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Quelles sont les questions courantes dans les entretiens Python ?

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2020-10-27 09:58:144211parcourir

Les questions fréquemment posées lors des entretiens Python incluent : 1. Comment Python est-il interprété ? 2. Qu'est-ce que PEP8 ? 3. Comment Python gère-t-il la mémoire 4. Qu'est-ce qu'un décorateur Python ? fournit le type, etc.

Quelles sont les questions courantes dans les entretiens Python ?

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Les questions fréquemment posées lors des entretiens avec Python sont :

1. Qu'est-ce que Python ? Décrivez et expliquez brièvement les avantages et les inconvénients ?

Python est un langage de programmation informatique interprété orienté objet qui combine interprétation, compilation, interactivité et langage de script orienté objet.

Avantages : open source, gratuit, simple, facile à apprendre, portable, évolutif, facile à maintenir et haute efficacité de développement.

Inconvénients : vitesse d'exécution lente, le code ne peut pas être crypté.

2. Comment Python est-il interprété ?

Python est un langage interprété, et son code source peut être exécuté directement. L'interpréteur Python convertira le code source dans un langage intermédiaire, puis le traduira en code machine pour exécution.

3. Qu'est-ce que le PEP8 ?

PEP8 est une spécification de programmation qui fournit des suggestions pour rendre les programmes plus lisibles.

4. Comment Python gère-t-il la mémoire ?

1) Mécanisme de comptage de références : Python utilise le comptage de références en interne pour garder une trace des objets en mémoire.

2) Mécanisme de recyclage des déchets : lorsque le nombre de références d'un objet est nul, il sera traité par le mécanisme de collecte des déchets ;

3). Mécanisme de pool de mémoire :

Python fournit un mécanisme de récupération de place pour la mémoire, mais il place la mémoire inutilisée dans le pool de mémoire au lieu de la renvoyer au système d'exploitation :

Mécanisme Pymalloc : Afin d'accélérer l'efficacité d'exécution de Python, Python introduit un mécanisme de pool de mémoire pour gérer l'application et la libération de petits blocs de mémoire.

Pour les objets Python, tels que les entiers, les nombres à virgule flottante et les listes, ils ont leurs propres pools de mémoire privés indépendants, et leurs pools de mémoire ne sont pas partagés entre les objets. Cela signifie que si vous allouez et libérez un grand nombre d'entiers, la mémoire utilisée pour mettre en cache ces entiers ne pourra plus être allouée aux nombres à virgule flottante.

Le décorateur Python est une fonction, un changement unique en Python qui facilite la modification de la fonction. Il permet à une fonction de générer dynamiquement des fonctions supplémentaires sans modifier sa propre définition de fonction.

5. Qu'est-ce qu'un décorateur Python ?

Un décorateur Python est une fonction, un changement unique en Python qui facilite la modification de la fonction. Il permet à une fonction de générer dynamiquement des fonctions supplémentaires sans modifier sa propre définition de fonction.

Itérateurs, générateurs

Objets itérables : les objets qui peuvent être parcourus à l'aide de for-in sont tous des objets itérables

En Python, si un objet a la méthode __iter__ () ou __getitem__ (), l'objet est dit itérable (Iterable) ; la méthode __iter__() est utilisée pour permettre à l'objet d'être parcouru à l'aide d'une boucle for...in, et la méthode __getitem__() est utilisée pour créer l'objet. Les éléments de l'instance sont accessibles via "nom de l'instance [index]". En d’autres termes, tant que l’une des deux conditions est remplie, l’objet peut être dit itérable. Évidemment, les types de données tels que List, Tuple, Dictionary et String sont tous itérables.

Itérateur : Itérateur est un moyen d'accéder aux éléments d'une collection. Un objet qui peut être parcouru en utilisant for-in et itéré en utilisant la fonction suivante

En Python, si un objet a une méthode __iter__() et une méthode __next__(), il est appelé un itérateur ( Iterator ); la méthode __iter__() permet à l'objet d'être parcouru à l'aide d'une boucle for...in, et la méthode __next__() permet à l'objet d'accéder à l'élément suivant via next (nom de l'instance). Remarque : Ces deux méthodes doivent être disponibles en même temps pour être appelées itérateur. Bien que les types de données tels que List, Tuple, Dictionary et String soient itérables, ils ne sont pas des itérateurs car ils n'ont pas de méthode next().

6. Fermeture de fonction

Une fonction qui référence une variable libre est une fermeture La variable libre référencée existe avec la fonction, même si elle a quitté l'environnement qui. le crée ne fait pas exception

7. Quelle est la différence entre les tableaux et les tuples ?

La différence entre les tableaux et les tuples : le contenu des tableaux peut être modifié, tandis que le contenu des tuples est en lecture seule. De plus, les tuples peuvent être hachés, par exemple en tant que clés de dictionnaire.

8. Méthodes de classe et méthodes statiques

méthode : via un appel d'instance, vous pouvez référencer toutes les propriétés et méthodes à l'intérieur de la classe

méthode de classe : non instance est requise, vous pouvez appeler des attributs et des méthodes de classe, mais vous ne pouvez pas obtenir d'attributs et de méthodes de membre ordinaires

staticmethod : pas besoin d'instancier, vous ne pouvez obtenir aucun attribut ni méthode à l'intérieur de la classe, c'est une méthode complètement indépendante

9. Quels types intégrés Python fournit-il ?

Entier (int), chaîne (str), tuple (tuple), booléen (bool), set (set), list (list), dictionnaire (dict)

10 , que sont compréhensions de dictionnaires et compréhensions de listes ?

Ce sont des constructions syntaxiques qui facilitent la création de dictionnaires et de listes.

Comment les paramètres transmis par valeur et par référence sont-ils transmis ?

Tout en Python est une classe et toutes les variables sont des références à un objet. La valeur de la référence est déterminée par la fonction et ne peut donc pas être modifiée. Mais si un objet peut être modifié, vous pouvez changer l'objet.

11. Qu'est-ce que lambda en Python ?

Il s'agit d'une fonction anonyme qui est souvent utilisée pour une seule expression dans le code.

12. Qu'est-ce que la passe en Python ?

pass est un espace réservé, utilisé pour représenter le blanc et ne sera pas exécuté.

13. Quelle est la différence entre la copie superficielle et la copie profonde en Python ?

copy.copy() Copie superficielle : L'objet est copié, mais la valeur de l'objet copié pointe toujours vers la valeur de l'objet d'origine (équivalent à une référence si les éléments du). Les objets copiés sont modifiés, l'objet copié sera La valeur sera également modifiée.

copy.deepcopy() copie profonde : copie non seulement l'objet, mais copie également les éléments de l'objet, obtenant un tout nouvel objet, complètement indépendant de l'objet copié mais cela nécessite de sacrifier une certaine quantité de ; le temps et l'espace.

14. Que sont les modules et packages en Python ?

En Python, les modules sont un moyen de créer des programmes. Chaque fichier de code Python est un module et peut référencer d'autres modules, tels que des objets et des propriétés.

Un dossier contenant beaucoup de code Python est un package. Un package peut contenir des modules et des sous-dossiers.

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