آموزش تست تمرینی سوالات مصاحبه برنامه نویس پایتون [2023]

آزمون تمرینی سوالات مصاحبه برنامه نویس Python [به روز رسانی 2023]

با دوره جامع تمرین آزمون MCQ ما به دنیای برنامه نویسی پایتون شیرجه بزنید، که برای هدایت شما از اصول پایتون به موضوعات پیشرفته، از جمله توسعه وب، علم داده، و یادگیری ماشین طراحی شده است. چه یک مبتدی مشتاق یادگیری پایتون یا یک توسعه‌دهنده با تجربه باشید که به دنبال تقویت مهارت‌های خود هستید، این دوره روشی منحصر به فرد و تعاملی برای تسلط بر مفاهیم پایتون از طریق درگیر کردن سوالات چند گزینه‌ای ارائه می‌دهد.

آنچه خواهید آموخت:

بخش 1: اصول پایتون

• متغیرهای اصلی و انواع داده: انواع داده های اصلی را به راحتی درک کرده و دستکاری کنید.

• Conquer Control Structures: در عبارات if، حلقه‌ها و مدیریت استثنا برای کدهای قوی تخصص کسب کنید.

• توابع و ماژول ها: یاد بگیرید که عملکردهای قابل استفاده مجدد بنویسید و کد خود را به طور موثر سازماندهی کنید.

بخش 2: مفاهیم پیشرفته پایتون

• برنامه نویسی شی گرا: تفاوت های ظریف کلاس ها، اشیاء، وراثت و چندشکلی را درک کنید.

• دکوراتورها و مولدها: قدرت دکوراتورها و ژنراتورها را در پایتون کشف کنید.

• متاکلاس ها: مفهوم پیشرفته متاکلاس ها و کاربردهای عملی آنها را کشف کنید.

بخش 3: ساختارها و الگوریتم های داده

• ساختارهای داده اصلی را دستکاری کنید: فهرست‌های اصلی، تاپل‌ها، مجموعه‌ها، دیکشنری‌ها و رشته‌ها.

• ساختارهای داده پیشرفته: پیاده سازی و استفاده از پشته ها، صف ها، لیست های پیوندی، و درخت ها را درک کنید.

• طراحی و تجزیه و تحلیل الگوریتم: الگوریتم های کارآمد را برای مسائل دنیای واقعی توسعه و تجزیه و تحلیل کنید.

بخش 4: توسعه وب با پایتون

• برنامه های وب با Flask/Django: برنامه های وب پویا را با استفاده از Flask یا جنگو ایجاد کنید.

• توسعه API RESTful: APIهای RESTful مقیاس پذیر را طراحی و پیاده سازی کنید.

• یکپارچه سازی Front-end: به طور یکپارچه بک اند پایتون را با فناوری های جلویی ادغام کنید.

بخش 5: علم داده و یادگیری ماشین

• مدیریت داده ها با NumPy/Pandas: داده ها را با مهارت دستکاری و تجزیه و تحلیل کنید.

• یادگیری ماشینی با Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch: مدل‌ها را با استفاده از چارچوب‌های پیشرو ML بسازید و ارزیابی کنید.

• تجسم داده ها: با Matplotlib و Seaborn تجسم های قانع کننده ایجاد کنید.

بخش 6: آزمایش و اشکال زدایی

• تست واحد : با unittest یا pytest تست های واحد موثر ایجاد کنید.

• تکنیک‌های اشکال‌زدایی: روش‌های پیشرفته اشکال‌زدایی را برای حل کارآمد مشکلات بیاموزید.

• پروفایل کد و بهینه سازی: کد را برای حداکثر کارایی بهینه کنید.

ما سوالات را به طور منظم به روز می کنیم: تعهد ما به سفر یادگیری شما به این معنی است که به طور مداوم بانک سوالات خود را به روز می کنیم تا آخرین روندها، به روز رسانی ها و بهترین شیوه ها در برنامه نویسی پایتون را منعکس کنیم. این تضمین می‌کند که همیشه جدیدترین و مرتبط‌ترین جنبه‌های پایتون را یاد می‌گیرید.

نمونه هایی از انواع سوالاتی که با آنها روبرو خواهید شد:

• سؤالات مبتنی بر سناریو: با مشکلات دنیای واقعی مقابله کنید و مفاهیم پایتون را در سناریوهای عملی به کار ببرید.

• تجزیه و تحلیل کد: تکه کدهای پایتون را ارزیابی و تفسیر کنید تا درک خود را از نحو و عملکرد آزمایش کنید.

• شناسایی خطا: خطاها را در کد پایتون شناسایی و تصحیح کنید و مهارت های اشکال زدایی شما را افزایش می دهد.

• سؤالات مفهومی: در جنبه های نظری پایتون، از جمله طراحی الگوریتمی و اصول OOP، عمیقاً غوطه ور شوید.

• پیش‌بینی خروجی: توانایی خود را برای پیش‌بینی خروجی کد پایتون، که یک مهارت حیاتی برای هر توسعه‌دهنده‌ای است، آزمایش کنید.

10 سؤال متداول (سؤالات متداول):

1. س: چندشکلی در پایتون چیست؟

   • A: چند شکلی به روش‌ها اجازه می‌دهد که نام یکسانی داشته باشند اما بر اساس شیئی که روی آن فراخوانی می‌شوند، رفتار متفاوتی داشته باشند.

2. س: دکوراتورها چگونه عملکردها را در پایتون افزایش می دهند؟

   • پاسخ: دکوراتورها امکان اصلاح یا بهبود عملکردها را بدون تغییر کد واقعی آنها فراهم می کنند.

3. س: تفاوت بین لیست ها و تاپل ها در پایتون چیست؟

   • A: لیست ها قابل تغییر هستند (قابل تغییر هستند)، در حالی که تاپل ها غیرقابل تغییر هستند (قابل تغییر نیستند).

4. س: آیا می توانید مفهوم RESTful API را توضیح دهید؟

   • پاسخ: APIهای RESTful سرویس‌های وب هستند که از درخواست‌های HTTP برای انجام عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف) در منابعی مانند JSON استفاده می‌کنند.

5. س: هدف از تست واحد در پایتون چیست؟

   • A: تست واحد شامل آزمایش اجزای جداگانه یک برنامه برای اطمینان از عملکرد صحیح هر قسمت است.

6. س: پایتون چگونه وراثت را پیاده سازی می کند؟

   • A: وراثت در پایتون به یک کلاس (کلاس فرزند) اجازه می دهد تا ویژگی ها و متدها را از کلاس دیگر (کلاس والد) به ارث ببرد.

7. س: ژنراتورها در پایتون چیست و چگونه مفید هستند؟

   • پاسخ: ژنراتورها نوعی تکرار هستند که آیتم‌هایی را در جریان تولید می‌کنند که نسبت به ذخیره‌سازی یک لیست کامل از نظر حافظه کارآمدتر است.

8. س: DataFrame در پانداها چیست؟

   • پاسخ: یک DataFrame یک ساختار داده‌ای دوبعدی، قابل تغییر اندازه و بالقوه ناهمگن در پانداها است.

9. س: TensorFlow چه تفاوتی با Scikit-learn در یادگیری ماشین دارد؟

   • پاسخ: TensorFlow بیشتر بر روی الگوریتم های یادگیری عمیق متمرکز است، در حالی که Scikit-learn طیف وسیعی از الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی را ارائه می دهد.

10. س: اهمیت متاکلاس ها در پایتون چیست؟

    • A: متاکلاس ها در پایتون کلاسی از یک کلاس هستند که نحوه رفتار یک کلاس را تعریف می کنند. آنها ویژگی های پیشرفته ای هستند که برای کنترل ایجاد کلاس استفاده می شوند.

برای شروع این سفر هیجان انگیز به سمت تسلط بر پایتون از طریق یک تجربه یادگیری نوآورانه و تعاملی، اکنون ثبت نام کنید!