Python 实习遇见的各种面试题
Python 语法
说说你平时 Python 都用哪些库
==
和is
区别。==
是比较两对象的值,is
是比较在内存中的地址(id),is
相当于id(objx) == id(objy)
。
深拷贝和浅拷贝。
# 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象,对于更深层级的只不过是拷贝其引用,如下例中 `a[2]`
# 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层,实际上浅拷贝之后,这两个还是一个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷
# 贝对象的所有层级对象,也就是一个真正意义上的拷贝。
>>> from copy import copy, deepcopy
>>> lst = [1, 2, [3, 4]]
>>> a, b = copy(lst), deepcopy(lst)
>>> a, b
([1, 2, [3, 4]], [1, 2, [3, 4]])
>>> id(lst[2]), id(a[2]), id(b[2])
(139842737414224, 139842737414224, 139842737414584)
>>> lst[0] = 10
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
>>> lst[2][0] = 'test'
>>> lst
[10, 2, ['test', 4]]
>>> a
[1, 2, ['test', 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
__init__
和__new__
。__init__
只是单纯的对实例进行某些属性的初始化,以及执行一些需要在新建对象时的必要自定义操作,无返回值。而__new__
返回的是用户创建的实例,这个才是真正用来创建实例的,所以__new__
是在__init__
之前执行的,先创建再初始化。
Python 2 和 Python 3 有哪些区别?
- lz 当时只是简单的说了几点:
- Python2 和 Python3 的默认字符串不一样,Python3 默认为 Unicode 形式。
raw_input()
,input()
- 捕捉异常/错误的写法,Python2 除了后面的写法还支持:
except Exception, e
, 而 Python3 只支持except Exception as e
- Python3 中没有了
xrange
, 而使用range
代替它,在 Python3 中,range
返回的是一个可迭代对象,而不是 Python2 那样直接返回列表。 - Python3 中
map
如果需要立即执行必须以list(map())
这样的方式。 - Python3 中,
print
改成了函数,而在 Python2 中,print
是一个关键字。使用上有所差异。 - Python3 中,
3/2 == 1.5
;Python2 中,3/2 == 1
。 - 上面知识列了几点比较常见的,这里有一篇 http://sebastianraschka.com/Articles/2014_python_2_3_key_diff.html 写的详细写。
- lz 当时只是简单的说了几点:
连接字符串都有哪些方式?
- 格式化字符连接(
%s
) format
join
+
- 格式化字符连接(
如何判断某个对象是什么类型?
type(obj)
isinstance(obj)
生成器是什么?
- 一言难尽,推荐看这个 stackoverflow 答案的翻译
Python 中的 GIL 是什么?全称?举个例子说说其具体体现。
- GIL 全称 Global Interpreter Lock(全局解释器锁),任何 Python 线程执行前,必须先获得 GIL 锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。要避免这种“现象”利用操作系统的多核优势可以有下面几种方法:
- 使用 C 语言编写扩展,创建原生线程,摆脱 GIL,但是即使是扩展,在 Python 代码内,任意一条Python 代码还是会有 GIL 限制
- 使用多进程代替多线程,使用多进程时,每个进程都有自己的 GIL。故不存在进程与进程之间的 GIL 限制。但是多进程不能共享内存。
- GIL 全称 Global Interpreter Lock(全局解释器锁),任何 Python 线程执行前,必须先获得 GIL 锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。要避免这种“现象”利用操作系统的多核优势可以有下面几种方法:
s = 'abcd', s[2] = 'e'
运行结果是什么?- 报错,字符串是不可变对象
Python 中,
sorted
函数内部是什么算法?编码是一个什么样的过程?
- 编码是二进制到字符的过程
Python 里面怎么实现协程?
- lz 当时也就简单说了下可以用 yield 关键字实现,举了个小例子,还说了用户控制调度,加上一些第三方框架,Gevent,tornado 之类的,可怜。这里安利一下 驹哥 的一篇文章 说清道明:协程是什么
requests
包新建一个session
再get
和普通的requests.get
有什么区别?(tcp长连接)- 维持一个会话,** 建立一个tcp长连接** ,cookie 自动保存,下次请求还是一个会话。
Python 都有哪些数据结构?可变对象,不可变对象分别有哪些?
- 可变对象:列表,字典
- 字符串,数字,元组,集合
在 Python 内,函数传参是引用传递还是值传递?
- 引用传递。
你会对你的项目写测试么?用哪些方法哪些库?
- 只说了用 unitest......需要自行寻找答案。
请新建一个只有一个元素
1
的列表和元组。lst = [1]
tup = (1,)
函数默认参数是可变对象情况。
>>> def foo(a, b=[1, 2]):
print(b)
b.append(a)
print(b)
>>> val = 4
>>> foo(val)
# [1, 2]
# [1, 2, 4]
>>> foo(val)
# [1, 2, 4]
# [1, 2, 4, 4]
# 这里可以看到,第二次执行函数时,默认参数 b 的值已经变成 `[1, 2, 4]` 了,原因是,默认参数只在第
# 一次执行时会进行初始化,后面就默认使用 **初始化后的这个对象(引用)**,但是这里 b 是可变对象,
#添加了一个元素还是之前的对象,所以,引用没变,不过是值变了而已。
Flask 的 Route 是怎么实现的? 你认为 Flask 框架有什么优缺点?
WSGI 是什么?uWSGI, nginx 这些都是什么用途?
- 这里有维基百科 的解释,WSGI 就是一个通用的标准,遵守这个标准,我们能让我们的 Web 框架更加通用,编写更加简单。
- uwsgi 和 Nginx 都是 Web Server,不同的是 Nginx 负责 外网请求 ---(转换)--> 内网请求,uwsgi 负责的是 内网请求 -> Python Web 程序。
nginx 和 Apache 的区别?(参考 interview_python)
- nginx 相对 apache 的优点:
- 轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更少的内存及资源
- 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,支持更多的并发连接,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能
- 配置简洁
- 高度模块化的设计,编写模块相对简单
- 社区活跃
- apache 相对nginx 的优点:
- rewrite ,比nginx 的rewrite 强大
- 模块超多,基本想到的都可以找到
- 少bug ,nginx 的bug 相对较多
- 超稳定
- nginx 相对 apache 的优点:
你部署 Python 项目时用的是 uWSGI 的哪个模式?
- 默认模式
- 这个应该问的可能性极小了,可翻阅 uwsgi 文档 查找更详细的资料
数据结构,算法
- 层次遍历二叉树用什么方法?
# coding: utf-8 from collections import deque class BNode:
""" 二叉树节点 """ def __init__(self, value, left=None, right=None):
self.value = value
self.left = left
self.right = right def level_traverse(binary_tree):
""" 层次遍历二叉树 """
stack = deque([binary_tree])
while stack:
top = stack.popleft()
print(top.value)
if top.left:
stack.append(top.left)
if top.right:
stack.append(top.right) if __name__ == "__main__":
b_tree = BNode(1, BNode(2, BNode(4, BNode(5, BNode(7)))), BNode(3, BNode(6, right=BNode(8))))
level_traverse(b_tree)
非平衡二叉数如何变成平衡二叉数?
先,中,后序遍历二叉数。完全二叉数是什么?
- 完全二叉树:深度为k有n个节点的二叉树,当且仅当其中的每一节点,都可以和同样深度k的满二叉树,序号为1到n的节点一对一对应时,称为“完全二叉树”。(摘自维基百科)
- 先序:先根后左再右
- 中序:先左后中再右
- 后序:先左后右再根
如何判断两个单链表是否相交于某个节点,包括 X 型,Y 型,V 型。
- X 型不可能存在,一个单链表节点不存在两个不同的后继。
# 存在 V 型和 Y 型,如果交叉,则最后一个节点肯定是相同的,故直接从最后一个节点进行反向遍历。
# 反转单链表
def reverse_single_link_lst(link_lst):
if not link_lst:
return link_lst
pre = link_lst
cur = link_lst.next
pre.next = None
while cur:
tmp = cur.next
cur.next = pre
pre = cur
cur = tmp
return pre # 寻找交叉点
def point(node_a, node_b):
if node_a is None or node_b is None:
return None
next_a, next_b = node_a, node_b
while next_a or next_b:
if next_a.val == next_b.val:
if next_a.next and next_b.next and (next_a.next.val == next_b.next.val):
next_a, next_b = next_a.next, next_b.next
continue
return next_a.val
next_a, next_b = next_a.next, next_b.next
return None # 构造单链表
class Node(object):
def __init__(self, value, next=None):
self.val = value
self.next = next a = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4, ListNode(5)))))
b = ListNode(7, ListNode(9, ListNode(4, ListNode(5)))) ra = reverse_single_link_lst(a)
rb = reverse_single_link_lst(b)
point(ra, rb)
# output:
# 4
如何判断两个单链表是否是同一个链表。
- 直接判断第一个节点即可。
单链表逆转。
- 见上面判断交叉链表内的
reverse_single_link_lst()
函数。
- 见上面判断交叉链表内的
堆,栈,队列。
说说你知道的排序算法以及其时间复杂度。
手写快速排序。画画堆排序的原理及过程。
# 快速排序,lz 当时写的比较复杂,但是是最常见的写法(紧张导致有几个小bug),如下
def quick_sort(lst, start, stop):
if start < stop:
i, j, x = start, stop, lst[start]
while i < j:
while (i < j) and (lst[j] > x):
j -= 1
if (i < j):
lst[i] = lst[j]
i += 1
while (i < j) and (lst[i] < x):
i += 1
if (i < j):
lst[j] = lst[i]
j -= 1
lst[i] = x
quick_sort(lst, start, i-1)
quick_sort(lst, i+1, stop)
return lst
之后面试官 akun 大哥给了个特别简洁的写法,三路复用,地址在 Gist
def qsort(alist):
"""
quick sort(easy way, but more memory)
test: python -m doctest qsort.py
>>> import math
>>> import random
>>> size = 100
>>> alist = [random.randint(0, size * 10) for i in range(size)]
>>> qlist = qsort(alist)
>>> alist.sort()
>>> assert qlist == alist
""" if len(alist) <= 1:
return alist key = alist[0]
left_list, middle_list, right_list = [], [], [] [{i < key: left_list, i == key: middle_list, i > key: right_list}[
True
].append(i) for i in alist] return qsort(left_list) + middle_list + qsort(right_list)
- 说说你所了解的加密算法,编码算法,以及压缩算法。了解 base64 的原理么?
- 只说了听过 base64, md5 这几种编码。。。。。自行搜索吧,考的概率极小。
数据库
索引是什么原理?有什么优缺点?
- 参考 数据库索引的实现原理
乐观锁和悲观锁是什么?
你为什么选择 Redis 而不是 MongoDB 或者其他的?(有个项目用了 Redis)
SQL 和 NoSQL 区别?
网络
从浏览器输入网址到网页渲染完毕这过程发生了什么?
- 这里 说的非常详细,看面的岗位不同,回答的侧重点不一样。如面的 Web ,可以侧重说说 nginx -> uwsgi -> Python -> uwsgi -> nginx 这个过程,(WSGI 标准)
TCP 三次握手四次挥手详细说下。
为什么是三次握手?两次不行么?
说说 TCP 和 UDP 的区别。
- TCP(传输层)
- 优点:TCP 面向连接,可靠,稳定,传输数据前需要建立连接,故有三次握手四次挥手,还有拥塞控制,重传等
- 缺点:慢,占用系统资源,有确认机制,三次握手,所以容易被攻击,DDos
- UDP
- 优点:快,无状态传输协议
- 缺点:不稳定,不可靠,容易丢包
- TCP(传输层)
谈谈你对 SQL 注入、 XSS 、 CSRF 的理解。以及如何防范。
- 关于XSS(跨站脚本攻击)和CSRF(跨站请求伪造)
- SQL 注入,现在多数采用 ORM,以及参数化查询,很少再出现。
说说 DNS 是什么东西。
- 根据域名寻找 主机 IP 的协议。
HTTP 是工作在七层模型的哪一层?DNS 又是哪一层?TCP 和 IP 呢?
- HTTP,DNS 应用层,TCP 传输层,IP 网络层。
说说你知道的 HTTP 方法和 状态码。
HTTP 的 GET 和 POST 有什么区别?
- 本质上,GET 和 POST 只不过是 发送机制不同 。
HTTP 和 HTTPS 的区别?
- HTTPS = HTTP + SSL
- HTTP 默认使用 80 端口,HTTPS 使用 443 端口。
- 更详细
说说你知道的 HTTP 包头部信息里都有哪些字段。
- 这个随便抓下包就知道了,就不说了~
HTTP 包头部信息里面的
Host
字段是什么作用?- 表示当前请求服务器的主机名
说说 cookie 里面你都知道哪些字段。
Session 是什么东西?
在写爬虫过程中,如果遇见需要加载 js 的情况你是如何处理的。
- Selenium,PhantomJS
普通匿名代理和高匿代理有什么区别?
- 来自普通匿名代理的请求在服务端能看见真实 IP, 而高匿代理在服务端看不见真实 IP,只能看见代理服务器 IP。
你知道哪些反爬措施?
- 加代理,加头部,爬取速度控制,随机 UA,模拟真实用户的点击习惯去请求。
操作系统
- 进程和线程以及协程的区别?
- 多线程和多进程的区别?
- 信号量和互斥量的区别?
- 堆内存是干嘛的?
- 如何检验当前机器是大端模式还是小端模式?
- 如何让某个程序在后台运行?(Linux)
- sed, awk 用法(Linux)
编程题
- 手写二分查找,快速排序。
还有一个 SQL 语句的,一条 SQL 语句打印某张表某个 group count TOP 5。- Python 中正则模块
re
里match
函数 和search
函数有什么区别?举例说明。 - 一条语句求 0 - 999999 内能被 7 整除的所有数的和。
- 实现一个链表结构,要求其插入第一个节点,删除最后一个节点的复杂度为 O(1)。
- 实现一个
retry
装饰器,使用如下:
# 可以指定重试次数,直到函数返回正确结果。
@retry(retries=3)
def func(*args, **kw):
try:
# some action
return True
except:
return False
大概可以像下面这样写,
from functools import wraps def retry(retries=3):
def timesf(func):
@wraps(func)
def wrap(*args, **kw):
i = 0
status = True
while status and i < times:
status = func(*args, **kw)
i += 1
return status
return wrap
return timesf
- 有一个4G 的文本文件,存储的是酒店信息,每行存的是一个酒店ID,可以重复。请编写程序输出一个新文件,新文件内容为每行一条数据,每行的数据格式如下:
酒店ID + 出现次数
(最后提到了其他想法,如文件切片,bitmap 之类) - 实现一个函数,根据字典序比较两字符串大小,不允许用库函数,尽量越底层实现越好。(手写)
- 实现一个函数,检验一个字符串是否符合
xxxx-xx-xx
这样的日期格式,注意润年,大小月,不允许用库函数,尽量越底层实现越好。(手写) - 我们是做地图相关工作的,现在给你提供一个三维的数据,数据描述的是不同时间一些地图上的一些地点坐标,分别有时间,x轴坐标,y轴坐标,请你设计一个算法,能够得到一天内地图上的 TOP 10 热点地区,地区大小也相应的自己作合适调整,开放性题目。
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