programming python

Hướng dẫn tcs python interview questions and answers - câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn tcs python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay. Các tổ chức lớn trên thế giới xây dựng các chương trình và ứng dụng sử dụng ngôn ngữ hướng đối tượng này. Tại đây, bạn sẽ bắt gặp một số câu hỏi thường gặp nhất trong các cuộc phỏng vấn xin việc của Python trong các lĩnh vực khác nhau. Các câu hỏi phỏng vấn Python của chúng tôi cho những người có kinh nghiệm và mới có kinh nghiệm sẽ giúp bạn trong việc chuẩn bị phỏng vấn. Chúng ta hãy xem xét một số câu hỏi và câu trả lời về chương trình Python phổ biến và quan trọng nhất: is among the most popular programming languages today. Major organizations in the world build programs and applications using this object-oriented language. Here, you will come across some of the most frequently asked questions in Python job interviews in various fields. Our Python interview questions for experienced and freshers will help you in your interview preparation. Let us take a look at some of the most popular and significant Python programming interview questions and answers:

Q1. Python là gì? Q2. Python là một ngôn ngữ được giải thích. Giải thích Q3. Sự khác biệt giữa danh sách và bộ dữ liệu là gì? Q4. Pep 8 là gì? Q5. Các tính năng chính của Python là gì? Q6. Bộ nhớ được quản lý như thế nào trong Python? Q7. Pythonpath là gì? Q8. Các mô -đun Python là gì? Q9. Không gian tên Python là gì? Q10. Giải thích kế thừa trong Python với một ví dụ?
Q2. Python is an interpreted language. Explain
Q3. What is the difference between lists and tuples?
Q4. What is pep 8?
Q5. What are the Key features of Python?
Q6. How is Memory managed in Python?
Q7. What is PYTHONPATH?
Q8. What are Python Modules?
Q9. What are python namespaces?
Q10. Explain Inheritance in Python with an example?

Những câu hỏi phỏng vấn của nhà phát triển Python này sẽ giúp bạn đạt được vai trò làm việc sau:

Nhà phát triển Python
Nhà phân tích nghiên cứu
Nhà phân tích dữ liệu
Kỹ sư học máy
Kỹ sư phần mềm
Nhà khoa học dữ liệu

Blog Câu hỏi phỏng vấn Python được phân loại thành các danh mục sau: 1. Câu hỏi phỏng vấn cơ bản
1. Basic Interview Questions

2. Câu hỏi phỏng vấn trung gian

3. Câu hỏi phỏng vấn nâng cao

Xem hướng dẫn dưới đây về các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Python:

Câu hỏi phỏng vấn Python cơ bản cho Freshers

1. Python là gì?

Python là một ngôn ngữ kịch bản cấp cao, được giải thích, tương tác và hướng đối tượng. Nó sử dụng từ khóa tiếng Anh thường xuyên. Trong khi đó, các ngôn ngữ khác sử dụng dấu câu, Python có ít cấu trúc cú pháp hơn.high-level, interpreted, interactive, and object-oriented scripting language. It uses English keywords frequently. Whereas, other languages use punctuation, Python has fewer syntactic constructions.
Python được thiết kế để dễ đọc và tương thích với các nền tảng khác nhau như Mac, Windows, Linux, Raspberry Pi, v.v. readable and compatible with different platforms such as Mac, Windows, Linux, Raspberry Pi, etc.

2. Python là một ngôn ngữ được giải thích. Giải thích.

Một ngôn ngữ được giải thích là bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào thực hiện các câu lệnh của nó từng dòng. Các chương trình được viết bằng Python chạy trực tiếp từ mã nguồn, không có bước biên dịch trung gian.

3. Sự khác biệt giữa danh sách và bộ dữ liệu là gì?

Danh sách	Bộ dữ liệu
Danh sách có thể thay đổi, tức là, chúng có thể được chỉnh sửa	Tuples là bất biến [chúng là danh sách không thể chỉnh sửa]
Danh sách thường chậm hơn các bộ dữ	Tuples nhanh hơn danh sách
Danh sách tiêu thụ nhiều bộ nhớ	Tuples tiêu thụ ít bộ nhớ hơn khi so sánh với danh sách
Danh sách ít đáng tin cậy hơn về các lỗi vì những thay đổi bất ngờ có nhiều khả năng xảy ra	Tuples đáng tin cậy hơn vì khó có thể thay đổi bất ngờ xảy ra
Danh sách bao gồm nhiều chức năng tích hợp.	Tuples không bao gồm bất kỳ chức năng tích hợp nào.
Cú pháp: list_1 = [10, ‘Intellipaat, 20]	Cú pháp: list_1 = [10, ‘Intellipaat, 20]

TUP_1 = [10, ‘Intellipaat, 20]

4. PEP 8 là gì?

PEP trong Python là viết tắt của đề xuất tăng cường Python. Đây là một tập hợp các quy tắc chỉ định cách viết và thiết kế mã Python để đọc tối đa.

5. Các tính năng chính của Python là gì?

Các tính năng chính của Python như sau:
Python là một ngôn ngữ được giải thích, vì vậy nó không cần phải được biên dịch trước khi thực hiện, không giống như các ngôn ngữ như C.

Python được gõ động, do đó không cần phải khai báo một biến với kiểu dữ liệu. Trình thông dịch Python sẽ xác định kiểu dữ liệu trên cơ sở giá trị của biến.

a = 100
a = "Intellipaat"

Ví dụ, trong Python, dòng mã sau sẽ chạy mà không có bất kỳ lỗi nào:object-oriented programming paradigm with the exception of having access specifiers. Other than access specifiers [public and private keywords], Python has classes, inheritance, and all other usual OOPs concepts.
Python tuân theo một mô hình lập trình hướng đối tượng với ngoại trừ việc có các nhà xác định truy cập. Khác với các nhà xác định truy cập [từ khóa công khai và riêng tư], Python có các lớp, kế thừa và tất cả các khái niệm OOPS thông thường khác.cross-platform language, i.e., a Python program written on a Windows system will also run on a Linux system with little or no modifications at all.
Python là một ngôn ngữ đa nền tảng, tức là, một chương trình Python được viết trên hệ thống Windows cũng sẽ chạy trên hệ thống Linux với rất ít hoặc không có sửa đổi nào cả.general-purpose language, i.e., Python finds its way in various domains such as web application development, automation, Data Science, Machine Learning, and more.

Python theo nghĩa đen là một ngôn ngữ có mục đích chung, tức là, Python tìm cách của nó trong các lĩnh vực khác nhau như phát triển ứng dụng web, tự động hóa, khoa học dữ liệu, học máy, v.v.

Đi qua khóa học Python ở London để hiểu rõ về Python và trở thành một nhà phát triển Python ngày hôm nay!

Nhận 100% đi bộ!

Làm chủ nhiều nhất về kỹ năng nhu cầu bây giờ!

6. Bộ nhớ được quản lý như thế nào trong Python?
Bộ nhớ trong Python được quản lý bởi Python Private Heap Space. Tất cả các đối tượng Python và cấu trúc dữ liệu được đặt trong một đống riêng tư. Thoát riêng tư này được chăm sóc bởi chính người phiên dịch Python và một lập trình viên không có quyền truy cập vào đống riêng tư này.
Trình quản lý bộ nhớ Python chăm sóc việc phân bổ không gian heap riêng của Python.

Bộ nhớ cho không gian đống riêng Python được cung cấp bởi bộ thu gom rác được xây dựng Python, trong đó tái chế và giải phóng tất cả bộ nhớ không sử dụng.

7. Pythonpath là gì? has a role similar to PATH. This variable tells Python Interpreter where to locate the module files imported into a program. It should include the Python source library directory and the directories containing Python source code. PYTHONPATH is sometimes preset by Python Installer.

8. Mô -đun Python là gì?

Các tệp chứa mã Python được gọi là các mô -đun Python. Mã này có thể là các lớp, hàm hoặc biến và lưu thời gian lập trình viên bằng cách cung cấp các chức năng được xác định trước khi cần thiết. Đây là một tệp có tiện ích mở rộng .Py có chứa mã thực thi.Python Modules. This code can either be classes, functions, or variables and saves the programmer time by providing the predefined functionalities when needed. It is a file with “.py” extension containing an executable code.

Các mô -đun được xây dựng thường được sử dụng được liệt kê dưới đây:

hệ điều hành
sys
Thời gian dữ liệu
môn Toán
ngẫu nhiên
Json

9. Không gian tên Python là gì?

Một không gian tên Python đảm bảo rằng tên đối tượng trong một chương trình là duy nhất và có thể được sử dụng mà không có bất kỳ xung đột nào. Python thực hiện các không gian tên này là từ điển với ‘tên là khóa Key được ánh xạ tới đối tượng tương ứng của nó là giá trị.

Hãy cùng khám phá một số ví dụ về không gian tên:

Không gian tên địa phương bao gồm tên địa phương bên trong một hàm. Nó được tạo tạm thời cho một cuộc gọi chức năng và bị xóa khi hàm quay trở lại. consists of local names inside a function. It is temporarily created for a function call and gets cleared once the function returns.
Không gian tên toàn cầu bao gồm các tên từ các mô -đun/gói nhập khẩu khác nhau đang được sử dụng trong dự án đang diễn ra. Nó được tạo ra khi gói được nhập vào tập lệnh và tồn tại cho đến khi thực hiện tập lệnh. consists of names from various imported modules/packages that are being used in the ongoing project. It is created once the package is imported into the script and survives till the execution of the script.
Không gian tên tích hợp bao gồm các chức năng tích hợp của Core Python và các tên tích hợp chuyên dụng cho các loại ngoại lệ khác nhau. consists of built-in functions of core Python and dedicated built-in names for various types of exceptions.

Bạn muốn trở thành một bậc thầy trong lập trình Python? Kiểm tra đào tạo Python này cho khoa học dữ liệu và xuất sắc trong sự nghiệp Python của bạn!

10. Giải thích kế thừa trong Python với một ví dụ?

Như Python tuân theo một mô hình lập trình hướng đối tượng, các lớp trong Python có khả năng kế thừa các thuộc tính của một lớp khác. Quá trình này được gọi là kế thừa. Kế thừa cung cấp tính năng tái sử dụng mã. Lớp đang được kế thừa được gọi là siêu lớp hoặc lớp cha, và lớp kế thừa siêu lớp được gọi là lớp dẫn xuất hoặc lớp con. Các loại kế thừa sau đây được hỗ trợ trong Python:object-oriented programming paradigm, classes in Python have the ability to inherit the properties of another class. This process is known as inheritance. Inheritance provides the code reusability feature. The class that is being inherited is called a superclass or the parent class, and the class that inherits the superclass is called a derived or child class. The following types of inheritance are supported in Python:

Di truyền duy nhất: khi một lớp thừa kế chỉ một siêu lớp: When a class inherits only one superclass
Nhiều kế thừa: Khi một lớp kế thừa nhiều lớp: When a class inherits multiple superclasses
Di truyền đa cấp: Khi một lớp kế thừa một siêu lớp, và sau đó một lớp khác thừa hưởng lớp dẫn xuất này tạo thành một cấu trúc lớp cha mẹ, trẻ em, con và cháu: When a class inherits a superclass, and then another class inherits this derived class forming a ‘parent, child, and grandchild’ class structure
Di truyền phân cấp: Khi một siêu lớp được thừa hưởng bởi nhiều lớp có nguồn gốc: When one superclass is inherited by multiple derived classes

11. Độ phân giải phạm vi là gì?

Phạm vi là một khối mã trong đó một đối tượng trong Python vẫn có liên quan. Trình và mọi đối tượng của các hàm Python trong phạm vi tương ứng của nó. Sử dụng các đối tượng của họ mà không có tiền tố. Nó xác định khả năng tiếp cận và tuổi thọ của một biến.

Hãy để một cái nhìn trên phạm vi được tạo ra như là thời điểm thực thi mã:

Một phạm vi cục bộ đề cập đến các đối tượng cục bộ có trong hàm hiện tại.
Một phạm vi toàn cầu đề cập đến các đối tượng có sẵn trong suốt quá trình thực thi mã.
Một phạm vi cấp độ mô-đun đề cập đến các đối tượng toàn cầu được liên kết với mô-đun hiện tại trong chương trình.
Một phạm vi ngoài cùng đề cập đến tất cả các tên tích hợp có sẵn có thể gọi trong chương trình.

Quan tâm đến việc học React JS? Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm về chứng nhận phản ứng JS này!

12. Từ điển trong Python là gì?

Từ điển Python là một trong những loại dữ liệu được hỗ trợ trong Python. Nó là một bộ sưu tập không có thứ tự của các yếu tố. Các yếu tố trong từ điển được lưu trữ dưới dạng các cặp giá trị khóa. Từ điển được lập chỉ mục bởi các khóa.

Ví dụ, bên dưới chúng ta có một từ điển có tên ‘Dict. Nó chứa hai chìa khóa, quốc gia và thủ đô, cùng với các giá trị tương ứng của họ, Ấn Độ và New Delhi.

Syntax:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

Đầu ra: Quốc gia: Ấn Độ, Thủ đô: New Delhi: Country: India, Capital: New Delhi

13. Các chức năng trong Python là gì?

Một hàm là một khối mã chỉ được thực thi khi một cuộc gọi được thực hiện cho hàm. Từ khóa def được sử dụng để xác định một chức năng cụ thể như hình dưới đây:def keyword is used to define a particular function as shown below:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Đầu ra: Xin chào, Chào mừng bạn đến Intellipaat
Hi, Welcome to Intellipaat

14. init trong Python là gì?

Tương đương với các hàm tạo trong thuật ngữ OOP, __init__ là một phương pháp dành riêng trong các lớp Python. Phương thức __init__ được gọi tự động bất cứ khi nào một đối tượng mới được bắt đầu. Phương thức này phân bổ bộ nhớ cho đối tượng mới ngay khi nó được tạo. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng để khởi tạo các biến.

Cú pháp

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

Output:

Xin chào, tuổi của tôi là 22

15. Các loại dữ liệu tích hợp phổ biến trong Python là gì?

Python hỗ trợ các loại dữ liệu tích hợp dưới đây:

Các loại dữ liệu bất biến:

Con số
Sợi dây
Tuple

Các loại dữ liệu có thể thay đổi:

Danh sách
Từ điển
bộ

Xem video này trên Python cho hướng dẫn khoa học dữ liệu

16. Các biến cục bộ và các biến toàn cầu trong Python là gì?

Biến cục bộ: Bất kỳ biến nào được khai báo bên trong một hàm được gọi là biến cục bộ và khả năng truy cập của nó chỉ bên trong hàm đó.: Any variable declared inside a function is known as Local variable and it’s accessibility remains inside that function only.

Biến toàn cầu: Bất kỳ biến nào được khai báo bên ngoài hàm được gọi là biến toàn cầu và nó có thể dễ dàng truy cập bởi bất kỳ chức năng nào có trong suốt chương trình.: Any variable declared outside the function is known as Global variable and it can be easily accessible by any function present throughout the program.

g=4                #global variable
def func_multiply[]:
l=5       #local variable
m=g*l
return m
func_multiply[]

Đầu ra: 20 Nếu bạn cố gắng truy cập & nbsp; Biến cục bộ bên ngoài hàm nhân sau đó bạn sẽ gặp lỗi.20
If you try to access the local variable outside the multiply function then you will end up with getting an error.

17. Chuyển đổi loại trong Python là gì?

Python cung cấp cho bạn một chức năng rất cần thiết là chuyển đổi một dạng loại dữ liệu thành một dạng cần thiết và điều này được gọi là chuyển đổi loại.

Chuyển đổi loại được phân loại thành các loại:

1. Chuyển đổi loại ẩn: Trong hình thức chuyển đổi loại Python này giúp tự động chuyển đổi kiểu dữ liệu thành loại dữ liệu khác mà không có bất kỳ sự tham gia nào của người dùng.type conversion python interpreter helps in automatically converting the data type into another data type without any User involvement.

2. Chuyển đổi loại rõ ràng: Trong hình thức chuyển đổi loại này, nhà trọ loại dữ liệu đã thay đổi thành loại bắt buộc của người dùng.

Các chức năng khác nhau của chuyển đổi rõ ràng được hiển thị dưới đây:

int[] –  function converts any data type into integer.
float[] –   function converts any data type into float.
ord[] – function returns an integer representing the Unicode character

hex[] –  function converts integers to hexadecimal strings.

oct[] –   function converts integer to octal strings.

tuple[] – function convert to a tuple.

set[] – function returns the type after converting to set.

list[] – function converts any data type to a list type.

dict[] – function is used to convert a tuple of order [key,value] into a dictionary.

str[] –  function used to convert integer into a string.

complex[real,imag] – function used to convert real numbers to complex[real,imag] numbers.

18. Làm thế nào để cài đặt Python trên Windows và đặt biến đường dẫn?

Để cài đặt Python trên Windows, hãy làm theo các bước được hiển thị bên dưới:

Nhấp vào liên kết này để cài đặt Python:

Tải xuống Python

Sau đó, cài đặt nó trên PC của bạn bằng cách tìm vị trí mà Python đã được cài đặt trên PC của bạn bằng cách thực thi lệnh sau trên dấu nhắc lệnh;

cmd python.

Truy cập cài đặt hệ thống nâng cao và sau đó thêm một biến mới và đặt tên nó là python_name và dán đường dẫn đã được sao chép.
Tìm kiếm biến đường dẫn -> Chọn giá trị của nó và sau đó chọn ‘Chỉnh sửa.
Thêm một dấu chấm phẩy ở cuối giá trị nếu nó không có mặt và sau đó nhập %python_home %

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

Danh sách	Mảng
Bao gồm các yếu tố thuộc các loại dữ liệu khác nhau	Chỉ bao gồm các yếu tố có cùng loại dữ liệu
Không cần nhập mô -đun để khai báo danh sách	Cần nhập rõ ràng một mô -đun để khai báo mảng
Có thể được lồng để có các loại yếu tố khác nhau	Phải có tất cả các yếu tố lồng nhau có cùng kích thước
Được đề nghị sử dụng cho chuỗi các mục dữ liệu ngắn hơn	Được đề nghị sử dụng cho chuỗi các mục dữ liệu dài hơn
Linh hoạt hơn để cho phép sửa đổi dễ dàng [bổ sung hoặc xóa] dữ liệu	Ít linh hoạt hơn vì việc bổ sung hoặc xóa phải được thực hiện
Tiêu thụ bộ nhớ lớn cho việc bổ sung các yếu tố	Tương đối nhỏ gọn hơn về kích thước bộ nhớ trong khi chèn các phần tử
Có thể được in hoàn toàn mà không cần sử dụng vòng lặp	Một vòng lặp phải được xác định để in hoặc truy cập các thành phần
Cú pháp: Danh sách = [1, Hello Hello, [‘A ,, E,]]] list = [1,”Hello”,[‘a’,’e’]]	Cú pháp: Nhập mảng mảng_demo = Array.Array [‘I, [1, 2, 3]] [Array & nbsp; dưới dạng loại số nguyên] import array array_demo = array.array[‘i’, [1, 2, 3]] [array as integer type]

20. Trường hợp Python có nhạy cảm không?

Vâng, Python là một ngôn ngữ nhạy cảm trường hợp. Điều này có nghĩa là chức năng và chức năng cả hai đều khác nhau trong các trăn như SQL và Pascal.

21. [::-1] làm gì?

[::-1], đây là một ví dụ về ký hiệu lát cắt và giúp đảo ngược trình tự với sự trợ giúp của việc lập chỉ mục.

[Bắt đầu, dừng lại, Bước đếm]

Hãy để hiểu với một ví dụ về một mảng:

import array as arr
Array_d=arr.array['i',[1,2,3,4,5]]
Array_d[::-1]          #reverse the array or sequence

Đầu ra: 5,4,3,2,1 5,4,3,2,1

22. Gói Python là gì?

Gói Python đề cập đến việc thu thập các gói phụ và mô-đun khác nhau dựa trên sự tương đồng của hàm.

23. Người trang trí trong Python là gì?

Trong Python, các nhà trang trí là các chức năng cần thiết giúp thêm chức năng cho một chức năng hiện có mà không thay đổi cấu trúc của hàm. Chúng được đại diện bởi @decorator_name ở Python và được gọi ở định dạng từ dưới lên.@decorator_name in Python and are called in a bottom-up format.

Hãy để một cái nhìn về cách nó hoạt động:

def decorator_lowercase[function]:   # defining python decorator
def wrapper[]:
func = function[]
input_lowercase = func.lower[]
return input_lowercase
return wrapper
@decorator_lowercase    ##calling decoractor
def intro[]:                        #Normal function
return 'Hello,I AM SAM'
hello[]

Đầu ra: Xin chào, tôi là Sam,‘hello,i am sam’

24. Có cần thụt vào Python không?

Thắng trong Python là bắt buộc và là một phần của cú pháp của nó.

Tất cả các ngôn ngữ lập trình có một số cách xác định phạm vi và mức độ của khối mã. Trong Python, nó là thụt lề. Thắng cung cấp khả năng đọc tốt hơn cho mã, đó có lẽ là lý do tại sao Python đã làm cho nó bắt buộc.

Tìm hiểu những ưu và nhược điểm của Python trong blog toàn diện của chúng tôi về những lợi thế và bất lợi của Python.

25. Làm thế nào để phá vỡ, tiếp tục và vượt qua công việc?

Các tuyên bố này giúp thay đổi giai đoạn thực thi từ luồng thông thường đó là lý do tại sao chúng được gọi là các câu lệnh điều khiển vòng lặp.

Python Break: Tuyên bố này giúp chấm dứt vòng lặp hoặc câu lệnh và chuyển kiểm soát cho câu lệnh tiếp theo.: This statement helps terminate the loop or the statement and pass the control to the next statement.

Pythoncontinue: Tuyên bố này giúp buộc thực hiện lần lặp tiếp theo khi một điều kiện cụ thể gặp nhau, thay vì chấm dứt nó. continue: This statement helps force the execution of the next iteration when a specific condition meets, instead of terminating it.

Pythonpass: Tuyên bố này giúp viết mã cú pháp và muốn bỏ qua việc thực thi. Nó cũng được coi là một hoạt động null vì không có gì xảy ra khi bạn thực hiện câu lệnh PASS. pass: This statement helps write the code syntactically and wants to skip the execution. It is also considered a null operation as nothing happens when you execute the pass statement.

26. Làm thế nào bạn có thể chọn ngẫu nhiên các mục của một danh sách tại chỗ trong Python?

Điều này có thể dễ dàng đạt được bằng cách sử dụng hàm Shuffle [] từ thư viện ngẫu nhiên như hình dưới đây:Shuffle[] function from the random library as shown below:

Từ việc nhập khẩu ngẫu nhiên

List = ['He', 'Loves', 'To', 'Code', 'In', 'Python']
shuffle[List]
print[List]

Đầu ra: [‘yêu thích: [‘Loves’,’He’ ,’To ,’In’, ‘Python’,’Code’]

27. Làm thế nào để bình luận với nhiều dòng trong Python?

Để thêm một nhận xét nhiều dòng trong Python, tất cả các dòng phải được tiền tố bởi #.

28. Python loại ngôn ngữ nào? Lập trình hay kịch bản?

Nói chung, Python là một ngôn ngữ lập trình tất cả các mục đích, ngoài Python đó cũng có khả năng thực hiện kịch bản.

29. Các chỉ số tiêu cực là gì và tại sao chúng được sử dụng?

Để truy cập một phần tử từ các chuỗi được đặt hàng, chúng tôi chỉ cần sử dụng chỉ mục của phần tử, đó là số vị trí của phần tử cụ thể đó. Chỉ số thường bắt đầu từ 0, tức là, phần tử đầu tiên có chỉ số 0, phần thứ hai có 1, v.v.

Khi chúng tôi sử dụng chỉ mục để truy cập các yếu tố từ cuối danh sách, nó được gọi là lập chỉ mục ngược. Trong việc lập chỉ mục ngược, việc lập chỉ mục các phần tử bắt đầu từ phần tử cuối cùng với số chỉ mục ‘1. Phần tử cuối cùng thứ hai có chỉ mục −2, v.v. Các chỉ mục được sử dụng trong lập chỉ mục ngược được gọi là chỉ số âm.

Câu hỏi phỏng vấn trung gian Python

30.

Các phương pháp này thuộc về mô -đun Python Regex hoặc ‘Re, & NBSP; và được sử dụng để sửa đổi chuỗi.Python RegEx or ‘re’ module and are used to modify strings.

Split []: Phương thức này được sử dụng để chia một chuỗi đã cho thành một danh sách.
sub []: Phương thức này được sử dụng để tìm một chuỗi con trong đó mẫu regex khớp với nhau, và sau đó nó thay thế cho chuỗi con phù hợp với một chuỗi khác.
subn []: Phương thức này tương tự như phương thức sub [], nhưng nó trả về chuỗi mới, cùng với số lượng thay thế.

Tìm hiểu thêm về Python từ khóa đào tạo Python này ở New York để vượt lên trong sự nghiệp của bạn!

31. Ý bạn là gì về những người theo nghĩa đen?

Biểu đồ đề cập đến dữ liệu sẽ được cung cấp cho một biến được cho trong một biến hoặc không đổi.

Biết chữ được hỗ trợ bởi Python được liệt kê dưới đây:

Chuỗi chữ

Những chữ cái này được hình thành bằng cách kèm theo văn bản trong các trích dẫn đơn hoặc đôi.

Ví dụ:

"Intellipaat"

45879

Chữ số

Biết chữ số Python hỗ trợ ba loại nghĩa đen

Integer:I=10

Float: i = 5.2

Complex:1.73j

Boolean Biết chữ

Boolean Liges giúp biểu thị các giá trị Boolean. Nó chứa đúng hoặc sai.

x=True

32. Hàm bản đồ trong Python là gì?

Hàm bản đồ [] trong Python có hai tham số, hàm và có thể lặp lại. Hàm bản đồ [] có một hàm làm đối số và sau đó áp dụng hàm đó cho tất cả các yếu tố của một điều khác, được truyền cho nó như một đối số khác. Nó trả về một danh sách đối tượng của kết quả.

Ví dụ:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

Quan tâm đến việc học Python? Kiểm tra khóa đào tạo Python này ở Sydney!

33. Các máy phát điện trong Python là gì?

Máy phát điện đề cập đến chức năng trả về một tập hợp các mục.

34. Máy lặp Python là gì?

Đây là những đối tượng nhất định dễ dàng đi qua và lặp đi lặp lại khi cần thiết.

35. Chúng ta có cần khai báo các biến với các loại dữ liệu trong Python không?

Không. Python là một ngôn ngữ được đánh máy động, tức là, trình thông dịch Python tự động xác định loại dữ liệu của một biến dựa trên loại giá trị được gán cho biến.

36. Dict và danh sách toàn diện là gì?

Các toàn bộ Python giống như các nhà trang trí, giúp xây dựng các danh sách, từ điển hoặc bộ lọc được thay đổi và lọc từ một danh sách, từ điển hoặc thiết lập nhất định. Sự hiểu biết tiết kiệm rất nhiều thời gian và mã có thể phức tạp hơn và tốn thời gian hơn.

Sự hiểu biết có lợi trong các tình huống sau:

Thực hiện các hoạt động toán học trong toàn bộ danh sách
Thực hiện các hoạt động lọc có điều kiện trong toàn bộ danh sách
Kết hợp nhiều danh sách thành một
Làm phẳng danh sách đa chiều

Ví dụ:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

Quan tâm đến việc học Python? Kiểm tra khóa đào tạo Python này ở Sydney!

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

33. Các máy phát điện trong Python là gì?

Máy phát điện đề cập đến chức năng trả về một tập hợp các mục.

34. Máy lặp Python là gì?
For example:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

Đây là những đối tượng nhất định dễ dàng đi qua và lặp đi lặp lại khi cần thiết.

35. Chúng ta có cần khai báo các biến với các loại dữ liệu trong Python không?

36. Dict và danh sách toàn diện là gì?

Phương thức phạm vi []	Phương thức xrange []
Trong Python 3, xrange [] không được hỗ trợ; Thay vào đó, hàm phạm vi [] được sử dụng để lặp lại cho các vòng lặp	Hàm xrange [] được sử dụng trong Python 2 để lặp lại cho các vòng lặp
Nó trả về một danh sách	Nó trả về một đối tượng máy phát vì nó không thực sự tạo ra một danh sách tĩnh tại thời điểm chạy
Nó cần nhiều bộ nhớ hơn vì nó giữ toàn bộ danh sách các số lặp trong bộ nhớ	Nó mất ít bộ nhớ hơn vì nó chỉ giữ một số tại một thời điểm trong bộ nhớ

40. Pickling và Unbickling là gì?

Mô -đun Pickle chấp nhận đối tượng Python và chuyển đổi nó thành một biểu diễn chuỗi và lưu trữ nó thành một tệp bằng cách sử dụng hàm kết xuất. Quá trình này được gọi là Pickling. Mặt khác, quá trình truy xuất các đối tượng Python ban đầu từ biểu diễn chuỗi được gọi là Unpickling.

Bạn muốn biết về việc sử dụng Python trong thế giới thực? Đọc blog chi tiết của chúng tôi về các ứng dụng Python ngay bây giờ.

41. Bạn hiểu gì bởi Tkinter?

Tkinter là một mô-đun Python tích hợp được sử dụng để tạo các ứng dụng GUI. Đó là bộ công cụ tiêu chuẩn Python sườn để phát triển GUI. Tkinter đi kèm với Python, vì vậy không cần cài đặt riêng. Bạn có thể bắt đầu sử dụng nó bằng cách nhập nó trong tập lệnh của bạn.

42. Python có định hướng đối tượng đầy đủ không?

Python tuân theo một mô hình lập trình hướng đối tượng và có tất cả các khái niệm OOPS cơ bản như kế thừa, đa hình, v.v. Python không hỗ trợ đóng gói mạnh mẽ [thêm từ khóa riêng trước các thành viên dữ liệu]. Mặc dù, nó có một quy ước có thể được sử dụng để ẩn dữ liệu, tức là, tiền tố một thành viên dữ liệu có hai dấu gạch dưới.

43. Phân biệt giữa Numpy và Scipy?

Numpy	Scipy
Numpy là viết tắt của Python số	Scipy là viết tắt của Python khoa học
Nó được sử dụng để tính toán số hiệu quả và chung trên dữ liệu số được lưu trong các mảng. Ví dụ: sắp xếp, lập chỉ mục, định hình lại, và nhiều hơn nữa	Mô -đun này là một tập hợp các công cụ trong Python được sử dụng để thực hiện các hoạt động như tích hợp, khác biệt và nhiều hơn nữa
Có một số hàm đại số tuyến tính có sẵn trong mô-đun này, nhưng chúng không được thực hiện đầy đủ	Chức năng đại số đầy đủ có sẵn trong SCIPY cho các tính toán đại số

44. Giải thích tất cả các chế độ xử lý tệp được hỗ trợ trong Python?

Python có các chế độ xử lý tệp khác nhau.

Đối với các tệp mở, có ba chế độ:

Chế độ chỉ đọc [R]
Chế độ chỉ viết [W]
Đọc chế độ viết sách [RW]

Để mở một tệp văn bản bằng các chế độ trên, chúng ta sẽ phải nối lại ‘T, với chúng như sau:

Chế độ chỉ đọc [RT]
Chế độ chỉ viết [WT]
Đọc Chế độ viết pháp [RWT]

Tương tự, một tệp nhị phân có thể được mở bằng cách nối thêm ‘B, với chúng như sau:

Chế độ chỉ đọc [RB]
Chế độ chỉ viết [WB]
Đọc chế độ viết sách [RWB]

Để nối nội dung trong các tệp, chúng ta có thể sử dụng chế độ phụ trợ [a]:

Đối với các tệp văn bản, chế độ sẽ là ’tại
Đối với các tệp nhị phân, nó sẽ là ‘ab ab

45. Các mô-đun liên quan đến tệp trong Python làm gì? Bạn có thể đặt tên cho một số mô-đun liên quan đến tệp trong Python không?

Python đi kèm với một số mô-đun liên quan đến tệp có chức năng thao tác các tệp văn bản và tệp nhị phân trong một hệ thống tệp. Các mô -đun này có thể được sử dụng để tạo các tệp văn bản hoặc nhị phân, cập nhật nội dung của chúng, sao chép, xóa và nhiều hơn nữa.

Một số mô-đun liên quan đến tệp là OS, OS.PATH và SOWNIL.OS. Mô -đun OS.Path có các chức năng để truy cập hệ thống tệp, trong khi mô -đun SHOWIL.OS có thể được sử dụng để sao chép hoặc xóa các tệp.

Biết về vai trò và trách nhiệm của nhà phát triển Python để bắt đầu sự nghiệp với tư cách là một nhà phát triển Python.

46. Giải thích việc sử dụng câu lệnh 'với' và cú pháp của nó?

Trong Python, sử dụng câu lệnh ‘với câu lệnh, chúng ta có thể mở một tệp và đóng nó ngay khi khối mã, trong đó’ với sử dụng, thoát ra. Theo cách này, chúng ta có thể chọn không sử dụng phương thức Close [].

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

47. Viết mã để hiển thị nội dung của một tệp ngược?

Để hiển thị nội dung của một tệp ngược, mã sau có thể được sử dụng:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

48. Điều nào sau đây là một tuyên bố không hợp lệ?

XYZ = 1.000.000
x y z = 1000 2000 3000
X, Y, Z = 1000, 2000, 3000
x_y_z = 1.000.000

Ans. 2 Tuyên bố không hợp lệ.

49. Viết lệnh để mở tệp C: \ hello.txt để viết?

Command:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

50. Len [] làm gì?

Len [] là một hàm sẵn được sử dụng để tính độ dài của các chuỗi như danh sách, chuỗi python và mảng.

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

**51. *Args và Kwargs có nghĩa là gì?

.*Args: Nó được sử dụng để truyền nhiều đối số trong một hàm.
** KWARGS: Nó được sử dụng để truyền nhiều đối số từ khóa trong một hàm trong Python.

Bạn muốn biết về việc sử dụng Python trong thế giới thực? Đọc blog chi tiết của chúng tôi về ý tưởng dự án Python & nbsp; bây giờ.

52. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ các yếu tố trùng lặp khỏi danh sách?

Để loại bỏ các phần tử trùng lặp khỏi danh sách, chúng tôi sử dụng hàm set [].

Xem xét ví dụ dưới đây:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

53. Làm thế nào các tệp có thể bị xóa trong Python?

Bạn cần nhập hàm OS và sử dụng chức năng OS.Remove [] để xóa một tệp trong Python. Xem xét mã bên dưới:
consider the code below:

dict={‘Country’:’India’,’Capital’:’New Delhi’, }

54. Làm thế nào bạn sẽ đọc một dòng ngẫu nhiên trong một tệp?

Chúng ta có thể đọc một dòng ngẫu nhiên trong một tệp bằng mô -đun ngẫu nhiên.

Ví dụ:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

55. Viết một chương trình Python để đếm tổng số dòng trong một tệp văn bản?

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

56. Điều gì sẽ là đầu ra nếu tôi chạy khối mã sau?

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

14
33
25
Lỗi

Ans. Đầu ra: 14output:14

57. Mục đích của IS, không và trong các nhà khai thác là gì?

Các toán tử được gọi là các hàm đặc biệt lấy một hoặc nhiều giá trị [toán hạng] và tạo ra một kết quả tương ứng.

là: Trả về giá trị thực khi cả hai toán hạng là đúng & nbsp; .
Không phải: Trả về nghịch đảo của giá trị boolean dựa trên các toán hạng [ví dụ: 1 1 1 trả về trên 0 0 và ngược lại.
Trong: Giúp kiểm tra xem phần tử có mặt trong một chuỗi nhất định hay không.

58. Bất cứ khi nào Python thoát ra, tại sao tất cả các bộ nhớ bị phân bổ?

Bất cứ khi nào Python thoát ra, đặc biệt là các mô-đun Python có các tham chiếu tròn đến các đối tượng khác hoặc các đối tượng được tham chiếu từ các không gian tên toàn cầu không phải lúc nào cũng được phân bổ hoặc giải phóng.
Không thể phân phối các phần bộ nhớ được bảo lưu bởi thư viện C.
Khi thoát, vì có cơ chế dọn dẹp hiệu quả của riêng mình, Python sẽ cố gắng phân bổ mọi đối tượng.

59. Làm thế nào các toán tử ternary có thể được sử dụng trong Python?

Toán tử ternary là toán tử được sử dụng để hiển thị các câu lệnh có điều kiện trong Python. Điều này bao gồm các giá trị đúng hoặc sai boolean với một câu lệnh phải được kiểm tra.

Syntax:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Explanation:

Biểu thức trên được đánh giá như nếu x

60. Làm thế nào để thêm các giá trị vào một mảng python?

Trong Python, việc thêm các phần tử trong một mảng có thể dễ dàng thực hiện với sự trợ giúp của các hàm extend [], append [] và chèn []. Xem xét ví dụ sau:
Consider the following example:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

61. Làm thế nào để loại bỏ các giá trị vào một mảng python?

Các phần tử có thể được loại bỏ khỏi mảng Python bằng các phương thức pop [] hoặc xóa [].

pop []: Hàm này sẽ trả về phần tử bị loại bỏ.

Xóa []: Nó sẽ không trả về phần tử bị loại bỏ.

Xem xét ví dụ dưới đây:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Output:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Bạn có quan tâm đến việc học Python từ các chuyên gia? Ghi danh vào khóa học Python trực tuyến của chúng tôi ở Bangalore ngày hôm nay!

62. Viết mã để sắp xếp một danh sách số trong Python?

Mã sau đây có thể được sử dụng để sắp xếp một danh sách số trong Python:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

63. Bạn có thể viết một mã hiệu quả để đếm số lượng chữ in hoa trong một tệp không?

Giải pháp bình thường cho tuyên bố vấn đề này sẽ như sau:

Với Open [some_large_file] là Countletter:

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Để làm cho mã này hiệu quả hơn, toàn bộ khối mã có thể được chuyển đổi thành mã một lớp bằng cách sử dụng tính năng gọi là biểu thức máy phát. Với điều này, dòng mã tương đương của khối mã trên sẽ như sau:

Đếm tổng [1 cho dòng trong Countletter cho ký tự trong dòng nếu ký tự.isupper []]

64. Làm thế nào bạn sẽ đảo ngược một danh sách trong Python?

Danh sách chức năng.reverse [] đảo ngược các đối tượng của một danh sách.

65. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ đối tượng cuối cùng khỏi danh sách trong Python?

def function[]:
print["Hi, Welcome to Intellipaat"]
function[]; # call to the function

Ở đây, −1 đại diện cho yếu tố cuối cùng của danh sách. Do đó, hàm pop [] sẽ loại bỏ đối tượng cuối cùng [OBJ] khỏi danh sách.

Nhận được chứng nhận trong Python từ khóa học Python hàng đầu tại Singapore bây giờ!

66. Làm thế nào bạn có thể tạo ra các số ngẫu nhiên trong Python?

Điều này đạt được khi nhập mô -đun ngẫu nhiên, đó là mô -đun được sử dụng để tạo số ngẫu nhiên.

Syntax:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

67. Làm thế nào bạn sẽ chuyển đổi một chuỗi thành tất cả các chữ thường?

hàm thấp hơn [] là & nbsp; Được sử dụng để chuyển đổi một chuỗi thành chữ thường.

Ví dụ:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

Tìm hiểu đào tạo Python hoàn chỉnh ở Hyderabad trong 24 giờ!

68. Tại sao bạn sẽ sử dụng các mảng Numpy thay vì danh sách trong Python?

Mảng Numpy cung cấp cho người dùng ba ưu điểm chính như hình dưới đây:

Các mảng Numpy tiêu thụ ít bộ nhớ hơn, do đó làm cho mã hiệu quả hơn.
Mảng Numpy thực hiện nhanh hơn và không thêm xử lý nặng vào thời gian chạy.
Numpy có một cú pháp dễ đọc, giúp dễ dàng và thuận tiện cho các lập trình viên.

69. Đa hình trong Python là gì?

Đa hình là khả năng của mã có nhiều biểu mẫu. Hãy nói, nếu lớp cha có một phương thức có tên XYZ thì lớp con cũng có thể có một phương thức có cùng tên XYZ có các biến và tham số riêng.

70. Xác định đóng gói trong Python?

Đóng gói trong Python đề cập đến quá trình kết thúc các biến và các hàm khác nhau thành một thực thể hoặc lớp nang.python là ví dụ tốt nhất về đóng gói trong Python.

71. Những lợi thế nào mà các mảng Numpy cung cấp trên [lồng nhau] Danh sách Python?

Danh sách lồng nhau::

Danh sách Python là các thùng chứa mục đích chung hiệu quả hỗ trợ các hoạt động hiệu quả như chèn, nối tiếp, xóa và nối.
Những hạn chế của danh sách là chúng không hỗ trợ các hoạt động của Vector Vector hóa như bổ sung và phép nhân của phần tử khôn ngoan, và thực tế là chúng có thể chứa các đối tượng của các loại khác nhau có nghĩa là Python phải lưu trữ thông tin cho mọi yếu tố và phải thực thi mã gửi loại Khi hoạt động trên mỗi yếu tố.

Numpy::

Numpy hiệu quả hơn và thuận tiện hơn khi bạn nhận được nhiều hoạt động vectơ và ma trận miễn phí, điều này giúp tránh công việc không cần thiết và sự phức tạp của mã.
Mảng Numpy nhanh hơn và chứa rất nhiều chức năng tích hợp sẽ giúp trong FFT, tích chập, tìm kiếm nhanh, đại số tuyến tính, thống kê cơ bản, biểu đồ, v.v.

Câu hỏi phỏng vấn Python nâng cao cho các chuyên gia có kinh nghiệm

72. Hàm Lambda trong Python là gì?

Hàm Lambda là một hàm ẩn danh [một hàm không có tên] trong Python. Để xác định các hàm ẩn danh, chúng tôi sử dụng từ khóa ‘Lambda, thay vì từ khóa‘ def, do đó tên ‘chức năng Lambda. Các hàm Lambda có thể có bất kỳ số lượng đối số nào nhưng chỉ có một tuyên bố.

Ví dụ:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

Output:30:30

Bất kỳ truy vấn nào nữa? Hãy chia sẻ tất cả những nghi ngờ của bạn với chúng tôi trong cộng đồng Python của chúng tôi và làm rõ họ ngay hôm nay!

73. Bản thân ở Python là gì?

Tự là một đối tượng hoặc một thể hiện của một lớp. Điều này được bao gồm rõ ràng là tham số đầu tiên trong Python. Mặt khác, trong Java nó là tùy chọn. Nó giúp phân biệt giữa các phương thức và thuộc tính của một lớp với các biến cục bộ.

Biến bản thân trong phương thức INIT đề cập đến đối tượng mới được tạo, trong khi trong các phương thức khác, nó đề cập đến đối tượng có phương thức được gọi.

Syntax:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

74. Sự khác biệt giữa các phương thức expend [] và extend [] là gì?

Cả hai phương thức expend [] và extend [] là các phương thức được sử dụng để thêm các phần tử ở cuối danh sách.

append [phần tử]: Thêm phần tử đã cho ở cuối danh sách gọi là phương thức append [] này
Mở rộng [danh sách khác]: Thêm các yếu tố của danh sách khác ở cuối danh sách gọi là phương thức mở rộng [] này

Để biết kiến thức chuyên sâu, hãy xem hướng dẫn Python của chúng tôi và tăng kỹ năng Python của bạn!

75. Làm thế nào để bình Python xử lý các yêu cầu cơ sở dữ liệu?

Flask hỗ trợ một ứng dụng do cơ sở dữ liệu [RDBS] hỗ trợ cơ sở dữ liệu. Một hệ thống như vậy yêu cầu tạo một lược đồ, cần đường ống tệp Lược đồ.SQL vào lệnh sqlite3. Các nhà phát triển Python cần cài đặt lệnh sqlite3 để tạo hoặc bắt đầu cơ sở dữ liệu trong bình.

Flask cho phép yêu cầu cơ sở dữ liệu theo ba cách:

Trước_Request []: Chúng được gọi trước khi yêu cầu và không thông qua không có đối số.
After_Request []: Chúng được gọi theo yêu cầu và chuyển phản hồi sẽ được gửi cho khách hàng.
Tearddown_Request []: Chúng được gọi trong một tình huống khi một ngoại lệ được nêu ra và các phản hồi không được đảm bảo. Chúng được gọi sau khi phản hồi đã được xây dựng. Họ không được phép sửa đổi yêu cầu và giá trị của chúng bị bỏ qua.

76. DocString trong Python là gì?

Python cho phép người dùng bao gồm một mô tả [hoặc ghi chú nhanh] cho các phương thức của họ bằng cách sử dụng chuỗi tài liệu hoặc tài liệu. Docstrings khác với các bình luận thường xuyên trong Python, thay vì bị thông dịch viên Python hoàn toàn bỏ qua như trong trường hợp bình luận, chúng được xác định trong ba trích dẫn.

Syntax:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

77. Làm thế nào là đa luồng đạt được trong Python?

Python có gói đa luồng, nhưng thường không được coi là thực hành tốt để sử dụng nó vì nó sẽ dẫn đến thời gian thực hiện mã tăng lên.

Python có một hàm tạo gọi là khóa phiên dịch toàn cầu [GIL]. GIL đảm bảo rằng chỉ một trong các chủ đề của bạn có thể thực thi cùng một lúc.
Điều này xảy ra tại một trường hợp rất nhanh về thời gian và đó là lý do tại sao mắt người có vẻ như các chủ đề của bạn đang thực hiện một cách tương tự, nhưng thực tế họ đang thực hiện từng người một bằng cách thay phiên nhau sử dụng cùng một lõi CPU.

78. Cắt lát ở Python là gì?

Cắt lát là một quá trình được sử dụng để chọn một loạt các yếu tố từ kiểu dữ liệu chuỗi như danh sách, chuỗi và tuple. Cắt lát là có lợi và dễ dàng để trích xuất các yếu tố. Nó yêu cầu A: [Đại tràng] phân tách chỉ số bắt đầu và chỉ số kết thúc của trường. Tất cả các loại chuỗi dữ liệu danh sách hoặc tuple cho phép chúng tôi sử dụng cắt lát để có được các yếu tố cần thiết. Mặc dù chúng ta có thể nhận các phần tử bằng cách chỉ định một chỉ mục, chúng ta chỉ nhận được một phần tử duy nhất trong khi sử dụng cắt chúng ta có thể nhận được một nhóm hoặc phạm vi & nbsp thích hợp; các yếu tố cần thiết.

Syntax:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

79. Lập trình chức năng là gì? Python có theo phong cách lập trình chức năng không? Nếu có, hãy liệt kê một vài phương pháp để thực hiện lập trình định hướng chức năng trong Python.

Lập trình chức năng là một phong cách mã hóa trong đó nguồn logic chính trong một chương trình đến từ các chức năng.

Kết hợp lập trình chức năng trong mã của chúng tôi có nghĩa là viết các chức năng thuần túy.

Các hàm thuần túy là các chức năng gây ra ít hoặc không có thay đổi nào ngoài phạm vi của hàm. Những thay đổi này được gọi là tác dụng phụ. Để giảm tác dụng phụ, các chức năng thuần túy được sử dụng, giúp mã dễ thực hiện, kiểm tra hoặc gỡ lỗi.

Python không tuân theo phong cách lập trình chức năng. Sau đây là một số ví dụ về lập trình chức năng trong Python.

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

80. Một trong những điều sau đây không phải là cú pháp chính xác để tạo một tập hợp trong Python?

set[[[1,2],[3,4],[4,5]]]
set[[1,2,2,3,4,5]]
{1,2,3,4}
set[[1,2,3,4]]

Ans.

Đặt [[[1,2], [3,4], [4,5]]]]

Giải thích: Đối số được đưa ra cho tập hợp phải có thể lặp lại.

81. Việc vá khỉ trong Python là gì?

Việc vá khỉ là thuật ngữ được sử dụng để biểu thị các sửa đổi được thực hiện cho một lớp hoặc một mô -đun trong thời gian chạy. Điều này chỉ có thể được thực hiện khi Python hỗ trợ các thay đổi trong hành vi của chương trình trong khi được thực hiện.

Sau đây là một ví dụ, biểu thị việc vá khỉ trong Python:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

Mô -đun trên [Monkeyy] được sử dụng để thay đổi hành vi của hàm trong thời gian chạy như hình dưới đây:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

82. Sự khác biệt giữa nhà điều hành / và // trong Python là gì?

/: là một toán tử phân chia và trả về giá trị thương số.: is a division operator and returns the Quotient value.

10/3

3.33

//: được gọi là toán tử phân chia sàn và được sử dụng để chỉ trả lại giá trị của thương số trước số thập phân: is known as floor division operator and used to return only the value of quotient before decimal

10//3

83. Pandas là gì?

Pandas là một thư viện Python nguồn mở, hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu cho các hoạt động dựa trên dữ liệu được liên kết với phân tích dữ liệu và thao tác dữ liệu. Gấu trúc với các tính năng phong phú phù hợp với mọi vai trò của hoạt động dữ liệu, cho dù nó có liên quan đến việc thực hiện các thuật toán khác nhau hoặc để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Pandas giúp đối phó với một số tệp trong việc thực hiện các hoạt động nhất định trên dữ liệu được lưu trữ bởi các tệp.

84. DataFrames là gì?

DataFrame đề cập đến cấu trúc dữ liệu đột biến hai chiều hoặc dữ liệu được căn chỉnh ở dạng bảng với các trục được dán nhãn [hàng và cột].

Syntax:

[for defining the __init__ method]:
class Human:
# init method or constructor
def __init__[self, age]:
self.age = age
# Sample Method
def say[self]:
print['Hello, my age is', self.age]
h= Human[22]
h.say[]

Dữ liệu: Nó đề cập đến các hình thức khác nhau như ndarray, sê -ri, bản đồ, danh sách, dict, hằng số và có thể lấy các dữ liệu khác làm đầu vào.:It refers to various forms like ndarray, series, map, lists, dict, constants and can take other DataFrame as Input.
Chỉ mục: Đối số này là tùy chọn vì chỉ mục cho các nhãn hàng sẽ được tự động chăm sóc bởi Thư viện Pandas.:This argument is optional as the index for row labels will be automatically taken care of by pandas library.
Các cột: Đối số này là tùy chọn vì chỉ mục cho các nhãn cột sẽ được tự động chăm sóc bởi thư viện Pandas.:This argument is optional as the index for column labels will be automatically taken care of by pandas library.
DTYPE: đề cập đến kiểu dữ liệu của mỗi cột.: refers to the data type of each column.

85. Làm thế nào để kết hợp các khung dữ liệu trong gấu trúc?

Các khung dữ liệu khác nhau có thể dễ dàng kết hợp với sự trợ giúp của các chức năng được liệt kê dưới đây:

Xem hướng dẫn dưới đây về các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Python:

Câu hỏi phỏng vấn Python cơ bản cho Freshers

1. Python là gì?

2. Python là một ngôn ngữ được giải thích. Giải thích.

3. Sự khác biệt giữa danh sách và bộ dữ liệu là gì?

TUP_1 = [10, ‘Intellipaat, 20]

PEP trong Python là viết tắt của đề xuất tăng cường Python. Đây là một tập hợp các quy tắc chỉ định cách viết và thiết kế mã Python để đọc tối đa.

Làm chủ nhiều nhất về kỹ năng nhu cầu bây giờ!

Bộ nhớ cho không gian đống riêng Python được cung cấp bởi bộ thu gom rác được xây dựng Python, trong đó tái chế và giải phóng tất cả bộ nhớ không sử dụng.

8. Mô -đun Python là gì?

9. Không gian tên Python là gì?

10. Giải thích kế thừa trong Python với một ví dụ?

11. Độ phân giải phạm vi là gì?

12. Từ điển trong Python là gì?

13. Các chức năng trong Python là gì?

14. __init__ trong Python là gì?

15. Các loại dữ liệu tích hợp phổ biến trong Python là gì?

Xem video này trên Python cho hướng dẫn khoa học dữ liệu

16. Các biến cục bộ và các biến toàn cầu trong Python là gì?

17. Chuyển đổi loại trong Python là gì?

18. Làm thế nào để cài đặt Python trên Windows và đặt biến đường dẫn?

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

20. Trường hợp Python có nhạy cảm không?

21. [::-1] làm gì?

22. Gói Python là gì?

23. Người trang trí trong Python là gì?

24. Có cần thụt vào Python không?

25. Làm thế nào để phá vỡ, tiếp tục và vượt qua công việc?

26. Làm thế nào bạn có thể chọn ngẫu nhiên các mục của một danh sách tại chỗ trong Python?

27. Làm thế nào để bình luận với nhiều dòng trong Python?

28. Python loại ngôn ngữ nào? Lập trình hay kịch bản?

29. Các chỉ số tiêu cực là gì và tại sao chúng được sử dụng?

Câu hỏi phỏng vấn trung gian Python

30.

31. Ý bạn là gì về những người theo nghĩa đen?

32. Hàm bản đồ trong Python là gì?

33. Các máy phát điện trong Python là gì?

34. Máy lặp Python là gì?

35. Chúng ta có cần khai báo các biến với các loại dữ liệu trong Python không?

36. Dict và danh sách toàn diện là gì?

Máy phát điện đề cập đến chức năng trả về một tập hợp các mục.

35. Chúng ta có cần khai báo các biến với các loại dữ liệu trong Python không?

36. Dict và danh sách toàn diện là gì?

40. Pickling và Unbickling là gì?

41. Bạn hiểu gì bởi Tkinter?

42. Python có định hướng đối tượng đầy đủ không?

43. Phân biệt giữa Numpy và Scipy?

44. Giải thích tất cả các chế độ xử lý tệp được hỗ trợ trong Python?

45. Các mô-đun liên quan đến tệp trong Python làm gì? Bạn có thể đặt tên cho một số mô-đun liên quan đến tệp trong Python không?

46. ​​Giải thích việc sử dụng câu lệnh 'với' và cú pháp của nó?

47. Viết mã để hiển thị nội dung của một tệp ngược?

48. Điều nào sau đây là một tuyên bố không hợp lệ?

49. Viết lệnh để mở tệp C: \ hello.txt để viết?

50. Len [] làm gì?

51. *Args và ** Kwargs có nghĩa là gì?

52. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ các yếu tố trùng lặp khỏi danh sách?

53. Làm thế nào các tệp có thể bị xóa trong Python?

54. Làm thế nào bạn sẽ đọc một dòng ngẫu nhiên trong một tệp?

55. Viết một chương trình Python để đếm tổng số dòng trong một tệp văn bản?

56. Điều gì sẽ là đầu ra nếu tôi chạy khối mã sau?

57. Mục đích của IS, không và trong các nhà khai thác là gì?

58. Bất cứ khi nào Python thoát ra, tại sao tất cả các bộ nhớ bị phân bổ?

59. Làm thế nào các toán tử ternary có thể được sử dụng trong Python?

60. Làm thế nào để thêm các giá trị vào một mảng python?

61. Làm thế nào để loại bỏ các giá trị vào một mảng python?

62. Viết mã để sắp xếp một danh sách số trong Python?

63. Bạn có thể viết một mã hiệu quả để đếm số lượng chữ in hoa trong một tệp không?

64. Làm thế nào bạn sẽ đảo ngược một danh sách trong Python?

65. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ đối tượng cuối cùng khỏi danh sách trong Python?

66. Làm thế nào bạn có thể tạo ra các số ngẫu nhiên trong Python?

67. Làm thế nào bạn sẽ chuyển đổi một chuỗi thành tất cả các chữ thường?

68. Tại sao bạn sẽ sử dụng các mảng Numpy thay vì danh sách trong Python?

69. Đa hình trong Python là gì?

70. Xác định đóng gói trong Python?

71. Những lợi thế nào mà các mảng Numpy cung cấp trên [lồng nhau] Danh sách Python?

Câu hỏi phỏng vấn Python nâng cao cho các chuyên gia có kinh nghiệm

72. Hàm Lambda trong Python là gì?

73. Bản thân ở Python là gì?

74. Sự khác biệt giữa các phương thức expend [] và extend [] là gì?

75. Làm thế nào để bình Python xử lý các yêu cầu cơ sở dữ liệu?

14. init trong Python là gì?

46. Giải thích việc sử dụng câu lệnh 'với' và cú pháp của nó?

**51. *Args và Kwargs có nghĩa là gì?