Python の新人面接でよくある質問

次の段落では、Python に関連して面接でよく聞かれる質問トップ 10 について説明します。これは、新人の面接を突破するのに役立ちます。

1.インタプリタ型言語とは何ですか?#

プログラミング言語がインタプリタによって 1 行ずつ直接実行される場合、それはインタプリタ言語と呼ばれます。開発者は、その動的な性質のため、これらの言語を好みます。このタイプの言語を使用すると、フィードバックが即時に提供されるため、プロジェクトのデバッグと開発が容易になります。

2. Python の主な機能は何ですか?#

Python は、Windows、macOS、Linux などのさまざまなオペレーティング システムをサポートする強力なクロスプラットフォーム プログラミング言語です。これは、デバッグを容易にし、即座にフィードバックを提供するインタープリタ型言語です。このプログラミング言語には、データ分析や Web 開発用のさまざまな標準ライブラリがあります。 Numpy、Panda、Django などです。 Python は、カプセル化やポリモーフィズムなどの OOP 機能にも使用されます。

3. Python のリスト、タプル、辞書とは何ですか?#

• リストは、整数、浮動小数点、文字列などの項目のコレクションです。これらのデータ型は、リスト内で規則的に配置されています。リストの性質は動的であるため、いつでも必要に応じて変更できます。

• リストと同様、タプルもデータ型のコレクションです。しかし、本質的には不変です。一度作成したものを変更することはできません。

• 辞書は、順序付けられていないキー ペアのコレクションです。これらのキー ペアは、リスト、タプル、または文字列にすることができます。これは変更可能であり、重要なデータを迅速に取得するために使用されます。

4.ガベージ コレクションはメモリ管理の処理においてどのように重要な役割を果たしますか?#

Python では、不要になったメモリを再利用するためにガベージ コレクションが使用されます。このメモリ管理は、メモリ リークを防止し、メモリの安全性につながるために重要です。これは、プログラマーが利用可能なメモリを最適化するのにも役立ちます。ガベージ コレクション メカニズムは、参照カウントとサイクル検出という 2 つの方法で機能します。

5. NumPy の利点は何ですか?#

NumPy は、数値計算とデータ分析に使用される Python ライブラリです。 Numpy を C で実装すると、パフォーマンスと速度が協調して最適化されます。同じデータ型を Numpy 配列に格納できるため、メモリ ストレージが効率的になります。一方、Python リストには混合データ型が格納されるため、パフォーマンスが低下します。さらに、SciPy や Pandas などの他のライブラリを NumPy と統合できます。この統合により、生産性とデータの操作と分析が強化されます。

6. Python のスコープとは何ですか?#

スコープは Python の重要な側面です。コード内の競合を防ぎます。 Python には 4 種類のスコープがあります。それらはローカル、グローバル、エンクロージング、および組み込みです。変数が関数内で定義されている場合、その変数はその関数のローカル スコープと呼ばれます。グローバル スコープは、関数の外で定義される場合です。変数が関数内で定義され、その内部関数から呼び出される場合、その変数は囲みスコープと呼ばれます。

7. PEP8の重要性は何ですか?

Python 拡張提案 8 または PEP8 は、Python コードをクリーンで読みやすくするためのガイドです。このスタイル ガイドは主に、複数の開発者が 1 つのプロジェクトで作業するときにコードを整理するために使用されます。

8. Python が開発者の間で人気があるのはなぜですか?#

プログラマーとしての道を歩み始めたい場合は、構文がシンプルな Python が最適な選択肢となるでしょう。言語は非常に読みやすいので、どんな概念も簡単に理解できます。基本的な Python コーディングの知識があれば、このツールを構築して旅行のガソリン代を計算できます。さらに、この言語は、データ分析とマッピング、人工知能、機械学習のためのワンストップ ソリューションです。反復的なタスクの自動化に役立つ強力なライブラリが多数あります。

9.視覚化にはどの Python ライブラリが使用されますか?#

1. Matplotib: これは、対話型の視覚化に使用される基本的な Python ライブラリです。このライブラリは、折れ線、棒、ヒストグラムなどのさまざまなタイプのグラフをサポートしています。 NumPy をこのライブラリに簡単に統合できます。

2. Seaborn: Seaborn ライブラリを使用すると、より少ないコードで複雑なビジュアライゼーションを作成できます。また、プロットのさまざまな側面もサポートしています。

3. Plotly: Plotly は、インタラクティブな Web アプリケーションを作成するために使用されます。このライブラリはユーザーフレンドリーな構文のため、初心者がより頻繁に使用します。このライブラリを使用して 3D プロットやチャートを作成することもできます。

4. Altair: Altair は、Python の包括的なライブラリです。 Web ブラウザ上で複雑なビジュアライゼーションを作成するために使用されます。データのマッピングと分析にも使用されます。

10. Python の一般的な検索アルゴリズムとグラフ走査アルゴリズムとは何ですか?#

• 線形検索は、順次検索とも呼ばれます。これは、最大の要素が見つかるまでリスト内の各要素を反復するために使用される単純なアルゴリズムです。

• 二分探索アルゴリズムは、並べ替えられたリストから要素を見つけることができます。このアルゴリズムはリストを半分に分割し、中央の値を固定します。次に、中間値と目標値を比較します。

• Breadth-First Search (BFS) は、ツリー データ構造を走査または検索するための一般的なアルゴリズムです。まず、このアルゴリズムを開始するノードを選択します。次に、次の深さレベルに移動する前に、隣接するすべてのノードを走査します。このアルゴリズムは、グラフ内の最短パスを見つけるために使用されます。

• 深さ優先検索は、前の位置に戻る前に、深さレベルに進むすべてのノードを探索するために使用されるアルゴリズムです。

以前の記事 面接での JavaScript に関する質問トップ 12 もご覧ください。

以上がPython の新人面接でよくある質問の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。