python 变量名 递增_[10]python面试题小集

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1.什么是python？

• Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
• Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
• Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
• 在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。
• Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
• Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。 Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。

为什么提这个问题： + 如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。

2.简述函数式编程

• 在函数式编程中，函数是基本单位，变量只是一个名称，而不是一个存储单元。除了匿名函数外，Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。

3.什么是匿名函数，匿名函数有什么局限性

• 匿名函数，也就是lambda函数，通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字，因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

4. 如何捕获异常，常用的异常机制有哪些？

• 如果我们没有对异常进行任何预防，那么在程序执行的过程中发生异常，就会中断程序，调用python默认的异常处理器，并在终端输出异常信息。
• try...except...finally语句:当try语句执行时发生异常，回到try语句层，寻找后面是否有except语句。找到except语句后，会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后，程序继续往下执行。finally语句表示，无论异常发生与否，finally中的语句都要执行。
• assert语句：判断assert后面紧跟的语句是True还是False，如果是True则继续执行print，如果是False则中断程序，调用默认的异常处理器，同时输出assert语句逗号后面的提示信息。
• with语句：如果with语句或语句块中发生异常，会调用默认的异常处理器处理，但文件还是会正常关闭。

try:
  # fun - 可能会抛出异常的代码
except (Exception1, Exception2) as e:  # 可以捕获多个异常并处理
  # 异常处理代码
else:
  # pass 异常没有发生时候的代码逻辑
finally:
  # pass 无论异常有没有发生都会执行的代码，一般处理资源的关闭和释放

5. copy()与deepcopy()的区别

• copy是浅拷贝，只拷贝可变对象的父级元素。 deepcopy是深拷贝，递归拷贝可变对象的所有元素。

6. 函数装饰器有什么作用（常考）

• 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，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。

7. 简述Python的作用域以及Python搜索变量的顺序

• Python作用域简单说就是一个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置，就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量，这个范围就是变量的作用域。在Python中，只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域。
• Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则：本地作用域（Local）→当前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）→全局/模块作用域（Global）→内置作用域（Built-in）

8. 新式类和旧式类的区别,如何确保使用的类是新式类

为了统一类(class)和类型(type)，python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中，类和类型是不同的。为了确保使用的是新式类，有以下方法： 1. 放在类模块代码的最前面 metaclass = type 2. 从内建类object直接或者间接地继承 3. 在python3版本中，默认所有的类都是新式类。

9. 简述new和init的区别

• 创建一个新实例时调用new,初始化一个实例时用init,这是它们最本质的区别。
• new方法会返回所构造的对象，init则不会.
• new函数必须以cls作为第一个参数，而init则以self作为其第一个参数.

10. Python垃圾回收机制(常考)

• Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

1. 引用计数 PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。 优点: 简单 实时性 缺点: 维护引用计数消耗资源 循环引用

2 标记-清除机制 基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。

3 分代技术 分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。 Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。

11. Python中的@property有什么作用?如何实现成员变量的只读属性？

@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用，通常用在属性的get方法和set方法，通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问，又保留了参数的检查。另外通过设置get方法而不定义set方法可以实现成员变量的只读属性。

12. *args and **kwargs

• *args代表位置参数，它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。
• **kwargs代表的关键字参数，允许你使用没有事先定义的参数名，另外，位置参数一定要放在关键字参数的前面。
• 高级解包操作:a, b, *res = range(10)

13. 有用过with statement吗？它的好处是什么？具体如何实现？

with语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的清理操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。

14. 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

15. 获取最大公约数、最小公倍数

16. 获取中位数

17. 输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

18. 以下两段代码，运行结束后的结果是什么？是否相同？原因是什么？

l=[]
for i in range(10):
    l.append({'num':i})
print(l)
# ----------------------------------------------------
l2=[]
a={'num':0}
for i in range(10):
    a['num']=i
    l2.append(a)
print(l2)

不相同

第一段结果为:

[{'num':0},{'num':1},{'num':2},{'num':3},{'num':4},{'num':5},{'num':6},{'num':7},{'num':8},{'num':9}]

第二段结果为:

[{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9}]

字典是可变类型，这里l.append(a)相当于执行了浅拷贝,每改变一次a中num的值,所有a的值都将改变

19. is 和 == 的区别

我们先来看几个例子：

a = "hello"
b = "hello"
print(a is b)  # 输出 True 
print(a == b)  # 输出 True

a = "hello world"
b = "hello world"
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True 

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True 

a = [1, 2, 3]
b = a
print(a is b)  # 输出 True 
print(a == b)  # 输出 True

上面的输出结果中为什么有的 is 和 == 的结果相同，有的不相同呢？我们来看下官方文档中对于 is 和 == 的解释。

官方文档中说 is 表示的是对象标示符（object identity），而 == 表示的是相等（equality）。is 的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样，而 == 是用来检查两个对象是否相等。

我们在检查 a is b 的时候，其实相当于检查id(a) == id(b)。而检查 a == b 的时候，实际是调用了对象 a 的 __eq()__方法，a == b 相当于 a.__eq__(b)。

一般情况下，如果 a is b 返回True的话，即 a 和 b 指向同一块内存地址的话，a == b 也返回True，即 a 和 b 的值也相等。

好了，看明白上面的解释后，我们来看下前面的几个例子

a = "hello"
b = "hello"
print(id(a))   # 输出 140506224367496
print(id(b))   # 输出 140506224367496
print(a is b)  # 输出 True 
print(a == b)  # 输出 True

a = "hello world"
b = "hello world"
print(id(a))   # 输出 140506208811952
print(id(b))   # 输出 140506208812208
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True 

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(id(a))   # 输出 140506224299464
print(id(b))   # 输出 140506224309576
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True 

a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a))   # 输出 140506224305672
print(id(b))   # 输出 140506224305672
print(a is b)  # 输出 True 
print(a == b)  # 输出 True

打印出 id(a) 和 id(b) 后就很清楚了。只要 a 和 b 的值相等，a == b 就会返回True，而只有 id(a) 和 id(b) 相等时，a is b 才返回 True。

这里还有一个问题，为什么 a 和 b 都是 "hello" 的时候，a is b 返回True，而 a 和 b都是 "hello world" 的时候，a is b 返回False呢？

这是因为前一种情况下Python的字符串驻留机制起了作用。对于较小的字符串，为了提高系统性能Python会保留其值的一个副本，当创建新的字符串的时候直接指向该副本即可。所以 "hello" 在内存中只有一个副本，a 和 b 的 id 值相同，而 "hello world" 是长字符串，不驻留内存，Python中各自创建了对象来表示 a 和 b，所以他们的值相同但 id 值不同。（这段解释有误，非常感谢 @冒泡 同学指正。 @冒泡 同学指出：intern机制和字符串长短无关，在交互模式下，每行字符串字面量都会申请一个新字符串，但是只含大小写字母、数字和下划线的会被intern，也就是维护了一张dict来使得这些字符串全局唯一）

总结一下，is 是检查两个对象是否指向同一块内存空间，而 == 是检查他们的值是否相等。可以看出，is 是比 == 更严格的检查，is 返回True表明这两个对象指向同一块内存，值也一定相同。

20. 什么是monkey patch

• 所谓猴子补丁就是运行时替换
• gevent库需要修改内置的socket

from gevent import monkey
monkey.patch_socket()

自己实现猴子补丁:

import time
print(time.time())

def _time():
  return 1234

time.time = _time
print(time.time)

最后

本文希望可以为学 习Python找工作的伙伴们提供一些帮助，面试过程当中最重要的一点是放平心态，求职过程是双方的，不需要太过紧张，把自己掌握的知识充分表达出来就好。只要你是匹千里马，迟早会被伯乐牵出来遛一遛的。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35219174