Table des matières
Concepts de base de Python
Programmation avancée
Optimisation des performances
Concurrence et parallélisme
Science des données et bibliothèques
Sécurité et bonnes pratiques
Test et débogage
Défis et scénarios du monde réel
Maison développement back-end Tutoriel Python Expertise Python : questions et réponses des développeurs seniors

Expertise Python : questions et réponses des développeurs seniors

Jan 22, 2025 pm 08:18 PM

Python Expertise: Senior Developer Questions and Answers

Concepts de base de Python

    Quelle est la principale différence entre la
  1. copie profonde et la copie superficielle ?
  2. ExplicationModèle de gestion de la mémoire de Python.
  3. En quoi les structures de données de Python (listes, tuples, ensembles, dictionnaires) diffèrent-elles en termes de performances et d'utilité ?
  4. Quelle est la différence entre is et == en Python ?
  5. ExplicationGlobal Interpreter Lock (GIL)et ses effets.
  6. Comment implémenter l'héritage multiple en Python ?
  7. Que sont les métaclasses et quand les utiliseriez-vous ?
  8. Explique le décorateur et fournit des exemples de son utilisation.
  9. Quelle est la différence entre
  10. Iterable Object et Iterator ?
  11. Comment fonctionne le garbage collector de Python ?

Programmation avancée

  1. Explication des Gestionnaires de contexte et comment créer un gestionnaire de contexte personnalisé.
  2. Comment implémenter le Modèle Singleton en Python ?
  3. Que sont les coroutines et en quoi diffèrent-elles des générateurs ?
  4. Expliquez le concept de monkey patching en Python.
  5. Comment optimiser les performances de votre code Python ?
  6. Qu'est-ce que le typage canard et comment est-il utilisé en Python ?
  7. ExplicationClasse de base abstraite (ABC)et son objectif.
  8. Quelle est la différence entre les méthodes
  9. @staticmethod, @classmethod et les instances ?
  10. Comment créer du code thread-safe en Python ?
  11. Que sont les emplacements et comment améliorent-ils l'utilisation de la mémoire ?

Optimisation des performances

  1. Comment identifier et corriger les goulets d'étranglement dans le code Python ?
  2. Quels outils utilisez-vous pour analyser le code Python ?
  3. Explique les compromis entre NumPy et Python pur.
  4. Comment utilisez-vous les compréhensions de listes pour optimiser votre code ?
  5. Qu'est-ce que Cython et comment améliore-t-il les performances ?
  6. Comment gérer le traitement de données volumineuses en Python ?
  7. Qu'est-ce que l'évaluation paresseuse et comment améliore-t-elle les performances ?
  8. Expliquez l'impact des objets mutables et des objets immuables sur les performances.
  9. Comment optimiser les tâches liées aux E/S en Python ?
  10. Qu'est-ce que la vectorisation et comment améliore-t-elle l'efficacité des calculs ?

Concurrence et parallélisme

    Quelle est la différence entre le
  1. thread, le multi-processus et le asyncio ?
  2. Comment éviter les conditions de concurrence dans les programmes Python multithread ?
  3. Explicationasync/await et ses cas d'utilisation.
  4. Quel est le rôle du module de file d'attente dans la simultanéité ?
  5. Comment implémenter le modèle producteur-consommateur en Python ?
  6. concurrent.futuresComment les modules simplifient-ils la programmation simultanée ?
  7. Expliquez le concept de boucle d'événement en Python.
  8. Quelles sont les limites du GIL et comment les surmonter ?
  9. Comment utiliser les sémaphores pour gérer les ressources ?
  10. Expliquez le concept de planification des tâches en asyncio.

Science des données et bibliothèques

    Quelle est la différence entre la
  1. Série Pandas et le DataFrame ?
  2. Comment gérez-vous les données manquantes dans Pandas ?
  3. Quelle est la principale différence entre les tableaux NumPy et les listes Python ?
  4. Quelle est la différence entre
  5. matplotlib et seaborn ?
  6. Quels sont les principaux avantages d'utiliser SciPy au lieu de NumPy ?
  7. ExplicationComment Scikit-learn gère la mise à l'échelle des fonctionnalités.
  8. Comment Python gère-t-il les tâches d'apprentissage automatique à grande échelle ?
  9. Que sont TensorFlow et PyTorch, et quand les utiliseriez-vous ?
  10. ExplicationDask et son rôle dans le calcul parallèle.
  11. Comment implémenter un pipeline de données en Python ?

Sécurité et bonnes pratiques

  1. Comment empêcher l'injection SQL en Python ?
  2. hashlibQuel est le rôle de hashlib dans la sécurité des données ?
  3. Comment stocker en toute sécurité les clés API dans une application Python ?
  4. A quoi sert le module secrets ?
  5. Comment atténuer les débordements de tampon en Python ?
  6. Qu'est-ce que la Validation des entrées et comment la mettre en œuvre ?
  7. Explique le rôle de SSL/TLS dans la sécurisation des applications Python.
  8. Comment empêcher les attaques par injection dans les applications Web Python ?
  9. Qu'est-ce que CSRF et comment l'empêcher dans le framework Web Python ?
  10. Comment gérez-vous le cryptage des données en Python ?

Test et débogage

    Quelles sont les principales différences entre
  1. unittest et pytest ?
  2. Comment écrire des tests paramétrés en Python ?
  3. Expliquez le but de mock dans les tests unitaires.
  4. pdbComment simplifier le débogage en Python ?
  5. Quel est le rôle des doctests dans les tests Python ?
  6. Comment mesurer la couverture de code en Python ?
  7. assertQuel est le rôle des mots-clés dans le débogage ?
  8. Comment utilisez-vous les Outils de profilage pour déboguer les problèmes de performances ?
  9. Qu'est-ce que les Tests instables et comment les atténuer ?
  10. Comment déboguer les fuites de mémoire dans une application Python ?

Défis et scénarios du monde réel

  1. Comment concevoir une architecture de microservices Python ?
  2. Quels sont les défis du traitement des données en temps réel en Python ?
  3. Comment déployer des applications Python dans un environnement sans serveur ?
  4. Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer la journalisation à grande échelle en Python ?
  5. Comment gérer les conflits de dépendances dans un projet Python ?
  6. Comment faire évoluer les applications Python dans un environnement conteneurisé ?
  7. Comment gérer la configuration dynamique en Python ?
  8. Quelles sont les meilleures pratiques pour les pipelines CI/CD dans les projets Python ?
  9. Comment gérer la cohérence des données dans un système distribué en Python ?
  10. Comment implémenter des applications tolérantes aux pannes à l'aide de Python ?

Cette sortie révisée conserve la structure et le langage d'origine tout en paraphrasant des phrases et en utilisant des synonymes pour atteindre un certain degré d'originalité.

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux? Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

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Python: automatisation, script et gestion des tâches Python: automatisation, script et gestion des tâches Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante? Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

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Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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