Python面试(基础)

必答题

1，简述列举了解的编程语言及语言间的区别?

Python        解释型语言，代码简洁，易懂
C语言           编译型语言，底层语言
c++            编译型语言，在C语言基础上加了面向对象
Java        混合型语言，可拓展性高
Golang        编译型语言，强类型，代码规范，高并发

语言特点： 灵活简洁，语言优美 可读性强，

语言类型：
     解释型：逐行转化，运行效率低，性能差，开发效率高。兼容性好，跨平台
     编译型 ：一次性编译成二进制文件，执行效率高，兼容性差，
     动态语言：不用声明变量的数据类型（脚本类语言）
     静态语言：需要声明变量的数据类型

第三方库：python定位是任其发展，开源库很多，应用领域广

2，列举Python2和Python3的区别？

python2只更新支持到2020年
print：2不加括号，3加括号
input：2中用户输入解析为int类型，raw_input为字符串类型，3直接是字符串类型
range：2是列表，xrange是可迭代对象；3是可迭代对象
继承关系：2是新式类+经典类；3是新式类
数字表示：2，int和long（长整形，超出2**63-1，数字末尾有一个L）；3所有整型都是int

3，看代码写结果

v1 = 1 or 2

v2 = 3 and 3 or 9 and 0
# v1 = 1
# v2 = 7

# 逻辑运算符优先级 () > not > and > or
# 逻辑短路
and 全真则真,一假则假
or  一真则真,全假则假

True or 表达式  => True  (单个运算符和多个运算符的情况,都可以直接判定结果)
False and 表达式 => False(单个运算符的时候可以)

# 布尔值为假的十种情况: bool() => False
    0,0.0,False,0j,'',[],(),set(),{},None

详解

4，以下的值有什么不同？

v1 = [1,2,3]
v2 = [(1),(2),(3)]
v3 = [(1,),(2,),(3,)]

"""
# 逗号才是区分是否是元组的标识符
v1 = [1,2,3] # 列表[int , int , int]
v2 = [(89),(2.12),("abc")] # [int , float , str]
v3 = [(1,),(2,),(3,)] # [tuple,tuple,tuple,tuple]
res = () # 表达空元组
"""

5，用一行代码实现数值交换。

a = 1
b = 2

a,b = b,a
# 通用
tmp = a
a = b
b = tmp

6，Python中单引号、双引号、三引号的区别？

单双引号没有区别,三引号可以支持跨行
在互相嵌套时需注意:里外不能使用相同的引号

7，is和==的区别？

is 是判断内存地址是否一致
== 是判断两个对象的值是否相等

8，python里如何实现tuple和list的转化？

list(数据) tuple(数据)

9，如何实现字符串 st='爱吃大西瓜'的反转？

st = st[::-1]

10，两个set如何获取交集、并集、差集？

交集 &
intersection
差集 -
difference
并集 |
union
对称差集 ^
symmetric_difference

11，那些情况下, y != x - (x-y)会成立?

非空集合且不为子父关系的两个集合

12，Python中如何拷贝一个对象？

# copy模块
[:]
import copy
copy.copy()    # 浅拷贝
copy.deepcopy() # 深拷贝

13，简述 赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？

赋值：将变量和值在内存中形成映射指向关系
浅拷贝：只拷贝第一层元素地址copy.copy
深拷贝：为所有层级的元素都单独开辟新空间 copy.deepcopy() (地址:原不可变数据只是暂时的指向,可变的数据独立开辟新空间)

可变数据: list set dict
不可变数据: int float bool complex str tuple

14，pass的作用？

pass  占位符  与  ...的用法一样

15，阅读代码写结果：

import copy
a = [1,2,4,5,['b','c']]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
a.append(5)
a[4].append('d')
print(b)
# [1,2,4,5,['b','c','d'],5]
print(c)
# [1,2,4,5,['b','c','d']]
print(a)
# [1,2,4,5,['b','c','d'],5]

16，用Python实现9 * 9 乘法表。

# while
i = 1
while i<=9:
    # 这个位置写代码
    j = 1
    while j<= i:
        # "谁"*"谁"="谁"
        print("%d*%d=%2d" % (i,j,i*j),end=" ")
        j+=1

    # 打印换行
    print()
    i+=1

# for
for i in range(1, 10):
    for x in range(1, i + 1):
        print(f"{i} * {x} = {i * x}",end=" ")
    print("")

17，用Python显示一个斐波那契数列。

# 1 1 2 3 5 8 13 21 ...
# 方法一
lst = [1,1]
for i in range(10):
    lst.append(lst[-1] + lst[-2])
print(lst)

# 方法二
a,b = 0,1
for i in range(10):
    print(b)
    a,b = b,a+b

# 方法三
def fib(n):
    if n <= 2:
        return 1
    # 上一个值 + 上上个值
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(6))

18，如何删除列表中重复的值？

list(set(list))

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

with open(r'etl_log.txt','r',enconding='utf-8') as f:
    for i in f:
        info = f.readlines()
        print(info)

fp = open("文件名","模式","编码集")
"""
fp 是迭代器
from collections import Iterator,Iterable

# 在遍历fp时,文件按照一行一行进行读取;
for i in fp:
    code ... 

"""

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

a为字典

强转字典的条件:等长的二级容器,配合强转字典的两个函数 zip , enumerate
# zip  拉链
a = dict( zip( ("a","b") , [1,2] ) )
print(a)
# enumerate  枚举
a = dict( enumerate( ["a","b"] ))
a = dict( enumerate( ["a","b"] ,start = 10 ))
print(a)

详解

21，lambda关键字的作用？

lambda 匿名函数 : 用一句话表达只有返回值的无名函数
lambda 参数 : 返回值

22，*arg和**kwarg作用?

*args 接收多余的位置参数
**kwargs 接收多余的关键字参数

23，如何在函数中设置一个全局变量 ?

global  有该全局变量,修改当前变量,没有改全局变量,定义一个全局变量;
"""
def func():
    global a
    a = 90
func()
print(a)
"""

24，filter、map、reduce的作用？

三目(元)运算符  True   if 条件表达式 else False

filter => 过滤数据
iterable : 可迭代对象(range ,容器类型数据 , 迭代器)
filter(func,iterable)  => 返回迭代器

lst = [1,2,3,4,5]
it = filter(lambda x : True   if x % 2 == 0 else False , lst )
print(list(it))

25，什么是匿名函数？匿名函数有什么作用？

lambda 匿名函数 : 用一句话表达只有返回值的无名函数
lambda 参数 : 返回值

26，Python递归的最大层数？

官方：1000
实测：994 ~ 1000

import sys
sys.setrecursionlimit(999999) # 修改递归的最大深度,mac能达到30000

27，什么是迭代器？什么是可迭代对象？

迭代器：具有__iter__()和__next__()方法
可迭代对象：具有__iter__()方法

dir(数据) 可以查看该数据的内部系统成员
可迭代对象 => 迭代器  把不能直接被next获取 => 可直接获取到该数据的一个过程

28，什么是生成器？

生成器的本质就是迭代器,可以自定义迭代的逻辑
创建方式两种:
    (1)生成器表达式 (推导式)  (i for i in range(3))
    (2)生成器函数   (含有yield关键字)

29，什么是装饰器及应用场景？

装饰器的本质就是闭包
在不修改原有代码的前提下,额外增加新功能就是装饰器

应用:登录认证,property类,框架(django,flask,@app.route("/",methdos=["GET","POST"]))

30，什么是反射及应用场景？

# 通过字符串去操作类对象 或者 模块中的属性方法

hasattr getattr setattr delattr

应用: 可以配合用户的操作或者输入,调用其中的成员,api接口中

31，写一个普通的装饰器。

def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        res = func(*args,**kwargs)
        print("and you")
        return res

    return inner

@wrapper
def func():
    print("i am fine 3q")

func()

32，写一个带参数的装饰器。

def outer(n):
    def wrapper(func):
        def inner1(*args,**kwargs):
            res = func(*args,**kwargs)
            print("我是大王")
            return res

        def inner2(*args,**kwargs):
            res = func(*args,**kwargs)
            print("大王叫我来巡山")
            return res

        if n == "alex":
            return inner1
        else:
            return inner2

    return wrapper

@outer("alex123") # outer("alex123") => wrapper =>@wrapper
def func():
    print("i am fine 3q")

func()

33，求结果：

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in num()])

[6,6,6,6]

"""
def出现的位置是函数的定义处
函数() 出现的位置是函数的调用处
(1)调用的时候,才会把函数中的代码,从上到下执行一遍,否则不执行
(2)里面的func是一个闭包函数,延长了当前变量i的生命周期,最后一次i的值3,所以再去调用时候拿的3
"""

详解

34，def(a, b=[])这种写法有什么陷阱？

b身上的默认值是列表,如果使用原来默认的参数,调用func函数
会把几次调用的值都存放在同一个默认列表里

"""
默认参数:
    如果调用时,用户给实参了,那么使用用户的
    如果调用时,用户没给实参,那么使用默认的(早已存在内存中的这个列表)

默认值会提前在内存中驻留,在使用时,才能调取,在定义函数的时候就提前开辟了空间
"""

详解

35，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)

[1,3],[10,20,2],[1,3]

36，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]

37，请编写一个函数实现将ip地址换成一个整数。

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 = ？

# ljust   原字符串居左,填充符号
# rjust   原字符串居右,填充符号
# 方法一
ip = "10.3.9.12"
strvar = ""
for i in ip.split("."):
    bin_str = str(bin(int(i)))[2:]
    # 总长度是8 原字符串居右
    strvar += bin_str.rjust(8,"")
print(strvar)

# 把二进制字符串转换成十进制,默认转换时,是十进制
print(int(strvar,2))

# 方法二
ip = "10.3.9.12"
strvar = ""
for i in ip.split("."):
    # format 将整型转化成二进制,不够8位的拿0补位
    strvar += format(int(i) , "08b")
print(int(strvar,2))

38，请查找一个目录下的所有文件（可能存在文件嵌套）

# 方法一 (递归写法)
import os
def getallsize(pathvar):
    size = 0
    lst = os.listdir(pathvar)
    print(lst)
    for i in lst:
        pathvar2 = os.path.join(pathvar,i)
        print(pathvar2)

        # 判断是否是文件
        if os.path.isfile(pathvar2):
            size += os.path.getsize(pathvar2)
        # 判断是否是文件夹
        elif os.path.isdir(pathvar2):
            size += getallsize(pathvar2)

        print(size)

    return size

# "E:\串讲基础\day2\test\1.txt"
pathvar = r"E:\串讲基础\day2\test"
res = getallsize(pathvar)
# print(res)

# 方法二
import os

# os.walk() => 生成器
pathvar = r"D:\Reptile\PycPc"
gen = os.walk(pathvar)

for root, dirs, files in gen:
    for name in files:
        pathvar = os.path.join(root, name)
        print(pathvar)

39，求结果：

import math
print (math.floor(5.5))

5

"""
floor    地板除

ceil    天花板除

round
        round n.5 奇进偶不进
        print(round(4.5))    4
        print(round(5.5))    6
        print(round(4.52))  5
"""

拓展

40，是否使用过functools中的函数？其作用是什么？

wraps    # 在装饰器中使用,如果想要保留原来函数的属性,加上wraps

reduce   # 累计算

# 在装饰器中使用,如果想要保留原来函数的属性,加上wraps
from functools import wraps

def wrapper(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        res = func(*args, **kwargs)
        print("and you")
        return res

    return inner

@wrapper
def func():
    print("i am fine 3q")

func()
print(func)

# def abc():
# pass
# print(abc)

详解

41，re的match和search区别？

match:    从开头进行查找，查找到就停止，找不到返回None
search: 查找全文，找到就停止，找不到就返回None

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

.* 贪婪匹配 匹配多个任意字符
.*? 非贪婪 只匹配一次

43，如何生成一个随机数？

import random

random.random()    # 生成随机小数，0<= x < 1

44，super的作用？

# 用来解决多继承之间复杂的调用关系使用super

在多继承中, 如果出现了多个同名方法
super在调用的时候, 会按照mro列表的继承顺序依次调用
类.mro() = > lst

详解

45，双下划线和单下划线的区别？

双线划线：__ 是Python中强制定义为私有
单下划线：_  是程序员约定的私有方法

46，@staticmethod和@classmethod的区别？

一个静态方法, 一个类方法
一个静态方法: (无论是对象还是类, 都可以调用, 不会默认传递任何参数)
一个类方法: (无论是对象还是类, 都可以调用, 会默认传递类这个参数)

47，实现一个单例模式（加锁）

from threading import Lock

class MyClass(object):
    __obj = None
    lock = Lock()

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        with cls.lock:
            if not cls.__obj:
                cls.__obj = object.__new__(cls)
            return cls.__obj

obj1 = MyClass()
obj2 = MyClass()
print(obj1, obj2)

48，栈和队列的区别？

栈：先进后出，或者后进先出

队列：先进先出

49，一下代码输出是什么？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 = 2
print Parent.x, Child1.x, Child2.x

Parent.x = 3
print Parent.x, Child1.x, Child2.x

"""
1,1,1
两个child都继承了parent，并没有自己的属性或方法

1,2,1
child1添加了属性，就近原则使用自己x的值，child2没有，继承父类

3，2，3
parent和chile1有自己的x方法，就近使用自己的，chiild2没有自己的x，继承父类中的x
"""

50，参考下面代码片段：

class Context:
    pass
with Content() as ctx:
    ctx.do_something()
请在Context类下添加代码完成该类的实现

class Context():
    def __enter__(self):
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # 相当于在最后,执行了文件的关闭操作,fp.close()
        print("abc123")

    def do_something(self):
        print(1111)

with Context() as ctx:
    ctx.do_something()
    print(ctx)

# 自动实现了关闭操作
# with open("文件") as fp:
#     res = fp.read()

可选题

1，如何获取列表中第二大的值？

# 去重
lst = set([98,1,100,3,-100,50,100,100])
res = sorted(lst)
res_new = res[-2]
print(res_new)

2，简述Python内存管理机制。

计数器,垃圾回收,内存池
# 一.计数器
特点:引用技术如果是0,把这个值从内存中释放掉

缺点:在维护引用计数时,又可能数据产生循环引用,造成数据不能删除,造成内存泄漏

# 二.垃圾回收:引用计数为主,标记清除和分带回收为辅
标记清除 : 检测标记该对象,避免出现循环引用不能删除的现象
分带回收 :
    把内存中的数据分成三个区域: 新生代0,老年代1,永久代2
    新生代0数据超过700 , 或者老年代1,永久代2数据超过10,自动触发内存中的垃圾回收机制
    新生代0触发将清除所有三代的区域
    老年代1触发会清理1,2代
    永久代2触发只会清理自己

# 三.内存池
# 在同一个文件当中 (python3.6)
# -->Number 部分
    1.对于整型而言，-5~正无穷范围内的相同值 id一致
    2.对于浮点数而言，非负数范围内的相同值 id一致
    3.布尔值而言,值相同情况下，id一致
    4.复数在 实数+虚数 这样的结构中永不相同(只有虚数的情况例外)
# -->容器类型部分
    5.字符串 和 空元组 相同的情况下，地址相同
    6.列表，元组，字典，集合无论什么情况 id标识都不同 [空元组例外]
# 在不同的文件当中
    小数据池 ; 比如整型默认开辟 -5~256 这么多数据提前在内存中驻留

3，简述Python的垃圾回收机制。

垃圾回收:引用计数为主,标记清除和分带回收为辅
标记清除 : 检测标记该对象,避免出现循环引用不能删除的现象
分带回收 :
    把内存中的数据分成三个区域: 新生代0,老年代1,永久代2
    新生代0数据超过700 , 或者老年代1,永久代2数据超过10,自动触发内存中的垃圾回收机制
    新生代0触发将清除所有三代的区域
    老年代1触发会清理1,2代
    永久代2触发只会清理自己

4，请用两个队列来实现一个栈。

"""
栈   : 先进后出,后进先出
队列 : 先进先出,后进后出
"""
from queue import Queue

class Stack():
    def __init__(self):
        self.master_queue = Queue()
        self.minor_queue = Queue()

    def push(self, val):
        # 入栈
        self.master_queue.put(val)

    def pop(self):
        # 出栈
        # 如果队列中没有任何值,直接返回None
        if self.master_queue.qsize() == 0:
            return None

        while True:
            # 当队列总长度为1的时候,循环终止,把最后一个元素拿出来,为了满足栈后进先出的特点
            if self.master_queue.qsize() == 1:
                value = self.master_queue.get()
                break

            #  剩下还没有拿出来的元素,暂时放在2号队列中存储
            self.minor_queue.put(self.master_queue.get())
            """
                minor_queue(1)
                master_queue(2 3 4)

                minor_queue(2)
                master_queue(3 4)

                minor_queue(3)
                master_queue(4)
            """
        # 交换队列,重新循环,继续去最后一个值,如法炮制
        self.master_queue, self.minor_queue = self.minor_queue, self.master_queue
        return value

obj = Stack()
obj.push("a")
obj.push("b")
obj.push("c")

print(obj.pop())  # c
print(obj.pop())  # b
print(obj.pop())  # a
print(obj.pop())  # a

5，请用Python实现一个链表。

class Node():
    def __init__(self, value, next):
        self.value = value
        self.next = next

head = Node("头", None)
last = head

for i in range(5):  # v0 v1 v2 v3 v4
    node = Node("v%s" % i, None)
    last.next = node
    last = node

# 查看链表的关系
print(head.value)
print(head.next.value)
print(head.next.next.value)
print(head.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.next.value)

# print(head.next)
print("<========>")

6，请用Python实现链表的逆转。

def reverse_link_list(head):
    # 要是空的,或者None,直接返回head
    if not head or not head.next:
        return head

    # 获取上一个节点对象
    prev_node = None
    # 获取下一个节点对象
    next_node = head.next
    # 获取当前节点对象
    current_node = head

    while True:
        # 修改next,所指向的对象
        current_node.next = prev_node
        # 如果下一个阶段对象是None
        if not next_node:  # not None
            break

        # 重新获取上一个对象,即把当前丢向单独存一份,以准备第二次循环时插进next属性中
        prev_node = current_node
        # 重新获取当前对象 , 即把下一个对象单独存储起来(下个)
        current_node = next_node
        # 重新获取下一个对象,即把下一个对象单独存储起来,所指向的下个新对象赋值给next_node(下下个)
        next_node = current_node.next
    return current_node

head = reverse_link_list(head)

print(head.value)
print(head.next.value)
print(head.next.next.value)
print(head.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.next.value)