# Programowanie Obiektowe w Pythonie (Data Science & ML)

> Klasy, obiekty, dziedziczenie, enkapsulacja, polimorfizm, metody specjalne, dekoratory

- 20 pytań z rozmów
- Junior
- [Pytania z rozmów: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest klasa w Pythonie?

**Odpowiedź**

Klasa to szablon (blueprint) służący do tworzenia obiektów, które mają te same atrybuty i metody. Definiuje strukturę i zachowanie obiektów, które będą z niej instancjonowane. Klasy pozwalają organizować kod w sposób modułowy i wielokrotnego użytku, grupując powiązane dane i funkcjonalności.

## 2. Jaka jest rola metody __init__ w klasie Pythona?

**Odpowiedź**

Metoda __init__ jest konstruktorem klasy. Jest wywoływana automatycznie podczas tworzenia nowej instancji i pozwala zainicjalizować atrybuty obiektu z określonymi wartościami. To tutaj zazwyczaj definiuje się początkowy stan obiektu, przypisując wartości atrybutom instancji za pomocą self.

## 3. Co reprezentuje parametr self w metodach klasy?

**Odpowiedź**

Parametr self reprezentuje bieżącą instancję klasy. Pozwala na dostęp do atrybutów i metod obiektu z wnętrza klasy. Chociaż nazwa self jest konwencją, zdecydowanie zaleca się jej używanie ze względu na czytelność kodu. Python automatycznie przekazuje instancję jako pierwszy argument przy wywoływaniu metody.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Jaka jest różnica między atrybutem klasy a atrybutem instancji?
- Jak utworzyć instancję klasy o nazwie Person w Pythonie?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Science & ML

- [Podstawy Pythona](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-basics.md): 25 pytań, Junior
- [Struktury danych Python](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-data-structures.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy Git](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/git-fundamentals.md): 18 pytań, Junior
- [Podstawy SQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy NumPy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/numpy-fundamentals.md): 22 pytań, Junior
- [Podstawy Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-basics.md): 22 pytań, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/jupyter-colab.md): 16 pytań, Junior
- [SQL Joins i zaawansowane zapytania](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-joins-advanced.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-advanced.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Wizualizacja z Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/matplotlib-seaborn.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Interaktywne wizualizacje z Plotly](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/plotly-interactive.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-descriptive.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Statystyka inferencyjna](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-inferential.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/web-scraping.md): 18 pytań, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/bigquery-cloud.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/feature-engineering.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Regresja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-regression.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Klasyfikacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-classification.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Drzewa Decyzyjne i Ensembles](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-trees-ensembles.md): 24 pytań, Mid-Level
- [ML Nienadzorowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-unsupervised.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Pipeline'y ML i walidacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-pipelines-validation.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Szeregi czasowe i prognozowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/time-series-forecasting.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Podstawy Deep Learning](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/deep-learning-fundamentals.md): 24 pytań, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/tensorflow-keras.md): 22 pytań, Senior
- [CNN i klasyfikacja obrazów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/cnn-image-classification.md): 24 pytań, Senior
- [RNN i Sekwencje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/rnn-sequences.md): 22 pytań, Senior
- [Transformers i Attention](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/transformers-attention.md): 24 pytań, Senior
- [NLP i Hugging Face](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/nlp-huggingface.md): 24 pytań, Senior
- [GenAI i LangChain](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/genai-langchain.md): 24 pytań, Senior
- [MLOps i Wdrożenie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/mlops-deployment.md): 24 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-oop