50 câu hỏi phỏng vấn Python thông dụng

Bài viết này mang đến cho bạn 50 câu phỏng vấn về ngôn ngữ lập trình Python. Đây không phải tất cả các câu hỏi bạn có thể gặp nhưng có thể mang đến cho bạn những ý tưởng để chuẩn bị tốt nhất khi đi phỏng vấn. Các câu trả lời là các thông tin gợi ý cùng một số nguồn bạn có thể tham khảo. Bạn nên tìm hiểu thêm để có thể có câu trả lời phù hợp nhất cho các câu hỏi phòng vấn về Python.

1/ Sự khác nhau giữa Danh sách (List) và Bộ dữ liệu (Tuple) là gì?

Đây là một câu hỏi hầu như buổi phỏng vấn Python nào cũng có thể gặp. Bạn cần biết:

• List có thể thay đổi sau khi tạo (mutable)
• Tuples là bất biến (immutable), không thể thay đổi sau khi tạo. Bạn không thể sử dụng  append() ,  extend() , remove() , pop() method đối với tuples
• List được đặt trong ngoặc vuông [] còn tuple trong ngoặc tròn ()

Tìm hiểu thêm về khác nhau giữa List và Tuple

2/ Làm thế nào để convert List thành Tuple?

Có nhiều cách để thực hiện việc này. Cách đơn giản nhất là dùng hàm tuple(list_name)

Ví dụ đoạn code sau:

3/ Khác nhau giữa dãy (Array) và Danh sách (List)?

List và Array trong Python có thể lưu bất kỳ kiểu dữ liệu nào (string, integer…), cả hai đều có thể indexed & iterated. Tuy nhiên có những điểm khác biệt:

• List có sẵn trong thư viện, array được định nghĩa bởi Numpy
• List có thể có nhiều kiểu dữ liệu trong khi array đòi hỏi các phần tử là đồng nhất.
• Array dùng ít bộ nhớ hơn

4/ Làm thế nào để convert một List thành một Array

Khi lập trình, có những lúc bạn cần phải chuyển từ list sang array để có thể thực hiện một số toán tử mà trong list không thể làm được. Hàm numpy.array(). được sử dụng cho mục đích đó. Hàm này sử dụng một list như một argument và trả về một array có chứa tất cả các element của danh sách đó.

5/ Bộ nhớ được quản lý như thế nào trong Python?

• Với Python, việc quản lý bộ nhớ do Python Memory Manager xử lý.
• Việc quản lý bộ nhớ trong Python được xử lý trong vùng private heap. Tất cả các objects và cấu trúc dữ liệu được định vị trong vùng private heap và Python interpreter quản lý việc này và lập trình viên không cần can thiệp.
• Python có built-in garbage collector và việc quản lý bộ nhớ được thực hiện một cách tự động

Xem thêm chi tiết về quản lý bộ nhớ trong Python tại đây

6/ Đa luồng (multithreading) trong Python được xử lý thế nào?

Python sử dụng Global Interpreter Lock (GIL) để quản lý luồng (thread), đảm bảo mỗi thời điểm chỉ có một thread được thực thi.

Tham khảo thêm về GIL và Multithreading trong Python

7/ Monkey patching là gì trong Python?

Trong Python, thuật ngữ monkey patch đề cập tới việc thay đổi các class hay module trong thời gian thực thi (run-time).

8/Hàm lambda trong Python là gì?

• Hàm Lambda là một hàm ẩn danh (anonymous function) (hàm ẩn danh). Lambda có thể khai báo, định nghĩa ở bất kỳ đâu và không có khả năng tái sử dụng.
• Hàm Lambda chỉ tồn tại trong phạm vi của biến mà nó được định nghĩa, vì vậy nếu như biến đó vượt ra ngoài phạm vi thì hàm này cũng không còn tác dụng nữa.
• Hàm Lambda thường được dùng để gán vào biến, hay được gán vào hàm, class như một tham số.

9/  Pickling và unpickling là gì?

Python Pickle module dùng để biến bất kỳ Python object nào thành các chuỗi đại diện (string representation) và dump vào một file dùng hàm dump. Quy trình này gọi là pickling.  Quy trình ngược lại biến các chuỗi thành objects gọi là unpickling.

10/ NumPy arrays là gì và có lợi thế gì so với nested lists trong Python?

• Numpy array là một đối tượng mảng N chiều ở dạng hàng và cột. Chúng ta có thể khởi tạo các numpy arrays từ nested Python lists và truy cập các phần tử trong đó.
• Numpy hiệu quả hơn List ở chỗ nó cho phép nhiều tác vụ về vector và matrix, giúp giảm thiểu một số xử lý không cần thiết khi phải làm việc với list.

11/ Giải thích về kế thừa (inheritance) trong Python. Có những loại kế thừa nào?

Kế thừa (Inheritance) cho phép một lớp (class) có thể kế thừa các thuộc tính và phương thức từ các lớp khác đã được định nghĩa. Lớp được kế thừa gọi là lớp cha (base class hoặc parent class), lớp mới phát sinh gọi là lớp con (child class hoặc derived class). Lớp con kế thừa tất cả thành phần của lớp cha, có thể mở rộng các thành phần kế thừa và bổ sung thêm các thành phần mới.

Có những loại kế thừa sau trong Python:

• Single inhetitance: lớp con có tất cả các member của lớp cha
• Multi-level inheristance: lóp con d1 kế thừa từ lớp cha b1, và d2 kế thừa từ lớp cha b2
• Hierarchical inheritance: khi nhiều lớp con được định nghĩa từ một lớp cha
• Multiple inheritance: lớp con được định nghĩa từ nhiều lớp cha.

12/ Đa hình (polymorphism) trong Python là gì?

Tính đa hình (polymorphism) là khái niệm mà hai hoặc nhiều lớp có những phương thức giống nhau nhưng có thể thực thi theo những cách thức khác nhau.

13/ Sự khác nhau giữa hàm range() và xrange()

Hàm Range() và Xrange() là hai hàm gần như tương tự nhau về chức năng. Chúng đều được dùng để tạo danh sách các số nguyên. Điều khác biệt là hàm rang() trả về một Python list object trong khi đó xrange() trả về xrange object. Điều đó có nghĩa hàm xrange() không tạo ra danh sách tĩnh trong quá trình thực thi như hàm range. Thay vào đó xrange tạo ra các giá trị với kỹ thuật gọi là yielding. Kỹ thuật này được dùng với một kiểu object gọi là generator.

14/ Giải thích sự khác nhau giữa Flask và Django

Django là một mã nguồn mở Python web framework, cho phép phát triển nhanh và hiệu quả. Nó chạy nhanh, bảo mật và có thể mở rộng. Django có được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và nhiều tài liệu tham khảo. Một số công ty như Instagram, Dropbox, Pinterest, Spotify… sử dụng Django để phát triển các sản phẩm của họ.

Flask được xem là một microframework, là một web framework ở mức tối thiểu. Flask thiếu nhiều chức năng so với Django như temple engine, account authorization, and authentication

Xem thêm chi tiết về sự khác nhau giữa Django và Flask framework

15/ PYTHONPATH là gì và sử dụng khi nào?

PYTHONPATH là biến môi trường và được sử dụng khi một module được import.

16/ PEP 8 là gì?

PEP viết tắt của Python Enhancement Proposal, là quy tắt coding (coding convention). Đây là một tập hợp các quy tắt được đặt ra giúp định dạng Python code một cách dễ đọc nhất

17/ Python decorators là gì?

Một decorator là một design pattern trong Python cho phép lập trình viên Python thêm các tính năng vào các object đang có mà không làm thay đổi cấu trúc. Decorator thường được gọi trước một hàm mà bạn muốn mở rộng hay thay đổi (decorate). 

18/ Init là gì?

_init_ là một method hay constructor trong Python. Method này được gọi một cách tự động để cấp bộ nhớ khi một object/instance của một lớp được tạo. Tất cả các lớp (class) đềi có _init_ method.

19/Toán tử ternary  là gì?

Toán tử ternary (ternary operator) là cách viết các lệnh có điều kiện trong Python. Nói một cách đơn giản, ternary operator là một phiên bản đơn giản của câu lệnh if-else.  Toán tử Python này bao gồm 3 toán hạng (operand):

[on true] if [expression] else [on false]

Nếu expression là True, câu lệnh trong [on true] được thực thi. Ngược lại  [on false] sẽ được thực thi.

Ví dụ dưới đây cho thấy sự khác nhau khi dùng If-else và khi dùng toán tử Ternary

# USING TERNARY OPERATOR
to_check = 6
msg = "Even" if to_check%2 == 0 else "Odd"
print(msg) 

# USING USUAL IF-ELSE
msg = ""
if(to_check%2 == 0):
  msg = "Even"
else:
  msg = "Odd"
print(msg)

20/Local và global variables trong Python là gì?

Global variables: Các biến được khai báo bên ngoài hàm hoặc trong vùng global. Các biến này được truy cập bởi tất cả các hàm trong chương trình

Local variables: Các biến được khai báo bên trong một hàm. Biến này chỉ hiện diện trong khu vực cục bộ (local space).

21/ Trong Python @property là gì?

Trong Python, @property là một decorator. Mục đích chính của các decorator là thay đổi các phương thức, thuộc tính class sao cho không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào trong code. Để hiểu chi tiết về syntax, cách sử dụng bạn có thể xem tại đây

22/ Try/except được sử dụng thế nào trong Python?

Một ngoại lệ (exception) là một error xảy ra khi chương trình được thực thi. Khi lỗi xuất hiện, chương trình sẽ ngưng và tạo ra một ngoại lệ để ngăn không cho toàn bộ chương trình bị hỏng (crash)

Các ngoại lệ được tạo ra bởi chương trình được giữ trong try block và được xử lý trong except block.

Bạn có thể xem đầy đủ về Try và Except tại link này

23/ Python 2.7.x và Python 3.x khác nhau thế nào?

Bạn có thể tìm thấy sự khác nhau giữa Python 2.7.x và 3.x trên blog của Sebastian Raschka, một machine learning researcher, người đã viết cuốn Python Machine Learning bán chạy nhất trên Amazon.

24/ Join method trong Python là gì và method này hoạt động thế nào?

Pythonvmethod là một string method. Method này nối các chuỗi hay các thành phần lại với nhau dùng một giá trị kết nối.

Một ví dụ về Python join() method:

list = [“my”, “name”, “is”, “Python”]
” “.join(list)

26/ Dictionary comprehension là gì?

Fruits = {'a': "Apple", 'b':"Banana", 'c':"Carrot"}
key_to_lookup = 'a'
if Fruits.has_key(key_to_lookup):
  print "Key exists"
else:
  print "Key does not exist"

Fruits = {'a': "Apple", 'b':"Banana", 'c':"Carrot"}
key_to_lookup = 'a'
if key_to_lookup in Fruits:
  print "Key exists"
else:
  print "Key does not exist"

def function_name(parameters):
	"""docstring"""
	statement(s)

dict_demo = dict()
print(dict_demo[3])

from collections import defaultdict
defaultdict_demo = defaultdict(int)
print(defaultdict_demo[3])

a = [1,2,3]
b = a
c = [1,2,3]

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

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

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

def func():
    print('Im a function')

func
#=> function __main__.func>func()    
#=> Im a function

Hàm map có tác dụng duyệt qua tất cả các phần tử của một hoặc nhiều list, dictionary hoặc tương tự , sử dụng đơn giản với cú pháp như sau:

map(function, iterable1, iterable2 ,…)

• function là hàm xử lý logic qua mỗi lần lặp giá trị trong interable1, ……
• interable1, interable2 là các list, dict ,…  cần lặp.

Hàm map sẽ trả về một map object chứa các kết quả sau khi thực thi.

40/ Hàm reduce trong Python hoạt động thế nào?

Câu hỏi này có thể khiến bạn bị nhầm lẫn trong các buổi phỏng vấn về Python nếu chưa bao giờ dùng hàm reduce này.

Hàm reduce() chấp nhận một hàm và một chuỗi, trả về một giá trị được tính toán như sau:

• Đầu tiên hàm sẽ được gọi với 2 phần tử đầu tiên trong chuỗi và trả về kết quả xử lý
• Hàm tiếp tục được gọi với kết quả lần gọi trước đó và giá trị tiếp theo trong chuỗi. Quy trình này được tiếp tục cho đến khi tất cả các phần tử trong chuổi được xử lý.

Cú pháp của hàm reduce():

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

Trong trường hợp giá trị initial được cung cấp, hàm sẽ được gọi với giá trị này cùng với phần tử đầu tiên trong sequence.

41/ Giải thích cách hoạt động của hàm Filter trong Python

Hàm này khá đơn giản và dễ hiểu nhưng thường nằm trong danh sách các câu hỏi phỏng vấn Python. Tên của hàm đã giải thích cách hoạt động của nó. Hàm sẽ lọc ra các phần tử trong chuỗi. Mỗi phần tử sẽ được truyền qua một hàm và sẽ đưa vào một chuổi kết quả nếu hàm trả về là True. Ngược lại sẽ bỏ qua nếu kết quả trả về là False

def add_three(x):
    if x % 2 == 0:
        return True        
    else:
        return Falseli = [1,2,3,4,5,6,7,8][i for i in filter(add_three, li)]
#=> [2, 4, 6, 8]

Trong ví dụ trên, chuỗi kết quả trả về là những số chia hết cho 2. Các số còn lại đã bị loại bỏ.

42/ Lookup một giá trị trong dictionary và list cái nào nhanh hơn?

Lookup một giá trị trong danh sách cần thời gian O(n) vì toàn bộ danh sách sẽ được duyệt cho đến khi tìm ra giá trị

Lookup một khóa trong dictionary cần O(1) vì đó là một bảng hash.

Như vậy thời gian lookup có thể rất khác nhau nếu có nhiều giá trị và dictionary thường được sử dụng để tăng tốc độ. Tuy nhiên dictionary cũng có các giới hạn như cần các khóa duy nhất.

43/ Hiệu ứng Dogpile là gì? Làm thế nào để ngăn ngừa?

Hiệu ứng Dogpile là một sự kiện (event) xảy ra khi bộ nhớ đệm (cache) đã hết hiệu lực (expire) và các website có rất nhiều yêu cầu truy cập đồng thời từ các client. Điều này có thể gây ra nhiều vấn đề khác nhau, từ độ trễ đột ngột đến xảy ra sự cố hoàn toàn. Hiệu ứng này có thể ngăn ngừa bằng cách dùng khóa semaphore. Trong hệ thống này khi một giá trị hết hiệu lực, process đầu tiên giữ khoa và tạo ra giá trị mới

44/ Đóng gói (Encapsulation) là gì trong Python?

45/ Index âm (negative indexes) là gì và tại sao chúng được dùng?

my_string=input("Enter string:")
if(my_string==my_string[::-1]):
   print("The string is a palindrome")
else:
   print("The string isn't a palindrome")

• Bước 1: nhập chuỗi, ví dụ 131
• Bước 2: Dùng string slicing đảo ngược chuỗi và so sánh với chuỗi nguyên thủy
• Bước 3: Hiển thị kết quả

47/ Namespace là gì? Cách sử dụng namespace trong Python?

• Namespace cục bộ (local) là các tên bên trong một hàm. Namespace này được tạo một cách tạm thời phục vụ cho việc gọi hàm và sẽ bị loại bỏ khi kết quả được trả về
• Namespace toàn cục (global) là các tên trong các gói hay module được tạo khi gói được tạo trong script và sẽ kết thúc khi thực thi script đó
• Namespace tích hợp (built-in) bao gồm các hàm được tích hợp sẵn trong Python và các tên có sẵn trong các kiểu exception khác nhau

Vòng đời của namespace (Lifecycle of a namespace) phụ thuộc vào phạm vi của đối tượng mà nó được map vào. Nếu phạm vi của đối tượng kết thúc thì thời gian tồn tại của namespace đó cũng kết thúc. Do đó, không thể truy cập các đối tượng bên trong namespace (inner namespace) từ một namespace bên ngoài (outer namespace).

48/ Phạm vi (scope) trong Python là gì?

Mỗi đối tượng trong các hàm Python đều nằm trong một phạm vi (scope). Một phạm vi là một khối mã lệnh (block of code) liên quan đến một đối tượng. Một số phạm vi được tạo trong khi thực thi code trong Python: Phạm vi cục bộ (local scope), Phạm vi toàn cục (global scope), phạm vi ở mức module (module level scope), phạm vi ngoài cùng (outermost scope)

49/ Kiểm tra mức đơn vị (Unittest) là gì trong Python? 

• Unit test – Kiểm thử mức đơn vị là một mức kiểm thử phần mềm với mục đích dùng để kiểm tra kiến trúc nội tại của chương trình. Đây là mức kiểm tra nhỏ nhất trong quy trình kiểm thử phần mềm.
• Unit – Đơn vị phần mềm là một thành phần nhỏ nhất mà ta có thể kiểm tra được, các hàm (function), thủ tục (procedure), lớp (class), hoặc các phương thức (method) đều có thể được xem là Unit.
• Unit test thường do lập trình viên thực hiện. Được chạy để kiểm tra mã nguồn của các chương trình, các chức năng riêng rẽ hoạt động đúng hay không. Unit test thường được chạy mỗi khi xây dựng và chạy thử nghiệm để đảm bảo các hàm đều chạy đúng sau khi ta sửa code.
• Unit test đòi hỏi phải chuẩn bị trước các tình huống (test case) hoặc kịch bản (script), trong đó chỉ định rõ dữ liệu vào, các bước thực hiện và dữ liệu mong chờ sẽ xuất ra.
• Việc viết unit test trong Python khá đơn giản, cách thông dụng nhất là sử dụng package unittest có sẵn trong standard library.
• Module unittest cung cấp tập hợp các công cụ phong phú cho việc xây dựng và chạy thử nghiệm.

50/ Hàm help() và dir() được dùng làm gì trong Python?

Hàm Help() và dir() là hai hàm được truy xuất trong quá trình biên dịch (interpreter) chương trình Python và được dùng để xem thông tin, thuộc tính của các hàm xây dựng sẵn:

• Hàm Help(): dùng để hiển thị các tài liệu và hệ thống trợ giúp của các module, hàm, lớp, từ khóa…
• Hàm dir(): dùng để hiển thị các ký hiệu được định nghĩa trước (defined symbols)

Kết luận

Trên đây là 50 câu hỏi thông dụng thường gặp trong các cuộc phỏng vấn về Python. Dù bạn có là người có nhiều kinh nghiệm hay chỉ mới mới tập làm quen với Python, chuẩn bị kỹ cho một buổi phỏng vấn không bao giờ là thừa. 50 câu hỏi trên đây không phải là tất cả mọi kiến thức về Python bạn cần biết cho một buổi phỏng vấn mà chỉ là các câu hỏi thường gặp. Bạn cần có sự chuẩn bị thật chu đáo.

Bạn có biết?

tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất

Linkedin Page:
Facebook Group:
cơ hội việc làm IT : ITguru.vn