​Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между списком и кортежем?»

С этого дня решил попробовать новую рубрику — вопросы с собеседований. В ней буду рассказывать о популярных вопросах и ответах на них. Такая минимальная посильная нагрузка, которая со временем поможет увереннее чувствовать себя в самый важный момент перед будущим тимлидом :)

И начнём с одного из самых простых, но самых частых вопросов с собеседований по Python/Data science. Его важно знать даже просто для себя.

Вот несколько отличительных черт кортежей и списков:
— Список можно изменить после создания. Кортеж — нельзя.
— Список упорядочен. Он представляет собой упорядоченные последовательности объектов часто одного и того же типа. Например, все имена пользователей упорядочены по дате создания: ["Seth", "Ema", "Eli"].
— У кортежа есть структура. В каждом индексе могут сосуществовать различные типы данных. Например, такая запись базы данных в памяти: (2, "Ema", "2020–04–16") # id, name, created_at.

#собеседование

​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как выполняется обработка исключений в Python?»

Это база, но всё равно новички часто плавают в исключениях или используют их не в полной мере. Давайте разбираться, как делать это правильно.

Для обработки исключений Python предоставляет конструкцию из трех слов: try, except и finally.

Синтаксис выглядит примерно так:
try:
# пробуем это
except:
# если try не сработал, пробуем это
finally:
# в любом случае делаем это

Например, код:
try:
val = 1 + 'A'
except:
val = 10
finally:
print('complete')
print(val)

Выдаст:
#=> complete
#=> 10

Здесь блок try терпит неудачу, ведь мы не можем складывать целые числа со строками. Блок except устанавливает val = 10, а затем блок finally выводит complete.

#собеседование

​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между is и ==?»

Это вопрос с подвохом, и начинающие разработчики часто не видят разницы. И… привет, баги! Так что давайте разбираться, в чём же разница.

Если просто, то is проверяет идентичность, а == проверяет равенство. Чтобы лучше понять, создадим 2 списка, а переменной b присвоим значение списка a:
a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

Если проверим равенство, то все объекты будут равны:
print(a == b) #=> True
print(a == c) #=> True

А вот если мы проверим их идентичность, то получается следующее:
print(a is b) #=> True
print(a is c) #=> False

Несмотря на одинаковое содержимое, сами списки представлены разными объектами в памяти, поэтому оператор is для одинаковых списков возвращает False. Проверить очень просто — у объектов будут разные идентификаторы:
print(id(a)) #=> 4369567560
print(id(b)) #=> 4369567560
print(id(c)) #=> 4369567624

Это всё, что нужно знать про is и == на базовом уровне. Но есть несколько лайфхаков и нюансов, которые помогут использовать эти операторы на полную катушку. О них расскажу чуть позже.

#собеседование

​​Самые популярные вопросы на собеседовании: « В чем разница между remove, del и pop?»

Тип данных List в Python помогает сохранять разные типы данных в определенной связанной последовательности. И есть несколько методов для удаления элементов из списка. Вот в чём их основное различие:

1. remove() удаляет первое совпадающее значение:
li = ['a','b','c','d']
li.remove('b')
print(li)

#=> ['a', 'c', 'd']

2. del удаляет элемент по его индексу:
li = ['a','b','c','d']
del li[0]
print(li)

#=> ['b', 'c', 'd']

3. pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:
li = ['a','b','c','d']
print(li.pop(2))
print(li)

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

#собеседование

​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Что такое декоратор?»

Этот вопрос, пожалуй, встречается на каждом собеседовании. Вообще декораторы — тема большая и как-нибудь обязательно найду хороший материал, чтобы раскрыть её шире. Но а пока давайте базово разберёмся в этом вопросе.

Если вкратце, декоратор позволяет добавить новую функциональность к существующей функции. Это делается так. Функция передаётся декоратору, а он выполняет и существующий и дополнительный код. Для примера напишем декоратор, который записывает в журнал вызовы другой функции.

Напишем функцию декоратора
В качестве аргумента он принимает функцию func. Декоратор определяет функцию log_function_called, которая вызывает func() и выполняет код print(f'{func} called.'). А затем возвращает определенную им функцию:
def logging(func):
def log_function_called():
print(f'{func} called.')
func()
return log_function_called

Напишем другие функции, к которым позже добавим декоратор:
def my_name():
print('chris')
def friends_name():
print('naruto')

my_name() #=> chris
friends_name() #=> naruto

Теперь добавим декоратор к эти двум функциям:
@logging
def my_name():
print('chris')
@logging
def friends_name():
print('naruto')

my_name()
#=> <function my_name at 0x10fca5a60> called.
#=> chris

friends_name()
#=> <function friends_name at 0x10fca5f28> called.
#=> naruto

Теперь легко добавить ведение журнала в любую функцию, которую мы пишем. Достаточно написать перед ней @logging.

#собеседование

​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как перевести строку в верхний/нижний регистр?»

Это очень простой вопрос, но и на них иногда «спотыкаются», особенно новички. Для ответа на этот вопрос можно использовать строковые методы upper() и lower():

small_word = 'potatocake'
big_word = 'FISHCAKE'
small_word.upper()
#=> 'POTATOCAKE'

big_word.lower()
#=> 'fishcake'

#собеседование

​​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Объясните функцию range»

Range генерирует список целых чисел. Её можно использовать тремя способами. Функция принимает от одного до трёх аргументов.

range(stop) — генерирует целые числа от 0 до целого числа stop:
[i for i in range(10)]
#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start, stop) — генерирует целые числа от start до stop:
[i for i in range(2,10)]
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start, stop, step) — генерирует целые числа от start до stop с интервалами step:
list(range(2,10,2))
#=> [2, 4, 6, 8]

#собеседование

​​​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чём разница между func и func()?»

Это совсем несложный вопрос, но многих новичков он ставит в ступор. На самом деле вопрос нужен только для того, чтобы проверить ваше понимание, что все функции в Python также являются объектами:
def func():
print('Im a function')

func
#=> function __main__.func>

func()
#=> Im a function

func — это представляющий функцию объект, который можно назначить переменной или передать другой функции. А вот функция func() уже вызывает функцию и возвращает результат. Вот и всё :)

#собеседование

​​​​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Как работает функция map?»

Обычно, когда нужно обработать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте, первое, что напрашивается, это цикл for.

Но у for есть несколько недостатков, которых можно избежать, используя map():

1. Поскольку map() написан на C и сильно оптимизирован, его внутренний подразумеваемый цикл более эффективен, чем обычный цикл for.

2. Второе преимущество использования map() — потребление памяти. С помощью for вам нужно сохранить весь список. А map() вы получаете элементы по запросу, и только один элемент находится в памяти в данный момент.

То есть map() полезен, когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в коллекции или в массиве и преобразовать их в новый массив. Она возвращает объект (итератор), который перебирает значения, применяя функцию к каждому элементу. В случае необходимости объект можно преобразовать в список:

def add_three(x):
return x + 3
li = [1,2,3]
list(map(add_three, li))
#=> [4, 5, 6]

Например, здесь к каждому элементу в списке мы добавляем число 3.

#собеседование

​​​​​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «Объясните, как работает функция reduce»

reduce принимает функцию и последовательность — и проходит по этой последовательности. На каждой итерации в функцию передаются как текущий элемент, так и выходные данные предыдущего элемента. В конце концов, возвращается одно значение:

from functools import reduce
def add_three(x,y):
return x + y
li = [1,2,3,5]
reduce(add_three, li)
#=> 11

Возвращается 11, то есть сумма 1+2+3+5.

#собеседование

​​​​​​​​Самые популярные вопросы на собеседовании: «В чем разница между pass, continue и break?»

Иногда бывает нужно просто ничего не делать. Но Python не позволяет создавать класс, функцию или оператор if без кода внутри. Здесь нам помогает заглушка pass — она как раз и означает «ничего не делать».

Код в примере ниже выдаст ошибку, если внутри i > 3 не будет кода, поэтому мы используем pass:
a = [1,2,3,4,5]
for i in a:
if i > 3:
pass
print(i)
#=> 1
#=> 2
#=> 3
#=> 4
#=> 5

continue отправляет вас к следующему элементу в цикле, останавливая выполнение для текущего элемента. Так print(i) никогда не получает значения i < 3:
for i in a:
if i < 3:
continue
print(i)
#=> 3
#=> 4
#=> 5

break же полностью прерывает цикл, и последовательность больше не повторяется. В нашем примере на цифре 3 цикл прерывается, а этот и следующие элементы не печатаются:
for i in a:
if i == 3:
break
print(i)
#=> 1
#=> 2

#собеседование

​101 вопрос, на который должен ответить Python-разработчик

Периодически на этом канале я разбираю вопросы, которые часто встречаются на собеседованиях. Так вот, у нас на сайте вышла подборка с 101 (!) вопросом, на которые должен знать ответы любой специалист.

Попробуйте ответить на все: https://tproger.ru/articles/101-vopros-python-razrabotchiku/

#собеседование

​​Помните 101 вопрос, на который должен ответить Python-разработчик?

Так вот вам 101 ответ! А если быть точным, то 99. Не знаю, почему автор упустил 2 ответа, но это и не важно, всё равно это отличная работа.

Если с вопросами вы могли только проверить только факт, знаете вы ответ или нет. То здесь уже можно проверить, насколько вы правы, а если ошиблись — узнать правильный ответ.

#собеседование

​Выполняем тестовое задание на джуниора Python-разработчика с зарплатой 70 000 рублей

В видео разобрали тестовое с приложением для конвертации PDF-файлов в MP3 и конвертатором криптовалют с веб-интерфейсом на Django.

Хорошая практика, так ещё и на задачах из реального тестового задания: https://youtu.be/Q0lHb-FCATk

#видео #django #собеседование

​Как работает функция filter?

Вроде бы всё просто, функция делает буквально то, о чём говорит её название, — фильтрует элементы в последовательности. Но давайте разбираться, как именно она это делает.

Основная фишка функции filter в том, что каждый элемент передается функции, которая включает его в последовательность, если по условию получает True, и отбрасывает в случае False.

Например:
def add_three(x):
if x % 2 == 0:
return True
else:
return False

li = [1,2,3,4,5,6,7,8]

[i for i in filter(add_three, li)]

Мы получим:
#=> [2, 4, 6, 8}

Для базового использования этого понимания должно хватить. Но у filter также есть несколько особенностей использования, которые важно учитывать при продвинутой разработке. О них подробнее можно почитать в статье.

#собеседование

​​@pyainter_bot | ИИ-тренер по Python

Разработчики, которые доводят свои пет-проекты до ума, существуют... Один из них создал питонического тренера в Telegram для собеседований. Среди фичей:

— Система начисления очков;
— Множество разделов (Основы Python, ООП, Базы данных, Тестирование и проч.);
— Режим «злого учителя»: бот гоняет вас на слабые темы;

Проект опенсорсный. Если вам захотелось выставить свою LLM и задать ей свои промты, дерзайте.

Репозиторий проекта
#инструмент #собеседование
@zen_of_python