Python面试题基础部分(附答案)
必答题
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
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
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)
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
"""
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
"""
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,"0")
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
"""
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)
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
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)
