Hướng dẫn python interview questions towards data science - câu hỏi phỏng vấn python về khoa học dữ liệu

Câu hỏi của Python cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm

Cách đây không lâu, tôi đã bắt đầu một vai trò mới là một nhà khoa học dữ liệu của người Hồi giáo, hóa ra là kỹ sư Python Python trong thực tế.

Tôi đã chuẩn bị nhiều hơn nếu tôi đã cải thiện vòng đời của Python, thay vì các hệ thống đề xuất trước.

Trong tinh thần đó, đây là câu hỏi và câu trả lời về cuộc phỏng vấn/chuẩn bị công việc Python của tôi. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu viết rất nhiều mã để điều này áp dụng cho cả các nhà khoa học và kỹ sư.

Cho dù bạn có phỏng vấn các ứng viên, chuẩn bị nộp đơn vào công việc hay chỉ cần cải thiện Python, tôi nghĩ rằng danh sách này sẽ là vô giá.

Câu hỏi không được đặt hàng. Hãy bắt đầu nào.

1. Sự khác biệt giữa danh sách và một tuple là gì?

Tôi đã được hỏi câu hỏi này trong mỗi cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu / Python mà tôi đã từng có. Biết câu trả lời như mặt sau của bàn tay của bạn.

• Danh sách là có thể thay đổi. Họ có thể được sửa đổi sau khi tạo.
• Tuples là bất biến. Khi một tuple được tạo, nó không thể thay đổi
• Danh sách có đơn đặt hàng. Chúng là một chuỗi được đặt hàng, thường là cùng loại đối tượng. IE: Tất cả các tên người dùng được đặt hàng trước ngày tạo,

  def my_name():
    print('chris')def friends_name():
    print('naruto')my_name()
  friends_name()
  #=> chris
  #=> naruto

  9
• Tuples có cấu trúc. Các loại dữ liệu khác nhau có thể tồn tại ở mỗi chỉ mục. IE: Bản ghi cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ,

  @logging
  def my_name():
   print('chris')@logging
  def friends_name():
   print('naruto')my_name()
  friends_name()
  #=>  called.
  #=> chris
  #=>  called.
  #=> naruto

  0

2. Nội suy chuỗi được thực hiện như thế nào?

Không nhập lớp

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

name = 'Chris'# 1. f strings
print(f'Hello {name}')# 2. % operator
print('Hey %s %s' % (name, name))# 3. format
print(
 "My name is {}".format((name))
)

3. Sự khác biệt giữa những người khác là và và một người khác là gì?

Đầu sự nghiệp Python của tôi, tôi đã cho rằng đây là những con bọ Hello Hello. Vì vậy, đối với hồ sơ,

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

Chúng tôi sẽ đi qua một ví dụ. Tạo một số danh sách và gán chúng cho tên. Lưu ý rằng

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Kiểm tra bình đẳng và lưu ý tất cả đều bằng nhau.

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Nhưng họ có cùng một danh tính không? Không.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

Chúng tôi có thể xác minh điều này bằng cách in ID đối tượng của họ.

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

4. Người trang trí là gì?

Một câu hỏi khác mà tôi đã được hỏi trong mỗi cuộc phỏng vấn. Nó rất xứng đáng với một bài đăng, nhưng bạn đã chuẩn bị nếu bạn có thể đi qua viết ví dụ của riêng mình.

Một trình trang trí cho phép thêm chức năng vào một chức năng hiện có bằng cách chuyển chức năng hiện có đó cho một trình trang trí, thực thi chức năng hiện có cũng như mã bổ sung.

Chúng tôi sẽ viết một người trang trí mà ghi lại khi một chức năng khác được gọi.

Viết chức năng trang trí. Điều này có một chức năng,

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

Hãy để viết các chức năng khác mà cuối cùng chúng tôi sẽ thêm người trang trí vào (nhưng chưa).

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

Bây giờ thêm người trang trí vào cả hai.

@logging
def my_name():
 print('chris')@logging
def friends_name():
 print('naruto')my_name()
friends_name()
#=>  called.
#=> chris
#=>  called.
#=> naruto

Xem cách bây giờ chúng ta có thể dễ dàng thêm đăng nhập vào bất kỳ chức năng nào chúng ta viết chỉ bằng cách thêm

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

5. Giải thích chức năng phạm vi

Phạm vi tạo ra một danh sách các số nguyên và có 3 cách để sử dụng nó.

Hàm mất 1 đến 3 đối số. Lưu ý rằng tôi đã bọc từng mức sử dụng trong khả năng hiểu danh sách để chúng ta có thể thấy các giá trị được tạo ra.

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Cảm ơn Searge Boremchuq đã đề xuất một cách pythonic hơn để làm điều này!

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

6 Sau đó tạo một thể hiện và tốc độ trở lại.

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

7. Sự khác biệt giữa các phương pháp phiên bản, tĩnh và lớp trong Python là gì?

Phương thức ví dụ: Chấp nhận tham số

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Phương pháp tĩnh: Sử dụng

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Phương pháp lớp: Chấp nhận tham số

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Chúng tôi sẽ minh họa cho sự khác biệt xung quanh một lớp

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Lớp

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Hãy để khởi tạo một ví dụ của quán cà phê với

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Bây giờ hãy gọi phương thức tĩnh. Các phương thức tĩnh có thể sửa đổi trạng thái lớp hoặc trường hợp để chúng thường được sử dụng cho các chức năng tiện ích, ví dụ, thêm 2 số. Chúng tôi đã sử dụng của chúng tôi để kiểm tra thời tiết .________ 100. Tuyệt quá!

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Bây giờ, hãy để sử dụng phương pháp lớp để sửa đổi chuyên môn của cửa hàng cà phê và sau đó là

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Lưu ý cách

[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

8. Sự khác biệt giữa Func Func và và Func () là gì?

Mục đích của câu hỏi này là để xem bạn có hiểu rằng tất cả các chức năng cũng là đối tượng trong Python.

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

9. Giải thích cách hoạt động của hàm bản đồ

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Ở trên, tôi đã thêm 3 vào mọi yếu tố trong danh sách.

Một độc giả đề nghị một triển khai Pythonic hơn. Cảm ơn Chrisjan Wust!

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Ngoài ra, cảm ơn Michael Graeme Short vì sự điều chỉnh!

10. Giải thích cách hoạt động của chức năng giảm

Điều này có thể khó khăn để quấn đầu bạn cho đến khi bạn sử dụng nó một vài lần.

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

11. Giải thích cách hoạt động của hàm bộ lọc

Lọc theo nghĩa đen làm những gì tên nói. Nó lọc các yếu tố trong một chuỗi.

Mỗi phần tử được truyền đến một hàm được trả về theo trình tự xuất ra nếu hàm trả về

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Lưu ý làm thế nào tất cả các yếu tố không chia hết cho 2 đã được gỡ bỏ.

12. Python gọi bằng cách tham chiếu hoặc gọi theo giá trị?

Hãy chuẩn bị để đi xuống một hố thỏ của ngữ nghĩa nếu bạn google câu hỏi này và đọc một vài trang hàng đầu.

Tóm lại, tất cả các tên gọi theo tham chiếu, nhưng một số vị trí bộ nhớ giữ các đối tượng trong khi những vị trí khác giữ con trỏ đến các vị trí bộ nhớ khác.

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Hãy để xem cách thức hoạt động của nó với các chuỗi. Chúng tôi sẽ khởi tạo một tên và đối tượng, trỏ các tên khác vào nó. Sau đó xóa tên đầu tiên.

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Những gì chúng ta thấy là tất cả các tên này đều chỉ vào cùng một đối tượng trong bộ nhớ, được ảnh hưởng bởi

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Ở đây, một ví dụ thú vị khác với một chức năng.

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Lưu ý cách thêm

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Cảm ơn Michael P. Reilly vì sự điều chỉnh!

13. Làm thế nào để đảo ngược một danh sách?

Lưu ý cách

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

14. Làm thế nào để phép nhân chuỗi hoạt động như thế nào?

Hãy cùng xem kết quả của việc nhân chuỗi

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Chuỗi được liên kết với chính nó 3 lần.

15. Danh sách nhân hoạt động như thế nào?

Hãy cùng xem kết quả của việc nhân danh sách,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

Một danh sách được xuất ra chứa nội dung của [1,2,3] lặp lại hai lần.

16. Bản thân của người Viking đề cập đến trong một lớp học là gì?

Tự đề cập đến ví dụ của bản thân lớp. Đó là cách chúng tôi cung cấp cho các phương thức truy cập và khả năng cập nhật đối tượng mà chúng thuộc về.

Dưới đây, chuyển bản thân cho

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

17. Làm thế nào bạn có thể kết hợp danh sách trong Python?

Thêm 2 danh sách với nhau kết hợp chúng. Lưu ý rằng các mảng không hoạt động theo cùng một cách.

print(a == b)
print(a == c)
#=> True
#=> True

18. Sự khác biệt giữa một bản sao nông và sâu là gì?

Chúng tôi sẽ thảo luận về điều này trong bối cảnh của một đối tượng có thể thay đổi, một danh sách. Đối với các đối tượng bất biến, nông và sâu là có liên quan.

Chúng tôi sẽ đi qua 3 kịch bản.

i) tham chiếu đối tượng ban đầu. Điều này chỉ ra một tên mới,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

ii) Tạo một bản sao nông của bản gốc. Chúng ta có thể làm điều này với hàm tạo

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Một bản sao nông tạo ra một đối tượng mới, nhưng điền nó với các tham chiếu đến bản gốc. Vì vậy, việc thêm một đối tượng mới vào bộ sưu tập ban đầu,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

iii) Tạo một bản sao sâu. Điều này được thực hiện với

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

19. Sự khác biệt giữa danh sách và mảng là gì?

Lưu ý: Thư viện tiêu chuẩn Python có một đối tượng mảng nhưng ở đây tôi đặc biệt đề cập đến mảng Numpy thường được sử dụng.

• Danh sách tồn tại trong thư viện tiêu chuẩn Python. Mảng được xác định bởi Numpy.
• Danh sách có thể được điền với các loại dữ liệu khác nhau tại mỗi chỉ mục. Mảng yêu cầu các yếu tố đồng nhất.
• Số học trên danh sách thêm hoặc xóa các yếu tố khỏi danh sách. Số học trên các hàm mảng trên mỗi đại số tuyến tính.
• Mảng cũng sử dụng ít bộ nhớ hơn và đi kèm với chức năng nhiều hơn đáng kể.

Tôi đã viết một bài viết toàn diện khác về mảng.

20. Làm thế nào để kết hợp hai mảng?

Hãy nhớ rằng, mảng không phải là danh sách. Các mảng là từ các chức năng vô dụng và số học như đại số tuyến tính.

Chúng ta cần sử dụng chức năng Numpy từ Concatenate để làm điều đó.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

21. Bạn thích gì về Python?

Lưu ý đây là một câu hỏi rất chủ quan và bạn sẽ muốn sửa đổi câu trả lời của mình dựa trên những gì vai trò đang tìm kiếm.

Python rất dễ đọc và có một cách pythonic để làm mọi thứ, có nghĩa là một cách ưa thích rõ ràng và súc tích.

Tôi đã đối chiếu điều này với Ruby, nơi thường có nhiều cách để làm điều gì đó mà không cần hướng dẫn được ưu tiên.

22. Thư viện yêu thích của bạn là gì trong Python?

Cũng chủ quan, xem Câu 21.

Khi làm việc với rất nhiều dữ liệu, không có gì hữu ích như gấu trúc khiến việc thao túng và trực quan hóa dữ liệu trở nên dễ dàng.

23. Tên các đối tượng có thể thay đổi và bất biến

Bất biến có nghĩa là nhà nước không thể được sửa đổi sau khi tạo. Ví dụ là: int, float, bool, chuỗi và tuple.

Mutable có nghĩa là nhà nước có thể được sửa đổi sau khi tạo. Ví dụ là danh sách, dict và set.

24. Làm thế nào bạn sẽ làm tròn một số đến 3 thập phân?

Sử dụng hàm

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

25. Làm thế nào để bạn cắt một danh sách?

Ký hiệu cắt có 3 đối số,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

26. Dưa chua là gì?

Pickling là phương pháp tiếp theo của các đối tượng tuần tự hóa và không xác định trong Python.

Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tuần tự hóa và giải phóng một danh sách các từ điển.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

27. Sự khác biệt giữa từ điển và JSON là gì?

Dict là Python DataType, một tập hợp các khóa và giá trị được lập chỉ định nhưng không có thứ tự.

JSON chỉ là một chuỗi theo một định dạng được chỉ định và được dự định để truyền dữ liệu.

28. Bạn đã sử dụng ORMS nào trong Python?

Các mô hình dữ liệu bản đồ MAP của Orms (Bản đồ quan hệ đối tượng) (thường là trong một ứng dụng) đến các bảng cơ sở dữ liệu và đơn giản hóa các giao dịch cơ sở dữ liệu.

Sqlalchemy thường được sử dụng trong bối cảnh của bình, và Django có ORM của riêng nó.

29. Làm thế nào để bất kỳ () và tất cả () hoạt động?

Bất kỳ trình tự nào và trả về true nếu bất kỳ phần tử nào trong chuỗi là đúng. takes a sequence and returns true if any element in the sequence is true.

Tất cả trả về chỉ đúng nếu tất cả các yếu tố trong chuỗi là đúng. returns true only if all elements in the sequence are true.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

30. Từ điển hoặc danh sách có nhanh hơn để tra cứu không?

Nhìn lên một giá trị trong danh sách mất thời gian O (n) vì toàn bộ danh sách cần được lặp lại cho đến khi tìm thấy giá trị.

Nhìn lên một chìa khóa trong một từ điển mất thời gian O (1) vì nó là một bảng băm.

Điều này có thể tạo ra sự khác biệt lớn về thời gian nếu có rất nhiều giá trị nên từ điển thường được khuyến nghị cho tốc độ. Nhưng họ có những hạn chế khác như cần khóa duy nhất.

31. Sự khác biệt giữa mô -đun và gói là gì?

Mô -đun là một tệp (hoặc bộ sưu tập các tệp) có thể được nhập cùng nhau.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

Một gói là một thư mục của các mô -đun.

print(a is b)
print(a is c)
#=> True
#=> False

Vì vậy, các gói là các mô -đun, nhưng không phải tất cả các mô -đun là các gói.

32. Làm thế nào để tăng và giảm một số nguyên trong Python?

Sự gia tăng và giảm có thể được thực hiện với

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

33. Làm thế nào để trả lại nhị phân của một số nguyên?

Sử dụng hàm

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

34. Làm thế nào để loại bỏ các yếu tố trùng lặp khỏi danh sách?

Điều này có thể được thực hiện bằng cách chuyển đổi danh sách thành một bộ sau đó trở lại danh sách.

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

Lưu ý rằng các bộ sẽ không nhất thiết phải duy trì thứ tự của một danh sách.

35. Làm thế nào để kiểm tra xem một giá trị có tồn tại trong danh sách không?

Sử dụng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

36. Sự khác biệt giữa phụ lục và mở rộng là gì?

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

37. Làm thế nào để lấy giá trị tuyệt đối của một số nguyên?

Điều này có thể được thực hiện với chức năng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

38. Làm thế nào để kết hợp hai danh sách vào một danh sách các bộ dữ liệu?

Bạn có thể sử dụng chức năng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

39. Làm thế nào bạn có thể sắp xếp một từ điển theo khóa, theo thứ tự bảng chữ cái?

Bạn có thể sắp xếp một loại từ điển vì từ điển không có thứ tự nhưng bạn có thể trả lại một danh sách các bộ dữ liệu có các khóa và giá trị có trong từ điển.

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

40. Làm thế nào để một lớp kế thừa từ một lớp khác trong Python?

Trong ví dụ dưới đây,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

41. Làm thế nào bạn có thể loại bỏ tất cả khoảng trắng khỏi một chuỗi?

Cách dễ nhất là phân chia chuỗi trên khoảng trắng và sau đó gia nhập không có khoảng trống.

print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
#=> 4369567560
#=> 4369567560
#=> 4369567624

2 độc giả đã đề xuất một cách pythonic hơn để xử lý điều này theo đạo đức Python mà

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

42. Tại sao bạn sẽ sử dụng Enumerate () khi lặp lại trên một chuỗi?

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

43. Sự khác biệt giữa vượt qua, tiếp tục và phá vỡ là gì?

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Trong ví dụ dưới đây, một lỗi sẽ được ném mà không cần mã bên trong

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

44. Chuyển đổi phần sau cho vòng lặp thành một danh sách hiểu.

Vòng lặp

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

Becomes.

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

Sự hiểu biết danh sách thường được chấp nhận là Pythonic hơn nơi mà nó vẫn có thể đọc được.

45. Cho một ví dụ về toán tử ternary.

Toán tử ternary là câu lệnh một dòng nếu/khác.

Cú pháp trông giống như

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

46. ​​Kiểm tra xem một chuỗi chỉ chứa số.

Bạn có thể sử dụng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

47. Kiểm tra xem một chuỗi chỉ chứa các chữ cái.

Bạn có thể sử dụng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def logging(func):
  def log_function_called():
    print(f'{func} called.')
    func()
  return log_function_called

48. Kiểm tra xem một chuỗi chỉ chứa số và chữ cái.

Bạn có thể sử dụng

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

49. Trả lại một danh sách các khóa từ một từ điển.

Điều này có thể được thực hiện bằng cách chuyển từ điển cho hàm tạo Python từ

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

50. Làm thế nào để bạn trên và viết thường một chuỗi?

Bạn có thể sử dụng các phương thức chuỗi

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

51. Sự khác biệt giữa Remove, Del và Pop là gì?

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

52. Cho một ví dụ về sự hiểu biết từ điển.

Dưới đây, chúng tôi sẽ tạo từ điển với các chữ cái của bảng chữ cái dưới dạng các phím và chỉ mục trong bảng chữ cái là giá trị.

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

53. Xử lý ngoại lệ được thực hiện như thế nào trong Python?

Python cung cấp 3 từ để xử lý các ngoại lệ,

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Cú pháp trông như thế này.

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

Trong ví dụ đơn giản dưới đây, khối

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

def my_name():
  print('chris')def friends_name():
  print('naruto')my_name()
friends_name()
#=> chris
#=> naruto

Sự kết luận

Bạn không bao giờ biết những câu hỏi nào sẽ được đưa ra trong các cuộc phỏng vấn và cách tốt nhất để chuẩn bị là có nhiều kinh nghiệm viết mã.

Điều đó nói rằng, danh sách này sẽ bao gồm hầu hết mọi thứ bạn sẽ được hỏi Python-Wise cho một nhà khoa học dữ liệu hoặc vai trò nhà phát triển Python trung cấp/trung cấp.

Tôi hy vọng điều này hữu ích cho bạn như viết nó cho tôi.

Có bất kỳ câu hỏi tuyệt vời mà tôi đã bỏ lỡ?

Các câu hỏi phỏng vấn Python cho khoa học dữ liệu là gì?

Những câu hỏi được hỏi trong một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu?

Làm thế nào python được sử dụng trong khoa học dữ liệu?

Câu hỏi phỏng vấn Python tốt là gì?