Подготовка к собеседованию на позицию Python-разработчика
При подготовке использовались материалы: The Vital Guide to Python Interviewing , Must Have Python Interview Questions , 15 Essential Python Interview Questions , Python Interview Questions and Answers
На сегодняшний день число Python-программистов продолжает расти, однако количество рабочих мест для них увеличивается не так быстро. Современному разработчику нужно быть конкурентоспособным, чтобы пробиться на желаемую позицию. Мы подготовили статью с темами и вопросами, которые работодатель может затронуть на собеседовании, и дополнили их небольшими объяснениями - по сути, это задачи по программированию на Python с решениями. Материал будет полезен продолжающим для повторения, а начинающим поможет сориентироваться, куда делать первые шаги, на что обратить внимание. Воспринимайте как своеобразный маяк.
Лямбда-выражения - сокращённый метод создания однолинейных анонимных функций. Их простота часто (но не всегда) делает код более стройным и читабельным, чем классическое объявление функций. С другой стороны, та же простота ограничивает возможности и зоны применения лямбда-выражений.
Генераторы списков обеспечивают краткий синтаксис для создания списков. Они используются для составления списков, в которых каждый элемент - результат некоторой операции (операций) с элементами другой последовательности или итератором. Генераторы списков могут использоваться для создания подпоследовательности тех элементов, члены которых удовлетворяют определённому условию. Генераторы списков в Python - своеобразная альтернатива встроенным функциям map() и filter() .
Лямбда-выражения с функциями map() и filter() и генераторы списков схожи, поэтому выбор одного из этих инструментов субъективен и зависит от случая. Но следует отметить, что генераторы списков выполняются несколько быстрее - вызов лямбда-функции создаёт новый стековый кадр .
Выражения-генераторы синтаксически и функционально похожи на генераторы списков, но есть важные различия между их механизмами работы и областями применения. Итерация при наложении выражения-генератора или генератора списка будет делать всё то же самое, но генератор списков сначала создаст целый список в памяти, в то время как выражение-генератор будет создавать элементы на ходу по мере необходимости. Выражения-генераторы могут быть использованы в большом или даже бесконечном количестве последовательностей. А генерирование значений по требованию обеспечивает повышение производительности и снижение использования памяти. Однако следует отметить, что стандартные методы списков list в Python могут применяться на результатах выполнения генератора, но не на самом генераторе.
Основная разница: список может изменяться, а кортеж - нет. Работа с кортежами быстрее, чем со списками. Если необходимо определить постоянный набор значений, и все, что с ним когда-либо надо делать, - это перебирать его элементы, рациональнее использовать кортеж вместо списка. Кортеж также может выступать в качестве ключа для словарей, в отличие от списка.
Самые продвинутые кандидаты скажут, что кортежи неоднородны и их использование аналогично использованию struct в языке программирования С. Списки же аналогичны привычным массивам.
Фундаментальный ответ на этот вопрос относится к использованию фреймворка Python - unittest .
Unittest поддерживает автоматизацию тестов, использование общего кода для настройки и завершения тестов, объединение тестов в группы, а также позволяет отделять тесты от фреймворка для формирования отчётов. Модуль unittest представляет классы, упрощающие поддержку этих качеств для набора тестов.
Вас могут попросить описать ключевые элементы структуры unittest, а именно:
Итератор - интерфейс, предоставляющий доступ к элементам коллекции (массива или контейнера) и навигацию по ним. В различных системах итераторы могут иметь разные общепринятые названия. В терминах систем управления базами данных итераторы называются курсорами . В простейшем случае итератором в низкоуровневых языках является указатель .
Эти термины тесно связаны (любой генератор - это итератор), их довольно часто путают, что иногда приводит к недопониманию. Итератор - более общая концепция. Это объект, у которого определены два метода: __next__ и __iter__ . С другой стороны, генератор - это итератор. Но не наоборот. Генератор может получаться использованием ключевого слова yield в теле функции.
Def squares(start, stop): for i in range(start, stop): yield i * i generator = squares(a, b)
Концепция GIL заключается в том, что в каждый момент времени только один поток может исполняться процессором. Это сделано для того, чтобы между потоками не было борьбы за отдельные переменные. Исполняемый поток получает доступ ко всему окружению. Такая особенность реализации потоков в Python значительно упрощает работу с потоками и дает определенную потокобезопасность (thread safety).
Неизменяемые объекты передаются «по значению». Такие объекты, как целые числа и строки, передаются в виде ссылок на объекты, а не в виде копий объектов.
Изменяемые объекты передаются «по указателю». Такие объекты, как списки и словари, также передаются в виде ссылок на объекты, что очень похоже на то, как в языке C передаются указатели на массивы – изменяемые объекты допускают возможность непосредственного изменения внутри функции так же, как и массивы в языке C.
>>> def f(a): # Имени a присваивается переданный объект... a = 99 # Изменяется только локальная переменная... >>> b = 88 >>> f(b)# Первоначально имена a и b ссылаются на одно и то же число 88 >>> print(b) # Переменная b не изменилась 88
В этом фрагменте в момент вызова функции f(b) переменной a присваивается объект 88 , но переменная a существует только внутри вызванной функции. Изменение переменной a внутри функции не оказывает влияния на окружение, откуда была вызвана функция, – просто в момент вызова создается совершенно новый объект a .
Когда значением по умолчанию для аргумента функции является выражение, оно вычисляется только один раз, а не всегда при вызове функции. Таким образом, после того как аргумент list был инициализирован в пустой массив, последующие вызовы функции без аргументов продолжат использовать тот же самый массив, что был инициализирован изначально.
>>> append() # при первом вызове без аргумента используется значение по умолчанию >>> append() # но затем... >>> append() # последовательные вызовы расширяют список по умолчанию >>> append() # и так продолжается...
Есть альтернативная реализация метода append , которая решит проблему:
>>> def append(list=None): ... if list is None: list = # Увеличивает длину списка... list.append(len(list)) return list ... >>> append() >>> append()
Рассмотрим простой пример:
>>> x = "X" >>> y = "Y"
Во многих других языках программирования при замене значений X и Y требуется выполнить что-то вроде этого:
>>> tmp = x >>> x = y >>> y = tmp >>> x, y ("Y", "X")
Но в Python существует возможность сделать это с помощью одной строки кода следующим образом:
>>> x,y = y,x >>> x,y ("Y", "X")
В любом замыкании в Python переменные связываются по имени. Таким образом, в приведённой выше строке кода будет выведено следующее:
>>> flist = >>> for i in range(3): ... flist.append(lambda i = i: i) ... >>>
Ключевое слово self - переменная, которая относится к экземпляру объекта. Когда создаётся класс, явная ссылка на объект того же типа класса отсутствует. Поэтому, чтобы ссылаться на текущий класс или объект, в Python используется ключевое слово self .
Class User: def __init__(self): self.name = "Ivan Ivanov" self.age = 16 user_obj = User() user_obj.name # self.name содержит "Ivan Ivanov" в качестве значения
Ключевое слово yield может обратить любую функцию в генератор. Оно работает подобно оператору return , с той разницей, что ключевое слово будет возвращать объект-генератор. Также функция может совершать несколько вызовов ключевого слова yield .
Def testgen(index): weekdays = ["sun","mon","tue","wed","thu","fri","sat"] yield weekdays yield weekdays day = testgen(0) print next(day), next(day) #output: sun mon
Init__.py в основном используется для инициализации пакетов Python.
Файл __init__.py в каталоге lstm_m указывает интерпретатору Python, что этот каталог должен обрабатываться как пакет Python.
Обычно __init__.py является пустым файлом. А если нам нужно использовать lstm.py в файле run.py , то его нужно импортировать следующим образом:
From lstm_m import lstm
Кроме того, внутри папки модуля должен быть файл __init__.py , предназначенный для импорта.
Существуют изменяемые и неизменяемые встроенные типы Python.
Изменяемые:
Неизменяемые:
Следует помнить, что выше перечислены только основные типы. На самом деле их больше шести.
Строка документации в Python (docstring) - способ документирования функций, модулей и классов. Стандарты оформления - на официальном сайте .
Для преобразования числа в строку, как правило, используют встроенную функцию str() , хотя есть и другие способы, такие как "{0:d}".format(число) и "%d"%число. Если вы хотите преобразовать десятичное число в восьмеричное (oct - octal) или шестнадцатеричное (hex - hexadecimal), используйте встроенную функцию oct() или hex() соответственно.
Функция xrange() возвращает объект xrange , в то время как range() возвращает список и использует то же количество памяти, независимо от размера функции.
Команда dir(x) возвращает отсортированный список имен атрибутов для любого переданного в нее объекта. Если ни один объект не указан, dir() возвращает имена в текущей области видимости.
Если вы владеете английским языком, то рекомендуем пройти онлайн-тесты и проверить свои знания перед собеседованием.
Подборки материалов для изучения Python от нас: , . Короткие , а также . Не забудьте порешать задачи: вот , где это можно сделать.
Вопросы и советы, представленные в этой статье, могут быть очень ценными вспомогательными средствами для подготовки соискателей к собеседованиям. Мы надеемся, разработчики найдут их полезными для самостоятельного тестирования своих знаний перед встречей с работодателем. Но не следует забывать, что все представленные выше вопросы - один из нескольких инструментов отбора кандидатов на должность в составе определённой стратегии. Готовьтесь внимательно и тщательно. Удачи!
Меня периодически спрашивают о тестовых заданиях по Python-тематике. Я решил обобщить вопросы и написать их в одном месте. Я не использую эти вопросы и задания в собеседованиях, но использую при обучении.
Написать функцию, которой можно передавать аргументы либо списком/кортежем, либо по одному. Функция производит суммирование всех аргументов.
>>> f(1, 2, 3) 6 >>> f() 6 >>> f((3, 5, 6)) 14 >>> f(3, (5, 6)) 14
Написать функцию-фабрику, которая будет возвращать функцию сложения с аргументом.
>>> add5 = addition(5) # функция addition возвращает функцию сложения с 5 >>> add5(3) # вернет 3 + 5 = 8 8 >>> add5(8) # вернет 8 + 5 = 13 13 >>> add8 = addition(8) >>> add8(2) # вернет 2 + 8 = 10 10 >>> add8(4) # вернет 4 + 8 = 12 12
Написать варианты с обычной "внутренней" и анонимной lambda-функцией.
Написать фабрику, аналогичную п.2, но возвращающей список таких функций
>>> additionals = addition_range(0, 5) # список из функций сложения от 0 до 5 включительно
т.е. аналогичное
Написать аналог map:
в данном случае "развернутая" запись будет: [(add0(1), add0(2), add0(3)), (add1(1), add1(2), add1(3)), (add2(1), add2(2), add2(3))]
Написать функцию-генератор cycle которая бы возвращала циклический итератор.
>>> i = iter() >>> c = cycle(i) >>> c.next() 1 >>> c.next() 2 >>> c.next() 3 >>> c.next() 1
Написать функцию-генератор chain, которая последовательно итерирует переданные объекты (произвольное количество)
>>> i1 = iter() >>> i2 = iter() >>> c = chain(i1, i2) >>> c.next() 1 >>> c.next() 2 >>> c.next() 3 >>> c.next() 4 >>> c.next() 5 >>> c.next() Traceback (most recent call last): ... StopIteration
Для функций и итераторов написать доктесты
Написать базовый класс Observable, который бы позволял наследникам:
Написать класс, который бы по всем внешним признакам был бы словарем, но позволял обращаться к ключам как к атрибутам.
>>> x = DictAttr([("one", 1), ("two", 2), ("three", 3)]) >>> x { "one": 1, "three": 3, "two": 2} >>> x["three"] 3 >>> x.get("one") 1 >>> x.get("five", "missing") "missing" >>> x.one 1 >>> x.five Traceback (most recent call last): ... AttributeError
Пункт 2 с усложнением: написать родительский класс XDictAttr так, чтобы у наследника динамически определялся ключ по наличию метода get_
>>> class X(XDictAttr): ... def get_foo(self): ... return 5 ... def get_bar(self): ... return 12 >>> x = X({"one": 1, "two": 2, "three": 3}) >>> x X: { "one": 1, "three": 3, "two": 2} >>> x["one"] 1 >>> x.three 3 >>> x.bar 12 >>> x["foo"] 5 >>> x.get("foo", "missing") 5 >>> x.get("bzz", "missing") "missing"
Написать класс, который регистрирует свои экземпляры и предоставляет интерфейс итератора по ним
>>> x = Reg()
>>> x
Написать юнит-тесты, за основу брать тесты выше, но не ограничиваясь ими.
Реализовать дескрипторы, которые бы фиксировали тип атрибута
>>> class Image(object): ... height = Property(0) ... width = Property(0) ... path = Property("/tmp/") ... size = Property(0) >>> img = Image() >>> img.height = 340 >>> img.height 340 >>> img.path = "/tmp/x00.jpeg" >>> img.path "/tmp/x00.jpeg" >>>
Реализовать базовый класс (используя метакласс), который бы фиксировал тип атрибута
>>> class Image(Object): ... height = 0 ... width = 0 ... path = "/tmp" ... size = 0 >>> img = Image() >>> img.height = 340 >>> img.height 340 >>> img.path = "/tmp/x00.jpeg" >>> img.path "/tmp/x00.jpeg" >>> img.path = 320 Traceback (most recent call last): ... TypeError
Реализовать базовый класс (используя метакласс) и дескрипторы, которые бы на основе класса создавали SQL-схему (ANSI SQL) для модели:
>>> class Image(Table): ... height = Integer() ... width = Integer() ... path = Str(128) >>> print Image.sql() CREATE TABLE image (height integer, width integer, path varchar(128))
реализовывать NULL , PRIMARY KEY , FOREIGN KEY , CONSTRAINTS не нужно. Достаточно реализации двух типов: Integer и Str .
Круглосуточный просмотр трансляций не сделает человека успешным спортсменом, а знание наизусть лекционного материала не гарантирует достойную карьеру врача. Ведь не секрет, что успех любого дела кроется в постоянных тренировках. И не грех повторить прописную истину: даже исключительный талант чахнет без развития и постоянной работы над собой.
В обучении программированию действует тот же принцип. Конечно, на GeekBrains вы получите практические задания и помощь преподавателей. Однако и после завершения курсов вы наверняка захотите размять руки, а также повысить свой уровень путем решения всевозможных задач. Чтобы помочь вам в этом, мы отобрали несколько ресурсов с упражнениями.
В первую очередь отметим, что знание английского языка, как и во многих иных жизненных ситуациях, существенно облегчит жизнь в повышении навыков программирования. Ведь большинство порталов, на которых размещены практические задания, англоязычные. Как, к примеру, W3resource.
Целевая аудитория сайта – начинающие web-разработчики. Именно им предназначено солидное количество задач по HTML, PHP, Python, JavaScript, на решение которых можно потратить не один день и даже неделю. Ни регистрации, ни дополнительного инструментария портал не требует: удобство пользования обеспечивает встроенный редактор, а также ссылки на правильные ответы, если решение задачи все же поставило вас в тупик.
Схожей стратегии придерживается и Coding Bat. Создатели ресурса также предпочли узкую направленность, сконцентрировавшись на упражнениях по Java и Python. Малое разнообразие упражнений с лихвой компенсирует количество и качество задач, а также удобство пользования. Разумеется, опять же, встроенный редактор и ответы. Кроме того, портал подойдет как для начинающих, так и опытных разработчиков.
Успех любого обучения кроется в правильной мотивации, которая, без сомнения, присутствует в Code Abbey. Так, любой пользователь, решивший 125 задач, может получить соответствующий сертификат. Разумеется, бесплатно. Еще один плюс ресурса – возможность выполнения заданий на практически любом распространенном языке (от C до Julia).
Впрочем, даже такая мотивация не столь действенна, как денежное вознаграждение. Так на Top Coder вы сможете не только повысить свой уровень, но и подзаработать: по факту ресурс представляет из себя список соревнований, победитель которых получит пусть и не поражающую воображение, но приятную награду. Наиболее же успешные участники вдобавок имеют шансы "засветиться". Мастодонты индустрии вроде Microsoft, Facebook или IBM периодически мониторят портал в поисках новых талантов.
На данном портале в свое время также можно было участвовать в соревнованиях. Однако к текущему моменту все они потеряли актуальность. Тем не менее, ресурс по-прежнему являет собой богатую площадку для развития навыков. В первую очередь – за счет многочисленных задач по Java, C++, PHP, C#, Ruby, Python и Objective-C. В каждой из них нужно дописать большую часть кода. Как правило, на выполнение задания отводится 30 минут.
Тем же, кто устал от написания кодов и хочет привнести большего разнообразия в учебный процесс, подойдет портал Programming Skills. На нем можно найти серии тестов из 20 вопросов по C, HTML, C#, Java и другим языкам. На выполнение каждого дается 25 минут. Помимо них, на ресурсе содержится богатый перечень вопросов, с которыми вам, возможно, доведется столкнуться на собеседовании.
Наконец, для изучающих SQL идеально подойдет данный портал. Он предлагает огромное количество задач, охватывающих все типажи запросов. Для мотивации же пользователей введена рейтинговая система всех зарегистрировавшихся посетителей – за каждый верный ответ вы получите определенное число очков. Количество оных зависит от сложности задачи, в чем, к слову, кроется и еще один плюс ресурса. Ведь он подойдет как начинающим (или тем, кому достаточно базовых знаний), так и тем, чья служба невозможна без конструирования сложных запросов.
Единственный, но временами досаждающий минус – отсутствие альтернативных путей. Иными словами: правильность выполнения упражнения определяется не ответом, а методом решения. В результате порой возникают парадоксы, в которых фактически правильный ответ не засчитывается как верный.
Тем, кто только начинает свой путь в кодинге, рекомендуем бесплатный курс по .
Зря боялся и вам не советую. Программирование наверное никогда не станет моей основной профессией, но это отличный способ творческой реализации. Это шахматы и Civilization в одном флаконе.
Все проще чем кажется и гораздо интереснее.
Марк Саммерфилд “Программирование на Python 3” - динамично, с отличными примерами и заданиями. Без излишнего углубления, которое только все усложняет в начале. Я рекомендую начать именно с этой книги, она поможет быстро вникнуть, не пугая сложностями.
Все остальные книги оказались мене полезными и информативными. Вообще, хорошую литературу по этой теме трудно просто так взять и купить в магазине или в цифровой версии.
Еще через два месяца я смог создать свое первое приложение на Django. Но главное, что теперь у меня достаточно знания для самостоятельного развития и обучения. Самое трудное - это добраться до этой точки.
Еще через месяц я подключился к двум проектам на GitHub и принимаю в них участие. Задачи решаю конечно пока простые, но взамен получаю советы и обучение.
Теги: обучение python, обучение программированию
Каждому изучающему Python нужно писать код для закрепления. Вашему вниманию предлагаются несколько задач для реализации (не слишком простых (кроме первой) и не слишком сложных).
Также для этих задач есть репозиторий с тестами и моими решениями (чтобы проверить себя).
Для запуска тестов для вашей функции проще всего будет добавить код из папки с тестами в конец файла с функцией.
А теперь, собственно, задачи:
Написать функцию arithmetic , принимающую 3 аргумента: первые 2 - числа, третий - операция, которая должна быть произведена над ними. Если третий аргумент + , сложить их; если - , то вычесть; * - умножить; / - разделить (первое на второе). В остальных случаях вернуть строку " Неизвестная операция ".
Написать функцию is_year_leap , принимающую 1 аргумент - год, и возвращающую True, если год високосный, и False иначе.
Написать функцию square , принимающую 1 аргумент - сторону квадрата, и возвращающую 3 значения (с помощью ): периметр квадрата, площадь квадрата и диагональ квадрата.
Написать функцию season , принимающую 1 аргумент - номер месяца (от 1 до 12), и возвращающую время года, которому этот месяц принадлежит (зима, весна, лето или осень).
Пользователь делает вклад в размере a рублей сроком на years лет под 10% годовых (каждый год размер его вклада увеличивается на 10%. Эти деньги прибавляются к сумме вклада, и на них в следующем году тоже будут проценты).
Написать функцию bank , принимающая аргументы a и years , и возвращающую сумму, которая будет на счету пользователя.
Написать функцию is_prime , принимающую 1 аргумент - число от 0 до 1000, и возвращающую True, если оно простое, и False - иначе.
Написать функцию date , принимающую 3 аргумента - день, месяц и год. Вернуть True, если такая дата есть в нашем календаре, и False иначе.
Написать функцию XOR_cipher , принимающая 2 аргумента: строку, которую нужно зашифровать, и ключ шифрования, которая возвращает строку, зашифрованную путем применения функции XOR (^) над символами строки с ключом. Написать также функцию XOR_uncipher , которая по зашифрованной строке и ключу восстанавливает исходную строку.
