101 игра на python. Вопросы собеседований. 31 - 40⁠⁠

Вопросы 👉 1 - 10

Вопросы 👉 11 - 20

Вопросы 👉 21 - 30

Вопрос 31.

Какое из следующих утверждений точно описывает роль и применение декораторов Python в усилении или изменении поведения функций или методов в программе?

• A. Декораторы позволяют изменять вывод функций без непосредственного изменения кода функции, действуя как обертка, которая предоставляет дополнительную функциональность до или после вызова исходной функции.

• B. Они в первую очередь служат для уменьшения скорости выполнения функций за счет добавления дополнительных слоев логики, которые необходимо обработать.

• C. Декораторы Python служат для увеличения использования памяти функциями, поскольку они вводят новые слои и структуры, тем самым замедляя общий процесс выполнения.

• D. Декораторы в Python могут применяться только к методам объектно-ориентированного программирования, в частности к взаимодействиям методов класса, а не к автономным функциям.

Вопрос 32.

Каковы последствия и типичные применения ключевого слова yield в реализации генераторов Python, учитывая его полезность в управлении памятью и контроле потока в больших наборах данных?

• A. Ключевое слово yield заставляет функцию возвращать генератор, который может быть итерирован, позволяя Python лениво генерировать элементы по одному и только по мере необходимости, тем самым сохраняя память.

• B. Это вызывает немедленное завершение выполнения функции генератора, высвобождая все ресурсы, которые она приобрела во время своей работы.

• C. Yield преобразует любую Python функцию в многопоточную подпрограмму, способную выполняться параллельно с другими функциями.

• D. Он служит инструментом отладки в Python, позволяющим разработчикам отслеживать значения, возвращаемые из функций во время выполнения, не влияя на выполнение функции.

Вопрос 33.

Учитывая динамическую систему типизации Python, как обработка типов данных без явного объявления влияет на присваивание переменных и манипуляции ими внутри скрипта?

• A. Динамическая система типизации Python означает, что переменные могут быть переназначены значениям разных типов без ошибок, обеспечивая гибкие и быстрые циклы разработки.

• B. Эта система требует от разработчиков вручную управлять выделением памяти для каждой переменной в своем коде, что приводит к повышенной сложности в обслуживании кода.

• C. Динамическая типизация строго требует, чтобы переменные, однажды установленные на определенный тип, не могли быть изменены, что имеет решающее значение для поддержания безопасности типов во всем скрипте.

• D. Отсутствие явного объявления типа позволяет Python автоматически оптимизировать скорость выполнения кода, выводя типы и компилируя оптимизированный байт-код на лету.

Вопрос 34.

Каковы последствия использования изменяемых аргументов по умолчанию в определениях функций в Python, особенно с точки зрения сохранения объекта функции при множественных вызовах?

• A. Изменяемые аргументы по умолчанию выгодны, поскольку они позволяют обновлять и сохранять значения по умолчанию функции при множественных вызовах функций, отражая самые последние изменения.

• B. Использование изменяемых аргументов по умолчанию может привести к неожиданному поведению или ошибкам, поскольку изменения этих аргументов сохраняются при последующих вызовах функции, если они не были явно сброшены.

• C. Неизменяемые аргументы по умолчанию, в отличие от изменяемых, значительно замедляют выполнение функций, заставляя Python воссоздавать значение по умолчанию при каждом вызове функции.

• D. Изменяемые аргументы по умолчанию предотвращают утечку памяти за счет автоматического сброса состояния функции после каждого вызова, гарантируя, что никакие остаточные данные не сохраняются.

Вопрос 35.

Как списковое включение в Python обеспечивает более эффективную и читаемую альтернативу традиционным циклам для создания списков, особенно при обработке и преобразовании больших объемов данных?

• A. Списковые включения позволяют кратко создавать списки, интегрируя логику цикла и условия в одну ясную и выразительную строку кода, что повышает скорость разработки и эффективность выполнения.

• B. Они предоставляют способ обхода системы сборки мусора Python за счет прямого взаимодействия с базовым C API, что ускоряет задачи обработки данных.

• C. Эта функция является чисто синтаксическим сахаром, не влияющим на производительность, но улучшает читаемость кода, позволяя записывать циклы в более многословной форме.

• D. Списковые включения требуют предварительного объявления всех переменных, используемых в них, тем самым обеспечивая безопасность типов и предотвращая ошибки времени выполнения, связанные с неопределенными переменными.

Вопрос 36.

Рассматривая использование метода __init__ в определениях классов Python, как он функционирует в жизненном цикле объекта для инициализации состояния или настройки необходимых свойств сразу после создания экземпляра?

• A. Метод __init__ вызывается автоматически каждый раз, когда класс наследуется, чтобы гарантировать, что производный класс наследует все свойства и методы родительского класса без явного объявления.

• B. Он действует как конструктор для класса, автоматически вызывается при создании нового экземпляра объекта для инициализации атрибутов экземпляра или выполнения любой другой необходимой начальной настройки.

• C. Этот метод служит деструктором для экземпляров класса, отвечающим за освобождение ресурсов, которые объект мог получить в течение своей жизни.

• D. Метод __init__ в Python вызывается каждый раз при копировании объекта, гарантируя, что новый экземпляр получает отдельную копию начального состояния объекта.

Вопрос 37.

Как обработка исключений в Python с помощью блоков try-except помогает в надежной разработке программ, особенно с точки зрения непрерывности работы и управления ошибками?

• A. Блоки try-except в Python предназначены только для перехвата синтаксических ошибок в коде, позволяя программам быть синтаксически правильными и безошибочными.

• B. Эти блоки используются для тестирования блока кода на наличие ошибок, перехвата возникающих исключений и обработки их в блоке except, что предотвращает внезапное завершение программы.

• C. Структура try-except автоматически исправляет логические ошибки в коде, гарантируя выполнение намеченных операций без ручного вмешательства.

• D. Эта конструкция используется для повышения скорости выполнения кода путем игнорирования исключений, которые не являются критическими для основной функциональности приложения.

Вопрос 38.

Какую роль играет ключевое слово global в функциях Python при работе с переменными, определенными за пределами области видимости функции, особенно при изменении этих переменных в локальном контексте?

• A. Ключевое слово global ограничивает доступ функции только для чтения значений переменных, определенных вне ее области видимости, без возможности их модификации.

• B. Оно позволяет функции изменять значение переменной глобально, а не только в локальной области видимости, путем объявления переменной внутри функции как идентичной той, что определена вне функции.

• C. Python использует ключевое слово global для защиты внешних переменных от случайного изменения внутри функций, обеспечивая неизменяемое поведение.

• D. Ключевое слово global автоматически инициализирует внешние переменные внутри каждой области видимости функции, чтобы обеспечить единообразные значения на протяжении всей программы.

Вопрос 39.

В программировании на Python, как использование функции enumerate улучшает функциональность циклов, особенно при итерации по последовательностям, которые требуют доступа как к индексу, так и к значению элемента?

• A. Enumerate предоставляет автоматический механизм для выхода из циклов при выполнении указанного условия, оптимизируя производительность цикла и стратегию выхода.

• B. Она упрощает процесс получения индекса элементов по мере их итерации, возвращая итерируемый объект, который создает пары индекса и соответствующего элемента из последовательности.

• C. Функция enumerate шифрует каждый элемент последовательности во время итерации для безопасной обработки и хранения.

• D. Это удваивает скорость выполнения циклов за счет одновременной обработки двух соседних элементов на каждой итерации.

Вопрос 40.

Обсудите последствия использования оператора pass в Python в условных и циклических структурах, особенно с точки зрения разработки кода и использования в качестве заполнителя.

• A. Оператор pass в Python действует как инструмент разработки, который временно увеличивает скорость выполнения циклов, пропуская вычислительные шаги, которые еще не реализованы.

• B. Он служит не оперативным оператором, часто используемым в качестве заполнителя в частях кода, где оператор синтаксически требуется, но никакое действие не должно выполняться, что позволяет продолжить разработку кода без прерывания.

• C. Оператор pass в Python автоматически обрабатывает управление памятью, освобождая неиспользуемые ресурсы внутри циклов и условий, повышая производительность.

• D. Этот оператор запускает подробный режим отладки, который обеспечивает обратную связь в реальном времени о состоянии выполнения программы.

Ответы

31, Правильный ответ: A

Объяснение:

Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций или методов без прямого изменения их кода. Они работают как обертки, которые добавляют дополнительную функциональность до или после вызова исходной функции.

• Вариант A верен: Декораторы позволяют обернуть функцию и добавить к ней дополнительный функционал, не изменяя саму функцию.

• Вариант B не верен: Декораторы не предназначены для уменьшения скорости выполнения функций. Наоборот, они могут использоваться для оптимизации, например, с помощью мемоизации.

• Вариант C не верен: Декораторы не обязательно увеличивают использование памяти и могут улучшить производительность.

• Вариант D не верен: Декораторы могут применяться как к методам класса, так и к обычным функциям.

Пример:

В результате:

• Декоратор timer обертывает функцию my_function и измеряет время ее выполнения.

• При вызове my_function, декоратор добавляет функциональность измерения времени, а затем выводит результат.

• При использовании обертки без @, функция test_function будет обернута в декоратор, но это не изменит само определение функции.

Таким образом, вариант A является верным, так как он точно описывает назначение и применение декораторов в Python.

32, Правильный ответ: A

Объяснение:

Ключевое слово yield играет важную роль в определении генераторов в Python. Генераторы - это особый вид функций, которые возвращают итераторы. Они позволяют создавать последовательность значений ленивым образом, то есть значения генерируются только по запросу (когда к ним обращаются), а не заранее.

• Вариант A верен: yield превращает функцию в генератор, который лениво возвращает значения по одному, сохраняя память.

• Вариант B не верен: yield не завершает выполнение функции, а приостанавливает её и сохраняет состояние, возвращая значение.

• Вариант C не верен: yield не делает функцию многопоточной.

• Вариант D не верен: yield не является инструментом для отладки.

Основные отличия от return:

• return: Завершает выполнение функции и возвращает одно значение. После return функция прекращает свою работу.

• yield: Приостанавливает выполнение функции, возвращает текущее значение и сохраняет состояние функции. При следующем запросе следующего элемента, функция возобновляет свое выполнение с места, где она остановилась на yield.

Преимущества генераторов:

• Экономия памяти: Генераторы не хранят все значения в памяти сразу, а генерируют их по требованию. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных.

• Ленивые вычисления: Значения генерируются только тогда, когда они действительно нужны.

• Удобство итерации: Генераторы возвращают итераторы, которые могут быть использованы в циклах for.

Пример:

В результате:

Функция my_generator использует yield, чтобы генерировать значения одно за другим. При каждом запросе следующего значения с помощью for цикла, функция возобновляет своё выполнение и возвращает очередное значение. При этом все значения не хранятся в памяти, экономя место.

Таким образом, вариант A является правильным ответом.

33, Правильный ответ: A

Объяснение:

Динамическая типизация является одной из ключевых особенностей Python, которая влияет на то, как переменные обрабатываются во время выполнения программы.

• Вариант A верен: Динамическая типизация в Python действительно позволяет переменным менять свой тип в процессе выполнения программы. Это обеспечивает гибкость и ускоряет процесс разработки, позволяя разработчикам быстро прототипировать и менять код без необходимости беспокоиться о строгих типах.

• Вариант B не верен: Динамическая типизация не требует от разработчиков ручного управления памятью. Память выделяется и освобождается автоматически Python.

• Вариант C не верен: В динамической типизации типы переменных могут меняться в процессе выполнения.

• Вариант D не верен: Python не оптимизирует код, компилируя его на лету на основе типов.

Подробности о динамической типизации:

• Отсутствие явного объявления типа: В Python не нужно указывать тип данных переменной при ее создании. Тип данных определяется автоматически в зависимости от присваиваемого значения.

• Переменные могут менять тип: Одна и та же переменная может в разное время хранить значения разных типов данных. Это делает код более гибким, но может привести к ошибкам, если не быть внимательным к типам.

• Типы проверяются во время выполнения: Проверка типов происходит во время выполнения программы, а не при компиляции. Это называется "динамической проверкой типов".

Пример:

В результате: В этом примере одна и та же переменная x успешно меняет свой тип с int на str, а затем на list без каких-либо ошибок, наглядно демонстрируя динамическую типизацию.

Таким образом, вариант A является верным.

34, Правильный ответ: B

Объяснение:

Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для параметров функций в Python может привести к неочевидному поведению. Проблема заключается в том, что значения по умолчанию вычисляются только один раз, при определении функции, а не при каждом ее вызове. Это приводит к тому, что один и тот же изменяемый объект используется по умолчанию во всех вызовах, что может привести к неожиданным результатам, когда функция изменяет это значение по умолчанию.

• Вариант A не верен: Изменения в изменяемых значениях по умолчанию сохраняются между вызовами, а не обновляются. Это причина проблем, а не преимущества.

• Вариант B верен: Это верное описание проблемы: изменения в значениях по умолчанию сохраняются при будущих вызовах функции, что может привести к ошибкам.

• Вариант C не верен: Неизменяемые значения по умолчанию (например, числа, строки, кортежи) не вызывают проблем с сохранением состояния.

• Вариант D не верен: Изменяемые значения по умолчанию как раз таки могут привести к утечкам памяти.

Пример:

В результате:

• При первом вызове функции append_to_list(1), создается список [], и 1 добавляется в него, выводя [1].

• При втором вызове append_to_list(2), используется тот же самый список, который был создан ранее, поэтому 2 добавляется к нему, и выводится [1, 2].

• При вызове append_to_list(3, []), в функцию передается новый список, а значение по умолчанию не используется, вывод [3].

• При последнем вызове, снова используется старый список из первых двух вызовов, и в него добавится 4.

Чтобы избежать такой проблемы, часто используется значение None в качестве значения по умолчанию и выполняется проверка на None в функции:

Таким образом, вариант B является верным, так как точно описывает проблему и её последствия.

35, Правильный ответ: A

Объяснение:

Списковые включения (list comprehensions) в Python являются мощным инструментом для создания списков в более компактной и выразительной форме. Они объединяют в себе функциональность цикла for и условных выражений в одну строку кода.

• Вариант A верен: Списковые включения действительно повышают скорость разработки, за счет краткости и читаемости кода, а также они более эффективны, чем традиционные циклы.

• Вариант B не верен: Списковые включения не обходят систему сборки мусора Python.

• Вариант C не верен: Списковые включения влияют на производительность кода, они обычно выполняются быстрее, чем аналогичные циклы for.

• Вариант D не верен: Списковые включения не требуют предварительного объявления переменных.

Преимущества списковых включений:

1. Краткость: Они позволяют создавать списки в одну строку кода, что делает код более компактным.

2. Читаемость: Они делают код более выразительным и легким для понимания, особенно при простых операциях.

3. Производительность: Они часто более эффективны, чем эквивалентные циклы for, так как Python оптимизирует их внутреннюю работу.

4. Гибкость: Они позволяют использовать условные выражения (if) и выполнять преобразование элементов непосредственно при создании списка.

Пример:

В результате:

Оба примера создают один и тот же список [4, 16], но списковое включение делает это более кратко и выразительно.

Таким образом, вариант A правильно описывает преимущества спискового включения.

36, Правильный ответ: B

Объяснение:

Метод __init__ в Python является конструктором класса. Он автоматически вызывается при создании нового экземпляра (объекта) класса.

• Вариант A не верен: __init__ не имеет отношения к наследованию. Он вызывается для инициализации созданного объекта.

• Вариант B верен: __init__ является конструктором, который инициализирует объект, предоставляя начальное состояние или необходимые атрибуты.

• Вариант C не верен: Деструкторы в Python обрабатываются методом __del__, а не __init__.

• Вариант D не верен: Метод __init__ не вызывается при копировании объекта, он вызывается при создании объекта.

Ключевые моменты о __init__:

• Автоматический вызов: Он автоматически вызывается интерпретатором Python при создании нового экземпляра класса.

• Инициализация: Основная цель — инициализировать атрибуты объекта с начальными значениями.

• Настройка: Внутри этого метода можно выполнить любую необходимую настройку или предварительную обработку данных, требуемых для работы объекта.

• Параметры: Он принимает аргумент self, который ссылается на создаваемый объект, а также любые дополнительные параметры, которые нужно передать при создании экземпляра.

Пример:

В результате:

• Когда мы создаем объект person1, метод __init__ вызывается автоматически.

• Внутри метода __init__, мы можем инициализировать self.name и self.age

• Затем объект можно использовать, вызывая метод greet().

Таким образом, вариант B является правильным, поскольку он точно описывает роль метода __init__ как конструктора для класса.

37, Правильный ответ: B

Объяснение:

Блоки try-except являются фундаментальным механизмом в Python для обработки исключений, которые могут возникать во время выполнения программы. Эти блоки позволяют создавать надежные программы, устойчивые к ошибкам.

• try блок: Содержит код, в котором может возникнуть исключение (ошибка времени выполнения).

• except блок: Содержит код, который выполняется, если в блоке try возникает исключение. В блоке except можно определить, как именно обрабатывать исключение, чтобы предотвратить аварийное завершение программы.

Теперь рассмотрим варианты ответов:

• Вариант A не верен: try-except предназначены для перехвата ошибок времени выполнения, а не синтаксических.

• Вариант B верен: Блоки try-except действительно позволяют перехватывать исключения и корректно их обрабатывать, что препятствует внезапному завершению программы.

• Вариант C не верен: try-except не исправляют логические ошибки автоматически, они перехватывают исключения.

• Вариант D не верен: try-except не игнорируют исключения, а обрабатывают их.

Как try-except помогают в надежной разработке:

1. Предотвращение сбоев: try-except позволяет перехватывать исключения и продолжать выполнение программы, а не завершать ее аварийно.

2. Обработка ошибок: except блок позволяет разработчику обрабатывать исключение, например, вывести сообщение об ошибке, выполнить какие-то действия по восстановлению, или корректно завершить работу программы.

3. Контроль потока выполнения: позволяет продолжать выполнение программы, когда происходит ошибка, перенаправляя ход выполнения в блок except.

4. Улучшение опыта пользователя: Блоки try-except позволяют показывать пользователям более информативные сообщения об ошибках, а не просто наблюдать аварийное завершение программы.

Пример:

В результате:

• В примере выше функция divide() корректно делит число x на y.

• Если y будет равен 0, то будет перехвачено исключение ZeroDivisionError, и программа выведет сообщение "Ошибка: Деление на ноль!" и вернёт None, а не завершит работу аварийно.

Таким образом, вариант B является верным ответом.

38, Правильный ответ: B

Объяснение:

Ключевое слово global в Python используется внутри функции для явного указания, что переменная, к которой происходит обращение в функции, является глобальной, то есть объявленной вне локальной области видимости этой функции.

• Вариант A не верен: Ключевое слово global не ограничивает доступ только для чтения, оно позволяет изменять глобальные переменные.

• Вариант B верен: Именно global позволяет функции изменять значения переменных, объявленных вне ее локальной области видимости.

• Вариант C не верен: global не используется для защиты от изменения, а наоборот, позволяет его.

• Вариант D не верен: global не инициализирует автоматически переменные, а дает доступ к объявленным.

Подробное объяснение:

1. Локальная область видимости: По умолчанию, когда вы определяете переменную внутри функции, она является локальной для этой функции. Это означает, что она существует и может использоваться только внутри этой функции.

2. Глобальная область видимости: Переменные, объявленные вне любой функции, существуют в глобальной области видимости и доступны из любой точки модуля.

3. Изменение глобальных переменных: Если вы хотите изменить глобальную переменную внутри функции, вы должны использовать ключевое слово global для ее объявления внутри функции. Без global, Python считает, что вы хотите создать новую, локальную переменную с тем же именем, и изменения не будут влиять на глобальную переменную.

Пример:

В результате:

• Функция modify_global_variable использует ключевое слово global, чтобы сообщить, что она работает с глобальной переменной global_var.

• Изменение global_var внутри функции повлияло на переменную в глобальной области видимости.

Таким образом, вариант B является правильным, точно описывая роль и действие global.

39, Правильный ответ: B

Объяснение:

Функция enumerate() в Python является мощным инструментом для итерации по последовательностям (например, спискам, кортежам, строкам) с одновременным доступом к индексу и значению элемента.

• Вариант A не верен: enumerate не обеспечивает механизма для прерывания цикла.

• Вариант B верен: Функция enumerate возвращает итерируемый объект, который генерирует пары (индекс, значение) для каждого элемента последовательности.

• Вариант C не верен: enumerate не выполняет шифрование данных.

• Вариант D не верен: enumerate не влияет на скорость выполнения, оно лишь облегчает доступ к индексам.

Как работает enumerate():

• enumerate() принимает в качестве аргумента итерируемый объект (последовательность).

• Он возвращает итератор, который генерирует кортежи вида (индекс, элемент).

• Первый индекс равен 0 по умолчанию, но это можно изменить, передав второй аргумент start.

Пример:

Преимущества использования enumerate():

• Упрощение доступа к индексу: Он упрощает получение индекса элементов при итерации, делая код более чистым и понятным.

• Уменьшение ошибок: Позволяет избежать ошибок, связанных с ручным управлением индексами.

• Повышение читаемости: Он делает цикл более выразительным, показывая явную связь между индексом и элементом.

В результате:

• enumerate позволяет упростить получение индекса и элемента в цикле

• Возвращает итерируемый объект, который генерирует пару индекс-значение.

Таким образом, вариант B является правильным ответом.

40, Правильный ответ: B

Объяснение:

Оператор pass в Python представляет собой оператор-заполнитель, который не выполняет никаких действий. Он используется в ситуациях, когда синтаксически требуется наличие оператора, но никакой код выполнять не нужно.

• Вариант A не верен: pass не влияет на скорость выполнения, так как он не выполняет никаких действий.

• Вариант B верен: pass используется как заполнитель в случаях, когда синтаксис Python требует наличия кода, но разработчик ещё не определил, что нужно выполнить.

• Вариант C не верен: pass не имеет отношения к управлению памятью.

• Вариант D не верен: pass не является инструментом отладки и не имеет никаких специальных возможностей вывода информации.

Области применения pass:

1. Заполнитель в функциях: Когда вы только начинаете писать функцию и еще не знаете, какой именно код там должен быть, можно использовать pass.

2. Заполнитель в классах: В классах, где вы ещё не определили все методы, pass можно использовать для создания пустых методов.

3. Заполнитель в циклах: В циклах, где требуется условный оператор (например, if), но не нужно выполнять никаких действий, можно использовать pass в блоке else.

4. Условные операторы: В условных блоках (например, if) можно использовать pass для пропуска каких-либо действий при определенных условиях.

Пример:

В результате:

• В примере с функцией my_function, pass позволяет создать функцию, которая ничего не делает.

• В примере с классом MyClass pass позволяет создать методы, которые ничего не делают.

• В примере с циклом for pass позволяет пропустить действия для четных чисел.

Таким образом, вариант B является верным, так как он точно описывает роль pass в качестве оператора-заполнителя.

Продолжение следует. Подпишись, чтобы не пропустить.

Удачи!