Vilka är de 10 vanligaste frågorna vid en Python-intervju? (Och hur man svarar på dem)
Python är ett populärt programmeringsspråk. Om du söker jobb som utvecklare kan du därför räkna med att få detaljerade frågor om hur det fungerar. Här tittar vi på 10 Python-intervjufrågor som du kan få och hur du kan svara på dem.
Python-intervjufråga 1: Vad är speciellt med Python och vilka fördelar har språket?
Python är ett mångsidigt programmeringsspråk som kan användas inom webbutveckling, dataanalys och artificiell intelligens. Det är otroligt användarvänligt, mångsidigt och har bra prestanda – bara tre av anledningarna till att många blivande programmerare väljer det som sitt programmeringsspråk.
Det är ett mycket nybörjarvänligt språk med en lättförståelig syntax och ett omfattande standardbibliotek som innehåller många färdiga moduler och funktioner.
Andra fördelar är den stora, aktiva gemenskapen av Python-utvecklare, som bidrar med externa resurser och stöd till utvecklingsprocessen. Som ett tolkningsbart och objektbaserat språk är det också väl lämpat för att snabbt skriva kod och testa den omedelbart. Dynamisk typning förbättrar språkets flexibilitet ytterligare.
Precis som Java är Python plattformsoberoende. Det kan integreras sömlöst med andra språk, såsom C++, vilket underlättar plattformsoberoende arbete och möjliggör prestandaoptimering.
Python-intervjufråga 2: Vad menas med ”scope” i Python?
“Omfattning” avser det område där en variabel är giltig. Det är den del av koden där variabeln är synlig och tillgänglig, och där variabler kan definieras och användas. Det gör koden tydligare och minimerar namngivningskonflikter. Python har två huvudtyper av omfattning:
- Globalt omfång: Denna typ av variabel definieras utanför funktioner och klasser. Den är tillgänglig i hela programmet och finns ofta i början av koden eller på en högre nivå.
- Lokal räckvidd: Variabler med lokal räckvidd är begränsade till den funktion där de definieras. De kan också tilldelas ett specifikt definierat block.
Om du vill komma åt en variabel utanför den definierade koden måste du utöka räckvidden med ett speciellt uttryck som “global” eller “nonlocal”.
Python-intervjufråga 3: Vad är skillnaden mellan listor och tupler i Python?
I Python finns det två datatyper för lagring av ordnade samlingar av element: listor och tupler. Listor används vanligtvis oftare på grund av sin flexibilitet. Här är några viktiga skillnader mellan de två:
- Föränderlighet: Listor kan modifieras även efter att de har skapats. Du kan lägga till, ta bort eller ändra element i dem. Däremot kan du inte ändra elementen i en tupel efter att den har skapats.
- Syntax: Listor skapas med hjälp av hakparenteser
[], medan tupler använder runda parenteser(). Till skillnad från listor kan tupler också definieras med hjälp av kommatecken istället för parenteser. - Hastighet: Vilken datatyp som är snabbast beror på sammanhanget. Listornas mutabilitet gör dem snabbare i vissa operationer, som omfattande datamodifieringar. Tupler är snabbare när det gäller att komma åt element i en samling.
Python-intervjufråga 4: Vad är skillnaden mellan moduler och paket?
Moduler och paket skiljer sig åt i sina tillämpningar. Moduler är enskilda filer med kod, medan paket är samlingar av moduler i en katalog. Båda är avsedda att bidra till att skapa en tydlig struktur, vilket kan vara till hjälp i större Python-projekt. Några andra skillnader mellan moduler och paket är:
- Modul: I Python är moduler enskilda filer som kan innehålla funktioner, klasser och variabler. Filerna har ändelsen
.pyoch hjälper till att organisera koden på ett bättre sätt. Att ha enskilda filer bidrar till att förbättra läsbarheten och underhållet. - Paket: Paket används också för att organisera, men är strukturerade i kataloger och mappar. Detta gör det möjligt att organisera modulerna i koden hierarkiskt. För att en katalog ska behandlas som ett paket måste den innehålla filen
__init__.py.
Python-intervjufråga 5: Vad är pickling och unpickling?
“Pickling” och “unpickling” avser serialisering och deserialisering av interna objekt. Processerna gör det möjligt att konvertera objekt till binära datarepresentationer (pickling) eller hämta objekt från binära representationer (unpickling).
- Pickling: Pickling omvandlar ett objekt till binär representation. Detta är viktigt om du vill spara data permanent eller överföra data till ett nätverk. Pickle-modulen används för pickling i Python. Den serialiserar objektet genom att omvandla det till en byte-ström.
- Unpickling: I en omvändning av pickling-processen återställer unpickling ett tidigare picklat objekt från dess binära representation. Pickle-modulen används också för unpickling och deserialiserar byte-strömmen tillbaka till ett Python-objekt.
Python-intervjufråga 6: Vad är skillnaden mellan en funktion och en lambda-funktion?
Sammantaget har de två funktionstyperna samma syfte. Lambdafunktioner är kortare och används oftare för enklare operationer och filteruppgifter. De viktigaste skillnaderna mellan en normal funktion och en lambda-variant har att göra med syntax, omfattning och användningsområden.
- Syntax: Lambdafunktioner har en mer kompakt syntax när det gäller definition, kropp och returvärde. Det finns till exempel inget explicit “return” för returvärdet, eftersom uttryckets värde returneras implicit. Det gör lambdauttryck särskilt väl lämpade för korta, koncisa funktionsbeskrivningar.
- Omfattning: Medan normala funktioner kan innehålla flera satser och komplex logik, är lambda-funktioner begränsade till ett uttryck. Lambda-varianter kan endast använda lokala variabler, som vanligtvis är begränsade i sin omfattning. Normala funktioner kan däremot använda både lokala och globala variabler.
- Användningsområden: Normala funktioner kan definieras var som helst i koden. Lambda-variabler används ofta där en kortlivad funktion som sortering, filtrering eller kartläggning krävs.
Python-intervjufråga 7: Vilka typer av arv finns det i Python och hur hanterar Python multipel arv?
Det finns flera typer av arv i Python. Både enkel arv och multipel arv är möjliga. I enkel arv ärver en klass från en enda överordnad klass och den härledda klassen antar alla attribut och metoder från den överordnade klassen.
Vid multipel arv ärver klassen från mer än en överordnad klass. Den härledda klassen kan anta attributen och metoderna från alla överordnade klasser.
I Python används C3-linjäriseringsalgoritmen eller Method Resolution Order för multipel arv. Algoritmen bestämmer i vilken ordning metoderna löses i en multipel arvshierarki. Det säkerställer att attributen och metoderna söks i en konsekvent och förutsägbar ordning. Python använder linjärisering för att förhindra kända arvproblem som diamantproblemet.
Python-intervjufråga 8: Vad är monkey patching?
“Monkey patching” avser processen att modifiera befintlig kod under körning. Detta kan till exempel göras genom att lägga till eller ersätta funktioner eller metoder. Monkey patching möjliggör dynamiska ändringar av koden utan att modifiera källkoden för den ursprungliga klassen eller funktionen. Det kan vara användbart för att åtgärda fel, utöka funktioner och anpassa delar av bibliotek eller ramverk. När det gäller klasser kan metoder också skrivas över och nya metoder kan läggas till.
Python-intervjufråga 9: Vad är skillnaderna mellan Django, Pyramid och Flask?
Django, Pyramid och Flask är Python-webbramverk som skiljer sig åt när det gäller tillvägagångssätt, komplexitet och tillgängliga funktioner. Här är några av de viktigaste skillnaderna mellan dem.
Django
Django är ett högnivåwebbramverk som erbjuder en rad ytterligare funktioner. Många funktioner och moduler är förinstallerade. Django har till exempel en egen objektrelaterad mappning för databasinteraktion. Det erbjuder också ett integrerat administratörsgränssnitt som förenklar hanteringen av datamodeller.
Applikationens URL-design och struktur är fördefinierade, vilket underlättar utvecklingen. Django lägger stor vikt vid konventioner. Det erbjuder även inbyggd autentisering och auktorisering och innehåller funktioner som formler och CSRF-skydd. Ramverket passar bäst för avancerade användare, eftersom det stora utbudet av funktioner och den strikta strukturen gör inlärningskurvan brant.
Pyramid
Till skillnad från Djangos omfattande funktioner är Pyramid lättviktigt och flexibelt. Det gör det möjligt för utvecklare att välja önskade bibliotek och komponenter och är utformat för att vara skalbart och utbyggbart. Ramverket stöder olika typer av applikationer, från små projekt till stora, komplexa applikationer.
Till skillnad från Django har Pyramid ingen föreskriven applikationsstruktur, vilket ger större frihet att organisera koden. Valet av mallmotor är också fritt, eftersom Pyramid inte använder någon standardmallmotor.
Dess flexibla användning och minimala förinställningar gör inlärningskurvan betydligt flackare, vilket gör Pyramid bättre lämpad för nybörjare.
Flaska
Flask är vad man kallar ett mikroframework. Det var ursprungligen utformat för att vara lättviktigt och enkelt att använda. För att underlätta detta erbjuder frameworket endast det väsentliga. Vid behov kan bibliotek läggas till med Flask.
Flask använder ett enkelt och tydligt API som gör det möjligt att snabbt komma igång med utvecklingen. Ramverket baseras på WSGI-verktygslådan ”Werkzeug” och använder mallmotorn Jinja2. Utvecklare kan också integrera andra komponenter efter behov.
I slutändan beror valet av ramverk på projektets behov och hur mycket flexibilitet som krävs. Django erbjuder många integrerade funktioner och en tydlig struktur. Pyramid prioriterar flexibilitet och skalbarhet. Och Flask fokuserar på enkelhet och minimalism.
Python-intervjufråga 10: Vad står “args” och “kwargs” för i Python?
De två termerna står för positionsargument (args) och nyckelordsargument (kwargs). Båda är konventioner som ofta används när man definierar funktioner med ett varierande antal argument, vilket ger utvecklare ytterligare flexibilitet. Detta är särskilt användbart om det inte är klart från början hur många eller vilken typ av argument som kommer att tillhandahållas i slutändan.
Args används när ett varierande antal argument accepteras i en funktion baserat på position. Detta gör det möjligt att ange ett icke-fördefinierat antal argument, som i sin tur är tillgängliga som tupler i funktionen.
Kwargs är liknande. De används för att acceptera ett varierande antal argument baserat på nyckelord. Detta gör det möjligt att ange ett icke-fördefinierat antal argument, som är tillgängliga i funktionen som en ordbok.
Om en funktion behöver innehålla både variabla positionsargument och nyckelordsargument är det möjligt att använda args och kwargs i samma funktion i Python.