1. 什么是Python?,它有什么优点
下面是一些关键点:
- 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。
2.Python是如何进行内存管理的
答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、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:
1,一个对象分配一个新名称
2,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:
1,使用del语句对对象别名显示的销毁
2,引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。
二、垃圾回收
1,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。
2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、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。
1,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。
2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。
3,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。
3.Python是如何被解释的?
Python是一种解释性语言,它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。
4.有哪些工具可以帮助debug或做静态分析?
PyChecker是一个静态分析工具,它不仅能报告源代码中的错误,并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具。
5.什么是pickling和unpickling?
Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。
反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。
6.介绍一下except的用法和作用?
`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。
7.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?
可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换,
格式:sub(replacement, string[,count=0])(replacement是被替换成的文本,string是需要被替换的文本,count是一个可选参数,指最大被替换的数量)
import re
p=re.compile(‘blue|white|red’)
print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))
#输出结果: colour socks and colourshoes
print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))
#输出结果: colour socks and redshoes
subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量。
8.Python里面match()和search()的区别?
re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。
re模块中re.search(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。
>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
None
>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
(2, 7)
9.Python里面如何生成随机数?
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。
10.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。
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。只要在进行耗时的IO操作的时候,能释放GIL,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)。
如何避免受到GIL的影响,用multiprocess替代Thread
multiprocess库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL而低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL,因此也不会出现进程之间的GIL争抢。
11.你如何管理不同版本的代码?
版本管理!被问到这个问题的时候,你应该要表现得很兴奋,甚至告诉他们你是如何使用Git(或是其他你最喜欢的工具)追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统(VCS),但还有其他的选择,比如subversion(SVN)。
为什么提这个问题:
因为没有版本控制的代码,就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本,这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码,使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作;发现新引入了什么bug;管理你的软件的不同版本和发行版;在团队成员中分享源代码;部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本,单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得!
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