Python Objektorientierte Programmierung
Klassen, Objekte, Vererbung, Kapselung, Polymorphismus, spezielle Methoden, Dekoratoren
1Was ist eine Klasse in Python?
Was ist eine Klasse in Python?
Antwort
Eine Klasse ist eine Vorlage (Blueprint) zum Erstellen von Objekten, die dieselben Attribute und Methoden teilen. Sie definiert die Struktur und das Verhalten der Objekte, die aus ihr instanziiert werden. Klassen ermöglichen es, Code modular und wiederverwendbar zu organisieren, indem zusammengehörige Daten und Funktionalitäten gruppiert werden.
2Welche Rolle hat die __init__-Methode in einer Python-Klasse?
Welche Rolle hat die __init__-Methode in einer Python-Klasse?
Antwort
Die __init__-Methode ist der Konstruktor der Klasse. Sie wird beim Erstellen einer neuen Instanz automatisch aufgerufen und ermöglicht das Initialisieren von Objektattributen mit bestimmten Werten. Hier wird typischerweise der Anfangszustand des Objekts definiert, indem Werte über self an Instanzattribute zugewiesen werden.
3Was repräsentiert der self-Parameter in Klassenmethoden?
Was repräsentiert der self-Parameter in Klassenmethoden?
Antwort
Der self-Parameter repräsentiert die aktuelle Instanz der Klasse. Er ermöglicht den Zugriff auf Objektattribute und -methoden von innerhalb der Klasse. Obwohl der Name self eine Konvention ist, wird dringend empfohlen, ihn aus Gründen der Code-Lesbarkeit zu verwenden. Python übergibt automatisch die Instanz als erstes Argument beim Aufruf einer Methode.
Was ist der Unterschied zwischen einem Klassenattribut und einem Instanzattribut?
Wie erstellt man eine Instanz einer Klasse namens Person in Python?
+17 Interview-Fragen
Weitere Data Science & ML-Interviewthemen
Python-Grundlagen
Python-Datenstrukturen
Git-Grundlagen
SQL-Grundlagen
NumPy-Grundlagen
Pandas-Grundlagen
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & fortgeschrittene Abfragen
Fortgeschrittenes Pandas
Visualisierung mit Matplotlib & Seaborn
Interaktive Visualisierungen mit Plotly
Deskriptive Statistik
Inferenzstatistik
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Überwachtes ML: Regression
Überwachtes ML: Klassifikation
Entscheidungsbäume & Ensembles
Unüberwachtes ML
ML-Pipelines & Validierung
Zeitreihen & Prognosen
Grundlagen des Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN und Bildklassifizierung
RNN & Sequenzen
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps und Deployment
Meistere Data Science & ML für dein nächstes Interview
Zugang zu allen Fragen, Flashcards, technischen Tests, Code-Review-Übungen und Interview-Simulatoren.
Kostenlos starten