Вопросы и ответы на собеседовании по Python

Наиболее часто задаваемые вопросы по Python на собеседованиях, ответы на которые соответствуют реальным собеседованиям по проектированию и архитектуре данных. В этом видео старший архитектор данных и обладатель звания «Самый ценный специалист Databricks» Нарендер Кумар рассматривает вопросы по Python по темам: как интерпретатор выполняет код, None и преобразование типов, условные операторы и циклы, строковые методы, списки, словари и множества, списковые выражения, функции и лямбда-выражения, map/filter/reduce, классы и наследование, модификаторы доступа, модули и виртуальные среды, секреты с помощью .env, обработка ошибок и логирование, работа с файлами и JSON, вызов REST API с помощью requests и создание чат-бота Streamlit на основе API Gemini. Это видео также может использоваться в качестве повторения материала в сочетании с полным 6-часовым курсом по Python, ссылка на который приведена ниже. Полный 6-часовой курс по Python:    • Python Full Course (Beginner to Advanced) ...   Кодовые блокноты: https://github.com/databeli/python_co... PDF-документ: https://topmate.io/narender_kumar_91/... Темы курса: 0:00 Введение 1:23 Интерпретатор Python, None и преобразование типов 3:50 Логические операторы, условные операторы и отступы 6:28 Циклы, range, break, continue и pass 9:56 Методы строк и f-строки 13:15 Списки, словари и множества 22:25 Функции, аргументы, область видимости и lambda/map/filter/reduce 28:04 Классы, объекты, атрибуты и наследование 35:04 Модификаторы доступа: public, protected, private 36:51 Модули, pip и requirements.txt 38:36 Управление секретами с помощью файлов .env 40:12 Обработка исключений: try, except, finally 42:14 Уровни логирования и конфигурация 44:59 Работа с файлами и JSON 48:24 REST API, requests и Gemini SDK 51:05 Streamlit UI и создание чат-бота 53:01 Заключение Если вам это показалось полезным, подпишитесь на канал, чтобы получать больше контента по Python и инженерии данных, и оставляйте в комментариях любые другие вопросы для собеседований, с которыми вы сталкивались. #Python #PythonInterviewQuestions #DataEngineering