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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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）
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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.
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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。
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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
def extend_list(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = 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']
class Parent(object):
x = 1
class Child1(Parent):
pass
class Child2(Parent):
pass
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,1,1]
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,2,1]
Partent.x = 3
print(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]]
def getNum(num, data=None):
while data:
if num > data[0][-1]:
del data[0]
print(data)
getNum(num, data=None)
elif num < data[0][-1]:
data = list(zip(*data))
del data[-1]
data = list(zip(*data))
print(data)
getNum(num, data=None)
else:
return True
data.clear()
return False
if __name__ == '__main__':
print(getNum(18, arr))
- 获取最大公约数、最小公倍数
a = 36
b = 21
def maxCommon(a, b):
while b: a,b = b, a%b
return a
def minCommon(a, b):
c = a*b
while b: a,b = b, a%b
return c//a
if __name__ == '__main__':
print(maxCommon(a,b))
print(minCommon(a,b))
- 获取中位数
def median(data):
data.sort()
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half])/2
l = [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。
def getOneCount(num):
if num > 0:
count = b_num.count('1')
print(b_num)
return count
elif num < 0:
b_num = bin(~num)
count = 8 - b_num.count('1')
return count
else:
return 8
if __name__ == '__main__':
print(getOneCount(5))
print(getOneCount(-5))
print(getOneCount(0))
更多参考：
关于Python的面试题 https://github.com/taizilongxu/interview_python
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