目錄
核心 Python 概念
進階程式設計
效能最佳化
併發與並行
資料科學與函式庫
安全性與最佳實務
測試與除錯
現實世界中的挑戰與場景
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Python 專業知識:高階開發人員問題與解答

Jan 22, 2025 pm 08:18 PM

Python Expertise: Senior Developer Questions and Answers

核心 Python 概念

  1. 深拷貝淺拷貝的主要區別是什麼?
  2. 解釋Python 的記憶體管理模型
  3. 就效能和用途而言,Python 的資料結構(列表、元組、集合、字典)有何不同?
  4. Python 中的is==有什麼差別?
  5. 解釋全域解釋器鎖定 (GIL)及其影響。
  6. Python 如何實現多重繼承
  7. 什麼是元類別,你會在什麼情況下使用它們?
  8. 解釋裝飾器並提供其用法的範例。
  9. 可迭代物件迭代器有什麼差別?
  10. Python 的垃圾回收器是如何運作的?

進階程式設計

  1. 解釋上下文管理器以及如何建立自訂上下文管理器。
  2. 你如何在 Python 中實作單例模式
  3. 什麼是協程,它們與生成器有何不同?
  4. 解釋 Python 中的猴子補丁的概念。
  5. 你如何優化 Python 程式碼的效能?
  6. 什麼是鴨子類型,它如何在 Python 中使用?
  7. 解釋抽象基底 (ABC)及其用途。
  8. @staticmethod@classmethod和實例方法有什麼不同?
  9. 你如何在 Python 中建立線程安全程式碼
  10. 什麼是插槽,它們如何提高記憶體使用率?

效能最佳化

  1. 你如何辨識並修復 Python 程式碼中的瓶頸
  2. 你用什麼工具來分析 Python 程式碼
  3. 解釋NumPy和純 Python 之間的權衡。
  4. 你如何使用列表推導式來最佳化程式碼?
  5. 什麼是Cython,它如何提升效能?
  6. 你如何在 Python 中處理大型資料處理?
  7. 什麼是惰性求值,它如何提升效能?
  8. 解釋可變物件與不可變物件對效能的影響。
  9. 你如何在 Python 中最佳化I/O 結合任務
  10. 什麼是向量化,它如何提高運算效率?

併發與並行

  1. 執行緒多進程asyncio有什麼差別?
  2. 你如何在多執行緒 Python 程式中避免競爭條件
  3. 解釋async/await及其用例。
  4. 隊列模組在併發中的作用是什麼?
  5. 你如何在 Python 中實現生產者-消費者模式
  6. concurrent.futures模組如何簡化並發程式設計?
  7. 解釋 Python 中的事件循環的概念。
  8. GIL的限制是什麼,你如何克服它們?
  9. 你如何使用信號量來管理資源?
  10. 解釋 asyncio 中的任務調度的概念。

資料科學與函式庫

  1. Pandas SeriesDataFrame有什麼差別?
  2. 你如何在Pandas處理缺失資料?
  3. NumPy 陣列和 Python 清單的核心差異是什麼?
  4. matplotlibseaborn有何不同?
  5. 使用SciPy而不是 NumPy 的主要好處是什麼?
  6. 解釋Scikit-learn如何處理特徵縮放。
  7. Python 如何處理大規模機器學習任務?
  8. 什麼是TensorFlowPyTorch,你會在什麼情況下使用它們?
  9. 解釋Dask及其在平行計算中的作用。
  10. 你如何在 Python 中實作資料管道

安全性與最佳實務

  1. 你如何在 Python 中防止SQL 注入
  2. hashlib在資料安全中的作用是什麼?
  3. 你如何在 Python 應用程式中安全地儲存API 金鑰
  4. secrets 模組的用途是什麼?
  5. 你如何在 Python 中減輕緩衝區溢位
  6. 什麼是輸入驗證,你要如何實現它?
  7. 解釋SSL/TLS在保護 Python 應用程式中的作用。
  8. 你如何在 Python Web 應用程式中防止注入攻擊
  9. 什麼是CSRF,如何在 Python Web 框架中防止它?
  10. 你如何在 Python 中處理資料加密

測試與除錯

  1. unittestpytest的主要差異是什麼?
  2. 你如何在 Python 中寫參數化測試
  3. 解釋單元測試中模擬的目的。
  4. pdb如何簡化 Python 中的除錯?
  5. doctests在 Python 測試中的作用是什麼?
  6. 你如何在 Python 中衡量程式碼覆蓋率
  7. assert關鍵字在除錯中的作用是什麼?
  8. 你如何使用分析工具來除錯效能問題?
  9. 什麼是不穩定的測試,你如何減輕它?
  10. 你如何在 Python 應用程式中調試記憶體洩漏

現實世界中的挑戰與場景

  1. 你如何設計Python 微服務架構
  2. 在 Python 中處理即時資料的挑戰是什麼?
  3. 你如何在無伺服器環境中部署 Python 應用程式?
  4. 在 Python 中處理大規模日誌記錄的最佳實踐是什麼?
  5. 你如何在 Python 專案中管理依賴衝突
  6. 你如何在容器化環境中擴展 Python 應用程式?
  7. 你如何在 Python 中處理動態設定
  8. Python 計畫中 CI/CD 管道的最佳實踐是什麼?
  9. 你如何在 Python 中管理分散式系統中的資料一致性
  10. 你如何使用 Python 實作容錯應用程式

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Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

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