Cours
Programmation orientée objet en Python
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Que vous recherchiez une nouvelle opportunité dans le domaine du développement logiciel ou de l'analyse de données, ou que vous soyez un responsable du recrutement chargé d'évaluer un candidat pour un poste vacant dans votre entreprise, il est essentiel de connaître les questions et réponses courantes des entretiens d'embauche dans le domaine de la programmation.
La préparation à ces questions est souvent un processus complexe et chronophage, tant pour l'employeur que pour le candidat.
Dans cet article, nous examinerons 24 questions et réponses essentielles en matière de programmation pour les praticiens débutants, intermédiaires et avancés. Ces questions et réponses vous aideront à mieux vous préparer à l'entretien et à savoir à quoi vous attendre de la part de votre interlocuteur.
Questions d'entretien sur la programmation de base
Commençons par quelques-unes des questions d'entretien les plus simples et les plus courantes en matière de programmation.
1. Qu'est-ce qu'une variable en programmation ?
Les variables sont des éléments fondamentaux en programmation. Une variable est essentiellement un conteneur qui stocke des données, et sa valeur peut être modifiée pendant l'exécution d'un programme. Les langages de programmation modernes prennent en charge divers types de variables, chacune étant conçue pour des types de données et des cas d'utilisation spécifiques.
Si vous souhaitez tout savoir sur les variables, notre cours d'introduction à Python est un excellent point de départ.
2. Veuillez expliquer les types de données à l'aide d'exemples.
En programmation, les types de données sont les types de valeurs que les variables peuvent stocker. Chaque type de données est associé à des propriétés qui sont essentielles pour déterminer quelles opérations mathématiques, relationnelles ou logiques peuvent être effectuées.
Par exemple, en Python, il existe plusieurs types de données numériques, notamment les entiers, qui stockent des nombres entiers, et les flottants, qui stockent des valeurs avec des décimales. Il existe également des chaînes, qui stockent des séquences ordonnées de caractères entre guillemets simples ou doubles.
integer_var = 25
float_var = 10.2
String_var = "Welcome to DataCamp"Veuillez consulter notre article séparé pour découvrir les types de données Python les plus courants.
3. Veuillez expliquer la différence entre les langages compilés et interprétés.
La principale différence entre les langages compilés et interprétés réside dans la manière dont les instructions, également appelées algorithmes, sont traduites en code machine (c'est-à-dire en code binaire). Les langages compilés sont traduits avant leur exécution, tandis que les langages interprétés sont traduits au moment de l'exécution.
Cela rend les langages compilés plus adaptés aux tâches complexes nécessitant de la rapidité, telles que le suivi du trafic en temps réel dans les véhicules autonomes. Cependant, les langages compilés, tels que C et C++, sont généralement plus complexes à appréhender et à utiliser que les langages interprétés comme Python.
4. Que sont les conditions et les boucles ?
Les instructions conditionnelles, communément appelées instructions if-else, sont utilisées pour exécuter certains blocs de code en fonction de conditions spécifiques. Ces instructions permettent de contrôler le déroulement d'un algorithme, le faisant se comporter différemment selon les situations.
En revanche, une boucle en programmation est une séquence de code qui est répétée en continu jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie, ce qui permet de réduire des heures de travail à quelques secondes. Les boucles les plus courantes sont les boucles « for » et les boucles « while ». Vous pouvez en apprendre davantage à leur sujet dans notre tutoriel consacré aux boucles.
5. Quelle est la différence entre un tableau et une liste chaînée ?
Les tableaux et les listes chaînées comptent parmi les structures de données les plus importantes. Ce sont des structures qui stockent des informations en utilisant différentes stratégies.
Un tableau stocke des éléments dans des emplacements mémoire contigus, c'est-à-dire que chaque élément est stocké dans un emplacement mémoire adjacent à un autre. De plus, la taille d'un tableau est immuable et est déclarée à l'avance.
Tableau. Source
En revanche, les listes chaînées utilisent des pointeurs pour stocker l'adresse mémoire de l'élément suivant, comme illustré ci-dessous.
Liste chaînée. Source
Dans l'ensemble, les tableaux sont préférables lorsqu'un accès rapide aux éléments est nécessaire et que la mémoire est un facteur important, tandis que les listes chaînées sont plus adaptées dans les cas d'insertions et de suppressions fréquentes.
6. Veuillez expliquer la récursivité à l'aide d'un exemple.
En programmation, la récursivité se produit lorsqu'une fonction s'appelle elle-même. Un excellent exemple de récursivité est une fonction conçue pour calculer la factorielle d'un nombre. Veuillez noter que la factorielle d'un entier non négatif n est le produit de tous les entiers positifs inférieurs ou égaux à n.
def factorial(n):
if n < 2:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
factorial(5)
>>> 120
Êtes-vous intéressé par les fonctions récursives ? Veuillez consulter notre guide Comprendre les fonctions récursives en Python pour commencer.
7. Que sont les pointeurs et comment fonctionnent-ils ?
Un pointeur est une variable qui stocke l'adresse mémoire d'une autre variable comme valeur. Couramment utilisés dans les structures de données telles que les listes chaînées, les pointeurs permettent un accès bas niveau à la mémoire, l'allocation dynamique de mémoire et de nombreuses autres fonctionnalités.
8. Qu'est-ce que la notation Big-O et pourquoi est-elle importante ?
La notation Big-O est une notation mathématique utilisée pour décrire la complexité des algorithmes. La notation Big O évalue la complexité maximale d'un algorithme. Il prend en compte la complexité temporelle, c'est-à-dire le temps nécessaire à un algorithme pour s'exécuter complètement, et la complexité spatiale, c'est-à-dire l'espace mémoire supplémentaire requis par un algorithme. Nous vous expliquons les principes fondamentaux de la notation Big O dans ce tutoriel.
Questions d'entretien sur la programmation intermédiaire
Dans cette section, nous nous concentrons sur les questions fréquentes des candidats qui se préparent à des postes de niveau intermédiaire et qui possèdent une certaine expérience.
Questions d'entretien sur la programmation orientée objet
9. Quels sont les quatre piliers de la POO ?
La programmation orientée objet est un paradigme qui se concentre sur les objets. La POO repose sur les quatre piliers suivants :
- Abstraction. L'abstraction en POO nous permet de gérer la complexité en masquant les détails inutiles à l'utilisateur. Cela permet à l'utilisateur de mettre en œuvre une logique plus complexe au-delà de l'abstraction fournie sans avoir à comprendre ou même à réfléchir à toute la complexité sous-jacente.
- Encapsulation. Ce processus consistant à regrouper vos données et votre comportement dans un objet défini par une classe est appelé encapsulation.
- Héritage. Cette propriété permet la création de nouvelles classes qui conservent les fonctionnalités des classes parentes.
- Polymorphisme. Le polymorphisme est un concept qui permet d'utiliser le même nom pour différentes méthodes ayant des comportements différents en fonction de l'entrée.
Il existe plusieurs ressources pour apprendre à utiliser la programmation orientée objet, notamment le cours OOP in Python de DataCamp, le cours OOP in R et le tutoriel OOP in Java.
10. Veuillez expliquer la différence entre une classe et un objet.
Dans la programmation orientée objet, les données et les méthodes sont organisées en objets qui sont définis par leur classe. Les classes sont conçues pour définir le comportement de chaque objet, puis les objets sont conçus au sein de cette classe.
11. Qu'est-ce que le polymorphisme et comment est-il implémenté en Java/Python ?
En POO, le polymorphisme permet d'utiliser le même nom pour différentes méthodes qui ont des comportements différents en fonction de l'entrée. Ceci est fréquemment utilisé en combinaison avec l'héritage.
Par exemple, supposons que nous ayons une classe parente appelée Shape qui dispose d'une méthode permettant de calculer l'aire de la forme. Vous pouvez avoir deux classes enfants, Cercle et Carré. Bien que chacune dispose de la méthode Area, la définition de cette méthode sera différente pour chaque forme. Veuillez comparer les méthodes utilisées pour calculer l'aire des différentes formes dans le bloc de code ci-dessous.
# Define the parent class Shape
class Shape:
# Initialize the attributes for the shape
def __init__(self, name):
self.name = name
# Define a generic method for calculating the area
def area(self):
print(f"The area of {self.name} is unknown.")
# Define the child class Circle that inherits from Shape
class Circle(Shape):
# Initialize the attributes for the circle
def __init__(self, name, radius):
# Call the parent class constructor
super().__init__(name)
self.radius = radius
# Override the area method for the circle
def area(self):
# Use the formula pi * r^2
area = 3.14 * self.radius ** 2
print(f"The area of {self.name} is {area}.")
# Define the child class Square that inherits from Shape
class Square(Shape):
# Initialize the attributes for the square
def __init__(self, name, side):
# Call the parent class constructor
super().__init__(name)
self.side = side
# Override the area method for the square
def area(self):
# Use the formula s^2
area = self.side ** 2
print(f"The area of {self.name} is {area}.")12. Veuillez expliquer la différence entre l'héritage et la composition.
L'héritage et la composition sont deux techniques utilisées en POO pour améliorer la réutilisabilité du code. Le premier est le mécanisme par lequel une nouvelle classe est dérivée d'une classe existante, héritant de toutes ses propriétés et méthodes. Cette dernière consiste à construire des objets complexes en combinant des éléments simples plutôt qu'en héritant d'une classe de base.
Dans l'ensemble, la composition offre plusieurs avantages par rapport à l'héritage, notamment une plus grande flexibilité, une complexité réduite et une meilleure maintenabilité.
Questions d'entretien sur la programmation fonctionnelle
13. Qu'est-ce que la programmation fonctionnelle ?
En informatique, la programmation fonctionnelle est un paradigme de programmation dans lequel les programmes sont construits en appliquant et en composant des fonctions. Il s'agit d'un sous-type du paradigme de programmation déclarative.
La programmation fonctionnelle se distingue par sa traçabilité et sa prévisibilité. En effet, les fonctions utilisées sont immuables, ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas être modifiées. Les fonctions sont définies, souvent dans une section distincte du code (ou parfois dans un fichier différent), puis utilisées dans l'ensemble du code selon les besoins. Cet attribut permet de déterminer facilement ce qui se passe dans une section de code, car la fonction s'exécute de la même manière et est appelée de la même manière partout.
Vous avez encore des difficultés à comprendre les différences entre la programmation fonctionnelle et la programmation orientée objet? Veuillez consulter notre guide séparé pour obtenir des précisions.
14. Quelle est la différence entre la programmation impérative et la programmation déclarative ?
En termes de paradigmes de programmation, il existe deux grandes catégories dans lesquelles s'inscrivent la plupart des paradigmes couramment utilisés : la programmation impérative et la programmation déclarative.
À un niveau élevé, la programmation impérative est une catégorie de paradigmes dans laquelle le programmeur énonce les instructions exactes que le programme doit suivre étape par étape. L'accent est mis sur la manière de mettre en œuvre le programme. Ce type de paradigme de programmation peut être envisagé comme un organigramme, dans lequel le programme suit un chemin donné en fonction d'entrées spécifiées. La plupart des langages de programmation courants utilisent la programmation impérative.
La programmation déclarative, en revanche, est une catégorie de paradigmes dans laquelle le programmeur définit la logique du programme sans donner de détails sur les étapes exactes que le programme doit suivre. L'accent est mis sur ce que le programme doit exécuter plutôt que sur la manière précise dont il doit le faire. Ce type de programmation est moins courant, mais peut être utilisé dans des situations où les règles sont spécifiées et où le chemin précis vers la solution n'est pas connu. Un exemple pourrait être de résoudre un puzzle numérique tel que le Sudoku.
Il y a beaucoup plus à dire sur les paradigmes de programmation. C'est pourquoi nous ne pouvons manquer cette occasion de vous recommander notre cours d'introduction aux paradigmes de programmation.
15. Que sont les fonctions pures et pourquoi sont-elles importantes ?
Les fonctions pures constituent un élément central de la programmation fonctionnelle. Une fonction pure est simplement un processus qui prend des valeurs d'entrée et renvoie des valeurs de sortie basées uniquement sur les valeurs d'entrée. Les fonctions pures n'ont aucun « effet secondaire », ce qui signifie qu'elles n'ont aucune influence sur les autres variables du programme, n'effectuent aucune écriture dans des fichiers et ne modifient pas les informations stockées dans une base de données.
La nature des fonctions pures en fait des outils idéaux pour les programmeurs. Tout d'abord, elles sont très faciles à déboguer, car toute fonction pure avec le même ensemble de paramètres renverra toujours la même valeur.
Pour la même raison, les fonctions pures sont plus faciles à paralléliser, contrairement aux fonctions impures, qui peuvent interférer de telle sorte que vous obtenez des résultats différents selon les exécutions, car elles mettent à jour ou lisent des variables mutables dans un ordre différent.
16. Veuillez expliquer les fonctions d'ordre supérieur à l'aide d'un exemple.
En programmation fonctionnelle, contrairement aux fonctions pures, une fonction d'ordre supérieur est une fonction qui prend une ou plusieurs fonctions comme arguments (c'est-à-dire un paramètre procédural, qui est un paramètre d'une procédure qui est elle-même une procédure), renvoie une fonction, ou les deux.
Un exemple courant de fonction d'ordre supérieur est la fonction ` map()` de Python. Courante dans de nombreux langages de programmation fonctionnelle, la méthode ` map() ` prend comme arguments une fonction f et une collection d'éléments, et renvoie une nouvelle collection sur laquelle la fonction est appliquée à chaque élément de la collection. Par exemple, supposons que vous disposiez d'une liste de nombres et que vous souhaitiez créer une nouvelle collection avec ces nombres convertis en nombres flottants.
numbers = [1,2,3,4]
res = map(float, numbers)
print(list(numbers))
>>> [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]Questions d'entretien sur la programmation avancée
Enfin, examinons quelques-unes des questions les plus courantes posées aux candidats expérimentés qui visent les grandes entreprises technologiques.
Questions d'entretien sur la programmation dynamique
17. Qu'est-ce que la programmation dynamique et dans quels cas est-elle utilisée ?
La programmation dynamique est une méthode utilisée pour résoudre des problèmes complexes en les divisant en sous-problèmes plus petits qui se recoupent.
Au lieu de recommencer à zéro à chaque fois, vous conservez une trace des solutions à ces parties plus petites, ce qui vous évite d'effectuer les mêmes calculs à plusieurs reprises. Cette méthode est particulièrement utile pour déterminer la plus longue sous-séquence commune entre deux chaînes de caractères ou pour calculer le coût minimal nécessaire pour atteindre un point spécifique sur une grille.
18. Veuillez expliquer la différence entre la mémorisation et la tabulation.
La mémorisation et la tabulation sont deux techniques efficaces en programmation dynamique pour optimiser les performances des algorithmes, souvent des algorithmes récursifs.
La mémorisation, également appelée « catching », consiste à stocker le résultat d'appels de fonctions coûteux et à renvoyer les résultats stockés lorsque les mêmes entrées se reproduisent. De cette manière, les sous-problèmes ne sont calculés qu'une seule fois. La mémorisation suit une approche descendante, ce qui signifie que nous commençons par le « problème principal » et descendons progressivement pour résoudre et mettre en cache plusieurs sous-problèmes.
En revanche, la tabulation consiste à calculer tous les sous-problèmes les plus petits et à stocker les résultats dans un tableau. Il s'agit d'une approche ascendante, car elle commence par résoudre les sous-problèmes les plus simples, et une fois que nous avons toutes les solutions à ces sous-problèmes, nous calculons la solution au problème principal.
19. Résolvez la suite de Fibonacci à l'aide de la programmation dynamique.
La suite de Fibonacci se présente comme suit : 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 … où chaque nombre de la suite est obtenu en additionnant les deux nombres qui le précèdent.
La manière la plus intuitive de résoudre ce problème est d'utiliser la récursivité, comme illustré ci-dessous.
# a simple recursive program for Fibonacci numbers
def fib(n):
if n <= 1:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)Cependant, ce n'est pas la méthode la plus efficace pour déterminer la séquence. L'algorithme précédent présente une complexité temporelle exponentielle, notée O(2^N), ce qui signifie que le nombre de calculs augmente de manière exponentielle à mesure que N augmente.
Une autre approche du problème de la suite de Fibonacci consiste à le diviser en sous-problèmes plus petits, comme suit :
Séquence de Fibonacci pour fib(5). Source
Comme vous pouvez le constater, si nous exécutons notre code pour n=5, la fonction fib() effectue plusieurs fois la même opération, ce qui entraîne un gaspillage de ressources informatiques.
La programmation dynamique propose plusieurs techniques permettant d'optimiser le calcul de la suite de Fibonacci.
Analysons le problème avec la mémorisation. Comme mentionné précédemment, cela implique de stocker le résultat d'appels de fonctions coûteux et de renvoyer les résultats stockés lorsque les mêmes entrées se produisent à nouveau. Ceci est réalisé à l'aide du code suivant, qui stocke les résultats de la fonction fibonacci_memo() dans un dictionnaire. Grâce à cette optimisation, le calcul de toutes les entrées n'est effectué qu'une seule fois, ce qui réduit la complexité temporelle à une complexité linéaire, notée O(N).
cache = {0: 0, 1: 1}
def fibonacci_memo(n):
if n in cache: # Base case
return cache[n]
# Compute and cache the Fibonacci number
cache[n] = fibonacci_memo(n - 1) + fibonacci_memo(n - 2) # Recursive case
return cache[n]
[fibonacci_memo(n) for n in range(15)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]20. Veuillez expliquer le concept de sous-structure optimale et de sous-problèmes qui se chevauchent.
En programmation dynamique, les sous-problèmes sont des versions réduites du problème initial. Tout problème comporte des sous-problèmes qui se recoupent si sa résolution implique de résoudre plusieurs fois le même sous-problème, comme dans le calcul de la suite de Fibonacci ci-dessus.
D'autre part, un problème est considéré comme ayant une sous-structure optimale si la solution optimale au problème donné peut être construite à partir des solutions optimales de ses sous-problèmes.
Questions techniques d'entretien relatives à la programmation
21. Veuillez expliquer le fonctionnement des tables de hachage.
Les tables de hachage, également appelées hashtables, constituent l'une des implémentations les plus courantes du hachage. Les tables de hachage stockent des paires clé-valeur (par exemple, l'identifiant et le nom d'un employé) dans une liste accessible via son index. Nous pourrions dire qu'une table de hachage est une structure de données qui utilise des techniques de hachage pour stocker des données de manière associative.
Le principe des hashmaps consiste à répartir les entrées (paires clé/valeur) dans un ensemble de compartiments. À partir d'une clé, une fonction de hachage calcule un index distinct qui indique où l'entrée peut être trouvée. L'utilisation d'un index à la place de la clé d'origine rend les tables de hachage particulièrement adaptées aux opérations multiples sur les données, notamment l'insertion, la suppression et la recherche de données.
Les dictionnaires Python constituent un exemple illustratif des tables de hachage. Veuillez consulter notre guide sur les tables de hachage Python pour en savoir plus sur ces structures de données performantes.
22. Qu'est-ce qu'un blocage dans le multithreading ?
Le threading vous permet d'exécuter différentes parties de votre processus simultanément. Ces différentes parties sont généralement individuelles et disposent d'une unité d'exécution distincte appartenant au même processus. Le processus n'est rien d'autre qu'un programme en cours d'exécution qui comporte des unités individuelles pouvant être exécutées simultanément.
Un blocage survient lorsque plusieurs threads sont bloqués indéfiniment, en attente de ressources détenues par d'autres threads. Ce scénario entraîne un cycle ininterrompu de dépendances dans lequel aucun thread impliqué ne peut progresser.
Veuillez consulter le tutoriel sur les threads Python de DataCamp pour en savoir plus sur les threads et leur importance dans l'analyse de données.
23. Quelle est la différence entre la recherche en largeur (BFS) et la recherche en profondeur (DFS) ?
La recherche en largeur (BFS) et la recherche en profondeur (DFS) sont deux algorithmes de parcours de graphes conçus pour explorer un graphe ou un arbre.
BFS explore un graphe niveau par niveau, en visitant tous les nœuds à la profondeur actuelle avant de passer au suivant. En revanche, le DFS privilégie l'exploration approfondie d'une branche avant de revenir en arrière pour examiner d'autres branches.
La méthode BFS est particulièrement utile lorsque l'objectif est de trouver le chemin le plus court dans un graphe non pondéré. Cependant, la méthode BFS peut utiliser beaucoup de mémoire, en particulier dans les graphes étendus, car elle doit garder une trace de tous les nœuds à chaque niveau. BFS constitue un excellent choix pour l'analyse des réseaux sociaux ou les problèmes de routage simples.
Le DFS, quant à lui, est utile lorsque l'objectif est d'explorer tous les chemins ou toutes les solutions possibles, comme pour résoudre des puzzles ou trouver des cycles dans un graphe. Contrairement à BFS, DFS ne garantit pas le chemin le plus court. Cependant, cette méthode est plus efficace en termes de mémoire, car elle ne conserve que le chemin actuel.
Vous pouvez en apprendre davantage sur ces algorithmes dans notre Guide de recherche en largeur et notre Guide de recherche en profondeur.
24. Quelle est la complexité temporelle du tri rapide et du tri par fusion ?
Le tri par fusion fonctionne en divisant de manière récursive le tableau d'entrée en sous-tableaux plus petits, en triant ces sous-tableaux, puis en les fusionnant à nouveau pour obtenir le résultat trié. Sa complexité temporelle est linéaire, notée O(N log(N)).
Dans la notation Big O, le temps linéaire se comporte de manière similaire au temps linéaire, ce qui signifie que si la quantité de données d'entrée est doublée, le temps nécessaire au tri par fusion pour traiter les données sera également doublé.
L'algorithme de tri rapide utilise une technique de partition en sélectionnant une valeur dans la liste appelée pivot. Tous les éléments plus petits que le pivot se trouveront à gauche du pivot, et les éléments plus grands à droite. Le tri rapide sera appliqué de manière récursive aux éléments situés à gauche et à droite du pivot.
Le tri rapide présente une complexité temporelle exponentielle, notée O(N^2), dans le pire des cas, qui se produit lorsque le choix du pivot entraîne systématiquement des partitions déséquilibrées.
Conclusion
Dans cet article, nous avons abordé de nombreuses questions d'entretien relatives à la programmation, couvrant des sujets de niveau débutant, intermédiaire et avancé. De la compréhension des concepts fondamentaux des structures de données telles que les tableaux et les listes chaînées à l'exploration de techniques plus complexes issues des disciplines de la POO, de la programmation fonctionnelle et de la programmation dynamique, nous avons abordé les domaines clés susceptibles d'intéresser les employeurs potentiels.
Si vous avez besoin d'une formation supplémentaire en programmation pour votre entretien ou si vous êtes intéressé par des questions d'entretien pour d'autres postes dans le domaine des données et de l'IA, veuillez consulter les ressources suivantes :
- 28 questions d'entretien importantes pour les data scientists de tous niveaux
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