Veertien geavanceerde Python-interviewvragen (en antwoorden)

In het huidige competitieve technologielandschap kan de juiste Python-ontwikkelaar enorm voordelig zijn voor uw bedrijf, terwijl de verkeerde keuze tot verschillende uitdagingen kan leiden. Ongeschoolde ontwikkelaars zijn traag, schrijven inefficiënte code en hebben een aanzienlijke hoeveelheid training nodig om aan uw normen te voldoen.

Het inhuren van ontwikkelaars met een goed begrip van de fijne kneepjes van Python, de krachtige functies en het gebruik in de praktijk is essentieel voor het bouwen van robuuste en innovatieve toepassingen. De beste manier om dit te doen is door gebruik te maken van een meervoudige wervingsaanpak, compleet met Python-interviewvragen.

Hier vindt u veertien geavanceerde Python-interviewvragen, compleet met voorbeeldantwoorden op hoog niveau, om u te helpen de beste talenten voor uw functie aan te nemen.

Waarom u geavanceerde Python-interviewvragen kan gebruiken in uw wervingsproces?

Geavanceerde Python-interviewvragen zijn een krachtig hulpmiddel waarmee u de meest geschikte kandidaten voor uw functie kunt identificeren. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van het gebruik ervan als onderdeel van uw wervingscampagne.

De Python-vaardigheden van kandidaten testen

Ten eerste en vooral kunt u met geavanceerde Python-interviewvragen de Python-vaardigheden van elke kandidaat testen. Dit scheidt degenen met geavanceerde kennis van de minder ervaren beginners en zorgt ervoor dat kandidaten over de vaardigheden beschikken die nodig zijn om complexe taken uit te voeren.

Als u iemand aanneemt voor een gespecialiseerde functie, kunt u uw vragen aanpassen om ervoor te zorgen dat u de juiste kennis beoordeelt. U wilt bijvoorbeeld Python data-scientist interviewvragen stellen als u op zoek bent naar personen die uitblinken op dit gebied.

Het meten van het probleemoplossend en kritisch denkvermogen

Geavanceerde Python-vragen bieden ook de mogelijkheid om meer te leren over de denkprocessen van elke kandidaat. Hun antwoorden geven u enig inzicht in hun probleemoplossende en kritisch denkvermogen.

U kunt bijvoorbeeld vragen stellen waarbij kandidaten een probleem moeten opsplitsen, moeten nadenken over de componenten ervan en vervolgens een stapsgewijze uitleg moeten geven. De manier waarop zij dit benaderen en hun antwoord presenteren, kan u helpen begrijpen hoe zij denken.

Begrijpen hoe kandidaten presteren onder druk

Door tijdsbeperkingen toe te voegen aan uw Python-interviewvragen kunt u de kandidaten identificeren die goed presteren onder druk. U kunt scenario's uit de echte wereld gebruiken om de uitdagingen te simuleren waarmee kandidaten te maken kunnen krijgen tijdens hun werk bij uw bedrijf, om te zien hoe zij hiermee omgaan.

De communicatieve vaardigheden van kandidaten beoordelen

Het stellen van complexe vragen geeft kandidaten ook de kans om hun communicatieve vaardigheden te demonstreren. Er zijn twee dingen waar u hier naar kunt zoeken.

Ten eerste moeten kandidaten om opheldering kunnen vragen als ze een vraag niet begrijpen. Dit kan u helpen begrijpen hoe zij problemen benaderen, en u kunt inzicht krijgen in de kennis van elk individu door middel van de vragen die zij stellen.

De manier waarop aanvragers hun antwoorden presenteren is ook uiterst belangrijk. Presenteren ze informatie bijvoorbeeld op een duidelijke, beknopte manier die gemakkelijk te begrijpen is voor anderen?

De sterke en zwakke punten van kandidaten begrijpen

Door Linux-specifieke vragen te gebruiken tijdens het wervingsproces kunt u ook de sterke en zwakke punten van elke kandidaat identificeren. Dit is van cruciaal belang om u te helpen beslissen welke het beste bij uw bedrijf past.

Laten we bijvoorbeeld zeggen dat u al een senior Python-ontwikkelaar in dienst heeft die uitblinkt op een bepaald gebied. Het is waarschijnlijk niet het einde van de wereld als een kandidaat op dit gebied een beetje zwak is, omdat hij of zij steun en begeleiding kan krijgen van zijn collega.

Veertien geavanceerde Python-interviewvragen en antwoorden

Hieronder hebben we veertien geavanceerde Python-interviewvragen vermeld die u kunt gebruiken om de vaardigheden van een kandidaat te beoordelen. We hebben voor elke vraag ook voorbeeldantwoorden op hoog niveau gegeven, maar houd er rekening mee dat er vaak meerdere manieren zijn om een Python-probleem op te lossen, dus er kunnen ook andere juiste antwoorden zijn.

Vergeet niet dat u deze vragen kunt aanpassen of wijzigen, zodat ze gericht zijn op vaardigheden en ervaring die direct relevant zijn voor de functie waarvoor u solliciteert.

1. Wat is PIP en hoe gebruikt u het?

Antwoord:

PIP is een Python-pakketbeheerder die wordt gebruikt om de installatie en het beheer van bibliotheken van derden te vereenvoudigen. Enkele van de taken die u hiermee kunt uitvoeren zijn:

• Pakketten installeren met het commando pip install package_name

• Versies opgeven met het commando pip install package_name==version

• Upgraden pakketten met het commando pip install --upgrade package_name

• Pakketten verwijderen met het commando pip uninstall package_name

• Geïnstalleerde pakketten weergeven met het commando pip list

• Pakketten installeren vanuit een requirements.txt bestand met de opdracht pip install -r requirements.txt

Op de meeste moderne systemen is PIP standaard geïnstalleerd, maar het kan zijn dat u dit apart moet installeren als u een versie gebruikt die ouder is dan Python 3.3.

2. Kunt u me vertellen over Django en hoe het wordt gebruikt door Python-developers?

Antwoord:

Django is een krachtig Python-webframework dat ontwikkelaars helpt robuuste, schaalbare en onderhoudbare webapplicaties te creëren. Het biedt een reeks tools, conventies en bibliotheken waarmee ontwikkelaars efficiënt kunnen werken en zich kunnen concentreren op applicatiespecifieke code.

Enkele van de belangrijkste kenmerken van Django zijn:

• Vereenvoudigde formulierverwerking

• Object-relationele mapping (ORM)

• URL-routering en -weergaven

• Een soepele, gebruiksvriendelijke interface voor het beheren van applicatiegegevens

• Gebruikersauthenticatie en toestemmingsbeheer

• Geavanceerde ingebouwde beveiliging

Python developers kunnen Django gebruiken om verschillende soorten webapps te maken, waaronder contentmanagementsystemen (CMS), e-commercewebsites, API's, sociale-mediaplatforms en meer.

3. Wat zijn lokale en globale naamruimten, en hoe worden ze gebruikt bij het programmeren in Python?

Antwoord:

Python-naamruimten zijn containers die de toewijzing van namen aan objecten bevatten. U kunt ze gebruiken om klassen, functies, variabelen en andere objecten in uw code te organiseren en beheren.

Lokale naamruimten worden aangemaakt wanneer functies worden aangeroepen en zijn alleen toegankelijk binnen de functie die ze definieert.

Elke functieaanroep creëert een nieuwe lokale naamruimte, en deze wordt vernietigd wanneer de functie voltooid is. Dit zorgt ervoor dat ze elkaar niet hinderen, en ze zijn ontworpen om naamgevingsconflicten tussen verschillende functies te voorkomen.

Globale naamruimten bestaan daarentegen in het hele Python-script/-model. Het bevat de namen van variabelen die zijn gedefinieerd op het hoogste niveau, en deze variabelen zijn toegankelijk vanuit elk deel van het script.

Globale naamruimten blijven bestaan zolang het script/model in het geheugen aanwezig is, en u kunt globale variabelen wijzigen met behulp van het global trefwoord.

4. Leg de afhandeling van uitzonderingen in Python uit.

Antwoord:

Afhandeling van uitzonderingen verwijst naar het proces van het beheren van en reageren op runtimefouten of onverwachte situaties die kunnen optreden wanneer een programma wordt uitgevoerd.

U kunt deze fouten opvangen en afhandelen met de try, except, else , en finally blokken. Hier is hoe.

1. Plaats de code die een uitzondering/fout kan veroorzaken in het try blok.

2. Gebruik het blok except om de uitzondering op te geven die u probeert te ondervangen. U kunt indien nodig meerdere except blokken toevoegen. Als er een uitzondering wordt gegenereerd in het try blok, wordt de code uitgevoerd in het relevante except blok.

3. Gebruik het else blok om de code toe te voegen die u wilt uitvoeren als er geen uitzonderingen zijn. Dit blok is optioneel.

4. Het finally blok is ook optioneel en wordt als laatste uitgevoerd, ongeacht of er uitzonderingen zijn of niet.

Hier is een voorbeeld waarbij een gebruiker een getal invoert, en er ontstaat een uitzondering als hij een nul of een niet-numeriek getal invoert:

try:

num = int(input("Voer een getal in: "))

resultaat = 10 / num

except ZeroDivisionError:

print("Kan niet delen door nul.")

except ValueError:

print("Ongeldige invoer. Voer een getal in.")

else:

print("Resultaat:", resultaat)

finally:

print("Afhandeling van uitzonderingen voltooid.")

Met de juiste afhandeling van uitzonderingen kunt u crashes als gevolg van onvoorziene fouten voorkomen, informatieve foutmeldingen aan gebruikers verstrekken en foutopsporingsinformatie vastleggen.

5. Leg met code uit hoe je een object in Python zou kopiëren.

Antwoord:

De eenvoudigste manier om een object in Python te kopiëren is met de module copy. Hierdoor kunt u zowel ondiepe als diepe kopieën maken.

Ondiepe kopieën maken nieuwe objecten zonder kopieën van geneste objecten. Hierdoor kunnen wijzigingen aan geneste objecten in het origineel nog steeds invloed hebben op het gekopieerde object. Zo ziet de code eruit voor een ondiepe kopie:

import copy

original_list = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6]]

shallow_copied_list = copy.copy(original_list)

original_list[0][0] = 99 # De originele lijst wijzigen

print(shallow_copied_list) # Wijzigingen worden weerspiegeld in de ondiepe kopie

Aan de andere kant creëren diepe kopieën nieuwe objecten, samen met kopieën van alle geneste objecten. Dit betekent dat wijzigingen in originele geneste objecten niet in de kopie worden weerspiegeld. Zo ziet de code eruit voor een diepe kopie.

import copy

original_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list)

original_list[0][0] = 99 # De originele lijst wijzigen

print(deep_copied_list) # Diepe kopie blijft ongewijzigd

Het is belangrijk op te merken dat niet alle objecten kunnen worden gekopieerd. Objecten die niet kopieerbaar zijn, zullen een uitzondering genereren met de copy module.

6. Wat is PEP 8 en waarom is het belangrijk?

Antwoord:

PEP 8, of Python Enhancement Proposal 8, is de officiële Python-stijlgids voor het schrijven van leesbare en onderhoudbare code. Het bevat duidelijke richtlijnen voor het opmaken van uw code, zodat deze consistent en begrijpelijk is. Dit maakt het voor andere ontwikkelaars gemakkelijker om uw code te lezen, te onderhouden en eraan samen te werken.

Als u ontwikkelaars inhuurt die goed thuis zijn in PEP 8, zullen zij hoogwaardige, consistent geformatteerde code schrijven. Het zorgt er ook voor dat ze effectief kunnen samenwerken met de rest van uw bekwame team.

7. Vertel me hoe u de items op een lijst willekeurig zou rangschikken met Python.

Antwoord:

De eenvoudigste manier om de items op een lijst in Python willekeurig te maken is met de module random. U kunt de functie random.shuffle() gebruiken om de items in willekeurige volgorde te verplaatsen en de originele lijst te wijzigen.

import random

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

# De lijst in willekeurige volgorde afspelen

random.shuffle(my_list)

print(my_list) # De uitvoer zal een geschudde versie van de originele lijst zijn

Als alternatief kunt u random.sample() gebruiken om de items van een lijst willekeurig te maken en ze in een nieuwe lijst op te slaan, in plaats van de oorspronkelijke lijst te wijzigen.

import random

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

# Ontvang een nieuwe geschudde lijst zonder de originele lijst te wijzigen

shuffled_list = willekeurig.sample(mijn_lijst, len(mijn_lijst))

print(shuffled_list) # De uitvoer zal een geschudde versie van het origineel zijn lijst

8. Wat is het Global Interpreter Lock (GIL)? Waarom is het belangrijk?

Antwoord:

De GIL is een mutex die wordt gebruikt door de CPython-interpreter, de meest wijdverspreide implementatie van Python. De belangrijkste functie van de GIL is om de uitvoering van Python-bytecodes te beperken tot een enkele thread.

Dit is om verschillende redenen belangrijk, waaronder het vereenvoudigen van geheugenbeheer over meerdere threads. Het voorkomt ook dat meerdere threads tegelijkertijd toegang krijgen tot gedeelde gegevens, wat gegevensbeschadiging kan veroorzaken.

Ten slotte zorgt de GIL voor compatibiliteit met C-extensiemodellen die niet zijn ontworpen om multi-threading aan te kunnen.

9. Wat doet de niet-lokale instructie?

Antwoord:

In Python wordt de niet-lokale instructie gebruikt om aan te geven dat een variabele in een geneste functie dat niet is lokaal. Hiermee kunt u variabelen in een buitenste, maar niet-globale scope wijzigen vanuit een geneste functie.

Hier is een voorbeeld van hoe u niet-lokaal kunt gebruiken. We gebruiken de niet-lokale instructie om de outer_variable van de outer_function vanuit de inner_function.

def outer_function():

outer_variable = 10

def inner_function():

niet-lokale buitenste_variabele

outside_variable = 20 # Wijzig de variabele in het omsluitende bereik

inner_function()

print("Outer varible:", outer_variable) # Uitvoer: 20

outside_function()

10. Wat is het verschil tussen een Python-pakket en een Python-module?

Antwoord:

Pakketten en modules zijn beide mechanismen voor het organiseren en structureren van code, maar ze hebben verschillende doeleinden en kenmerken.

Om te beginnen is een Python-module een enkel bestand met Python-code. Het kan functies, variabelen en andere objecten definiëren die elders in uw programma worden gebruikt. Daarom zijn modules bijzonder nuttig voor het organiseren van gerelateerde code in afzonderlijke bestanden, waardoor u uw codebase eenvoudig kunt beheren en het hergebruik van code kunt verbeteren.

Ondertussen zijn pakketten codepakketten die meerdere modules en/of subpakketten bevatten. Hierdoor kunt u gerelateerde modules in één map organiseren.

Pakketten zijn vooral belangrijk voor grotere projecten waarbij meerdere codebestanden en functionaliteiten betrokken zijn.

11. Hoe zou u Python gebruiken om elk tiende item uit een lijst op te halen?

Antwoord:

De eenvoudigste manier om elk tiende item uit een lijst op te halen is met een techniek genaamd “slicing”. Hier is een voorbeeld van hoe u het doet:

original_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 , 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

# Haal elk tiende item op met segmentnotatie

elk_10e_item = original_list[::10]

print(elk_10e_item)

Dit voorbeeld retourneert 0, 10 en 20. Als u met een ander getal wilt beginnen, kunt u elk_10e_item = original_list[ ::10] regel.

elk_10e_item_start_van_index_2 = originele_lijst[2::10]

print(elk_10e_item_start_van_index_2)

Dit voorbeeld zou 2, 12 retourneren.

Onthoud dat Python een op nul gebaseerde taal is, wat betekent dat het eerste element op index 0 staat

12. Wat zijn metaklassen in Python en waarom zijn ze belangrijk?

Antwoord:

Metaklassen stellen u in staat het gedrag van Python-klassen te definiëren.

Simpel gezegd kunt u metaclass zien als een klasse voor klassen. Ze definiëren hoe klassen worden gemaakt, hoe ze met elkaar omgaan en welke attributen ze hebben.

Hier zijn een paar redenen waarom Python-metaklassen zo belangrijk zijn:

1. Herbruikbaarheid van code. Omdat alle klassen binnen een metaklasse door hetzelfde gedrag worden gedefinieerd, bevatten ze een gemeenschappelijke logica. Dit maakt het veel gemakkelijker om code opnieuw te gebruiken.

2. Klassen dynamisch aanpassen. Met metaklassen kunt u klassenattributen en -methoden dynamisch wijzigen wanneer u ze maakt, waardoor onder meer dynamische codegeneratie en automatische registratie van subklassen mogelijk worden gemaakt.

3. Het maken van klassen aanpassen. Hiermee kunt u het gedrag definiëren van alle klassen die met deze metaklasse zijn gemaakt.

4. Best practices afdwingen. Met metaklassen kunt u ervoor zorgen dat bepaalde attributen aanwezig zijn of dat methoden in subklassen worden gedefinieerd. Hierdoor kunt u ontwerppatronen of best practices in uw codebasis afdwingen.

13. Hoe zou u afbeeldingen lokaal opslaan met Python?

Antwoord:

De beste manier om afbeeldingen lokaal op te slaan met Python is het gebruik van de functie open() naast de binaire schrijffunctie modus ('wb'). Beeldgegevens moeten uit de bron worden gelezen en naar een nieuw bestand worden geschreven.

Een van de beste manieren om afbeeldingsgegevens op te halen is met de bibliotheek requests . Als u de requests bibliotheek nog niet hebt geïnstalleerd, kunt u deze installeren door pip install requests uit te voeren.

Hier is een voorbeeld van de code die u zou gebruiken:

import requests

def save_image_from_url(url, bestandsnaam):

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

met open(bestandsnaam, 'wb') als bestand:

file.write(response.content)

print(f"Afbeelding opgeslagen als {filename} ")

else:

print("Kan de afbeelding niet downloaden")

# URL van de afbeelding

image_url = "https://example.com/image.jpg"

# Naam voor het opgeslagen afbeeldingsbestand

output_filename = "saved_image.jpg"

# Sla de afbeelding op

save_image_from_url(image_url, output_filename)

In dit voorbeeld moet u "https://example.com/image.jpg" vervangen door de URL van de afbeelding die u wilt opslaan en "saved_image.jpg" met de naam van uw opgeslagen afbeelding.

14. Waar wordt de module functools voor gebruikt in Python?

Antwoord:

Met de module functools kunt u functies en bewerkingen van hogere orde uitvoeren op opvraagbare objecten. Het bevat een aantal handige tools, waaronder de volgende:

1. Met de functie functools.partial kunt u een nieuw functie met vooraf ingestelde augments.

2. Met de functie functools.reduce kunt u een binaire functie op de elementen toepassen van een reeks op cumulatieve wijze.

3. De functools.wraps decorateur kan worden gebruikt om de originele metadata van een gedecoreerde functie te behouden.

4. Met de functie functools.singledispatch kunt u een generieke functie maken die de uitvoering ervan naar verschillende gespecialiseerde functies stuurt.

Merk op dat dit slechts een klein voorbeeld is van de tool die beschikbaar is in de functools module. Over het algemeen kan het u helpen de leesbaarheid, herbruikbaarheid en performance van code te verbeteren.

Hoe u geavanceerde Python-ontwikkelaars beoordeelt voordat u iemand aanneemt

De beste manier om getalenteerde Python-ontwikkelaars te beoordelen is door gebruik te maken van een goed afgeronde, veelzijdige wervingsprocedure. Dit zou een selectie van geavanceerde Python-vragen moeten omvatten, naast gedragstests, cognitieve beoordelingen en meer.

TestGorilla is een toonaangevend pre-employment screeningsplatform dat u kan helpen de beste kandidaten voor uw openstaande functie te identificeren. We hebben een bibliotheek met meer dan 300 tests die u kunt gebruiken in uw wervingscampagne, inclusief harde vaardigheden, zachte vaardigheden en gedragsbeoordelingen.

U kunt maximaal vijf van deze tests naast aangepaste interviewvragen gebruiken om kandidaten te screenen. Hier zijn enkele van de tests die u zou kunnen overwegen om op te nemen om u te helpen geavanceerde Python-ontwikkelaars aan te werven:

• Python-vaardigheidstests

  • Python (codering): test van algoritmes op instapniveau

  • Python-test (werken met arrays)

  • Python (codering): gegevensstructuren en objecten testen

  • Python (Coding): Debugging-test

• Cognitieve vaardighedentests, zoals de Probleemoplossende test of de Kritisch-denken-test . Deze kunnen u helpen begrijpen hoe aanvragers complexe problemen benaderen en oplossen.

• Persoonlijkheidstests, zoals de Culture add of DISC-test , kan inzicht geven in de persoonlijkheid en gedragstendensen van een kandidaat.

• Taal vaardigheidstests voor internationale wervingscampagnes of voor een functie waarvoor vloeiendheid in een andere taal dan Engels vereist is.

Zodra u uw TestGorilla-prescreeningbeoordeling heeft samengesteld, kunt u deze delen met kandidaten en hun resultaten in realtime bekijken.

Huur toonaangevende Python-ontwikkelaars in met TestGorilla

Het inhuren van een Python-ontwikkelaar die niet geschikt is voor uw functie kan tot verschillende problemen leiden, waaronder inefficiënte code, buggevoelige software, projectvertragingen en oplossingen van lagere kwaliteit. Daarom is het essentieel om elke kandidaat volledig te onderzoeken om er zeker van te zijn dat hij of zij over de juiste vaardigheden beschikt en is toegerust om aan uw verwachtingen te voldoen.

Het gebruik van geavanceerde Python-interviewvragen is een geweldige manier om zeer bekwame ontwikkelaars te onderscheiden van degenen met meer basiservaring. Bovendien kunnen de antwoorden van kandidaten en de manier waarop zij geavanceerde vragen benaderen inzicht geven in hun denkprocessen en kritisch denkvermogen.

TestGorilla's benadering van werving met meerdere maatregelen stelt u in staat geavanceerde Python-interviewvragen te combineren met gedrags- en functiespecifieke vaardigheidstesten voor een uitgebreide evaluatie van uw kandidaten.

Om meer te weten te komen over hoe TestGorilla u kan helpen toptalent aan te werven, kunt u een aanvraag indienen live demo of ga aan de slag met uw gratis abonnement .