400 Python Polars Interview Questions with Answers 2026

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

Master Polars مع أسئلة مقابلة واقعية ومهام الأداء تم تصميم أسئلة التدريب على المقابلة مع Python Polars لسد الفجوة بين المعرفة الأساسية لـ Pandas وهندسة البيانات عالية الأداء المدعومة بالصدأ، مما يضمن قدرتك على التنقل بين الفروق الدقيقة في الفلسفة "الخالية من الفهرس" وواجهة برمجة التطبيقات التعبيرية التعريفية بثقة. يجبرك بنك الأسئلة الشامل هذا على التفكير فيما هو أبعد من الحلقات البسيطة من خلال إتقان تقييم Lazy، والضغط المسند، وتعقيدات نموذج الذاكرة المدعوم من PyArrow، مما يجهزك لمواجهة تحديات الإنتاج في العالم الحقيقي حيث تتجاوز مجموعات البيانات ذاكرة الوصول العشوائي المتاحة. سواء كنت تستعد لمقابلة كبير مهندسي البيانات أو تعمل على تحسين خطوط أنابيب ETL السحابية الأصلية على S3، فإن هذه التوضيحات التفصيلية ستزيد من قدرتك على كتابة تعليمات برمجية سريعة للغاية باستخدام أوضاع البث ووظائف النوافذ المعقدة والروابط مع تجنب مخاطر أداء UDF الشائعة. مجالات الاختبار ونماذج المواضيع

• الأسس الأساسية: التنفيذ الدقيق وأنواع البيانات والانتقال من Pandas.
• Expression API: السياقات (حدد، with_columns)، ومعالجة السلسلة/التاريخ، والمنطق التعريفي.
• التجميعات وعمليات الانضمام: أنماط التجميع، ووظائف النوافذ، وإستراتيجيات الانضمام المتقدمة.
• التقييم البطيء: تحسين الاستعلام، و.lazy() مقابل .collect()، وتفسير الشرح().
• الهندسة المتقدمة: وضع البث، وإدارة الذاكرة، وعمليات الإدخال والإخراج السحابية الأصلية.

نماذج من الأسئلة التدريبية1. يلزمك إنشاء عمود جديد "الإجمالي" عن طريق إضافة "السعر" و"الضريبة"، ولكن فقط للصفوف التي تكون فيها "الحالة" "نشطة". ما هو النهج الأكثر اصطلاحًا في القطبية؟ أ. مدافع. with_columns(total = pl.col('price') + pl.col('tax')).filter(pl.col('status') == 'active') B.df. حدد([pl.when(pl.col('status') == 'active').then(pl.col('price') + pl.col('tax')).otherwise(0).alias('total')]) C. df. with_columns(pl.when(pl.col('status') == 'active').then(pl.col('price') + pl.col('tax')).otherwise(None).alias('total')) D. df. Apply(lambda x: x['price'] + x['tax'] if x['status'] == 'active' else No) E. df. to_pandas().apply(...) F. df.with_columns(total = df['price'] + df['tax'])

• الإجابة الصحيحة: C
• الشرح العام: يستخدم Polars نمط متى/ثم/خلاف ذلك للمنطق الشرطي داخل Expression API، والذي يسمح للمحرك بتشغيل العملية بالتوازي عبر مراكز وحدة المعالجة المركزية.
• الخيار أ: غير صحيح؛ يؤدي ذلك إلى تصفية مجموعة البيانات بأكملها بدلاً من مجرد الحساب المشروط لعمود واحد.
• الخيار ب: غير صحيح؛ سيؤدي استخدام التحديد دون تضمين أعمدة أخرى إلى إسقاط بقية DataFrame.
• الخيار C: صحيح؛ فهو يستخدم واجهة برمجة تطبيقات التعبير الاصطلاحي لإنشاء عمود شرطي مع الحفاظ على بنية DataFrame.
• الخيار د: غير صحيح؛ تطبيق مع لامدا بطيء لأنه يجبر البيانات على العودة إلى مترجم بايثون.
• الخيار E: غير صحيح؛ يؤدي التحويل إلى Pandas إلى إلغاء مزايا الأداء الناتجة عن استخدام Polars.
• الخيار F: غير صحيح؛ يستخدم هذا حسابات متسلسلة حريصة ولا يتعامل مع المنطق الشرطي لعمود "الحالة".

2. عند العمل مع ملف CSV بسعة 100 جيجابايت يتجاوز ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) التي تبلغ سعتها 32 جيجابايت، ما هي ميزة Polars الضرورية لمعالجة البيانات دون تعطلها؟ أ. رر. read_csv("data.csv").to_lazy() B.pl. scan_csv("data.csv").collect(streaming=True) C.pl. read_csv("data.csv"، low_memory=True) D.pl. scan_csv("data.csv").collect() E. pl. read_ipc("data.csv") F.pl. scan_csv("data.csv"). Sink_parquet("output.parquet")

• الإجابة الصحيحة: ب
• الشرح العام: لمعالجة مجموعات البيانات الأكبر من الذاكرة، يجب عليك استخدام LazyFrames مع محرك التدفق، الذي يعالج البيانات على "دفعات" أو "أجزاء".
• الخيار أ: غير صحيح؛ read_csv حريص وسيحاول تحميل الملف بأكمله إلى ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) قبل استدعاء to_lazy().
• الخيار ب: صحيح؛ يقوم scan_csv بإنشاء خطة استعلام ويتيح البث = True التنفيذ في أجزاء ليظل ضمن حدود ذاكرة الوصول العشوائي (RAM).
• الخيار ج: غير صحيح؛ تساعد الذاكرة المنخفضة في التحليل ولكنها لا تتيح المعالجة خارج المركز للملفات الكبيرة.
• الخيار د: غير صحيح؛ بدون التدفق=True، سيحاول .collect() سحب النتيجة بأكملها إلى الذاكرة مرة واحدة.
• الخيار E: غير صحيح؛ IPC هو تنسيق ملف (سهم)، وليس استراتيجية معالجة لملفات CSV.
• الخيار F: غير صحيح؛ على الرغم من أنغرق_باركيه مفيد، إلا أن المتطلب الأساسي لمعالجة البيانات بنجاح هو جمع البث.

3. في Polars، ما هي الفائدة الأساسية من "Predicate Pushdown" في الاستعلام البطيء؟ أ. يقوم بإعادة تسمية الأعمدة تلقائيًا لتوفير المساحة. ب. يقوم بتحويل جميع البيانات إلى أعداد صحيحة 64 بت من أجل الدقة. ج. يقوم بنقل المرشحات إلى أقرب مكان ممكن من مصدر البيانات لتقليل عدد الصفوف المقروءة. د. يضمن معالجة أول 100 صف فقط من أجل السرعة. E. يسمح لـ Python lambdas بالعمل بشكل أسرع. F. يقوم بفرز البيانات تلقائيًا قبل الانضمام.

• الإجابة الصحيحة: C
• الشرح العام: الضغط لأسفل للمسند هو تحسين حيث يقوم المحرك بتطبيق المرشحات (المسندات) في وقت مبكر من خطة التنفيذ، مما يقلل بشكل كبير من استخدام الإدخال/الإخراج والذاكرة.
• الخيار أ: غير صحيح؛ يشير إلى الإسقاط أو الاسم المستعار البسيط.
• الخيار ب: غير صحيح؛ يحاول Polars استخدام أصغر مخطط ممكن، وليس فرض كل شيء على 64 بت.
• الخيار ج: صحيح؛ من خلال التصفية المبكرة، يتجنب المحرك تحميل الصفوف غير الضرورية في الذاكرة.
• الخيار د: غير صحيح؛ يصف عملية الرأس () أو الحد.
• الخيار E: غير صحيح؛ تحسينات الضغط لأسفل بشكل عام لا يمكنها رؤية داخل الصندوق الأسود لـ Python lambdas.
• الخيار F: غير صحيح؛ إن الضغط لأسفل يدور حول التصفية، وليس الفرز (وهي عملية شاقة).

• مرحبًا بك في أفضل الاختبارات التدريبية لمساعدتك في التحضير للأسئلة التدريبية الخاصة بمقابلة Python Polars.
  • يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
  • هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
  • يمكنك الحصول على الدعم من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة
  • يحتوي كل سؤال على تفاصيل شرح
  • متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy
  • ضمان استعادة الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا

نأمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة. سجل اليوم واتخذ الخطوة الأخيرة نحو الحصول على الشهادة!

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)