python là một công cụ mạnh mẽ giúp biến những khó khăn khi giao tiếp HTTP thành một API thân thiện và giúp việc tương tác với các dịch vụ trực tuyến bằng cách sử dụng các yêu cầu HTTP POST trở nên đơn giản và tự nhiên.
Yêu cầu POST được thực hiện bằng cách sử dụng phương thức post, cung cấp URL đích và đính kèm tài liệu cần gửi, có thể chứa dữ liệu biểu mẫu, JSON, tệp, v.v.
Sau đó, thư viện yêu cầu quản lý kết nối HTTP cơ bản, gửi dữ liệu đến URL được chỉ định và thu thập phản hồi của máy chủ để cho phép tương tác web trôi chảy.
Các nhà phát triển có thể dễ dàng tương tác với các dịch vụ trực tuyến, gửi dữ liệu biểu mẫu và giao tiếp với API web thông qua các yêu cầu, thu hẹp khoảng cách giữa ứng dụng địa phương và web toàn cầu.
Bằng cách sử dụng thư viện yêu cầu, mẫu mã sau đây cho biết cách gửi yêu cầu HTTP POST:
29. Bạn kết nối với cơ sở dữ liệu PostgreSQL bằng Python bằng cách nào?
Việc tương tác với cơ sở dữ liệu PostgreSQL từ môi trường Python được xử lý một cách tinh tế bằng gói psycopg2, một cầu nối mạnh mẽ cho phép tương tác cơ sở dữ liệu liền mạch.
Bằng cách sử dụng psycopg2
, lập trình viên có thể dễ dàng tạo kết nối, chạy truy vấn SQL và nhận kết quả, tích hợp trực tiếp khả năng của PostgreSQL vào các chương trình Python.
Bạn có thể mở khóa các chức năng cơ sở dữ liệu phức tạp chỉ bằng một vài dòng mã, đảm bảo rằng dữ liệu được truy cập, sửa đổi và lưu với độ chính xác và hiệu quả.
Mô-đun này cho phép các nhà phát triển sử dụng đầy đủ cơ sở dữ liệu quan hệ trong các ứng dụng của họ bằng cách hiện thực hóa sức mạnh tổng hợp giữa Python và PostgreSQL một cách tinh tế.
Đây là đoạn mã mẫu minh họa cách sử dụng psycopg2
thư viện để thiết lập kết nối tới cơ sở dữ liệu PostgreSQL:
30. Vai trò của ORM trong Python là gì và tên của một ORM phổ biến là gì?
Ánh xạ quan hệ đối tượng (ORM) trong Python cho phép các nhà phát triển kết nối với cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các lớp Python và mô hình đối tượng.
Nó hoạt động như một trung gian hòa giải hài hòa giữa lập trình hướng đối tượng và quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
SQLAlchemy, một trong những ORM nổi tiếng nhất trong môi trường Python, cung cấp một bộ công cụ hoàn chỉnh để tương tác với nhiều cơ sở dữ liệu SQL bằng cú pháp hướng đối tượng, cấp cao.
Với sự trợ giúp của SQLAlchemy, các thực thể cơ sở dữ liệu có thể được biểu diễn dưới dạng các lớp Python, với các phiên bản của các lớp này đóng vai trò là các hàng trong bảng cơ sở dữ liệu.
Điều này cho phép các lập trình viên hoạt động với cơ sở dữ liệu mà không cần phải viết bất kỳ truy vấn SQL thô nào.
Do sự phức tạp của kết nối cơ sở dữ liệu và SQL, các ORM như SQLAlchemy giúp cho các tương tác cơ sở dữ liệu thân thiện, an toàn và dễ bảo trì hơn với người dùng.
Đây là một ví dụ đơn giản cho thấy cách SQLAlchemy hoạt động:
31. Bạn sẽ cấu hình một tập lệnh Python như thế nào?
Một tập lệnh Python được mô tả bằng cách phân tích cấu trúc tính toán cũng như các chi tiết về thời gian và không gian trong quá trình thực thi của nó để tìm ra bất kỳ tắc nghẽn hiệu suất nào có thể xảy ra và cải thiện hiệu quả.
Các nhà phát triển có thể phân tích cẩn thận hành vi mã của họ trong thời gian chạy bằng cách sử dụng công cụ tích hợp sẵn cProfile
mô-đun.
Bằng cách đó, họ có thể có được dữ liệu kỹ lưỡng về các lệnh gọi hàm, thời gian thực hiện và mối quan hệ giữa các lệnh gọi, cho phép họ xác định và giải quyết các tắc nghẽn về hiệu suất.
Bạn có thể đảm bảo rằng mã không chỉ hoạt động chính xác mà còn hiệu quả, cân bằng tài nguyên máy tính và cải thiện hiệu suất ứng dụng tổng thể bằng cách đưa hồ sơ vào vòng đời phát triển.
Do đó, các nhà phát triển có thể bảo vệ các chương trình khỏi tình trạng thiếu hiệu quả bằng cách lập hồ sơ cẩn thận, đảm bảo rằng chúng được điều chỉnh một cách đáng tin cậy và hoạt động tốt trên nhiều nhu cầu tính toán.
Đây là một ví dụ đơn giản về việc lập hồ sơ tập lệnh Python bằng cách sử dụng cProfile
mô-đun:
32. Giải thích GIL (Global Interpreter Lock) trong CPython
Khóa thông dịch toàn cầu (GIL) trong CPython hoạt động như một trọng điểm, đảm bảo rằng chỉ có một luồng chạy mã byte Python tại một thời điểm trong một quy trình, ngay cả trong các ứng dụng đa luồng.
Mặc dù có vẻ như là một nút cổ chai nhưng GIL rất quan trọng trong việc bảo vệ việc quản lý bộ nhớ và cấu trúc dữ liệu nội bộ của CPython khỏi sự truy cập đồng thời và duy trì tính toàn vẹn của hệ thống.
Tuy nhiên, nhu cầu đa luồng trong các hoạt động liên quan đến I/O, trong đó các luồng phải đợi dữ liệu được gửi hoặc nhận, phải được lưu ý, vì GIL không loại bỏ nhu cầu này.
Do đó, ngay cả khi GIL gây khó khăn cho các hoạt động liên quan đến CPU, việc hiểu rõ hành vi của nó và khả năng thích ứng các kỹ thuật, như sử dụng đa xử lý hoặc lập trình đồng thời, cho phép các nhà phát triển tạo ra các chương trình Python đồng thời, hiệu quả.
Đây là một ví dụ về mã Python sử dụng các luồng và cho thấy GIL có thể tác động như thế nào đến các tác vụ liên quan đến CPU:
33. Giải thích tính năng async/await của Python. Nó khác với việc luồn dây truyền thống như thế nào?
Cú pháp async/await trong Python mở ra thế giới lập trình không đồng bộ, một mô hình cho phép một số hàm nhường quyền kiểm soát cho môi trường thời gian chạy để các hoạt động khác có thể thực hiện trong lúc đó, cải thiện hiệu quả của chương trình.
Async/await duy trì các hoạt động trong một luồng duy nhất nhưng cho phép thực thi chuyển đổi giữa các tác vụ, đảm bảo hành vi không bị chặn mà không gặp sự phức tạp trong việc quản lý luồng.
Điều này trái ngược với phân luồng cổ điển, trong đó các luồng thực thi song song và thường cần quản lý và đồng bộ hóa phức tạp.
Kết quả là, các nhà phát triển có thể xử lý các hoạt động liên quan đến I/O đồng thời một cách hiệu quả và có cách tiếp cận đơn giản hơn để kiểm soát hoạt động đồng thời.
Điều này thúc đẩy một mô hình đa nhiệm hợp tác trong đó các quy trình sẵn sàng mang lại quyền kiểm soát.
Kết quả là, async/await cung cấp một cách đặc biệt, đơn giản hóa để thiết kế các ứng dụng đồng thời, đặc biệt là khi các hoạt động I/O diễn ra phổ biến, tìm kiếm sự cân bằng giữa hiệu suất và độ phức tạp.
Một ví dụ về mã Python sử dụng async/await được cung cấp bên dưới:
34. Mô tả cách bạn sẽ sử dụng Python concurrent.futures
.
giao diện để thực thi các lệnh gọi không đồng bộ thông qua các luồng hoặc quy trình, các nhà phát triển có thể quản lý các hoạt động song song và không đồng bộ một cách linh hoạt.
Mô-đun này quản lý việc phân bổ tài nguyên và thực thi các lệnh gọi trong khi gói gọn các khía cạnh tinh vi của phân luồng và đa xử lý thông qua Executor (ThreadPoolExecutor và ProcessPoolExecutor).
Các nhà phát triển có thể sử dụng hiệu quả bộ xử lý đa lõi cho các hoạt động liên quan đến CPU và cung cấp các hoạt động I/O không chặn bằng cách gửi các tác vụ đến người thực thi, sau đó người thực thi có thể thực hiện chúng đồng thời và thậm chí tổng hợp kết quả của họ.
Để đảm bảo rằng các ứng dụng đáp ứng và hoạt động tốt, concurrent.futures
tạo ra một không gian nơi các phép tính phức tạp và hoạt động I/O có thể kết hợp một cách suôn sẻ.
Đây là một mẫu mã sử dụng concurrent.futures
:
35. So sánh Django và Flask về trường hợp sử dụng và khả năng mở rộng.
Hai ngôi sao trong chòm sao khung web của Python, Django và Flask, mỗi ngôi sao đều tỏa sáng rực rỡ đồng thời đáp ứng các yêu cầu khác nhau của nhà phát triển.
Đối với các lập trình viên tạo các ứng dụng lớn, dựa trên cơ sở dữ liệu, Django là công cụ được lựa chọn vì nó đi kèm với ORM và giao diện quản trị tích hợp.
Tuy nhiên, thiết kế mô-đun và đơn giản của Flask giúp các nhà phát triển tự do lựa chọn các thành phần của riêng họ, khiến nó trở thành lựa chọn hoàn hảo cho các dự án nhỏ hơn hoặc các tình huống cần có giải pháp gọn nhẹ, dễ thích ứng.
Cả hai khung đều có thể được mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu lớn hơn về khả năng mở rộng.
Tuy nhiên, bản chất tinh gọn của Flask cho phép các chiến thuật mở rộng quy mô tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể, trong khi các khả năng tích hợp của Django có thể mang lại cho nó một lợi thế nhỏ để phát triển nhanh chóng trong các dự án lớn hơn, phức tạp hơn.
Kết luận
Các cuộc phỏng vấn về kịch bản Python đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về khả năng, độ phức tạp và ứng dụng của ngôn ngữ.
Việc chuẩn bị kỹ lưỡng không chỉ giúp củng cố năng lực kỹ thuật mà còn truyền cảm hứng cho sự tự tin, giúp ứng viên di chuyển nhanh chóng và chính xác qua mê cung câu hỏi khó.
Những người mong muốn có thể đảm bảo rằng họ đã sẵn sàng để xử lý cả các vấn đề Python cơ bản và ứng dụng bằng cách xem xét các ý tưởng chính như đồng thời, nguyên tắc OOP và cấu trúc dữ liệu, cũng như đi sâu vào các ứng dụng thực tế như lập trình web và thao tác dữ liệu.
Do đó, việc có một nền giáo dục toàn diện trở nên cần thiết để thành công và có thể dẫn đến những tình huống mà khả năng lập trình Python của một người có thể vượt trội và sáng tạo. Nhìn thấy Loạt bài phỏng vấn của Hashdork để được giúp đỡ trong việc chuẩn bị phỏng vấn.
Bình luận