IT 専門家として、面接はすべてのプログラマーが直面しなければならない課題の 1 つです。Python の面接では、面接官は通常、Python の基本、一般的なライブラリとフレームワーク、アルゴリズムとデータ構造などについて質問します。Python の面接の準備をより良くするために、この記事ではこれらの質問を詳しく紹介し、対応する回答とサンプル コードを提供します。
1.Pythonの基礎知識
1. Pythonの特徴
Python は、インタープリタ型のオブジェクト指向の動的データ型の高級プログラミング言語です。その設計哲学は、コードの読みやすさと簡潔な構文 (特に、中括弧やキーワードを使用する代わりにスペース インデントを使用してコード ブロックを区切ること) を重視しています。Python は、オブジェクト指向、命令型、関数型、手続き型プログラミングなど、複数のプログラミング パラダイムをサポートしています。Python インタープリターは通常、UNIX やその他の大規模なオペレーティング システムにインストールされており、Windows、Macintosh、Linux 用のバージョンもあります。
2. Python の基本的なデータ型
Python には、整数 (int)、浮動小数点数 (float)、文字列 (str)、リスト (list)、辞書 (dict) の 5 つの基本データ型があります。これらのデータ型を相互にネストして、複雑なデータ構造を形成できます。
3. Pythonの制御構造
Python には、条件判定やループ演算を実装するための if-elif-else、for ループ、while ループなどの制御構造が用意されています。さらに、Python は、現在のループから抜け出すか、このループの残りの部分をスキップするために使用される、break ステートメントと continue ステートメントもサポートしています。
4. Python関数
Python では、def キーワードを使用して関数を定義します。関数にはパラメーターを含めることも、パラメーターを持たないこともできます。関数は値を返すことも、値を返さないこともできます。関数本体は、インデントされたコード ブロックで構成されます。
5. Python モジュールとパッケージ
Python では、import キーワードを使用して他のモジュールまたはパッケージをインポートします。from...import... ステートメントを使用して、モジュールの特定の部分をインポートできます。モジュールは Python コードを含むファイルであり、ファイル名はモジュール名です。パッケージは複数のモジュールを含むディレクトリであり、ディレクトリ内に __init__.py ファイルが存在する必要があります (空でもかまいません)。
例：
```python
# math モジュールの sqrt 関数を
math import sqrt からインポートします
# sqrt 関数を使用して 9 の平方根を計算します
result = sqrt(9)
print(result) # 出力 3.0
````
2. Python の共通ライブラリとフレームワーク
1.NumPy
NumPy は、多次元配列オブジェクト、行列演算、その他の関数を提供する Python 用のオープンソース数値計算拡張ライブラリです。NumPy の中核は ndarray オブジェクトです。これは n 次元配列を表し、ベクトル化演算をサポートします。
例：
```python
import numpy as np
# 2x3 の 2 次元配列を作成します
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr) # 出力 [[1 2 3] [4 5 6]]
「」
2.パンダ
Pandas は、NumPy をベースとしたデータ処理ライブラリであり、DataFrame や Series などのデータ構造と、さまざまなデータ処理および分析機能を提供します。Pandas を使用すると、構造化データの操作が簡単になります。
例：
```Python
import pandas as pd
# DataFrame オブジェクトを作成します
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'], 'Age': [20, 18, 19]} df = pd.DataFrame(data) print(
df
) # 出力名 年齢
0 トム 20
1 ジェリー 18
2 マイク 19
``
3.Matplotlib
Matplotlib は、さまざまなプロット、視覚化、およびグラフィックス処理機能を提供する Python プロット ライブラリです。Matplotlib は、さまざまな静的、動的、対話型のグラフを描画できます。
例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#データの作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# サインカーブを描く
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine Wave')
plt.show() # 画像ウィンドウを表示して待つユーザー向け 閉じた後、後続の
コードを実行し続けます```
3. アルゴリズムとデータ構造
1. ソートアルゴリズム（バブルソート、選択ソート、挿入ソート、クイックソートなど）