Trong những năm gần đây, với sự phát triển của AI, xử lý dữ liệu big data,… thì Python luôn là một trong những cái tên mà các nhà tuyển dụng săn đón nhiều nhất ở các ứng viên với mức đãi ngộ cao. Để chuẩn bị cho một buổi phỏng vấn tốt nhất, hôm nay mình cùng các bạn đi qua top 10 câu hỏi phỏng vấn Python Developer thường gặp nhất nhé.

Câu hỏi lý thuyết

Câu 1: Bạn có thể nói gì về Python?

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao được thiết kế với cấu trúc cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần gõ phím tối thiểu, nó được đánh giá là dễ học, cấu trúc rõ ràng, phù hợp và thuận tiện cho người bắt đầu học lập trình. Python ra mắt lần đầu năm 1991, ban đầu chỉ chạy trên nền Unix , sau đó mở rộng sang mọi hệ điều hành từ DOS, Windows, MacOS, Linux,… Đến nay thì Python vẫn luôn được xếp hạng là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất.

Python dựa trên trình thông dịch, là một ngôn ngữ kịch bản hướng đối tượng và tương tác. Nhờ tính đa năng của nó nên Python được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực đa nền tảng như Web, Machine Learning, Big Data, các mô hình khoa học,…

Câu 2: Những ưu điểm của Python và vì sao nó được ưa chuộng trong lĩnh vực AI, BigData

Ngoài ưu điểm về cấu trúc rõ ràng, cú pháp gọn, đẹp, dễ đọc thì Python còn mang nhiều tính năng ấn tượng cho người dùng:

• Mã nguồn mở: Python hoàn toàn free, mã nguồn mở và thân thiện với người dùng. Cũng nhờ đó là Python có một cộng đồng support lớn mạnh, sẵn sàng hỗ trợ các lỗi nhỏ nhất. 
• Đa nền tảng: Python chạy được hầu như trên các nền tảng phổ biến nhất, từ Windows, MacOS, Linux và trên cả các nền tảng OS từ Unix sinh ra. Nhờ đó Python tạo được ra các ứng dụng từ nhỏ đến lớn một cách đa dạng.
• Kho thư viện module khổng lồ: với hơn 300 thư viện module cùng nhiều tính năng khác nhau giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian làm việc một cách tối đa. Nhiều module trên Python như xử lý ảnh, xử lý số liệu, tính toán, … trở thành tiêu chuẩn vì sự đầy đủ của nó.
• Năng suất cao: Python tích hợp hết các quy trình, framework unit test đầy đủ để cải thiện hiệu năng và chất lượng của ứng dụng.

Với những ưu điểm trên, Python là ngôn ngữ lập trình phù hợp với các xử lý dữ liệu lớn, phức tạp; đồng thời có nhiều lợi thế với các module tích hợp có sẵn cho việc tính toán, xử lý số liệu; phù hợp với các yêu cầu của ngành AI, Big Data.

Câu 3: Các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python

Python hỗ trợ các kiểu dữ liệu cơ bản bao gồm số (integer và float), boolean và string. 

Với dữ liệu số, ngoài việc hỗ trợ integer và float; Python cũng hỗ trợ biểu diễn các số ở hệ nhị phân (cơ số 2), bát phân (cơ số 8) và thập lục phân (cơ số 16). Để biểu diễn được chúng, ta thêm các tiền tố xác định như 0b, 0x, 0o tương ứng.

Ngoài ra Python còn tích hợp sẵn module complex cho việc xử lý số phức, viết dưới dạng x +yj (x là phần thực, y là phần ảo; module decimal cho việc xử lý số thập phân với độ chính xác cao (float chỉ hỗ trợ độ chính xác tối đa 15 chữ số phần thập phân)

Với kểu boolean thì Python quy định True có giá trị là 1 và False có giá trị là 0. Vì thế trong Python thì 1 == True và 0 == False.

Python không có kiểu dữ liệu ký tự (character) như một số ngôn ngữ khác; lúc này để biểu diễn 1 ký tự thì chúng ta sử dụng một chuỗi (string) có độ dài là 1.

Câu 4: Kiểu dữ liệu mutable/immutable trong Python

Mutable là những kiểu dữ liệu mà giá trị của dữ liệu có thể thay đổi được, bao gồm: List, Set, Dictionary. Ngược lại với kiểu dữ liệu immutable thì giá trị của dữ liệu không thể thay đổi được gồm: Chuỗi, Tuple, Số.

Ví dụ như List và Tuple là 2 loại dữ liệu tương đồng nhau, có thể xem Tuple là một List không thể chỉnh sửa được). Thông thường Tuple sẽ được sử dụng để lưu trữ những thông tin mà bạn không muốn thay đổi trong quá trình thực thi, chẳng hạn như các thông tin thiết lập (giới tính, quốc gia, dân tộc, …). Sử dụng Tuple giúp tiết kiệm bộ nhớ sử dụng hơn so với List. List cần được lưu trong 2 khối bộ nhớ: 1 có kích thước cố định để lưu biến, và 1 có kích thước biến đổi để lưu trữ dữ liệu.

Để khai báo List chúng ta sử dụng ngoặc vuông: [1,2,3]; còn tuple sẽ sử dụng ngoặc đơn (1,2,3)

Câu 5: Phân biệt shallow copy và Deep copy trong Python

Khi chúng ta sao chép 1 đối tượng bằng toán tử gán (=), Python sẽ chỉ xử lý việc trỏ biến mới đấy vào cùng 1 đối tượng đã có trên bộ nhớ; đây chính là shallow copy (sao chép tương đối). Điều này dẫn đến việc khi bạn thay đổi giá trị của một biến thì cũng sẽ ảnh hưởng đến biến kia do cùng trỏ vào một đối tượng. Lưu ý shallow copy không thực hiện trên các dữ liệu cơ bản (primitive type).

Deep copy hay sao chép tuyệt đối là một tính năng cho phép bạn tạo ra 1 đối tượng mới hoàn toàn, nghĩa là trong bộ nhớ sẽ tạo thêm 1 vùng nhớ lưu trữ đối tượng giống với bản ghi gốc. Deep copy hữu ích khi sử dụng sao chép danh sách (list) hay các kiểu dữ liệu dạng tập hợp các objects.

Câu 6: Làm thế nào để xử lý đa luồng trong Python

Python cung cấp thread modue và threading module để bạn tạo và thực thi một thread, handle xử lý các tác vụ đa luồng. Mỗi thread trong Python đều có vòng đời gồm 3 giai đoạn: bắt đầu, chạy và kết thúc. Thread có thể bị ngắt (interupt) trong quá trình chạy, hoặc có thể tạm thời bị dừng (sleeping) trong khi các thread khác đang chạy (trạng thái yielding).

Để start một thread chúng ta dùng phương thức thread.start_new_thread bằng việc import module thread. Chúng ta cũng có thể sử dụng module threading với nhiều hỗ trợ mạnh mẽ và cao cấp hơn được Python thêm vào từ version 2.4. Ngoài các phương thức có trong module thread, threading còn cung cấp một số method khác như activeCount, currentThread, hay các phuowg thức triển khai đa luồng như run, start, join, …

Câu 7: Phân biệt break, continue, pass khi xử lý vòng lặp trong Python

Giống như hầu hết các ngôn ngữ lập trình, Python cung cấp 2 từ khóa break và continue cho việc kết thúc vòng lặp hiện tại (loop) mà không cần kiểm tra biểu thức điều kiện. Trong đó, break sẽ kết thúc vòng lặp chứa nó ngay lập tức, không thực hiện tiếp các lệnh tiếp theo sau break. Trường hợp break đặt trong nhiều vòng lặp lồng nhau thì nó sẽ thực hiện việc kết thúc vòng gặp gần nhất.

Continue thì sẽ bỏ qua phần còn lại của đoạn mã bên trong vòng lặp trong lần lặp hiện tại, nghĩa là sau continue thì vòng lặp vẫn sẽ tiếp tục chạy lần lặp tiếp theo.

Pass là một câu lệnh khá đặc biệt và ít gặp trong các ngôn ngữ lập trình khác. Pass có nhiệm vụ giữ chỗ cho vòng lặp để đoạn code sẽ được thêm vào sau trong tương lai. Thực tế thì pass không có tác dụng gì khác ngoài việc “không làm gì cả” trong vòng gặp, chỉ để tránh lỗi cú pháp nếu bạn khai báo 1 vòng lặp rỗng (không thực hiện câu lệnh gì) trong Python.

Câu 8: Cách sử dụng hàm any và all trong Python

any() và all() là 2 function sử dụng để check điều kiện trong 1 mảng kết quả, any sẽ trả về true khi tồn tại 1 giá trị true trong mảng truyền vào; ngược lại thì all chỉ trả về true khi tất cả các giá trị trong mảng truyền vào trả về true.

any() và all() được ứng dụng nhiều trong việc xử lý check điều kiện của các dữ liệu dạng List, Tuple hay Array nhằm kiểm tra điều kiện thỏa mãn của 1 thuộc tính trong tập dữ liệu; any tương đương với điều kiện OR và all tương đương với điều kiện AND

Câu 9: Kể tên một số thư viện, framework phổ biến cho Python

• Flask: framework xây dựng ứng dụng Web, được thiết kế nhẹ và mang tính module, nó được phân loại là 1 microframework vì không yêu cầu các công cụ hoặc thư viện cụ thể nào.
• Django: framework hỗ trợ phát triển Web, được đánh giá là 1 trong những framework Python tốt nhất và được sử dụng để phát triển nhanh chóng các API.
• NumPy: thư viện cung cấp rất nhiều tính năng hữu ích cho các phần xử lý ma trận, mảng đa chiều; cung cấp khả năng vector hóa các vận hành về toán giúp cải thiện hiệu suất và tốc độ thực thi.
• Scipy: thư viện phần mềm dành cho đại số tuyến tính, thống kê.
• Matplotlib: 1 thư viện của Python với khả năng visualizations mạnh mẽ trong việc xây dựng biểu đồ, diagram, charts,…

Câu 10: Compiling và Linking có vai trò gì trong Python

Như đã nói, Python là 1 ngôn ngữ thông dịch; nhưng không chỉ thế, cơ chế của Python cho phép nó có thể compiling biên dịch các phần mở rộng mới trong source code của bạn mà không gây ra lỗi. Điều này giúp Python có khả năng mở rộng code cao, không bị ảnh hưởng đến các phần xử lý khác.

Sau quá trình biên dịch thư viện mở rộng, linking liên kết sẽ móc nối phần mở rộng đấy với những phần source code còn lại trong chương trình của bạn.

Câu hỏi thực hành

1. Câu hỏi về list

Khởi động bằng một câu tương đối nhẹ nhàng với hai dòng code. Hầu hết các developer mới làm quen với Python cũng đều thấy thở vào nhẹ nhõm với câu hỏi này.

Tuy nhiên, trả lời đúng hay không thì còn chưa chắc

listA = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
print list[10:]

• A – Index Error
• B – []
• C – 6

List chỉ có 5 phần tử, xong chưa?. Kết quả là:

Cần phải chú ý dấu hai chấm (:). Cái bẫy nằm ở đây, nếu gõ listA[10], kết quả chắc chắn là IndexError (do array chỉ có 6 phần tử). Tuy nhiên trường hợp này lại đang cố gắng slice List, nên kết quả không bao giờ là Index Error.

2. Câu hỏi về append trong list

list = [ [ ] ] * 3
list[0].append(1)
print(list)
list[1].append(2)
print(list)

• A – [[1], [], []] và [[1], [2], []]
• B – [[1], [1], [1]] và [[2], [2], [2]]
• C – [[1], [1], [1]] và [[1, 2], [ 1, 2 ], [ 1, 2 ]]

Đáp án: C

Tại sao lại C. Cái bẫy là bẫy từ đầu ở chỗ [ [ ] ] * 3, cú pháp này tạo ra 3 phần tử trong list. Nhưng 3 phần tử này không độc lập để edit dữ liệu theo từng index.

[[]] * 3 chính xác tạo ra 3 item trong một list nhưng là references to the same list. Tức là cả ba đều tham chiếu tới cùng một giá trị.

list[0].append(1) đầu tiên nạp ba thằng giá trị 1 cho kết quả [[1], [1], [1]] . Bồi thêm phát nữa list[1].append(2) cho ra kết quả [[1, 2], [ 1, 2 ], [ 1, 2 ]]

Cái này thì như cái trick (thủ thuật thôi). Bạn nào cứ siêng đọc một loạt câu hỏi phỏng vấn Python thì nhớ, tiếp tục thôi nào

3. Python có multi-threading không? Có cách nào viết code Python chạy parallel không?

• A – Chắc là có, cũng như Java – Parallel Stream các kiểu đồ (bạn nào chưa biết có thể đọc thêm về Parallel Stream tại Kieblog)
• B – Làm gì có – chưa đọc câu nào phỏng vấn Python mà bảo có multi-threadting hết
• C – Có multi-threading nhưng không triển khai parallel được

Đáp án là B. Không có.

Python có một cái gọi là Global Interpreter Lock (GIL). GIL đảm bảo rằng chỉ có duy nhất một thread được thực thi tại một thời điểm nhất định.

Ngoài ra, Python cũng có một cái gọi là Python’s threading package.

4. *args, **kwargs là gì? Sự khác biệt?

Không có ABC. Câu này thuộc dạng câu hỏi phỏng vấn Python dễ nhất rồi đấy!

*args được sử dụng khi ta KHÔNG BIẾT CHÍNH XÁC bao nhiêu đối số (arguments) được pass qua cho function. Hoặc khi ta muốn pass arguments là một list, một loại data đặc biệt.

**kwargs sử dụng khi BIẾT CHÍNH XÁC bao nhiêu arguments được truyền qua cho function.

Cũng có thể sử dụng *bob và**billy nhưng cũng khá ít người dùng.

5. Đoạn code sau cho kết quả là?

def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list

list1 = extendList(5) #1
list2 = extendList(555,[])
list3 = extendList('Z') #3

Các giá trị được in ra lần lượt ở #1 và #3 là:

• A – [5, ‘Z’] và [5, ‘Z’]
• B – [5] và [‘Z’]
• C – [5] và [5, ‘Z’]

Đáp án là A.

Trường hợp list1 và list3, nó chỉ truyền duy nhất một arguments. Đối với các câu hỏi phỏng vấn Python, cần nhớ rằng arguments trong def được tính toán khi function được define (định nghĩa ra). Chứ không phải lúc được gọi extendList()

Chính vì define một lần, nên ở lần gọi list1 và list3, nó lấy giá trị list cũ append giá trị mới vào -> Đáp án A, không lăn tăn.

Kết bài

Như vậy chúng ta đã đi qua top 15 câu hỏi phỏng vấn Python Developer thường gặp nhất, hy vọng bài viết này giúp bạn trang bị kiến thức tốt và tự tin hoàn thành buổi phỏng vấn Python sắp tới. Hẹn gặp lại các bạn trong các bài viết tiếp theo của mình.

Bài viết đăng trên blog TopDev: https://topdev.vn/blog/top-10-cau-hoi-phong-van-python-developer/