100+ Echtzeit-Python-Interview-Fragen und Antworten [2023]

Bereiten Sie sich auf Python-Interviews vor? Oder sind Sie einfach nur neugierig, wie viel Python Sie beherrschen? Nein, kein Problem. Hier decken wir Ihre Probleme mit Fragen und Antworten ab.

Der Artikel hilft Ihnen zu verstehen, welche Art von Fragen Sie in Vorstellungsgesprächen stellen könnten. Oder er hilft Ihnen, Ihre Python-Fähigkeiten einzuschätzen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Fragen beantworten, bevor Sie die Antworten sehen, um sich selbst richtig einschätzen zu können. Ohne weitere Umschweife, lassen Sie uns in die Fragen eintauchen.

Die Fragen sind in verschiedene Abschnitte unterteilt, die sich nach der Art der Themen richten. Zu jedem Abschnitt gibt es Fragen mit kuratierten Antworten. Sie können die Antwort in Ihrer eigenen Sprache mit der gleichen Bedeutung abändern. So wird der Interviewer nicht das Gefühl haben, dass Sie etwas ablesen.

Was ist Python?

Antwort: Python ist eine interpretierte High-Level-Programmiersprache für allgemeine Zwecke. Wir können mit Python und Bibliotheken und Frameworks von Drittanbietern fast jede Art von Anwendung erstellen. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für fortgeschrittene Technologien wie AIDatenwissenschaft, usw.

Was ist der Hauptunterschied zwischen einem Interpreter und einem Compiler?

Antwort: Der Interpreter übersetzt eine Anweisung nach der anderen in Maschinencode, während der Compiler den gesamten Code auf einmal in Maschinencode übersetzt.

Ist Python eine statisch typisierte oder eine dynamisch typisierte Sprache?

Antwort: Python ist eine dynamisch typisierte Sprache.

Was verstehen Sie unter einer dynamisch typisierten Sprache?

Antwort: Dynamisch typisierte Sprachen prüfen die Typen von Variablen bei Laufzeit. Einige dynamisch typisierte Sprachen sind Python, JavaScript, Ruby, usw.

Bonus: Statisch typisierte Sprachen prüfen die Typen von Variablen bei Kompilierzeit. Einige statisch typisierte Sprachen sind C++, CJava, etc..,

Nennen Sie einige Anwendungen von Python.

Antwort: Python hat eine einfachere und leicht zu erlernende Syntax. Sie mag dem Englischen ähnlich sein. Die Entwicklergemeinschaft für Python ist riesig. Wir können viele Pakete von Drittanbietern finden, um mit verschiedenen Arten von Anwendungsentwicklung zu arbeiten. Wenn es um die Entwicklung geht, können wir Webanwendungen, GUI-Anwendungen, CLI-Anwendungen usw. erstellen,

Eine der beliebtesten Anwendungen von Python ist die Automatisierung. Wir können in Python leicht Skripte erstellen, um Aufgaben wie das Bereinigen der Festplatte, das Versenden von E-Mails, das Abrufen von Daten über Produktpreise usw. zu automatisieren,

Python ist eine der beliebtesten Sprachen im Bereich der Datenwissenschaft.

Welche Anwendungen haben Sie mit Python erstellt?

Antwort: Ich habe mehrere Automatisierungsskripte geschrieben, um sich wiederholende und langweilige Aufgaben zu eliminieren. Und Skripte, um Informationen über Produktpreise, Verfügbarkeit usw. zu erhalten.

Ich habe auch mit den Frameworks wie Django, Flask gearbeitet, um Webanwendungen zu erstellen. Und bauen einige Web-Anwendungen mit beiden Django und Flask.

Hinweis: Die obige Antwort ist ein Beispiel. Ihre Antwort kann völlig anders ausfallen als die obige. Versuchen Sie, verschiedene Bereiche zu erklären, in denen Sie mit Python gearbeitet haben. Zeigen Sie die Anwendungen, wenn sie vorhanden sind.

Was sind die eingebauten Datentypen in Python?

Antwort: In Python gibt es eine Vielzahl eingebauter Datentypen. Sie sind int, float, complex, bool, list, tuple, set, dict, str.

Anmerkung: YSie müssen nicht alle in Python vorhandenen Datentypen aufzählen. Nennen Sie einige von ihnen, die Sie am häufigsten verwenden. Der Interviewer kann auf der Grundlage Ihrer Antwort Fragen stellen.

Beide Liste und Tupel werden verwendet, um die Sammlung von Objekten zu speichern. Der Hauptunterschied zwischen Liste und Tupel besteht darin, dass die Liste ein veränderbares Objekt ist, während das Tupel ein unveränderliches Objekt ist.

Was sind veränderliche und unveränderliche Datentypen?

Antwort: Veränderliche Datentypen können nach ihrer Erstellung geändert werden. Einige der veränderbaren Objekte in Python sind Liste, Menge, Diktat.

Unveränderliche Datentypen können nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden. Einige der unveränderlichen Objekte in Python sind str, Tupel.

Erläutern Sie einige Methoden der Liste.

Antwort:

1. anhängen. - Die Methode wird verwendet, um ein Element zur Liste hinzuzufügen. Sie fügt das Element an das Ende der Liste an.

>>> a = [1, 2]
>>> a.append(3)
>>> a
[1, 2, 3]

2. pop - wird die Methode verwendet, um ein Element aus der Liste zu entfernen. Sie entfernt das letzte Element, wenn wir keinen Index als Argument angeben, oder entfernt das Element am Index, wenn wir ein Argument angeben.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.pop()
5
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> a.pop(1)
2
>>> a
[1, 3, 4]

3. entfernen - wird die Methode verwendet, um ein Element aus der Liste zu entfernen. Wir müssen das Element, das wir aus der Liste entfernen wollen, als Argument angeben. Es wird das erste Vorkommen des Elements aus der Liste entfernt.

>>> a = [1, 2, 2, 3, 4]
>>> a = [1, 2, 3, 2, 4]
>>> a.remove(1)
>>> a
[2, 3, 2, 4]
>>> a.remove(2)
>>> a
[3, 2, 4]

4. sortieren - die Methode zum Sortieren der Liste in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge.

>>> a = [3, 2, 4, 1]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> a.sort(reverse=True)
>>> a
[4, 3, 2, 1]

5. umkehren - wird die Methode verwendet, um die Listenelemente umzukehren.

>>> a = [3, 2, 4, 1]
>>> a.reverse()
>>> a
[1, 4, 2, 3]

Anmerkung: Thier sind andere Methoden wie löschen, einfügen, zählen, usw... Sie müssen dem Gesprächspartner nicht jede Methode der Liste erklären. Erläutern Sie nur zwei oder drei Methoden, die Sie hauptsächlich anwenden.

Erläutern Sie einige Methoden der Zeichenkette.

Antwort:

1. geteilt - wird die Methode verwendet, um die Zeichenkette an den gewünschten Stellen aufzuteilen. Sie gibt die Liste als Ergebnis zurück. Standardmäßig wird die Zeichenkette an Leerzeichen geteilt. Wir können das Trennzeichen als Argument für die Methode angeben.

>>> a = "This is Geekflare"
>>> a.split()
['This', 'is', 'Geekflare']
>>> a = "1, 2, 3, 4, 5, 6"
>>> a.split(", ")
['1', '2', '3', '4', '5', '6']

2. beitreten - Die Methode wird verwendet, um die Liste der String-Objekte zu kombinieren. Sie kombiniert die String-Objekte mit dem von uns angegebenen Begrenzungszeichen.

>>> a = ['This', 'is', 'Geekflare']
>>> ' '.join(a)
'This is Geekflare'
>>> ', '.join(a)
'This, is, Geekflare'

Anmerkung: Seitere Methoden für Zeichenketten sind: capitalize, isalnum, isalpha, isdigit, lower, upper, center, usw..,

Was ist die negative Indizierung in Listen?

Antwort: Der Index wird für den Zugriff auf das Element in den Listen verwendet. Die normale Indexierung der Liste beginnt bei 0.

Ähnlich wie die normale Indizierung wird auch die negative Indizierung verwendet, um auf die Elemente der Listen zuzugreifen. Bei der negativen Indizierung können wir jedoch vom Ende der Liste aus auf den Index zugreifen. Der Beginn der negativen Indizierung ist -1. Und sie nimmt weiter zu wie -2, -3, -4usw., bis die Liste vollständig ist.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[-1]
5
>>> a[-3]
3
>>> a[-5]
1

Erklären Sie einige Methoden des Diktats.

Antwort:

1. Artikel - gibt die Methode Schlüssel: Wert Paare von Wörterbüchern als eine Liste von Tupeln.

>>> a = {1: 'Geekflare', 2: 'Geekflare Tools', 3: 'Geekflare Online Compiler'}
>>> a.items()
dict_items([(1, 'Geekflare'), (2, 'Geekflare Tools'), (3, 'Geekflare Online Compiler')])

2. pop - wird die Methode verwendet, um die Schlüssel: Wert Paar aus dem Wörterbuch. Sie nimmt den Schlüssel als Argument entgegen und entfernt ihn aus dem Wörterbuch.

>>> a = {1: 2, 2: 3}
>>> a.pop(2)
3
>>> a
{1: 2}

Hinweis: Einige andere Methoden der Diktat sind: get, Schlüssel, Werte, klar, usw.

Was ist Slicing in Python?

Antwort: Slicing wird verwendet, um auf das Subarray eines Sequenzdatentyps zuzugreifen. Es gibt die Daten aus dem Sequenzdatentyp auf der Grundlage der von uns angegebenen Argumente zurück. Es gibt denselben Datentyp wie den Quelldatentyp zurück.

Slicing akzeptiert drei Argumente. Sie sind die Startindex, Endindexund Inkrementstufe. Die Syntax der Aufteilung lautet variable[start:end:step]. Argumente sind für das Slicing nicht zwingend erforderlich. Sie können einen leeren Doppelpunkt (:) angeben, der die gesamten Daten als Ergebnis liefert.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:]
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:3]
[1, 2, 3]
>>> a[3:]
[4, 5]
>>> a[0:5:2]
[1, 3, 5]

Welche Datentypen erlauben Slicing?

Antwort: Wir können Slicing verwenden für Liste, Tupel, und str Datentypen.

Was sind Entpackungsoperatoren in Python? Wie kann man sie verwenden?

Antwort: Die Operatoren * und ** sind Entpackungsoperatoren in Python.

Der Entpackungsoperator * wird verwendet, um aus Sequenzdatentypen mehrere Werte auf einmal verschiedenen Werten zuzuweisen.

>>> items = [1, 2, 3]
>>> a, b, c = items
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
>>> a, *b = items
>>> a
1
>>> b
[2, 3]

Der Entpackungsoperator ** wird verwendet mit Diktat Datentypen. Das Auspacken in Dictionaries funktioniert nicht wie das Auspacken bei Sequenzdatentypen.

Das Auspacken in Wörterbüchern wird meist zum Kopieren Schlüssel: Wert Einträge von einem Wörterbuch in ein anderes.

>>> a = {1:2, 3:4}
>>> b = {**a}
>>> b
{1: 2, 3: 4}
>>> c = {3:5, 5:6}
>>> b = {**a, **c}
>>> b
{1: 2, 3: 5, 5: 6}

Anmerkung: Sie können sich beziehen auf dieser Artikel für weitere Informationen über diese Betreiber.

Gibt es in Python Switch-Anweisungen?

Antwort: Nein, Python hat keine switch-Anweisungen.

Wie implementieren Sie die Funktionalität von switch-Anweisungen in Python?

Antwort: Wir können die Funktionalität von switch-Anweisungen mit wenn und elif Erklärungen.

>>> if a == 1:
...     print(...)
... elif a == 2:
...     print(....)

Was sind Break- und Continue-Anweisungen?

Antwort:

Pause - die Break-Anweisung wird verwendet, um die laufende Schleife zu beenden. Die Ausführung des Codes springt an die Stelle außerhalb der Break-Schleife.

>>> for i in range(5):
...     if i == 3:
...             break
...     print(i)
...
0
1
2

weiter - die continue-Anweisung wird verwendet, um die Ausführung des restlichen Codes zu überspringen. Der Code nach der continue-Anweisung wird in der aktuellen Iteration nicht ausgeführt, und die Ausführung erfolgt in der nächsten Iteration.

>>> for i in range(5):
...     if i == 3:
...             continue
...     print(i)
...
0
1
2
4

Wann wird der Code in else mit while- und for-Schleifen ausgeführt?

Antwort: Der Code innerhalb der sonst Block mit während und für Schleifen wird nach Ausführung aller Iterationen ausgeführt. Und der Code innerhalb der sonst Block wird nicht ausgeführt, wenn wir die Schleifen unterbrechen.

Was sind Listen- und Wörterbuchverständnisse?

Antwort: Listen- und Wörterbuchverständnisse sind syntaktischer Zucker für die for-Schleifen.

>>> a = [i for i in range(10)]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = {i: i + 1 for i in range(10)}
>>> a
{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}
>>>

Wie funktioniert die Bereichsfunktion?

Antwort: Die Funktion range gibt die Zahlenfolge zwischen Start und Stop mit einer Schrittweite zurück. Die Syntax der Bereichsfunktion lautet Bereich(Start, Stopp[, Schritt]).

Die stoppen Argument ist obligatorisch. Die Argumente Start und Schritt sind optional. Der Standardwert von Start und Schritt sind 0 und 1, beziehungsweise.

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10, 2))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>>

Was sind die Parameter und Argumente?

Antwort: Parameter sind die in der Funktionsdefinition aufgeführten Namen.

Argumente sind die Werte, die der Funktion beim Aufrufen übergeben werden.

Was sind die verschiedenen Arten von Argumenten in Python?

Antwort: Es gibt hauptsächlich vier Arten von Argumenten. Sie sind Positionsargumente, Standardargumente, Schlüsselwortargumente und beliebige Argumente.

Positionelle Argumente: die normalen Argumente, die wir in benutzerdefinierten Funktionen definieren, werden als Positionsargumente bezeichnet. Alle Positionsargumente sind beim Aufruf der Funktion erforderlich.

>>> def add(a, b):
...     return a + b
...
>>> add(1, 2)
3
>>> add(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'b'
>>>

Standard-Argumente: können wir den Wert für die Argumente in der Funktionsdefinition selbst als Standardwert angeben. Wenn der Benutzer den Wert nicht übergeben hat, wird die Funktion den Standardwert berücksichtigen.

>>> def add(a, b=3):
...     return a + b
...
>>> add(1, 2)
3
>>> add(1)
4

Schlüsselwort-Argumente: können wir die Namen der Argumente beim Aufruf der Funktion angeben und ihnen Werte zuweisen. Die Schlüsselwortargumente helfen uns, die bei Positionsargumenten obligatorische Reihenfolge zu vermeiden.

>>> def add(a, b):
...     print("a ", a)
...     print("b ", b)
...     return a + b
...
>>> add(b=4, a=2)
a  2
b  4
6

Beliebige Argumente: verwenden wir beliebige Argumente, um eine Reihe von Werten auf einmal zu sammeln, wenn wir die Anzahl der Argumente, die die Funktion erhalten wird, nicht kennen. Wir * und ** Operatoren in der Funktionsdefinition, um die Argumente zu sammeln.

>>> def add(*args):
...     return sum(args)
...
>>> add(1, 2, 3, 4, 5)
15
>>> def dict_args(**kwargs):
...     print(kwargs)
...
>>> dict_args(a='Geekflare', b='Geekflare Tools', c='Geekflare Online Compiler')
{'a': 'Geekflare', 'b': 'Geekflare Tools', 'c': 'Geekflare Online Compiler'}

Was ist die Lambda-Funktion?

Antwort: Lambda-Funktionen sind kleine anonyme Funktionen in Python. Sie haben einzelne Ausdrücke und akzeptieren mehrere Argumente.

>>> add = lambda a, b: a + b
>>> add(1, 3)
4

Was ist der Unterschied zwischen einer normalen Funktion und einer Lambda-Funktion?

Antwort: Die Funktionen von normalen Funktionen und Lambda-Funktionen sind ähnlich. Allerdings müssen wir bei normalen Funktionen im Vergleich zu Lambda-Funktionen für dieselbe Funktionalität etwas mehr Code schreiben.

Lambda-Funktionen sind nützlich, wenn es nur einen einzigen Ausdruck gibt.

Wofür wird das Schlüsselwort pass verwendet?

Antwort: Die Pass Schlüsselwort wird verwendet, um einen leeren Block im Code zu erwähnen. Python erlaubt es uns nicht, Blöcke ohne Code zu lassen. Daher muss das Pass Anweisung ermöglicht es uns, leere Blöcke zu definieren (wenn wir uns entscheiden, den Code später zu füllen).

>>> def add(*args):
...
...
  File "<stdin>", line 3

    ^
IndentationError: expected an indented block
>>> def add(*args):
...     pass
...
>>>

Was ist eine rekursive Funktion?

Antwort: Die Funktion, die sich selbst aufruft, wird als rekursive Funktion bezeichnet.

Was sind Packoperatoren in Python? Wie kann man sie verwenden?

Antwort: Die Packoperatoren werden verwendet, um mehrere Argumente in Funktionen zu sammeln. Sie werden als beliebige Argumente bezeichnet.

Hinweis: können Sie sich auf dieser Artikel für weitere Informationen über Packoperatoren in Python.

Welches Schlüsselwort wird zur Erstellung von Klassen in Python verwendet?

Antwort: Die Klasse Schlüsselwort wird verwendet, um Klassen in Python zu erstellen. Wir sollten die Fall Pascal für die Benennung der Klassen in Python als Industriestandard zu verwenden.

>>> class Car:
...     pass
...

Wie instanziiert man eine Klasse in Python?

Antwort: Wir können eine Instanz einer Klasse in Python erstellen, indem wir sie einfach wie eine Funktion aufrufen. Wir können die erforderlichen Attribute für das Objekt auf dieselbe Weise übergeben, wie wir es bei Funktionsargumenten tun.

>>> class Car:
...     def __init__(self, color):
...             self.color = color
...
>>> red_car = Car('red')
>>> red_car.color
'red'
>>> green_car = Car('green')
>>> green_car.color
'green'
>>>

Was ist self in Python?

Antwort: Die selbst stellt das Objekt der Klasse dar. Es wird verwendet, um auf die Objektattribute und Methoden innerhalb der Klasse für das jeweilige Objekt zuzugreifen.

Was ist die Methode __init__?

Antwort: Die __init__ ist die Konstruktormethode, ähnlich wie die Konstruktoren in anderen OOP-Sprachen. Sie wird sofort ausgeführt, wenn wir ein Objekt für die Klasse erstellen. Sie wird verwendet, um die Anfangsdaten für die Instanz zu initialisieren.

Was ist docstring in Python?

Antwort: Die Dokumentationsstrings oder docstrings werden verwendet, um einen Codeblock zu dokumentieren. Sie werden auch als mehrzeilige Kommentare verwendet.

Diese docstrings werden in den Methoden einer Klasse verwendet, um zu beschreiben, was eine bestimmte Methode tut. Und wir können den Methoden-Docstring sehen, indem wir die Hilfe Methode.

>>> class Car:
...     def __init__(self, color):
...             self.color = color
...
...     def change_color(self, updated_color):
...             """This method changes the color of the car"""
...             self.color = updated_color
...
>>> car = Car('red')
>>> help(car.change_color)
Help on method change_color in module __main__:

change_color(updated_color) method of __main__.Car instance
    This method changes the color of the car

>>>

Was sind Dunder oder magische Methoden?

Antwort: Die Methoden mit zwei Präfix- und Suffix-Unterstrichen werden als Dunder oder magische Methoden. Sie werden hauptsächlich verwendet, um die Methoden zu überschreiben. Einige der Methoden, die wir in Klassen außer Kraft setzen können, sind __str__, __len__, __setitem__, __getitem__, usw..,

>>> class Car:
...     def __str__(self):
...             return "This is a Car class"
...
>>> car = Car()
>>> print(car)
This is a Car class
>>>

Hinweis: Es gibt viele andere Methoden, die Sie außer Kraft setzen können. Sie sind nützlich, wenn Sie den Code in der Tiefe anpassen wollen. In der Dokumentation finden Sie weitere Informationen.

Wie implementiert man Vererbung in Python?

Antwort: Wir können die Elternklasse als Argument an die Kindklasse übergeben. Und wir können die Init-Methode der Elternklasse in der Kindklasse aufrufen.

>>> class Animal:
...     def __init__(self, name):
...             self.name = name
...
>>> class Animal:             e):
...     def __init__(self, name):
...             self.name = name
...
...     def display(self):
...             print(self.name)
>>> class Dog(Animal):        e):ame)
...     def __init__(self, name):
...             super().__init__(name)
...
>>> doggy = Dog('Tommy')
>>> doggy.display()
Tommy
>>>

Wie kann man auf die übergeordnete Klasse innerhalb der untergeordneten Klasse in Python zugreifen?

Antwort: Wir können die super()die sich auf die übergeordnete Klasse innerhalb der untergeordneten Klasse bezieht. Und wir können mit ihr auf Attribute und Methoden zugreifen.

Wie verwendet man einzeilige und mehrzeilige Kommentare in Python?

Antwort: Wir verwenden die Raute (#) für einzeilige Kommentare. Und dreifache einfache Anführungszeichen ("'comment"') oder dreifache doppelte Anführungszeichen ("Kommentar") für mehrzeilige Kommentare.

Was ist ein Objekt in Python?

Antwort: Alles in Python ist ein Objekt. Alle Datentypen, Funktionen und Klassen sind Objekte.

Was ist der Unterschied zwischen is und ==?

Antwort: Der == Operator wird verwendet, um zu prüfen, ob zwei Objekte den gleichen Wert haben oder nicht. Der ist Operator wird verwendet, um zu prüfen, ob zwei Objekte auf denselben Speicherplatz verweisen oder nicht.

>>> a = []
>>> b = []
>>> c = a
>>> a == b
True
>>> a is b
False
>>> a is c
True
>>>

Was versteht man unter oberflächlichen und tiefgründigen Texten?

Antwort:

Shallow Copy: wird die exakte Kopie des Originals erstellt, ohne die Objektreferenzen zu ändern. Sowohl das kopierte als auch das ursprüngliche Objekt beziehen sich auf die gleichen Objektreferenzen. Wenn also ein Objekt geändert wird, wirkt sich das auch auf das andere aus.

Die kopieren. Methode aus dem kopieren. Modul wird für die flache Kopie verwendet.

>>> from copy import copy
>>> a = [1, [2, 3]]
>>> b = copy(a)
>>> a[1].append(4)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3, 4]]

Deep Copy: kopiert es die Werte des ursprünglichen Objekts rekursiv in das neue Objekt. Wir müssen die Aufschneiden oder deepcopy Funktion aus der kopieren. Modul für das tiefe Kopieren.

>>> from copy import deepcopy
>>> a = [1, [2, 3]]
>>> b = deepcopy(a)
>>> a[1].append(4)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3]]
>>> b[1].append(5)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3, 5]]
>>>

Was sind Iteratoren?

Antwort: Iteratoren sind Objekte in Python, die sich ihren Iterationszustand merken. Es initialisiert die Daten mit dem {_iter__ Methode und gibt das nächste Element unter Verwendung der __nächste__ Methode.

Wir müssen die next(Iterator) um das nächste Element aus dem Iterator zu erhalten. Und wir können einen Sequenz-Datentyp in einen Iterator konvertieren, indem wir die iter integrierte Methode.

>>> a = [1, 2]
>>> iterator = iter(a)
>>> next(iterator)
1
>>> next(iterator)
2
>>> next(iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

Was sind Generatoren?

Antwort: Generatoren sind die Funktionen, die einen Iterator wie ein Generatorobjekt zurückgeben. Sie verwenden die Ertrag um die Daten zu generieren.

>>> def numbers(n):
...     for i in range(1, n + 1):
...             yield i
...
>>> _10 = numbers(10)
>>> next(_10)
1
>>> next(_10)
2
>>> next(_10)
3
>>> next(_10)
4

Was sind Python-Namespaces?

Antwort: Betrachten Sie die Kontaktliste Ihres Telefons als einen Namensraum. Sie haben vielleicht mehrere Freunde mit dem Namen John, aber wenn Sie einen Kontakt als "John Smith" oder "John Doe" angeben, können Sie ihn eindeutig identifizieren.

In diesem Beispiel bieten Namespaces eine Methode zur eindeutigen Identifizierung und Verwaltung von Entitäten mit ähnlichen Namen, wodurch Verwechslungen und Konflikte vermieden werden. In ähnlicher Weise verhindern Namespaces in Python Namenskonflikte und bieten einen strukturierten Ansatz zur Organisation von Variablen, Funktionen, Klassen und anderen Bezeichnern innerhalb eines Programms.

Was ist Verkapselung? 

Antwort: Betrachten Sie ein modernes sicheres Türschlosssystem. Die inneren Mechanismen des Schlosses, wie z. B. das elektronische Tastenfeld und der motorisierte Riegel, sind im Schloss gekapselt. Die Benutzer interagieren mit dem Schloss über ein Tastenfeld oder eine mobile App.

Class: SecureLock
Attributes: 
    - access_codes
    - lock_status
    - user_settings

Methods:
    - enter_code()
    - lock()
    - unlock()
    - get_lock_status()

Durch die Kapselung der Mechanik des Schlosses können die Nutzer eine benutzerfreundliche Erfahrung machen. Sie können den Zugang zu ihrem Eigentum sicher kontrollieren, ohne sich mit der technischen Komplexität des Schlosses selbst befassen zu müssen. Die Verkapselung gewährleistet eine effiziente und sichere Türkontrolle.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kapselung in Python die Bündelung von Daten (Variablen) und Methoden innerhalb einer Klasse beinhaltet, wobei der Zugriff auf private Variablen und deren Änderung nur über Methoden erfolgt. Diese Praxis verbessert den Datenschutz, die Wartbarkeit des Codes und das gesamte Software-Design.

Erklären Sie, was Vererbung ist und welche Arten es gibt.

Antwort: Die Vererbung ermöglicht es Programmierern, eine Klasse zu erstellen, die die Methoden und Attribute einer anderen Klasse übernehmen kann. Es gibt fünf Arten der Vererbung:

• Einzelvererbung: Eine Klasse erbt Attribute und Methoden von einer einzigen Basisklasse.

• Mehrfache Vererbung: Eine Klasse kann von mehreren Basisklassen erben, wobei sie deren Attribute und Methoden übernimmt.

• Mehrstufige Vererbung: In dieser Hierarchie dient eine abgeleitete Klasse als Basisklasse für eine andere Klasse.

• Hierarchische Vererbung: Mehrere abgeleitete Klassen erben von einer gemeinsamen Basisklasse.

• Hybride Vererbung: Eine Kombination aus Mehrfachvererbung und anderen Formen der Vererbung.

Jede Form der Vererbung bietet einen einzigartigen Ansatz für die Organisation von Klassen und den Austausch von Funktionalität in Python-Programmen.

Erklären Sie den Polymorphismus in Python.

Antwort: Polymorphismus in Python ist ein Name und viele Aufgaben. Es ist wie ein Werkzeug mit verschiedenen Verwendungen, je nachdem, was benötigt wird. Behandelt unterschiedliche Daten und Anweisungen. Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Programm, das mit verschiedenen Formen, wie Kreisen und Rechtecken, arbeitet. Sie möchten deren Flächen berechnen. Anstatt für jede Form eine eigene Funktion zu erstellen, kommt hier der Polymorphismus ins Spiel.

class Shape:
    def calculate_area(self):
        pass

class Circle(Shape):

    def __init__(self, radius):

        self.radius = radius


    def calculate_area(self):

        return 3.14159 * self.radius * self.radius


class Rectangle(Shape):

    def __init__(self, width, height):

        self.width = width

        self.height = height

    def calculate_area(self):

        return self.width * self.height

# Using polymorphism

shapes = [Circle(5), Rectangle(4, 6)]

for shape in shapes:

    area = shape.calculate_area()

    print(f"Area: {area}")

Im obigen Beispiel verfügt die Klasse Shape über eine Methode calculate_area(), die in den Klassen Circle und Rectangle außer Kraft gesetzt wird. Obwohl Sie dieselbe Methode (calculate_area()) aufrufen, verhält sie sich je nach Typ des Objekts unterschiedlich (Polymorphismus). Auf diese Weise können Sie verschiedene Formen mit einem einheitlichen Ansatz behandeln.

Erklären Sie Multithreading in Python.

Antwort: Multithreading bedeutet, dass ein Prozessor viele Aufgaben auf einmal erledigt. Selbst auf einer einfachen, einteiligen CPU wird dies durch schnelles Umschalten zwischen den Aufgaben gehandhabt. Das Threading-Modul von Python macht es einfach, mehrere Threads zu verwenden. Es ist, als ob verschiedene Arbeiter in einem Programm zusammenarbeiten. Hier ist ein kurzes Beispiel:

import threading

def task1():

    # Your task here

def task2():

    # Your task here

thread1 = threading.Thread(target=task1)

thread2 = threading.Thread(target=task2)


thread1.start()

thread2.start()


thread1.join()

thread2.join()

print("Both tasks are done")

Erklären Sie, wie Python den Speicher verwaltet.

Antwort: Die Speicherverwaltung in Python ist ein privater Speicherbereich, in dem alle Python-Elemente und -Strukturen gespeichert werden. Der Speichermanager von Python verwaltet diesen privaten Speicherbereich und führt verschiedene dynamische Speicheroperationen wie Teilen, Aufteilen, Reservieren und Zwischenspeichern durch. Dieser hinter den Kulissen arbeitende Manager ist in mehrere Teile unterteilt, die jeweils einen anderen Aspekt der Speicherverwaltung behandeln.

Wird in Python zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden?

Antwort: Ja, Python unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung. 

Was ist der Pythonpfad?

Antwort: Pythonpath wirkt wie ein Wegweiser für den Python-Interpreter, der ihm zeigt, wo er verschiedene Werkzeuge und Bibliotheken finden kann. Betrachten Sie es als eine Karte für Python, um durch seine Welt zu navigieren. Während andere Sprachen ein ähnliches System namens PATH haben, ist Pythonpath vielseitiger und enthält zusätzliche Verzeichnisse speziell für Python-Module.

Was sind Python-Module, -Pakete und -Bibliotheken?

Antwort:

Module: Ein Python-Modul ist wie eine beschriftete Box für Ihren Code. Es enthält Funktionen, Klassen und Dinge, die Sie sich merken wollen. Sie können darin auch Code ablegen, der ausgeführt wird. Es ist wie eine aufgeräumte Kiste für Ihre Codewerkzeuge, die Ihnen das Programmieren erleichtert.

Pakete: Pakete sind Sammlungen zusammengehöriger Module, die in einer Verzeichnishierarchie gruppiert sind. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihren Code auf einer höheren Ebene zu organisieren. Ein Paket kann sowohl Module als auch Unterpakete enthalten. Dies hilft bei der Erstellung besser strukturierter und organisierter Projekte.

Bibliotheken: Eine Bibliothek ist eine Sammlung von Modulen und Paketen. Sie ist wie ein Werkzeugkasten, der eine breite Palette von Funktionen bietet, mit denen Sie verschiedene Aufgaben ausführen können, ohne das Rad neu erfinden zu müssen. Bibliotheken können eingebaut (von Python selbst bereitgestellt) oder extern (von anderen Entwicklern erstellt) sein. - es einfach und verständlich klingen zu lassen.

Was sind Klassifikatoren?

Antwort: Ein Klassifikator ist wie ein intelligentes Werkzeug in maschinelles Lernen die anhand der einzigartigen Merkmale einer Sache herausfindet, zu welcher Kategorie sie gehört. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben eine Reihe von Früchten - Äpfel, Bananen und Orangen. Jede Frucht hat Merkmale wie Farbe, Form und Größe. Ein Klassifikator wäre in diesem Fall so etwas wie ein Obstidentifikator. Er untersucht die Merkmale und entscheidet, ob eine Frucht ein Apfel, eine Banane oder eine Orange ist.

Was ist der Geltungsbereich in Python? 

Antwort: In Python gehen Scope und Namespace Hand in Hand. Der Geltungsbereich entscheidet, wo ein Name in Ihrem Programm funktioniert. Stellen Sie sich das wie Bereiche vor, in denen ein Name Sinn macht. Diese Bereiche werden mit Hilfe von Wörterbüchern verwaltet, also Listen, die Namen und Dingen zuordnen. Diese Listen werden Namespaces genannt.

Was ist die Bereichsauflösung? 

Antwort: Die Bereichsauflösung ist eine wichtige Idee in Python. Sie entscheidet darüber, wie das Programm beim Schreiben Ihres Codes Variablen und Namen auswählt. Dieser ganze Prozess bestimmt, wo Sie Variablen in Ihrem Programm verwenden können. Zu wissen, wie Python mit Scopes umgeht, ist entscheidend für die Erstellung von sauberem, schnellem und fehlerfreiem Code.

Was sind die wichtigsten Merkmale von Python? 

Antwort: Python ist eine OOP-Sprache, die zahlreiche Funktionen bietet, um Entwicklern die Arbeit zu erleichtern. Hier ist eine handverlesene Liste mit einigen der besten Funktionen:

• Leicht zu lernen und zu lesen
• Dynamisch typisierte Programmiersprache
• Open-Source
• Umfangreiche Bibliothek
• Starke Unterstützung durch die Gemeinschaft
• GUI-Unterstützung
• Anpassungsfähigkeit an mehrere Plattformen
• Effektive Speicherverwaltung

Welche Arten von Operatoren gibt es in Python? 

Antwort: Operatoren werden verwendet, um Aktionen mit Variablen und Werten auszuführen. In Python werden die Operatoren in die folgenden Gruppen eingeteilt:

• Arithmetische Operatoren
• Zuweisungsoperatoren
• Vergleichsoperatoren
• Logische Operatoren
• Operatoren der Identität
• Betreiber der Mitgliedschaften
• Bitweise Operatoren

Welche verschiedenen Join-Optionen stehen in Pandas zur Verfügung, und welchen Zweck erfüllen sie? 

Antwort: In Pandas kombiniert die Join-Operation zwei oder mehr DataFrames basierend auf ihren Indizes oder Spalten. Es gibt mehrere Arten von Verknüpfungen, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen:

• Innere Verbindung: Kombiniert übereinstimmende Zeilen aus beiden DataFrames.
• Links verbinden: Behält alle Zeilen aus dem linken DataFrame und passende Zeilen aus dem rechten.
• Rechts verbinden: Behält alle Zeilen aus dem rechten DataFrame und passende Zeilen aus dem linken.
• Äußere Verbindung: Kombiniert alle Zeilen aus beiden DataFrames, wobei fehlende Werte mit NaN aufgefüllt werden.
• Verkettung: Stapelt DataFrames vertikal oder nebeneinander.

Diese Verknüpfungsoptionen bieten vielfältige Möglichkeiten, Daten aus zahlreichen Quellen zu kombinieren, um spezifische analytische Anforderungen zu erfüllen.

Was sind Unit-Tests in Python? 

Antwort: Unit-Tests dienen als kleine Prüfungen, mit denen wir feststellen, ob unser Code seine Aufgabe richtig erfüllt. Wir wählen eine Sache aus, zum Beispiel eine Funktion, und testen sie separat. Diese Prüfungen sind sehr wichtig, denn sie helfen uns, sicherzustellen, dass unser Code richtig funktioniert, und Probleme zu finden, bevor sie zu großen Problemen werden.

Was ist Entpickeln und Beizen? 

Antwort: "Pickling" bezieht sich auf die Umwandlung einer Python-Objektanordnung in einen Strom von Bytes, während "Unpickling", ein Strom von Bytes, der aus einer Binärdatei oder einem byteähnlichen Objekt stammt, wieder in eine Objektanordnung umgewandelt wird. 

Was sind Dekoratoren in Python? 

Antwort: In Python ist ein Dekorator eine Art Designtrick, mit dem man ein bestehendes Objekt mit zusätzlichen Fähigkeiten ausstatten kann, ohne seinen Aufbau zu verändern. Dekoratoren werden normalerweise verwendet, bevor Sie eine Funktion definieren, die Sie verbessern möchten.

Wie benutzt man Dekoratoren in Python? 

Antwort: In Python ist ein Dekorator eine Art Designtrick, mit dem man ein bestehendes Objekt mit zusätzlichen Fähigkeiten ausstatten kann, ohne seinen Aufbau zu verändern. Dekoratoren werden normalerweise verwendet, bevor Sie eine Funktion definieren, die Sie verbessern möchten.

Wie funktioniert der Operator // in Python?

Antwort: Er wird als Operator für Bodendivisionen bezeichnet und fällt unter die Kategorie der arithmetischen Operatoren. Dieser Operator führt eine Division durch und rundet anschließend das Ergebnis auf die nächste ganze Zahl ab. Das folgende Beispiel soll Ihnen ein schnelles Verständnis für seine Funktionsweise vermitteln.

result = 10 // 3  # 10 divided by 3 is 3.333..., but // rounds down to 3
print(result)     # Output: 3

result = -10 // 3  # -10 divided by 3 is -3.333..., but // still rounds down to -4
print(result)      # Output: -4

Wie wird die pass-Anweisung in Python verwendet? 

Antwort: Die pass-Anweisung ist wie ein Stellvertreter für zukünftigen Code. Wenn sie verwendet wird, passiert eigentlich nichts, aber sie verhindert, dass Fehler auftauchen, wenn man keinen leeren Code haben sollte. Diese Regel gilt für Stellen wie Schleifen, Funktionen, Klassen und if-Anweisungen.

Nennen Sie die Arten von Sequenzen in Python. 

Antwort: In Python sind Sequenzen wie geordnete Listen von Elementen, mit denen Sie arbeiten können. Es gibt verschiedene Arten von Sequenzen:

• Verzeichnisse: Das sind Sammlungen, in denen Sie verschiedene Dinge in eine bestimmte Reihenfolge bringen können.
• Tupel: Ähnlich wie bei Listen, aber sobald Sie sie erstellt haben, können Sie den Inhalt nicht mehr ändern.
• Streicher: Dabei handelt es sich um Zeichenfolgen, die nur aus Buchstaben, Zahlen und Symbolen bestehen.
• Reichweiten: Das sind Zahlenfolgen, die Sie schnell erzeugen können, wie das Zählen von einer Zahl zur anderen.
• Bytes und Byte-Arrays: Diese Sequenzen verarbeiten binäre Daten, wie sie in Computern gespeichert werden.

Diese verschiedenen Arten von Sequenzen sind Werkzeuge, die dem Programmierer helfen, auf verschiedene Weise mit Daten zu arbeiten.

Erklären Sie Monkey-Patching in Python. 

Antwort: Beim Monkey-Patching in Python wird das Verhalten eines Moduls oder einer Klasse geändert, während das Programm läuft. Sie können Dinge wie Methoden und Funktionen hinzufügen, ändern oder ersetzen, ohne den ursprünglichen Code zu verändern. Der Name "Monkey Patching" deutet darauf hin, dass Sie diese Änderungen auf eine lustige, informelle Art und Weise vornehmen, wie ein Affe, der herumspielt.

Wann könnten Sie Monkey Patching verwenden? Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein Werkzeug (ein Modul oder eine Klasse), das fast das tut, was Sie wollen, aber nicht ganz. Mit dem Monkey-Patching können Sie es im Handumdrehen ändern, Probleme beheben oder neue Funktionen hinzufügen, ohne auf ein offizielles Update zu warten. Hier ist eine einfachere Erklärung, wie Monkey Patching funktioniert:

• Vorbereiten: Sie beginnen damit, dass Sie das Werkzeug, mit dem Sie spielen wollen, einführen (indem Sie das Modul oder die Klasse importieren).

• Änderungen vornehmen: Sie können dann mit dem Gerät basteln, indem Sie neue Teile hinzufügen, vorhandene Teile anpassen oder sogar Dinge austauschen, um es für Sie besser zu machen.

• Sofortige Spielzeit: Sobald Sie fertig sind, funktioniert Ihr geändertes Werkzeug sofort. Jeder, der das Werkzeug nach Ihren Änderungen verwendet, wird die Verbesserungen sehen.

Verwenden Sie Monkey Patching nur, wenn Sie es wirklich brauchen. Ziehen Sie andere Optionen in Betracht, wie die Erstellung neuer Versionen des Werkzeugs (Unterklassen), das Mischen und Anpassen von Werkzeugen (Komposition) oder die Verwendung eingebauter Python-Funktionen (Dekoratoren), um Ihren Code ordentlich und zuverlässig zu halten.

Diskutieren Sie den Unterschied zwischen Del und Remove().

Antwort: Sowohl "del" als auch "remove()" werden in Python verwendet, um Elemente aus einer Liste zu entfernen, aber sie funktionieren auf leicht unterschiedliche Weise:

del ist eine Python-Anweisung, keine Methode. Sie entfernt ein Element aus einer Liste, indem sie dessen Index angibt. Sie geben den Index des Elements an, das Sie entfernen möchten. Sie gibt das entfernte Element nicht zurück, sondern entfernt es lediglich aus der Liste.

my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
del my_list[2]  # Removes the element at index 2 (value 30)

entfernen() ist eine Listenmethode. Sie entfernt ein Element aus der Liste, indem sie dessen Wert angibt. Sie geben den tatsächlichen Wert des Elements an, das Sie entfernen möchten. Es wird nach dem ersten Vorkommen des angegebenen Wertes gesucht und dieser entfernt. Wenn der Wert nicht in der Liste vorhanden ist, wird ein ValueError ausgelöst.

my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
my_list.remove(30)  # Removes the element with value 30

Verwenden Sie del, wenn Sie den Index des Elements kennen, das Sie entfernen möchten, und remove(), wenn Sie den Wert des Elements kennen, das Sie entfernen möchten.

Erläutern Sie den Unterschied zwischen append() und extend(). 

Antwort: Wenn Sie in Python etwas Neues in eine bereits vorhandene Liste einfügen wollen, verwenden Sie die Methode append(). Wenn Sie jedoch die Methode extend() verwenden, nehmen Sie jedes Stück aus einer Gruppe, die Sie angeben, und fügen sie alle an das Ende der ursprünglichen Liste an.

Was ist der Unterschied zwischen den Funktionen range() und xrange()? 

Antwort: Die Funktion range() erzeugt eine Liste mit konstanten Zahlen, während die Funktion xrange() einen bestimmten Typ von Generator erzeugt. Was die Speichereffizienz betrifft, so verbraucht range() mehr Speicher, während xrange() darauf ausgelegt ist, Speicher zu sparen.

Diskutieren Sie den Unterschied zwischen Python 2.x und Python 3.x.

Antwort: Python 2.x und Python 3.x sind unterschiedliche Versionen der Programmiersprache Python. Sie weisen bemerkenswerte Unterschiede auf: Python 3.x verwendet eine Druckfunktion (print("Hello, World")) im Gegensatz zu der Druckanweisung von Python 2.x (print "Hello, World"). 

Das Divisionsverhalten ist unterschiedlich; Python 2.x schneidet Ganzzahldivisionen ab (3 / 2 ergibt 1), während Python 3.x Fließkommaergebnisse liefert (3 / 2 ergibt 1,5). Python 3.x behandelt alle Zeichenketten standardmäßig als Unicode, während Python 2.x ein Präfix für Unicode-Zeichenketten benötigt. Die Iteration durch Wörterbücher unterscheidet sich ebenfalls: Python 2.x iteriert Schlüssel (für Schlüssel in dict), und Python 3.x behält diese Vorgabe bei, führt aber Alternativen wie .keys(), .values() und .items() ein. 

Insgesamt bietet Python 3.x signifikante Verbesserungen, wie z.B. eine verbesserte Divisions- und Unicode-Behandlung, so dass es die empfohlene Wahl für neue Projekte ist.

Besprechen Sie den Unterschied zwischen .py- und .pyc-Dateien.

Antwort: PY-Dateien dienen als Container für den menschenlesbaren Quellcode eines Python-Programms. Sie enthalten die Anweisungen, die Logik und die Algorithmen, die die Entwickler schreiben. Wenn der Python-Code jedoch ausgeführt wird, durchläuft er einen Zwischenschritt zur Optimierung und schnelleren Ausführung. An dieser Stelle kommen die .pyc-Dateien ins Spiel.

Diese Dateien enthalten den Bytecode, d. h. eine untergeordnete Darstellung der Programmanweisungen, die der Python-Interpreter direkt ausführen kann. Während also PY-Dateien für Entwickler zum Schreiben und Lesen gedacht sind, werden .pyc-Dateien vom Python-Interpreter erzeugt und zur schnelleren Ausführung verwendet.

Was ist die Funktion split() in Python? 

Antwort: Die Funktion split() unterteilt eine Zeichenkette in eine Liste, wobei Sie das Trennzeichen selbst bestimmen können. Standardmäßig verwendet sie Leerzeichen als Trennzeichen.

Was ist die Funktion help()? 

Antwort: Die Funktion help() in Python liefert Informationen über ein bestimmtes Objekt, wenn sie aufgerufen wird. Sie akzeptiert einen optionalen Parameter und liefert die relevanten Details. Fehlt ein Argument, zeigt sie die Python-Hilfekonsole an.

Was ist die Funktion join()? 

Antwort: Die Funktion join() ermöglicht die Erstellung einer Zeichenkette durch Zusammenfügen von Elementen aus einer Iterable unter Verwendung eines ausgewählten Zeichentrennzeichens.

Was ist die Funktion sub()? 

Antwort: Die Funktion sub() ist ein Teil des Python-Moduls Reguläre Ausdrücke (re). Sie liefert eine Zeichenkette, in der alle Instanzen, die auf das angegebene Muster passen, durch die angegebene Ersatzzeichenkette ersetzt werden.

Was ist die Funktion dir()? 

Antwort: Die Funktion dir() liefert eine Liste aller Eigenschaften und Methoden, die zu einem bestimmten Objekt gehören, ohne deren Werte. Sie umfasst sowohl benutzerdefinierte Attribute und Methoden als auch inhärente eingebaute Eigenschaften, die für alle Objekte Standard sind.

Was bewirkt ein object()? 

Antwort: Die Funktion object() in Python gibt ein neues leeres Objekt des eingebauten Objekttyps zurück. Der Objekttyp ist die Basisklasse für alle Klassen in Python. Er hat keine besonderen Attribute oder Methoden, dient aber als grundlegender Baustein für die Erstellung eigener Klassen.

Was ist PEP 8? 

Antwort: PEP 8, oder "Python Enhancement Proposal 8", ist der Style Guide für das Schreiben von lesbarem und konsistentem Python-Code. Er umreißt Konventionen und Empfehlungen für die Formatierung von Code, Namenskonventionen und die Organisation von Code, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes zu verbessern.

Was sind *args und *kwargs? 

Antwort: *args erlaubt die Übergabe einer flexiblen Anzahl von Argumenten ohne Schlüsselwörter, was Tupel-Operationen ermöglicht. In der Zwischenzeit erlaubt **kwargs die Übergabe unterschiedlicher Schlüsselwortargumente als Wörterbuch, was wörterbuchartige Operationen innerhalb einer Funktion ermöglicht.

Was ist ein Numpy-Array? 

Antwort: Ein Numpy-Array ist eine Matrix einheitlicher Werte, auf die mit einem Tupel nichtnegativer Ganzzahlen zugegriffen wird. Der Rang des Arrays wird durch die Anzahl der Dimensionen bestimmt, und seine Konfiguration wird durch ein ganzzahliges Tupel dargestellt, das die Größen entlang jeder Dimension angibt.

Erläutern Sie den Unterschied zwischen Matrizen und Feldern.

Antwort: Matrizen sind als Zeilen und Spalten aufgebaut und enthalten in erster Linie numerische Werte. Sie eignen sich hervorragend für Aufgaben der linearen Algebra wie die Matrixmultiplikation und das Lösen von Systemen linearer Gleichungen.

Arrays sind zwar vielseitig, können aber auch andere Datentypen als Zahlen enthalten, was sie für die allgemeine Programmierung unerlässlich macht. Sie umfassen Vektoren, Matrizen und höherdimensionale Strukturen und dienen als grundlegende Werkzeuge für die Datendarstellung und -manipulation in verschiedenen Bereichen wie z. B. Bildbearbeitung, wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen.

Erläutern Sie den Unterschied zwischen einer Liste und einem Tupel.

Antwort: Tupel und Listen unterscheiden sich vor allem durch ihre Veränderbarkeit. Tupel sind statisch und können nicht geändert werden, während Listen Änderungen erfahren können. In Python ist es möglich, eine Liste zu ändern, aber die Unveränderlichkeit von Tupeln gewährleistet, dass ihr Inhalt nach der Erstellung unverändert bleibt.

Diskutieren Sie den Unterschied zwischen NumPy und SciPy. 

Antwort: NumPy und SciPy sind beides Python-Bibliotheken, die in großem Umfang für wissenschaftliche und numerische Berechnungen verwendet werden.

NumPy bietet die Grundlage für numerische Berechnungen durch Array-Operationen, während SciPy seine Fähigkeiten durch spezialisierte Funktionen für eine breite Palette von wissenschaftlichen und technischen Anwendungen erweitert. Sie werden oft zusammen verwendet, um ein breites Spektrum an numerischen und wissenschaftlichen Berechnungsanforderungen in Python abzudecken.

Wie kann man in Python Werte zu einem Array hinzufügen und entfernen? 

Antwort: In Python können Arrays mit Hilfe von Listen, einer grundlegenden Datenstruktur, leicht manipuliert werden. Das Hinzufügen von Elementen ist einfach: Die append()-Methode fügt einen Wert am Ende der Liste hinzu, während die insert()-Methode einen Wert an einem bestimmten Index einfügt. 

Das Entfernen von Elementen ist ebenso intuitiv: die remove()-Methode löscht das erste Vorkommen eines Wertes, und die pop()-Methode eliminiert ein Element an einem bestimmten Index und gibt dessen Wert zurück. 

Außerdem kann die del-Anweisung verwendet werden, um Elemente nach Index zu entfernen oder die gesamte Liste zu löschen. Diese Techniken bieten flexible Mittel zur Änderung von Arrays, um sie an spezifische Programmieranforderungen anzupassen. Für komplexere Array-Operationen bieten Bibliotheken wie NumPy erweiterte Funktionalitäten.

Wie erstellt man eine Klasse in Python? 

Antwort: Um eine Klasse in Python zu erstellen, verwenden Sie das Schlüsselwort class, gefolgt von dem Klassennamen und einem Doppelpunkt. Der Klassenkörper ist eingerückt und enthält die Attribute und Methoden, die die Klasse definieren. Hier ist ein einfaches Beispiel für eine Klasse Person mit einem Konstruktor und einer Methode:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    
    def greet(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

# Creating an instance of the Person class
person1 = Person("Alice", 30)

# Calling the greet method
person1.greet()

Dadurch wird eine Klasse namens Person mit einem Initialisierer, der die Attribute name und age setzt, und einer greet-Methode, die eine Begrüßung unter Verwendung dieser Attribute ausgibt, erstellt.

Erläutern Sie, wie man mit Python die Positionen von Werten, die durch drei teilbar sind, in einer Reihe ausfindig macht. 

Antwort: Um die Positionen von Werten, die durch drei teilbar sind, in einer Reihe mit Python zu finden, können Sie die Bibliothek "Pandas" verwenden. Zunächst müssen Sie eine Reihe mit Ihren Daten erstellen und dann die boolesche Indizierung verwenden, um die Positionen zu filtern, an denen die Werte durch drei teilbar sind. 

import pandas as pd

# Create a Series with some data
data = [10, 5, 9, 12, 6, 8, 3, 7, 18]
my_series = pd.Series(data)

# Find positions where values are divisible by three
divisible_by_three_positions = my_series[my_series % 3 == 0]

# Print the positions
print("Positions of values divisible by three:", divisible_by_three_positions)

Wie findet man den euklidischen Abstand zwischen zwei Reihen in Python? 

Antwort: Der Ausdruck "norm(x-y))" berechnet den euklidischen Abstand zwischen zwei Reihenobjekten unter Verwendung der Funktion np.linalg.norm() aus der NumPy-Bibliothek. Diese Funktion berechnet den euklidischen Abstand durch Auswertung der Norm zwischen den Vektoren, die aus den Werten "x" und "y" gebildet werden.

Erläutern Sie, wie man in Python eine Teilzeichenkette durch eine neue Zeichenkette austauscht. 

Antwort: Verwenden Sie die Methode replace() zum Ersetzen von Teilstrings. Geben Sie die ursprüngliche Zeichenfolge 'old' als ersten Parameter und die Ersatzzeichenfolge 'new' als zweiten Parameter an. Um 'alt' zu eliminieren, setzen Sie 'neu' als leere Zeichenkette ".

Erklären Sie, wie man Objekte in Python kopiert.

Antwort: In Python wird der Operator = verwendet, um ein Replikat eines Objekts zu erzeugen. Dennoch kann er fälschlicherweise so interpretiert werden, dass er ein völlig neues Objekt erzeugt, was nicht korrekt ist. Stattdessen wird eine neue Variable erzeugt, die auf das gleiche Objekt wie das Original verweist. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Situation vor, in der wir eine Liste mit dem Namen "old_list" erstellen und dann die Objektreferenz mit dem =-Operator an "new_list" zuweisen.

Wie kann ich Dateien in Python lesen und schreiben? 

Antwort: In Python können Sie Dateien mit der eingebauten Funktion open() lesen und schreiben, die verschiedene Modi für die Dateiverarbeitung bietet.

Welche verschiedenen Modi gibt es für die Dateiverarbeitung? 

Antwort: Mit der Funktion open() können Sie verschiedene Modi für die Dateiverarbeitung angeben. Hier sind einige häufig verwendete Modi:

• 'r': Lesemodus (Standard) öffnet die Datei zum Lesen.
• 'w': Der Schreibmodus öffnet die Datei zum Schreiben (erstellt eine neue Datei oder schneidet eine bestehende ab).
• 'a': Der Modus "Anhängen" öffnet die Datei zum Schreiben (hängt an eine bestehende Datei an, ohne sie abzuschneiden).
• 'b': Binärmodus zum Lesen oder Schreiben von Binärdaten (z. B. Bilder, Audiodateien).
• 't': Textmodus (Standard) zum Lesen oder Schreiben von Textdaten.
• 'x': Der exklusive Erstellungsmodus erstellt eine neue Datei, gibt aber einen Fehler aus, wenn sie bereits existiert.
• '+': Aktualisierungsmodus für Lesen und Schreiben.

Kannst du ein Python-Programm schreiben, um die Fibonacci-Folge zu erzeugen? 

Antwort: Python-Programm zur Erzeugung der Fibonacci-Folge bis zu einer bestimmten Anzahl von Termen:

def generate_fibonacci(n):
    fibonacci_sequence = [0, 1]  # Initialize with the first two terms
    
    while len(fibonacci_sequence) < n:
        next_term = fibonacci_sequence[-1] + fibonacci_sequence[-2]
        fibonacci_sequence.append(next_term)
    
    return fibonacci_sequence

# Get the number of terms from the user
num_terms = int(input("Enter the number of Fibonacci terms to generate: "))

# Generate and print the Fibonacci sequence
fibonacci_sequence = generate_fibonacci(num_terms)
print("Fibonacci sequence:", fibonacci_sequence)

Wenn Sie dieses Programm ausführen, werden Sie aufgefordert, die Anzahl der zu erzeugenden Fibonacci-Terme einzugeben, und anschließend wird die erzeugte Folge angezeigt.

Wenn Sie zum Beispiel 10 eingeben, könnte die Ausgabe lauten:

Enter the number of Fibonacci terms to generate: 10

Fibonacci sequence: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Kannst du ein Programm in Python schreiben, das überprüft, ob eine Sequenz ein Palindrom ist? 

Antwort: Python-Programm, das mittels Rekursion prüft, ob eine gegebene Sequenz ein Palindrom ist:

def is_palindrome_recursive(sequence):
    sequence = sequence.lower()
    sequence = ''.join(filter(str.isalnum, sequence))

    

    if len(sequence) <= 1:

        return True

    

    if sequence[0] != sequence[-1]:

        return False

    return is_palindrome_recursive(sequence[1:-1])

test_sequences = ["racecar", "hello", "A man, a plan, a canal, Panama!", "12321"]



for sequence in test_sequences:

    if is_palindrome_recursive(sequence):

        print(f"'{sequence}' is a palindrome.")

    else:

        print(f"'{sequence}' is not a palindrome."):

Kannst du ein Python-Programm schreiben, das zwei positive ganze Zahlen addiert, ohne den Plus-Operator zu verwenden? 

Antwort: Im folgenden Programm nimmt die Funktion add_without_plus_operator zwei positive ganze Zahlen, a und b, als Eingabe und simuliert den Additionsprozess mit bitweisen Operationen (&, ^, <<). Die Schleife wird solange fortgesetzt, bis kein Übertrag mehr vorhanden ist (d.h. b wird 0) und die Endsumme in a gespeichert wird.

Sie können die Werte von num1 und num2 durch Ihre eigenen positiven ganzen Zahlen ersetzen, um das Programm mit verschiedenen Eingaben zu testen.

def add_without_plus_operator(a, b):
    while b != 0:

        carry = a & b
        a = a ^ b
        b = carry << 1

    return a

# Test cases - Provide your numbers to test!

num1 = 25
num2 = 37

sum_result = add_without_plus_operator(num1, num2)

print(f"The sum of {num1} and {num2} is: {sum_result}")

Kannst du ein Python-Programm schreiben, um eine Liste umzukehren? 

Antwort: Ja, ein Python-Programm kann geschrieben werden, um eine Liste mit Hilfe der Funktion "reversed()" umzukehren,

def reverse_list_builtin(lst):
    return list(reversed(lst))



# Test

original_list = [1, 2, 3, 4, 5]

reversed_list = reverse_list_builtin(original_list)

print("Original List:", original_list)

print("Reversed List (Using reversed()):", reversed_list)

Sie können auch lesen, wie man eine Liste in Python umkehren, um sie rückwärts zu drehen.

Welche Python-Bibliothek baut auf Matplotlib und Pandas auf, um das Plotten von Daten zu erleichtern? 

Antwort: Seaborn, das auf Matplotlib aufbaut, ist eine weit verbreitete Python-Bibliothek für die Datenvisualisierung und bietet ausgefeilte Werkzeuge zur Erstellung von Plots für Ihre Daten. Mit einer Reihe von Funktionen ermöglicht Seaborn die Erstellung beeindruckender Diagramme mit deutlich weniger Codezeilen als Matplotlib. Die erweiterten Funktionen ermöglichen die Erstellung überzeugender visueller Darstellungen mit bemerkenswerter Leichtigkeit.

Was ist ein Pandas-Datenframe? 

Antwort: Ein Pandas DataFrame ist wie eine flexible Tabelle für Daten. Es hat Zeilen und Spalten, und Sie können seine Größe ändern. Es ist eine Möglichkeit, Daten ordentlich in einem Raster zu organisieren, genau wie die Anordnung von Dingen in Zeilen und Spalten auf einem Blatt Papier.

Wie kombiniert man Datenrahmen in Pandas? 

Antwort: In Pandas können Sie Datenrahmen mit verschiedenen Methoden kombinieren, je nach Ihren spezifischen Anforderungen. Hier werde ich Appending (df.append()) verwenden: Diese Methode wird verwendet, um Zeilen aus einem Datenrahmen an einen anderen anzuhängen.

# Example dataframes
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# Append df2 to df1

result = df1.append(df2)

Was ist ein Flachmann? 

Antwort: Flask, ein in Python geschriebenes Webanwendungs-Framework, entstand aus der Zusammenarbeit internationaler Python-Enthusiasten unter der Leitung von Armin Ronacher, einem Mitglied der Poocco-Gruppe.

Flask nutzt das Werkzeug WSGI Toolkit und die Jinja2 Template Engine, beides Poocco-Projekte, und bietet ein Python-Modul, das die Entwicklung von Webanwendungen vereinfacht. Sein entscheidendes Merkmal ist ein prägnanter und leicht erweiterbarer Kern, der es als Mikroframework auszeichnet, das absichtlich auf Funktionen wie einen ORM (Object Relational Manager) verzichtet.

Was ist Django? 

Antwort: Django ist ein auf Python basierendes Web-Framework, das die schnelle Entwicklung von sicheren und wartbaren Websites ermöglicht. Es arbeitet nach dem Modell-Template-Views-Architekturmodell und ist als Open-Source-Ressource verfügbar. Die Django Software Foundation, eine unabhängige Einrichtung in den Vereinigten Staaten, ist für die Pflege und Wartung des Systems verantwortlich.

Nennen Sie einige Vorteile von Django.

Antwort: Django bietet mehrere Vorteile, die es zu einer beliebten Wahl für die Webentwicklung machen:

• Bessere CDN-Konnektivität 
• Effiziente Verwaltung von Inhalten
• Schnelle Entwicklung
• ORM (Objekt-Relationales Mapping)
• Vielseitige Template-Engine
• Skalierbar
• Sicherheitsmerkmale

Die Kombination aus schneller Entwicklung, Skalierbarkeit, Sicherheit und einem umfassenden Toolset macht Django zu einem wertvollen Framework für die Entwicklung einer breiten Palette von Webanwendungen.

Erklären Sie die Django-Architektur.

Antwort: Django folgt dem architektonischen Muster Model-View-Controller (MVC), aber im Kontext von Django wird es oft als Model-View-Template (MVT) bezeichnet. 

Die MVT-Architektur besteht aus drei Hauptkomponenten: Modelle, Ansichten und Vorlagen, zusammen mit zusätzlichen Komponenten für die Handhabung von URLs und Formularen.

• Modelle: Definieren der Datenstruktur und der Datenbankinteraktionen.
• Ansichten: Logik handhaben, Anfragen verarbeiten und Antworten erzeugen.
• Schablonen: Generieren Sie HTML für die Benutzeroberfläche.

• URL-Verteiler: Zuordnung von URLs zu Ansichten.
• Formulare: Sammeln und validieren Sie Benutzereingaben.
• Middleware: Globale Verarbeitung von Anfragen und Antworten.
• Statische und Mediendateien: Verwalten Sie statische und vom Benutzer hochgeladene Dateien.

Diese Struktur fördert die saubere Trennung von Belangen und vereinfacht die Entwicklung von Webanwendungen.

Was ist eine Django-Sitzung? 

Antwort: Sessions in Django (und in weiten Teilen des Webs) dienen als Mittel zur Aufzeichnung des "Zustands" zwischen einer Website und einem bestimmten Browser. Mithilfe von Sitzungen können Sie verschiedene Informationen für jeden Browser speichern und so sicherstellen, dass er auf die Website zugreifen kann, wenn der Browser eine Verbindung herstellt.

Was ist GIL? 

Antwort: Die Python Global Interpreter Lock (GIL) fungiert als Prozesssperre, die von Python bei der Verarbeitung von Prozessen verwendet wird. In Python wird in der Regel ein einziger Thread verwendet, um eine Folge von kodierten Anweisungen auszuführen. Dies bedeutet, dass in Python immer nur ein Thread gleichzeitig ausgeführt werden kann. Der Grund für die vergleichbare Leistung von Single-Thread- und Multithread-Prozessen in Python kann auf die Existenz der GIL zurückgeführt werden.

Was ist PIP?

Antwort: PIP, kurz für "Pip Installs Packages", ist ein Paketinstallationsprogramm für Python. Es wird verwendet, um Softwarepakete und Bibliotheken aus dem Python Package Index (PyPI) und anderen Quellen einfach zu verwalten und zu installieren.

Schlussfolgerung 👨‍💻

Fragen sind nicht begrenzt, wie wir in diesem Artikel sehen. Dieser Artikel zeigt, wie verschiedene Arten von Fragen aus verschiedenen Themenbereichen gestellt werden können Python. Sie ist jedoch nicht auf die Fragen beschränkt, die wir in diesem Artikel erörtert haben.

Eine Möglichkeit, sich beim Lernen vorzubereiten, besteht darin, sich selbst Fragen zu verschiedenen Themen zu stellen. Versuchen Sie, verschiedene Arten von Fragen zu einem Konzept zu stellen. Und beantworten Sie sie selbst. Auf diese Weise werden Sie wahrscheinlich nicht von den Fragen im Vorstellungsgespräch überrascht. Sie können sich auch die Online-Python-Compiler um den Kodex zu praktizieren.

Alles Gute für Ihr bevorstehendes Python-Interview! 👍