面试(一)

1.python中__new__ 与 __init__ 方法的区别：

　　类先调用__new__方法，返回该类的实例对象，这个实例对象就是__init__方法的第一个参数self，即self是__new__的返回值。

　　　　

　　   self是类（Class）实例化对象，cls就是类（或子类）本身，取决于调用的是那个类。

　　一般来说，要使用某个类的方法，需要先实例化一个对象再调用方法。而使用@staticmethod或@classmethod，就可以不需要实例化，直接类名.方法名()来调用。这有利于组织代码，把某些应该属于某个类的函数给放到那个类里去，同时有利于命名空间的整洁。

2.什么是匿名函数：

　　lambda函数能接收任何数量(可以是0个)的参数，但只能返回一个表达式的值，lambda函数是一个函数对象，直接赋值给一个变量，这个变量就成了一个函数对象。 语法：lambda 参数：表达式

　　使用场景：只有一个地方会使用这个函数，不会在其他地方重用，可以使用lambda函数

　　1.与map()函数一起使用：

　　map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回遍历序列，对序列中每个元素进行函数操作，最终获取新的序列。

li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(list(map(lambda x:x*x,li)))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

　　2.与reduce()函数使用：

　　reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：reduce(func,[1,2,3]) 等同于 func(func(1,2),3)。对于序列内所有元素进行累计操作

#接受一个list并利用reduce()求积
from functools import reduce
li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(reduce(lambda x,y:x * y,li))
# 结果=1*2*3*4*5*6*7*8*9 = 362880

　　3.与filter()函数一起使用：

　　filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列

# 在一个list中，删掉偶数，只保留奇数
li = [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]
print(list(filter(lambda x:x % 2==1,li)))  # [1, 5, 9, 15]

3.简要概述一下python中生成器和迭代器？

（1）迭代器：迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

　　迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

　　迭代器协议：对象需要提供next()方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常（用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况），以终止迭代。

　　可迭代对象：实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable（可迭代对象），但不是Iterator（迭代器对象）。但可以使用内建函数iter()，把这些都变成Iterable（可迭代器对象）。

　　for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，遇到StopIteration的异常后循环结束。

（2）生成器：使用了 yield 的函数被称为生成器（generator），生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

　　将列表生成式中[]改变为（）数据结构会改变，从列表变为生成器；

　　列表受内存限制，所以没有必要创建完整的列表（节省大量内存空间），在python中我们可以采用生成器：边循环边计算的机制；

　　生成器是只能遍历一次的。生成器是一类特殊的迭代器。还能使用 def 定义函数，但是，使用yield而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。

4.Python的垃圾回收机制（garbage collection）

　　（1）当gc模块的计数器达到阈值，垃圾自动回收

　　（2）当调用gc.collect()，垃圾收到回收

　　（3）程序退出的时候，python解释器来回收垃圾

5.函数装饰器的作用？

　　  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，我们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。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

6.进程、线程的区别？

（1）定义的不同

　　进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。

　　线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器，一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

（2）区别

• 一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。
• 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少)，使得多线程程序的并发性高。
• 进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。
• 线线程不能够独立执行，必须依存在进程中。

（3）优缺点

　　线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。

7.函数的闭包　　

　　闭包概念：在一个内部函数中，对外部作用域的变量进行引用，(并且一般外部函数的返回值为内部函数)，那么内部函数就被认为是闭包。

　　　　　   　　　

　　在函数startAt中定义了一个incrementBy函数，incrementBy访问了外部函数startAt的变量，并且函数返回值为incrementBy函数（注意python是可以返回一个函数的，这也是python的特性之一）

　　闭包无法修改外部函数的局部变量。

8.Python里的拷贝

　　Copy浅拷贝，只拷贝父元素，deepcopy深拷贝，递归拷贝可变对象的所有元素。

1. 通过类构造函数对list1进行了浅拷贝，通过id(list1)和id(list2)可知list1与list2是两个不同的对象，但是list1和list2共享内部对象的引用（由list1与list2中的各个元素的id(ele)可知）　　
2. 通过copy模块中的deepcopy对list1进行了深拷贝得到list2，由list1与list2的id可知list1与list2是两个不同的对象。由list1和list2中各个元素的id可知，lis1与list2t中的可变对象不共享对象引用。深浅拷贝的差异仅对复合对象有意义，比如列表，类实例。

9.什么是事务？

　　事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓事务,它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转帐工作：

　　从一个帐号扣款并使另一个帐号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把他们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。

　　事务四大特性：

　　原子性：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么均不执行；

　　一致性：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序串行执行的结果相一致；

　　隔离性：事务的执行不受其他事务的干扰，事务执行的中间结果对其他事务必须是透明的；

　　持久性：对于任意已提交事务，系统必须保证该事务对数据库的改变不被丢失，即使数据库出现故障。

10. 主键和外键的区别？

　　主键在本表中是唯一的、不可唯空的，外键可以重复可以唯空；

　　外键和另一张表的主键关联，不能创建对应表中不存在的外键。

11. 在数据库中查询语句速度很慢，如何优化？

　　（1）建索引；

　　（2）减少表之间的关联；

　　（3）优化sql，尽量让sql很快定位数据，不要让sql做全表查询，应该走索引,把数据量大的表排在前面；

　　（4）简化查询字段，没用的字段不要，已经对返回结果的控制，尽量返回少量数据；

　　（5）数据库做好读写分离。

12．对if __name__ == 'main'的理解？

　　“ if __name__ == '__main__':”

　　在Python中分为两类：一种是直接执行，另外一种是作为模块时才被调用。

　　__name__ 作为模块的内置属性，即".py"文件的调用方式。如果等于“__main__"就直接执行本文件，如果是别的就是作为模块被调用。

13.tcp和udp的区别？

　　TCP 和 UDP 是传输层的两个协议

　　　　　　　　

　　TCP建立连接：三次握手，中断连接：四次挥手　　

　　TCP 的顺序问题，丢包问题，流量控制都是通过滑动窗口来解决的。拥塞控制时通过拥塞窗口来解决的

14. http协议与https协议的区别？

　　http是超文本传输协议在互联网上应用最为广泛的一种网络协议，所有www文件都必须遵守这个标准，基于TCP/IP通信协议来传递数据（HTML 文件, 图片文件, 查询结果等）连接。

　　https是超文本传输安全协议，是一种网络安全传输协议。http协议传输的数据都没有加密，一些私密的信息不安全，https经由超文本传输协议（http）进行通信，利用SSL/TLS来加密数据包，https开发的主要目的就是为了保护数据传输的安全性。

　　HTTPS和HTTP的区别：

　　1） https协议要申请证书到ca，需要一定经济成本

　　2） http是明文传输，https是加密的安全传输

　　3）连接的端口不一样，http是80，https是443

　　4）http连接很简单，没有状态；https是ssl加密的传输，身份认证的网络协议，相对http传输比较安全。

15.参数按值传递和引用传递是怎样实现的？

　　Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。

　  但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。

16.python中search（）和match（）的区别

　　match从起始位置开始往后查找，如果不是起始位置匹配成功，则返回none

　　search任何位置开始往后查找，返回第一个符合规则的匹配

17.请描述一下try……except……else……finally执行的顺序？

　　try:

　　#尝试实现某个操作，

　　#如果没出现异常，任务就可以完成

　　#如果出现异常，将异常从当前代码块扔出去尝试解决异常

　　except 异常类型1:

　　#解决方案1：用于尝试在此处处理异常解决问题

　　except 异常类型2:

　　#解决方案2：用于尝试在此处处理异常解决问题

　　else:

　　#如果没有出现任何异常，将会执行此处代码

　　finally:

　　#管你有没有异常都要执行的代码

18.GET和POST是什么？

　　二者都是HTTP协议中的两种发送请求的方法。GET和POST本质上就是TCP链接，并无差别。但是由于HTTP的规定和浏览器/服务器的限制，导致他们在应用过程中体现出一些不同。

　　　　　　　　

 19.重载和重写

 　　重载：是在一个类里面，方法名字相同，而参数不同。返回类型可以相同也可以不同。重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的一种手段。python是没有重载的，第二个同名的函数会把第一个覆盖掉。第一因为python没有类型，第二python有可变参数

　　 重写：子类不想原封不动地继承父类的方法，而是想作一定的修改，这就需要采用方法的重写。方法重写又称方法覆盖。

参考链接：https://www.zhihu.com/column/c_1022803622949715968