Más de 100 preguntas y respuestas de entrevistas de Python en tiempo real [2023]

¿Te estás preparando para las entrevistas de Python? ¿O simplemente tienes curiosidad por saber cuánto Python sabes? No hay problema. Aquí cubrimos sus problemas con preguntas y respuestas.

El artículo le ayudará a comprender qué tipo de preguntas podría enfrentar en las entrevistas. O te ayuda a evaluarate tus habilidades con Python. Asegúrate de responder las preguntas antes de ver las respuestas para evaluar.ate de tuself accurately. Sin más preámbulos, profundicemos en las preguntas.

Las preguntas se dividen en diferentes secciones según el tipo de temas. Cada sección tiene preguntas junto con curated respuestas. Puedes modificar la respuesta con tu propio idioma con el mismo significado. Así, el entrevistador no sentirá que estás leyendo algo.

¿Qué es Python?

Respuesta Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel y de propósito general. Podemos construir casi cualquier tipo de aplicación usando Python con third-Bibliotecas y frameworks de fiestas. Python es uno de los lenguajes de programación más populares en tecnologías avanzadas como AI, Ciencia de datos, etc.

¿Cuál es la principal diferencia entre un intérprete y un compilador?

Respuesta El intérprete translatees una statement a la vez en código de máquina, mientras que el compilador translates el código completo a la vez en código de máquina.

¿Python es estático?ally mecanografiado o dinámicoally ¿lenguaje mecanografiado?

Respuesta Python es una dinámicaally lenguaje mecanografiado.

¿Qué quieres decir con dinámica?ally ¿lenguaje mecanografiado?

Respuesta Dynamically Los lenguajes escritos verifican los tipos de variables en tiempo de ejecución. Algo de dinámicaally Los lenguajes escritos son Python, JavaScript, Ruby, etc.

Bonificación: Estáticoally Los lenguajes escritos verifican los tipos de variables en en tiempo de compilación. algo de estáticaally Los lenguajes escritos son C ++, C, Java, etc.,

Dar algunas aplicaciones de Python.

Respuesta Python tiene una sintaxis más simple y fácil de aprender. Puede parecer similar al inglés. La comunidad de desarrolladores de Python es enorme. Podemos encontrar muchos third-Paquetes de fiesta para trabajar con diferentes tipos de desarrollo de aplicaciones. Cuando se trata de desarrollo, podemos crearate aplicaciones web, aplicaciones GUI, aplicaciones CLI, etc.,

Una de las aplicaciones más populares de Python es la automatización. Podemos crear fácilmenteate scripts en Python para automatizarate tareas como limpiar disco, enviar correos electrónicos, obtener datos sobre precios de productos, etc.,

Python es uno de los lenguajes más populares para usar en el campo de la ciencia de datos.

¿Qué aplicaciones creaste usando Python?

Respuesta He escrito varios scripts de automatización para eliminarate Tareas repetitivas y aburridas. Y scripts para obtener información sobre precios de productos, disponibilidad, etc.

También he trabajado con frameworks como Django, Flask para construir aplicaciones web. Y crea algunas aplicaciones web usando ambos Django y Frasco.

Nota: La respuesta anterior es un ejemplo. Su respuesta puede ser completamente diferente a la anterior. Intente explicar las diferentes áreas en las que ha trabajado con Python. Muestre las aplicaciones si están disponibles.

¿Cuáles son los tipos de datos integrados en Python?

Respuesta Hay varios tipos de datos integrados en Python. Son En t,  float, complejo, bool, lista, tupla, conjunto, dict, str.

Nota: yNo es necesario que le diga todos los tipos de datos presentes en Python. Mencione algunos de ellos que usa principalmente. El entrevistador puede hacer preguntas basadas en su respuesta.

Ambos lista y tuple se utilizan para almacenar la colección de objetos. La principal diferencia entre la lista y la tupla es que "la lista es un objeto mutable mientras que la tupla es un objeto inmutable".

¿Qué son los tipos de datos mutables e inmutables?

Respuesta Los tipos de datos mutables se pueden cambiar después de crearlos. Algunos de los objetos mutables en Python son lista, conjunto, dictar.

Los tipos de datos inmutables no se pueden cambiar después de crearlos. Algunos de los objetos inmutables en Python son str, tupla.

Explique algunos métodos de la lista.

Respuesta

1. anexar - el método se utiliza para agregar un elemento a la lista. Agrega el elemento al final de la lista.

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

2. Deliciosos - el método se utiliza para eliminar un elemento de la lista. Eliminará el último elemento si no proporcionamos ningún índice como argumento o eliminará el elemento en el índice si proporcionamos un argumento.

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

3. remove - el método se utiliza para eliminar un elemento de la lista. Necesitamos proporcionar el elemento como argumento que queremos eliminar de la lista. Elimina la primera aparición del elemento de la lista.

>>> 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. sort - el método utilizado para ordenar la lista en orden ascendente o descendente.

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

5. revgaélico – el método se utiliza para revBorrar los elementos de la lista.

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

Nota: Taquí hay otros métodos como claro, insertar, contar, etc… No es necesario que le explique todos los métodos de la lista al entrevistador. Simplemente explique dos o tres métodos que utiliza principalmente.

Explica algunos métodos de cuerda.

Respuesta

1. dividido - el método se utiliza para dividir la cuerda en los puntos deseados. Devuelve la lista como resultado. De forma predeterminada, divide la cadena en espacios. Podemos proporcionar el delimitador como argumento para el método.

>>> 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. únete - el método se utiliza para combinar la lista de objetos de cadena. Combina los objetos de cadena con el delimitador que proporcionamos.

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

Nota: SAlgunos otros métodos de cadenas son: capitalizar, isalnum, isalpha, isdigit, inferior, superior, centrar, etc ..,

¿Cuál es la indexación negativa en las listas?

Respuesta El índice se utiliza para acceder al elemento de las listas. La indexación normal de la lista comienza desde 0.

Similar a la indexación normal, la indexación negativa también se usa para acceder a los elementos de las listas. Pero, la indexación negativa nos permite acceder al índice desde el final de la lista. El inicio de la indexación negativa es -1. Y sigue aumentando como -2, -3, -4, etc., hasta la longitud de la lista.

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

Explique algunos métodos de dict.

Respuesta

1. artículos - el método regresa valor clave pares de diccionarios como una lista de tuplas.

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

2. Deliciosos - el método se utiliza para eliminar el valor clave emparejar del diccionario. Acepta la clave como argumento y la elimina del diccionario.

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

Nota: Algunos otros métodos de dict son: conseguir, llaves, valores, claro, etc.

¿Qué es cortar en Python?

Respuesta El corte se utiliza para acceder al subarreglo desde un tipo de datos de secuencia. Devuelve los datos del tipo de datos de secuencia en función de los argumentos que proporcionamos. Devuelve el mismo tipo de datos que el tipo de datos de origen.

Rebanar acepta tres argumentos. Ellos son las Índice de comienzo, índice final y paso de incremento. La sintaxis de cortar es variable[start:end:step]. Los argumentos no son obligatorios para la segmentación. Puede especificar dos puntos vacíos (:) que devuelve todos los datos como resultado.

>>> 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]

¿Qué tipos de datos permiten la segmentación?

Respuesta Podemos usar rebanar lista, tupla, y str tipos de datos

¿Qué son los operadores de desempaquetado en Python? ¿Cómo usarlos?

Respuesta Los operadores * y ** son operadores de descompresión en Python.

El operador de desempaquetado * se usa para asignar múltiples valores a diferentes valores a la vez de los tipos de datos de secuencia.

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

El ** operador de desembalaje se utiliza con dict tipos de datos. El desempaquetado en diccionarios no funciona como desempaquetado con tipos de datos de secuencia.

El desempaquetado en diccionarios se usa principalmente para copiar valor clave elementos de un diccionario a otro.

>>> 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}

Nota: Puedes referirte a este artículo para obtener más información sobre estos operadores.

¿Python tiene switch st?atementos?

Respuesta No, Python no tiene switch statementos.

¿Cómo se implementa la funcionalidad de switch st?atementos en Python?

Respuesta Podemos implementar la funcionalidad de switch st.atementos usando if y elif statementos.

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

¿Qué es romper y continuar?atementos?

Respuesta

romper – el punto de descansoatement se utiliza para terminarate el bucle en ejecución. La ejecución del código saltará al exterior del ciclo de interrupción.

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

continue – la st continuaratement se utiliza para omitir la ejecución del código restante. El código después de continuar statement no se ejecuta en la iteración actual y la ejecución pasa a la siguiente iteración.

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

¿Cuándo se ejecuta el código en else con bucles while y for?

Respuesta El código dentro del más bloquear con mientras y para Los bucles se ejecutan después de ejecutar todas las iteraciones. Y el código dentro del más el bloque no se ejecuta cuando rompemos los bucles.

¿Qué son las comprensiones de listas y diccionarios?

Respuesta Las comprensiones de listas y diccionarios son azúcar sintáctico para el bucles for.

>>> 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}
>>>

¿Cómo funciona la función de rango?

Respuesta La función de rango devuelve la secuencia de números entre el inicio y el final con un incremento de paso. La sintaxis de la función de rango es rango (iniciar, detener [, paso]).

La detener El argumento es obligatorio. Los argumentos comienzo y paso son opcionales. El valor predeterminado de comienzo y paso están 0 y 1, respectivamente.

>>> 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]
>>>

¿Cuáles son los parámetros y argumentos?

Respuesta Los parámetros son los nombres enumerados en la definición de la función.

Los argumentos son los valores que se pasan a la función mientras se invoca.

¿Cuáles son los diferentes tipos de argumentos en Python?

Respuesta Existen principalmente cuatro tipos de argumentos. Son argumentos posicionales, argumentos predeterminados, argumentos de palabras clave y ar.bitargumentos raros.

Argumentos posicionales: los argumentos normales que definimos en funciones definidas por el usuario se denominan argumentos posicionales. Todos los argumentos posicionales son necesarios al invocar la función.

>>> 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'
>>>

Argumentos predeterminados: podemos proporcionar el valor a los argumentos en la definición de la función.self como valor predeterminado. Cuando el usuario no pasó el valor, la función considerará el valor predeterminado.

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

Argumentos de palabras clave: podemos especificar el nombre de los argumentos mientras invocamos la función y asignarles valores. Los argumentos de palabras clave nos ayudan a evitar el orden que es obligatorio en los argumentos posicionales.

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

ArbitArgumentos raros: usamos arbitargumentos aleatorios para recopilar un montón de valores en un momento en el que no sabemos el número de argumentos que obtendrá esa función. Nosotros * y ** operadores en la definición de función para recopilar los argumentos.

>>> 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'}

¿Qué es la función lambda?

Respuesta Las funciones Lambda son pequeñas funciones anónimas en Python. Tiene expresiones únicas y acepta múltiples argumentos.

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

¿Cuál es la diferencia entre la función normal y la función lambda?

Respuesta La funcionalidad tanto de las funciones normales como de las funciones lambda es similar. Pero necesitamos escribir algunas extra código en funciones normales en comparación con funciones lambda para la misma funcionalidad.

Las funciones lambda son útiles cuando hay una sola expresión.

¿Para qué se utiliza la palabra clave pass?

Respuesta La pass La palabra clave se usa para mencionar un bloque vacío en el código. Python no nos permite dejar los bloques sin código. Entonces el pass statement nos permite definir bloques vacíos (cuando decidimos llenar el código later).

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

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

¿Qué es una función recursiva?

Respuesta La función que lo llamaself se llama función recursiva.

¿Qué son los operadores de empaquetado en Python? ¿Cómo usarlos?

Respuesta Los operadores de empaquetado se utilizan para recopilar múltiples argumentos en funciones. Se les conoce como ar.bitargumentos raros.

Nota: puedes referirte a este artículo para obtener más información sobre los operadores de empaquetado en Python.

¿Qué palabra clave se utiliza para crear?ate clases en Python?

Respuesta La clase La palabra clave se utiliza para crear.ate clases en Python. Deberíamos seguir el caso pascal para nombrar las clases en Python como una práctica estándar de la industria.

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

Cómo instantáneamenteate una clase en Python?

Respuesta podemos crearate una instancia de una clase en Python simplemente llamándola como función. Podemos pasar los atributos requeridos para el objeto de la misma manera que lo hacemos con los argumentos de la función.

>>> 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'
>>>

Que es self en Python?

Respuesta La self representa el objeto de la clase. Se usa para acceder a los atributos y métodos del objeto dentro de la clase para el objeto en particular.

¿Qué es el método __init__?

Respuesta La __init__ es el método constructor similar a los constructores de otros lenguajes OOP. Se ejecuta inmediatamenteately cuando creamosate un objeto para la clase. Se utiliza para inicializar los datos iniciales de la instancia.

¿Qué es docstring en Python?

Respuesta Las cadenas de documentación o cadenas de documentos se utilizan para documentar un bloque de código. También se utilizan como comentarios de varias líneas.

Estas cadenas de documentación se utilizan en los métodos de una clase para describir lo que hace un determinado método. Y podemos ver el método docstring usando el ayuda método.

>>> 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

>>>

¿Qué son los métodos dunder o mágicos?

Respuesta Los métodos que tienen dos guiones bajos de prefijo y sufijo se denominan dunder o métodos mágicos. Se utilizan principalmente para anular los métodos. Algunos de los métodos que podemos anular en las clases son __str__, __len__, __setitem__, __getitem__, etc.,

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

Nota: Hay muchos otros métodos que puede anular. Son útiles cuando desea personalizar el código en profundidad. Explore la documentación para obtener más información.

¿Cómo se implementa la herencia en Python?

Respuesta Podemos pasar la clase principal a la clase secundaria como argumento. Y podemos invocar la clase principal del método init en la clase secundaria.

>>> 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
>>>

¿Cómo acceder a la clase principal dentro de la clase secundaria en Python?

Respuesta Podemos usar el súper(), que se refiere a la clase principal dentro de la clase secundaria. Y podemos acceder a atributos y métodos con él.

¿Cómo usar comentarios de una sola línea y de varias líneas en Python?

Respuesta Usamos hash (#) para comentarios de una sola línea. Y comillas simples triples (“'comentario”') o comillas dobles triples (“comentario") para comentarios de varias líneas.

¿Qué es un objeto en Python?

Respuesta Todo en Python es un objeto. Todos los tipos de datos, funciones y clases son objetos.

¿Cuál es la diferencia entre es y ==?

Respuesta El operador == se usa para verificar si dos objetos tienen el mismo valor o no. los is El operador se utiliza para comprobar si dos objetos se refieren a la misma ubicación de memoria o no.

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

¿Qué es la copia superficial y profunda?

Respuesta

Copia superficial: es createEs la copia exacta del original sin cambiar las referencias de los objetos. Ahora, tanto los objetos copiados como los originales hacen referencia a las mismas referencias de objetos. Entonces, cambiar un objeto afectará al otro.

La copia método del copia El módulo se utiliza para la copia superficial.

>>> 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]]

Copia profunda: copia los valores del objeto original de forma recursiva en el nuevo objeto. Tenemos que usar el rebanar or copia profunda funcionar desde el copia módulo para la copia profunda.

>>> 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]]
>>>

¿Qué son los iteradores?

Respuesta Los iteradores son objetos en Python que recuerdan su estilo.ate de iteración. Inicializa los datos con el __procedimiento__ método y devuelve el siguiente elemento usando el __Siguiente__ método.

Necesitamos llamar al siguiente (iterador) para obtener el siguiente elemento del iterador. Y podemos convertir un tipo de datos de secuencia en un iterador usando el proceso método incorporado.

>>> 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
>>>

¿Qué son los generadores?

Respuesta Los generadores son las funciones que devuelven un iterador como un objeto generador. Usa el rendimiento generarate los datos.

>>> 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

¿Qué son los espacios de nombres de Python?

Respuesta Considere la lista de contactos de su teléfono como un espacio de nombres. Es posible que tengas varios amigos llamados John, pero al especificar un contacto como "John Smith" o "John Doe", puedes identificarlos de forma única.

En este ejemplo, los espacios de nombres proporcionan un método para identificar y gestionar claramente entidades con nombres similares, evitando así confusiones y conflictos. De manera similar, en Python, los espacios de nombres prevdetecta conflictos de nombres y ofrece un enfoque estructurado para organizar variables, funciones, clases y otros identificadores dentro de un programa.

¿Qué es la encapsulación? 

Respuesta Considere un sistema moderno de cerradura de puerta segura. Los mecanismos internos de la cerradura, como el teclado electrónico y el cerrojo motorizado, están encapsulados.ated dentro de la cerradura. Los usuarios interactúan con la cerradura a través de un teclado o una aplicación móvil.

Class: SecureLock
Attributes: 
    - access_codes
    - lock_status
    - user_settings

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

Al encapsular la mecánica de la cerradura, los usuarios pueden disfrutar de una experiencia fácil de usar. Pueden controlar de forma segura el acceso a su propiedad sin tener que lidiar con las complejidades técnicas dentro de la cerradura.self. El encapsulado garantiza un control de puertas eficiente y seguro.

En resumen, la encapsulación en Python implica agrupar datos (variables) y métodos dentro de una clase, donde private Las variables se acceden y modifican sólo a través de métodos. Esta práctica mejora la protección de datos, el mantenimiento del código y el diseño general del software.

Explica qué es la herencia y sus tipos.

Respuesta La herencia permite a los programadores crearate una clase que puede adquirir los métodos y atributos de otra clase. Hay cinco tipos de herencia:

• Herencia Única: Una clase hereda atributos y métodos de una única clase base.

• Herencia múltiple: Una clase puede heredar de múltiples clases base, adquiriendo sus atributos y métodos.

• Herencia multinivel: En esta jerarquía, una clase derivada sirve como clase base para otra clase..

• Herencia jerárquica: Varias clases derivadas heredan de una clase base común.

• Herencia híbrida: Una combinación de herencias múltiples y otras formas de herencia.

Cada forma de herencia proporciona un enfoque único para organizar clases e intercambiar funcionalidades dentro de los programas Python.

Explicar el polimorfismo en Python.

Respuesta El polimorfismo en Python es un nombre y muchos trabajos. Es como una herramienta con diferentes usos dependiendo de lo que se necesite. Maneja diferentes datos e instrucciones. Imagina que tienes un programa que trabaja con diferentes formas, como círculos y rectángulos. quieres calcularate sus áreas. En lugar de crear separacionesate funciones para cada forma, ahí es donde entra en juego el polimorfismo.

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}")

En el ejemplo anterior, la clase Shape tiene un método de cálculo.ate_area(), que se anula en las clases Círculo y Rectángulo. Aunque estás llamando al mismo método (calcularate_area()), se comporta de manera diferente según el tipo de objeto (polimorfismo). De esta manera, puedes manejar diferentes formas utilizando un enfoque unificado.

Explicar el multiproceso en Python.

Respuesta Multihilo significa un processo realizar muchas tareas a la vez. Incluso en una CPU básica de una sola pieza, esto se soluciona cambiando rápidamente entre tareas. El módulo de subprocesos de Python facilita el uso de múltiples subprocesos. Es como tener diferentes trabajadores trabajando juntos en un programa. Aquí hay un ejemplo rápido:

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")

Explique cómo Python gestiona la memoria.

Respuesta La gestión de la memoria en Python es un privilegio.ate Ubicación de almacenamiento donde se almacenan todos los elementos y estructuras de Python. El administrador de memoria de Python gestiona este privilegio.ate Área de almacenamiento, que realiza diversas operaciones de almacenamiento dinámico, como compartir, dividir, reservar y almacenar en caché. Este administrador detrás de escena se divide en varias partes, cada una de las cuales aborda un aspecto diferente de la administración de la memoria.

¿Python distingue entre mayúsculas y minúsculas?

Respuesta Sí, Python es un lenguaje que distingue entre mayúsculas y minúsculas. 

¿Qué es Pythonpath?

Respuesta Pythonpath actúa como una señal para el intérprete de Python, mostrándole dónde ubicarse.ate diferentes herramientas y bibliotecas. Piense en ello como un mapa para que Python navegueate a través de su mundo. Mientras que otros lenguajes tienen un sistema similar llamado PATH, Pythonpath es más versátil y contiene extra directorios específicosally para módulos de Python.

¿Qué son los módulos, paquetes y bibliotecas de Python?

Respuesta

Módulos: Un módulo de Python es como un módulo etiquetado. box para tu código. Mantiene funciones, clases y cosas que desea recordar. También puedes poner código dentro que se ejecute. es como tener ordenado boxes para sus herramientas de código, facilitando su programación.

Paquetes: Los paquetes son colecciones de related módulos agrupados en una jerarquía de directorios. Le permiten organizar su código en un nivel superior. Un paquete puede contener tanto módulos como subpaquetes. Esto ayuda a crear proyectos más estructurados y organizados.

Bibliotecas Una biblioteca es una colección de módulos y paquetes. Es como un conjunto de herramientas que ofrece una amplia gama de funcionalidades, lo que le permite realizar diversas tareas sin tener que reinventar la rueda. Se pueden incorporar bibliotecas (proporcionadas por Python).self) o externoally (created por otros desarrolladores). – haz que suene simple y comprensible.

¿Qué son los clasificadores?

Respuesta Un clasificador es como una herramienta inteligente en máquina de aprendizaje eso descubre lo que catealgo sangriento pertenece al observar sus características únicas. Por ejemplo, digamos que tienes un montón de frutas: manzanas, plátanos y naranjas. Cada fruta tiene características como color, forma y tamaño. Un clasificador, en este caso, sería como un identificador de fruta. Examina las características y decide si una fruta es una manzana, un plátano o una naranja.

¿Cuál es el alcance en Python? 

Respuesta En Python, el alcance y el espacio de nombres van de la mano. El alcance decide dónde funciona un nombre en su programa. Imagínelo como áreas donde un nombre tiene sentido. Se realiza un seguimiento de estas áreas mediante diccionarios, como listas que relacionan nombres con cosas. Estas listas se denominan espacios de nombres.

¿Qué es la resolución de alcance? 

Respuesta La resolución del alcance es una idea vital en Python. Decide cómo el programa descubre las variables y los nombres a medida que escribe su código. todo este process formas donde puedes usar variables en tu programa. Saber cómo Python maneja los ámbitos es fundamental para crear un código ordenado, rápido y sin fallos.

¿Cuáles son las características importantes de Python? 

Respuesta Python es un lenguaje OOP que ofrece numerosas funciones para aligerar la carga de los desarrolladores. Aquí hay una lista cuidadosamente seleccionada de algunas de las mejores características:

• Fácil de aprender y leer
• Dynamically Lenguaje de programación mecanografiado
• Open Source
• Amplia biblioteca
• Fuerte apoyo de la comunidad
• Soporte GUI
• Adaptabilidad a múltiples PlatFormularios
• Gestión eficaz de la memoria

¿Cuáles son los tipos de operadores en Python? 

Respuesta Los operadores se emplean para realizar acciones sobre variables y valores. En Python, los operadores son catedivididos en los siguientes grupos:

• Operadores aritméticos
• Operadores de Asignación
• Operadores de comparación
• Operadores logicos
• Operadores de identidad
• Operadores de membresía
• Bitwise operadores

¿Cuáles son las distintas opciones de unión disponibles en Pandas y cuáles son sus propósitos? 

Respuesta En Pandas, la operación de unión combina dos o más DataFrames según sus índices o columnas. Hay varios tipos de uniones disponibles, cada una de las cuales tiene un propósito distinto:

• Unir internamente: Combina combinación rows de ambos DataFrames.
• Unión izquierda: Mantiene todo rows desde el DataFrame izquierdo y coincidente rows desde la derecha
• Unión derecha: Mantiene todo rows desde el DataFrame correcto y haciendo juego rows desde la izquierda.
• Unión exterior: combina todo rows de ambos DataFrames, completando los valores faltantes con NaN.
• ConcatePaís: Apila marcos de datos verticalesally o uno al lado del otro.

Estas opciones de unión brindan múltiples posibilidades para combinar datos de numerosas fuentes para satisfacer necesidades analíticas específicas.

¿Qué son las pruebas unitarias en Python? 

Respuesta Las pruebas unitarias sirven como pequeñas comprobaciones que creamos.ate para ver si nuestro código está haciendo bien su trabajo. Elegimos una cosa, como una función, y la probamos por separado.ately. Estas comprobaciones son muy importantes porque nos ayudan a garantizar que nuestro código funcione correctamente y a encontrar cualquier problema antes de que se convierta en un problema mayor.

¿Qué es el decapado y el decapado? 

Respuesta "Decapado" se refiere a transformar una disposición de objetos de Python en un flujo de bytes, mientras que "deseleccionado", un flujo de bytes procedente de un archivo binario o de un objeto similar a bytes, se transforma nuevamente en un arreglo de objetos. 

¿Qué son los decoradores en Python? 

Respuesta En Python, un decorador es como un truco de diseño que le permite mejorar un objeto existente con extra habilidades sin cambiar la forma en que está construido. Los decoradores son típicos.ally Se utiliza antes de definir una función que desea mejorar.

¿Cómo usar decoradores en Python? 

Respuesta En Python, un decorador es como un truco de diseño que le permite mejorar un objeto existente con extra habilidades sin cambiar la forma en que está construido. Los decoradores son típicos.ally Se utiliza antes de definir una función que desea mejorar.

¿Cómo funciona el operador // en Python?

Respuesta Se le conoce como Operador de División de Piso y pertenece al Operador Aritmético catesangriento. Este operador realiza la división y posteriormente redondea el resultado al número entero más cercano. Aquí hay un ejemplo para brindarle una comprensión rápida.anding de su funcionalidad.

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

¿Cómo es el pase st?atement utilizado en Python? 

Respuesta el paso statement es como un sustituto del código futuro. Cuando se usa, nada really sucede, pero evita que aparezcan errores cuando se supone que no debes tener código vacío. Esta regla se aplica a lugares como bucles, funciones, clases y si statementos.

Mencione tipos de secuencias en Python. 

Respuesta En Python, las secuencias son como listas ordenadas de elementos con los que puedes trabajar. Hay diferentes tipos de secuencias:

• Liza: Son colecciones donde puedes poner varias cosas en un orden específico.
• Tuplas: Similar a las listas, pero una vez que creasate ellos, no puedes cambiar lo que hay dentro.
• Cuerdas: Estas son secuencias de caracteres, que son solo letras, números y símbolos.
• Rangos: Estas son secuencias de números que puedes generar.ate rápidamente, como contar de un número a otro.
• Bytes y matrices de bytes: Estas secuencias manejan datos binarios, que es como las computadoras almacenan información.

Estos diferentes tipos de secuencias son herramientas que ayudan a los programadores a trabajar con datos de diversas maneras.

Explique el parcheo de monos en Python. 

Respuesta La aplicación de parches de mono en Python implica cambiar el comportamiento de un módulo o clase mientras se ejecuta el programa. Puede agregar, cambiar o reemplazar cosas como métodos y funciones sin alterar el código original. El nombre "parches de monos" sugiere que estás realizando estos cambios de una manera divertida e informal, como un mono jugando.

¿Cuándo podrías utilizar el parche de mono? Imagínese usar una herramienta (un módulo o clase) que hace casi lo que quiere, pero no del todo. Puedes usar el parche de mono para modificarlo sobre la marcha, solucionar problemas o agregar nuevas funciones sin esperar una actualización oficial.ate. Aquí hay una explicación más simple de cómo funciona el parche de mono:

• Preparándose: Empiece por incorporar la herramienta con la que desea jugar (importando el módulo o la clase).

• Haciendo cambios: Luego puede modificar la herramienta agregando nuevas piezas, ajustando las existentes o incluso intercambiando cosas para que funcione mejor para usted.

• Tiempo de reproducción instantáneo: Una vez que haya terminado, su herramienta modificada comienza a funcionar de inmediato. Cualquiera que utilice la herramienta después de sus cambios verá las mejoras.

Como sugerencia, utilice el parche de mono sólo cuando estéally necesito. Considere otras opciones, como crear nuevas versiones de la herramienta (subclases), mezclar y combinar herramientas (composición) o usar funciones integradas de Python (decoradores) para mantener su código ordenado y confiable.

Analice la diferencia entre Del y Remove().

Respuesta Tanto “del” como “remove()” se usan en Python para eliminar elementos de una lista, pero funcionan de maneras ligeramente diferentes:

de los es un st Pythonatemento, no un método. Elimina un elemento de una lista especificando su índice. Usted proporciona el índice del elemento que desea eliminar. No devuelve el elemento eliminado; simplemente lo elimina de la lista.

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

eliminar() es un método de lista. Elimina un elemento de la lista especificando su valor. Usted proporciona el valor real del elemento que desea eliminar. Busca la primera aparición del valor especificado y lo elimina. Si el valor no existe en la lista, genera un ValueError.

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

Use del cuando conozca el índice del elemento que desea eliminar y use remove() cuando conozca el valor del elemento que desea eliminar.

Analice la diferencia entre append() y extend(). 

Respuesta En Python, si quieres poner algo nuevo en una lista que ya está allí, usas el método append(). Pero cuando usas el método extend(), tomas cada pieza de un grupo que das y las agregas todas al final de la lista inicial.

¿Cuál es la diferencia entre las funciones range() y xrange()? 

Respuesta La función range() produce una lista que contiene números constantes, mientras que la función xrange() generaateUn tipo distintivo de generador. En eficiencia de memoria, range() utiliza más memoria, mientras que xrange() está diseñado para conservar memoria.

Analice la diferencia entre Python 2.x y Python 3.x.

Respuesta Python 2.x y Python 3.x son versiones distintas del lenguaje de programación Python. ellos exhibenbit diferencias notables: Python 3.x emplea una función de impresión (print(“Hello, World”)) a diferencia de Python 2. print st de xatement (imprima “Hola, mundo”). 

El comportamiento de la división varía; Python 2.x truncadoates división de enteros (3/2 produce 1), mientras que Python 3.x produce floatresultados de punto de inicio (3/2 produce 1.5). El manejo Unicode también contrasta; Python 3.x trata todas las cadenas como Unicode de forma predeterminada, mientras que Python 2.x requiere un prefijo para las cadenas Unicode. La iteración a través de diccionarios también difiere: Python 2.x iterates claves (para clave en dict), y Python 3.x mantiene este valor predeterminado pero introduce alternativas como .keys(), .values() y .items(). 

En general, Python 3.x introduce mejoras significativas, como división mejorada y manejo Unicode, lo que lo convierte en la opción recomendada para nuevos proyectos.

Analice la diferencia entre archivos .py y .pyc.

Respuesta Los archivos PY sirven como contenedores para el código fuente legible por humanos de un programa Python. Contienen las instrucciones, la lógica y los algoritmos que escriben los desarrolladores. Sin embargo, cuando se ejecuta el código Python, pasa por un proceso intermedio.ate paso para la optimización y una ejecución más rápida. Aquí es donde entran en juego los archivos .pyc.

Estos archivos contienen el código de bytes, que es una representación de nivel inferior de las instrucciones del programa que el intérprete de Python puede ejecutar directamente. Entonces, mientras que los archivos PY son para que los desarrolladores los escriban y lean, los archivos .pyc son genéricos.ateD por el intérprete de Python y utilizado para una ejecución más rápida.

¿Qué es la función split() en Python? 

Respuesta La función split() divide una cadena en una lista, lo que le permite definir el separador. De forma predeterminada, utiliza espacios en blanco como separador.

¿Qué es la función de ayuda()? 

Respuesta La función help() en Python proporciona información sobre un objeto determinado cuando se invoca. Acepta un parámetro opcional y proporciona detalles relevantes. A falta de argumento, revIncluye la consola de ayuda de Python.

¿Qué es la función unirse()? 

Respuesta La función join() permite creation de una cadena uniendo elementos de un iterable, empleando un separador de cadena seleccionado.

¿Qué es la función sub()? 

Respuesta La función sub() es parte del módulo (re) de expresiones regulares de Python. Proporciona una cadena en la que todas las instancias que coinciden con el patrón especificado se sustituyen por la cadena de reemplazo proporcionada.

¿Qué es la función dir()? 

Respuesta La función dir() proporciona una lista de todas las propiedades y métodos que pertenecen a un objeto determinado, excluyendo sus valores. Abarca tanto atributos y métodos definidos por el usuario como propiedades integradas inherentes que son estándar para todos los objetos.

¿Qué hace un objeto()? 

Respuesta La función object() en Python devuelve un nuevo objeto vacío del tipo de objeto incorporado. El tipo de objeto es la clase base para todas las clases en Python. No tiene atributos ni métodos especiales, pero sirve como bloque de construcción fundamental para crear clases personalizadas.

¿Qué es el PEP 8? 

Respuesta PEP 8, o "Propuesta de mejora de Python 8", es la guía de estilo para escribir código Python legible y coherente. Describe convenciones y recomendaciones para formatear código, convenciones de nomenclatura y organizar código para mejorar la legibilidad y el mantenimiento del código.

¿Qué son *args y *kwargs? 

Respuesta *args permite pasar un recuento flexible de argumentos sin palabras clave, lo que permite operaciones de tupla. Mientras tanto, **kwargs permite enviar distintos argumentos de palabras clave como un diccionario, lo que permite operaciones similares a las de un diccionario dentro de una función.

¿Qué es una matriz Numpy? 

Respuesta Una matriz numpy es una matriz de valores uniformes a la que se accede mediante una tupla de números enteros no negativos. El rango de la matriz está determinado por su número de dimensiones y su configuración está representada por una tupla entera que especifica los tamaños a lo largo de cada dimensión.

Analice la diferencia entre matrices y matrices.

Respuesta Las matrices se estructuran como rows y columnas, que contienen principalmente valores numéricos. Se destacan en tareas de álgebra lineal como la multiplicación de matrices y la resolución de sistemas de ecuaciones lineales.

Los arreglos, si bien son versátiles, pueden tener varios tipos de datos más allá de los números, lo que los hace esenciales para la programación de propósito general. Abarcan vectores, matrices y estructuras de dimensiones superiores, y sirven como herramientas fundamentales para la representación y manipulación de datos en diversos campos como imagen processIng., informática científica y aprendizaje automático.

Analice la diferencia entre una lista y una tupla.

Respuesta Las tuplas y las listas se diferencian principalmente en su mutabilidad. Las tuplas son estáticas y no se pueden modificar, mientras que las listas pueden sufrir cambios. En Python, es posible modificar una lista, pero la inmutabilidad de las tuplas garantiza que su contenido permanezca sin cambios después creation.

Analice la diferencia entre NumPy y SciPy. 

Respuesta NumPy y SciPy son bibliotecas de Python que se utilizan ampliamente para la informática científica y numérica.

NumPy proporciona la base para cálculos numéricos a través de operaciones de matriz, mientras que SciPy amplía sus capacidades ofreciendo funciones especializadas para una amplia gama de aplicaciones científicas y de ingeniería. A menudo se usan juntos para cubrir un amplio espectro de necesidades informáticas numéricas y científicas en Python.

¿Cómo agregar valores y eliminar valores a una matriz en Python? 

Respuesta En Python, las matrices se pueden manipular fácilmenteated usando listas, una estructura de datos fundamental. Agregar elementos es sencillo: el método append() agrega un valor al final de la lista, mientras que el método insert() inserta un valor en un índice específico. 

Eliminar elementos es equally intuitivo: el método remove() elimina la primera aparición de un valor, y el método pop() eliminaates un elemento en un índice dado y devuelve su valor. 

Adiciónally, el del statement se puede utilizar para eliminar elementos por índice o para borrar toda la lista. Estas técnicas proporcionan medios flexibles para modificar matrices, adaptándolas a necesidades de programación específicas. Para operaciones de matrices más complejas, bibliotecas como NumPy ofrecen funcionalidades avanzadas.

¿Cómo crees?ate una clase en Python? 

Respuesta para crearate una clase en Python, se utiliza la palabra clave class seguida del nombre de la clase y dos puntos. El cuerpo de la clase tiene sangría y contiene los atributos y métodos que definen la clase. A continuación se muestra un ejemplo sencillo de una clase Persona con un constructor y un método:

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()

este createUna clase llamada Persona con un inicializador que establece los atributos de nombre y edad y un método de saludo que imprime un saludo usando esos atributos.

Explica cómo ubicarate las posiciones de valores que son divisibles por tres en una serie usando Python. 

Respuesta para ubicarate las posiciones de valores que son divisibles por tres en una serie usando Python, puedes usar la biblioteca “Pandas”. Primero, necesitas crearate una serie con sus datos y luego use la indexación booleana para filtrar las posiciones donde los valores son divisibles por tres. 

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)

¿Cómo encontrar la distancia euclidiana entre dos series en Python? 

Respuesta El cálculo de la expresión “norma(xy))”ates la distancia euclidiana entre dos objetos de la serie utilizando la función np.linalg.norm() de la biblioteca NumPy. Esta función calcula la distancia euclidiana evaluando la norma entre los vectores created de los valores 'x' e 'y'.

Explique cómo intercambiar una subcadena con una nueva cadena en Python. 

Respuesta Utilice el método replace() para sustituir subcadenas. índicoate la cadena original 'antigua' como parámetro inicial y la cadena de reemplazo 'nueva' como segundo parámetro. para eliminarate 'antiguo', establece 'nuevo' como una cadena vacía”.

Explica cómo copiar objetos en Python.

Respuesta En Python, el operador = se emplea para crearate una réplica de un objeto. Sin embargo, se puede interpretar erróneamente que produce un objeto completamente nuevo, lo cual no es cierto.ate. En cambio, produce una nueva variable que hace referencia al mismo objeto que el original. Para ejemplificar, imaginemos una situación en la que creamosate una lista llamada "lista_antigua" y luego asigne la referencia del objeto a "lista_nueva" usando el operador =.

¿Cómo puedo leer y escribir archivos en Python? 

Respuesta En Python, puedes leer y escribir archivos usando la función open() incorporada, que proporciona varios modos para el procesamiento de archivos. processing.

¿Cuáles son los diferentes modos disponibles para el archivo? process¿En g? 

Respuesta La función open() le permite especificar diferentes modos para el archivo. processEn g. A continuación se muestran algunos modos utilizados habitualmente:

• 'r': el modo de lectura (predeterminado) abre el archivo para su lectura.
• 'w': el modo de escritura abre el archivo para escribir (createsa nuevo archivo o truncate(es uno existente).
• 'a': el modo Agregar abre el archivo para escribirlo (se agrega a un archivo existente sin truncarlo).
• 'b': modo binario para leer o escribir datos binarios (por ejemplo, imágenes, archivos de audio).
• 't': modo de texto (predeterminado) para leer o escribir datos de texto.
• 'x': Exclusivo creation modo createEs un archivo nuevo pero genera un error si ya existe.
• '+': Actualizarate modo tanto para lectura como para escritura.

¿Puedes escribir un programa Python para generar?ate ¿La secuencia de Fibonacci? 

Respuesta Programa Python para generarate la secuencia de Fibonacci hasta un número específico de términos:

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)

Cuando ejecute este programa, le pedirá que ingrese la cantidad de términos de Fibonacci que desea generar.ate, y luego mostrará el generated secuencia.

Por ejemplo, si ingresa 10, el resultado podría ser:

Enter the number of Fibonacci terms to generate: 10

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

¿Puedes escribir un programa en Python que verifique si una secuencia es un palíndromo? 

Respuesta Programa Python que comprueba si una secuencia determinada es un palíndromo mediante recursividad:

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."):

¿Puedes escribir un programa Python para sumar dos números enteros positivos sin usar el operador más? 

Respuesta En el siguiente programa, la función add_ without_plus_operator toma dos números enteros positivos, a y b, como entrada y simultáneamente.atees la adición process usando bitwise operaciones (&, ^, <<). El ciclo continúa hasta que no queda ningún acarreo (es decir, b se convierte en 0) y la suma final se almacena en a.

Puede reemplazar los valores de num1 y num2 con sus propios números enteros positivos para probar el programa con diferentes entradas.

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}")

¿Puedes escribir un programa Python para rev¿Error una lista? 

Respuesta Sí, se puede escribir un programa Python revBorrar una lista usando el botón “revfunción ersed()”,

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)

También puede leer cómo revBorrar una lista en Python para hacerla girar hacia atrás.

¿Qué biblioteca de Python está construida sobre Matplotlib y Pandas para facilitar el trazado de datos? 

Respuesta Seaborn, construido sobre Matplotlib, es una biblioteca Python ampliamente utilizada para visualización de datos, que ofrece sofisticación.ated herramientas para generarate gráficos para sus datos. Con una variedad de características, Seaborn empowerLe permite crear gráficos impresionantes utilizando notablemente menos líneas de código en comparación con Matplotlib. Sus capacidades mejoradas permiten creation de imágenes atractivas con notable facilidad.

¿Qué es un marco de datos de pandas? 

Respuesta Un Pandas DataFrame es como una tabla flexible para datos. Tiene rows y columnas, y puedes cambiar su tamaño. Es una manera de organizar los datos claramente en una cuadrícula, tal como se organizan las cosas en rows y columnas en una hoja de papel.

¿Cómo combinar marcos de datos en Pandas? 

Respuesta En Pandas, puede combinar marcos de datos utilizando varios métodos según sus requisitos específicos. Aquí usaré Agregar (df.append()): este método se usa para agregar rows de un marco de datos a otro.

# 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)

¿Qué es un matraz? 

Respuesta Flask, un marco de aplicación web escrito en Python, surgió de la colaboración efforts de entusiastas internacionales de Python bajo el liderazgo de Armin Ronacher, parte del grupo Poocco.

Leverenvejecimiento del kit de herramientas Werkzeug WSGI y el tem Jinja2platEl motor, ambos proyectos de Poocco, flask ofrece un módulo Python que agiliza el desarrollo de aplicaciones web. Su característica definitoria es un núcleo conciso y fácilmente ampliable, lo que lo distingue como un micromarco que pretendeally omite características como un ORM (Administrador relacional de objetos).

¿Qué es Django? 

Respuesta Django es un marco web basado en Python que permite el rápido desarrollo de sitios web seguros y fáciles de mantener. operaates bajo el modelo-template-views modelo arquitectónico y está disponible como recurso de código abierto. La Django Software Foundation, un establecimiento independiente en los Estados Unidosates, es responsable de su conservación y mantenimiento.

Mencione algunas ventajas de Django.

Respuesta Django ofrece varias ventajas que lo convierten en una opción popular para el desarrollo web:

• Mejor conectividad CDN 
• Gestión de contenido eficiente
• Desarrollo rápido
• ORM (mapeo relacional de objetos)
• Tema versátilplate motor
• Escalable
• Características de seguridad

En general, la combinación de desarrollo rápido, escalabilidad, seguridad y conjunto de herramientas integral de Django lo convierte en un marco valioso para crear una amplia gama de aplicaciones web.

Explica la arquitectura de Django.

Respuesta Django sigue el patrón arquitectónico Model-View-Controller (MVC), pero en el contexto de Django, a menudo se lo conoce como Model-View-Tem.plate (TVM). 

La arquitectura MVT consta de tres componentes principales: modelos, vistas y elementos.plates, junto con componentes adicionales para manejar URL y formularios.

• fexibles: Definir la estructura de datos y las interacciones de la base de datos.
• Vistas: Manejar la lógica, process solicitudes y generoate respuestas.
• Plantillas: Géneroate HTML para la interfaz de usuario.

• Despachador de URL: asigna URL a vistas.
• Formularios: Recoger y validarate entrada del usuario.
• middleware: Process solicitudes y respuestas globalesally.
• Archivos estáticos y multimedia: Administre archivos estáticos y cargados por usuarios.

Esta estructura promueve una separación clara de inquietudes, simplificando el desarrollo de aplicaciones web.

¿Qué es una sesión de Django? 

Respuesta Las sesiones en Django (y en gran parte de la web) sirven como medio para mantener un registro de los "state” entre un sitio web y un b específicorowsejem. A través de sesiones, puede retener información variada para cada b.rowser, garantizando su accesibilidad al sitio web siempre que la browser establece una conexión.

¿Qué es GIL? 

Respuesta La operación Python Global Interpreter Lock (GIL)ates como process bloqueo utilizado por Python al manejar processes. En Python, se suele utilizar un solo hilo.ally empleado para ejecutar una secuencia de instrucciones codificadas. Esto implica que solo se puede ejecutar un hilo a la vez dentro de Python. La razón del rendimiento comparable tanto de un solo subproceso como de varios subprocesos processes en Python se puede atribuir a la existencia de GIL.

¿Qué es PIP?

Respuesta PIP, abreviatura de "Pip Installs Packages", es un instalador de paquetes para Python. Se utiliza para administrar e instalar fácilmente paquetes de software y bibliotecas desde Python Package Index (PyPI) y otras fuentes.

Conclusión 👨‍💻

Las preguntas no son limitadas, como vemos en este artículo. Este artículo muestra cómo se pueden hacer diferentes tipos de preguntas sobre varios temas en Python. Sin embargo, no se limita al conjunto de preguntas que hemos analizado en este artículo.

Una forma de estar preparado mientras aprende es cuestionar suself sobre diferentes temas. Intenta hacer diferentes tipos de preguntas a partir de un concepto. Y respóndeles tuself. De esta manera, probablemente no te sorprenderás.rise por las preguntas de la entrevista. También puedes consultar el compilador de Python en línea para practicar el código.

¡Todo lo mejor para su próxima entrevista en Python! 👍