100+ Questions d'entretien Python en temps réel et réponses [2023]

Vous préparez des entretiens en Python ? Ou êtes-vous simplement curieux de savoir ce que vous savez de Python ? Pas de problème. Ici, nous couvrons vos problèmes avec des questions et des réponses.

Cet article vous aidera à comprendre le type de questions auxquelles vous pourriez être confronté lors d'entretiens. Il vous aidera également à évaluer vos compétences en matière de langage Python. Assurez-vous de répondre aux questions avant de voir les réponses afin de vous évaluer correctement. Sans plus attendre, plongeons dans les questions.

Les questions sont divisées en différentes sections en fonction du type de sujet. Chaque section comporte des questions et des réponses adaptées. Vous pouvez modifier la réponse dans votre propre langue avec le même sens. Ainsi, l'examinateur n'aura pas l'impression que vous lisez quelque chose.

Qu'est-ce que Python ?

Réponse : Python est un langage de programmation interprété de haut niveau et à usage général. On peut construire presque n'importe quel type d'application en utilisant Python avec des bibliothèques et des cadres tiers. Python est l'un des langages de programmation les plus populaires dans les technologies avancées telles que AIData Science, etc.

Quelle est la principale différence entre un interprète et un compilateur ?

Réponse : L'interprète traduit une instruction à la fois en code machine, tandis que le compilateur traduit le code entier à la fois en code machine.

Python est-il un langage à typage statique ou dynamique ?

Réponse : Python est un langage à typage dynamique.

Qu'entendez-vous par langage à typage dynamique ?

Réponse : Les langages à typage dynamique vérifient le type des variables à l'entrée. durée d'exécution. Parmi les langages à typage dynamique, citons Python, JavaScript, Ruby, etc.

Bonus : Les langages à typage statique vérifient le type des variables à l'entrée. temps de compilation. Certains langages à typage statique sont C++, CJava, etc..,

Donnez quelques applications de Python.

Réponse : La syntaxe de Python est plus simple et plus facile à apprendre. Elle peut ressembler à celle de l'anglais. La communauté des développeurs de Python est immense. Nous pouvons trouver de nombreux paquets tiers pour travailler avec différents types de développement d'applications. En ce qui concerne le développement, nous pouvons créer des applications web, des applications GUI, des applications CLI, etc..,

L'une des applications les plus populaires de Python est l'automatisation. Nous pouvons facilement créer des scripts en Python pour automatiser des tâches telles que le nettoyage du disque, l'envoi de courriers électroniques, l'obtention de données sur les prix des produits, etc..,

Python est l'un des langages les plus populaires dans le domaine de la science des données.

Quelles applications avez-vous créées en utilisant Python ?

Réponse : J'ai écrit de nombreux scripts d'automatisation pour éliminer les tâches répétitives et ennuyeuses. Et des scripts pour obtenir des informations sur les prix des produits, leur disponibilité, etc.

J'ai également travaillé avec des frameworks comme Django, Flask pour construire des applications web. Et j'ai construit quelques applications web en utilisant les deux Django et Flask.

Note: La réponse ci-dessus est un exemple. Votre réponse peut être complètement différente de la précédente. Essayez d'expliquer les différents domaines sur lesquels vous avez travaillé en utilisant Python. Montrez les applications si elles sont disponibles.

Quels sont les types de données intégrés dans Python ?

Réponse : Il existe plusieurs types de données intégrés dans Python. Ils sont int, float, complex, bool, list, tuple, set, dict, str.

Note : Yous n'avez pas besoin d'énumérer tous les types de données présents dans Python. Mentionnez certains d'entre eux que vous utilisez le plus souvent. L'examinateur peut vous poser des questions en fonction de votre réponse.

Les deux liste et tuple sont utilisés pour stocker une collection d'objets. La principale différence entre la liste et le tuple est que "la liste est un objet mutable alors que le tuple est un objet immuable".

Que sont les types de données mutables et immuables ?

Réponse : Les types de données mutables peuvent être modifiés après leur création. Voici quelques-uns des objets mutables en Python liste, ensemble, dict.

Les types de données immuables ne peuvent pas être modifiés après leur création. Voici quelques-uns des objets immuables en Python str, tuple.

Expliquez certaines méthodes de la liste.

Réponse :

1. ajouter - la méthode est utilisée pour ajouter un élément à la liste. Elle ajoute l'élément à la fin de la liste.

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

2. pop - la méthode est utilisée pour supprimer un élément de la liste. Elle supprimera le dernier élément si aucun index n'est fourni en argument ou l'élément à l'index si un argument est fourni.

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

3. supprimer - la méthode est utilisée pour supprimer un élément de la liste. Nous devons fournir en argument l'élément que nous voulons retirer de la liste. La méthode supprime la première occurrence de l'élément de la liste.

>>> 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. trier - la méthode utilisée pour trier la liste par ordre croissant ou décroissant.

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

5. inverser - la méthode est utilisée pour inverser les éléments de la liste.

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

Note : Til existe d'autres méthodes telles que effacer, insérer, compter, etc... Il n'est pas nécessaire d'expliquer chaque méthode de la liste à l'interviewer. Expliquez simplement deux ou trois méthodes que vous utilisez le plus souvent.

Expliquer quelques méthodes de chaînes de caractères.

Réponse :

1. diviser - la méthode est utilisée pour diviser la chaîne de caractères aux endroits souhaités. Elle renvoie la liste comme résultat. Par défaut, elle sépare la chaîne aux espaces. Nous pouvons fournir le délimiteur comme argument de la méthode.

>>> 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. rejoindre - la méthode est utilisée pour combiner la liste d'objets de type chaîne de caractères. Elle combine les objets de type chaîne avec le délimiteur que nous avons fourni.

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

Note : Sl existe d'autres méthodes de chaînes de caractères : majuscule, isalnum, isalpha, isdigit, minuscule, majuscule, centre, etc..,

Qu'est-ce que l'indexation négative dans les listes ?

Réponse : L'index est utilisé pour accéder à l'élément dans les listes. L'indexation normale de la liste commence à 0.

Comme l'indexation normale, l'indexation négative est également utilisée pour accéder aux éléments des listes. Cependant, l'indexation négative nous permet d'accéder à l'index à partir de la fin de la liste. Le début de l'indexation négative est -1. Et il continue d'augmenter comme -2, -3, -4etc. jusqu'à la longueur de la liste.

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

Expliquer quelques méthodes de dictée.

Réponse :

1. articles - la méthode renvoie clé : valeur des paires de dictionnaires sous la forme d'une liste de tuples.

>>> 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 - la méthode est utilisée pour supprimer le clé : valeur du dictionnaire. Elle accepte la clé comme argument et la retire du dictionnaire.

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

Note : D'autres méthodes de dictée sont : obtenir, clésLes valeurs, la clarté, etc.

Qu'est-ce que le découpage en tranches en Python ?

Réponse : Le découpage est utilisé pour accéder au sous-réseau d'un type de données séquentielles. Il renvoie les données du type de données de séquence en fonction des arguments fournis. Il renvoie le même type de données que le type de données source.

Le découpage accepte trois arguments. Il s'agit des indice de départ, index de finet incrémenter le pas. La syntaxe du découpage est la suivante variable[start:end:step]. Les arguments ne sont pas obligatoires pour le découpage. Vous pouvez spécifier des deux-points vides ( :) qui renvoient l'ensemble des données comme résultat.

>>> 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]

Quels sont les types de données qui permettent le découpage en tranches ?

Réponse : Nous pouvons utiliser le découpage en tranches sur liste, tuple, et str les types de données.

Que sont les opérateurs de décompression en Python ? Comment les utiliser ?

Réponse : Les opérateurs * et ** sont des opérateurs de décompression en Python.

L'opérateur de décompression * est utilisé pour affecter plusieurs valeurs à différentes valeurs à la fois à partir de types de données séquentielles.

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

L'opérateur de déballage ** est utilisé avec dictée types de données. Le déballage dans les dictionnaires ne fonctionne pas comme le déballage avec les types de données séquentielles.

Le déballage dans les dictionnaires est principalement utilisé pour copier clé : valeur d'un dictionnaire à l'autre.

>>> 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}

Remarque : Vous pouvez vous référer à cet article pour plus d'informations sur ces opérateurs.

Python dispose-t-il d'instructions de commutation ?

Réponse : Non, Python n'a pas d'instructions de commutation.

Comment implémenter la fonctionnalité des instructions switch en Python ?

Réponse : Nous pouvons mettre en œuvre la fonctionnalité des instructions de commutation en utilisant si et elif déclarations.

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

Qu'est-ce que les instructions "break" et "continue" ?

Réponse :

pause - l'instruction break est utilisée pour mettre fin à la boucle en cours. L'exécution du code passera à l'extérieur de la boucle break.

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

continuer - l'instruction continue est utilisée pour sauter l'exécution du code restant. Le code après l'instruction continue ne s'exécute pas dans l'itération en cours, et l'exécution passe à l'itération suivante.

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

Quand le code dans else est-il exécuté avec les boucles while et for ?

Réponse : Le code à l'intérieur du autre bloc avec alors que et pour est exécuté après l'exécution de toutes les itérations. Et le code à l'intérieur de la boucle autre ne s'exécute pas lorsque nous interrompons les boucles.

Que sont les compréhensions de listes et de dictionnaires ?

Réponse : Les compréhensions de listes et de dictionnaires sont du sucre syntaxique pour la fonction pour les boucles.

>>> 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}
>>>

Comment fonctionne la fonction de portée ?

Réponse : La fonction range renvoie la séquence de nombres entre le début et la fin avec un incrément de pas. La syntaxe de la fonction range est la suivante range(start, stop[, step]).

Les arrêter est obligatoire. Les arguments commencer et étape sont facultatives. La valeur par défaut de commencer et étape sont 0 et 1, respectivement.

>>> 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]
>>>

Quels sont les paramètres et les arguments ?

Réponse : Les paramètres sont les noms indiqués dans la définition de la fonction.

Les arguments sont les valeurs transmises à la fonction lors de l'invocation.

Quels sont les différents types d'arguments en Python ?

Réponse : Il existe principalement quatre types d'arguments. Il s'agit des arguments de position, des arguments par défaut, des arguments par mot-clé et des arguments arbitraires.

Arguments de position : les arguments normaux que nous définissons dans les fonctions définies par l'utilisateur sont appelés arguments de position. Tous les arguments de position sont requis lors de l'invocation de la fonction.

>>> 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'
>>>

Arguments par défaut : nous pouvons fournir la valeur des arguments dans la définition de la fonction elle-même comme valeur par défaut. Si l'utilisateur n'a pas fourni de valeur, la fonction prendra en compte la valeur par défaut.

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

Arguments par mots-clés : nous pouvons spécifier le nom des arguments lors de l'invocation de la fonction et leur attribuer des valeurs. Le mot-clé arguments nous permet d'éviter l'ordre qui est obligatoire dans les arguments positionnels.

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

Arguments arbitraires : nous utilisons des arguments arbitraires pour collecter un ensemble de valeurs à un moment où nous ne connaissons pas le nombre d'arguments que la fonction recevra. Nous * et ** dans la définition de la fonction pour collecter les arguments.

>>> 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'}

Qu'est-ce que la fonction lambda ?

Réponse : Les fonctions lambda sont de petites fonctions anonymes en Python. Elles ne comportent qu'une seule expression et acceptent plusieurs arguments.

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

Quelle est la différence entre une fonction normale et une fonction lambda ?

Réponse : La fonctionnalité des fonctions normales et des fonctions lambda est similaire. Cependant, nous devons écrire un peu plus de code dans les fonctions normales que dans les fonctions lambda pour la même fonctionnalité.

Les fonctions lambda sont très utiles lorsqu'il n'y a qu'une seule expression.

À quoi sert le mot-clé "pass" ?

Réponse : Les passer est utilisé pour mentionner un bloc vide dans le code. Python ne permet pas de laisser les blocs sans code. Ainsi, le mot-clé passer nous permet de définir des blocs vides (lorsque nous déciderons de remplir le code ultérieurement).

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

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

Qu'est-ce qu'une fonction récursive ?

Réponse : La fonction qui s'appelle elle-même est appelée fonction récursive.

Que sont les opérateurs d'emballage en Python ? Comment les utiliser ?

Réponse : Les opérateurs d'empaquetage sont utilisés pour rassembler plusieurs arguments dans les fonctions. Ils sont connus sous le nom d'arguments arbitraires.

Note: vous pouvez vous référer à cet article pour plus d'informations sur les opérateurs d'empaquetage en Python.

Quel mot-clé est utilisé pour créer des classes en Python ?

Réponse : Les classe est utilisé pour créer des classes en Python. Nous devons suivre la méthode cas pascal pour nommer les classes en Python, ce qui est une pratique courante dans l'industrie.

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

Comment instancier une classe en Python ?

Réponse : Nous pouvons créer une instance d'une classe en Python en l'appelant simplement comme une fonction. Nous pouvons passer les attributs requis pour l'objet de la même manière que nous le faisons pour les arguments de fonction.

>>> 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'
>>>

Qu'est-ce que le self en Python ?

Réponse : Les soi représente l'objet de la classe. Il est utilisé pour accéder aux attributs et aux méthodes de l'objet à l'intérieur de la classe pour un objet particulier.

Qu'est-ce que la méthode __init__ ?

Réponse : Les __init__ est la méthode du constructeur, similaire aux constructeurs des autres langages de la POO. Elle s'exécute immédiatement lorsque nous créons un objet pour la classe. Elle est utilisée pour initialiser les données initiales de l'instance.

Qu'est-ce que la chaîne de caractères (docstring) en Python ?

Réponse : Les chaînes de documentation ou docstrings sont utilisées pour documenter un bloc de code. Elles sont également utilisées comme commentaires sur plusieurs lignes.

Ces docstrings sont utilisés dans les méthodes d'une classe pour décrire ce que fait une certaine méthode. Nous pouvons voir la docstring de la méthode à l'aide de la fonction aider méthode.

>>> 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

>>>

Qu'est-ce qu'une méthode magique ?

Réponse : Les méthodes ayant deux caractères de soulignement au préfixe et au suffixe sont appelées dunder ou méthodes magiques. Elles sont principalement utilisées pour remplacer les méthodes. Voici quelques-unes des méthodes que nous pouvons remplacer dans les classes __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
>>>

Note: Il existe de nombreuses autres méthodes que vous pouvez remplacer. Elles sont très utiles lorsque vous souhaitez personnaliser le code en profondeur. Consultez la documentation pour plus d'informations.

Comment implémenter l'héritage en Python ?

Réponse : Nous pouvons passer la classe parent à la classe enfant en tant qu'argument. Et nous pouvons invoquer la méthode init de la classe parent dans la classe enfant.

>>> 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
>>>

Comment accéder à la classe mère à l'intérieur de la classe enfant en Python ?

Réponse : Nous pouvons utiliser le super()qui fait référence à la classe parentale dans la classe enfantine. Elle permet d'accéder aux attributs et aux méthodes.

Comment utiliser les commentaires sur une ou plusieurs lignes en Python ?

Réponse : Nous utilisons le dièse (#) pour les commentaires d'une seule ligne. Et les triples guillemets simples (""commentaire"") ou triples guillemets doubles (""commentaire"").commentaire") pour les commentaires sur plusieurs lignes.

Qu'est-ce qu'un objet en Python ?

Réponse : En Python, tout est objet. Tous les types de données, fonctions et classes sont des objets.

Quelle est la différence entre is et == ?

Réponse : L'opérateur == est utilisé pour vérifier si deux objets ont la même valeur ou non. L'opérateur est est utilisé pour vérifier si deux objets font référence au même emplacement mémoire ou non.

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

Qu'est-ce qu'une copie superficielle ou profonde ?

Réponse :

Copie superficielle : il crée une copie exacte de l'original sans modifier les références des objets. Or, les objets copiés et originaux se réfèrent aux mêmes références d'objets. Par conséquent, la modification d'un objet affectera l'autre.

Les copie de la méthode copie est utilisé pour la copie superficielle.

>>> 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]]

Copie intégrale : il copie récursivement les valeurs de l'objet original dans le nouvel objet. Nous devons utiliser la fonction tranchage ou copie intégrale de la fonction copie pour la copie en profondeur.

>>> 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]]
>>>

Qu'est-ce qu'un itérateur ?

Réponse : Les itérateurs sont des objets en Python qui se souviennent de leur état d'itération. Il initialise les données avec l'attribut __iter__ et renvoie l'élément suivant en utilisant la méthode __suivant___ méthode.

Nous devons appeler le next(iterator) pour obtenir l'élément suivant de l'itérateur. Nous pouvons convertir un type de données de type séquence en itérateur en utilisant la fonction iter méthode intégrée.

>>> 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
>>>

Qu'est-ce qu'un générateur ?

Réponse : Les générateurs sont des fonctions qui renvoient un itérateur comme un objet générateur. Il utilise l'élément rendement pour générer les données.

>>> 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

Que sont les espaces de noms Python ?

Réponse : Considérez la liste de contacts de votre téléphone comme un espace de noms. Vous pouvez avoir plusieurs amis qui s'appellent John, mais en spécifiant un contact comme "John Smith" ou "John Doe", vous pouvez les identifier de manière unique.

Dans cet exemple, les espaces de noms fournissent une méthode permettant d'identifier et de gérer distinctement les entités portant des noms similaires, évitant ainsi les confusions et les conflits. De même, en Python, les espaces de noms évitent les conflits de noms et offrent une approche structurée pour organiser les variables, les fonctions, les classes et autres identifiants au sein d'un programme.

Qu'est-ce que l'encapsulation ? 

Réponse : Prenons l'exemple d'une serrure de porte moderne et sécurisée. Les mécanismes internes de la serrure, tels que le clavier électronique et le pêne motorisé, sont encapsulés dans la serrure. Les utilisateurs interagissent avec la serrure par le biais d'un clavier ou d'une application mobile.

Class: SecureLock
Attributes: 
    - access_codes
    - lock_status
    - user_settings

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

En encapsulant les mécanismes de la serrure, les utilisateurs bénéficient d'une expérience conviviale. Ils peuvent contrôler en toute sécurité l'accès à leur propriété sans avoir à gérer les complexités techniques de la serrure elle-même. L'encapsulation garantit un contrôle efficace et sûr de la porte.

En résumé, l'encapsulation en Python consiste à regrouper les données (variables) et les méthodes au sein d'une classe, où les variables privées ne sont accessibles et modifiées que par l'intermédiaire des méthodes. Cette pratique améliore la protection des données, la maintenabilité du code et la conception globale du logiciel.

Expliquer ce qu'est l'héritage et ses types.

Réponse : L'héritage permet aux programmeurs de créer une classe qui peut acquérir les méthodes et les attributs d'une autre classe. Il existe cinq types d'héritage :

• Héritage unique : Une classe hérite des attributs et des méthodes d'une seule classe de base.

• Héritage multiple : Une classe peut hériter de plusieurs classes de base, dont elle acquiert les attributs et les méthodes.

• Héritage à plusieurs niveaux : Dans cette hiérarchie, une classe dérivée sert de classe de base à une autre classe.

• Héritage hiérarchique : Plusieurs classes dérivées héritent d'une classe de base commune.

• Héritage hybride : Une combinaison d'héritages multiples et d'autres formes d'héritage.

Chaque forme d'héritage offre une approche unique de l'organisation des classes et de l'échange de fonctionnalités au sein des programmes Python.

Expliquer le polymorphisme en Python.

Réponse : En Python, le polymorphisme a un nom et plusieurs fonctions. C'est comme un outil dont l'utilisation varie en fonction des besoins. Il permet de traiter des données et des instructions différentes. Imaginez que vous ayez un programme qui traite différentes formes, comme des cercles et des rectangles. Vous voulez calculer leurs surfaces. Au lieu de créer des fonctions distinctes pour chaque forme, c'est là que le polymorphisme entre en jeu.

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}")

Dans l'exemple ci-dessus, la classe Shape possède une méthode calculate_area(), qui est surchargée dans les classes Circle et Rectangle. Même si vous appelez la même méthode (calculate_area()), elle se comporte différemment en fonction du type de l'objet (polymorphisme). De cette manière, vous pouvez gérer différentes formes en utilisant une approche unifiée.

Expliquer le multithreading en Python.

Réponse : Le multithreading signifie qu'un processeur effectue plusieurs tâches à la fois. Même sur un processeur de base à une seule partie, il gère cela en passant rapidement d'une tâche à l'autre. Le module de threading de Python facilite l'utilisation de plusieurs threads. C'est comme si différents travailleurs travaillaient ensemble dans un programme. Voici un exemple rapide :

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")

Expliquer comment Python gère la mémoire.

Réponse : La gestion de la mémoire en Python est un emplacement de stockage privé où tous les éléments et structures Python sont stockés. Le gestionnaire de mémoire de Python gère cette zone de stockage privée et effectue diverses opérations de stockage dynamique telles que le partage, la division, la réservation et la mise en cache. Ce gestionnaire en coulisse est divisé en plusieurs parties, chacune traitant d'un aspect différent de la gestion de la mémoire.

Python est-il sensible à la casse ?

Réponse : Oui, Python est un langage sensible à la casse. 

Qu'est-ce que le Pythonpath ?

Réponse : Pythonpath agit comme un panneau indicateur pour l'interpréteur Python, lui indiquant où trouver les différents outils et bibliothèques. Il s'agit en quelque sorte d'une carte permettant à Python de naviguer dans son monde. Alors que d'autres langages disposent d'un système similaire appelé PATH, Pythonpath est plus polyvalent et contient des répertoires supplémentaires spécifiquement destinés aux modules Python.

Que sont les modules, les paquets et les bibliothèques Python ?

Réponse :

Modules : Un module Python est comme une boîte étiquetée pour votre code. Il contient des fonctions, des classes et des éléments dont vous voulez vous souvenir. Vous pouvez également y placer du code qui s'exécute. C'est comme si vous aviez des boîtes bien rangées pour vos outils de code, ce qui facilite la programmation.

Emballages : Les paquets sont des collections de modules apparentés regroupés dans une hiérarchie de répertoires. Ils vous permettent d'organiser votre code à un niveau supérieur. Un paquet peut contenir à la fois des modules et des sous-paquets. Cela permet de créer des projets plus structurés et organisés.

Bibliothèques : Une bibliothèque est une collection de modules et de paquets. C'est une sorte de boîte à outils qui offre un large éventail de fonctionnalités, vous permettant d'effectuer diverses tâches sans avoir à réinventer la roue. Les bibliothèques peuvent être intégrées (fournies par Python lui-même) ou externes (créées par d'autres développeurs). - rendre les choses simples et compréhensibles.

Qu'est-ce qu'un classificateur ?

Réponse : Un classificateur est comme un outil intelligent dans apprentissage automatique qui détermine la catégorie à laquelle appartient un objet en examinant ses caractéristiques uniques. Par exemple, imaginons que vous ayez un tas de fruits : des pommes, des bananes et des oranges. Chaque fruit possède des caractéristiques telles que la couleur, la forme et la taille. Dans ce cas, un classificateur serait comme un identificateur de fruits. Il examine les caractéristiques et décide si un fruit est une pomme, une banane ou une orange.

Qu'est-ce que la portée en Python ? 

Réponse : En Python, la portée et l'espace de noms vont de pair. La portée détermine l'endroit où un nom fonctionne dans votre programme. Imaginez qu'il s'agit de zones où un nom a du sens. Ces zones sont suivies à l'aide de dictionnaires, comme des listes qui font correspondre des noms à des choses. Ces listes sont appelées espaces de noms.

Qu'est-ce que la résolution du champ d'application ? 

Réponse : La résolution du champ d'application est une idée essentielle en Python. Elle détermine la manière dont le programme identifie les variables et les noms au fur et à mesure que vous écrivez votre code. L'ensemble de ce processus détermine où vous pouvez utiliser les variables dans votre programme. Il est essentiel de savoir comment Python gère les champs d'application pour créer un code soigné, rapide et sans accroc.

Quelles sont les principales caractéristiques de Python ? 

Réponse : Python est un langage OOP qui offre de nombreuses fonctionnalités pour alléger le travail des développeurs. Voici une liste triée sur le volet de quelques-unes des meilleures fonctionnalités :

• Facile à apprendre et à lire
• Langage de programmation à typage dynamique
• Open-Source
• Bibliothèque complète
• Un soutien communautaire fort
• Support de l'interface graphique
• Adaptabilité à de multiples plateformes
• Gestion efficace de la mémoire

Quels sont les types d'opérateurs en Python ? 

Réponse : Les opérateurs sont utilisés pour effectuer des actions sur les variables et les valeurs. En Python, les opérateurs sont classés dans les groupes suivants :

• Opérateurs arithmétiques
• Opérateurs d'affectation
• Opérateurs de comparaison
• Opérateurs logiques
• Opérateurs d'identité
• Opérateurs d'adhésion
• Opérateurs binaires

Quelles sont les différentes options de jointure disponibles dans Pandas, et quels sont leurs objectifs ? 

Réponse : Dans Pandas, l'opération de jointure combine deux ou plusieurs DataFrames sur la base de leurs index ou de leurs colonnes. Il existe plusieurs types de jointures, chacune ayant un objectif distinct :

• Jointure intérieure : Combine les lignes correspondantes des deux DataFrames.
• Joint à gauche : Conserve toutes les lignes du DataFrame de gauche et les lignes correspondantes de droite.
• Rejoindre la droite : Conserve toutes les lignes du DataFrame de droite et les lignes correspondantes de gauche.
• Jointure extérieure : Combine toutes les lignes des deux DataFrames, en remplissant les valeurs manquantes par NaN.
• Concaténation: Empile les DataFrames verticalement ou côte à côte.

Ces options de jonction offrent de multiples possibilités de combiner des données provenant de nombreuses sources pour répondre à des besoins analytiques spécifiques.

Que sont les tests unitaires en Python ? 

Réponse : Les tests unitaires sont de petites vérifications que nous créons pour voir si notre code fait bien son travail. Nous choisissons un élément, comme une fonction, et nous le testons séparément. Ces vérifications sont très importantes car elles nous permettent de nous assurer que notre code fonctionne correctement et de détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent trop importants.

Qu'est-ce que le décapage et le marinage ? 

Réponse : Le "pickling" consiste à transformer un arrangement d'objets Python en un flux d'octets, tandis que le "unpickling", un flux d'octets provenant d'un fichier binaire ou d'un objet de type octet, est retransformé en un arrangement d'objets. 

Que sont les décorateurs en Python ? 

Réponse : En Python, un décorateur est une sorte d'astuce de conception qui vous permet d'améliorer un objet existant avec des capacités supplémentaires sans changer la façon dont il est construit. Les décorateurs sont généralement utilisés avant de définir une fonction que l'on souhaite améliorer.

Comment utiliser les décorateurs en Python ? 

Réponse : En Python, un décorateur est une sorte d'astuce de conception qui vous permet d'améliorer un objet existant avec des capacités supplémentaires sans changer la façon dont il est construit. Les décorateurs sont généralement utilisés avant de définir une fonction que l'on souhaite améliorer.

Comment fonctionne l'opérateur // en Python ?

Réponse : Il est connu sous le nom d'opérateur de division par étage et appartient à la catégorie des opérateurs arithmétiques. Cet opérateur effectue une division et arrondit ensuite le résultat au nombre entier le plus proche. Voici un exemple qui vous permettra de comprendre rapidement son fonctionnement.

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

Comment l'instruction pass est-elle utilisée en Python ? 

Réponse : L'instruction pass est une sorte de substitut du code futur. Lorsqu'elle est utilisée, rien ne se passe vraiment, mais elle empêche les erreurs d'apparaître lorsque le code n'est pas censé être vide. Cette règle s'applique à des endroits tels que les boucles, les fonctions, les classes et les instructions if.

Mentionnez les types de séquences en Python. 

Réponse : En Python, les séquences sont comme des listes ordonnées d'éléments avec lesquels vous pouvez travailler. Il existe différents types de séquences :

• Listes : Il s'agit de collections dans lesquelles vous pouvez placer différents éléments dans un ordre spécifique.
• Tuples : Semblable aux listes, mais une fois que vous les avez créées, vous ne pouvez plus en modifier le contenu.
• Cordes : Il s'agit de séquences de caractères, c'est-à-dire de lettres, de chiffres et de symboles.
• Gamme de produits : Il s'agit de séquences de nombres que vous pouvez générer rapidement, comme si vous comptiez d'un nombre à l'autre.
• Octets et tableaux d'octets : Ces séquences gèrent des données binaires, qui sont la manière dont les ordinateurs stockent les informations.

Ces différents types de séquences sont des outils qui aident les programmeurs à travailler avec des données de différentes manières.

Expliquer le "monkey patching" en Python. 

Réponse : Le "Monkey Patching" en Python consiste à modifier le comportement d'un module ou d'une classe pendant l'exécution du programme. Vous pouvez ajouter, modifier ou remplacer des éléments tels que des méthodes et des fonctions sans modifier le code d'origine. Le nom "monkey patching" suggère que vous effectuez ces modifications de manière amusante et informelle, comme un singe qui s'amuse.

Quand pourriez-vous utiliser le "monkey patching" ? Imaginez que vous utilisiez un outil (un module ou une classe) qui fait presque ce que vous voulez, mais pas tout à fait. Vous pouvez utiliser le "monkey patching" pour le modifier à la volée, en corrigeant les problèmes ou en ajoutant de nouvelles fonctionnalités sans attendre une mise à jour officielle. Voici une explication plus simple du fonctionnement du "monkey patching" :

• Se préparer : Vous commencez par introduire l'outil avec lequel vous voulez jouer (en important le module ou la classe).

• Apporter des modifications : Vous pouvez ensuite bricoler l'outil en ajoutant de nouvelles pièces, en ajustant les pièces existantes ou même en les échangeant pour qu'il fonctionne mieux pour vous.

• Jeu instantané : Une fois que vous avez terminé, votre outil modifié commence à fonctionner immédiatement. Toute personne utilisant l'outil après vos modifications verra les améliorations apportées.

En guise de suggestion, n'utilisez le "monkey patching" que lorsque vous en avez vraiment besoin. Envisagez d'autres options, comme la création de nouvelles versions de l'outil (sous-classement), le mélange et l'association d'outils (composition) ou l'utilisation de fonctionnalités Python intégrées (décorateurs) pour garder votre code ordonné et fiable.

Discutez de la différence entre Del et Remove().

Réponse : Les commandes "del" et "remove()" sont toutes deux utilisées en Python pour supprimer des éléments d'une liste, mais elles fonctionnent de manière légèrement différente :

del est une instruction Python, et non une méthode. Elle supprime un élément d'une liste en spécifiant son indice. Vous devez fournir l'index de l'élément que vous souhaitez supprimer. Elle ne renvoie pas l'élément supprimé ; elle l'enlève simplement de la liste.

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

supprimer() est une méthode de liste. Elle supprime un élément de la liste en spécifiant sa valeur. Vous devez fournir la valeur réelle de l'élément que vous souhaitez supprimer. La méthode recherche la première occurrence de la valeur spécifiée et la supprime. Si la valeur n'existe pas dans la liste, elle lève une ValueError.

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

Utilisez del lorsque vous connaissez l'indice de l'élément que vous souhaitez supprimer, et utilisez remove() lorsque vous connaissez la valeur de l'élément que vous souhaitez supprimer.

Discutez de la différence entre append() et extend(). 

Réponse : En Python, si vous voulez ajouter quelque chose de nouveau à une liste déjà existante, vous utilisez la méthode append(). Mais lorsque vous utilisez la méthode extend(), vous prenez chaque élément d'un groupe que vous donnez et vous les ajoutez tous à la fin de la liste initiale.

Quelle est la différence entre les fonctions range() et xrange() ? 

Réponse : La fonction range() produit une liste contenant des nombres constants, tandis que la fonction xrange() génère un type de générateur particulier. En ce qui concerne l'efficacité de la mémoire, range() utilise plus de mémoire, alors que xrange() est conçue pour conserver la mémoire.

Discutez de la différence entre Python 2.x et Python 3.x.

Réponse : Python 2.x et Python 3.x sont des versions distinctes du langage de programmation Python. Elles présentent des différences notables : Python 3.x utilise une fonction print (print("Hello, World")) par opposition à l'instruction print de Python 2.x (print "Hello, World"). 

Le comportement de la division varie ; Python 2.x tronque la division entière (3 / 2 donne 1), tandis que Python 3.x donne des résultats en virgule flottante (3 / 2 donne 1,5). La gestion de l'Unicode est également différente : Python 3.x traite toutes les chaînes de caractères comme étant Unicode par défaut, alors que Python 2.x exige un préfixe pour les chaînes Unicode. L'itération dans les dictionnaires diffère également : Python 2.x itère les clés (for key in dict), et Python 3.x conserve cette valeur par défaut mais introduit des alternatives comme .keys(), .values(), et .items(). 

Dans l'ensemble, Python 3.x apporte des améliorations significatives, telles que la gestion de la division et de l'Unicode, ce qui en fait le choix recommandé pour les nouveaux projets.

Discutez de la différence entre les fichiers .py et .pyc.

Réponse : Les fichiers PY servent de conteneurs pour le code source lisible par l'homme d'un programme Python. Ils contiennent les instructions, la logique et les algorithmes que les développeurs écrivent. Cependant, lorsque le code Python est exécuté, il passe par une étape intermédiaire afin d'être optimisé et exécuté plus rapidement. C'est là que les fichiers .pyc entrent en jeu.

Ces fichiers contiennent le bytecode, qui est une représentation de bas niveau des instructions du programme que l'interprète Python peut exécuter directement. Ainsi, alors que les fichiers PY sont destinés à être écrits et lus par les développeurs, les fichiers .pyc sont générés par l'interpréteur Python et utilisés pour une exécution plus rapide.

Qu'est-ce que la fonction split() en Python ? 

Réponse : La fonction split() divise une chaîne de caractères en une liste, en vous permettant de définir le séparateur. Par défaut, elle utilise les espaces blancs comme séparateur.

Qu'est-ce que la fonction help() ? 

Réponse : La fonction help() de Python fournit des informations sur un objet donné lorsqu'elle est invoquée. Elle accepte un paramètre facultatif et fournit les détails pertinents. En l'absence d'argument, elle affiche la console d'aide de Python.

Qu'est-ce que la fonction join() ? 

Réponse : La fonction join() permet de créer une chaîne de caractères en unissant les éléments d'une table itérative, en utilisant un séparateur de chaîne sélectionné.

Qu'est-ce que la fonction sub() ? 

Réponse : La fonction sub() fait partie du module Python d'expressions régulières (re). Elle fournit une chaîne dans laquelle toutes les instances correspondant au motif spécifié sont remplacées par la chaîne de remplacement fournie.

Qu'est-ce que la fonction dir() ? 

Réponse : La fonction dir() fournit une liste de toutes les propriétés et méthodes appartenant à un objet donné, à l'exclusion de leurs valeurs. Elle englobe à la fois les attributs et les méthodes définis par l'utilisateur, ainsi que les propriétés intégrées inhérentes qui sont standard pour tous les objets.

Que fait un objet() ? 

Réponse : La fonction object() de Python renvoie un nouvel objet vide du type objet intégré. Le type objet est la classe de base de toutes les classes en Python. Il n'a pas d'attributs ou de méthodes particuliers, mais il sert de base à la création de classes personnalisées.

Qu'est-ce que PEP 8 ? 

Réponse : PEP 8, ou "Python Enhancement Proposal 8", est le guide de style pour l'écriture d'un code Python lisible et cohérent. Il décrit les conventions et les recommandations relatives à la mise en forme du code, aux conventions de dénomination et à l'organisation du code afin d'en améliorer la lisibilité et la maintenabilité.

Que sont les *args et les *kwargs ? 

Réponse : *args permet de passer un nombre flexible d'arguments sans mots-clés, ce qui permet d'effectuer des opérations de type tuple. Quant à **kwargs, il permet d'envoyer des arguments variables sous forme de dictionnaire, ce qui permet d'effectuer des opérations de type dictionnaire au sein d'une fonction.

Qu'est-ce qu'un tableau Numpy ? 

Réponse : Un tableau numpy est une matrice de valeurs uniformes à laquelle on accède à l'aide d'un tuple d'entiers non négatifs. Le rang du tableau est déterminé par son nombre de dimensions, et sa configuration est représentée par un tuple d'entiers qui spécifie les tailles de chaque dimension.

Discutez de la différence entre les matrices et les tableaux.

Réponse : Les matrices sont structurées en lignes et en colonnes et contiennent principalement des valeurs numériques. Elles excellent dans les tâches d'algèbre linéaire telles que la multiplication de matrices et la résolution de systèmes d'équations linéaires.

Les tableaux, bien que polyvalents, peuvent avoir différents types de données au-delà des nombres, ce qui les rend essentiels pour la programmation générale. Ils englobent les vecteurs, les matrices et les structures à plus haute dimension, servant d'outils fondamentaux pour la représentation et la manipulation des données dans divers domaines tels que traitement de l'imagel'informatique scientifique et l'apprentissage automatique.

Discutez de la différence entre une liste et un tuple.

Réponse : Les tuples et les listes se distinguent principalement par leur mutabilité. Les tuples sont statiques et ne peuvent pas être modifiés, alors que les listes peuvent subir des changements. En Python, il est possible de modifier une liste, mais l'immuabilité des tuples garantit que leur contenu reste inchangé après leur création.

Discutez de la différence entre NumPy et SciPy. 

Réponse : NumPy et SciPy sont deux bibliothèques Python largement utilisées pour le calcul scientifique et numérique.

NumPy fournit la base des calculs numériques grâce aux opérations sur les tableaux, tandis que SciPy étend ses capacités en offrant des fonctions spécialisées pour un large éventail d'applications scientifiques et d'ingénierie. Ils sont souvent utilisés ensemble pour couvrir un large spectre de besoins en calcul numérique et scientifique en Python.

Comment ajouter et supprimer des valeurs à un tableau en Python ? 

Réponse : En Python, les tableaux peuvent être facilement manipulés à l'aide de listes, une structure de données fondamentale. L'ajout d'éléments est simple : la méthode append() ajoute une valeur à la fin de la liste, tandis que la méthode insert() insère une valeur à un index spécifié. 

La suppression d'éléments est tout aussi intuitive : la méthode remove() supprime la première occurrence d'une valeur, et la méthode pop() élimine un élément à un index donné et renvoie sa valeur. 

En outre, l'instruction del peut être utilisée pour supprimer des éléments par index ou pour effacer la liste entière. Ces techniques fournissent des moyens flexibles de modifier les tableaux, en les adaptant à des besoins de programmation spécifiques. Pour des opérations plus complexes sur les tableaux, des bibliothèques comme NumPy offrent des fonctionnalités avancées.

Comment créer une classe en Python ? 

Réponse : Pour créer une classe en Python, vous utilisez le mot-clé class suivi du nom de la classe et de deux points. Le corps de la classe est indenté et contient les attributs et les méthodes qui définissent la classe. Voici un exemple simple de classe Personne avec un constructeur et une méthode :

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()

Cela crée une classe appelée Personne avec un initialisateur qui définit les attributs nom et âge et une méthode greet qui imprime un message d'accueil en utilisant ces attributs.

Expliquer comment localiser les positions des valeurs divisibles par trois dans une série en utilisant Python. 

Réponse : Pour localiser les positions des valeurs divisibles par trois dans une série à l'aide de Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque "Pandas". Vous devez d'abord créer une série avec vos données, puis utiliser l'indexation booléenne pour filtrer les positions où les valeurs sont divisibles par trois. 

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)

Comment trouver la distance euclidienne entre deux séries en Python ? 

Réponse : L'expression "norm(x-y))" calcule la distance euclidienne entre deux objets de la série en utilisant la fonction np.linalg.norm() de la bibliothèque NumPy. Cette fonction calcule la distance euclidienne en évaluant la norme entre les vecteurs créés à partir des valeurs "x" et "y".

Expliquez comment remplacer une sous-chaîne par une nouvelle chaîne en Python. 

Réponse : Utilisez la méthode replace() pour remplacer des sous-chaînes. Indiquez la chaîne originale "old" comme paramètre initial et la chaîne de remplacement "new" comme second paramètre. Pour éliminer 'old', donnez à 'new' la valeur d'une chaîne vide ".

Expliquer comment copier des objets en Python.

Réponse : En Python, l'opérateur = est utilisé pour créer une réplique d'un objet. Néanmoins, il peut être interprété à tort comme produisant un objet entièrement nouveau, ce qui n'est pas exact. Il produit plutôt une nouvelle variable qui référence le même objet que l'original. Pour illustrer ce propos, imaginons une situation dans laquelle nous créons une liste nommée "old_list", puis assignons la référence de l'objet à "new_list" à l'aide de l'opérateur =.

Comment lire et écrire des fichiers en Python ? 

Réponse : En Python, vous pouvez lire et écrire des fichiers à l'aide de la fonction intégrée open(), qui propose différents modes de traitement des fichiers.

Quels sont les différents modes de traitement des fichiers ? 

Réponse : La fonction open() permet de spécifier différents modes de traitement des fichiers. Voici quelques modes couramment utilisés :

• 'r' : Mode lecture (par défaut) : ouvre le fichier à la lecture.
• 'w' : Le mode écriture ouvre le fichier à l'écriture (crée un nouveau fichier ou tronque un fichier existant).
• 'a' : Le mode Append ouvre le fichier à l'écriture (il s'ajoute à un fichier existant sans le tronquer).
• 'b' : Mode binaire pour la lecture ou l'écriture de données binaires (images, fichiers audio, etc.).
• 't' : Mode texte (par défaut) pour la lecture ou l'écriture de données textuelles.
• 'x' : Le mode de création exclusive crée un nouveau fichier mais soulève une erreur s'il existe déjà.
• '+' : Mode de mise à jour pour la lecture et l'écriture.

Pouvez-vous écrire un programme Python pour générer la suite de Fibonacci ? 

Réponse : Programme Python permettant de générer la suite de Fibonacci jusqu'à un nombre spécifié de termes :

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)

Lorsque vous exécutez ce programme, il vous invite à saisir le nombre de termes de Fibonacci que vous souhaitez générer, puis il affiche la séquence générée.

Par exemple, si vous saisissez 10, la sortie peut être la suivante :

Enter the number of Fibonacci terms to generate: 10

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

Pouvez-vous écrire un programme en Python qui vérifie si une séquence est un palindrome ? 

Réponse : Programme Python qui vérifie si une séquence donnée est un palindrome en utilisant la récursivité :

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."):

Pouvez-vous écrire un programme Python pour additionner deux entiers positifs sans utiliser l'opérateur plus ? 

Réponse : Dans le programme ci-dessous, la fonction add_without_plus_operator prend deux entiers positifs, a et b, en entrée et simule le processus d'addition à l'aide d'opérations bitwise (&, ^, <<). La boucle se poursuit jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de retenue (c'est-à-dire que b devienne 0), et la somme finale est stockée dans a.

Vous pouvez remplacer les valeurs de num1 et num2 par vos propres nombres entiers positifs pour tester le programme avec différentes entrées.

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}")

Pouvez-vous écrire un programme Python pour inverser une liste ? 

Réponse : Oui, un programme Python peut être écrit pour inverser une liste en utilisant la fonction "reversed()",

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)

Vous pouvez également lire comment inverser une liste en Python pour la faire tourner à l'envers.

Quelle bibliothèque Python est construite au-dessus de Matplotlib et de Pandas pour faciliter la représentation graphique des données ? 

Réponse : Seaborn, construit sur Matplotlib, est une bibliothèque Python largement utilisée pour la visualisation de données, offrant des outils sophistiqués pour générer des graphiques pour vos données. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, Seaborn vous permet de créer des graphiques impressionnants en utilisant beaucoup moins de lignes de code que Matplotlib. Ses capacités améliorées permettent la création de visuels convaincants avec une facilité remarquable.

Qu'est-ce qu'un dataframe pandas ? 

Réponse : Un Pandas DataFrame est une sorte de tableau flexible pour les données. Il comporte des lignes et des colonnes, et sa taille peut être modifiée. C'est un moyen d'organiser les données proprement dans une grille, comme on le ferait avec des lignes et des colonnes sur une feuille de papier.

Comment combiner des bases de données dans Pandas ? 

Réponse : Dans Pandas, vous pouvez combiner des cadres de données à l'aide de différentes méthodes en fonction de vos besoins spécifiques. Ici, j'utiliserai Appending (df.append()) : Cette méthode est utilisée pour ajouter des lignes d'un cadre de données à un autre.

# 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)

Qu'est-ce qu'une gourde ? 

Réponse : Flask, un cadre d'application web écrit en Python, est né des efforts de collaboration de passionnés internationaux de Python sous la direction d'Armin Ronacher, qui fait partie du groupe Poocco.

S'appuyant sur la boîte à outils WSGI Werkzeug et le moteur de modèles Jinja2, deux projets Poocco, flask offre un module Python qui rationalise le développement d'applications web. Sa caractéristique principale est un noyau concis et facilement extensible, ce qui le distingue en tant que micro-cadre qui omet intentionnellement des fonctionnalités telles qu'un ORM (Object Relational Manager, ou gestionnaire relationnel d'objets).

Qu'est-ce que Django ? 

Réponse : Django est un framework web basé sur Python qui permet le développement rapide de sites web sécurisés et faciles à maintenir. Il fonctionne selon le modèle architectural modèle-test-vue et est disponible en tant que ressource open-source. La Django Software Foundation, un établissement indépendant situé aux États-Unis, est responsable de son entretien et de sa maintenance.

Mentionnez quelques avantages de Django.

Réponse : Django offre plusieurs avantages qui en font un choix populaire pour le développement web :

• Meilleure connectivité CDN 
• Gestion efficace du contenu
• Développement Swift
• ORM (Object-Relational Mapping)
• Moteur de modèles polyvalent
• Évolutif
• Caractéristiques de sécurité

Dans l'ensemble, la combinaison du développement rapide, de l'évolutivité, de la sécurité et de la gamme complète d'outils de Django en fait un cadre précieux pour la création d'un large éventail d'applications web.

Expliquer l'architecture de Django.

Réponse : Django suit le modèle architectural Modèle-Vue-Contrôleur (MVC), mais dans le contexte de Django, il est souvent appelé Modèle-Vue-Template (MVT). 

L'architecture MVT se compose de trois éléments principaux : Modèles, Vues et Modèles, ainsi que des composants supplémentaires pour la gestion des URL et des formulaires.

• Modèles: Définir la structure des données et les interactions avec la base de données.
• Points de vue: Gérer la logique, traiter les demandes et générer des réponses.
• Modèles: Générer du HTML pour l'interface utilisateur.

• Répartiteur d'URL: Associe des URL à des vues.
• Formulaires: Recueillir et valider les données de l'utilisateur.
• Logiciel médiateur: Traiter les demandes et les réponses de manière globale.
• Fichiers statiques et fichiers multimédias: Gérer les fichiers statiques et les fichiers téléchargés par l'utilisateur.

Cette structure favorise une séparation nette des préoccupations, ce qui simplifie le développement d'applications web.

Qu'est-ce qu'une session Django ? 

Réponse : Les sessions dans Django (et sur une grande partie du Web) permettent de conserver un enregistrement de l'" état " entre un site Web et un navigateur spécifique. Grâce aux sessions, vous pouvez conserver des informations variées pour chaque navigateur, garantissant ainsi son accessibilité au site web chaque fois que le navigateur établit une connexion.

Qu'est-ce que la GIL ? 

Réponse : Le verrou d'interprète global (GIL) de Python fonctionne comme un verrou de processus utilisé par Python lors de la gestion des processus. En Python, un seul thread est généralement utilisé pour exécuter une séquence d'instructions codées. Cela signifie qu'un seul thread peut être exécuté à la fois dans Python. La raison pour laquelle les performances des processus mono et multithreads sont comparables dans Python peut être attribuée à l'existence du GIL.

Qu'est-ce que le PIP ?

Réponse : PIP, abréviation de "Pip Installs Packages", est un programme d'installation de paquets pour Python. Il permet de gérer et d'installer facilement des logiciels et des bibliothèques provenant du Python Package Index (PyPI) et d'autres sources.

Conclusion 👨‍💻

Les questions ne sont pas limitées, comme le montre cet article. Cet article montre comment différents types de questions peuvent être posées à partir de divers sujets en Python. Cependant, il ne se limite pas à l'ensemble des questions abordées dans cet article.

Une façon de se préparer à l'apprentissage est de s'interroger sur différents sujets. Essayez de poser différents types de questions à partir d'un concept. Et répondez-y vous-même. De cette manière, vous ne serez probablement pas surpris par les questions lors de l'entretien. Vous pouvez également consulter le site compilateur Python en ligne pour pratiquer le code.

Tous nos vœux de réussite pour votre prochain entretien Python ! 👍