Questions d'entretien Python courantes pour les plus récents

Dans les paragraphes suivants, je discuterai des 10 questions d'entretien les plus fréquemment posées liées à Python. Cela vous aidera à réussir n’importe quelle interview comme étant plus fraîche.

1. Qu'est-ce qu'un langage interprété ?#

Lorsqu'un langage de programmation est directement exécuté ligne par ligne par un interprète, on l'appelle langage interprété. Les développeurs préfèrent ces langages en raison de leur nature dynamique. Ce type de langage facilite le débogage et le développement d'un projet car il fournit un retour immédiat.

2. Quelles sont les principales fonctionnalités de Python ?#

Python est un puissant langage de programmation multiplateforme qui prend en charge divers systèmes d'exploitation tels que Windows, macOS et Linux. Il s'agit d'un langage interprété qui facilite le débogage et fournit un retour immédiat. Le langage de programmation dispose de diverses bibliothèques standard pour l'analyse de données et le développement Web. Ce sont Numpy, Panda, Django et bien d'autres. Python est également utilisé pour les fonctions POO comme l'encapsulation et le polymorphisme.

3. Que sont les listes, les tuples et les dictionnaires en Python ?#

• Une liste est une collection d'éléments tels que des entiers, des flottants et des chaînes. Ces types de données sont répartis de manière ordonnée dans la liste. La nature d'une liste est dynamique, vous pouvez donc les modifier quand vous le souhaitez.

• Comme les listes, les tuples sont également des collections de types de données. Mais il est de nature immuable. Vous ne pouvez pas le modifier une fois que vous l'avez créé.

• Un dictionnaire est une collection non ordonnée de paires de clés. Ces paires de clés peuvent être des listes, des tuples ou des chaînes. Il est mutable et utilisé pour récupérer rapidement des données essentielles.

4. Comment le garbage collection joue-t-il un rôle important dans la gestion de la mémoire ?#

En Python, la collection Garbage est utilisée pour récupérer les mémoires qui ne sont plus utilisées. Cette gestion de la mémoire est cruciale pour éviter les fuites de mémoire, conduisant à la sécurité de la mémoire. Cela aide également les codeurs à optimiser la mémoire disponible. Le mécanisme de garbage collection fonctionne de deux manières : le comptage de références et la détection de cycles.

5. Quels sont les avantages de NumPy ?#

NumPy est une bibliothèque Python utilisée pour le calcul numérique et l'analyse de données. Si vous implémentez Numpy en C, cela optimisera de manière concertée les performances et la vitesse. Vous pouvez stocker les mêmes types de données dans des tableaux Numpy, ce qui rend le stockage mémoire efficace. Alors que les listes Python stockent des types de données mixtes, ce qui ralentit les performances. De plus, vous pouvez intégrer d'autres bibliothèques comme SciPy et Pandas avec NumPy. Cette intégration améliore la productivité ainsi que la manipulation et l'analyse des données.

6. Quelle est la portée en Python ?#

La portée est un aspect crucial de Python. Cela évite les conflits dans les codes. Il existe quatre types de portée en Python. Ils sont locaux, globaux, englobants et intégrés. Lorsqu'une variable est définie dans une fonction, elle est appelée portée locale de cette fonction. La portée globale est lorsqu'elle est définie en dehors d'une fonction. Lorsqu'une variable est définie dans une fonction et appelée à partir de ses fonctions internes, elle est appelée portée englobante.

7. Quelle est l’importance de la PEP8 ?

La proposition d'amélioration Python 8 ou PEP8 est un guide pour rendre le code Python propre et facile à lire. Ce guide de style est principalement utilisé pour organiser les codes lorsque plusieurs développeurs travaillent sur un seul projet.

8. Pourquoi Python est-il populaire parmi les développeurs ?#

Si vous souhaitez commencer votre parcours en tant que codeur, Python sera la meilleure option pour vous en raison de sa syntaxe simple. La lisibilité du langage est si simple que vous pouvez facilement saisir n'importe quel concept. Même avec des connaissances de base en codage Python, vous pouvez créer cet outil pour calculer le coût de l'essence pour votre voyage. De plus, ce langage constitue une solution unique pour l’analyse et la cartographie des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Il dispose de nombreuses bibliothèques puissantes utiles pour l'automatisation des tâches répétitives.

9. Quelles bibliothèques Python sont utilisées pour la visualisation ?#

1. Matplotib : Il s'agit d'une bibliothèque Python fondamentale utilisée pour la visualisation interactive. Cette bibliothèque prend en charge différents types de graphiques tels que des lignes, des barres et des histogrammes. Vous pouvez facilement intégrer NumPy dans cette bibliothèque.

2. Seaborn : Avec la bibliothèque Seaborn, vous pouvez créer des visualisations complexes avec moins de code. Il prend également en charge divers aspects des intrigues.

3. Plotly : Plotly est utilisé pour créer des applications Web interactives. Les débutants utilisent cette bibliothèque plus souvent en raison de sa syntaxe conviviale. Vous pouvez également créer des tracés et des graphiques 3D à l'aide de cette bibliothèque.

4. Altair : Altair est une bibliothèque complète de Python. Il est utilisé pour créer des visualisations complexes sur les navigateurs Web. Il est également utilisé pour la cartographie et l'analyse des données.

10. Quels sont les algorithmes courants de recherche et de parcours graphique en Python ?#

• La recherche linéaire est également connue sous le nom de recherche séquentielle. Il s'agit d'un algorithme simple utilisé pour parcourir chaque élément d'une liste jusqu'à ce que le plus grand élément soit trouvé.

• Un algorithme de recherche binaire peut trouver des éléments dans une liste triée. Cet algorithme divise la liste en deux et fixe une valeur médiane. Ensuite, il compare la valeur moyenne avec la valeur cible.

• Breadth-First Search ou BFS est un algorithme populaire pour parcourir ou rechercher des structures de données arborescentes. Tout d’abord, vous sélectionnez un nœud pour démarrer cet algorithme. Ensuite, il traverse tous les nœuds voisins avant de passer au niveau de profondeur suivant. Cet algorithme est utilisé pour trouver le chemin le plus court dans un graphique.

• La recherche en profondeur est un algorithme utilisé pour explorer tous les nœuds allant au niveau de profondeur avant de revenir à sa position précédente.

Vous pouvez également consulter mon article précédent sur les Top 12 des questions JavaScript pour les entretiens.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!