# การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุด้วย Python (Data Science & ML)

> คลาส, อ็อบเจกต์, การสืบทอด, การห่อหุ้ม, พหุสัณฐาน, เมธอดพิเศษ, decorator

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Junior
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions.md)

## 1. คลาสใน Python คืออะไร?

**คำตอบ**

คลาสคือพิมพ์เขียว (blueprint) สำหรับสร้างอ็อบเจกต์ที่แชร์ attributes และ methods เดียวกัน คลาสกำหนดโครงสร้างและพฤติกรรมของอ็อบเจกต์ที่จะถูกสร้างจากมัน คลาสช่วยให้สามารถจัดระเบียบโค้ดในรูปแบบที่เป็นโมดูลและใช้ซ้ำได้โดยจัดกลุ่มข้อมูลและฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องไว้ด้วยกัน

## 2. เมธอด __init__ ในคลาส Python มีบทบาทอย่างไร?

**คำตอบ**

เมธอด __init__ คือ constructor ของคลาส มันถูกเรียกโดยอัตโนมัติเมื่อสร้าง instance ใหม่และอนุญาตให้กำหนดค่าเริ่มต้นของ attributes ของอ็อบเจกต์ด้วยค่าเฉพาะ นี่คือที่ที่คุณมักจะกำหนดสถานะเริ่มต้นของอ็อบเจกต์โดยการกำหนดค่าให้กับ attributes ของ instance ผ่าน self

## 3. พารามิเตอร์ self ในเมธอดของคลาสแทนอะไร?

**คำตอบ**

พารามิเตอร์ self แทน instance ปัจจุบันของคลาส มันช่วยให้สามารถเข้าถึง attributes และ methods ของอ็อบเจกต์จากภายในคลาส แม้ว่าชื่อ self จะเป็นข้อตกลง แต่ก็แนะนำอย่างยิ่งให้ใช้เพื่อความสามารถในการอ่านโค้ด Python จะส่ง instance เป็นอาร์กิวเมนต์แรกโดยอัตโนมัติเมื่อเรียกใช้เมธอด

## มีอีก 17 คำถาม

- ความแตกต่างระหว่าง class attribute และ instance attribute คืออะไร?
- จะสร้าง instance ของคลาสชื่อ Person ใน Python อย่างไร?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Science & ML อื่นๆ

- [พื้นฐาน Python](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25 คำถาม, Junior
- [โครงสร้างข้อมูล Python](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.md): 20 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน Git](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน SQL](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน NumPy](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22 คำถาม, Junior
- [พื้นฐาน Pandas](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22 คำถาม, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16 คำถาม, Junior
- [SQL Joins และคิวรีขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [Pandas ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [การแสดงผลข้อมูลด้วย Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [การแสดงผลแบบโต้ตอบด้วย Plotly](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [สถิติเชิงพรรณนา](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [สถิติเชิงอนุมาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/web-scraping.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18 คำถาม, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [ML แบบมีผู้สอน: การถดถอย](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [ML แบบมีผู้สอน: การจำแนกประเภท](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Decision Trees และ Ensembles](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24 คำถาม, Mid-Level
- [Unsupervised ML](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [ML Pipelines และการตรวจสอบ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [Time Series และการพยากรณ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22 คำถาม, Mid-Level
- [พื้นฐาน Deep Learning](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24 คำถาม, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22 คำถาม, Senior
- [CNN และการจำแนกภาพ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24 คำถาม, Senior
- [RNN และซีเควนซ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22 คำถาม, Senior
- [Transformers และ Attention](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24 คำถาม, Senior
- [NLP และ Hugging Face](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24 คำถาม, Senior
- [GenAI และ LangChain](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24 คำถาม, Senior
- [MLOps และการ Deploy](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24 คำถาม, Senior

---

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