數據科學家和軟件工程師的Python問題

 

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不久前，我開始擔任"數據科學家"的新角色，實際上是" Python工程師"。

如果我提前了解Python的線程生命周期而不是推薦系統(tǒng)，我會做得更好。

本著這種精神，這是我的python面試/工作準備問題和答案。 大多數數據科學家編寫了大量代碼，因此這對科學家和工程師均適用。

無論您是面試應聘者，準備應聘工作還是只是精通Python，我都認為這份清單將是無價之寶。

問題是無序的。 讓我們開始。

1.列表和元組有什么區(qū)別?

在我進行過的每次python /數據科學訪談中，都曾問過我這個問題。 像手背一樣知道答案。

• 列表是可變的。 創(chuàng)建后可以對其進行修改。
• 元組是不可變的。 一旦創(chuàng)建了元組，就不能對其進行更改
• 列表有順序。 它們是有序序列，通常是相同類型的對象。 即：按創(chuàng)建日期排序的所有用戶名，[" Seth"，" Ema"，" Eli"]
• 元組具有結構。 每個索引可能存在不同的數據類型。 即：內存中的數據庫記錄，(2，" Ema"，" 2020–04–16")#id，名稱，created_at

2.如何進行字符串插值?

在不導入Template類的情況下，有3種插值字符串的方法。

 

name = 'Chris' 
 
# 1. f strings 
 
print(f'Hello {name}') 
 
# 2. % operator 
 
print('Hey %s %s' % (name, name)) 
 
# 3. format 
 
print( "My name is {}".format((name))) 

 

3." is"和" =="有什么區(qū)別?

在我的python生涯的早期，我以為它們是相同的……您好錯誤。 因此，為了記錄，檢查身份和==檢查相等性。

我們將通過一個例子。 創(chuàng)建一些列表并將其分配給名稱。 請注意，b指向與下面的a相同的對象。

 

a = [1,2,3] 
b = a 
c = [1,2,3] 

檢查是否相等，并注意它們是否相等。

 

print(a == b) 
print(a == c) 
#=> True 
#=> True 

但是它們具有相同的身份嗎? 不。

 

print(a is b) 
print(a is c) 
#=> True 
#=> False 

我們可以通過打印其對象ID進行驗證。

 

print(id(a)) 
print(id(b)) 
print(id(c)) 
#=> 4369567560 
#=> 4369567560 
#=> 4369567624 

c與a和b具有不同的ID。

4.什么是裝飾器?

每次面試中我都被問到另一個問題。 它本身值得發(fā)布，但是如果您可以逐步編寫自己的示例，那么您已經準備好了。

裝飾器允許通過將現有功能傳遞給裝飾器，從而將功能添加到現有功能，該裝飾器將執(zhí)行現有功能以及其他代碼。

我們將編寫一個裝飾器，該裝飾器會在調用另一個函數時記錄日志。

編寫裝飾器函數。 這需要一個函數func作為參數。 它還定義了一個函數log_function_drawn，該函數調用func()并執(zhí)行一些代碼print(f'{func}被調用。')。 然后返回定義的函數

 

def logging(func):  
    def log_function_called():  
    print(f'{func} called.')  
        func()  
        return log_function_called 

讓我們編寫其他函數，我們最終將裝飾器添加到(但尚未)。

 

def my_name():  
    print('chris') 
 
def friends_name():  
    print('naruto') 
 
my_name() 
friends_name() 
 
#=> chris 
#=> naruto 

現在將裝飾器添加到兩者。

 

@logging 
def my_name():  
    print('chris') 
 
@logging 
def friends_name():  
    print('naruto') 
 
my_name() 
friends_name() 
 
#=> <function my_name at 0x10fca5a60> called. 
#=> chris#=> <function friends_name at 0x10fca5f28> called. 
#=> naruto 

了解現在如何僅通過在其上面添加@logging就能輕松地將日志添加到我們編寫的任何函數中。

5.解釋范圍功能

Range生成一個整數列表，有3種使用方式。

該函數接受1到3個參數。 請注意，我將每種用法都包裝在列表推導中，以便我們看到生成的值。

range(stop)：生成從0到" stop"整數的整數。

[i for i in range(10)]#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start，stop)：生成從" start"到" stop"整數的整數。

[i for i in range(2,10)]#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start，stop，step)：以" step"為間隔生成從" start"到" stop"的整數。

[i for i in range(2,10,2)]#=> [2, 4, 6, 8]

6.定義一個名為car的類，具有2個屬性，即"顏色"和"速度"。 然后創(chuàng)建一個實例并返回速度。

 

class Car :  
    def __init__(self, color, speed):  
    self.color = color self.speed = speed 
 
car = Car('red','100mph') 
car.speed 
#=> '100mph' 

7. python中的實例，靜態(tài)和類方法之間有什么區(qū)別?

實例方法：接受self參數并與類的特定實例相關。

靜態(tài)方法：使用@staticmethod裝飾器，與特定實例無關，并且是獨立的(請勿修改類或實例屬性)

類方法：接受cls參數并可以修改類本身

我們將說明一個虛構的CoffeeShop類的區(qū)別。

 

class CoffeeShop:  
    specialty = 'espresso' 
    def __init__(self, coffee_price):  
    self.coffee_price = coffee_price  
     
    # instance method  
  def make_coffee(self):  
    print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')  
     
    # static method    
  @staticmethod def check_weather():  
    print('Its sunny')  
     
    # class method  
  @classmethod  
    def change_specialty(cls, specialty):  
    cls.specialty = specialty  
        print(f'Specialty changed to {specialty}') 

CoffeeShop類具有特殊屬性，默認情況下設置為" espresso"。 CoffeeShop的每個實例都使用屬性coffee_price初始化。 它還有3種方法，實例方法，靜態(tài)方法和類方法。

讓我們以coffee_price為5初始化咖啡店的實例。然后調用實例方法make_coffee。

 

coffee_shop = CoffeeShop('5') 
coffee_shop.make_coffee() 
#=> Making espresso for $5 

現在調用靜態(tài)方法。 靜態(tài)方法無法修改類或實例狀態(tài)，因此通常用于實用程序功能，例如，添加兩個數字。 我們用我們的天氣檢查天氣。 大!

 

coffee_shop.check_weather() 
#=> Its sunny 

現在，我們使用class方法來修改咖啡店的特色菜，然后再修改make_coffee。

 

coffee_shop.change_specialty('drip coffee') 
#=> Specialty changed to drip coffee 
coffee_shop.make_coffee() 
#=> Making drip coffee for $5 

請注意，make_coffee以前是用來制作意式濃縮咖啡的，但現在卻可以制作滴濾咖啡!

8." func"和" func()"有什么區(qū)別?

這個問題的目的是看看您是否了解所有函數也是python中的對象。

 

def func():  
    print('Im a function')  
 
func 
#=> function __main__.func> 
 
func()  
#=> Im a function 

func是表示函數的對象，可以將其分配給變量或傳遞給另一個函數。 帶括號的func()調用該函數并返回其輸出。

9.說明Map功能的工作方式

map通過將函數應用于序列中的每個元素，返回由返回值組成的列表。

 

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

上面，我為列表中的每個元素添加了3。

10.解釋reduce函數的工作原理

將頭纏起來直到您幾次使用都很難。

reduce接受一個函數和一個序列，然后對該序列進行迭代。 在每次迭代中，當前元素和前一個元素的輸出都將傳遞給函數。 最后，返回一個值。

 

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

返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的總和。

11.解釋filter功能如何工作

過濾器按字面意思執(zhí)行。 它按順序過濾元素。

每個元素都傳遞給一個函數，如果函數返回True，則按輸出順序返回;如果函數返回False，則將其丟棄。

 

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)] 
#=> [2, 4, 6, 8] 

請注意如何刪除所有不能被2整除的元素。

12. python是按引用調用還是按值調用?

如果您對這個問題進行了搜索并閱讀了前幾頁，請準備好深入了解語義。 您最好僅了解其工作原理。

不變的對象(如字符串，數字和元組)是按值調用的。 請注意，在函數內部進行修改后，name的值不會在函數外部發(fā)生變化。 name的值已分配給該功能范圍內的內存中的新塊。

 

name = 'chr' 
def add_chars(s):  
    s += 'is' print(s)  
 
add_chars(name)  
print(name) 
#=> chris 
#=> chr 

可變對象(如list)是按引用調用的。 注意如何在函數外部定義的列表在函數內部被修改。 函數中的參數指向內存中存儲li值的原始塊。

 

li = [1,2] 
def add_element(seq):  
    seq.append(3)  
    print(seq)  
 
add_element(li)  
print(li) 
#=> [1, 2, 3] 
#=> [1, 2, 3] 

13.如何撤消清單?

請注意如何在列表上調用reverse()并對其進行突變。 它不會返回變異列表本身。

 

li = ['a','b','c'] 
print(li) 
li.reverse() 
 
print(li) 
#=> ['a', 'b', 'c'] 
#=> ['c', 'b', 'a'] 

14.字符串乘法如何工作?

讓我們看看將字符串" cat"乘以3的結果。

 

'cat' * 3 
#=> 'catcatcat' 

該字符串將自身連接3次。

15.列表乘法如何工作?

我們來看看將列表[1,2,3]乘以2的結果。

 

[1,2,3] * 2 
#=> [1, 2, 3, 1, 2, 3] 

輸出包含重復兩次的[1,2,3]內容的列表。

16.在類上"self"指的是什么?

自我是指類本身的實例。 這就是我們賦予方法訪問權限并能夠更新方法所屬對象的能力。

下面，將self傳遞給__init __()使我們能夠在初始化時設置實例的顏色。

 

class Shirt:  
    def __init__(self, color):  
    self.color = color  
 
s = Shirt('yellow') 
s.color 
#=> 'yellow' 

17.如何連接python中的列表?

將2個列表加在一起將它們串聯(lián)在一起。 請注意，數組的功能不同。

 

a = [1,2] 
b = [3,4,5] 
a + b 
#=> [1, 2, 3, 4, 5] 

18.淺拷貝和深拷貝之間有什么區(qū)別?

我們將在可變對象(列表)的上下文中進行討論。 對于不可變的物體，淺與深并不重要。

我們將介紹3種情況。

i)引用原始對象。 這將新名稱li2指向li1指向的內存相同位置。 因此，我們對li1所做的任何更改也會在li2中發(fā)生。

 

li1 = [['a'],['b'],['c']] 
li2 = li1 
li1.append(['d']) 
print(li2) 
#=> [['a'], ['b'], ['c'], ['d']] 

ii)創(chuàng)建原始文檔的淺表副本。 我們可以使用list()構造函數來做到這一點。 淺表副本會創(chuàng)建一個新對象，但會使用對原始對象的引用來填充它。 因此，將新對象添加到原始集合li3中不會傳播到li4，但是修改li3中的一個對象將傳播到li4。

 

li3 = [['a'],['b'],['c']] 
li4 = list(li3) 
li3.append([4]) 
print(li4) 
#=> [['a'], ['b'], ['c']] 
 
li3[0][0] = ['X'] 
print(li4) 
#=> [[['X']], ['b'], ['c']] 

iii)創(chuàng)建一個深層副本。 這是通過copy.deepcopy()完成的。 現在，這兩個對象是完全獨立的，并且對其中任何一個所做的更改不會對另一個對象產生影響。

 

import copy 
li5 = [['a'],['b'],['c']] 
li6 = copy.deepcopy(li5) 
li5.append([4]) 
li5[0][0] = ['X'] 
print(li6) 
#=> [['a'], ['b'], ['c']] 

19.列表和數組有什么區(qū)別?

注意：Python的標準庫有一個數組對象，但在這里我專門指的是常用的Numpy數組。

• 列表存在于python的標準庫中。 數組由Numpy定義。
• 列表可以在每個索引處填充不同類型的數據。 數組需要齊次元素。
• 列表上的算術從列表中添加或刪除元素。 每個線性代數的數組函數的算術運算。
• 陣列還使用更少的內存，并具有更多的功能。

我寫了另一篇有關數組的文章。

20.如何連接兩個數組?

請記住，數組不是列表。 數組來自Numpy和算術函數，例如線性代數。

我們需要使用Numpy的連接函數來實現。

 

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([4,5,6]) 
np.concatenate((a,b)) 
#=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

21.您喜歡Python的什么?

Python非常易讀，并且有一種Python方式可以處理幾乎所有事情，這意味著一種簡潔明了的首選方式。

我將其與Ruby相比，后者通常有很多方法來做某事，而沒有指南是首選。

22.您最喜歡使用Python的哪個庫?

當處理大量數據時，沒有什么比熊貓那么有用了，這使得操作和可視化數據變得輕而易舉。

23.命名可變和不可變的對象

不可變表示創(chuàng)建后無法修改狀態(tài)。 例如：int，float，bool，string和tuple。

可變表示狀態(tài)可以在創(chuàng)建后進行修改。 示例是列表，字典和集合。

24.您如何將數字四舍五入到小數點后三位?

使用round(value，decimal_places)函數。

 

a = 5.12345 
round(a,3) 
#=> 5.123 

25.您如何分割列表?

切片符號采用3個參數list [start：stop：step]，其中step是返回元素的間隔。

 

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 
print(a[:2]) 
#=> [0, 1] 
print(a[8:]) 
#=> [8, 9] 
print(a[2:8]) 
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7] 
print(a[2:8:2]) 
#=> [2, 4, 6] 

26.什么是pickle?

酸洗是在Python中序列化和反序列化對象的首選方法。

在下面的示例中，我們對字典列表進行序列化和反序列化。

 

import pickleobj = [ {'id':1, 'name':'Stuffy'}, {'id':2, 'name': 'Fluffy'}] 
 
with open('file.p', 'wb') as f:  
    pickle.dump(obj, f) 
 
with open('file.p', 'rb') as f:  
    loaded_obj = pickle.load(f) 
 
print(loaded_obj) 
#=> [{'id': 1, 'name': 'Stuffy'}, {'id': 2, 'name': 'Fluffy'}] 

27.字典和JSON有什么區(qū)別?

Dict是python數據類型，是已索引但無序的鍵和值的集合。

JSON只是遵循指定格式的字符串，用于傳輸數據。

28.您在Python中使用了哪些ORM?

ORM(對象關系映射)將數據模型(通常在應用程序中)映射到數據庫表，并簡化了數據庫事務。

SQLAlchemy通常在Flask的上下文中使用，而Django擁有自己的ORM。

29. any()和all()如何工作?

Any接受一個序列，如果序列中的任何元素為true，則返回true。

僅當序列中的所有元素均為true時，All才返回true。

 

a = [False, False, False] 
b = [True, False, False] 
c = [True, True, True] 
print( any(a) ) 
print( any(b) ) 
print( any(c) ) 
#=> False 
#=> True 
#=> True 
 
print( all(a) ) 
print( all(b) )print( all(c) )#=> False#=> False#=> True 

30.字典或列表的查找速度更快嗎?

在列表中查找值需要O(n)時間，因為整個列表需要遍歷直到找到值為止。

在字典中查找鍵需要O(1)時間，因為它是一個哈希表。

如果值很多，這可能會造成巨大的時差，因此通常建議使用字典來提高速度。 但是它們確實還有其他限制，例如需要唯一鍵。

31.模塊和包裝之間有什么區(qū)別?

模塊是可以一起導入的文件(或文件集合)。

 

import sklearn 

包是模塊的目錄。

 

from sklearn import cross_validation 

因此，包是模塊，但并非所有模塊都是包。

32.如何在Python中遞增和遞減整數?

可以使用+-和-=進行遞增和遞減。

 

value = 5 
value += 1 
print(value) 
#=> 6 
value -= 1 
value -= 1 
print(value) 
#=> 4 

33.如何返回整數的二進制?

使用bin()函數。

 

bin(5) 
#=> '0b101' 

34.如何從列表中刪除重復的元素?

可以通過將列表轉換為集合然后返回列表來完成。

 

a = [1,1,1,2,3] 
a = list(set(a)) 
print(a) 
#=> [1, 2, 3] 

35.如何檢查列表中是否存在值?

用于。

 

'a' in ['a','b','c'] 
#=> True 
'a' in [1,2,3] 
#=> False 

36. append和extend有什么區(qū)別?

append將值添加到列表，而extend將另一個列表中的值添加到列表。

 

a = [1,2,3] 
b = [1,2,3] 
a.append(6) 
print(a) 
#=> [1, 2, 3, 6] 
b.extend([4,5]) 
print(b) 
#=> [1, 2, 3, 4, 5] 

37.如何取整數的絕對值?

這可以通過abs()函數來完成。

 

abs(2) 
#=> 2 
abs(-2) 
#=> 2 

38.如何將兩個列表組合成一個元組列表?

您可以使用zip函數將列表組合成一個元組列表。 這不僅限于僅使用兩個列表。 也可以用3個或更多來完成。

 

a = ['a','b','c'] 
b = [1,2,3] 
[(k,v) for k,v in zip(a,b)] 
#=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)] 

39.如何按字母順序對字典排序?

您無法對字典進行"排序"，因為字典沒有順序，但是您可以返回已排序的元組列表，其中包含字典中的鍵和值。

 

d = {'c':3, 'd':4, 'b':2, 'a':1} 
sorted(d.items()) 
#=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 

40.一個類如何從Python中的另一個類繼承?

在下面的示例中，奧迪繼承自Car。 繼承帶來了父類的實例方法。

 

class Car():  
    def drive(self):  
    print('vroom') 
 
class Audi(Car):  
    pass 
   
audi = Audi() 
audi.drive() 

41.如何從字符串中刪除所有空格?

比較簡單的方法是在空白處分割字符串，然后重新連接而沒有空格。

 

s = 'A string with white space' 
''.join(s.split()) 
#=> 'Astringwithwhitespace' 

42.為什么要在序列上迭代時使用enumerate()?

enumerate()允許在序列上進行迭代時跟蹤索引。 它比定義和遞增代表索引的整數更具Python感。

 

li = ['a','b','c','d','e'] 
for idx,val in enumerate(li):  
    print(idx, val) 
#=> 0 a 
#=> 1 b 
#=> 2 c 
#=> 3 d 
#=> 4 e 

43.pass，continue和break之間有什么區(qū)別?

通過意味著什么都不做。 我們之所以通常使用它，是因為Python不允許在其中沒有代碼的情況下創(chuàng)建類，函數或if語句。

在下面的示例中，如果i> 3中沒有代碼，則會引發(fā)錯誤，因此我們使用pass。

 

a = [1,2,3,4,5] 
for i in a:  
    if i > 3 
    : pass  
  print(i) 
 
#=> 1 
#=> 2 
#=> 3 
#=> 4 
#=> 5 

繼續(xù)繼續(xù)到下一個元素，并暫停當前元素的執(zhí)行。 因此對于i <3的值，永遠不會達到print(i)。

 

for i in a:  
    if i < 3:  
    continue  
    print(i) 
 
#=> 3 
#=> 4 
#=> 5 

break打破了循環(huán)，序列不再重復。 因此，不會打印3以后的元素。

 

for i in a:  
    if i == 3:  
    break  
    print(i)  
 
#=> 1 
#=> 2 

44.將以下for循環(huán)轉換為列表推導。

這個for循環(huán)。

 

a = [1,2,3,4,5]  
a2 = [] 
for i in a:  
    a2.append(i + 1) 
    print(a2) 
 
#=> [2, 3, 4, 5, 6] 

成為。

 

a3 = [i+1 for i in a] 
print(a3) 
 
#=> [2, 3, 4, 5, 6] 

列表理解通常被認為是更具Python性的，但仍易于閱讀。

45.舉例說明三元運算符。

三元運算符是單行if / else語句。

語法看起來像一個if條件else b。

 

x = 5 
y = 10 
'greater'  if x > 6 else 'less' 
#=> 'less' 
 
'greater' if y > 6 else 'less' 
#=> 'greater' 

46.檢查字符串是否僅包含數字。

您可以使用isnumeric()。

 

'123a'.isnumeric() 
#=> False 
 
'123'.isnumeric() 
#=> True 

47.檢查字符串是否僅包含字母。

您可以使用isalpha()。

 

'123a'.isalpha() 
#=> False 
 
'a'.isalpha() 
#=> True 

48.檢查字符串是否僅包含數字和字母。

您可以使用isalnum()。

 

'123abc...'.isalnum() 
#=> False 
 
'123abc'.isalnum() 
#=> True 

49.從字典返回鍵列表。

這可以通過將字典傳遞給python的list()構造函數list()來完成。

 

d = {'id':7, 'name':'Shiba', 'color':'brown', 'speed':'very slow'} 
 
list(d) 
#=> ['id', 'name', 'color', 'speed'] 

50.如何對字符串進行大寫和小寫?

您可以使用upper()和lower()字符串方法。

 

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

51. remove，del和pop有什么區(qū)別?

remove()刪除第一個匹配值。

 

li = ['a','b','c','d'] 
li.remove('b') 
 
li 
#=> ['a', 'c', 'd'] 

del按索引刪除元素。

 

li = ['a','b','c','d'] 
del li[0] 
 
li 
#=> ['b', 'c', 'd'] 

pop()按索引刪除一個元素并返回該元素。

 

li = ['a','b','c','d'] 
li.pop(2) 
#=> 'c' 
 
li 
#=> ['a', 'b', 'd'] 

52.舉一個字典理解的例子。

在下面，我們將創(chuàng)建字典，以字母作為鍵，并以字母索引作為值。

 

# creating a list of letters 
import string 
list(string.ascii_lowercase) 
alphabet = list(string.ascii_lowercase) 
# list comprehensiond = {val:idx for idx,val in enumerate(alphabet)}  
 
d 
#=> {'a': 0, 
#=> 'b': 1, 
#=> 'c': 2, 
#=> ... 
#=> 'x': 23, 
#=> 'y': 24, 
#=> 'z': 25} 

53.如何在Python中執(zhí)行異常處理?

Python提供了3個單詞來處理異常，請嘗試使用" except"和" finally"。

語法如下所示。

 

try:  
# try to do this 
except:  
# if try block fails then do this 
finally:  
# always do this 

在下面的簡單示例中，try塊失敗，因為我們無法在字符串中添加整數。 else塊設置val = 10，然后finally塊打印完成。

 

try:  
    val = 1 + 'A' 
except:  
    val = 10 
finally:  
    print('complete')  
 
print(val) 
 
#=> complete 
#=> 10 

結論

您永遠不會知道面試中會遇到什么問題，最好的準備方法是擁有大量編寫代碼的經驗。

就是說，此列表應涵蓋您需要以python方式查詢數據科學家或初級/中級python開發(fā)人員角色的所有內容。

我希望這對您像寫對我一樣對您有幫助。

我錯過了什么大問題嗎?