精选自个大公司经典面试题，版权归原作者所有。

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1. Python 的特点和优点是什么?

答案：略。

2. 什么是lambda函数？它有什么好处?

lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。 lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda函数中塞入太多的东西；如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。

lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：

>>> g = lambda x, y: xy*

>>> g(3,4)

12

>>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z

>>> g(1)

1

>>> g(3, 4, 7)

14

也能够直接使用lambda函数，不把它赋值给变量：

>>> (lambdax,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)

14

如果你的函数非常简单，只有一个表达式，不包含命令，可以考虑lambda函数。否则，你还是定义函数才对，毕竟函数没有这么多限制。

3. 深拷贝和浅拷贝的区别是什么？

深拷贝是将对象本身复制给另一个对象。这意味着如果对对象的副本进行更改时不会影响原对象。在 Python 中，我们使用 deepcopy（）函数进行深拷贝，使用方法如下：

>>> import copy

>>> b=copy.deepcopy(a)

浅拷贝是将对象的引用复制给另一个对象。因此，如果我们在副本中进行更改，则会影响原对象。使用 copy（）函数进行浅拷贝，使用方法如下：

>>> b=copy.copy(a)

4. 列表和元组有什么不同？

try…except…except…[else…][finally…]

执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行；如果存在finally语句，最后总是会执行。

5. Python里面如何生成随机数？

答：random模块

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数

6. 如何在Python中实现多线程？

**a. **Python有一个multi-threading包，但是如果你想让multi-thread加速你的代码，那么使用它通常不是一个好主意。

**b. **Python有一个名为GlobalInterpreter Lock(GIL)的结构。 GIL确保只有一个“线程”可以在任何时候执行。一个线程获取GIL，做一点工作，然后将GIL传递到下一个线程。

**c. **这种情况很快发生，因此对于人眼看来，您的线程似乎并行执行，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。

**d. **所有这些GIL传递都增加了执行的开销。这意味着如果您想让代码运行得更快，那么使用线程包通常不是一个好主意。

7. 如何在python中使用三元运算符？

三元运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含用于评估为true或false值的语句。

句法：三元操作符语法如下，

[on_true] if [expression] else [on_false]

例：

• x，y = 25,50*

• big = x if x < y else y*

如果x <y为真，则返回值为big= x，如果不正确则返回big = y作为结果。

8. 用一个例子解释Python中的继承。

继承允许一个类获得另一个类的所有成员(比如属性和方法)。继承提供代码可重用性，使创建和维护应用程序变得更容易。我们继承的类称为super-class，继承的类称为派生/子类。

以下是Python支持的不同类型的继承：

**a. **单一继承 - 派生类获取单个超类的成员。

b. Multi-level继承 - 从基类base1继承的派生类d1，d2继承自base2。

c. 分层继承 - 从一个基类可以继承任意数量的子类

d. 多重继承 - 派生类从多个基类继承。

9. 解释Flask是什么及其好处？

Flask是基于“Werkzeug，Jinja2和良好意图”BSD许可证的Python网络微框架。 Werkzeug和Jinja2是它的两个依赖项。这意味着它对外部库几乎没有依赖性。它使框架变得轻盈，只是少量依赖于更新和更少的安全性错误。

会话基本上允许您记住从一个请求到另一个请求的信息。在flask中，会话使用签名的cookie，以便用户可以查看会话内容并进行修改。当且仅当有密钥Flask.secret_key，用户可以修改会话。

10. Python中的字典是什么？

Python中的内置数据类型称为字典。它定义了键和值之间的one-to-one关系。字典包含一对键及其对应的值。字典由键来索引。

我们来举个例子：

以下示例包含一些键，Country, Capital & PM，它们的相应值分别是印度，德里和莫迪。

dict={'Country':'India','Capital':'Delhi','PM':'Modi'}

print dict[Country]

India

print dict[Capital]

Delhi

print dict[PM]

Modi

11. 什么是负指数，为什么使用它们？

Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。正的数字使用'0'作为第一个索引，'1'作为第二个索引，以此类推。

负数的索引从'-1'开始，表示序列中的最后一个索引，' - 2'作为倒数第二个索引，依次类推。

12. 如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

可以使用sub()方法来进行查询和替换，sub方法的格式为：

a. sub(replacement, string[,count=0])

**b. **replacement是被替换成的文本

**c. **string是需要被替换的文本

**d. **count是一个可选参数，指最大被替换的数量

13. 解释一下python的and-or语法

与C表达式 bool ? a : b类似，但是bool and a or b，当 a 为假时，不会象C表达式 bool ? a : b 一样工作

应该将 and-or 技巧封装成一个函数：

defchoose(bool, a,b):return(booland[a]or[b])[0]

因为 [a] 是一个非空列表，它永远不会为假。甚至 a 是 0 或 '' 或其它假值，列表[a]为真，因为它有一个元素。

14. 请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

1,使用set函数，set(list)

2,使用字典函数，

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]

>>> b={}

>>>b=b.fromkeys(a)

>>>c=list(b.keys())

>>> c

15. 单引号，双引号，三引号的区别?

单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释

如果要表示Let’s go 这个字符串

单引号：s4 = ‘Let\’s go’

双引号：s5 = “Let’s go”

s6 = ‘I realy like“python”!’

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了。

16. 当退出 Python 时是否释放所有内存分配？

答案是否定的。那些具有对象循环引用或者全局命名空间引用的变量，在 Python 退出是往往不会被释放

另外不会释放 C 库保留的部分内容。

17. Python里面search()和match()的区别？

match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none 。

18. 如何在Python中随机化列表中的项目？

考虑下面显示的示例：

from random import shuffle

x = ['Keep', 'The', 'Blue', 'Flag','Flying', 'High']

shuffle(x)

print(x)

以下代码的输出如下。

['Flying', 'Keep', 'Blue', 'High', 'The','Flag']

19. 在python中编译和链接的过程是什么？

编译和链接允许正确编译新扩展而不会出现任何错误，并且只有在通过编译过程时才能进行链接。如果使用动态加载，则它取决于系统提供的样式。 python解释器可用于提供配置设置文件的动态加载，并将重建解释器。

这需要的步骤如下：

a. 使用任何名称以及系统编译器支持的任何语言创建文件。例如file.c或file.cpp

b. 将此文件放在正在使用的发行版的Modules /目录中。

c. 在Modules /目录中存在的Setup.local文件中添加一行。

d. 使用spam file.o运行该文件

e. 成功运行此重建解释程序后，在top-level目录中使用make命令。

f. 如果文件已更改，则使用命令“make Makefile”运行rebuildMakefile。

20. Python解释“re”模块的split()， sub()， subn()方法。

要修改字符串，Python的“re”模块提供了3种方法。他们是：

split() - 使用正则表达式将“split”给定字符串放入列表中。

**sub() **- 查找正则表达式模式匹配的所有子字符串，然后用不同的字符串替换它们

**subn() **- 它类似于 sub()，并且还返回新字符串和替换的序号。

21. range和xrange之间有什么区别？

在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同，它们都提供了一种生成整数列表供您使用的方法。唯一的区别是range返回一个Python列表对象，xrange返回一个xrange对象。

这意味着xrange实际上并不像run-time那样生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。这意味着，如果你有一个非常巨大的范围，你想生成一个列表，比如10亿，xrange就是要使用的功能。

如果你有一个真正的内存敏感系统，例如你正在使用的手机，尤其如此，因为range将使用尽可能多的内存来创建整数数组，这可能导致内存错误并导致崩溃程序。

22. Django，Pyramid和Flask之间的差异。

Flask是“microframework”，主要用于具有更简单要求的小型应用程序。在Flask中，您必须使用外部库。

Pyramid适用于大型应用程序。它提供了灵活性，并允许开发人员为他们的项目使用正确的工具。开发人员可以选择数据库，URL结构，模板样式等。

Django也可以像Pyramid一样用于更大的应用程序。

23. 列出Django中的继承样式。

在Django中，有三种可能的继承样式：

抽象基类：当您只希望父类包含您不想为每个子模型键入的信息时，使用此样式。

Multi-table继承：使用此样式如果您是sub-classing现有模型并且需要每个模型都有自己的数据库表。

代理模型：您可以使用此模型，如果您只想修改模型的Python级别行为，而无需更改模型的字段。

24. 什么是Python monkey补丁？

在Python中，术语monkey补丁仅指run-time上的类或模块的动态修改。

考虑以下示例：

# m.py

class MyClass:

def f(self):

print "f()"

然后我们可以像这样运行monkey-patch测试：

import m

def monkey_f(self):

print "monkey_f()"

m.MyClass.f = monkey_f

obj = m.MyClass()

obj.f()

输出如下：

monkey_f()

我们可以看到，在模块之外，我们确实对函数f()的行为做了一些改变，实际执行的是函数monkey_f()，。

25. 有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，无序？

要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。

1. 将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source

2. 拿出最大元素Big，次大的元素Small

3. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min

4. 将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。

26. 如何用Python来发送邮件？

可以使用smtplib标准库。

以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib

fromaddr =raw_input(“From: “)

toaddrs = raw_input(“To: “).split(‘,’)

print “Enter message, end with ^D:”

msg = ”

while 1:

line = sys.stdin.readline()

if not line:

break

msg = msg + line

发送邮件部分

server = smtplib.SMTP(‘localhost’)

server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)

server.quit()

27. 请写一个Python逻辑，计算一个文件中的大写字母数量.

>>> import os

>>>os.chdir('C:\Users\lifei\Desktop')

>>> with open('Today.txt') astoday:

• count=0*

• for i in today.read():*

•   if i.isupper():*
  

•       count+=1*
  

print(count)

运行结果：

26

28. Python中的标识符长度能有多长？

在Python中，标识符可以是任意长度。此外，我们在命名标识符时还必须遵守以下规则：

a. 只能以下划线或者 A-Z/a-z 中的字母开头

b. 其余部分可以使用 A-Z/a-z/0-9

c. 区分大小写

d. 关键字不能作为标识符，Python中共有如下关键字：

29. 解释一下Python中的//，%和 ** 运算符

//运算符执行地板除法（向下取整除），它会返回整除结果的整数部分。

>>> 7//2

3

这里整除后会返回3.5。

同样地，执行取幂运算。ab会返回a的b次方。

>>> 210

1024

最后，%执行取模运算，返回除法的余数。

>>> 13%7

6

>>> 3.5%1.5

0.5

30. 在Python中如何使用多进制数字？

我们在Python中，除十进制外还可以使用二进制、八进制和十六进制。

a. 二进制数字由0和1组成，我们使用 0b 或 0B 前缀表示二进制数。

• int(0b1010)*

10

b. 使用bin()函数将一个数字转换为它的二进制形式。

>>> bin(0xf)

‘0b1111’

c. 八进制数由数字 0-7 组成，用前缀 0o 或 0O 表示 8 进制数。

>>> oct(8)

‘0o10’

d. 十六进数由数字 0-15 组成，用前缀 0x 或者 0X 表示 16 进制数。

>>> hex(16)

‘0x10’

>>> hex(15)

‘0xf’

31. 怎样获取字典中所有键的列表？

使用 keys() 获取字典中的所有键

>>>mydict={'a':1,'b':2,'c':3,'e':5}

>>> mydict.keys()

dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e'])

32. 怎样声明多个变量并赋值？

一共有两种方式：

>>> a,b,c=3,4,5 #This assigns 3,4, and 5 to a, b, and c respectively

>>> a=b=c=3 #This assigns 3 to a,b, and c

33. 元组的解封装是什么？

首先我们来看解封装：

>>> mytuple=3,4,5

>>> mytuple

(3, 4, 5)

这将 3，4，5 封装到元组 mytuple 中。

现在我们将这些值解封装到变量 x，y，z 中：

• x,y,z=mytuple*

>>> x+y+z

得到结果12.

34. 解释如何在Django中设置数据库。

可以使用命令edit mysite /setting.py，它是一个普通的python模块，模块级别代表Django设置。

Django默认使用SQLite;对于Django用户来说这很容易，因此不需要任何其他类型的安装。如果您的数据库选择不同，则必须使用DATABASE'default'项中的以下键来匹配您的数据库连接设置。

引擎：您可以使用'django.db.backends.sqlite3'，'django.db.backeneds.mysql'，'django.db.backends.postgresql_psycopg2'，'django.db.backends.oracle'等来更改数据库

名称：数据库的名称。如果您使用SQLite作为数据库，那么数据库将是您计算机上的文件，Name应该是完整的绝对路径，包括该文件的文件名。

如果您没有选择SQLite作为数据库，则必须添加密码，主机，用户等设置。Django使用SQLite作为默认数据库，它将数据作为单个文件存储在文件系统中。如果你有数据库服务器-PostgreSQL，MySQL，Oracle，MSSQL-并且想要使用它而不是SQLite，那么使用数据库的管理工具为你的Django项目创建一个新的数据库。无论哪种方式，在您的(空)数据库到位的情况下，剩下的就是告诉Django如何使用它。这是项目的settings.py文件的来源。

我们将添加以下代码行文件：

DATABASES = {

• 'default': {*

•     'ENGINE' : 'django.db.backends.sqlite3',*
  

•     'NAME' : os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),*
  

• }*

}

35. 如何获取任何网址或网页的Google缓存时限？

使用以下URL格式：

http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:URLGOESHERE

请务必将“URLGOESHERE”替换为要检索其缓存的页面或站点的正确Web地址，并查看时间。例如，要查看edureka.co的Google Webcache年龄，您需要使用以下网址：

http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:edureka.co

36. 什么是Python中的map函数？

Map函数执行作为第一个参数给出的函数，该函数遍历第二个参数给出的迭代的所有元素的。如果给定的函数包含多于1个参数，则给出了许多迭代。

37. 如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？

我们可以使用以下代码获取NumPy数组中N个最大值的索引：

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])

print(arr.argsort()[-3:][::-1])

输出

[ 4 3 1 ]

38. 你如何用Python /NumPy计算百分位数？

我们可以使用以下代码计算百分位数

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])

p = np.percentile(a, 50) #Returns 50th percentile, e.g. median

print(p)

输出

• 3*

39. NumPy阵列(arrays)相对(嵌套)Python列表(lists)有哪些优势？

a. Python的列表是高效的general-purpose容器。它们支持(相当)有效的插入，删除，追加和连接，Python的list comprehension使它们易于构造和操作。

b. Python列表的一些限制：它们不支持向量化“vectorized”操作，如元素加法和乘法，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须在每个元素上操作时执行类型调度代码。

c. NumPy不仅效率更高;它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。

d. NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置方法。

40. NumPy和SciPy有什么区别？

a. 在理想的世界中，NumPy只包含数组数据类型和最基本的操作：索引，排序，重塑，基本元素函数等。

b. 所有数字代码都将驻留在SciPy中。但是，NumPy的一个重要目标是兼容性，因此NumPy试图保留其前任任何一个支持的所有功能。

c. 因此，NumPy包含一些线性代数函数，即使它们更恰当地属于SciPy。无论如何，SciPy包含更多功能更全版本的线性代数模块，以及许多其他数值算法。

d. 如果你使用python进行科学计算，你应该安装NumPy和SciPy。大多数新功能属于SciPy而非NumPy。

41. python程序中文输出问题怎么解决？

用encode和decode，如：

• import os.path*

• import xlrd,sys*

• Filename=’/home/tom/Desktop/1234.xls’*

• if not os.path.isfile(Filename):*

• raise NameError,”%s is not a valid filename”%Filename*

• bk=xlrd.open_workbook(Filename)*

• shxrange=range(bk.nsheets)*

• print shxrange*

• for x in shxrange:*

• p=bk.sheets()[x].name.encode(‘utf-8′)*

• print p.decode(‘utf-8′)*

方法二：

在文件开头加上

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(‘utf8′)

42. 阅读下面的代码，它的输出结果是什么？

class A(object):

• def go(self):*

•   print "go A go!"*
  

• def stop(self):*

•   print "stop A stop!"*
  

• def pause(self):*

•   raise Exception("Not Implemented")*
  

class B(A):

• def go(self):*

•   super(B, self).go()*
  

•   print "go B go!"*
  

class C(A):

• def go(self):*

•   super(C, self).go()*
  

•   print "go C go!"*
  

• def stop(self):*

•   super(C, self).stop()*
  

•   print "stop C stop!"*
  

class D(B,C):

• def go(self):*

•   super(D, self).go()*
  

•   print "go D go!"*
  

• def stop(self):*

•   super(D, self).stop()*
  

•   print "stop D stop!"*
  

• def pause(self):*

•   print "wait D wait!"*
  

class E(B,C): pass

a = A()

b = B()

c = C()

d = D()

e = E()

说明下列代码的输出结果

a.go()

b.go()

c.go()

d.go()

e.go()

a.stop()

b.stop()

c.stop()

d.stop()

e.stop()

a.pause()

b.pause()

c.pause()

d.pause()

e.pause()

答案，输出结果以注释的形式表示：

a.go()

# go A go!

b.go()

# go A go!

# go B go!

c.go()

# go A go!

# go C go!

d.go()

# go A go!

# go C go!

# go B go!

# go D go!

e.go()

# go A go!

# go C go!

# go B go!

a.stop()

# stop A stop!

b.stop()

# stop A stop!

c.stop()

# stop A stop!

# stop C stop!

d.stop()

# stop A stop!

# stop C stop!

# stop D stop!

e.stop()

# stop A stop!

a.pause()

# ... Exception: Not Implemented

b.pause()

# ... Exception: Not Implemented

c.pause()

# ... Exception: Not Implemented

d.pause()

# wait D wait!

e.pause()

# ...Exception: Not Implemented

43. 介绍一下Python中webbrowser的用法？

webbrowser模块提供了一个高级接口来显示基于Web的文档，大部分情况下只需要简单的调用open()方法。

webbrowser定义了如下的异常：

exception webbrowser.Error, 当浏览器控件发生错误是会抛出这个异常

webbrowser有以下方法：

webbrowser.open(url[, new=0[,autoraise=1]])

这个方法是在默认的浏览器中显示url, 如果new = 0, 那么url会在同一个浏览器窗口下打开，如果new = 1, 会打开一个新的窗口，如果new = 2, 会打开一个新的tab, 如果autoraise ＝true, 窗口会自动增长。

webbrowser.open_new(url)

在默认浏览器中打开一个新的窗口来显示url, 否则，在仅有的浏览器窗口中打开url

webbrowser.open_new_tab(url)

在默认浏览器中当开一个新的tab来显示url,否则跟open_new()一样

webbrowser.get([name])

根据name返回一个浏览器对象，如果name为空，则返回默认的浏览器

webbrowser.register(name, construtor[,instance])

注册一个名字为name的浏览器，如果这个浏览器类型被注册就可以用get()方法来获取。

44. Python中, list, tuple, dict, set有什么区别, 主要应用在什么样的场景?

定义:

list:链表, 有序的项目, 通过索引进行查找, 使用方括号"[]";

tuple:元组, 元组将多样的对象集合到一起, 不能修改, 通过索引进行查找, 使用括号"()";

dict:字典, 字典是一组键(key)和值(value)的组合, 通过键(key)进行查找, 没有顺序, 使用大括号"{}";

set: 集合,无序, 元素只出现一次, 自动去重, 使用"set([])";

应用场景:

list, 简单的数据集合, 可以使用索引;

tuple, 把一些数据当做一个整体去使用, 不能修改;

dict, 使用键值和值进行关联的数据;

set, 数据只出现一次, 只关心数据是否出现, 不关心其位置;

代码:

*mylist = [1, 2, 3, 4, 'Oh'] *

*mytuple = (1, 2, 'Hello', (4, 5)) *

*mydict = {'Wang' : 1, 'Hu' : 2, 'Liu' :4} *

myset = set(['Wang', 'Hu', 'Liu', 4,'Wang'])

45. 写一个函数, 输入一个字符串, 返回倒序排列的结果: 如:string_reverse(‘abcdef’), 返回: ‘fedcba’ (请采用多种方法实现, 并对实现方法进行比较)。

解答: 5种方法的比较.

1. 简单的步长为-1, 即字符串的翻转;

2. 交换前后字母的位置;

3. 递归的方式, 每次输出一个字符;

4. 双端队列, 使用extendleft()函数;

5. 使用for循环, 从左至右输出;

** 代码:**

*string = 'abcdef' *

*def string_reverse1(string): *

• return string[::-1] *

*def string_reverse2(string): *

• t= list(string) *

• l= len(t) *

• for i,j in zip(range(l-1, 0, -1), range(l//2)): *

•   t[i], t[j] = t[j], t[i] *
  

• return "".join(t) *

*def string_reverse3(string): *

• if len(string) <= 1: *

•   return string *
  

• return string_reverse3(string[1:]) + string[0] *

*from collections import deque *

*def string_reverse4(string): *

• d= deque() *

• d.extendleft(string) *

• return ''.join(d) *

*def string_reverse5(string): *

• return ''.join(string[len(string) - i] for i in range(1,len(string)+1)) *

• return ''.join(string[i] for i in range(len(string)-1, -1, -1)) *

*print(string_reverse1(string)) *

*print(string_reverse2(string)) *

*print(string_reverse3(string)) *

*print(string_reverse4(string)) *

print(string_reverse5(string))

46. 以下哪个语句创建字典？ (多个正确的答案可能)

1. a)d = {}

2. b)d = {“john”：40，“peter”：45}

3. c)d = {40：“john”，45：“peter”}

4. d)d =(40：“john”，45：“50”)

回答：b，c， d。通过指定键和值来创建字典。

47. 其中哪一个是floor division？

a) /

b)//

C) ％

d)没有提到的

回答：b)//；例如，5.0/2 = 2.5，5.0//2 = 2

48. 标识符的最大可能长度是多少？

a)31个字符

b)63个字符

c)79个字符

d)以上都不是

回答：d)以上都不是；标识符可以是任意长度。

49. 为什么不鼓励以下划线开头的局部变量名？

1. a)它们用于表示类的私有变量

2. b)他们混淆了口译员

3. c)它们用于表示全局变量

4. d)他们放慢执行速度

回答：a)它们用于表示类的私有变量；由于Python没有私有变量的概念，因此前导下划线用于表示不能从类外部访问的变量。

50. 以下哪项是无效声明？

1. a)abc = 1,000,000

2. b)a b c = 1000 2000 3000

3. c)a，b，c = 1000,2000,3000

4. d)a_b_c = 1,000,000

回答：b)a b c = 1000 2000 3000；变量名称中不允许使用空格。

51. 以下是什么输出？

try:

• if '1' != 1:*

•   raise "someError"*
  

• else:*

•   print("someError has not occured")*
  

except "someError":

• print ("someError has occured")*

a)发生了someError

b)没有发生someError

c)无效代码

d)以上都不是

回答：c)无效代码；新的异常类必须从BaseException继承。这里没有这样的继承。

52. 假设list1是[2,33,222,14,25]，什么是list1 [-1]？

1. a)错误

2. b)没有

3. c)25

4. d)2

回答：c)25；索引-1对应于列表中的最后一个索引。

53. 要打开文件c：\ scores.txt进行编写，我们使用：

1. a)outfile = open(“c:\scores.txt”，“r”)

2. b)outfile = open(“c:\scores.txt”，“w”)

3. c)outfile = open(file = “c:\scores.txt”，“r”)

4. d)outfile = open(file = “c:\scores.txt”，“o”)

回答：b)该位置包含双斜杠($$，w用于指示正在写入文件。

54. 以下是什么输出？

f = None

for i in range (5):

• with open("data.txt", "w") as f:*

•   if i > 2:*
  

•       break*
  

• print f.closed*

a)True

b)False

c)None

d)Error

回答：a)True；与open文件一起使用时，WITH语句可确保在with块退出时关闭文件对象。

55. 何时执行try-except-else的else部分？

1. a)总是

2. b)发生异常时

3. c)没有异常发生时

4. d)当发生异常时至除了块

回答：c)没有异常发生时；当没有异常发生时，执行else部分。

56. a=1, b=2, 不用中间变量交换a和b的值.

两种形式: 加法或异或；代码:

*a = 1 *

*b = 2 *

*a = a + b *

*b = a - b *

*a = a - b *

*print ('a = {0}, b = {1}'.format(a,b)) *

*a = a ^ b *

*b = a ^ b *

*a = a ^ b *

print ('a = {0}, b = {1}'.format(a, b))

57. 请写出打印结果

x = [0, 1]

i = 0

i, x[i] = 1, 2

print(x)

**打印结果: **[0, 2], python可以使用连续赋值, 从左至右.

g = lambda x, y=2, z : x + yz

g(1, z=10) = ?

**打印结果: **异常, 形参表末尾才可以有默认参数, z需要提供默认参数。

58. Python的单例模式

单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。

new()在init()之前被调用，用于生成实例对象。利用这个方法和类的属性的特点可以实现设计模式的单例模式。单例模式是指创建唯一对象，单例模式设计的类只能实例 这个绝对常考啊.绝对要记住1~2个方法,当时面试官是让手写的.

使用new方法

class Singleton(object):

• def new(cls, *args, *kw):

•   if not hasattr(cls, '_instance'):*
  

•       orig = super(Singleton, cls)*
  

•       cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)*
  

•   return cls._instance*
  

class MyClass(Singleton):

a = 1

共享属性

创建实例时把所有实例的dict指向同一个字典,这样它们具有相同的属性和方法.

class Borg(object):

• _state = {}*

• def new(cls, *args, *kw):

•   ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)*
  

•   ob.__dict__ = cls._state*
  

•   return ob*
  

class MyClass2(Borg):

a = 1

装饰器版本

def singleton(cls):

• instances = {}*

• def getinstance(*args, *kw):

•   if cls not in instances:*
  

•       instances[cls] = cls(*args, **kw)*
  

•   return instances[cls]*
  

• return getinstance*

@singleton

class MyClass:

• ...*

import方法

作为python的模块是天然的单例模式

# mysingleton.py

class My_Singleton(object):

• def foo(self):*

•   pass*
  

my_singleton = My_Singleton()

# to use

from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

59. A、B两人分别在两座岛上。B生病了，A有B所需要的药。C有一艘小船和一个可以上锁的箱子。C愿意在A和B之间运东西，但东西只能放在箱子里。只要箱子没被上锁，C都会偷走箱子里的东西，不管箱子里有什么。如果A和B各自有一把锁和只能开自己那把锁的钥匙，A应该如何把东西安全递交给B？

答案：A把药放进箱子，用自己的锁把箱子锁上。B拿到箱子后，再在箱子上加一把自己的锁。箱子运回A后，A取下自己的锁。箱子再运到B手中时，B取下自己的锁，获得药物。

60. 有25匹马，速度都不同，但每匹马的速度都是定值。现在只有5条赛道，无法计时，即每赛一场最多只能知道5匹马的相对快慢。问最少赛几场可以找出25匹马中速度最快的前3名？

答案：每匹马都至少要有一次参赛的机会，所以25匹马分成5组，一开始的这5场比赛是免不了的。接下来要找冠军也很容易，每一组的冠军在一起赛一场就行了（第6场）。最后就是要找第2和第3名。我们按照第6场比赛中得到的名次依次把它们在前5场比赛中所在的组命名为A、B、C、D、E。即：A组的冠军是第6场的第1名，B组的冠军是第6场的第2名……每一组的5匹马按照他们已经赛出的成绩从快到慢编号：

A组：1，2，3，4，5

B组：1，2，3，4，5

C组：1，2，3，4，5

D组：1，2，3，4，5

E组：1，2，3，4，5

从现在所得到的信息，我们可以知道哪些马已经被排除在3名以外。只要已经能确定有3匹或3匹以上的马比这匹马快，那么它就已经被淘汰了。可以看到，只有上表中粗体蓝色的那5匹马才有可能为2、3名的。即：A组的2、3名；B组的1、2名，C组的第1名。取这5匹马进行第7场比赛，第7场比赛的前两名就是25匹马中的2、3名。故一共最少要赛7场。

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