到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。

1、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。
2、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。
3、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”。
4、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。
5、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。
6、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。

字符串格式化:%和.format的区别

字符串的format函数非常灵活，很强大,可以接受的参数不限个数，并且位置可以不按顺序，而且有较为强大的格式限定符(比如:填充，对齐,精度等)

Python是如何进行内存管理的

1).对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
一个对象分配一个新名称
将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
使用del语句对对象别名显示的销毁
引用超出作用域或被重新赋值
2).垃圾回收
当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
3).内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统:
Pymalloc机制：为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

1、类变量和实例变量

#类变量
class Person:
    name="aaa"
p1=Person()
p2=Person()
p1.name="bbb"
print p1.name  # bbb
print p2.name  # aaa
print Person.name  # aaa

类变量就是供类使用的变量,实例变量就是供实例使用的.

这里p1.name="bbb"是实例调用了类变量,这其实和上面第一个问题一样,就是函数传参的问题,p1.name一开始是指向的类变量name="aaa",但是在实例的作用域里把类变量的引用改变了,就变成了一个实例变量,self.name不再引用Person的类变量name了.

可以看看下面的例子:

Python

class Person:
name=[]

p1=Person()
p2=Person()
p1.name.append(1)
print p1.name # [1]
print p2.name # [1]
print Person.name # [1]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
class Person:
name=[]

p1=Person()
p2=Person()
p1.name.append(1)
print p1.name # [1]
print p2.name # [1]
print Person.name # [1]

Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。

答案

Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。

不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。

为什么提这个问题

因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。

“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？

答案：

“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。

举个例子：

import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。

为什么提这个问题？

答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。

另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。

这两个参数是什么意思：args，*kwargs？我们为什么要使用它们？

答案

如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；

如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。

args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用bob和*billy，但是这样就并不太妥。

下面是具体的示例：

def f(args,*kwargs): print args, kwargs

l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}

f()
f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

f(l,d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(t,d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}

def f2(arg1,arg2,args,*kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs

f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

f2(l,d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(t,d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,t) # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
为什么提这个问题？

有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。