Quais são as 10 perguntas mais comuns da entrevista sobre Python? (E como respondê-las)

Python é uma linguagem de programação popular. Portanto, se você estiver se candidatando a empregos de desenvolvedor, deve contar com perguntas detalhadas sobre como ela funciona. Aqui estão 10 perguntas de entrevista sobre Python que você poderá receber e como respondê-las.

Pergunta 1 da entrevista sobre Python: O que há de especial em Python e quais são as vantagens da linguagem?

Python é uma linguagem de programação versátil que pode ser usada nas áreas de desenvolvimento da Web, análise de dados e inteligência artificial. Ela oferece incrível facilidade de uso, versatilidade e bom desempenho - apenas três motivos pelos quais muitos aspirantes a programadores a escolhem como linguagem de programação para aprender.

É uma linguagem muito amigável para iniciantes, com uma sintaxe fácil de entender e uma biblioteca padrão abrangente que inclui muitos módulos e funções prontos para uso.

Outras vantagens incluem a grande e ativa comunidade de desenvolvedores Python, que contribuem com recursos externos e suporte ao processo de desenvolvimento. Por ser uma linguagem interpretativa e baseada em objetos, ela também é adequada para escrever códigos rapidamente e testá-los de imediato. A tipagem dinâmica aumenta ainda mais a flexibilidade da linguagem.

Assim como o Java, o Python é independente de plataforma. Ele pode ser perfeitamente integrado a outras linguagens, como C++, facilitando o trabalho entre plataformas e a possível otimização do desempenho.

Pergunta 2 da entrevista sobre Python: O que significa “escopo” em Python?

“Escopo” refere-se à área em que uma variável é válida. É a parte do código em que a variável é visível e acessível, e onde as variáveis podem ser definidas e usadas. Isso torna o código mais claro e minimiza os conflitos de nomes. O Python tem dois tipos principais de escopo:

• Escopo global: Esse tipo de variável é definido fora de funções e classes. Ela pode ser acessada em todo o programa e geralmente é encontrada no início do código ou em um nível mais alto.
• Escopo local: As variáveis no escopo local são restritas à função em que estão definidas. Elas também podem ser atribuídas a um bloco definido especificamente.

Se quiser acessar uma variável fora do código definido, será necessário estender o escopo com uma instrução especial como “global” ou “nonlocal”.

Pergunta 3 da entrevista sobre Python: Qual é a diferença entre listas e tuplas em Python?

Em Python, há dois tipos de dados para armazenar coleções ordenadas de elementos: listas e tuplas. As listas são normalmente usadas com mais frequência devido à sua flexibilidade. Aqui estão algumas diferenças cruciais entre os dois:

• Mutability: As listas podem ser modificadas mesmo depois de criadas. Você pode adicionar, remover ou alterar elementos nelas. Por outro lado, não é possível alterar os elementos de uma tupla depois de ela ter sido criada.
• Syntax: As listas são criadas usando colchetes [], enquanto as tuplas usam colchetes redondos (). Ao contrário das listas, as tuplas também podem ser definidas usando vírgulas em vez de colchetes.
• Speed: Qual tipo de dados é mais rápido depende do contexto. A mutabilidade das listas as torna mais rápidas em algumas operações, como modificações extensas de dados. As tuplas são mais rápidas quando se trata de acessar elementos em uma coleção.

Pergunta 4 da entrevista sobre Python: Qual é a diferença entre módulos e pacotes?

Os módulos e os pacotes diferem em suas aplicações. Os módulos são arquivos individuais com código, enquanto os pacotes são coleções de módulos em um diretório. Ambos têm o objetivo de ajudar a criar uma estrutura clara, o que pode ser útil em projetos Python maiores. Algumas outras diferenças entre módulos e pacotes são:

• Module: Em Python, os módulos são arquivos individuais que podem conter funções, classes e variáveis. Os arquivos têm a terminação .py e ajudam a organizar melhor o código. Ter arquivos individuais ajuda a melhorar a legibilidade e a manutenção.
• Package: Os pacotes também são usados para organização, mas são estruturados em diretórios e pastas. Isso permite que os módulos no código sejam organizados hierarquicamente. Para que um diretório seja tratado como um pacote, ele deve conter o arquivo __init__.py.

Pergunta 5 da entrevista sobre Python: O que são pickling e unpickling?

“Pickling” e “unpickling” referem-se à serialização e desserialização de objetos internos. Os processos possibilitam converter objetos em representações de dados binários (pickling) ou recuperar objetos de representações binárias (unpickling).

• Pickling: O Pickling converte um objeto em uma representação binária. Isso é importante se você quiser salvar dados permanentemente ou transportá-los para uma rede. O módulo pickle é usado para a decapagem em Python. Ele serializa o objeto convertendo-o em um fluxo de bytes.
• Unpickling: em uma inversão do processo de decapagem, o unpickling restaura um objeto decapado anteriormente a partir de sua representação binária. O módulo pickle também é usado para a remoção de pickles e desserializa o fluxo de bytes de volta em um objeto Python.

Pergunta 6 da entrevista sobre Python: Qual é a diferença entre uma função e uma função lambda?

Em geral, os dois tipos de função têm a mesma finalidade. As funções lambda são mais curtas e são usadas com mais frequência para operações mais simples e tarefas de filtragem. As principais diferenças entre uma função normal e uma variação lambda estão relacionadas à sintaxe, ao escopo e às áreas de uso.

• Syntax: As funções lambda têm uma sintaxe mais compacta no que se refere à definição, ao corpo e ao valor de retorno. Por exemplo, não há “return” explícito para o valor de retorno, pois o valor da expressão é retornado implicitamente. Isso torna as expressões lambda particularmente adequadas para descrições de funções curtas e concisas.
• Scope: Enquanto as funções normais podem usar várias declarações e lógica complexa, as funções lambda são limitadas a uma expressão. As variantes lambda só podem usar variáveis locais, que normalmente são restritas em seu escopo. As funções normais, por outro lado, podem usar variáveis locais e globais.
• Áreas de uso: As funções normais podem ser definidas em qualquer parte do código. As variáveis lambda são frequentemente usadas quando uma função de curta duração como sorted, filtro, ou mapa é necessário.

Pergunta 7 da entrevista sobre Python: Quais são os tipos de herança existentes no Python e como o Python lida com a herança múltipla?

Há vários tipos de herança em Python. Tanto a herança única quanto a herança múltipla são possíveis. Na herança simples, uma classe herda de uma única classe principal e a classe derivada adota todos os atributos e métodos da classe principal.

Na herança múltipla, a classe herda de mais de uma classe principal. A classe derivada pode adotar os atributos e métodos de todas as classes principais.

Em Python, o algoritmo de linearização C3 ou o Method Resolution Order é usado para herança múltipla. O algoritmo determina a ordem em que os métodos são resolvidos em uma hierarquia de herança múltipla. Isso garante que os atributos e métodos sejam pesquisados em uma ordem consistente e previsível. O Python usa a linearização para evitar problemas de herança conhecidos, como o problema do diamante.

Pergunta 8 da entrevista sobre Python: O que é monkey patching?

“Monkey patching” refere-se ao processo de modificação do código existente durante o tempo de execução. Por exemplo, isso pode ser feito adicionando ou substituindo funções ou métodos. O Monkey patching permite alterações dinâmicas no código sem modificar o código-fonte da classe ou função original. Ele pode ser útil para corrigir erros, ampliar funcionalidades e adaptar partes de bibliotecas ou estruturas. Quando se trata de classes, os métodos também podem ser substituídos e novos métodos podem ser adicionados.

Pergunta 9 da entrevista sobre Python: Quais são as diferenças entre Django, Pyramid e Flask?

Django, Pyramid e Flask são estruturas web Python que diferem em relação a suas abordagens, complexidade e funções disponíveis. Aqui estão algumas das principais diferenças entre eles.

Django

O Django é uma estrutura da Web de alto nível que oferece uma variedade de recursos adicionais. Muitas funções e módulos são pré-instalados. Por exemplo, o Django tem seu próprio mapeamento objeto-relacional para interação com o banco de dados. Ele também fornece uma interface administrativa integrada que simplifica o gerenciamento de modelos de dados.

O design da URL e a estrutura do aplicativo são predefinidos, o que facilita o desenvolvimento. O Django tende a dar muita ênfase às convenções. Ele também oferece autenticação e autorização integradas e contém funções como fórmulas e proteção CSRF. A estrutura é mais adequada para usuários avançados, pois a grande variedade de recursos e a estrutura rígida criam uma curva de aprendizado acentuada.

Pyramid

Em contraste com a abrangência do Django, o Pyramid é leve e flexível. Ele permite que os desenvolvedores selecionem as bibliotecas e os componentes preferidos e foi projetado para ser escalável e expansível. A estrutura oferece suporte a vários tipos de aplicativos, desde pequenos projetos até aplicativos grandes e complexos.

Ao contrário do Django, o Pyramid não tem uma estrutura de aplicativo prescrita, o que permite mais liberdade na organização do código. A escolha do mecanismo de modelo também é aberta, pois o Pyramid não usa um mecanismo padrão.

Seu aplicativo flexível e suas predefinições mínimas tornam sua curva de aprendizado significativamente mais plana, tornando o Pyramid mais adequado para iniciantes.

Flask

O Flask é o que se chama de microframework. Ele foi originalmente projetado para ser leve e simples de usar. Para facilitar isso, a estrutura oferece apenas o essencial. Se necessário, as bibliotecas podem ser adicionadas com o Flask.

O Flask usa uma API simples e clara que permite começar a desenvolver rapidamente. A estrutura é baseada no kit de ferramentas WSGI “Werkzeug” e usa o mecanismo de modelo Jinja2. Os desenvolvedores também podem integrar outros componentes, conforme necessário.

No final, a escolha da estrutura dependerá das necessidades do seu projeto e do grau de flexibilidade exigido. O Django oferece várias funções integradas e uma estrutura clara. O Pyramid prioriza a flexibilidade e a escalabilidade. E o Flask se concentra na simplicidade e no minimalismo.

Pergunta 10 da entrevista sobre Python: O que significam “args” e “kwargs” em Python?

Os dois termos significam argumentos posicionais (args) and keyword arguments (kwargs). Ambas as convenções são usadas com frequência na definição de funções com um número variável de argumentos, proporcionando mais flexibilidade aos desenvolvedores. Isso é especialmente útil se não estiver claro desde o início quantos ou quais tipos de argumentos serão fornecidos no final.

Args são usados quando um número variável de argumentos será aceito em uma função com base na posição. Isso permite a inserção de um número não predefinido de argumentos, que, por sua vez, estão disponíveis como tuplas na função.

Os kwargs são semelhantes. Eles são usados para aceitar um número variável de argumentos baseados em palavras-chave. Isso permite a inserção de um número não predefinido de argumentos, que estão disponíveis na função como um dicionário.

Se uma função precisar conter argumentos posicionais de variáveis e de palavras-chave, é possível usar args e kwargs na mesma função em Python.