面试整理：Python基础
Python基础
1. Python和其他语言有什么区别？
# python是解释型语言代码运行期间逐行翻译成目标机器码，下次执行时，要逐行解释 # - 解释型：边解释边执行（python、PHP） # - python 弱类型 # - 编译型：编译后再执行（C、Java、C#）
2. 你为什么要学Python？
# a. 因为python相对其他语言非常优雅简洁，有着丰富的第三方库，我感觉很方便、很强大； # b. 还有就是，我感觉Python简单易学，生态圈庞大，例如：web开发、爬虫、人工智能等 # c. 而且未来发展趋势也很不错。 # 了解python的途径 # a. 亲朋和学长的建议 # b. 在我学Python之前，他们都是业内人士，对行业趋势比较了解
基本数据类型
3、常用数据类型&方法
可哈希：list dict set
不可哈希：int str bool None tuple
# - 字符串 strip()去除 find()找不到返回-1 、index()找不到报错 split()分割 join()拼接 replace()分割 center()填充 # - 字典 pop() 删除 update() clear()清空 get() has_get() dict.items() # - 元组tuple 只读 按str索引方法去查 # - 列表 inset()按索引增加 extend()迭代增加 conut() sort()排序 index() rserver()反转 # - 集合 add() update() remove() del() pop() clear() 交集$ 并集| 差集- # - collections Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。 # Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数： # OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key： # deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈： # defaultdict使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
函数
装饰器
4、什么是装饰器，在哪里用过？
# 能够在不修改原函数代码的基础上,在执行前后进行定制操作; 闭包函数的一种应用. - 能手写出来 - 应用场景: - flask路由系统 - flask befor_request - csrf - django 内置认证 - django 的缓存
- 高阶函数 - 闭包 - 装饰器 - functools.wraps(func)
5、写出一个装饰器
import functools def warpper(func): @functools.wraps(func) #不改变原函数属性 def inner(*args,**kwargs): #执行函数前 return func(*args,**kwargs) #执行函数后 return inner # 1. 执行wapper函数，并将被装饰的函数当做参数。 wapper(index) # 2. 将第一步的返回值，重新赋值给 新index = wapper(老index) @warpper #index=warpper(index) def index(x): return x+100
6、为什么要用装饰器?
7、生成器
生成器：一个函数内部存在yield关键字(必问) 应用场景: - range()/xrange - py2:range(10000000),立即创建;xrange(10000000),是生成器 - py3:range(10000000)生成器; - redis获取值 - conn = Redis(......) - v=conn.hscan_iter() # 内部通过yield 来返回值 - stark组件中 - 前端调用后端的yield
8、迭代器
迭代器：内部实现__next__方法,帮助我们向后一个一个取值. 可迭代对象: 一个类中内部实现__iter__方法,且返回一个迭代器 迭代器应用场景: - wtforms里面对form对象进行循环时,显示form中包含的所有字段 - 列表\字典\元组 总结: 如让一个对象可以被for 循环
9、闭包
# 内部函数含有对 外部作用域而非全局作用域名字 的引用，该内部函数称为闭包函数; # 判断闭包函数的方法：__closure__，输出的__closure__有cell元素说明是闭包函数 def foo(): m=3 n=5 def bar(): a=4 return m+n+a return bar >>>bar = foo() >>>bar() 12 说明： bar在foo函数的代码块中定义。我们称bar是foo的内部函数。 在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m、n变量。 简单的说，这种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。 闭包的意义与应用：延迟计算： 闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域 #应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来） 装饰器就是闭包函数的一种应用场景
10、偏函数
偏函数： import functools def func(a1, a2, a3): return a1 + a2 + a3 new_func = functools.partial(func, 11, 2) #将11，2依次传入到func函数的前两个参数 print(new_func(3)) 应用场景 falsk中取值时 通过localproxy 、偏函数、localstack、local
11、Python函数的传值方式是什么？
# Python参数传递采用“传对象引用”的方式。 如果函数收到的是一个可变对象（比如，字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。 如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。
参考：python函数中把列表(list)当参数时的"入坑"与"出坑"
12、匿名函数
13、常见内置函数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象，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list返回。 def mul(x): return x*x n=[1,2,3,4,5] res=list(map(mul,n)) print(res) #[1, 4, 9, 16, 25]
filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False， filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 def is_odd(x): return x % 2 == 1 v=list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])) print(v) #[1, 7, 9, 17]
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
isinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 >>>a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> zip(*zipped) # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式 [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。 用传给reduce中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第1、2个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用function函数运算，最后得到一个结果。 >>>def add(x, y) : # 两数相加 ... return x + y ... >>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5 15 >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数 15
面向对象
14、谈谈你对面向对象的认识？
封装
#封装： 其实就是将很多数据封装到一个对象中，类似于把很多东西放到一个箱子中， 如：一个函数如果好多参数，起始就可以把参数封装到一个对象再传递。 #在哪里用过： - django rest framework中的request对象。 - flask中：ctx_context/app_context对象
继承
#继承： 如果多个类中有共同的方法，那么为了避免反复编写，就可以将方法提取到基类中， 让所有派生类去继承即可。
#在哪里用过？
- 视图
- 版本、认证、分页
多态
#多态 指基类的同一个方法在不同派生类中有着不同功能。python天生支持多态。
崇尚鸭子模型，只要会呱呱叫的就是鸭子。
def func(args):
args.send()
class A: def send(self): print("A") class B: def f(self): print("B") def func(arg): arg.send() obj = A() func(obj)
15、常用的面向对象方法(双下划线方法)
Flask LocalProxy 的定义几乎包含了所有双下划线方法
__getattr__ CBV django配置文件 wtforms中的Form()示例化中 将"_fields中的数据封装到From类中" __mro__ wtform中 FormMeta中继承类的优先级 __dict__ #是用来存储对象属性的一个字典，其键为属性名，值为属性的值 __new__ 实例化但是没有给当前对象 wtforms，字段实例化时返回：不是StringField，而是UnboundField est frawork many=Turn 中的序列化 __call__ flask 请求的入口app.run() 字段生成标签时：字段.__str__ => 字段.__call__ => 插件.__call__ __iter__ 循环对象是，自定义__iter__ wtforms中BaseForm中循环所有字段时定义了__iter__ -metaclass 作用：用于指定当前类使用哪个类来创建 场景：在类创建之前定制操作 示例：wtforms中，对字段进行排序。
16、对super的认识
super([type[, object-or-type]]) # 1.super函数返回的是一个代理对象，通过此对象可以调用所在类的父类或者兄弟类的方法，而不显示的指定父类或者兄弟类的类名。 # 2.引入super之后，不需要显示指定父类的类名，增强了程序的可维护性。 # 3.不带参数的super等效于super(类名,self)，此种情况多用于单继承关系的子类中。
17、super工作原理
def super(cls, inst): mro = inst.__class__.mro() return mro[mro.index(cls) + 1] # 其中cls 代表类，inst 代表实例，super函数做了两件事： 1. 获取实例对象inst的类的MRO列表 2. 查找cls在当前MRO列表中的index, 并返回它的下一个类，即mro[index + 1] # 当使用 super(cls, inst) 时，Python 会在 inst 的 MRO 列表上搜索 cls的下一个类。可以看出，事实上super 函数和父类什么的没有实质性的关联。 # 示例: class Base(object): def func1(self): print("Base.func") class Foo(Base): def func1(self): print("Foo.func") class Bar(object): def func(self): print("Bar.func") class CC(Foo, Bar): def execute(self): super(CC, self).func() obj = CC() obj.execute() # Bar.func
18、⾯向对象深度优先和广度优先是什么？
# Python的类可以继承多个类，Python的类如果继承了多个类，那么其寻找方法的方式有两种 # 当类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找 # 当类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找 # 简单点说就是：经典类是纵向查找，新式类是横向查找 # 经典类和新式类的区别就是，在声明类的时候，新式类需要加上object关键字。在python3中默认全是新式类
>>>> 面向对象封装思想小结
