Bereiten Sie sich auf Python-Interviews vor? Oder einfach nur neugierig, wie viel Python du kennst? Kein Problem. Hier behandeln wir Ihre Probleme mit Fragen und Antworten.
Der Artikel hilft Ihnen zu verstehen, mit welcher Art von Frage Sie in Vorstellungsgesprächen konfrontiert werden könnten. Oder hilft Ihnen, Ihre Python-Kenntnisse zu bewerten. Stellen Sie sicher, dass Sie die Fragen beantworten, bevor Sie die Antworten sehen, um sich selbst richtig einzuschätzen. Lassen Sie uns ohne weiteres auf die Fragen eingehen.
Die Fragen sind je nach Art der Themen in verschiedene Abschnitte unterteilt. Jeder Abschnitt hat Fragen zusammen mit kuratierten Antworten. Sie können die Antwort in Ihrer eigenen Sprache mit der gleichen Bedeutung ändern. Der Interviewer hat also nicht das Gefühl, dass Sie etwas lesen.
Inhaltsverzeichnis
Python-Sprache
#1. Was ist Python?
Python ist eine interpretierte allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene. Wir können fast jede Art von Anwendung mit Python mit Bibliotheken und Frameworks von Drittanbietern erstellen. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen in fortschrittlichen Technologien wie KI, Data Science usw.
#2. Was ist der Hauptunterschied zwischen einem Interpreter und einem Compiler?
Der Interpreter übersetzt jeweils eine Anweisung in Maschinencode, während der Compiler den gesamten Code auf einmal in Maschinencode übersetzt.
#3. Ist Python eine statisch typisierte oder eine dynamisch typisierte Sprache?
Python ist eine dynamisch typisierte Sprache.
#4. Was meinst du mit dynamisch typisierter Sprache?
Dynamisch typisierte Sprachen prüfen die Variablentypen zur Laufzeit. Einige dynamisch typisierte Sprachen sind Python, JavaScript, Ruby usw.
Bonus: Statisch typisierte Sprachen prüfen die Variablentypen zur Kompilierzeit. Einige statisch typisierte Sprachen sind C++, C, Java usw.,
#5. Geben Sie einige Anwendungen von Python an.
Python hat eine einfachere und leicht zu erlernende Syntax. Es kann dem Englischen ähneln. Die Community der Entwickler für Python ist riesig. Wir können viele Pakete von Drittanbietern finden, die mit verschiedenen Arten der Anwendungsentwicklung funktionieren. Wenn es um die Entwicklung geht, können wir Webanwendungen, GUI-Anwendungen, CLI-Anwendungen usw. erstellen.
Eine der beliebtesten Anwendungen von Python ist die Automatisierung. Wir können einfach Skripte in Python erstellen, um Aufgaben wie das Reinigen der Festplatte, das Senden von E-Mails, das Abrufen von Daten über Produktpreise usw. zu automatisieren.
Python ist eine der beliebtesten Sprachen im Bereich Data Science.
#6. Welche Anwendungen haben Sie mit Python erstellt?
Ich habe mehrere Automatisierungsskripte geschrieben, um sich wiederholende und langweilige Aufgaben zu eliminieren. Und Skripte, um Informationen über Produktpreise, Verfügbarkeit usw. zu erhalten.
Ich habe auch mit Frameworks wie Django und Flask gearbeitet, um Webanwendungen zu erstellen. Und erstellen Sie einige Webanwendungen mit Django und Flask.
Hinweis: Die obige Antwort ist ein Beispiel. Ihre Antwort kann völlig anders sein als die obige. Versuchen Sie, verschiedene Bereiche zu erklären, an denen Sie mit Python gearbeitet haben. Zeigen Sie die Anwendungen an, wenn sie verfügbar sind.
Datentypen
#7. Was sind die integrierten Datentypen in Python?
Es gibt mehrere eingebaute Datentypen in Python. Sie sind int, float, complex, bool, list, tuple, set, dict, str.
Hinweis: Sie müssen nicht alle in Python vorhandenen Datentypen angeben. Nennen Sie einige von ihnen, die Sie hauptsächlich verwenden. Der Interviewer kann auf der Grundlage Ihrer Antwort Fragen stellen.
#8. Was ist der Unterschied zwischen Liste und Tupel?
Sowohl die Liste als auch das Tupel werden verwendet, um die Sammlung von Objekten zu speichern. Der Hauptunterschied zwischen der Liste und dem Tupel ist „die Liste ist ein veränderliches Objekt, während das Tupel ein unveränderliches Objekt ist“.
#9. Was sind veränderliche und unveränderliche Datentypen?
Veränderliche Datentypen können nach ihrer Erstellung geändert werden. Einige der veränderlichen Objekte in Python sind list, set, dict.
Unveränderliche Datentypen können nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden. Einige der unveränderlichen Objekte in Python sind str, tuple.
#10. Erklären Sie einige Methoden der Liste.
1. append – die Methode wird verwendet, um ein Element zur Liste hinzuzufügen. Es fügt das Element am Ende der Liste hinzu.
>>> a = [1, 2] >>> a.append(3) >>> a [1, 2, 3]
2. pop – die Methode wird verwendet, um ein Element aus der Liste zu entfernen. Es wird das letzte Element entfernen, wenn wir keinen Index als Argument angeben, oder das Element am Index entfernen, wenn wir ein Argument angeben.
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a.pop() 5 >>> a [1, 2, 3, 4] >>> a.pop(1) 2 >>> a [1, 3, 4]
3. remove – die Methode wird verwendet, um ein Element aus der Liste zu entfernen. Wir müssen das Element als Argument angeben, das wir aus der Liste entfernen möchten. Es entfernt das erste Vorkommen des Elements aus der Liste.
>>> a = [1, 2, 2, 3, 4] >>> a = [1, 2, 3, 2, 4] >>> a.remove(1) >>> a [2, 3, 2, 4] >>> a.remove(2) >>> a [3, 2, 4]
4. sort – die Methode zum Sortieren der Liste in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge.
>>> a = [3, 2, 4, 1] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 3, 4] >>> a.sort(reverse=True) >>> a [4, 3, 2, 1]
5. reverse – die Methode wird verwendet, um die Listenelemente umzukehren.
>>> a = [3, 2, 4, 1] >>> a.reverse() >>> a [1, 4, 2, 3]
Hinweis: Es gibt noch andere Methoden wie Löschen, Einfügen, Zählen usw. Sie müssen dem Interviewer nicht jede Methode der Liste erklären. Erklären Sie einfach zwei oder drei Methoden, die Sie am häufigsten verwenden.
#11. Erklären Sie einige String-Methoden
1. Split – die Methode wird verwendet, um die Saite an gewünschten Stellen zu teilen. Als Ergebnis wird die Liste zurückgegeben. Standardmäßig wird die Zeichenfolge an Leerzeichen geteilt. Wir können das Trennzeichen als Argument für die Methode angeben.
>>> a = "This is wdzwdz"
>>> a.split()
['This', 'is', 'Geekflare']
>>> a = "1, 2, 3, 4, 5, 6"
>>> a.split(", ")
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
2. join – die Methode wird verwendet, um die Liste der String-Objekte zu kombinieren. Es kombiniert die String-Objekte mit dem von uns bereitgestellten Trennzeichen.
>>> a = ['This', 'is', 'Geekflare'] >>> ' '.join(a) 'This is wdzwdz' >>> ', '.join(a) 'This, is, wdzwdz'
Hinweis: Einige andere Methoden für Zeichenfolgen sind: Großschreibung, isalnum, isalpha, isdigit, Lower, Upper, Center usw.
#12. Was ist die negative Indizierung in Listen?
Über den Index wird aus den Listen auf das Element zugegriffen. Die normale Indizierung der Liste beginnt bei 0.
Ähnlich wie bei der normalen Indizierung wird auch die negative Indizierung verwendet, um auf die Elemente aus den Listen zuzugreifen. Die negative Indizierung ermöglicht es uns jedoch, vom Ende der Liste aus auf den Index zuzugreifen. Der Beginn der negativen Indizierung ist -1. Und es erhöht sich weiter wie -2, -3, -4 usw., bis die Länge der Liste erreicht ist.
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a[-1] 5 >>> a[-3] 3 >>> a[-5] 1
#13. Erklären Sie einige Diktatmethoden
1. items – die Methode gibt Schlüssel:Wert-Paare von Wörterbüchern als Liste von Tupeln zurück.
>>> a = {1: 'wdzwdz', 2: 'wdzwdz Tools', 3: 'wdzwdz Online Compiler'}
>>> a.items()
dict_items([(1, 'Geekflare'), (2, 'Geekflare Tools'), (3, 'Geekflare Online Compiler')])
2. pop – die Methode wird verwendet, um das Schlüssel:Wert-Paar aus dem Wörterbuch zu entfernen. Es akzeptiert den Schlüssel als Argument und entfernt ihn aus dem Wörterbuch.
>>> a = {1: 2, 2: 3}
>>> a.pop(2)
3
>>> a
{1: 2}
Hinweis: Einige andere dict-Methoden sind: get, keys, values, clear usw.
#14. Was ist Slicen in Python?
Slicing wird verwendet, um auf das Subarray von einem Sequenzdatentyp zuzugreifen. Es gibt die Daten vom Sequenzdatentyp basierend auf den von uns bereitgestellten Argumenten zurück. Es gibt den gleichen Datentyp wie der Quelldatentyp zurück.
Slicing akzeptiert drei Argumente. Sie sind der Startindex, der Endindex und der Inkrementschritt. Die Syntax von Slicing ist variabel[start:end:step]. Argumente sind für das Slicing nicht obligatorisch. Sie können einen leeren Doppelpunkt (:) angeben, der die gesamten Daten als Ergebnis zurückgibt.
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a[:] [1, 2, 3, 4, 5] >>> a[:3] [1, 2, 3] >>> a[3:] [4, 5] >>> a[0:5:2] [1, 3, 5]
#fünfzehn. Welche Datentypen erlauben Slicing?
Wir können Slicing für Listen-, Tupel- und Str-Datentypen verwenden.
#16. Was sind Entpackoperatoren in Python? Wie benutzt man sie?
Die Operatoren * und ** sind Entpackoperatoren in Python.
Der Entpackungsoperator * wird verwendet, um mehreren Werten gleichzeitig verschiedene Werte aus Sequenzdatentypen zuzuweisen.
>>> items = [1, 2, 3] >>> a, b, c = items >>> a 1 >>> b 2 >>> c 3 >>> a, *b = items >>> a 1 >>> b [2, 3]
Der Entpackoperator ** wird mit dict-Datentypen verwendet. Das Entpacken in Wörterbüchern funktioniert nicht wie das Entpacken mit Sequenzdatentypen.
Das Entpacken in Wörterbüchern wird hauptsächlich verwendet, um Schlüssel: Wert-Elemente von einem Wörterbuch in ein anderes zu kopieren.
>>> a = {1:2, 3:4}
>>> b = {**a}
>>> b
{1: 2, 3: 4}
>>> c = {3:5, 5:6}
>>> b = {**a, **c}
>>> b
{1: 2, 3: 5, 5: 6}
Hinweis: Weitere Informationen zu diesen Operatoren finden Sie in diesem Artikel.
Bedingungen und Schleifen
#17. Hat Python Switch-Anweisungen?
Nein, Python hat keine switch-Anweisungen.
#18. Wie implementieren Sie die Funktionalität von Switch-Anweisungen in Python?
Wir können die Funktionalität von switch-Anweisungen mit if- und elif-Anweisungen implementieren.
>>> if a == 1: ... print(...) ... elif a == 2: ... print(....)
#19. Was sind Break- und Continue-Anweisungen?
break – die break-Anweisung wird verwendet, um die laufende Schleife zu beenden. Die Ausführung des Codes springt an die Außenseite der Break-Schleife.
>>> for i in range(5): ... if i == 3: ... break ... print(i) ... 0 1 2
Continue – Die Continue-Anweisung wird verwendet, um die Ausführung des verbleibenden Codes zu überspringen. Der Code nach der Continue-Anweisung wird in der aktuellen Iteration nicht ausgeführt, und die Ausführung geht zur nächsten Iteration.
>>> for i in range(5): ... if i == 3: ... continue ... print(i) ... 0 1 2 4
#20. Wann wird der Code in else mit While- und For-Schleifen ausgeführt?
Der Code innerhalb des else-Blocks mit While- und For-Schleifen wird nach Ausführung aller Iterationen ausgeführt. Und der Code innerhalb des else-Blocks wird nicht ausgeführt, wenn wir die Schleifen unterbrechen.
#21. Was sind Listen- und Wörterbuchverständnisse?
Listen- und Wörterbuchverständnis sind syntaktischer Zucker für die For-Schleifen.
>>> a = [i for i in range(10)]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = {i: i + 1 for i in range(10)}
>>> a
{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}
>>>
#22. Wie funktioniert die Reichweitenfunktion?
Die Bereichsfunktion gibt die Zahlenfolge zwischen Start und Stopp in Schritten zurück. Die Syntax der range-Funktion ist range(start, stop[, step]).
Das Stop-Argument ist obligatorisch. Die Argumente start und step sind optional. Die Standardwerte von start und step sind 0 bzw. 1.
>>> list(range(10)) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(1, 10)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> list(range(1, 10, 2)) [1, 3, 5, 7, 9] >>>
Funktionen
#23. Was sind die Parameter und Argumente?
Parameter sind die in der Funktionsdefinition aufgeführten Namen.
Argumente sind die Werte, die beim Aufrufen an die Funktion übergeben werden.
#24. Was sind die verschiedenen Arten von Argumenten in Python?
Es gibt hauptsächlich vier Arten von Argumenten. Sie sind Positionsargumente, Standardargumente, Schlüsselwortargumente und beliebige Argumente.
Positionsargumente: Die normalen Argumente, die wir in benutzerdefinierten Funktionen definieren, werden Positionsargumente genannt. Alle Positionsargumente sind beim Aufrufen der Funktion erforderlich.
>>> def add(a, b): ... return a + b ... >>> add(1, 2) 3 >>> add(1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'b' >>>
Standardargumente: Wir können den Wert für die Argumente in der Funktionsdefinition selbst als Standardwert angeben. Wenn der Benutzer den Wert nicht übergeben hat, berücksichtigt die Funktion den Standardwert.
>>> def add(a, b=3): ... return a + b ... >>> add(1, 2) 3 >>> add(1) 4
Schlüsselwortargumente: Wir können die Namen der Argumente beim Aufrufen der Funktion angeben und ihnen Werte zuweisen. Die Schlüsselwortargumente helfen uns, eine Reihenfolge zu vermeiden, die bei Positionsargumenten obligatorisch ist.
>>> def add(a, b):
... print("a ", a)
... print("b ", b)
... return a + b
...
>>> add(b=4, a=2)
a 2
b 4
6
Willkürliche Argumente: Wir verwenden willkürliche Argumente, um eine Reihe von Werten zu einem Zeitpunkt zu sammeln, an dem wir die Anzahl der Argumente, die die Funktion erhalten wird, nicht kennen. Wir verwenden die Operatoren * und ** in der Funktionsdefinition, um die Argumente zu sammeln.
>>> def add(*args):
... return sum(args)
...
>>> add(1, 2, 3, 4, 5)
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>>> def dict_args(**kwargs):
... print(kwargs)
...
>>> dict_args(a="wdzwdz", b='wdzwdz Tools', c="wdzwdz Online Compiler")
{'a': 'wdzwdz', 'b': 'wdzwdz Tools', 'c': 'wdzwdz Online Compiler'}
#25. Was ist die Lambda-Funktion?
Lambda-Funktionen sind kleine anonyme Funktionen in Python. Es hat einzelne Ausdrücke und akzeptiert mehrere Argumente.
>>> add = lambda a, b: a + b >>> add(1, 3) 4
#26. Was ist der Unterschied zwischen normaler Funktion und Lambda-Funktion?
Die Funktionalität von normalen Funktionen und Lambda-Funktionen ist ähnlich. Aber wir müssen in normalen Funktionen im Vergleich zu Lambda-Funktionen für die gleiche Funktionalität zusätzlichen Code schreiben.
Lambda-Funktionen sind praktisch, wenn es einen einzelnen Ausdruck gibt.
#27. Wofür wird das Schlüsselwort pass verwendet?
Das Schlüsselwort pass wird verwendet, um einen leeren Block im Code zu erwähnen. Python erlaubt uns nicht, die Blöcke ohne Code zu verlassen. Die pass-Anweisung ermöglicht es uns also, leere Blöcke zu definieren (wenn wir uns entscheiden, den Code später zu füllen).
>>> def add(*args):
...
...
File "<stdin>", line 3
^
IndentationError: expected an indented block
>>> def add(*args):
... pass
...
>>>
#28. Was ist eine rekursive Funktion?
Die sich selbst aufrufende Funktion wird als rekursive Funktion bezeichnet.
Was sind Packoperatoren in Python? Wie benutzt man sie?
Die Packoperatoren werden verwendet, um mehrere Argumente in Funktionen zu sammeln. Sie werden als willkürliche Argumente bezeichnet.
Hinweis: Weitere Informationen zu Packoperatoren in Python finden Sie in diesem Artikel.
#29. OOPs in Python
Welches Schlüsselwort wird zum Erstellen von Klassen in Python verwendet?
Das Schlüsselwort class wird verwendet, um Klassen in Python zu erstellen. Wir sollten dem Pascal-Fall folgen, um die Klassen in Python als branchenübliche Praxis zu benennen.
>>> class Car: ... pass ...
#30. Wie instanziiere ich eine Klasse in Python?
Wir können eine Instanz einer Klasse in Python erstellen, indem wir sie einfach wie eine Funktion aufrufen. Wir können die erforderlichen Attribute für das Objekt genauso übergeben wie für Funktionsargumente.
>>> class Car:
... def __init__(self, color):
... self.color = color
...
>>> red_car = Car('red')
>>> red_car.color
'red'
>>> green_car = Car('green')
>>> green_car.color
'green'
>>>
#31. Was ist self in Python?
Das Selbst repräsentiert das Objekt der Klasse. Es wird verwendet, um auf die Objektattribute und Methoden innerhalb der Klasse für das jeweilige Objekt zuzugreifen.
#32. Was ist die __init__-Methode?
__init__ ist die Konstruktormethode ähnlich den Konstruktoren in anderen OOP-Sprachen. Es wird sofort ausgeführt, wenn wir ein Objekt für die Klasse erstellen. Es wird verwendet, um die Anfangsdaten für die Instanz zu initialisieren.
#33. Was ist Docstring in Python?
Die Dokumentationsstrings oder Docstrings werden verwendet, um einen Codeblock zu dokumentieren. Sie werden auch als mehrzeilige Kommentare verwendet.
Diese Docstrings werden in den Methoden einer Klasse verwendet, um zu beschreiben, was eine bestimmte Methode tut. Und wir können die Methode docstring mit der help-Methode sehen.
>>> class Car:
... def __init__(self, color):
... self.color = color
...
... def change_color(self, updated_color):
... """This method changes the color of the car"""
... self.color = updated_color
...
>>> car = Car('red')
>>> help(car.change_color)
Help on method change_color in module __main__:
change_color(updated_color) method of __main__.Car instance
This method changes the color of the car
>>>
#34. Was sind Dunder- oder Zaubermethoden?
Die Methoden mit zwei Präfix- und Suffix-Unterstrichen werden Dunder- oder magische Methoden genannt. Sie werden hauptsächlich verwendet, um die Methoden zu überschreiben. Einige der Methoden, die wir in Klassen überschreiben können, sind __str__, __len__, __setitem__, __getitem__ usw.,
>>> class Car: ... def __str__(self): ... return "This is a Car class" ... >>> car = Car() >>> print(car) This is a Car class >>>
Hinweis: Es gibt viele andere Methoden, die Sie überschreiben können. Sie sind praktisch, wenn Sie den Code umfassend anpassen möchten. Durchsuchen Sie die Dokumentation nach weiteren Informationen.
#35. Wie implementieren Sie Vererbung in Python?
Wir können die Elternklasse als Argument an die Kindklasse übergeben. Und wir können die übergeordnete Klasse der Init-Methode in der untergeordneten Klasse aufrufen.
>>> class Animal:
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
>>> class Animal: e):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
... def display(self):
... print(self.name)
>>> class Dog(Animal): e):ame)
... def __init__(self, name):
... super().__init__(name)
...
>>> doggy = Dog('Tommy')
>>> doggy.display()
Tommy
>>>
#36. Wie greife ich in Python auf die übergeordnete Klasse innerhalb der untergeordneten Klasse zu?
Wir können super() verwenden, das sich auf die übergeordnete Klasse innerhalb der untergeordneten Klasse bezieht. Und wir können damit auf Attribute und Methoden zugreifen.
Sonstig
#37. Wie verwende ich einzeilige und mehrzeilige Kommentare in Python?
Wir verwenden Hash (#) für einzeilige Kommentare. Und dreifache einfache Anführungszeichen („‚comment'“) oder dreifache doppelte Anführungszeichen („““comment“““) für mehrzeilige Kommentare.
#38. Was ist ein Objekt in Python?
Alles in Python ist ein Objekt. Alle Datentypen, Funktionen und Klassen sind Objekte.
#39. Was ist der Unterschied zwischen is und ==?
Der Operator == wird verwendet, um zu prüfen, ob zwei Objekte den gleichen Wert haben oder nicht. Der is-Operator wird verwendet, um zu prüfen, ob zwei Objekte auf denselben Speicherplatz verweisen oder nicht.
>>> a = [] >>> b = [] >>> c = a >>> a == b True >>> a is b False >>> a is c True >>>
#40. Was ist flache und tiefe Kopie?
Flache Kopie: Es erstellt die exakte Kopie des Originals, ohne die Referenzen der Objekte zu ändern. Jetzt verweisen sowohl kopierte als auch ursprüngliche Objekte auf dieselben Objektreferenzen. Wenn Sie also ein Objekt ändern, wirkt sich dies auf das andere aus.
Für die flache Kopie wird die Kopiermethode aus dem Kopiermodul verwendet.
>>> from copy import copy >>> a = [1, [2, 3]] >>> b = copy(a) >>> a[1].append(4) >>> a [1, [2, 3, 4]] >>> b [1, [2, 3, 4]]
Deep Copy: kopiert die Werte des ursprünglichen Objekts rekursiv in das neue Objekt. Für das tiefe Kopieren müssen wir die Slicing- oder Deepcopy-Funktion aus dem Kopiermodul verwenden.
>>> from copy import deepcopy >>> a = [1, [2, 3]] >>> b = deepcopy(a) >>> a[1].append(4) >>> a [1, [2, 3, 4]] >>> b [1, [2, 3]] >>> b[1].append(5) >>> a [1, [2, 3, 4]] >>> b [1, [2, 3, 5]] >>>
#41. Was sind Iteratoren?
Iteratoren sind Objekte in Python, die sich an ihren Iterationszustand erinnern. Es initialisiert die Daten mit der Methode __iter__ und gibt das nächste Element mit der Methode __next__ zurück.
Wir müssen next(iterator) aufrufen, um das nächste Element vom Iterator zu erhalten. Und wir können einen Sequenzdatentyp mit der eingebauten iter-Methode in einen Iterator konvertieren.
>>> a = [1, 2] >>> iterator = iter(a) >>> next(iterator) 1 >>> next(iterator) 2 >>> next(iterator) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>>
#42. Was sind Generatoren?
Generatoren sind die Funktionen, die einen Iterator wie ein Generatorobjekt zurückgeben. Es verwendet den Ertrag, um die Daten zu generieren.
>>> def numbers(n): ... for i in range(1, n + 1): ... yield i ... >>> _10 = numbers(10) >>> next(_10) 1 >>> next(_10) 2 >>> next(_10) 3 >>> next(_10) 4
Fazit 👨💻
Fragen sind nicht begrenzt, wie wir in diesem Artikel sehen. Dieser Artikel zeigt, wie verschiedene Arten von Fragen aus verschiedenen Themen in Python gestellt werden können. Aber es ist nicht auf die Fragen beschränkt, die wir in diesem Artikel besprochen haben.
Eine Möglichkeit, während des Lernens vorbereitet zu sein, besteht darin, sich selbst zu verschiedenen Themen zu befragen. Versuchen Sie, aus einem Konzept verschiedene Arten von Fragen zu machen. Und beantworte sie selbst. Auf diese Weise werden Sie wahrscheinlich nicht von den Fragen im Interview überrascht. Sie können auch den Online-Python-Compiler ausprobieren, um den Code zu üben.
Alles Gute für dein bevorstehendes Python-Interview! 👍