Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

Что такое и чем отличается old-style от new-style classes? — Old-style классы наследуются непосредственно от объекта класса type. New-style классы наследуются от объекта класса object. — New-style классы поддерживают дополнительные возможности, например descriptors, properties, slots. В old-style классах они не работают. — В new-style классах метод init вызывается при наследовании, в отличие от old-style классов. — New-style классы предпочтительны, так как полностью поддерживают особенности ООП. Большинство библиотек требуют именно их. Рекомендуется использовать new-style классы, унаследованные от object. Они обладают расширенным функционалом и лучше взаимодействуют с другими объектами.

Можно ли объявлять функцию внутри другой функции? Где она будет видна? Да, функции можно объявлять внутри других функций. Такая вложенная функция будет видна и доступна для вызова только внутри родительской функции, в которой она определена. Это называется замыканием и позволяет ограничить область видимости вложенной функции, чтобы она не загрязняла глобальное пространство имен. Вложенные функции могут быть полезны, когда нужно реализовать вспомогательную логику, связанную только с работой родительской функции.

Напишите однострочник, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле В этом однострочнике мы открываем файл ‘filename.txt’ и пробегаемся по всем его строкам и символам в каждой строке. Для каждого символа, который является заглавной буквой метод isupper() возвращает True, и мы добавляем 1 к счетчику с помощью функции sum(). В конце, num_uppercase будет содержать количество заглавных букв в файле.

Напишите функцию на Python, которая принимает на вход список чисел и возвращает наибольшую возрастающую подпоследовательность (непоследовательные числа, идущие в порядке возрастания) из исходного списка Для решения этой задачи используется динамическое программирование. Мы создаем массив dp, где dp[i] представляет собой длину наибольшей возрастающей подпоследовательности, заканчивающейся в nums[i]. Затем мы выполняем двойной цикл, чтобы найти наибольшую длину для каждого элемента. После этого мы определяем саму подпоследовательность, начиная с наибольшей длины и двигаясь обратно по массиву dp. Пример использования: python nums = [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1] result = longest_increasing_subsequence(nums) print(result) # Output: [3, 5, 8, 10] Эта функция найдет наибольшую возрастающую подпоследовательность из списка [3, 12, 5, 8, 10, 2, 1], которой будет [3, 5, 8, 10], и выведет ее в консоль.

Что делает функция sample? Функция sample() позволяет выбрать случайным образом элементы из последовательности или коллекции. Это удобно при необходимости получить случайную выборку из данных. Функция принимает два основных аргумента: population — последовательность, из которой надо выбрать элементы (list, tuple, string и т. д.) k — количество элементов для выборки. Дополнительные аргументы: counts — список весов элементов (по умолчанию равновероятный выбор). rng — генератор случайных чисел (по умолчанию берется из модуля random). В примере из списка букв берется случайная выборка размером 3 элемента. Результат при каждом запуске будет разный.

Что такое тернарный оператор? Это способ выполнить условное выражение в одной строке кода. Подменяет собой привычную конструкцию if — else. Тернарный оператор можно использовать для присвоения значения переменной на основе какого-либо условия. В примере на картинке max_value будет равно a, если a больше b, и b в противном случае. Выведет 10.

Что такое lambda-функция и как её применить? Это анонимная функция, то есть у неё нет имени. Она может принимать неограниченное количество аргументов. Использование ключевого слова def при её написании не требуется. Также нет явного return. Lambda-функция часто применяется в тех местах, где требуется функция для единоразового использования. Её можно подавать в качестве аргумента для функций высшего порядка, таких как map(), filter(), и sorted(). Структура Lambda-функции — lambda arguments: expression

Что такое глубокая и поверхностная копии? Для чего они нужны? ⚫ Поверхностная копия создаёт новый объект, который содержит ссылки на внутренние объекты из оригинала. Если вы измените внутренние объекты оригинала, эти изменения отразятся и в поверхностной копии. Поверхностное копирование полезно, когда вы хотите создать новый экземпляр коллекции, но сохранить элементы коллекции неизменными. Это copy.copy(x). ⚫ Глубокая копия, напротив, создаёт новый объект и рекурсивно копирует все внутренние объекты, найденные в оригинале. В результате, внутренние объекты глубокой копии являются полностью независимыми от оригинальных объектов. Это полезно, когда нужно, чтобы исходный объект и его копия были полностью изолированы друг от друга. Это copy.deepcopy(x).

Стоит ли в функции Python делать значением аргумента по умолчанию список? Использовать список или другие изменяемые типы данных в качестве значения аргумента по умолчанию считается плохой практикой. Дело в том, что аргументы по умолчанию инициализируются один раз при первом вызове функции. Если список будет изменён, то изменённое значение сохранится и будет использоваться при последующих вызовах функции. Это может привести к неожиданным результатам.

Как в Python реализованы private и protected методы? Вместо строгой инкапсуляции Python использует соглашения по именованию для таких методов. То есть, если вы захотите, вы всё равно можете к ним обратиться. Protected методы обозначаются одним подчёркиванием (_) перед именем. К ним следует обращаться только в текущем классе и во всех его дочерних классах. Private методы обозначаются двойным подчёркиванием (__) перед именем. К ним следует обращаться только внутри класса. Но опять же, это не абсолютная защита, а скорее способ избежать случайного доступа к методу.

Какие типы коллекций есть в Python? Какие из них изменяемые, а какие неизменяемые? 🔹 Списки (List) — изменяемые коллекции, которые могут содержать элементы различных типов, упорядочены, поддерживают операции добавления и удаления элементов. 🔹 Кортежи (Tuple) — неизменяемые коллекции, которые также могут содержать элементы различных типов, упорядочены. 🔹 Строки (String) — неизменяемые коллекции. По сути, строка — это упорядоченная последовательность символов. 🔹 Множества (Set) — изменяемые коллекции, которые содержат уникальные элементы, не поддерживают индексацию и срезы. 🔹 Неизменяемые множества (Frozenset) — это те же множества, только неизменяемые. 🔹 Словари (Dictionary) — изменяемые коллекции пар ключ-значение, упорядочены начиная с Python 3.7.

🐍💼 Подготовка к собеседованию по Python: решаем 5 интересных задач Проверяем двоичные деревья на симметричность, вычисляем расстояние Дамерау-Левенштейна и оцениваем сложность алгоритмов. Читать статью

Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает? Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов. 🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки. 🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются. Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.

Как используется конструкция try — except? Какие ещё блоки для обработки исключений существуют? try: Этот блок используется, чтобы обернуть код, который может вызвать исключение. except: В этом блоке пишется код, который будет выполнен, если в блоке try возникнет исключение. Можно указать несколько блоков except. else: Этот блок выполняется, если в блоке try не возникло исключений, то есть всё сработало без ошибок. finally: Данный блок выполняется всегда после try, except и else, независимо от того, появилось исключение или нет (например, содержит инструкцию по закрытию файла).

Можно ли осуществить динамическую загрузку модуля в Python? Чтобы загружать модули динамически, т.е. во время выполнения программы, используется функция importlib.import_module() В этом примере мы импортируем модуль importlib и используем его функцию import_module() для динамической загрузки модуля math. Затем мы используем функцию sqrt() из загруженного модуля. Динамическая загрузка модуля может быть полезна, например, если вы хотите загрузить модуль в зависимости от каких-то условий, которые определяются во время выполнения программы. Такой подход — медленный, но он помогает эффективнее использовать память.

Как переименовать файл с помощью Python? С помощью метода rename модуля os мы можем с легкостью изменить имя файла.