Top 20 Questions d'Entretien Python pour Débutants : Réussissez Votre Prochain Entretien

Vous préparez un entretien pour un poste de développeur Python débutant ? La maîtrise des fondamentaux est cruciale. Ce guide vous propose les 20 questions les plus fréquemment posées, avec des réponses claires et concises pour vous aider à briller.

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Comprendre les Fondamentaux : Questions Clés sur Python

Commençons par les bases de Python. Cette section couvre la nature du langage, les types de données, et d'autres concepts essentiels.

1. Python : Interprété ou Compilé ? Comprendre le Fonctionnement Interne !

Python combine compilation et interprétation. Le code source est d'abord compilé en bytecode, puis interprété par la Python Virtual Machine (PVM). PyPy utilise la compilation JIT pour une exécution plus rapide.

2. Typage Dynamique : Pourquoi Python est un Langage Flexible et Facile à Utiliser

Dans un langage à typage dynamique, le type des variables est déterminé à l'exécution. Python est un langage à typage dynamique, contrairement à C++ ou Java (typage statique). Cela simplifie le développement mais peut nécessiter des tests plus rigoureux.

3. Indentation en Python : Un Élément Crucial pour la Lisibilité et l'Exécution

L'indentation est obligatoire en Python. Elle délimite les blocs de code et assure la cohérence de la structure. Une indentation incorrecte provoquera des erreurs d'exécution.

4. Types de Données Intégrés : Les Briques Élémentaires de Python

Python offre plusieurs types de données intégrés:

• Numériques: int, float, bool, complex.
• Séquences: str, list, tuple, range.
• Mapping: dict.
• Ensembles: set.

5. Mutable vs. Immutable : Maîtriser la Différence pour un Code Prévisible

Les types mutables peuvent être modifiés après leur création (e.g., list, dict). Les types immutables ne peuvent pas être modifiés (e.g., str, tuple). Choisir le bon type de données est essentiel pour éviter les effets secondaires inattendus.

6. Portée des Variables : Où Vos Variables Sont-elles Visibles et Accessibles ?

La portée définit la visibilité d'une variable:

• Locale: Définie à l'intérieur d'une fonction.
• Globale: Définie en dehors de toute fonction.
• Module-level: Globale au module courant.
• Outermost: Nom built-in accessible globalement.

7. Arrondir Vers le Bas : La fonction math.floor() en action

math.floor(x) renvoie le plus grand entier inférieur ou égal à x. Inversement, math.ceil(x) renvoie le plus petit entier supérieur ou égal à x.

import math
n = 3.7
F_num = math.floor(n)
print(F_num) # Output: 3

8. Division Simple vs. Division Entière : / vs. // Expliquées

/ effectue une division précise (résultat flottant). // effectue une division entière (résultat entier). 5 / 2 = 2.5 et 5 // 2 = 2.

9. Boucles for vs. Boucles while : Choisir l'Itération Adaptée

for itère sur une séquence (liste, tuple, etc.). while répète un bloc tant qu'une condition est vraie. for est idéal lorsqu'on connaît le nombre d'itérations. while est utilisé lorsque la condition d'arrêt est basée sur un événement.

10. Fonctions en Argument : Flexibilité et Réutilisation du Code

Oui, les fonctions peuvent être passées comme arguments à d'autres fonctions. C'est le principe des fonctions d'ordre supérieur.

11. L'Instruction pass : Un Espace Réservé Utile et Élégant

pass est une instruction nulle. Elle sert de placeholder lorsque la syntaxe exige une instruction, mais qu'aucune action n'est requise.

def fun():
 pass # Placeholder, no functionality yet
# Call the function
fun()

12. break, continue, et pass : Contrôler le Flux des Boucles

• break : Termine la boucle.
• continue : Passe à l'itération suivante.
• pass : Ne fait rien.

13. Passage des Arguments : Par Valeur, Par Référence, ou Par... ?

Python utilise "Pass by Object Reference". Le comportement dépend du type de l'objet. Les objets immuables se comportent comme un "pass by value", les objets mutables comme un "pass by reference".

def call_by_value(x):
 x = x * 2
 print("in function value updated to", x)
 return
def call_by_reference(list):
 list.append("D")
 print("in function list updated to", list)
 return
my_list = ["E"]
num = 6
print("number before=", num)
call_by_value(num)
print("after function num value=", num)
print("list before",my_list)
call_by_reference(my_list)
print("after function list is ",my_list)

14. Fonctions Lambda : Créer des Fonctions Anonymes en Ligne

Une fonction lambda est une fonction anonyme d'une seule ligne.

s1 = 'GeeksforGeeks'
s2 = lambda func: func.upper()
print(s2(s1)) # Output: GEEKSFORGEEKS

15. Listes vs. Dictionnaires : Choisir la Structure de Données Appropriée

Une liste est ordonnée et accessible par index. Un dictionnaire est non ordonné et accessible par clé.

16. List Comprehension : Une Façon Concise d'Créer des Listes

La comprehension de liste permet de créer une liste en appliquant une expression à chaque élément d'un iterable.

a = [2,3,4,5]
res = [val ** 2 for val in a]
print(res) # Output: [4, 9, 16, 25]

17. *args et **kwargs : Flexibilité pour les Arguments de Fonction

*args permet de passer un nombre variable d'arguments positionnels. **kwargs permet de passer un nombre variable d'arguments nommés (keyword arguments).

def myFun(*argv):
 for arg in argv:
 print(arg)
myFun('Hello', 'Welcome', 'to', 'GeeksforGeeks')

def fun(**kwargs):
 for k, val in kwargs.items():
 print("%s == %s" % (k, val))
# Driver code
fun(s1='Geeks', s2='for', s3='Geeks')

18. Ensembles vs. Dictionnaires : Ne Vous Trompez Plus Jamais !

Un ensemble est une collection non ordonnée d'éléments uniques. Un dictionnaire est une collection de paires clé-valeur.

my_set = {1, 2, 3}  # Ensemble
my_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3} # Dictionnaire

19. Concaténer des Listes : Les Méthodes Efficaces à Connaître

Utilisez + ou extend() pour concaténer des listes. + crée une nouvelle liste. extend() modifie la liste existante.

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
result = list1 + list2 # Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list1.extend(list2)   # list1 est maintenant: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

20. Docstrings : Documentez Votre Code Python Comme un Pro

Les docstrings sont des chaînes de documentation associées aux modules, fonctions, classes et méthodes. Elles sont entourées de triples guillemets ("""Docstring ici"""). Elles sont accessibles via l'attribut __doc__.

En maîtrisant ces questions et réponses, vous serez bien préparé pour votre prochain entretien Python. Bonne chance!