Python面试重点（基础篇）

Python面试重点（基础篇）

第一部分 必答题

1. 简述列举了解的编程语言及语言间的区别？

   pythonjavacc++c#gophp----------------------------------------------------------------编程语言分为解释型和编译型:    解释型语言:   python        在编写代码的时候不需要编译,在执行的时候,想要用专用的解释器对代码进行编译,全部编译后,才能执行代码    编译型语言:   c  c++   go        每写一行代码,解释器就会编译一行,然后就可以执行了,编译后的代码不用再次编译    java属于混合型语言

1. 列举Python2和Python3的区别？

   -  python2 中     1.input 获取的就是数据本身    2.源码不统一,重复代码    3.除法的时候返回的是向下取整    4.range()中打印返回的是一个列表    5.int有整形和长整型    6.二次编码用的是ascii    7.只有 iter() 和 next()    8.python2中import包,如果包中没有__init__.py文件就报错    9.多继承:全部都是经典类,经典类就是基类不继承object类    10.python2中的不等于号可以是!=或者<>-  python3 中    1.input获取的内容都是字符串    2. 源码统一,不会出现重复代码.    3. 除法返回的是浮点数    4. range()中是一个可迭代对象,怎么输入就怎么打印    5.int全部都是整数,但是增加了bytes    6. 二次编码用的是:Unicode    7.迭代器中知识:iter() 和 __iter__()两个功能都有  next()和 __next__()    8.python3中的import包 ,没有__init__.py文件也不会报错    9.多继承:python2.2之前都是经典类,python2.2之后,经典类和新式类共存.新式类就是超类继承object类,经典类就是基类不继承object    10.python3中的不等于号只有!=

1. 看代码写结果:

   v1 = 1 or 2   -------->  1v2 = 3 and 7 or 9 and 0      -------> 7解析为:    在没有()的情况下,优先级为:not > and > or    整体为: ()  >  not  >  and  >  or     and运算: 两个都为真的时候 取后面的值            两个都为假的时候 取前面的值            一真一假的情况 就是取假     or运算: 两个都为假的时候 or取后面            两个都为真的时候 or取前面            一真一假的时候   or取真的

1. 比较以下值有什么不同？

   v1 = [1,2,3]v2 = [(1),(2),(3)]v3 = [(1,),(2,),(3,)]v1和v2 列表里元素是intv3 列表中的元素是元祖

1. 用一行代码实现数值交换。

   a = 1b = 2a,b=b,a

1. Python中单引号、双引号、三引号的区别？

   单引号:字符串双引号:字符串多引号:多行注释

1. is和==的区别？

   is:  比较内存地址是否相同==:  比较数值是否相等

2. python里如何实现tuple和list的转化？

   tuple(list)list(tuple)

3. 如何实现字符串 name=‘老男孩‘的反转？

   1.name = name[::-1]2.name2=list(name)  name2.revverse()  name=‘‘.join(name2)3.from functools import reduce  name = reduce(lambda x,y:y+x,name)

4. 两个set如何获取交集、并集、差集？

   交集:  &并集:  |差集:  -

5. 那些情况下, y != x - (x-y)会成立?

   x,y  是两个不相等的非空集合

6. Python中如何拷贝一个对象？

   import copy=赋值,就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个.浅拷贝:创建一个新的对象,但他包含的是对原始对象中包含项的引用,只拷贝第一层元素的地址,只有修改和添加拷贝的数据第一层的时候源数据不受影响.给可变数据类型进行添加的时候源数据会受影响深拷贝:不可变数据类型内存地址公用,可变数据类型新开辟一个空间,不管嵌套多深,修改和添加和原来的就没有任何关系了,不影响

7. 简述 赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？

   赋值 : 指向同一个内存地址浅拷贝 : 只拷贝第一层元素的内存地址深拷贝 : 浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝，这两个变量指向同一个内存地址的变量值。浅拷贝的特点：    共用一个值    这两个变量的内存地址一样    对其中一个变量的值改变，另外一个变量的值也会改变    深拷贝是一个变量对另外一个变量的值拷贝深拷贝的特点：    两个变量的内存地址不同    两个变量各有自己的值，且互不影响    对其任意一个变量的值的改变不会影响另外一个如果是不可变类型，则深浅拷贝只拷贝引用，如果是可变类型，浅拷贝只拷贝第一层引用，深拷贝无论多少层引用都拷贝

8. pass的作用？

   pass  不做任何事情，一般用做占位语句。pass  空语句，是为了保持程序结构的完整性

9. 阅读代码写结果。

   import copya = [1,2,4,5,[‘b‘,‘c‘]]     [1,2,4,5,[‘b‘,‘c‘,‘d‘],5]b = a                       [1,2,4,5,[‘b‘,‘c‘,‘d‘],5]c = copy.copy(a)            [1,2,4,5,[‘b‘,‘c‘,‘d‘]]d = copy.deepcopy(a)        [1,2,4,5,[‘b‘,‘c‘],5]?a.append(5)a[4].append(‘d‘)?

10. 用Python实现9 * 9 乘法表。

    for i in range(1,10):    for n in range(1,i+1):        print(f‘{n}*{i}={i*n}‘,end=‘ ‘)    print()    把上面换成一行代码表示:print(‘\n‘.join([‘\t‘.join([‘{}*{}={}‘.format(x,y,x*y) for x in range(1,y+1)]) for y in range(1,10)]))

11. 用Python显示一个斐波那契数列。

    lst = [1,1]for i in range(10):   lst.append(lst[-1] + lst[-2])print(lst)

12. 如何删除列表中重复的值？

    list(set(list))

1. 一个大小为100G的文件etl_log.txt, 要读取文件中的内容, 写出具体过程代码？

   利用open（）系统自带方法生成的迭代对象with open(‘etl_log.txt‘, ‘r‘,encoding = ‘utf-8‘) as f:    for line in f:        print(line.strip)for line in f 这种用法是把文件对象f当作迭代对象， 系统将自动处理IO缓冲和内存管理 如果没有空格 不会换行

1. a = dict(zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))) 请问a是什么？

   字典

1. lambda关键字的作用？

   定义一个匿名函数

1. *arg和**kwarg`作用?

   *arg 接收多余位置参数*kwarg 接收多余关键字参数

1. 如何在函数中设置一个全局变量 ?

   global 变量名

1. filter、map、reduce的作用？

   filter -- 过滤、map -- 映射     lst = [1,234,5,6]     lst1 = [1,2,3,45,6]     print(list(map(lambda x,y:x+y,lst,lst1)))reduce -- 累计算    from functools import reduce    print(reduce(lambda x,y:x*y, [1,2,3,4,5]))

1. 什么是匿名函数？匿名函数有什么作用？

   lambda代表匿名函数当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数

1. Python递归的最大层数？

   官方1000996 - 997-----------修改递归import syssys.setrecursionlmit(9999)

1. 什么是迭代器？什么是可迭代对象？

   具有__iter__() 和__next__() 就是一个迭代器具有__iter__()  是可迭代对象

1. 什么是生成器？

   生成器的本质就是迭代器具有yield关键字就是生成器

1. 什么是装饰器及应用场景？

   开放封闭原则:对扩展是开放的,对修改源码是封闭的.在不修改源代码的基础上,额外添加新的功能就是装饰器应用场景有:登陆认证

1. 什么是反射及应用场景？

   反射就是通过字符串去操作对象的属性和方法应用场景一般就是用户输入的多个选择的时候

1. 写一个普通的装饰器。

   def wrapper(func):    def inner(*args,**kwargs):        func(*args,**kwargs)    return inner

1. 写一个带参数的装饰器。

   def  auth(argv):    def wrapper(func):        def inner(*args,**kwargs):            func(*args,**kwargs)        return inner    return wrapper?

1. 求结果

   def num():  return [lambda x:i*x for i in range(4)]print([m(2) for m in num()])--------------------------------#[8,8,8,8]# [lambda x:x**i,lambda x:x**i,lambda x:x**i,lambda x:x**i]# def num():#     lst = []#     for i in range(4):#         def foo(x):#             return x**i#         lst.append(foo)#     return lst#     # lst.append(lambda x:x**i)# g=num()# print(g)   # [4个内存地址]# lst1=[]# for m in g:#     lst1.append(m(2))# print(lst1)

1. def(a, b=[])这种写法有什么陷阱？

   默认参数的[]是可变数据类型

1. 看代码写结果

   def func(a,b=[]):    b.append(a)    return b?v1 = func(1)v2 = func(2,[10,20])v3 = func(3)print(v1,v2,v3)----------------函数的默认参数(是一个列表或一个字典就有坑)陷阱: 默认参数绑死在那个位置.可以认为是在全局里的空列表理解#可变的列表/内存地址是一样的.一个变都变[1,3]2,[10,20][1,3]

1. 看代码写结果

   def func(a,b=[]):    b.append(a)    return b?v1 = func(1)print(v1)v2 = func(2,[10,20])print(v2)v3 = func(3)print(v3)-----------[1][10, 20, 2][1, 3]

1. 请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数。

   如 10.3.9.12 转换规则为：        10            00001010         3            00000011         9            00001001        12            00001100        再将以上二进制拼接起来计算十进制结果：00001010 00000011 00001001 00001100 = ？

1. 请查找一个目录下的所有文件（可能存在文件嵌套）。

   import os os.walk()

1. 求结果

   import mathprint (math.floor(5.5))-------------------5

1. 是否使用过functools中的函数？其作用是什么？

   reduce  作用是累积计算

1. re的match和search区别？

    match : 从开头进行匹配,匹配到一个就停止了 search : 从任意位置进行匹配,匹配到一个就停止了

1. 用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别?

   .* 贪婪匹配.*? 非贪婪匹配 只匹配一次

1. 如何生成一个随机数？

   random

1. super的作用？

   super  按照mro的顺序继承父类的方法

1. 双下划线和单下划线的区别？

   __a = 10  强制私有_b = 10   约定私有

1. @staticmethod和@classmethod的区别？

   @staticmethod一个是静态方法, @classmethod一个是类方法

1. 实现一个单例模式（加锁）

   # class A(object):##     def __init__(self,name): # 初识化#         self.name = name??    # def __new__(cls, *args, **kwargs):    #     obj = object.__new__(A)   # 调用的是object类中的__new__ ,只有object类中的__new__能够创建空间    #     return obj   #本质: obj == __init__()     return __init__()  # 触发了__init__方法    #     # print("先执行的是我")    #     # return "宝元"??# a = A("meet")  # a是对象的内存地址# a1 = A("日魔")  # a是对象的内存地址# a2 = A("朝阳")  # a是对象的内存地址# print(a.name)# print(a1.name)# print(a2.name)??# 先执行__new__方法在执行__init__方法

1. 栈和队列的区别？

   区别与联系相同点：（1）栈和队列都是控制访问点的线性表；?        （2）栈和队列都是允许在端点处进行数据的插入和删除的数据结构；?不同点：（1）栈遵循“后进先出（LIFO）”的原则，即只能在该线性表的一头进行数据的插入和删除，该位置称为“栈顶”，                        而另外一头称为“栈底”；根据该特性，实现栈时用顺序表比较好；?        （2）队列遵循“先进先出（FIFO）”的原则，即只能在队列的尾部插入元素，头部删除元素。根据该特性，在实现队                         列时用链表比较好

1. 以下代码输出是什么? 请给出答案并解释。

   class Parent(object):    x = 1?class Child1(Parent):    pass?class Child2(Parent):    pass?print Parent.x, Child1.x, Child2.x?Child1.x = 2print Parent.x, Child1.x, Child2.x?Parent.x = 3print Parent.x, Child1.x, Child2.x?

1. 参考下面代码片段

   class Context:        def __enter__(self):        return self        def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb)        return 1        def do_something(self):        print(111)?with Content() as ctx:    print(ctx)    ctx.do_something()请在Context类下添加代码完成该类的实现?

第二部分 可选题

1. 如何获取列表中第二大的值？

   第1种方式先max取最大值  在删除他 在取最大值----------------------------------------------------------------第2种方式排序取第2个

2. 简述Python内存管理机制。

   python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。所有这些都是自动完成，不需要像C一样，人工干预，从而提高了程序员的效率和程序的健壮性

3. 简述Python的垃圾回收机制

   垃圾回收机制内存管理,垃圾回收就是python,Java等语言管理内存的一种方式,就是清除无用的垃圾对象,c语言及C++中需要通过malloc来进行内存的申请,通过free而进行内存的释放,而python和Java中有自动的内存管理机制,不需要动态的释放内存,这种机制就是垃圾回收的机制python中对每一个对象通过引用计数法进行内存的管理的

4. 请用两个队列来实现一个栈。

   class StackWithTwoQueues(object):    def __init__(self):        self._queue1 = []        self._queue2 = []?    def push(self, x):        if len(self._queue1) == 0:            self._queue1.append(x)        elif len(self._queue2) == 0:            self._queue2.append(x)        if len(self._queue2) == 1 and len(self._queue1) >= 1:            while self._queue1:                self._queue2.append(self._queue1.pop(0))        elif len(self._queue1) == 1 and len(self._queue2) > 1:            while self._queue2:                self._queue1.append(self._queue2.pop(0))?    def pop(self):        if self._queue1:            return self._queue1.pop(0)        elif self._queue2:            return self._queue2.pop(0)        else:            return None?    def getStack(self):        print("queue1", self._queue1)        print("queue2", self._queue2)??sta = StackWithTwoQueues()sta.push(1)sta.getStack()sta.push(2)sta.getStack()sta.push(3)sta.getStack()sta.push(4)sta.getStack()print(sta.pop())sta.getStack()print(sta.pop())sta.getStack()print(sta.pop())sta.getStack()?

5. 请用Python实现一个链表。

   # -*- coding:utf8 -*-#/usr/bin/env python?class Node(object):    def __init__(self, data, pnext = None):        self.data = data        self._next = pnext?    def __repr__(self):        return str(self.data)?class ChainTable(object):    def __init__(self):        self.head = None        self.length = 0?    def isEmpty(self):        return (self.length == 0)?    def append(self, dataOrNode):        item = None        if isinstance(dataOrNode, Node):            item = dataOrNode        else:            item = Node(dataOrNode)?        if not self.head:            self.head = item            self.length += 1?        else:            node = self.head            while node._next:                node = node._next            node._next = item            self.length += 1?    def delete(self, index):        if self.isEmpty():            print "this chain table is empty."            return?        if index < 0 or index >= self.length:            print ‘error: out of index‘            return?        if index == 0:            self.head = self.head._next            self.length -= 1            return?        j = 0        node = self.head        prev = self.head        while node._next and j < index:            prev = node            node = node._next            j += 1?        if j == index:            prev._next = node._next            self.length -= 1?    def insert(self, index, dataOrNode):        if self.isEmpty():            print "this chain tabale is empty"            return?        if index < 0 or index >= self.length:            print "error: out of index"            return?        item = None        if isinstance(dataOrNode, Node):            item = dataOrNode        else:            item = Node(dataOrNode)?        if index == 0:            item._next = self.head            self.head = item            self.length += 1            return?        j = 0        node = self.head        prev = self.head        while node._next and j < index:            prev = node            node = node._next            j += 1?        if j == index:            item._next = node            prev._next = item            self.length += 1?    def update(self, index, data):        if self.isEmpty() or index < 0 or index >= self.length:            print ‘error: out of index‘            return        j = 0        node = self.head        while node._next and j < index:            node = node._next            j += 1?        if j == index:            node.data = data?    def getItem(self, index):        if self.isEmpty() or index < 0 or index >= self.length:            print "error: out of index"            return        j = 0        node = self.head        while node._next and j < index:            node = node._next            j += 1?        return node.data??    def getIndex(self, data):        j = 0        if self.isEmpty():            print "this chain table is empty"            return        node = self.head        while node:            if node.data == data:                return j            node = node._next            j += 1?        if j == self.length:            print "%s not found" % str(data)            return?    def clear(self):        self.head = None        self.length = 0?    def __repr__(self):        if self.isEmpty():            return "empty chain table"        node = self.head        nlist = ‘‘        while node:            nlist += str(node.data) + ‘ ‘            node = node._next        return nlist?    def __getitem__(self, ind):        if self.isEmpty() or ind < 0 or ind >= self.length:            print "error: out of index"            return        return self.getItem(ind)?    def __setitem__(self, ind, val):        if self.isEmpty() or ind < 0 or ind >= self.length:            print "error: out of index"            return        self.update(ind, val)?    def __len__(self):        return self.length?python链表

6. 请用Python实现链表的逆转。

   class Node(object):    def __init__(self, data, next=None):        self.val = data        self.next = next
   
   def fun4(head):    if head == None:        return None    L,M,R = None,None,head    while R.next != None:        L = M        M = R        R = R.next        M.next = L    R.next = M    return R#测试用例if __name__ == ‘__main__‘:    l1 = Node(3)    l1.next = Node(2)    l1.next.next = Node(1)    l1.next.next.next = Node(9)    l = fun4(l1)    print (l.val, l.next.val, l.next.next.val, l.next.next.next.val) 

原文地址：https://www.cnblogs.com/Tian-Cai-1996/p/12366285.html