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.

Nội dung

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:

# Create a list
list_1 = [1, 2, 3, 4, 5]

# Convert a list to a tuple
t = tuple(list_1)

# Print the result
print(t)

Sẽ cho ra kết quả:

(1, 2, 3, 4, 5)

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.
Cấu trúc hàm Lambda trong Python cần biết khi phỏng vấn Python

Cấu trúc hàm Lambda trong Python

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.

Join method trong Python

Một ví dụ về Python join() method:

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

trong đó ” ” (khoảng trắng) là giá trị kết nối (connector value)
 
Out put sẽ là:
 
‘my name is Python’
 

26/ Dictionary comprehension là gì?

Dict (Dictionary)  là một container như List, Tuple. Tuy nhiên có điều khác biệt là những container như List, Tuple có các index để phân biệt các phần tử thì Dict dùng các key để phân biệt.
 
Dictionary comprehension là một cách để tạo dictionary trong Python. Nó tạo ra một dictionary bằng cách hợp nhất hai tập dữ liệu dưới định dạng list hay arrays.
 
Dữ liệu trong một trong hai danh sách hoặc dãy sẽ đóng vai trò là các key của dictionary trong khi dữ liệu của danh sách hay dãy còn lại sẽ là các giá trị. Như vậy kích thước của cả hai list hay array phải bằng nhau.
 
Ở đây chúng ta đang đề cập đến việc hợp nhất đơn giản, tức việc hợp nhất hai danh sách mà không có giới hạn nào. Nói một cách khác, đây là sự hợp nhất không có điều kiện (unconditional merging)
 
Cú pháp sử dụng như sau:
 
Cú pháp Python Dictionary Comprehension
Ví dụ về cách sử dụng Dictionary comprehension.
 
Hãy xem một CSDL của một trường có chứa rất nhiều data về các sinh viên: địa chỉ, tên, mã số SV, học phí.. Việc của chúng ta là xác định từng sinh viên cụ thể và tạo một dictionary lưu trữ duy nhất tên các sinh viên. Để thực hiện được việc này cần xác định đâu là key và đâu là value.
 
Trong trường hợp này chọ Mã số SV là key và tên là value vì mã số SV không trùng lắp. Đoạn code sẽ như sau:
 
MasoSV =[122,233,353,456]
Ten = [‘Minh’,’Toan’,’My’, ‘Viet’]
NewDictionary={ i:j for (i,j) in zip (MasoSV,ten)}
print(NewDictionary)

Output:

{356: ‘viet’, 234: ‘toan’, 124: ‘minh’, 253: ‘my’}

27/ Deep copy là gì trong Python?

Deep copy khi được sử dụng sẽ tạo ra object mới với độc lập với object gốc. Mọi thay đổi object chứa trong sẽ không ảnh hưởng đến nhau. Nó khác với việc chúng ta dùng  toán tử “=” vì toán tử này chỉ tạo ra một biến mới chia sẻ tham chiếu của object ban đầu.

Cú pháp deepcopy():

Cú pháp của Deep Copy trong Python

28/ Làm thế nào để kiểm tra xem một key đã có trong một dictionary hay chưa?

Bạn có thể kiểm tra xem key đã có trong dictionary chưa trước khi trích xuất giá trị (value) của key đó. Python chung cấp cho bạn 2 chức năng để thực hiện việc này:

  • Hàm has_key()

Hàm has_key trả về true nếu key đã có trong dictionary. Ngược lại kết quả là false. Ví dụ:

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"

Output: Key đã có

  • Câu lệnh if-in

Cách này sử dụng câu lệnh if-in để kiểm tra xem key đã có hay chưa trong dictionary:

This approach uses the if-in statement to check whether or not a given key exists in the dictionary.

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"

Output: Key đã có

29/Làm thế nào để thực hiện tối ưu hóa (memoization) trong Python?

Memoization là cách caching kết quả khi một hàm được gọi.  Để trả lời tốt câu hỏi này, bạn có thể tham khảo đến một bài viết về memoization trong Python với ví dụ về tính đệ quy (recursion). Ví dụ này rất rõ ràng về cách mà Python memoization hoạt động.

30/ Làm thế nào để sort một dictionary trong Python?

Để sort một dictionary theo giá trị (value) trong Python bạn có thể dùng chức năng sorted() . Chức năng này cũng có thể dùng để sort các list, tuple và dictionary. sorted() dùng 3 arguments (đối số): object, key và reverse.

31/ Khi nào và làm thể nào để dùng hàm any() và hàm all () trong Python?

Hàm any()  là hàm có thể kiểm tra các itetable (như list, tuple, set..) và trả về True nếu có bất kỳ phần tử nào là True, ngược lại sẽ trả về False. Nếu bạn chưa hiểu iterable là gì thì Iterable object là 1 object mà bạn có thể dùng for loop để access từng element của nó. Object có thể là indexable (sequence) hoặc non-indexable (dict, set, etc.)… Tham số hàm any() chính là các iterable.

Hàm all() là một hàm khác của Python kiểm tra các iterable và trả về True nếu tất cả các phần tử là True, ngược lại sẽ trả về False. Tương tự như any(), hàm all() có tham số là bất lỳ iterable (set, list, dictionary…)

32/ Python Docstring là gì?

Để hiểu docstring và trả lời đúng câu hỏi này trong các buổi phỏng vấn hãy tìm hiểu về cú pháp của một hàm trong Python:

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

Trong đó:

  • Từ khóa def đánh dấu sự bắt đầu của tiêu đề hàm.
  • function_name: Là định danh duy nhất dành cho hàm. Việc đặt tên hàm phải tuân thủ theo quy tắc viết tên và định danh trong Python.
  • Các tham số/đối số: truyền giá trị cho hàm thông qua các tham số này. Đây là các tùy chọn.
  • Dấu hai chấm (:) đánh dấu sự kết thúc của tiêu đề hàm.
  • docstring: Chuỗi văn bản tùy chọn để mô tả chức năng của hàm.
  • Các câu lệnh: Một hoặc nhiều lệnh Python hợp lệ tạo thành khối lệnh. Các lệnh này phải có cùng một mức thụt đầu dòng (thường là 4 khoảng trắng).
  • Lệnh return: Lệnh này là tùy chọn, dùng khi cần trả về giá trị từ hàm.

Như vậy cú pháp trên ta đã hiểu được ý nghĩa của docstring. docstring là không bắt buộc, nhưng việc bạn giải thích ngắn gọn về chức năng của hàm sẽ giúp người khác, thậm chí là bạn, khi gọi hàm có thể hiểu ngay hàm sẽ làm gì mà không cần phải tìm lại định nghĩa hàm để xem xét. Docstring được dùng để mô tả hàm dùng để làm gì chứ không phải hàm hoạt động thế nào. 

Bạn có thể xem thêm về hàm và cách sử dụng docstring tại đây

33/ Giải thích sự khác nhau giữa Generator và Iterator trong Python

Để hiểu tường tận bạn có thể tìm hiểu trong bài viết được đăng trên Medium. Bài viết giải thích khá chi tiết về Generator và Iterator cùng sự khác nhau giữa chúng

34/ Defaultdict trong Python là gì?

Trong Python dictionary, dict, chứa các cặp key-value của các kiểu dữ liệu. Vậy sự khác biệt giữa dict và defaultdict là gì?

Defaultdict là một  phân khu (subdivision) của dict class. Defaultdict cho phép key được gán một giá trị mặc định dựa trên kiểu dictionary được tạo. Một defaultdict được tạo bằng cách khai báo cho nó một argument có một trong 3 giá trị: list, set hoặc int. Dictionary được tạo tùy thuộc vào kiểu dữ liệu được đặc tả. Khi bất kỳ một key không hiện hữu trong defaultdict được thêm vào hoặc truy cập nó sẽ được gán một giá trị mặc định thay vì trả về KeyError.

Ví dụ đoạn code sau sẽ trả về error khi một key không tồn tại trong dict khi được truy cập:

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

Bây giờ hãy xem một defaultdict và xem chuyện gì sẽ xãy ra

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

Kết quả: 0

Trong trường hợp này ta đã truyền kiểu dữ liệu int vào defaultdict. Khi có bất kỳ key nào không tồn tại trong defaultdict_demo nó sẽ được gán một giá trị là 0 trừ khi một giá trị khác được gán cho nó.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Defaultdict trên blog này

35/ Python Module là gì?

Một Python module là một file chứa các lớp, hàm và biến được sử dụng cho các ứng dụng. Biến có thể là arrays, dictionary, object… Module có thể có sẵn (built-in) hoặc do người dùng định nghĩa. Một số lợi ích của module trong Python:

  • Khả năng tái sử dụng: Module có thể được sử dụng ở trong phần Python code khác, do đó làm tăng tính tái sử dụng code.

  • Khả năng phân loại: Các kiểu thuộc tính tương tự nhau có thể được đặt trong một Module.

36/ Sự khác nhau giữa “is” và “==”?

Có nhiều người nhầm lẫn cho rằng “is” và “==” là một. Tuy nhiên hai toán tử này là khác nhau. is dùng để kiểm tra tính đồng nhất (identity) và == checks trạng thái bằng nhau (equality)

Lấy ví dụ bằng cách tạo các danh sách và gán tên:

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

37/ Giải thích sự khác nhau giữa instance, static và class methods trong python?

Instace method, class method, static method là những khái niệm rất cơ bản trong lập trình hướng đối tượng với Python. Hiểu rõ những method này không chỉ giúp bạn trả lời tốt trong các buổi phỏng vấn Python mà còn giúp bạn code tốt hơn trong thực tế.

38/Sự khác nhau giữa “func” và “func()” trong Python?

Mục đích của câu hỏi này trong các buổi phỏng vấn Python là để xem bạn có hiểu về các hàm và đối tượng (objects) trong Python hay không

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

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

Trong đoạn code trên, func là object đại diện cho hàm và có thể gán một biến hoặc có thể truyền qua một hàm khác. Func() với dấu ngoặc gọi các hàm và trả về các kết quả

39/Hàm map hoạt động thế nào trong Python?

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 False
li = [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.

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?

Tính đóng gói (encapsulation) là một trong những nguyên lý cơ bản trong lập trình hướng đối tượng (Object-oriented programming) trong Python. Với encapsulation, trạng thái bên trong của một đối tượng được bảo vệ khỏi sự truy cập được từ  bên ngoài. Điều đó có nghĩa code bên ngoài không thể trực tiếp nhìn thấy và thay đổi trạng thái của đối tượng.
 
 

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

 
Đây là một câu hỏi bạn có thể nghĩ là đơn giản trong phỏng vấn Python, tuy nhiên không phải ai cũng trả lời đúng
 
Chúng ta đều biết index (chỉ mục) được dùng trong các mảng (arrays) trong tất cả các ngôn ngữ lập trình. Tuy nhiên, chỉ có Python là cho phép sử dụng index âm trong arrays.
 
Để truy cập một phần tử trong chuỗi , chúng ta chỉ đơn giản là dùng index của phần tử, là số dương. Thông thường một index bắt đầu bằng 0 tức phần tử đầu tiên có index là 0, phần tử thứ hai có index là …

Khi bạn dùng index để truy xuất các phần tử từ cuối danh sách, nó được gọi là reverse indexing (chỉ mục đảo). Trong chỉ mục đảo, các chỉ mục của các phần tử sẽ bắt đầu từ phần tử cuối cùng với số index là ‘-1’. Phần tử kế cuối sẽ là -2 và cứ thế tiếp tục. Các index dùng trong reverse indexing được gọi lá các index âm.

46/ Bạn biết gì về Palindrome và làm thế nào để kiểm tra chuỗi nhập vào có phải làm một Palindrome trong Python?

 
Palindrome là một số nguyên tố mà bạn viết xuôi hay viết ngược đều chi cho ra một số. Ví dụ số 131.
 
Để kiểm tra chuỗi nhập vào có phải là một Palindrome trong Python ta có thể dùng đoạn code dơn giản sau:
 
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")
 
Giải thích:
 
  • 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?

 
Một namspace (không gian tên) là một từ khóa trong Python được dùng để đảm bảo tên của các object là duy nhất và có thể dùng mà không bị đụng độ. Trong Python, các namspace được duy trì dưới dạng các tự điển Python với tên là key được map các giá trị chính là các object. Điều này cho phép có nhiều namspace được phép trùng tên và map vào các object khác nhau. Có các loại namesapce:
 
  • 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).

Các loại namespace trong Python

Các loại namespace trong Python

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: https://bit.ly/LinkedinITguru
Facebook Group: https://bit.ly/ITguruvn
cơ hội việc làm IT : ITguru.vn