
隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,這個(gè)領(lǐng)域也正在不斷的進(jìn)入人們的眼簾,并且?guī)砹撕芏?、很大的工作機(jī)會,隨著這些機(jī)會的誕生,Python在這個(gè)機(jī)會中也在不斷的發(fā)展壯大,因?yàn)镻ython不像其他語言一樣復(fù)雜,Python簡單易學(xué)容易被人們接受。并且這并不是我一個(gè)人在這里瞎說就可以證明的,在2019年6月PYPL流行程序設(shè)計(jì)語言中,Python排在第一位占到了28.08%,是第二名Java和第三名Javascript的和,并且還在不斷的上漲中。
而且在另外一個(gè)編程語言TIOBE指數(shù)排行榜中,Python排在了第三位,排在第一位和第二位的是Java和C語言。并且排行榜還預(yù)測認(rèn)為Python會在3-4年取代C和Java,而原因是軟件工程行業(yè)正在不斷的蓬勃發(fā)展,吸引了很多新人進(jìn)入該領(lǐng)域,Java和C對于初學(xué)者來說一些困難,而Python相對于這兩種語言來說,太過于簡單了。
站在這里,我認(rèn)為現(xiàn)在正在看這篇文章的你想要找一份有關(guān)于Python的工作,不然你也不會點(diǎn)進(jìn)來不是,你可能是一個(gè)Python的初學(xué)者,或者說已經(jīng)在Python工作崗位上已經(jīng)工作過了,但是如果你還需要找一份Python的工作的話,你可能需要證明你知道如何使用Python。以下是一些涉及與Python相關(guān)的基礎(chǔ)技能的問題。重點(diǎn)放在語言本身,而不是任何特定的包或框架。
某種程度上來說,我還沒有遇到過這么難的面試,如果你能輕松的答對這些問題,找到正確的答案,那么就快去找份工作吧。
本教程不打算涵蓋所有的工作場所因?yàn)椴煌墓椭鲿圆煌姆绞较蚰闾岢霾煌膯栴}; 他們會有各自的習(xí)慣; 他們重視的內(nèi)容也是不同的。他們會以不同的方式測試你。有些老板會讓你坐在電腦前,要求你解決簡單的問題; 有些會讓你在白板前站起來做類似的事; 有些人會給你一個(gè)需要讓你回家解決的問題,方便節(jié)省他們的時(shí)間;而還有些人會和你談?wù)劇?/span>
而對程序員的最佳測試實(shí)際上就是編程。使用簡單的教程測試是一件困難的事情。因此,為了面試過程中的加分,請確保你真的掌握了解決問題的方法。如果你真的很明白這些方法,那么你就可以利用解決問題的方法,使你獲得勝利。
同樣的,對于軟件工程師的最有效的測試實(shí)際上是工程學(xué)。本教程是關(guān)于Python作為一種語言。能夠設(shè)計(jì)高效,有效,可維護(hù)的類層次結(jié)構(gòu)來解決小眾問題是非常了不起的,并且是一項(xiàng)值得追求的技能,但是這就超出了本文的范圍。
本教程不符合PEP8標(biāo)準(zhǔn)。這是有意的,因?yàn)槿缜八觯煌睦习鍖⒆裱煌牧?xí)慣。你需要適應(yīng)公司的文化。因?yàn)閷?shí)用性勝過一切。
本教程另一個(gè)不足之處是不夠簡潔。我不想只是向你提出問題和答案,而是希望有些事情可以解決。我希望你能夠理解,或者至少理解的足夠好,這樣你們對任何有問題的話題能夠進(jìn)一步的去解釋
Python到底是什么,你可以在回答中與其他技術(shù)進(jìn)行比較(加分項(xiàng))。
回答
以下是幾個(gè)要點(diǎn):
為什么這很重要:
如果你正在申請的是Python職位,你應(yīng)該知道它是什么以及為什么它如此酷。
填寫遺漏的代碼:
def print_directory_contents(sPath):
"""
這個(gè)函數(shù)接受一個(gè)目錄的名稱
并且打印該目錄中的路徑文件
包含目錄以及目錄中的任何文件
這個(gè)函數(shù)類似于os.walk。
但是請不要使用這個(gè)模塊系統(tǒng)。
輸入你的答案
我們對你使用嵌套結(jié)構(gòu)的能力很感興趣
"""
fill_this_in
回答
def print_directory_contents(sPath):
import os
for sChild in os.listdir(sPath):
sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
print_directory_contents(sChildPath)
else:
print(sChildPath)
特別注意
為什么這很重要:
查看下面的代碼,寫下A0,A1,...An的最終值。
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = sorted([i for i in A1 if i in A0])
A3 = sorted([A0[s] for s in A0])
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]
如果你不知道什么是zip那么不用緊張。沒有一個(gè)理智的雇主會要求你熟記標(biāo)準(zhǔn)庫。這是help(zip)的輸出。
zip(...)
zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)]
Return a list of tuples, where each tuple contains the i-th element
from each of the argument sequences. The returned list is truncated
in length to the length of the shortest argument sequence.
如果這沒有任何意義,那么就請你花幾分鐘去想清楚你要選擇的方式。
回答
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4} # the order may vary
A1 = range(0, 10) # or [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] in python 2
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], [8, 64], [9, 81]]
為什么這很重要
多線程使用Python。這是個(gè)好主意嗎?列出一些方法可以讓一些Python代碼以并行方式運(yùn)行。
回答
Python不允許真正意義上的多線程。它有一個(gè)多線程包,但如果你想使用多線程來加速你的代碼,那么使用它通常不是一個(gè)好主意。Python有一個(gè)名為全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock(GIL))的結(jié)構(gòu)。GIL確保每次只能執(zhí)行一個(gè)“線程”。一個(gè)線程獲取GIL,做一點(diǎn)工作,然后將GIL傳遞到下一個(gè)線程。這種情況發(fā)生的很快,因此對于人眼看來,你的線程似乎是并行運(yùn)行的,但它們實(shí)際上只是輪流使用相同的CPU核心。所有這些GIL傳遞都增加了運(yùn)行的內(nèi)存。這意味著如果你想讓代碼運(yùn)行得更快,那么使用線程包通常不是一個(gè)好主意。
使用Python的線程包也是有原因的。如果你想同時(shí)運(yùn)行一些東西,并且效率不是一個(gè)問題,那么它就完全沒問題了?;蛘?,如果你正在運(yùn)行需要等待某些事情的代碼(例如某些IO),那么它可能會很有意義。但是線程庫不會讓你使用額外的CPU核心。
多線程可以外包到操作系統(tǒng)(通過多處理),一些調(diào)用Python代碼的外部應(yīng)用程序(例如,Spark或Hadoop),或者Python代碼調(diào)用的一些代碼例如:你可以使用你的Python代碼調(diào)用一個(gè)C函數(shù)來完成昂貴的多線程事務(wù)。
為什么這很重要
因?yàn)镚IL是一個(gè)A-hole。在學(xué)習(xí)GIL之前,很多人花了很多的時(shí)間在他們的Python多線程中遇到了瓶頸。
如何跟蹤代碼的不同版本?
回答:
版本控制!此時(shí),你應(yīng)該表現(xiàn)的非常興奮,并告訴他們你如何使用Git(或任何你最喜歡的)來跟蹤與Granny的通信。Git是我首選的版本控制系統(tǒng),但還有其他版本控制系統(tǒng),例如subversion。
為什么這很重要:
因?yàn)闆]有版本控制的代碼就像沒有杯子的咖啡。有時(shí)我們需要編寫一次性丟棄的腳本,這沒關(guān)系,但是如果你正在處理大量的代碼,版本控制系統(tǒng)將是一個(gè)優(yōu)勢。版本控制有助于跟蹤誰對代碼庫進(jìn)行了哪些更改; 找出Bug是什么時(shí)候引入代碼的; 跟蹤軟件的版本和發(fā)布版本; 在團(tuán)隊(duì)成員之間分發(fā)源代碼; 部署和某些自動(dòng)化。它允許你在破壞代碼之前將代碼轉(zhuǎn)回到自己的代碼之上。等等很多東西。這太棒了。
這段代碼輸出了什么:
def f(x,l=[]):
for i in range(x):
l.append(i*i)
print(l)
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)
回答
[0, 1]
[3, 2, 1, 0, 1, 4]
[0, 1, 0, 1, 4]
為什么重要?
第一個(gè)函數(shù)調(diào)用應(yīng)該相當(dāng)明顯,循環(huán)將0和1附加到空列表中l(wèi).l是指向存儲在內(nèi)存中的列表的變量的名稱。 第二個(gè)調(diào)用通過在新的內(nèi)存塊中創(chuàng)建新列表開始。l然后指向這個(gè)新列表。然后它將0,1和4附加到這個(gè)新列表中。這太好了。 第三個(gè)函數(shù)調(diào)用是奇怪的。它使用存儲在原始內(nèi)存塊中的原始列表。這就是它從0和1開始的原因。
如果你不明白,試試這個(gè):
l_mem = []
l = l_mem # the first call
for i in range(2):
l.append(i*i)
print(l) # [0, 1]
l = [3,2,1] # the second call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print(l) # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
l = l_mem # the third call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print(l) # [0, 1, 0, 1, 4]
什么是猴子補(bǔ)???,這是個(gè)好主意嗎?
回答
猴子補(bǔ)丁是在定義函數(shù)或?qū)ο笠呀?jīng)定義后進(jìn)行更改的行為。例如:
import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大多數(shù)時(shí)候,這是一個(gè)非常糟糕的想法 - 如果事情以明確的方式運(yùn)行,通常是最好的。猴子補(bǔ)丁的一個(gè)原因是測試。該模擬包對此還是非常有用的。
為什么這很重要
它表明你對單元測試中的方法有所了解。你提到避免使用猴子補(bǔ)丁會表明你不是那些喜歡花哨的代碼而不喜歡可維護(hù)代碼的程序員(他們就在那里,而且合作起來會非常糟糕)。它表明你對Python如何在較低層次上工作,如何實(shí)際存儲和調(diào)用函數(shù)等有所了解。
這是什么東西的意思是:*args,**kwargs?我們?yōu)槭裁匆盟兀?/span>
回答
當(dāng)我們不確定要向函數(shù)傳遞多少參數(shù)時(shí),或者我們想向函數(shù)傳遞已存儲的列表或參數(shù)元組時(shí)使用*args。**kwargs用于當(dāng)我們不知道將多少關(guān)鍵字參數(shù)傳遞給函數(shù)時(shí),或者它可以用用于關(guān)鍵字參數(shù)傳遞字典的值。標(biāo)識符args和kwargs是一種約定,你也可以使用*bob,**billy但這不是明智的。
這是一個(gè)小示例:
def f(*args,**kwargs): print(args, kwargs)
l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}
f()
f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print(arg1,arg2, args, kwargs)
f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
為什么關(guān)心?
有時(shí)我們需要將未知數(shù)量的參數(shù)或關(guān)鍵字參數(shù)傳遞給函數(shù)。有時(shí)我們會想要存儲參數(shù)或關(guān)鍵字參數(shù)供以后使用。有時(shí)它只是節(jié)省時(shí)間。
這些對你來說意味著:@classmethod,@staticmethod,@property?
回答背景知識
這些是裝飾者。裝飾器是一種特殊的函數(shù),它既可以獲取函數(shù)并可以返回一個(gè)函數(shù),或者獲取一個(gè)類并返回一個(gè)類。該@符號只是語法糖,允許你以一種易于閱讀的方式裝飾一些東西。
@my_decorator
def my_func(stuff):
do_things
相當(dāng)于
def my_func(stuff):
do_things
my_func = my_decorator(my_func)
實(shí)際答案
裝飾器@classmethod,@staticmethod和@property是在類中定義的函數(shù)的時(shí)候使用。以下是他們的行為方式:
class MyClass(object):
def __init__(self):
self._some_property = "properties are nice"
self._some_other_property = "VERY nice"
def normal_method(*args,**kwargs):
print("calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs))
@classmethod
def class_method(*args,**kwargs):
print("calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs))
@staticmethod
def static_method(*args,**kwargs):
print("calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs))
@property
def some_property(self,*args,**kwargs):
print("calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
return self._some_property
@some_property.setter
def some_property(self,*args,**kwargs):
print("calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
self._some_property = args[0]
@property
def some_other_property(self,*args,**kwargs):
print("calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
return self._some_other_property
o = MyClass()
#未修飾方法的工作原理與普通方法一樣,它們將當(dāng)前實(shí)例(self)作為第一個(gè)參數(shù)
o.normal_method
#
o.normal_method()
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})
o.normal_method(1,2,x=3,y=4)
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# class methods always get the class as the first argument
o.class_method
#
o.class_method()
# class_method((
o.class_method(1,2,x=3,y=4)
# class_method((
# static methods have no arguments except the ones you pass in when you call them
o.static_method
#
o.static_method()
# static_method((),{})
o.static_method(1,2,x=3,y=4)
# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# properties are a way of implementing getters and setters. It's an error to explicitly call them
# "read only" attributes can be specified by creating a getter without a setter (as in some_other_property)
o.some_property
# calling some_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'properties are nice'
o.some_property()
# calling some_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "", line 1, in
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'VERY nice'
# o.some_other_property()
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "", line 1, in
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_property = "groovy"
# calling some_property setter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('groovy',),{})
o.some_property
# calling some_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'groovy'
o.some_other_property = "very groovy"
# Traceback (most recent call last):
# File "", line 1, in
# AttributeError: can't set attribute
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'VERY nice'
想想下面這串代碼,它將輸出什么?
class A(object):
def go(self):
print("go A go!")
def stop(self):
print("stop A stop!")
def pause(self):
raise Exception("Not Implemented")
class B(A):
def go(self):
super(B, self).go()
print("go B go!")
class C(A):
def go(self):
super(C, self).go()
print("go C go!")
def stop(self):
super(C, self).stop()
print("stop C stop!")
class D(B,C):
def go(self):
super(D, self).go()
print("go D go!")
def stop(self):
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場調(diào)研是企業(yè)洞察市場動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03