Danh sách Python Câu hỏi phỏng vấn

Python được phát triển bởi Guido van Rossum và được giới thiệu lần đầu tiên vào ngày 20 tháng 2 năm 1991. Đây là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất, cung cấp tính linh hoạt để kết hợp ngữ nghĩa động. Nó là một ngôn ngữ mã nguồn mở và miễn phí có cú pháp rõ ràng và đơn giản. Tất cả những điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng học và hiểu Python. Python cũng hỗ trợ lập trình dựa trên đối tượng và chủ yếu được sử dụng để lập trình mục đích chung

Do tính đơn giản và khả năng đạt được nhiều chức năng với ít dòng mã hơn, mức độ phổ biến của Python đang tăng theo cấp số nhân. Nó cũng được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, học máy, quét web, phát triển web và các lĩnh vực khác do khả năng hỗ trợ tính toán mạnh mẽ thông qua các thư viện mạnh mẽ. Do đó, các Nhà phát triển Python đang có nhu cầu cao ở Ấn Độ và trên toàn thế giới. Các công ty cung cấp cho những Nhà phát triển này những khoản thù lao và tiền thưởng đáng kinh ngạc

Tôi sẽ giới thiệu cho bạn những câu hỏi phỏng vấn Python thường gặp nhất cho năm 2023 trong hướng dẫn này

Tìm hiểu các thao tác dữ liệu trong Python, chuỗi, câu lệnh có điều kiện, xử lý lỗi và khung web Python thường được sử dụng Django với khóa Đào tạo Python

Câu hỏi phỏng vấn Python dành cho người mới

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một số câu hỏi phỏng vấn Python thường gặp nhất kèm theo câu trả lời để giúp bạn chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn xin việc sắp tới.

1. Sự khác biệt giữa Bản sao nông và Bản sao sâu là gì?

Deepcopy tạo một đối tượng khác và điền vào đó các đối tượng con của đối tượng ban đầu. Do đó, những thay đổi trong đối tượng ban đầu không được phản ánh trong bản sao

sao chép. deepcopy[] tạo Bản sao sâu

Bản sao nông tạo một đối tượng khác và điền vào đó các tham chiếu của các đối tượng con trong đối tượng gốc. Do đó, những thay đổi trong đối tượng ban đầu được phản ánh trong bản sao

sao chép. copy tạo một bản sao nông

Học hỏi từ những người giỏi nhất trong ngành khoa học dữ liệu

2. Đa luồng đạt được như thế nào trong Python?

Đa luồng thường ngụ ý rằng nhiều luồng được thực thi đồng thời. Khóa trình thông dịch toàn cầu Python không cho phép nhiều luồng giữ trình thông dịch Python tại thời điểm cụ thể đó. Vì vậy, đa luồng trong python đạt được thông qua chuyển ngữ cảnh. Nó hoàn toàn khác với đa xử lý thực sự mở ra nhiều quy trình trên nhiều luồng

3. Thảo luận về Kiến trúc Django

Tại đây, bạn cũng có thể tìm thấy hướng dẫn toàn diện về Hướng dẫn Python Django rất dễ hiểu

Django là một dịch vụ web được sử dụng để xây dựng các trang web của bạn. Kiến trúc của nó như hình

• Mẫu. mặt trước của trang web
• Kiểu mẫu. mặt sau nơi dữ liệu được lưu trữ
• Lượt xem. Nó tương tác với mô hình và mẫu và ánh xạ nó tới URL
• Django. phục vụ trang cho người dùng

4. Mảng Numpy có lợi thế gì so với Danh sách lồng nhau?

Numpy được viết bằng C để tất cả sự phức tạp của nó được sao lưu thành một mô-đun đơn giản để sử dụng. Mặt khác, danh sách được nhập động. Do đó Python phải kiểm tra kiểu dữ liệu của từng phần tử mỗi khi sử dụng. Điều này làm cho mảng Numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách

Numpy có rất nhiều chức năng bổ sung mà danh sách không cung cấp;

5. Pickling và Unpickling là gì?

muối chua

Bóc vỏ

• Chuyển đổi phân cấp đối tượng Python thành luồng byte được gọi là pickling
• Pickling cũng được gọi là serialization

• Chuyển đổi luồng byte thành phân cấp đối tượng Python được gọi là giải nén
• Unpickling còn được gọi là deserialization

Nếu bạn vừa tạo một mô hình mạng thần kinh, bạn có thể lưu mô hình đó vào ổ cứng của mình, chọn và sau đó bỏ chọn để đưa mô hình đó trở lại chương trình phần mềm khác hoặc sử dụng sau này

Sau đây là một số câu hỏi phỏng vấn Python thường gặp nhất

6. Bộ nhớ được quản lý trong Python như thế nào?

Python có một không gian heap riêng lưu trữ tất cả các đối tượng. Trình quản lý bộ nhớ Python điều chỉnh các khía cạnh khác nhau của heap này, chẳng hạn như chia sẻ, lưu vào bộ đệm, phân đoạn và phân bổ. Người dùng không có quyền kiểm soát đống;

7. Các đối số trong Python được truyền theo giá trị hay theo tham chiếu?

Các đối số được truyền vào python bằng một tham chiếu. Điều này có nghĩa là bất kỳ thay đổi nào được thực hiện trong một hàm đều được phản ánh trong đối tượng ban đầu

Hãy xem xét hai bộ mã được hiển thị bên dưới

Trong ví dụ đầu tiên, chúng tôi chỉ gán giá trị cho một phần tử của 'l', vì vậy đầu ra là [3, 2, 3, 4]

Trong ví dụ thứ hai, chúng tôi đã tạo một đối tượng hoàn toàn mới cho 'l'. Tuy nhiên, các giá trị [3, 2, 3, 4] không hiển thị ở đầu ra vì nó nằm ngoài định nghĩa của hàm

khóa học miễn phí. Python cho người mới bắt đầu

8. Bạn sẽ tạo số ngẫu nhiên bằng Python như thế nào?

Để tạo số ngẫu nhiên trong Python, trước tiên bạn phải nhập mô-đun ngẫu nhiên.  

Hàm random[] tạo ra một giá trị float ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1

> ngẫu nhiên. ngẫu nhiên[]

Hàm randrange[] tạo một số ngẫu nhiên trong một phạm vi nhất định

cú pháp. randrange [bắt đầu, kết thúc, bước]

Ví dụ - > ngẫu nhiên. sắp xếp lại [1,10,2]

9. Toán tử // làm gì?

Trong Python, toán tử / thực hiện phép chia và trả về thương trong float

Ví dụ. 5/2 về 2. 5

Mặt khác, toán tử // trả về thương ở dạng số nguyên

Ví dụ. 5 // 2 trả về 2

10. Toán tử 'is' làm gì?

Toán tử 'is' so sánh id của hai đối tượng.  

danh sách1=[1,2,3]

danh sách2=[1,2,3]

danh sách3=danh sách1

danh sách1 == danh sách2 🡪 Đúng

danh sách1 là danh sách2 🡪 Sai

danh sách1 là danh sách3 🡪 Đúng

11. Mục đích của Tuyên bố vượt qua là gì?

Câu lệnh vượt qua được sử dụng khi có cú pháp nhưng không phải là yêu cầu hoạt động. Ví dụ - Chương trình bên dưới in ra một chuỗi bỏ qua khoảng trắng

var="Si mplilea rn"

cho tôi trong var

nếu tôi ==" "

vượt qua

khác

in[i,end=""]

Ở đây, câu lệnh vượt qua đề cập đến 'không cần hành động. ’

12. Bạn sẽ kiểm tra như thế nào nếu tất cả các ký tự trong một chuỗi là chữ và số?

Python có một phương thức sẵn có isalnum[] trả về true nếu tất cả các ký tự trong chuỗi là chữ và số.  

Ví dụ -

>> "abcd123". isalnum[]

đầu ra. Thật

>>”abcd@123#”. isalnum[]

đầu ra. Sai

Một cách khác là sử dụng regex như được hiển thị

>>nhập khẩu lại

>>bool[tái. match[‘[A-Za-z0-9]+$','abcd123’]]

đầu ra. Thật

>> bool[tái. match[‘[A-Za-z0-9]+$','abcd@123’]]

đầu ra. Sai

khóa học miễn phí. Lập trình với Python

13. Làm thế nào bạn sẽ hợp nhất các yếu tố trong một chuỗi?

Có ba loại trình tự trong Python

• danh sách
• bộ dữ liệu
• Dây

Ví dụ về Danh sách -

>>l1=[1,2,3]

>>l2=[4,5,6]

>>l1+l2

đầu ra. [1,2,3,4,5,6]

Ví dụ về Tuples -

>>t1=[1,2,3]

>>t2=[4,5,6]

>>t1+t2

đầu ra. [1,2,3,4,5,6]

Ví dụ về Chuỗi -

>>s1=“Đơn giản”

>>s2=“học”

>>s1+s2

đầu ra. 'Học đơn giản'

14. Làm thế nào bạn sẽ loại bỏ tất cả khoảng trắng hàng đầu trong một chuỗi?

Python cung cấp hàm sẵn có lstrip[] để xóa tất cả các khoảng trắng ở đầu chuỗi

>>“      Python”. dải băng

đầu ra. con trăn

15. Bạn sẽ thay thế tất cả các lần xuất hiện của một chuỗi con bằng một chuỗi mới như thế nào?

Hàm thay thế [] có thể được sử dụng với các chuỗi để thay thế một chuỗi con bằng một chuỗi đã cho. cú pháp.  

str. thay thế [cũ, mới, đếm]

replace[] trả về một chuỗi mới mà không sửa đổi chuỗi ban đầu

Ví dụ -

>>"Này John. Anh khỏe không John?". replace[“john”,“John”,1]

đầu ra. “Này John. Anh khỏe không John?

16. Sự khác biệt giữa Del và Remove[] trên Danh sách là gì?

xóa

gỡ bỏ[]

• del xóa tất cả các phần tử của danh sách trong một phạm vi nhất định
• cú pháp. xóa danh sách [bắt đầu. chấm dứt]

• remove[] loại bỏ sự xuất hiện đầu tiên của một ký tự cụ thể
• cú pháp. danh sách. xóa [phần tử]

Dưới đây là một ví dụ để hiểu hai tuyên bố -

>>lis=['a', 'b', 'c', 'd']

>>del lis[1. 3]

>>lis

đầu ra. [“a”,”d”]

>>lis=[‘a’, ‘b’, ‘b’, ‘d’]

>>lis. loại bỏ ['b']

>>lis

đầu ra. ['a', 'b', 'd']

Lưu ý rằng trong phạm vi 1. 3, các phần tử được tính đến 2 chứ không phải 3

Bắt đầu sự nghiệp viết mã với Caltech CTME

17. Làm cách nào để bạn hiển thị nội dung của tệp văn bản theo thứ tự đảo ngược?

Bạn có thể hiển thị nội dung của tệp văn bản theo thứ tự ngược lại bằng các bước sau

• Mở tệp bằng hàm open[]
• Lưu trữ nội dung của tệp vào một danh sách
• Đảo ngược nội dung của danh sách
• Chạy vòng lặp for để duyệt qua danh sách

18. Phân biệt giữa append[] và extension[]

nối thêm []

gia hạn[]

• append[] thêm một phần tử vào cuối danh sách
• Ví dụ -

>>lst=[1,2,3]

>>lst. nối thêm[4]

>>lst

đầu ra. [1,2,3,4]

• Extend[] thêm các phần tử từ một iterable vào cuối danh sách
• Ví dụ -

>>lst=[1,2,3]

>>lst. mở rộng [[4,5,6]]

>>lst

đầu ra. [1,2,3,4,5,6]

19. Đầu ra của đoạn mã dưới đây là gì?

>>def addToList[val, list=[]]

>> danh sách. nối thêm [val]

>> danh sách trả về

>>list1 = addToList[1]

>>list2 = addToList[123,[]]

>>list3 = addToList['a']

>>in ["danh sách1 = %s"% danh sách1]

>>in ["danh sách2 = %s"% danh sách2]

>>in ["danh sách3 = %s"% danh sách3]

đầu ra.  

danh sách1 = [1,'a']

danh sách2 = [123]

lilst3 = [1,'a']

Lưu ý rằng list1 và list3 bằng nhau. Khi chúng tôi chuyển thông tin đến addToList, chúng tôi đã làm điều đó mà không có giá trị thứ hai. Nếu chúng tôi không có danh sách trống làm giá trị thứ hai, nó sẽ bắt đầu với một danh sách trống, sau đó chúng tôi sẽ nối thêm. Đối với list2, chúng tôi đã thêm giá trị vào một danh sách trống, vì vậy giá trị của nó trở thành [123]

Đối với list3, chúng tôi đang thêm 'a' vào danh sách. Bởi vì chúng tôi không chỉ định danh sách, đó là giá trị được chia sẻ. Điều đó có nghĩa là danh sách không được đặt lại và chúng tôi nhận được giá trị của nó là [1, 'a']

Hãy nhớ rằng một danh sách mặc định chỉ được tạo một lần trong chức năng chứ không phải trong số cuộc gọi của nó

20. Sự khác biệt giữa Danh sách và Tuple là gì?

Danh sách có thể thay đổi trong khi bộ dữ liệu là bất biến

Ví dụ

Danh sách

>>lst = [1,2,3]

>>lst[2] = 4

>>lst

đầu ra. [1,2,4]

Tuple

>>tpl = [1,2,3]

>>tpl[2] = 4

>>tpl

đầu ra. LoạiLỗi. 'tuple'

đối tượng không hỗ trợ mục

phân công

Có lỗi do bạn không đổi được tuple 1 2 3 thành 1 2 4. Bạn phải gán lại hoàn toàn tuple cho một giá trị mới

21. Chuỗi tài liệu trong Python là gì?

Đây là một trong những câu hỏi phỏng vấn Python thường gặp nhất

Các tài liệu được sử dụng để cung cấp tài liệu cho các mô-đun, lớp, hàm và phương thức Python khác nhau.  

Ví dụ -

chắc chắn thêm [a, b]

" " "Hàm này cộng hai số. " " "

tổng=a+b

trả lại tổng

tổng = cộng [10,20]

print["Truy cập phương thức docstring 1. ",cộng. __doc__]

print["Truy cập docstring method 2. ",kết thúc=""]

trợ giúp [thêm]

Đầu ra -

Truy cập phương thức docstring 1. Hàm này cộng hai số

Truy cập phương pháp docstring 2. Trợ giúp về mô-đun bổ trợ chức năng __main__

thêm [a, b]

Hàm này cộng hai số

22. Làm thế nào để bạn sử dụng Print[] mà không có dòng mới?

Giải pháp cho vấn đề này phụ thuộc vào phiên bản Python bạn đang sử dụng.  

Python v2

>>in[“Xin chào. ”],

>>print[“Bạn có khỏe không?”]

đầu ra. Xin chào. Bạn khỏe không?

Python v3

>>print[“Xin chào”, kết thúc=“ ”]

>>print[“Bạn có khỏe không?”]

đầu ra. Xin chào. Bạn khỏe không?

23. Bạn sử dụng hàm Split[] trong Python như thế nào?

Hàm split[] tách một chuỗi thành một số chuỗi dựa trên một dấu phân cách cụ thể.  

Cú pháp -

chuỗi. tách [dấu phân cách, tối đa]

Ở đâu

dấu phân cách là ký tự dựa vào đó chuỗi được phân tách. Theo mặc định, đó là không gian.  

max là số lần chia tối đa

Ví dụ -

>>var=“Đỏ, Xanh dương, Xanh lục, Cam”

>>lst=var. tách[“,”,2]

>>in[lst]

đầu ra

['Đỏ','Xanh da trời','Xanh lục, Cam']

Ở đây, chúng ta có một biến var có các giá trị được chia bằng dấu phẩy. Lưu ý rằng '2' chỉ ra rằng chỉ có hai giá trị đầu tiên sẽ được chia

24. Python là lập trình hướng đối tượng hay chức năng?

Python được coi là ngôn ngữ đa mô hình

Python tuân theo mô hình hướng đối tượng

• Python cho phép tạo các đối tượng và thao tác với chúng thông qua các phương thức cụ thể
• Nó hỗ trợ hầu hết các tính năng của OOPS như kế thừa và đa hình

Python tuân theo mô hình lập trình chức năng

• Các chức năng có thể được sử dụng làm đối tượng hạng nhất
• Python hỗ trợ các hàm Lambda đặc trưng của mô hình chức năng

25. Viết một nguyên mẫu hàm có số đối số thay đổi

Nguyên mẫu hàm như sau

def function_name[*danh sách]

>> chắc chắn vui vẻ [* var]

>> cho tôi trong var

in[i]

>>vui vẻ[1]

>>vui vẻ[1,25,6]

Trong đoạn mã trên, * chỉ ra rằng có nhiều đối số của một biến

Khóa đào tạo Python

26. *args và *kwargs là gì?

* lập luận

• Nó được sử dụng trong một nguyên mẫu hàm để chấp nhận một số đối số khác nhau
• Đó là một đối tượng có thể lặp lại.  
• Cách sử dụng - def fun[*args]

*kwargs

• Nó được sử dụng trong một nguyên mẫu hàm để chấp nhận số lượng đối số từ khóa khác nhau
• Đó là một đối tượng có thể lặp lại
• Cách sử dụng - def fun[**kwargs]

vui vẻ [màu =”đỏ”. đơn vị=2]

27. “trong Python, hàm là đối tượng hạng nhất. ” Bạn suy luận gì từ điều này?

Nó có nghĩa là một chức năng có thể được coi giống như một đối tượng. Bạn có thể gán chúng cho các biến hoặc chuyển chúng làm đối số cho các hàm khác. Bạn thậm chí có thể trả lại chúng từ các chức năng khác

28. Đầu ra của là gì. In [__tên__]?

__name__ là một biến đặc biệt chứa tên của mô-đun hiện tại. Thực thi chương trình bắt đầu từ chính hoặc mã với 0 thụt đầu dòng. Do đó, __name__ có giá trị __main__ trong trường hợp trên. Nếu tệp được nhập từ mô-đun khác, __name__ giữ tên của mô-đun này

29. Mảng Numpy là gì?

Một mảng gọn gàng là một lưới các giá trị, tất cả đều cùng loại và được lập chỉ mục bởi một bộ các số nguyên không âm. Số thứ nguyên xác định thứ hạng của mảng. Hình dạng của một mảng là một bộ số nguyên cho biết kích thước của mảng dọc theo mỗi chiều

30. Sự khác biệt giữa Ma trận và Mảng là gì?

ma trận

Mảng

• Ma trận xuất phát từ đại số tuyến tính và là biểu diễn dữ liệu hai chiều
• Nó đi kèm với một tập hợp các phép toán mạnh mẽ cho phép bạn thao tác dữ liệu theo những cách thú vị

• Mảng là dãy các đối tượng có kiểu dữ liệu giống nhau
• Một mảng bên trong một mảng khác tạo thành một ma trận

Câu hỏi phỏng vấn Python dành cho người có kinh nghiệm

Tiếp theo, hãy tìm hiểu về một số khái niệm Python nâng cao trong hướng dẫn Câu hỏi phỏng vấn Python này

31. Làm thế nào để bạn có được các chỉ số của N giá trị tối đa trong một mảng Numpy?

>> nhập numpy dưới dạng np

>>arr=np. mảng[[1, 3, 2, 4, 5]]

>>in[mảng. argsort[ ] [ -N. ][. . -1]]

32. Làm thế nào bạn có thể lấy Res_set từ Train_set và Test_set từ bên dưới?

>>train_set=np. mảng[[1, 2, 3]]

>>test_set=np. mảng[[[0, 1, 2], [1, 2, 3]]

Đặt lại 🡪 [[1, 2, 3], [0, 1, 2], [1, 2, 3]]

Chọn phương án đúng

1. res_set = tàu_set. nối thêm [test_set]
2. res_set = np. nối [[train_set, test_set]]]
3. kết quả_set = np. vstack[[train_set, test_set]]
4. không ai trong số này

Ở đây, cả hai tùy chọn a và b sẽ thực hiện xếp chồng ngang, nhưng chúng tôi muốn xếp chồng dọc. Vậy phương án c là phát biểu đúng

kết quả_set = np. vstack[[train_set, test_set]]

Các khóa học về khoa học dữ liệu và AI MIỄN PHÍ

33. Bạn sẽ nhập Trình phân loại cây quyết định trong Sklearn như thế nào?

1. từ sklearn. quyết định_tree nhập Quyết địnhTreeClassifier
2. từ sklearn. nhập khẩu tập hợp DecisionTreeClassifier
3. từ sklearn. nhập cây DecisionTreeClassifier
4. không ai trong số này

Trả lời - 3. từ sklearn. nhập cây DecisionTreeClassifier

34. Bạn đã tải lên tập dữ liệu ở định dạng Csv trên Google Spreadsheet và chia sẻ công khai. Làm thế nào bạn có thể truy cập cái này bằng Python?

Chúng ta có thể sử dụng đoạn mã sau

>>liên kết = https. // tài liệu. Google. com/bảng tính/d/

>> nguồn = StringIO. StringIO[yêu cầu. nhận được liên kết]. Nội dung]]

>>dữ liệu = pd. read_csv[nguồn]

35. Sự khác biệt giữa hai chuỗi dữ liệu được đưa ra dưới đây là gì?

df[‘Tên’] và df. lộc [. , ‘Tên’], ở đâu

df = pd. DataFrame[['aa', 'bb', 'xx', 'uu'], [21, 16, 50, 33], các cột = ['Tên', 'Tuổi']]

Chọn phương án đúng

1. 1 là chế độ xem của khung dữ liệu gốc và 2 là bản sao của khung dữ liệu gốc
2. 2 là chế độ xem của khung dữ liệu gốc và 1 là bản sao của khung dữ liệu gốc
3. Cả hai đều là bản sao của khung dữ liệu gốc
4. Cả hai đều là chế độ xem của khung dữ liệu gốc

Trả lời - 3. Cả hai đều là bản sao của khung dữ liệu gốc

36. Bạn gặp lỗi “temp. Csv” trong khi cố gắng đọc tệp bằng Pandas. Điều nào sau đây có thể sửa nó?

Lỗi

Traceback [most recent call last]: File "", line 1, in UnicodeEncodeError:

codec 'ascii' không thể mã hóa ký tự

Chọn phương án đúng

1. pd. read_csv[“nhiệt độ. csv”, nén=’gzip’]
2. pd. read_csv[“nhiệt độ. csv”, phương ngữ=’str’]
3. pd. read_csv[“nhiệt độ. csv”, mã hóa=’utf-8′]
4. không ai trong số này

Lỗi liên quan đến sự khác biệt giữa mã hóa utf-8 và Unicode.  

Vậy phương án 3. pd. read_csv[“nhiệt độ. csv”, encoding=’utf-8′] có thể sửa nó

37. Làm thế nào để bạn đặt chiều rộng đường trong lô được đưa ra dưới đây?

>> nhập matplotlib. pyplot dưới dạng plt

>>plt. cốt truyện [[1,2,3,4]]

>>plt. trình diễn[]

Chọn phương án đúng

1. Trong dòng hai, viết plt. cốt truyện [[1,2,3,4], chiều rộng = 3]
2. Trong dòng hai, viết plt. cốt truyện [[1,2,3,4], line_width=3
3. Trong dòng hai, viết plt. cốt truyện [[1,2,3,4], lw=3]
4. không ai trong số này

Trả lời - 3. Trong dòng hai, viết plt. cốt truyện [[1,2,3,4], lw=3]

38. Bạn sẽ Đặt lại Chỉ mục của Khung dữ liệu thành Danh sách đã cho như thế nào?

1. df. reset_index[new_index,]
2. df. chỉ mục lại [new_index,]
3. df. reindex_like[new_index,]
4. không ai trong số này

Trả lời - 3. df. reindex_like[new_index,]

39. Làm thế nào bạn có thể sao chép các đối tượng trong Python?

Hàm được sử dụng để sao chép các đối tượng trong Python là

sao chép. bản sao cho bản sao nông và

sao chép. deepcopy[] để sao chép sâu

40. Sự khác biệt giữa các hàm range[] và xrange[] trong Python là gì?

phạm vi[]

xphạm vi[]

• phạm vi trả về một đối tượng danh sách Python

• xrange trả về một đối tượng xrange

41. Làm cách nào bạn có thể kiểm tra xem khung dữ liệu Pandas có trống hay không?

thuộc tính df. trống được sử dụng để kiểm tra xem khung dữ liệu gấu trúc có trống hay không.  

>> nhập gấu trúc dưới dạng pd

>>df=pd. Khung dữ liệu [{A. []}]

>>df. trống rỗng

đầu ra. Thật

42. Viết mã để sắp xếp một mảng trong Numpy theo cột [N-1]Th

Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng hàm argsort[]. Chúng ta hãy lấy một mảng X; . n-2]. argsoft[]]

Mã này như hình bên dưới

>> nhập numpy dưới dạng np

>>X=np. mảng[[[1,2,3],[0,5,2],[2,3,4]]]

>>X[X[. ,1]. argsort[]]

đầu ra. mảng[[[1,2,3],[0,5,2],[2,3,4]]]

43. Làm thế nào để bạn tạo một chuỗi từ một danh sách, mảng Numpy và từ điển?

Mã là như được hiển thị

>> #Đầu vào

>> nhập numpy dưới dạng np

>> nhập gấu trúc dưới dạng pd

>>mylist = list['abcedfghijklmnopqrstuvwxyz’]

>>myarr = np. sắp xếp[26]

>>mydict = dict[zip[mylist, myarr]]

>> #Giải pháp

>>ser1 = pd. Dòng[mylist]

>>ser2 = pd. Sê-ri[myarr]

>>ser3 = pd. Dòng [mydict]

>>in[ser3. cái đầu[]]

44. Làm thế nào để bạn có được những vật phẩm không phổ biến đối với cả sê-ri a và sê-ri B?

>> #Đầu vào

>> nhập gấu trúc dưới dạng pd

>>ser1 = pd. Sê-ri[[1, 2, 3, 4, 5]]

>>ser2 = pd. Sê-ri[[4, 5, 6, 7, 8]]

>> #Giải pháp

>>ser_u = pd. Sê-ri [np. union1d[ser1, ser2]] # union

>>ser_i = pd. Sê-ri [np. giao nhau1d[ser1, ser2]] # giao nhau

>>ser_u[~ser_u. isin[ser_i]]

45. Làm thế nào để bạn chỉ giữ nguyên hai giá trị thường xuyên nhất hàng đầu và thay thế mọi thứ khác thành 'khác' trong một chuỗi?

>> #Đầu vào

>> nhập gấu trúc dưới dạng pd

>>np. ngẫu nhiên. RandomState[100]

>>ser = pd. Sê-ri [np. ngẫu nhiên. randint[1, 5, [12]]]

>> #Giải pháp

>>print["Tần số 2 hàng đầu. ", thưa ngài. value_counts[]]

>>ser[~ser. isin[ser. value_counts[]. mục lục[. 2]]] = 'Khác'

>>ser

46. Làm thế nào để bạn tìm thấy vị trí của các số là bội số của ba từ một chuỗi?

>> #Đầu vào

>> nhập gấu trúc dưới dạng pd

>>ser = pd. Sê-ri [np. ngẫu nhiên. randint[1, 10, 7]]

>>ser

>> #Giải pháp

>>in[ser]

>>np. argwhere[ser % 3==0]

47. Làm thế nào để bạn tính toán khoảng cách Euclide giữa hai chuỗi?

Mã là như được hiển thị

>> #Đầu vào

>> p = pd. Sê-ri[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]

>>q = pd. Sê-ri[[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]]

>> #Giải pháp

>>tổng[[p - q]**2]**. 5

>> #Giải pháp sử dụng func

>>np. linalg. định mức[p-q]

Bạn có thể thấy rằng khoảng cách Euclide có thể được tính bằng hai cách

48. Làm thế nào để bạn đảo ngược các hàng của khung dữ liệu?

>> #Đầu vào

>>df = pd. Khung dữ liệu [np. sắp xếp[25]. định hình lại [5, -1]]

>> #Giải pháp

>>df. iloc[. -1,. ]

49. Nếu bạn chia dữ liệu của mình thành các phần tách đào tạo/kiểm tra, liệu có thể phù hợp hơn với mô hình của bạn không?

Đúng. Một sai lầm phổ biến của người mới bắt đầu là điều chỉnh lại một mô hình hoặc đào tạo các mô hình mới với các thông số khác sau khi xem hiệu suất của nó trên bộ thử nghiệm.  

50. Thư viện Python nào được xây dựng trên Matplotlib và Pandas để dễ dàng vẽ sơ đồ dữ liệu?

Seaborn là một thư viện Python được xây dựng dựa trên matplotlib và pandas để dễ dàng vẽ đồ thị dữ liệu. Đây là thư viện trực quan hóa dữ liệu bằng Python cung cấp giao diện cấp cao để vẽ biểu đồ thông tin thống kê

Bạn có biết câu trả lời cho những câu hỏi phỏng vấn Python này không?

51. Các tính năng quan trọng của Python là gì?

• Python là một ngôn ngữ kịch bản. Python, không giống như các ngôn ngữ lập trình khác như C và các ngôn ngữ phái sinh của nó, không yêu cầu biên dịch trước khi thực thi
• Python được nhập động, có nghĩa là bạn không phải chỉ định các loại biến khi khai báo chúng hoặc bất cứ thứ gì
• Python rất phù hợp với lập trình hướng đối tượng vì nó hỗ trợ định nghĩa lớp, thành phần và kế thừa

52. Python thuộc loại ngôn ngữ nào?

Mặc dù Python có thể được sử dụng để viết tập lệnh, nhưng nó chủ yếu được sử dụng làm ngôn ngữ lập trình đa năng

53. Giải thích cách Python là một ngôn ngữ thông dịch

Bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào không có trong mã cấp độ máy trước thời gian chạy đều được gọi là ngôn ngữ thông dịch. Do đó, Python là một ngôn ngữ được giải thích

54. PEP8 là gì?

PEP biểu thị Đề xuất cải tiến Python. Đó là tập hợp các nguyên tắc định dạng mã Python để dễ đọc nhất

55. Giải thích không gian tên Python

Trong Python, một không gian tên đề cập đến tên được gán cho từng đối tượng

56. Trình trang trí trong Python là gì?

Trình trang trí được sử dụng để thay đổi giao diện của chức năng mà không thay đổi cấu trúc của nó. Trình trang trí thường được xác định trước chức năng mà chúng đang tăng cường

57. Làm cách nào để sử dụng trình trang trí trong Python?

Trình trang trí thường được xác định trước chức năng mà chúng đang tăng cường. Để sử dụng một trình trang trí, trước tiên chúng ta phải chỉ định chức năng của nó. Sau đó, chúng tôi viết chức năng mà nó được áp dụng, chỉ cần đặt chức năng trang trí lên trên chức năng mà nó phải được áp dụng

58. Phân biệt giữa. pyc và. py

Các. các tệp py là các tệp mã nguồn cho Python. Mã byte của các tệp python được lưu trữ trong. các tệp pyc, được tạo khi mã được nhập từ một nguồn khác. Trình thông dịch tiết kiệm thời gian bằng cách chuyển đổi nguồn. tập tin py vào. tập tin pyc

59. cắt lát trong Python là gì?

Cắt lát là một kỹ thuật để giành quyền truy cập vào các bit cụ thể của chuỗi chẳng hạn như chuỗi, bộ dữ liệu và danh sách

60. Làm cách nào để sử dụng toán tử cắt trong Python?

Cắt lát là một kỹ thuật để giành quyền truy cập vào các bit cụ thể của chuỗi chẳng hạn như danh sách, bộ dữ liệu và chuỗi. Cú pháp cắt lát là [bắt đầu. chấm dứt. bước chân]. Bước này cũng có thể bỏ qua. [bắt đầu. end] trả về tất cả các mục trình tự từ đầu [bao gồm] đến phần tử end-1. Nó có nghĩa là phần tử thứ i tính từ cuối phần tử bắt đầu hoặc phần tử kết thúc là âm i. Bước đại diện cho bước nhảy hoặc số thành phần phải được bỏ qua

61. Từ khóa trong python là gì?

Trong Python, từ khóa là những từ dành riêng với một ý nghĩa cụ thể. Chúng thường được sử dụng để xác định loại biến. Tên biến, hàm không được chứa từ khóa. Sau đây là 33 từ khóa của Python

• năng suất
• Vì
• Khác
• Elif
• Nếu
• Không
• Hoặc
• Và
• Quyên góp
• phi địa phương
• Không có
• Là
• Trong
• Nhập khẩu
• Toàn cầu
• Từ
• Cuối cùng
• Ngoại trừ
• Del
• Tiếp tục
• Lớp
• khẳng định
• Với
• Cố gắng
• Sai
• Thật
• Trở lại
• Vượt qua
• Lambda
• chắc chắn
• Như
• Nghỉ
• Trong khi

62. Làm cách nào để kết hợp các khung dữ liệu trong Pandas?

Đây là một trong những câu hỏi phỏng vấn Python thường gặp nhất

Sau đây là các cách có thể kết hợp các khung dữ liệu trong Pandas

• Nối chúng bằng cách xếp chồng hai khung dữ liệu theo chiều dọc
• Nối chúng bằng cách xếp chồng hai khung dữ liệu theo chiều ngang
• Đặt chúng lại với nhau trong một cột.  

63. Các tính năng chính của Python 3 là gì. 9. 0. 0 phiên bản?

• Zoneinfo và graphlib là hai mô-đun mới
• Các mô-đun được cải tiến như asyncio và ast
• Tối ưu hóa bao gồm thành ngữ cải tiến để gán, xử lý tín hiệu và tích hợp sẵn Python
• Loại bỏ các phương thức và chức năng sai
• Thay vì LL1, một trình phân tích cú pháp mới dựa trên PEG
• Xóa tiền tố và hậu tố bằng các phương thức chuỗi mới
• Generics với gợi ý loại trong bộ sưu tập tiêu chuẩn

64. Trong Python, bộ nhớ được quản lý như thế nào?

• Python private heap space chịu trách nhiệm quản lý bộ nhớ. Một đống riêng chứa tất cả các đối tượng Python và cấu trúc dữ liệu. Người lập trình không thể truy cập đống bí mật này. Thay vào đó, trình thông dịch Python sẽ lo việc đó
• Python cũng bao gồm một trình thu gom rác tích hợp, giúp tái chế tất cả bộ nhớ không sử dụng và cung cấp bộ nhớ đó cho không gian heap
• Quản lý bộ nhớ của Python chịu trách nhiệm phân bổ không gian heap cho các đối tượng Python. API cốt lõi cho phép lập trình viên truy cập vào một số công cụ lập trình

65. Giải thích PYTHONPATH

Đó là một biến môi trường được sử dụng khi bạn nhập một mô-đun. Khi một mô-đun được nhập, PYTHONPATH được kiểm tra để xem liệu các mô-đun đã nhập có xuất hiện trong các thư mục khác nhau hay không. Nó được trình thông dịch sử dụng để xác định mô-đun nào sẽ tải

66. Giải thích biến toàn cục và biến cục bộ trong Python

Biến cục bộ

Biến cục bộ là bất kỳ biến nào được khai báo trong một hàm. Biến này chỉ tồn tại trong không gian cục bộ, không tồn tại trong không gian toàn cầu

Biến toàn cầu

Biến toàn cục là các biến được khai báo bên ngoài hàm hoặc trong không gian toàn cục. Bất kỳ chức năng nào trong chương trình đều có thể truy cập các biến này

67. Trường hợp Python có nhạy cảm không?

Có, Python phân biệt chữ hoa chữ thường

68. Làm cách nào để cài đặt Python trên Windows và đặt biến đường dẫn?

• Tải xuống Python từ https. //www. con trăn. org/tải xuống/
• Cài đặt nó trên máy tính của bạn. Sử dụng dấu nhắc lệnh của bạn, tìm vị trí cài đặt PYTHON trên máy tính của bạn bằng cách nhập cmd python
• Sau đó, trong cài đặt hệ thống nâng cao, hãy tạo một biến mới có tên PYTHON_NAME và dán đường dẫn đã sao chép vào đó
• Tìm kiếm biến đường dẫn, chọn giá trị của nó và chọn 'chỉnh sửa'
• Nếu giá trị không có dấu chấm phẩy ở cuối, hãy thêm một dấu chấm phẩy rồi nhập %PYTHON HOME%

69. Có cần thụt lề trong Python không?

Cần phải thụt lề trong Python. Nó chỉ định một khối mã hóa. Một khối thụt vào chứa tất cả mã cho vòng lặp, lớp, hàm, v.v. Thông thường, bốn ký tự khoảng trắng được sử dụng. Mã của bạn sẽ không thực thi chính xác nếu nó không được thụt lề và nó cũng sẽ tạo ra lỗi

70. Trên Unix, làm thế nào để bạn làm cho tập lệnh Python có thể thực thi được?

Tệp tập lệnh phải bắt đầu bằng #. /usr/bin/env con trăn

71. Việc sử dụng bản thân trong Python là gì?

Bản thân được sử dụng để đại diện cho thể hiện của lớp. Trong Python, bạn có thể truy cập các thuộc tính và phương thức của lớp bằng từ khóa này. Nó kết nối các thuộc tính với các đối số. Bản thân xuất hiện trong nhiều ngữ cảnh và thường bị nhầm với một thuật ngữ. Bản thân không phải là một từ khóa trong Python, không giống như trong C++

72. Các chữ trong Python là gì?

Đối với các kiểu dữ liệu nguyên thủy, một chữ trong mã nguồn Python biểu thị một giá trị cố định

73. Các loại chữ trong Python là gì?

Đối với các kiểu dữ liệu nguyên thủy, một chữ trong mã nguồn Python biểu thị một giá trị cố định. Sau đây là 5 loại chữ trong Python

• Chuỗi chữ. Một chuỗi ký tự được hình thành bằng cách gán một số văn bản cho một biến được chứa trong dấu ngoặc đơn hoặc dấu ngoặc kép. Chỉ định văn bản nhiều dòng được đặt trong ba dấu ngoặc kép để tạo ra các chữ nhiều dòng
• chữ số. Chúng có thể chứa các giá trị số là giá trị dấu phẩy động, số nguyên hoặc số phức
• nhân vật theo nghĩa đen. Nó được tạo bằng cách đặt một ký tự đơn trong dấu ngoặc kép
• Boolean chữ. Đúng hay sai
• bộ sưu tập văn học. Có bốn loại chữ như bộ sưu tập danh sách, bộ chữ, bộ chữ, chữ từ điển và chữ bộ

74. Mô-đun Python là gì?

Các mô-đun Python là các tệp chứa mã Python. Hàm, lớp hoặc biến có thể được sử dụng trong mã này. Một mô-đun Python là một. tệp py chứa mã có thể được thực thi. Sau đây là các mô-đun tích hợp thường được sử dụng

• JSON
• thời gian dữ liệu
• ngẫu nhiên
• môn Toán
• hệ thống
• hệ điều hành

75. Có cái gì bên trong__?

_init_ là hàm tạo hoặc phương thức trong Python. Phương thức này được sử dụng để cấp phát bộ nhớ khi một đối tượng mới được tạo

76. Hàm Lambda là gì?

Hàm lambda là một loại hàm ẩn danh. Hàm này có thể nhận bao nhiêu tham số tùy thích, nhưng chỉ cần một câu lệnh

77. Tại sao Lambda được sử dụng trong Python?

Lambda thường được sử dụng trong các trường hợp cần có chức năng ẩn danh trong một khoảng thời gian ngắn. Các hàm lambda có thể được áp dụng theo hai cách khác nhau

• Gán các hàm Lambda cho một biến
• Gói chức năng Lambda vào một chức năng khác

78. Tiếp tục, ngắt và vượt qua hoạt động như thế nào?

Tiếp tục

Khi một điều kiện cụ thể được đáp ứng, điều khiển sẽ được chuyển đến đầu vòng lặp, cho phép chuyển một số phần của vòng lặp

Nghỉ

Khi một điều kiện được đáp ứng, vòng lặp kết thúc và quyền điều khiển được chuyển sang câu lệnh tiếp theo

Vượt qua

Khi bạn cần một đoạn mã theo cú pháp nhưng không muốn thực thi nó, hãy sử dụng mã này. Đây là một hoạt động null.  

79. Trình lặp Python là gì?

Trình vòng lặp là những thứ có thể được lặp đi lặp lại hoặc duyệt qua

80. Phân biệt giữa phạm vi và xrange

Về chức năng, xrange và range cơ bản giống nhau. Cả hai đều cung cấp cho bạn tùy chọn tạo danh sách các số nguyên để sử dụng bất cứ thứ gì bạn muốn. Sự khác biệt duy nhất giữa phạm vi và xrange là phạm vi đó tạo ra một đối tượng danh sách Python trong khi phạm vi x trả về một đối tượng xrange. Điều này đặc biệt đúng nếu bạn đang làm việc với một máy cần nhiều bộ nhớ, chẳng hạn như điện thoại vì phạm vi sẽ sử dụng nhiều bộ nhớ nhất có thể để tạo dãy số, điều này có thể gây ra lỗi bộ nhớ và làm hỏng chương trình của bạn. Nó là một con thú có vấn đề về trí nhớ

81. unpickling và pickling là gì?

Mô-đun Pickle lấy bất kỳ đối tượng Python nào và chuyển đổi nó thành một biểu diễn chuỗi, sau đó chuyển đổi thành một tệp bằng phương thức kết xuất. Điều này được gọi là ngâm. Unpickling là quá trình khôi phục các đối tượng Python gốc từ một biểu diễn văn bản được lưu trữ

82. Máy phát điện trong Python là gì?

Các hàm trả về một tập hợp các mục có thể lặp lại được gọi là trình tạo

83. Làm thế nào để bạn sao chép một đối tượng trong Python?

Câu lệnh gán [= toán tử] trong Python không sao chép đối tượng. Thay vào đó, nó thiết lập một kết nối giữa đối tượng hiện có và tên của biến mục tiêu. Mô-đun sao chép được sử dụng để tạo các bản sao của một đối tượng trong Python. Hơn nữa, mô-đun sao chép cung cấp hai tùy chọn để tạo bản sao của một đối tượng nhất định –

Sao chép sâu. Bản sao sâu sao chép đệ quy tất cả các giá trị từ đối tượng nguồn sang đối tượng đích, bao gồm các đối tượng được tham chiếu bởi đối tượng nguồn

từ bản sao nhập bản sao, bản sao sâu

danh sách_1 = [1, 2, [3, 5], 4]

## bản sao nông

danh sách_2 = bản sao [danh sách_1]

danh sách_2[3] = 7

danh sách_2[2]. nối thêm[6]

danh sách_2    # đầu ra => [1, 2, [3, 5, 6], 7]

list_1    # đầu ra => [1, 2, [3, 5, 6], 4]

## bản sao sâu

list_3 = deepcopy[list_1]

danh sách_3[3] = 8

danh sách_3[2]. nối thêm[7]

list_3    # đầu ra => [1, 2, [3, 5, 6, 7], 8]

list_1    # đầu ra => [1, 2, [3, 5, 6], 4]

Bản sao nông. Một bản sao bit-khôn ngoan của một đối tượng được gọi là một bản sao nông. Các giá trị trong đối tượng được sao chép giống hệt với các giá trị trong đối tượng ban đầu. Nếu một trong các giá trị là tham chiếu đến một đối tượng khác, thì chỉ các địa chỉ tham chiếu của nó được sao chép

84. Trong Python, các đối số được cung cấp bởi giá trị hoặc tham chiếu?

Vượt qua giá trị. Bản sao của mặt hàng thực tế được thông qua. Thay đổi giá trị của bản sao của đối tượng không ảnh hưởng đến giá trị của đối tượng ban đầu

Chuyển qua tham chiếu. Đối tượng thực tế được thông qua như một tài liệu tham khảo. Giá trị của đối tượng cũ sẽ thay đổi nếu giá trị của đối tượng mới bị thay đổi

Các đối số được truyền bằng tham chiếu trong Python

def appendNumber[arr]

mảng. nối thêm[4]

mảng = [1, 2, 3]

in[arr]  #Output. => [1, 2, 3]

appendNumber[mảng]

in[arr]  #Output. => [1, 2, 3, 4]

85. Làm cách nào để xóa một tệp trong Python?

Sử dụng lệnh os. remove[file_name] để xóa một tệp trong Python

86. Giải thích hàm join[] và split[] trong Python

Hàm join[] có thể được sử dụng để kết hợp danh sách các chuỗi dựa trên dấu phân cách thành một chuỗi

Hàm split[] có thể được sử dụng để tách một chuỗi thành một danh sách các chuỗi dựa trên dấu phân cách

string = "Đây là một chuỗi. "

string_list = chuỗi. split[' '] #delimiter là ký tự ‘dấu cách’ hoặc ‘ ‘

in[string_list] #output. ['Đây', 'là', 'a', 'chuỗi. ']

in[' '. tham gia [string_list]] #output. Đây là một chuỗi

87. Giải thích **kwargs và *args

* lập luận

• Định nghĩa hàm sử dụng cú pháp *args để truyền các tham số có độ dài thay đổi
• "*" biểu thị độ dài thay đổi, trong khi "args" là tên tiêu chuẩn. Bất kỳ khác sẽ đủ

**kwargs

• **kwargs là một cú pháp đặc biệt để truyền các đối số từ khóa có độ dài thay đổi cho các hàm
• Khi một biến được truyền cho một hàm, nó được gọi là đối số có từ khóa
• "Kwargs" cũng được sử dụng theo quy ước ở đây. Bạn được tự do sử dụng bất kỳ tên nào khác

88. Chỉ mục tiêu cực là gì và tại sao chúng được sử dụng?

• Các chỉ mục từ cuối danh sách, bộ hoặc chuỗi được gọi là chỉ mục phủ định
• Arr[-1] biểu thị phần tử cuối cùng của mảng. Arr[]

89. Bạn sẽ viết hoa chữ cái đầu tiên của chuỗi như thế nào?

Hàm Capitalize[] trong Python viết hoa chữ cái đầu tiên của chuỗi. Nó trả về văn bản gốc nếu chuỗi đã chứa một chữ in hoa ở đầu

90. Bạn sẽ sử dụng phương pháp nào để chuyển đổi một chuỗi thành chữ thường?

Hàm Lower[] có thể được sử dụng để chuyển đổi một chuỗi thành chữ thường

91. Trong Python, làm thế nào để bạn nhận xét nhiều dòng?

Bình luận có nhiều dòng được gọi là bình luận nhiều dòng. Một # phải đặt trước tất cả các dòng sẽ được nhận xét. Bạn cũng có thể sử dụng phím tắt thuận tiện để nhận xét một vài dòng. Tất cả những gì bạn phải làm là giữ phím ctrl và nhấp chuột trái vào bất kỳ đâu bạn muốn ký tự # xuất hiện, sau đó nhập ký tự # một lần. Thao tác này sẽ thêm nhận xét vào mỗi dòng bạn đặt con trỏ

92. docstrings là gì?

Docstrings là chuỗi tài liệu. Trong ba trích dẫn là những tài liệu này. Chúng không được phân bổ cho bất kỳ biến nào và do đó, chúng cũng có thể được sử dụng làm nhận xét

93. Mục đích của các toán tử 'không', 'là' và 'trong' là gì?

Các chức năng đặc biệt được gọi là toán tử. Chúng lấy một hoặc nhiều giá trị đầu vào và xuất kết quả

không- trả về nghịch đảo của giá trị boolean

is- trả về true khi cả hai toán hạng đều đúng

xác định xem một phần tử nhất định có mặt trong một chuỗi hay không

94. Hàm help[] và dir[] dùng để làm gì trong Python?

Cả help[] và dir[] đều có sẵn từ trình thông dịch Python và được sử dụng để cung cấp danh sách ngắn gọn các hàm dựng sẵn

hàm dir[]. Các biểu tượng đã xác định được hiển thị bằng hàm dir[]

chức năng trợ giúp []. Hàm help[] hiển thị chuỗi tài liệu và cũng cho phép bạn truy cập trợ giúp cho các mô-đun, từ khóa, thuộc tính và các mục khác

95. Tại sao tất cả bộ nhớ không được phân bổ lại khi Python thoát?

• Khi Python thoát, một số mô-đun Python, đặc biệt là những mô-đun có tham chiếu vòng tròn đến các đối tượng khác hoặc các đối tượng được tham chiếu từ không gian tên chung, không nhất thiết phải được giải phóng hoặc hủy cấp phát
• Python sẽ cố gắng hủy phân bổ/hủy tất cả các đối tượng khác khi thoát vì nó có cơ chế dọn dẹp hiệu quả của riêng nó
• Rất khó để cấp phát lại bộ nhớ đã được thư viện C dành riêng

96. Từ điển trong Python là gì?

Dictionary là một trong những kiểu dữ liệu có sẵn của Python. Nó thiết lập sự tương ứng một-một giữa các khóa và giá trị. Các khóa và giá trị từ điển được lưu trữ theo cặp trong từ điển. Các phím được sử dụng để lập chỉ mục từ điển

97. Trong Python, làm cách nào để bạn sử dụng các toán tử bậc ba?

Toán tử bậc ba là toán tử để hiển thị các câu điều kiện. Điều này được tạo thành từ các giá trị đúng hoặc sai và một câu lệnh phải được đánh giá

98. Giải thích các phương thức split[], sub[] và subn[] của mô-đun "re" trong Python

Mô-đun "tái" của Python cung cấp ba cách để sửa đổi chuỗi. họ đang

tách ra []. một mẫu biểu thức chính quy được sử dụng để "tách" một chuỗi thành một danh sách

subn[]. Nó hoạt động tương tự như sub[], trả về chuỗi mới cũng như số lần thay thế

phụ[]. xác định tất cả các chuỗi con khớp với mẫu biểu thức chính quy và thay thế chúng bằng một chuỗi mới

99. Chỉ mục tiêu cực là gì và tại sao chúng ta sử dụng chúng?

Chuỗi Python được lập chỉ mục và chúng bao gồm cả giá trị dương và âm. Các số dương được lập chỉ mục với '0' là chỉ mục đầu tiên và '1' là chỉ mục thứ hai, v.v.

Chỉ mục cho số âm bắt đầu bằng '-1', là chỉ số cuối cùng trong chuỗi và kết thúc bằng '-2', là chỉ số áp chót và chuỗi tiếp tục như một số dương. Chỉ mục phủ định được sử dụng để loại bỏ tất cả các khoảng cách dòng mới khỏi chuỗi và cho phép nó chấp nhận ký tự cuối cùng S[. -1]. Chỉ mục phủ định cũng có thể được sử dụng để biểu thị đúng thứ tự của chuỗi

100. Giải thích các gói Python

Các gói trong Python là các không gian tên chứa nhiều mô-đun

101. Các loại Python tích hợp là gì?

Đưa ra dưới đây là các loại Python tích hợp

• Chức năng tích hợp sẵn
• Boolean
• Chuỗi
• Số phức
• dấu phẩy động
• số nguyên

102. Lợi ích của mảng NumPy so với danh sách Python [lồng nhau] là gì?

• Danh sách trong Python là các thùng chứa đa năng hữu ích. Chúng cho phép chèn, xóa, nối thêm và nối nhanh [tương đối], trong cách hiểu danh sách Python làm cho chúng trở nên đơn giản để tạo và vận hành
• Họ có một số hạn chế. chúng không kích hoạt các hoạt động "được véc tơ hóa" như phép cộng và phép nhân theo từng phần tử và vì chúng có thể bao gồm các đối tượng thuộc các loại khác nhau, nên Python phải duy trì thông tin loại cho từng phần tử và thực thi mã gửi loại trong khi làm việc với nó
• Mảng NumPy nhanh hơn và NumPy đi kèm với một số tính năng, bao gồm biểu đồ, đại số, tuyến tính, thống kê cơ bản, tìm kiếm nhanh, tích chập, FFT, v.v.

103. Cách tốt nhất để thêm giá trị vào mảng Python là gì?

Các thủ tục append[],extend[],insert[i,x] có thể được sử dụng để thêm các phần tử vào một mảng

104. Cách tốt nhất để xóa các giá trị khỏi mảng Python là gì?

Các phương thức pop[] và remove[] có thể được sử dụng để loại bỏ các phần tử khỏi một mảng. Sự khác biệt giữa hai hàm này là một hàm trả về giá trị đã xóa trong khi hàm kia thì không

105. Có khái niệm Lập trình hướng đối tượng [OOps] trong Python không?

Python là ngôn ngữ máy tính tập trung vào các đối tượng. Điều này chỉ ra rằng chỉ cần xây dựng một mô hình đối tượng, mọi chương trình đều có thể được giải quyết bằng Python. Mặt khác, Python có thể được sử dụng làm cả ngôn ngữ thủ tục và ngôn ngữ có cấu trúc

106. Phân biệt giữa sao chép sâu và nông

Khi một loại phiên bản mới được hình thành, một bản sao nông được sử dụng để duy trì các giá trị đã được sao chép trong phiên bản trước đó. Bản sao nông được sử dụng để sao chép các con trỏ tham chiếu giống như cách các giá trị được sao chép. Các tham chiếu này đề cập đến các đối tượng gốc và bất kỳ sửa đổi nào được thực hiện đối với bất kỳ thành viên nào của lớp sẽ có tác động đến bản gốc. Bản sao nông cho phép thực thi chương trình nhanh hơn và phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu được sử dụng

Sao chép sâu là một kỹ thuật để lưu trữ các giá trị đã sao chép trước đó. Các con trỏ tham chiếu đến các đối tượng không được sao chép trong quá trình sao chép sâu. Nó tạo một tham chiếu đến một đối tượng và lưu trữ đối tượng mới được tham chiếu bởi một đối tượng khác. Những thay đổi được thực hiện đối với bản gốc sẽ không ảnh hưởng đến bất kỳ bản sao tiếp theo nào sử dụng mục này. Sao chép sâu làm chậm hiệu suất chương trình bằng cách tạo nhiều bản sao của từng đối tượng được gọi

107. Thư viện Python là gì?

Thư viện Python là một nhóm các gói Python. Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn và nhiều thư viện Python khác được sử dụng rộng rãi

108. Tại sao phân chia được sử dụng?

Trong Python, hàm split[] dùng để tách một chuỗi

109. Làm thế nào đạt được đa luồng trong Python?

• Mặc dù Python bao gồm một mô-đun đa luồng, nhưng thường không nên sử dụng nó nếu bạn muốn đa luồng để tăng tốc mã của mình
• Vì điều này xảy ra quá nhanh, nên mắt người có thể thấy rằng các luồng của bạn đang chạy song song, nhưng thực ra chúng đang chia sẻ cùng một lõi CPU
• Khóa phiên dịch toàn cầu là một khái niệm Python [GIL]. Chỉ một trong các 'luồng' của bạn có thể thực thi tại một thời điểm, nhờ có GIL. Một luồng lấy GIL, thực hiện một số công việc và sau đó chuyển GIL cho luồng sau

110. Các lớp được tạo bằng Python như thế nào?

Từ khóa class trong Python được sử dụng để xây dựng một lớp

111. Khung dữ liệu gấu trúc là gì?

Khung dữ liệu là cấu trúc dạng bảng và có thể thay đổi 2D để biểu diễn dữ liệu với các hàng và cột được gắn nhãn

112. Giải thích về khỉ vá trong Python

Các bản vá khỉ chỉ được sử dụng trong Python để cập nhật động thời gian chạy cho một lớp hoặc mô-đun

113. Mô-đun Python được nhập như thế nào?

Từ khóa nhập khẩu có thể được sử dụng để nhập các mô-đun

114. Kế thừa trong Python là gì?

Kế thừa cho phép một lớp có được tất cả các thành viên của lớp khác [ví dụ: thuộc tính và phương thức]. Kế thừa cho phép tái sử dụng mã, giúp phát triển và bảo trì ứng dụng dễ dàng hơn

115. Các loại kế thừa khác nhau trong Python là gì?

Sau đây là các loại kế thừa khác nhau trong Python

• thừa kế duy nhất. Các thành viên của một siêu lớp duy nhất được mua lại bởi một lớp dẫn xuất
• đa thừa kế. Nhiều hơn một lớp cơ sở được kế thừa bởi một lớp dẫn xuất
• kế thừa đa cấp. D1 là lớp dẫn xuất được kế thừa từ cơ sở 1 trong khi D2 được kế thừa từ cơ sở 2
• Kế thừa phân cấp. Bạn có thể kế thừa bất kỳ số lớp con nào từ một lớp cơ sở duy nhất

116. Đa kế thừa có khả thi trong Python không?

Một lớp có thể được kế thừa từ nhiều lớp cha, được gọi là đa kế thừa. Ngược lại với Java, Python cho phép đa thừa kế

117. Giải thích tính đa hình trong Python

Khả năng có nhiều dạng khác nhau được gọi là đa hình. Ví dụ: nếu lớp cha có một phương thức tên là ABC, thì lớp con cũng có thể có một phương thức tên là ABC với các tham số và biến riêng của nó. Python làm cho tính đa hình trở nên khả thi

118. Đóng gói trong Python là gì?

Đóng gói đề cập đến việc nối mã và dữ liệu. Đóng gói được thể hiện thông qua một lớp Python

119. Trong Python, làm thế nào để bạn trừu tượng hóa dữ liệu?

Chỉ các chi tiết cần thiết được cung cấp, trong khi quá trình triển khai bị ẩn khỏi chế độ xem. Các giao diện và lớp trừu tượng có thể được sử dụng để làm điều này trong Python

120. Trình xác định quyền truy cập có được sử dụng trong Python không?

Quyền truy cập vào một biến đối tượng hoặc hàm không bị giới hạn trong Python. Để bắt chước hành vi của các bộ xác định quyền truy cập được bảo vệ và riêng tư, Python đưa ra ý tưởng thêm tiền tố vào tên của biến, hàm hoặc phương thức bằng một dấu gạch dưới đơn hoặc kép

121. Làm cách nào để tạo một lớp trống trong Python?

Một lớp không có mã được định nghĩa trong khối của nó được gọi là lớp trống. Từ khóa pass có thể được sử dụng để tạo ra nó. Tuy nhiên, bạn có thể tạo các đối tượng của lớp này bên ngoài lớp. Khi được sử dụng trong Python, lệnh PASS không có tác dụng

122. Một đối tượng[] làm gì?

Nó tạo ra một đối tượng đặc biệt làm nền tảng cho tất cả các lớp. Nó cũng không chấp nhận bất kỳ tham số nào

123. Viết chương trình Python để tạo tam giác Sao

1

2

3

4

def pyfunc[r]

cho x trong phạm vi [r]

in[' '*[r-x-1]+'*'*[2*x+1]]

pyfunc[9]

đầu ra

*

***

*****

*******

*********

************

***************

***************

******************

124. Viết chương trình tạo dãy Fibonacci bằng Python

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

# Nhập số lượng từ cần thiếtnbsp;#0,1,1,2,3,5

a=int[input["Nhập điều khoản"]]

f=0;#phần tử đầu tiên của chuỗi

s=1#phần tử thứ hai của chuỗi

nếu a=0

print["Chuỗi yêu cầu là",f]

khác

in[f,s,end=" "]

cho x trong phạm vi [2, a]

in [tiếp theo, kết thúc = ""]

f=s

s=tiếp theo

đầu ra. Nhập các điều khoản 5 0 1 1 2 3

125. Tạo một chương trình Python để kiểm tra xem một chuỗi có phải là Palindrome không

a=input["nhập dãy"]

b=a[. -1]

nếu a==b

in ["bảng màu"]

khác

print["Không phải bảng màu"]

đầu ra. nhập dãy 323 palindrome

126. Tạo một lớp lót để đếm xem có bao nhiêu chữ in hoa trong một tệp. Ngay cả khi tệp quá lớn để vừa với bộ nhớ, mã của bạn vẫn hoạt động

1

2

3

4

5

6

với open[SOME_LARGE_FILE] dưới dạng fh

đếm = 0

văn bản = fh. đọc[]

cho ký tự trong văn bản

nếu nhân vật. isupper[]

đếm += 1

Hãy để chúng tôi chuyển đổi điều này thành một dòng duy nhất

1

đếm tổng [1 cho dòng trong fh cho ký tự trong dòng nếu ký tự. isupper[]]

127. Bạn có thể viết thuật toán sắp xếp với tập dữ liệu số không?

1

2

3

4

danh sách = ["1", "4", "0", "6", "9"]

danh sách = [int[i] cho tôi trong danh sách]

danh sách. loại[]

in [danh sách]

128. Kiểm tra mã được đưa ra dưới đây, liệt kê giá trị cuối cùng của A0, A1 …An

1

2

3

4

5

6

7

A0 = dict[zip[['a','b','c','d','e'],[1,2,3,4,5]]]

A1 = phạm vi[10]A2 = đã sắp xếp[[i cho tôi trong A1 nếu tôi trong A0]]

A3 = đã sắp xếp[[A0[s] cho s trong A0]]

A4 = [i cho tôi trong A1 nếu tôi trong A3]

A5 = {tôi. i*i cho tôi trong A1}

A6 = [[i,i*i] cho tôi trong A1]

bản in [A0,A1,A2,A3,A4,A5,A6]

Đây là câu trả lời

A0 = {'a'. 1, 'c'. 3, 'b'. 2, 'e'. 5, 'd'. 4} # thứ tự có thể thay đổi

A1 = phạm vi [0, 10]

A2 = []

A3 = [1, 2, 3, 4, 5]

A4 = [1, 2, 3, 4, 5]

A5 = {0. 0, 1. 1, 2. 4, 3. 9, 4. 16, 5. 25, 6. 36, 7. 49, 8. 64, 9. 81}

A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49]

129. Flask là gì và giải thích lợi ích của nó

Flask là một microframework web Python dựa trên giấy phép BSD. Hai trong số các phụ thuộc của nó là Werkzeug và Jinja2. Điều này có nghĩa là nó sẽ có ít phụ thuộc thư viện bên ngoài, nếu có. Nó làm nhẹ khung trong khi giảm phụ thuộc cập nhật và lỗ hổng bảo mật

Phiên chỉ là một cách ghi nhớ thông tin từ yêu cầu này sang yêu cầu tiếp theo. Phiên trong bình sử dụng cookie đã ký để cho phép người dùng kiểm tra và chỉnh sửa nội dung của phiên. Nếu người dùng chỉ có khóa bí mật, họ có thể thay đổi phiên. Bình giữ nhiệt. chìa khoá bí mật

130. Django có tốt hơn so với Flask không?

Bản đồ Django và Flask URL hoặc địa chỉ được nhập vào trình duyệt web vào các hàm Python

Flask dễ sử dụng hơn Django, nhưng nó không giúp được gì nhiều cho bạn, vì vậy bạn sẽ phải chỉ định các chi tiết cụ thể, trong khi Django giúp được rất nhiều cho bạn và bạn sẽ không phải làm gì cả. Django có mã viết sẵn mà người dùng phải kiểm tra, trong khi Flask cho phép người dùng viết mã của riêng họ, giúp dễ nắm bắt hơn. Cả hai đều xuất sắc về mặt kỹ thuật và có những ưu điểm và nhược điểm riêng

131. Phân biệt giữa Kim tự tháp, Django và Flask

• Kim tự tháp được thiết kế cho các ứng dụng lớn hơn. Nó mang lại cho các nhà phát triển sự linh hoạt và cho phép họ sử dụng các công cụ thích hợp cho các dự án của họ. Cơ sở dữ liệu, cấu trúc URL, kiểu tạo khuôn mẫu và các tùy chọn khác đều có sẵn cho nhà phát triển. Kim tự tháp có thể dễ dàng tùy chỉnh
• Flask là một "microframework" được thiết kế cho các ứng dụng nhỏ với nhu cầu đơn giản. Các thư viện bên ngoài được yêu cầu trong một bình. Bình bây giờ đã sẵn sàng để sử dụng
• Django, giống như Kim tự tháp, có thể được sử dụng cho các ứng dụng lớn hơn. Nó có một ORM trong đó

132. Trong NumPy, bạn sẽ đọc dữ liệu CSV thành một mảng như thế nào?

Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phương thức genfromtxt[] với dấu phẩy làm dấu phân cách

133. GIL là gì?

Thuật ngữ GIL là viết tắt của Khóa thông dịch viên toàn cầu. Đây là một mutex giúp đồng bộ hóa luồng bằng cách ngăn chặn các bế tắc bằng cách hạn chế quyền truy cập vào các đối tượng Python. GIL hỗ trợ đa nhiệm [và không tính toán song song]

134. PIP là gì?

PIP biểu thị Gói cài đặt Python. Nó được sử dụng để cài đặt các mô-đun Python khác nhau. Đó là tiện ích dòng lệnh tạo giao diện hợp nhất để cài đặt các mô-đun Python khác nhau. Nó tìm kiếm gói trên internet và cài đặt nó vào thư mục làm việc mà không yêu cầu bất kỳ sự can thiệp nào của người dùng

135. Việc sử dụng các phiên trong khung Django là gì?

Django có tính năng phiên cho phép bạn lưu trữ và truy xuất dữ liệu cho từng khách truy cập trang web. Django cô lập quá trình gửi và nhận cookie bằng cách giữ tất cả dữ liệu cần thiết ở phía máy chủ và chèn cookie ID phiên ở phía máy khách

136. Viết chương trình kiểm tra xem tất cả các số trong một dãy có phải là duy nhất không

def check_distinct[data_list]

nếu len[data_list] == len[set[data_list]]

trả về Đúng

khác

trả về Sai;

print[check_distinct[[1,6,5,8]]]     #Prints True

print[check_distinct[[2,2,5,5,7,8]]] #Prints Sai

137. Toán tử trong Python là gì?

Toán tử là một ký hiệu được áp dụng cho một tập hợp các giá trị để tạo ra kết quả. Một nhà điều hành thao tác toán hạng. Chữ số hoặc biến chứa giá trị được gọi là toán hạng. Các toán tử đơn nguyên, nhị phân và ternary đều có thể. Toán tử một ngôi, chỉ yêu cầu một toán hạng, toán tử nhị phân, yêu cầu hai toán hạng và toán tử ba ngôi, yêu cầu ba toán hạng

138. Các loại toán tử khác nhau trong Python là gì?

• Toán tử bitwise
• Toán tử nhận dạng
• nhà khai thác thành viên
• Toán tử logic
• Toán tử gán
• Toán tử quan hệ
• toán tử số học

139. Làm cách nào để viết một chuỗi Unicode bằng Python?

Loại Unicode cũ đã được thay thế bằng loại "str" ​​trong Python 3 và chuỗi hiện được coi là Unicode theo mặc định. Sử dụng nghệ thuật. Tiêu đề. encode["utf-8"] , chúng ta có thể tạo một chuỗi Unicode

140. Giải thích sự khác biệt giữa Python 2. x và Python3. x?

Trăn 2. x là phiên bản cũ hơn của ngôn ngữ lập trình Python. Trăn 3. x là phiên bản mới nhất. Trăn 2. x không còn được hỗ trợ. Trăn 3. x là hiện tại và tương lai của ngôn ngữ

Trong Python2, một chuỗi vốn là ASCII, trong khi ở Python 3, nó là Unicode

141. Làm cách nào để gửi email bằng ngôn ngữ Python?

Python bao gồm các thư viện smtplib và email để gửi email. Nhập các mô-đun này vào tập lệnh thư mới được tạo và gửi thư cho người dùng đã được xác thực

142. Viết chương trình cộng hai số nguyên >0 không dùng toán tử cộng

def add_nums[num1, num2]

trong khi số2. = 0

dữ liệu = num1 và num2

số1 = số1^số2

số2 = dữ liệu