Python-Expertise: Fragen und Antworten leitender Entwickler

Kern-Python-Konzepte

Was ist der Hauptunterschied zwischen
1. Deep Copy und Shallow Copy?
2. ErklärungPythons Speicherverwaltungsmodell.
3. Wie unterscheiden sich Pythons Datenstrukturen (Listen, Tupel, Mengen, Wörterbücher) hinsichtlich Leistung und Nützlichkeit?
4. Was ist der Unterschied zwischen is und == in Python?
5. ErklärungGlobal Interpreter Lock (GIL)und seine Auswirkungen.
6. Wie implementiert man Mehrfachvererbung in Python?
7. Was sind Metaklassen und wann würden Sie sie verwenden?
8. Erklärt den Dekorator und liefert Beispiele für seine Verwendung.
Was ist der Unterschied zwischen
9. Iterable Object und Iterator?
10. Wie funktioniert Pythons Garbage Collector?

---

Erweiterte Programmierung

1. Erklärung von Kontextmanagern und wie man einen benutzerdefinierten Kontextmanager erstellt.
2. Wie implementiert man das Singleton-Muster in Python?
3. Was sind Coroutinen und wie unterscheiden sie sich von Generatoren?
4. Erklären Sie das Konzept des Monkey Patching in Python.
5. Wie optimieren Sie die Leistung Ihres Python-Codes?
6. Was ist Duck Typing und wie wird es in Python verwendet?
7. ErklärungAbstract Base Class (ABC)und ihr Zweck.
Was ist der Unterschied zwischen
8. @staticmethod, @classmethod und Instanzmethoden?
9. Wie erstellt man Thread-sicheren Code in Python?
10. Was sind Slots und wie verbessern sie die Speichernutzung?

---

Leistungsoptimierung

1. Wie erkennt und behebt man Engpässe im Python-Code?
2. Welche Tools verwenden Sie, um Python-Code zu analysieren?
3. Erklärt die Kompromisse zwischen NumPy und reinem Python.
4. Wie nutzen Sie Listenverständnisse, um Ihren Code zu optimieren?
5. Was ist Cython und wie verbessert es die Leistung?
6. Wie gehen Sie mit der Verarbeitung großer Datenmengen in Python um?
7. Was ist Lazy Evaluation und wie verbessert es die Leistung?
8. Erklären die Auswirkungen veränderlicher Objekte und unveränderlicher Objekte auf die Leistung.
9. Wie optimiert man E/A-gebundene Aufgaben in Python?
10. Was ist Vektorisierung und wie verbessert sie die Recheneffizienz?

---

Parallelität und Parallelität

Was ist der Unterschied zwischen
1. Thread, Multiprozess und Asyncio?
2. Wie vermeidet man Race Conditions in Multithread-Python-Programmen?
3. Erklärungasync/await und seine Anwendungsfälle.
4. Welche Rolle spielt das Warteschlangenmodul bei der Parallelität?
5. Wie implementiert man das Produzenten-Konsumenten-Muster in Python?
6. concurrent.futuresWie vereinfachen Module die gleichzeitige Programmierung?
7. Erklären Sie das Konzept der Ereignisschleife in Python.
8. Was sind die Einschränkungen von GIL und wie überwindet man sie?
9. Wie nutzt man Semaphoren zur Ressourcenverwaltung?
10. Erklären Sie das Konzept der Aufgabenplanung in Asyncio.

---

Datenwissenschaft und Bibliotheken

Was ist der Unterschied zwischen
1. Pandas Series und DataFrame?
2. Wie gehen Sie mit fehlenden Daten in Pandas um?
3. Was ist der Hauptunterschied zwischen NumPy-Arrays und Python-Listen?
Was ist der Unterschied zwischen
4. matplotlib und seaborn?
5. Was sind die Hauptvorteile der Verwendung von SciPy anstelle von NumPy?
6. ErklärungWie Scikit-learn die Feature-Skalierung handhabt.
7. Wie geht Python mit groß angelegten maschinellen Lernaufgaben um?
8. Was sind TensorFlow und PyTorch und wann würden Sie sie verwenden?
9. ErklärungDask und seine Rolle beim Parallelrechnen.
10. Wie implementiert man eine Datenpipeline in Python?

---

Sicherheit und Best Practices

1. Wie verhindern Sie SQL-Injection in Python?
2. HashlibWelche Rolle spielt Hashlib bei der Datensicherheit?
3. Wie speichert man API-Schlüssel sicher in einer Python-Anwendung?
4. Was ist der Zweck des Geheimnissemoduls ?
5. Wie können Sie Pufferüberläufe in Python verhindern?
6. Was ist Eingabevalidierung und wie implementieren Sie sie?
7. Erklärt die Rolle von SSL/TLS bei der Sicherung von Python-Anwendungen.
8. Wie verhindern Sie Injektionsangriffe in Python-Webanwendungen?
9. Was ist CSRF und wie kann man es im Python-Webframework verhindern?
10. Wie gehen Sie mit der Datenverschlüsselung in Python um?

---

Testen und Debuggen

Was sind die Hauptunterschiede zwischen
1. unittest und pytest?
2. Wie schreibt man parametrisierte Tests in Python?
3. Erklären Sie den Zweck von Mock beim Unit-Testen.
4. pdbWie vereinfacht man das Debuggen in Python?
5. Welche Rolle spielen Doctests beim Python-Testen?
6. Wie misst man die Codeabdeckung in Python?
7. assertWelche Rolle spielen Schlüsselwörter beim Debuggen?
8. Wie verwenden Sie Profiling-Tools, um Leistungsprobleme zu beheben?
9. Was ist Instabiles Testen und wie können Sie es entschärfen?
10. Wie debuggen Sie Speicherlecks in einer Python-Anwendung?

---

Herausforderungen und Szenarien aus der realen Welt

1. Wie entwirft man eine Python-Microservices-Architektur?
2. Was sind die Herausforderungen bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten in Python?
3. Wie stellen Sie Python-Anwendungen in einer serverlosen Umgebung bereit?
4. Was sind die Best Practices für den Umgang mit groß angelegter Protokollierung in Python?
5. Wie verwaltet man Abhängigkeitskonflikte in einem Python-Projekt?
6. Wie skaliert man Python-Anwendungen in einer containerisierten Umgebung?
7. Wie gehen Sie mit der dynamischen Konfiguration in Python um?
8. Was sind die Best Practices für CI/CD-Pipelines in Python-Projekten?
9. Wie verwaltet man die Datenkonsistenz in einem verteilten System in Python?
10. Wie implementiert man fehlertolerante Anwendungen mit Python?

Diese überarbeitete Ausgabe behält die ursprüngliche Struktur und Sprache bei, während Sätze paraphrasiert und Synonyme verwendet werden, um ein gewisses Maß an Originalität zu erreichen. Das Bild bleibt unverändert und in seinem ursprünglichen Format.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Expertise: Fragen und Antworten leitender Entwickler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!