Câu hỏi phỏng vấn Python Developer

• Cũng giống như PHP và Ruby, Python được biết đến là một ngôn ngữ được dựa trên trình thông dịch, điều đó có nghĩa là, việc biên dịch không cần thiết phải có trước khi chạy như một số ngôn ngữ khác như C/C++.
• Python là một ngôn ngữ kiểu động, tức là bạn không cần phải chỉ ra kiểu dữ liệu của các biến khi khai báo chúng hay bất cứ điều gì đó tương tự thế. Mình thách bạn khai báo x = 2020 và sau đó lại gán x = “Hello World” với Python mà lại có lỗi đấy.
• Viết code với Python thì cực kỳ nhanh nhưng đến lúc run thì nó lại chậm hơn so với các ngôn ngữ biên dịch khác. May mắn thay, Python lại cho phép các extension mở rộng dựa trên C để việc bottleneck (nút thắt cổ chai) có thể được tối ưu hóa. Package numpy chính là một ví dụ.
• Python là ngôn ngữ lập trình dựa trên trình thông dịch, ngôn ngữ kịch bản hướng đối tượng và tương tác, và tất nhiên đây cũng là một ngôn ngữ được thiết kế để rất dễ đọc, dễ nhớ, dễ viết.
• Tính đa năng của Python thì khỏi bàn. Nó có thể ứng dụng cho nhiều lĩnh vực và các ứng dụng đa nền tảng khác nhau như ứng dụng web, big data, machine learning, mô hình khoa học v.v…

Ngoài những ưu điểm như cú pháp gọn, đẹp và tính dễ đọc thì Python còn đem đến cho lập trình viên những lợi ích sau:

• Năng suất cao: Cảm ơn trời vì nhờ các tính năng như tích hợp quy trình, framework unit testing và khả năng kiểm soát nâng cao mà các ứng dụng Python có thể cải thiện hiệu suất và chất lượng của chúng.
• Là ngôn ngữ mã nguồn mở, hoàn toàn free và đa nền tảng: Có thể nói đây cũng chính là những thứ giúp cho Python trở nên thân thiện với người dùng và sở hữu một cộng đồng support lớn mạnh hơn bao giờ hết.
• Có kho thư viện module khổng lồ: Với hơn 300 thư viện module với nhiều tính năng khác nhau như khả năng tạo ra các file tạm thời an toàn, map file vào trong bộ nhớ, lưu trữ tập tin, v.v…. Python giúp các lập trình viên có thể tiết kiệm được thời gian làm việc của mình nhanh và hiệu quả hơn.

Namespace trong Python còn gọi là không gian tên, là một hệ thống có một tên duy nhất cho mỗi mọi đối tượng trong Python. Một đối tượng có thể là một biến hoặc một phương thức. Bản thân Python duy trì một namespace dưới dạng từ điển Python. Python có nhiều loại namespace khác nhau, và khi người dùng tạo một module thì một namespace toàn cục sẽ được khởi tạo, việc tạo các hàm cục bộ sau đó sẽ tạo ra namespace cục bộ.

Namespace tích hợp sẵn bao gồm namespace toàn cục và namespace toàn cục bao gồm namespace cục bộ.

Trong Python, thuật ngữ monkey patch chỉ việc thay đổi một lớp (class) hay một module trong quá trình thực thi (run-time)

Những biến nào được khai báo ở bên ngoài hàm hay trong phạm vi toàn cục (global) thì được gọi là biến toàn cục (global variable), chính vì vậy mà bạn có thể truy cập tới những biến này ở bất cứ đâu tùy thích trong chương trình.

Ngược lại, biến cục bộ (local variable) lại là những biến được khai báo bên trong một hàm nào đó. Những biến này chỉ có sẵn trong một phạm vi nhất định thay vì ở phạm vi toàn cục như các biến global.

Ví dụ:

Django là một khung ứng dụng web (Web framework) mã nguồn mở, trình độ cao giúp "khuyến khích việc phát triển nhanh, thiết kế thực dụng, tinh tế và sạch sẽ." Django chạy nhanh, an toàn, và có khả thể mở rộng (scalable) nhanh. Django có hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ và tài liệu chi tiết.

Django là một gói tổng thể, trong đó bạn sẽ có Bảng điều khiển quản trị (Admin panel,) giao diện cơ sở dữ liệu (CSDL,) và cấu trúc thư mục ngay khi tạo ứng dụng. Ngoài ra, nó còn nhiều tính năng, nên bạn không cần thêm các thư viện riêng và các thư viện phụ thuộc. Một vài tính năng sẵn có là xác thực người dùng, động cơ mẫu (template engine,) định tuyến (routing,) quản lý thay đổi và dịch chuyển thiết kế CSDL (database schema migration,) và rất nhiều tính năng khác.

Django rất linh động. Bạn có thể dùng Django để làm các ứng dụng tối thiểu (MVP - Minimum Viable Product) cho đến các ứng dụng cho các công ty lớn. Để tiện hình dung, một số công ty lớn sử dụng Django là Instagram, Dropbox, Pinterest, và Spotify.

Flask là một khung ứng dụng web vi mô (microframework.) Nó không bao gồm sẵn các thư viện cần thiết cho việc phát triển web toàn tập như Django. Flask tiếp cận theo hướng tối giản, nghĩa là bạn sẽ thêm các thư viện trong quá trình lập trình thay vì đóng gói chúng sẵn trong khung ứng dụng. Triết lý của Flask là Flask chỉ cung cấp những thành phần bạn cần để xây dựng một ứng dụng để bạn có sự linh hoạt và kiểm soát. Nói cách khác, Flask không giả định bạn sẽ cần thư viên này hay thư viên khác và đóng gói chúng sẵn. Thay vào đó, Flask để bạn chọn lựa và thêm các thư viện khi mình cần. Một số tính năng Flask cung cấp là Máy chủ phục vụ web (dành cho quá trình phát triển,) xử lý yêu cầu RESTFUL, http, và rất nhiều tính năng khác.

Cả hai hàm help() và dir() đều có thể truy cập được từ trình thông dịch của Python và đợc sử dụng để xem một hàm tổng hợp của các hàm dựng sẵn.

• Hàm Help (): Hàm help () được sử dụng để hiển thị chuỗi tài liệu và cũng tạo điều kiện cho bạn thấy trợ giúp liên quan đến các mô-đun, từ khóa, thuộc tính, v.v.
• Hàm Dir (): Hàm dir () được sử dụng để hiển thị các ký hiệu đã xác định (defined symbols).

• Break: Cho phép dừng vòng lặp khi gặp một số điều kiện nào đó và quyền điều khiển sẽ được đưa cho statement kế tiếp
• Continue: Cho phép skip một số phần của vòng lặp khi gặp một số điều kiện cụ thể và quyền điều khiển sẽ lại được đưa về lúc bắt đầu vòng lặp.
• Pass: Trong Python, pass là một lệnh trống, nói nôm na thì lệnh pass không làm gì cả, nó chỉ giữ chỗ cho các hàm, vòng lặp mà bạn đã thêm vào, nhưng chưa dùng đến trong hiện tại mà để "dành cho con cháu" mở rộng trong tương lai.

Giả sử ta có một ví dụ minh họa sau đây:

Khi đó output của dòng code trên sẽ là:

Module Python là những file chứa code Python, và những code này có thể là các biến hay các class function. Một module Python thường là một file .py chứa những dòng lệnh có thể thực thi được.

Một vài module chuẩn Python thường dùng là: os, sys, math, random, data time, JSON, v.v...

Kiểu dữ liệu mutable chuẩn là những giá trị có dữ liệu có thể thay đổi được gồm có: List, Set, Dictionary

Kiểu dữ liệu immutable chuẩn những giá trị có dữ liệu không thể thay đổi được  gồm có: Chuỗi, Tuple, Số

Với Python, mọi thứ đều là một object và tất cả các biến đều tham chiếu tới các đối tượng. Các giá trị tham chiếu sẽ được link tới các hàm, và kết quả là ta không thể thay đổi giá trị của kiểu dữ liệu này. Tuy nhiên, chúng ta lại có thể thay đổi một đối tượng vì chúng là kiểu dữ liệu mutable.

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể sắp xếp các đối số bằng cách sử dụng các chỉ định * và ** trong danh sách các tham số của hàm khi muốn truyền tham số tùy chọn hay từ khóa từ hàm này sang hàm khác trong Python.

• Bộ nhớ Python được quản lý trong không gian nhớ riêng của Python. Tất cả các đối tượng cấu trúc dữ liệu được đặt trong một không gian nhớ riêng. Lập trình viên không truy cập vào vùng nhớ này được mà do Python tự quản lý.
• Việc phân bổ vùng nhớ cho các đối tượng do trình quản lý bộ nhớ của Python đảm nhiệm. API lõi cho các lập trình viên truy cập qua một số công cụ để lập trình.
• Python cũng có trình gom rác tích hợp sẵn để tái chế các vùng nhớ không còn sử dụng đến và giải pháp chúng tạo thêm chỗ cho không gian nhớ.

Để làm việc với string thì module “re” của Python đã cung cấp cho người dùng 3 phương thức sau:

• split(): tách chuỗi thành các mảng bởi các kí tự, nếu ta cung cấp đối số num thì sẽ chia chuỗi thành num + 1 chuỗi con.

Ví dụ: 

#Syntax of split() method: split(pattern, string, maxsplit)

import re

str = 'Support me more on codelearn.io'
match = re.split(r'e', str)
if match:                     
    print (match)
else:
    print ('Khong tim thay!')
# Kết quả:
# ['Support m','mor','on cod','l','arn.io']

• sub(): có tác dụng so khớp và thay thế chuỗi so khớp được. 

 Ví dụ:

#Syntax of sub(): sub(pattern, replace, string, flags)

import re

str = 'Hello, please find me in codelearn.io'
match = re.sub(r'codelearn.io','https://codelearn.io', str)
if match:                   
    print (match)
else:
    print ('Khong tim thay!')
# output: Hello, please find me in https://codelearn.io

• subn(): tương tự như sub() và đồng thời cũng return về một chuỗi mới đi kèm với sự thay thế của no. .Như bạn thấy ở ví dụ minh họa dưới đây thì phương thức subn() return một một bộ dữ liệu với tổng số các lần thay thế cũng như đi kèm với nó là một chuỗi mới.

Ví dụ: 

#Syntax of subn() method: re.subn (pattern, repl, string, count=0, flags=0)

import re
print(re.subn('ov', '~*' , 'movie tickets booking in online'))
t = re.subn('ov', '~*' , 'movie tickets booking in online', flags = re.IGNORECASE)
print(t)
print(len(t))
print(t[0])

Output: 

('m~*ie tickets booking in online', 1)
('m~*ie tickets booking in online', 1)
2
m~*ie tickets booking in online

• Python có một thư viện đa luồng nhưng nếu bạn muốn sử dụng đa luồng để tăng tốc chương trình, sử dụng thư viện này không phải là một ý kiến hay.
• Python có một cấu trúc gọi là Khoá Phiên Dịch Toàn Cục (Global Interpreter Lock - GIL). GIL đảm bảo rằng tại một thời điểm chỉ có một luồng được thực thi. Một luồng lấy GIL, làm một số công việc, rồi GIL cho luồng kế tiếp.
• Quá trình này xảy ra rất nhanh, nên dưới ánh mắt con người, nó có vẻ đang thực hiện song song, nhưng thực ra chúng chỉ luân phiên sử dụng cùng một lõi CPU.
• Tất cả quá trình luân chuyển GIL này làm tăng thêm tải cho quá trình thực thi. Điều này nghĩa là nếu bạn muốn tăng tốc cho chương trình của mình, sử dụng thư viện đa luồng không phải là ý tưởng tốt.

Khi lập trình, sẽ có lúc chúng ta cần chuyển list thành array để thực hiện các phép toán trên đó một cách hiệu quả hơn. Để thực hiện việc này, chúng ta sử dụng hàm numpy.array(). Hàm này nhận 1 list làm tham số và trả về một array chứa các thành phần của list. Ví dụ:

import numpy as np

a = [1, 2, 3]

a_array = np.array(a)

Module Pickle nhận một đối tượng Python, chuyển nó thành chuỗi đại diện, và lưu nó ra tập tin bằng hàm dump. Quá trình này gọi là pickling. Quá trình ngược lại, nghĩa là chuyển một chuỗi đại diện thành đối tượng Python được gọi là unpickling.

• Python list là những biến tập hợp đa dụng và hiệu quả. Chúng hỗ trợ khá tốt các thao tác chèn (insert,) xoá (deletion,) thêm vào cuối (appending,) và nối list (concatenate.) Cấu trúc duyệt danh sách (list comprehension) giúp cho list dễ xây dựng và thao tác.
• Tuy nhiên, chúng có một số hạn chế sau: list không hỗ trợ các phép tính vector ('vectorized' operations) như cộng hay nhân theo từng phần tử (elementwise addition and multiplication,) và việc list chứa các phần tử thuộc nhiều kiểu dữ liệu khác nhau cho thấy Python phải lưu kiểu dữ liệu của mỗi phần tử, và phải thực thi lệnh theo kiểu dữ liệu khi thao tác trên mỗi phần tử.
• NumPy không chỉ hiệu quả hơn; nó cũng tiện hơn. Bạn có thể thực hiện nhiều phép tính theo kiểu vector và ma trận miễn phí, giúp tiết kiệm thời gian làm các việc không cần thiết. Các phép tính này được thực hiện một cách hiệu quả.
• NumPy array nhanh hơn và bạn có thể sử dụng rất nhiều hàm dựng sẵn (built-in) với Numpy, FFTs, tích chập (convolutions,) tìm nhanh, thống kê cơ bản, đại số tuyến tính, biểu đồ tần suất (histogram) v.v...