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Mr.Li--python-面试题集合

Mr.Li--python-面试题集合

作者: 界面大叔 | 来源:发表于2017-07-05 08:19 被阅读0次

    想找一份Python开发工作吗?那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能,问题的关注点主要是语言本身,不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程,如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。

    问题1:什么是python?

    Python是一种解释型语言。这就是说,与C语言和C的衍生语言不同,Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。

    Python是动态类型语言,指的是你在声明变量时,不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码,程序不会报错。

    Python非常适合面向对象的编程(OOP),因为它支持通过组合(composition)与继承(inheritance)的方式定义类(class)。Python中没有访问说明符(access specifier,类似C++中的public和private),这么设计的依据是“大家都是成年人了”。

    在Python语言中,函数是第一类对象(first-class objects)。这指的是它们可以被指定给变量,函数既能返回函数类型,也可以接受函数作为输入。类(class)也是第一类对象。

    Python代码编写快,但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展,因此我们能够优化代码,消除瓶颈,这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子,它的运行速度真的非常快,因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。

    Python用途非常广泛——网络应用,自动化,科学建模,大数据应用,等等。它也常被用作“胶水语言”,帮助其他语言和组件改善运行状况。

    Python让困难的事情变得容易,因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计,而不用处理底层的细节。

    为什么提这个问题

    如果你应聘的是一个Python开发岗位,你就应该知道这是门什么样的语言,以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。

    简述函数式编程

    在函数式编程中,函数是基本单位,变量只是一个名称,而不是一个存储单元。除了匿名函数外,Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。

    什么是匿名函数,匿名函数有什么局限性

    匿名函数,也就是lambda函数,通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字,因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

    如何捕获异常,常用的异常机制有哪些?

    如果我们没有对异常进行任何预防,那么在程序执行的过程中发生异常,就会中断程序,调用python默认的异常处理器,并在终端输出异常信息。

    try...except...finally语句:当try语句执行时发生异常,回到try语句层,寻找后面是否有except语句。找到except语句后,会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后,程序继续往下执行。finally语句表示,无论异常发生与否,finally中的语句都要执行。

    assert语句:判断assert后面紧跟的语句是True还是False,如果是True则继续执行print,如果是False则中断程序,调用默认的异常处理器,同时输出assert语句逗号后面的提示信息。

    with语句:如果with语句或语句块中发生异常,会调用默认的异常处理器处理,但文件还是会正常关闭。

    copy()与deepcopy()的区别

    copy是浅拷贝,只拷贝可变对象的父级元素。 deepcopy是深拷贝,递归拷贝可变对象的所有元素。

    函数装饰器有什么作用(常考)

    装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。有了装饰器,就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。

    简述Python的作用域以及Python搜索变量的顺序

    Python作用域简单说就是一个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置,就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量,这个范围就是变量的作用域。在Python中,只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域。Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则:本地作用域(Local)→当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)→全局/模块作用域(Global)→内置作用域(Built-in)

    新式类和旧式类的区别,如何确保使用的类是新式类

    为了统一类(class)和类型(type),python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中,类和类型是不同的。

    为了确保使用的是新式类,有以下方法:

    放在类模块代码的最前面 __metaclass__ = type

    从内建类object直接或者间接地继承

    在python3版本中,默认所有的类都是新式类。

    简述__new__和__init__的区别

    创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__,这是它们最本质的区别。

    new方法会返回所构造的对象,init则不会.

    new函数必须以cls作为第一个参数,而init则以self作为其第一个参数.

    Python垃圾回收机制(常考)

    Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

    1 引用计数

    PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时,该对象生命就结束了。

    优点:

    简单 实时性 缺点:

    维护引用计数消耗资源 循环引用

    2 标记-清除机制

    基本思路是先按需分配,等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历以对象为节点、以引用为边构成的图,把所有可以访问到的对象打上标记,然后清扫一遍内存空间,把所有没标记的对象释放。

    3 分代技术

    分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。

    Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。

    Python中的@property有什么作用?如何实现成员变量的只读属性?

    @property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用,通常用在属性的get方法和set方法,通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问,又保留了参数的检查。另外通过设置get方法而不定义set方法可以实现成员变量的只读属性。

    *args and **kwargs

    *args代表位置参数,它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。**kwargs代表的关键字参数,允许你使用没有事先定义的参数名,另外,位置参数一定要放在关键字参数的前面。

    有用过with statement吗?它的好处是什么?具体如何实现?

    with语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

    what will be the output of the code below? explain your answer

    defextend_list(val, list=[]):list.append(val)returnlistlist1 = extend_list(10)list2 = extend_list(123, [])list3 = extend_list('a')print(list1)# list1 = [10, 'a']print(list2)# list2 = [123, []]print(list3)# list3 = [10, 'a']classParent(object):x =1classChild1(Parent):passclassChild2(Parent):passprint(Parent.x, Child1.x, Child2.x)# [1,1,1]Child1.x =2print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)# [1,2,1]Partent.x =3print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)# [3,2,3]

    在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

    arr= [[1,4,7,10,15], [2,5,8,12,19], [3,6,9,16,22], [10,13,14,17,24], [18,21,23,26,30]]defgetNum(num,data=None):whiledata:ifnum >data[0][-1]:deldata[0]print(data)getNum(num,data=None)elif num

    获取最大公约数、最小公倍数

    a =36b =21defmaxCommon(a, b):whileb: a,b = b, a%breturnadefminCommon(a, b):c = a*bwhileb: a,b = b, a%breturnc//aif__name__ =='__main__':    print(maxCommon(a,b))    print(minCommon(a,b))

    获取中位数

    defmedian(data):data.sort()    half = len(data) //2return(data[half] + data[~half])/2l = [1,3,4,53,2,46,8,42,82]if__name__ =='__main__':    print(median(l))

    输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

    defgetOneCount(num):ifnum >0:        count = b_num.count('1')        print(b_num)returncountelifnum <0:        b_num = bin(~num)        count =8- b_num.count('1')returncountelse:return8if__name__ =='__main__':    print(getOneCount(5))    print(getOneCount(-5))    print(getOneCount(0))

    本文只做抛砖引玉之用,有些见解还不是特别成熟,希望可以为学习Python找工作的伙伴们提供一些帮助,面试过程当中最重要的一点是放平心态,求职过程是双方的,不需要太过紧张,把自己掌握的知识充分表达出来就好。只要你是匹千里马,迟早会被伯乐牵出来遛一遛的。

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