Hướng dẫn how to crack python interview for experienced - làm thế nào để bẻ khóa cuộc phỏng vấn python cho người có kinh nghiệm

Để tìm được một công việc với Python như một người tươi, bạn phải làm quen với những điều cơ bản. Ở đây, chúng tôi thảo luận về một số câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Python cơ bản và một số câu hỏi và câu trả lời Python nâng cao để giúp bạn ace phỏng vấn của bạn. Vì vậy, hãy để bắt đầu hành trình của chúng tôi hướng tới cuộc phỏng vấn Python tiếp theo của bạn.
So, let’s begin our journey towards acing your next Python interview.

Chuẩn bị như bạn chưa bao giờ thắng và biểu diễn như bạn chưa bao giờ thua. like you have never won and PERFORM like you have never lost.”

Những câu hỏi khó cho cuộc phỏng vấn Python

Sau đây là những câu hỏi thực tế cho cuộc phỏng vấn Python, sẽ giúp bạn tăng cường sự tự tin. Hãy để thảo luận về những câu hỏi này cho cuộc phỏng vấn Python một cách chi tiết:

Q.1. Những tuyên bố này có tối ưu không? Nếu không, hãy tối ưu hóa chúng.word = từ Word WordPrint [Word .__ Len __ []]
word=’word’
print[word.__len__[]]

Ans. Không, đây không phải là tối ưu. Hãy để kiểm tra hướng dẫn cho việc này.

1. >>> trợ giúp [str .__ len__]help[str.__len__]

Trợ giúp trên Wrapper_Descriptor: __ Len __ [tự, /] trả lại Len [tự] .__ Len__ là một mô tả trình bao bọc, từ đó thực hiện cuộc gọi đến Len []. Vậy tại sao không bỏ qua công việc và làm điều đó thay thế? Giải pháp tối ưu:
__len__[self, /]
Return len[self].
__len__ is a wrapper descriptor which in turn makes a call to len[]. So why not skip the work and do just that instead?
The optimal solution:

1. >>> word = từ Word Word
2. >>> Len [từ]len[word]

4

Xu hướng AI Bài viết:

1. Cách tôi sử dụng máy học làm nguồn cảm hứng cho các bức tranh vật lý

2. Keras Cheat Sheet: Mạng lưới thần kinh trong Python

3. Tạo một mạng lưới thần kinh đơn giản

4. Những điều cơ bản của mạng lưới thần kinh

Q.2. Bạn đã nghe nói về từ khóa năng suất trong Python chưa?

Ans. Vâng tôi có. Từ khóa này mang khả năng biến bất kỳ chức năng nào thành một trình tạo. Giống như từ khóa trả về tiêu chuẩn, nhưng trả về một đối tượng máy phát. Cũng đúng là một chức năng có thể quan sát nhiều sản lượng.

1. >>> tỷ lệ cược [n]:odds[n]:
2. ODD = [i cho i trong phạm vi [n+1] nếu i%2! = 0]range[n+1] if i%2!=0]
3. Vì tôi trong ODD:
4. năng suất i
5. >>> Đối với tôi về tỷ lệ cược [8]:odds[8]:
6. print[i][i]

1357
3
5
7

Q.3. Làm thế nào bạn sẽ in nội dung của một tập tin? Ans.
Ans.

1. >>> thử:
2. với Openopen[‘tabs.txt’,’r’] as f:
3. print[f.read[]][f.read[]]
4. Ngoại trừ ioerror:
5. in [tệp không tìm thấy tệp[“File not found”]

Q.4. Làm thế nào bạn sẽ chuyển đổi một danh sách thành một chuỗi?

Ans. Chúng tôi sẽ sử dụng phương thức tham gia [] cho việc này.

1. >>> nums = [’một
2. >>> s = xông ‘.Join [nums]join[nums]
3. >>> s

'một hai ba bốn năm sáu bảy'

Q.5. Đầu ra mã sau đây sẽ là gì? >>> a = 1 >>> a, b = a+1, a+1 >>> a, cấm. Đầu ra là [2, 2]. Mã này tăng giá trị của a bởi 1 và gán nó cho cả a và b. Điều này là do đây là một tuyên bố đồng thời. Mã sau đây cho chúng ta giống nhau:
>>> a=1
>>> a,b=a+1,a+1
>>> a,b
Ans. The output is [2, 2]. This code increments the value of a by 1 and assigns it to both a and b. This is because this is a simultaneous declaration. The following code gives us the same:

1. >>> a = 1
2. >>> B, A = A+1, A+1
3. >>> a, b

[2, 2]

Q.6. Giải thích các cách khác nhau để tạo ra một mảng numpy trống trong Python.ans. Chúng tôi sẽ nói về hai phương pháp để tạo ra mảng numpy-.
Ans. We’ll talk about two methods to create NumPy array-

1. Phương pháp đầu tiên-
2. >>> nhập khẩu numpy
3. >>> numpy.array [[]]array[[]]

mảng [[], dtype = float64]

1. Phương pháp thứ hai-
2. >>> Numpy.Empty [Shape = [0,0]]empty[shape=[0,0]]

mảng [[], hình = [0, 0], dtype = float64]

Q.7. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ một phần tử trùng lặp khỏi danh sách? ANS. Chúng ta có thể biến nó thành một bộ để làm điều đó.
Ans. We can turn it into a set to do that.

1. >>> Danh sách = [1,2,1,3,4,2]
2. >>> Đặt [Danh sách]set[list]

{1, 2, 3, 4}

Q.8. Python hỗ trợ bao nhiêu đối tượng?

Ans. Các đối tượng trong Python là có thể thay đổi và bất biến. Hãy nói về những điều này.

• Các đối tượng bất biến- những đối tượng không cho phép chúng tôi sửa đổi nội dung của chúng. Ví dụ về những điều này sẽ là bộ đếm, booleans, dây, số nguyên, phao và phức hợp. Lặp lại trên các đối tượng như vậy nhanh hơn.

1. >>> tuple = [1,2,4]
2. >>> tuple

[1, 2, 4]

1. >>> 2+4J

[2+4j]

• Các đối tượng có thể thay đổi- những đối tượng cho phép bạn sửa đổi nội dung của chúng. Ví dụ về đây là danh sách, bộ và dicts. Lặp lại trên các đối tượng như vậy chậm hơn.

1. >>> [2,4,9]

[2, 4, 9]

1. >>> Dict1 = {1: 1,2: 2}
2. >>> Dict1

{1: 1, 2: 2} Trong khi hai đối tượng bất biến bằng nhau, các biến tham chiếu có chung cùng địa chỉ, có thể tạo hai đối tượng có thể thay đổi với cùng một nội dung.
While two equal immutable objects’ reference variables share the same address, it is possible to create two mutable objects with the same content.

Q.9. Câu lệnh dòng điều khiển là gì?

Ans. Một chương trình Python thường bắt đầu thực hiện từ dòng đầu tiên. Từ đó, nó di chuyển qua mỗi câu lệnh chỉ một lần và ngay khi nó thực hiện với tuyên bố cuối cùng, nó giao dịch chương trình. Tuy nhiên, đôi khi, chúng tôi có thể muốn đi một đường dẫn xoắn hơn thông qua mã. Kiểm soát các câu lệnh cho phép chúng tôi làm xáo trộn luồng thực thi bình thường của một chương trình và uốn cong nó theo ý muốn của chúng tôi.

Q.10. Tạo một danh sách mới để chuyển đổi danh sách các chuỗi số sau đây thành danh sách các số.
nums=[‘22’,’68’,’110’,’89’,’31’,’12’]

Ans. Chúng tôi sẽ sử dụng hàm int [] với sự hiểu biết danh sách để chuyển đổi các chuỗi này thành số nguyên và đưa chúng vào danh sách.

1. >>> [int [i] cho tôi trong num]int[i] for i in nums]

[22, 68, 110, 89, 31, 12]

Q.11. MRO trong Python là gì?

Ans. MRO là viết tắt của thứ tự phân giải phương pháp. Nói về nhiều kế thừa, bất cứ khi nào chúng ta tìm kiếm một thuộc tính trong một lớp, Python lần đầu tiên tìm kiếm trong lớp hiện tại. Nếu tìm thấy, tìm kiếm của nó được bão hòa. Nếu không, nó chuyển sang lớp cha. Nó theo một cách tiếp cận là từ trái sang phải và chiều sâu đầu tiên. Nó đi đến con, mẹ, cha, đối tượng. Chúng tôi có thể gọi thứ tự này là tuyến tính hóa đứa trẻ lớp; Tập hợp các quy tắc được áp dụng là thứ tự phân giải phương thức [MRO]. Chúng ta có thể mượn thuộc tính __mro__ hoặc phương thức MRO [] để có được điều này.
We can call this order a linearization of the class Child; the set of rules applied are the Method Resolution Order [MRO]. We can borrow the __mro__ attribute or the mro[] method to get this.

Q.12. Là phương pháp và nhà xây dựng giống nhau? ANS. Không, có những khác biệt tinh tế nhưng đáng kể-
Ans. No, there are subtle but considerable differences-

• Chúng ta phải đặt tên cho một hàm tạo trong tên của lớp; Một tên phương thức có thể là bất cứ điều gì.
• Bất cứ khi nào chúng ta tạo một đối tượng, nó thực hiện một hàm tạo; Bất cứ khi nào chúng tôi gọi một phương thức, nó thực hiện một phương thức.
• Đối với một đối tượng, một hàm tạo chỉ thực hiện một lần; Một phương thức có thể thực hiện bất kỳ số lần cho một đối tượng.
• Chúng tôi sử dụng các hàm tạo để xác định và khởi tạo các biến không tĩnh; Chúng tôi sử dụng các phương pháp để đại diện cho logic kinh doanh để thực hiện các hoạt động.

Q.13. Bạn có thể giải thích vòng đời của một chủ đề?

• Để tạo một luồng, chúng tôi tạo một lớp mà chúng tôi tạo quá trình ghi đè phương thức chạy của lớp luồng. Sau đó, chúng tôi khởi tạo nó.
• Một chủ đề mà chúng tôi vừa tạo là ở trạng thái mới. Khi chúng tôi thực hiện cuộc gọi để bắt đầu [] trên nó, nó sẽ chuyển tiếp các luồng để lập lịch. Đây là trong trạng thái sẵn sàng.
• Khi thực thi bắt đầu, luồng ở trạng thái chạy.
• Các cuộc gọi đến các phương thức như giấc ngủ [] và tham gia [] làm cho một chủ đề chờ đợi. Một chủ đề như vậy nằm trong trạng thái chờ/bị chặn.
• Khi một chủ đề được hoàn thành chờ hoặc thực thi, các chủ đề chờ khác sẽ được gửi để lập lịch.
• Một chủ đề đang chạy được thực hiện chấm dứt và ở trong trạng thái chết.

Q.14. Dưới đây, chúng tôi cung cấp cho bạn mã để xóa số nhỏ hơn 5 từ danh sách NUM. Tuy nhiên, nó không hoạt động như mong đợi. Bạn có thể chỉ ra lỗi cho chúng tôi không? , 9, 24]
>>> nums=[1,2,5,10,3,100,9,24]
>>> for i in nums:
if i>> nums
[2, 5, 10, 100, 9, 24]

Ans. Mã này kiểm tra từng phần tử trong nums- nó có nhỏ hơn 5 không? Nếu có, nó sẽ loại bỏ yếu tố đó. Trong lần lặp đầu tiên, 1 thực sự nhỏ hơn 5. Vì vậy, nó loại bỏ nó khỏi danh sách này. Nhưng điều này làm xáo trộn các chỉ số. Do đó, nó kiểm tra phần tử 5, nhưng không phải là phần tử 2. Đối với tình huống này, chúng tôi có ba cách giải quyết:

1. Tạo một mảng trống và nối vào điều đó-
2. >>> nums = [1,2,5,10,3,100,9,24]
3. >>> newnums = []
4. >>> Đối với tôi trong nums:
5. Nếu i> = 5:
6. newnums.append [i]append[i]
7. >>> Newnums

[5, 10, 100, 9, 24]

1. Sử dụng danh sách hiểu-
2. >>> nums = [1,2,5,10,3,100,9,24]
3. >>> newnums = []
4. >>> Newnums

[5, 10, 100, 9, 24]

1. Sử dụng danh sách hiểu-
2. >>> nums = [1,2,5,10,3,100,9,24]
3. >>> newnums = []list[filter[lambda x:x>=5, nums]]
4. >>> Newnums

[5, 10, 100, 9, 24]
Q.15. What is the best code you can write to swap two numbers?
Ans. I can perform the swapping in one statement.

1. Sử dụng danh sách hiểu-

>>> newnums = [i for i in nums nếu i> = 5]

1. Sử dụng hàm bộ lọc []
2. Sử dụng danh sách hiểu-
3. >>> newnums = [i for i in nums nếu i> = 5]

Sử dụng hàm bộ lọc []

>>> newnums = list [bộ lọc [lambda x: x> = 5, nums]]
>>> def func[n=[]]:
#playing around
pass
>>> func[[1,2,3]]
>>> func[]
>>> n

[5, 10, 100, 9, 24] Q.15. Mã tốt nhất bạn có thể viết để trao đổi hai số là gì? ANS. Tôi có thể thực hiện hoán đổi trong một câu.

>>> a, b = b, a
Ans. I can think of two ways to do this.

1. Ở đây, toàn bộ mã, mặc dù-
2. >>> a, b = 2,3
3. >>> a, bjoin[s.split[]]
4. [3, 2]

Q.16. Giải thích vấn đề với phần mã sau->>> func def [n = []]: #Play xung quanh Pass >>> func [[1,2,3]]

1. Sử dụng danh sách hiểu-
2. >>> a, b = 2,3
3. >>> a, bstr[‘’.join[[[i for i in s if i!=’ ‘]]]]
4. [3, 2]

Q.16. Giải thích vấn đề với phần mã sau->>> func def [n = []]: #Play xung quanh Pass >>> func [[1,2,3]]

Ans. Yêu cầu cho n nâng một nameError. Đây là vì N là một biến cục bộ để func và chúng tôi không thể truy cập nó ở nơi khác. Cũng đúng là Python chỉ đánh giá các giá trị tham số mặc định một lần; Mỗi lời mời chia sẻ giá trị mặc định. Nếu một người gọi sửa đổi nó, đó là những gì người khác nhận được. Điều này có nghĩa là bạn chỉ nên sử dụng nguyên thủy, chuỗi và bộ dữ liệu làm tham số mặc định, không phải là đối tượng có thể thay đổi.

Q.17. Bạn có thể loại bỏ các không gian trắng khỏi chuỗi AAA AAA BBB CCC DDD EEE không? Ans. Tôi có thể nghĩ về hai cách để làm điều này.
{‘first_name’:’Ayushi’,’second_name’:’Sharma’}

Sử dụng tham gia-
s = a + ‘[‘ + b + ‘:’ + c + ‘]’

>>> S = xông AAA BBB CCC DDD EEE

>>> S1 = Hiện tại. Tham gia [s.split []]

>>> S1
Questions for Python Interview for freshers — Q. 11,12,13,15,18,20
Questions for Python Interview for experienced — Q. 14,16,17,19

AAABBBCCCDDDEEE
Ans. With recursion, we observe the following:

• >>> S1 = str [‘xông. Tham gia [[[Tôi cho tôi trong s nếu tôi! =
• Q.18. Cho tên đầu tiên và cuối cùng của tất cả nhân viên trong công ty của bạn, bạn sẽ sử dụng loại dữ liệu nào để lưu trữ nó?
• Ans. Tôi có thể sử dụng một từ điển để lưu trữ đó. Nó sẽ là một cái gì đó như thế này-{{first_name,

Q.19. Bạn thấy gì bên dưới? S = A + ‘[‘ + B + ‘: xông + C +‘]
Ans. Sure does:

• Ans. Đây là chuỗi nối. Nếu A, B và C là các chuỗi, thì nó hoạt động tốt và kết hợp các chuỗi xung quanh các chuỗi ‘[‘, ‘:, và‘], như đã đề cập. Nếu ngay cả một trong số này là một chuỗi, điều này sẽ tăng một kiểu.
• Q.20. Nếu một hàm không có câu lệnh trả về, nó có hợp lệ không?
• Gọi một chức năng tiêu thụ thời gian.

Q.23. Làm thế nào để bạn có được thư mục làm việc hiện tại bằng Python?

Ans. Làm việc trên phần mềm với Python, bạn có thể cần đọc và ghi các tệp từ các thư mục khác nhau. Để tìm ra thư mục nào mà chúng tôi hiện đang làm việc, chúng tôi có thể mượn phương thức getCwd [] từ mô -đun HĐH.

1. >>> Nhập hệ điều hành
2. >>> os.getcwd []getcwd[]

C: \\ người dùng \\ ayushi \\ appdata \\ local \\ Programs \\ python \\ python37

Q.24. Tuple giải nén là gì?

Ans. Giả sử chúng ta có một num tuple = [1,2,3]. Chúng ta có thể giải nén các giá trị của nó vào các biến A, B và C. Đây
Have a look at Python tuple

1. >>> nums = [1,2,3]
2. >>> a, b, c = nums
3. >>> a

1

1. >>> b

2

1. >>> c

3

Q.25. Mã sau đây cung cấp cho chúng tôi? >>> B = [1] Ans. Không phải là một tuple. Điều này cho chúng ta một số nguyên đơn giản.
>>> b=[1]
Ans. Not a tuple. This gives us a plain integer.

1. >>> Loại [b]type[b]

Để cho nó là một tuple, chúng ta có thể khai báo rõ ràng với dấu phẩy sau 1:
To let it be a tuple, we can declare so explicitly with a comma after 1:

1. >>> B = [1,]
2. >>> Loại [b]type[b]

Để cho nó là một tuple, chúng ta có thể khai báo rõ ràng với dấu phẩy sau 1:

>>> B = [1,]
Ans. The iterator protocol for Python declares that we must make use of two functions to build an iterator- iter[] and next[].

• iter[]- To create an iterator
• Q.26. Giao thức Iterator là gì? ANS. Giao thức Iterator cho Python tuyên bố rằng chúng ta phải sử dụng hai chức năng để xây dựng một iterator- iter [] và next [].

1. iter []- để tạo một iteratoriter[[2,4,6,8,10]]
2. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

2

1. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

4

1. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

6

1. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

8

1. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

10

1. Tiếp theo []- Lặp lại phần tử tiếp theonext[a]

>>> a = iter [[2,4,6,8,10]]]
File “”, line 1, in
next[a]
StopIteration

>>> Tiếp theo [a]
Ans. To compare two objects, we can overload operators in Python. We understand 3>2. But what is orange>apple? Let’s compare apples and oranges now.

1. Traceback [cuộc gọi gần đây nhất cuối cùng]: Tệp trực tuyến, dòng 1, trong [a]
2. Q.27. Tại sao chúng ta cần quá tải các nhà khai thác? ANS. Để so sánh hai đối tượng, chúng ta có thể quá tải các toán tử trong Python. Chúng tôi hiểu 3> 2. Nhưng Orange> Apple là gì? Hãy để so sánh táo và cam ngay bây giờ.__init__[self,type,size]:
3. >>> Lớp trái cây:
4. self.type=type
5. self.size=size
6. def __init __ [tự, loại, kích thước]:__gt__[self,other]:
7. self.type =
8. def __gt __ [bản thân, khác]:
9. Nếu self.size> other.size:
10. trả về đúngfruit[‘orange’,7]
11. trả lại saifruit[‘apple’,8]
12. >>> Orange = trái cây [‘Orange, 7]

>>> táo = trái cây [‘táo, 8]

1. >>> táo> cam

ĐÚNG VẬY

>>> Orange> Apple
Ans. enumerate[] iterates through a sequence and extracts the index position and its corresponding value too.
Let’s take an example.

1. Saienumerate[[‘Python’,’C++’,’Scala’]]:
2. Q.28. Hàm liệt kê [] trong python là gì? Enumerate [] lặp lại thông qua một chuỗi và trích xuất vị trí chỉ mục và giá trị tương ứng của nó quá. Hãy lấy một ví dụ.[i,v]

>>> Đối với tôi, v trong liệt kê [[‘Python, thì, C ++, thì Scala,]]:
1 C++
2 Scala

in [i, v]
Ans. We use the cgi module for this; we borrow the FieldStorage class from it. It has the following attributes:

• 0 Python1 C ++ 2 Scala
• Q.29. Làm thế nào để chúng ta tạo ra các hình thức trong Python? Ans. Chúng tôi sử dụng mô -đun CGI cho việc này; Chúng tôi mượn lớp FieldStorage từ nó. Nó có các thuộc tính sau:
• Form.Name: Tên trường.
• form.filename: Tên tệp phía máy khách cho các giao dịch FTP.
• form.value: giá trị của trường là chuỗi.
• Form.File: Đối tượng tệp để đọc dữ liệu.
• form.type: loại nội dung.
• Form.Type_Options: Tùy chọn dòng HTTP loại nội dung, được trả về dưới dạng từ điển.
• Form.Disp vị trí: Trường ‘Xác định nội dung.

form.disp vị trí_options: Tùy chọn cho ‘định vị nội dung.
*
**
***
****
*****
Ans. We will use two for-loops for this.

1. Form.headers: Tất cả các tiêu đề HTTP được trả về từ điển.range[1,6]:
2. Q.30. Làm thế nào bạn sẽ tạo mẫu sau bằng Python? ****** / TÌM HIỂU. Chúng tôi sẽ sử dụng hai vòng lặp cho việc này.range[1,i+1]:
3. >>> Đối với tôi trong phạm vi [1,6]:[‘*’,end=’’]
4. print[][]

Đối với J trong phạm vi [1, i+1]:

in [‘*,, kết thúc = xông vào]

Vì vậy, đây là tất cả các câu hỏi cho cuộc phỏng vấn Python.

Hy vọng bạn thích nó!!

Sự kết luận

Làm cách nào để chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn Python?

Python có dễ dàng hơn cho các cuộc phỏng vấn không?

Câu hỏi phỏng vấn Python tốt là gì?

Python có tốt cho cuộc phỏng vấn kỹ thuật không?