竞争无处不在,青春永不言败!专业撸代码,副业修bug

Talk is cheap , show me the code!



转--python 面试题

# 每一题都值得好好琢磨钻透

[原文地址](http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/7693394.html)
1.Python是如何进行内存管理的?

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况:

1,一个对象分配一个新名称

2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)

引用计数减少的情况:

1,使用del语句对对象别名显示的销毁

2,引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。

二、垃圾回收

1,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,

因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1,Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。

3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

 

2.什么是lambda函数?它有什么好处?

答:lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数

lambda函数:首要用途是指点短小的回调函数

lambda [arguments]:expression

>>> a=lambdax,y:x+y

>>> a(3,11)

 

3.Python里面如何实现tuple和list的转换?

答:直接使用tuple和list函数就行了,type()可以判断对象的类型

 

4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

答:

1. 使用set函数,set(list)

2. 使用字典函数,

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]

>>> b={}

>>>b=b.fromkeys(a)

>>>c=list(b.keys())

>>> c

 

5.编程用sort进行排序,然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]

a.sort()

last=a[-1]

for i inrange(len(a)-2,-1,-1):

if last==a[i]:

del a[i]

else:last=a[i]

print(a)

 

6.Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别)

答:赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}

深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}

 

7.介绍一下except的用法和作用?

答:try…except…except…[else…][finally…]

执行try下的语句,如果引发异常,则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行,如果引发的异常与except中的异常组匹配,执行相应的语句。

如果所有的except都不匹配,则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行,则执行else块代码。如果发生异常,就不会执行

如果存在finally语句,最后总是会执行。

 

8.Python中pass语句的作用是什么?

答:pass语句不会执行任何操作,一般作为占位符或者创建占位程序,whileFalse:pass

 

9.介绍一下Python下range()函数的用法?

答:列出一组数据,经常用在for in range()循环中

 

10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?

答:可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换,

格式:sub(replacement, string[,count=0])(replacement是被替换成的文本,string是需要被替换的文本,count是一个可选参数,指最大被替换的数量)

>>> import re

>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))

colour socks and colourshoes

>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))

colour socks and redshoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

 

11.Python里面match()和search()的区别?

答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。

re模块中re.search(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

None

>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

(2, 7)

12.用Python匹配HTML tag的时候,<.*>和<.*?>有什么区别?

答:术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

 

13.Python里面如何生成随机数?

答:random模块

随机整数:random.randint(a,b):返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数,不包括结束值。

随机实数:random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。

 

14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析?

答:PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查

 

15.如何在一个function里面设置一个全局的变量?

答:解决方法是在function的开始插入一个global声明:

def f()

global x

 

16.单引号,双引号,三引号的区别

答:单引号和双引号是等效的,如果要换行,需要符号(\),三引号则可以直接换行,并且可以包含注释

如果要表示Let’s go 这个字符串

单引号:s4 = ‘Let\’s go’

双引号:s5 = “Let’s go”

s6 = ‘I realy like“python”!’

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了

1. 到底什么是Python?你可以在回答中与其他技术进行对比(也鼓励这样做)。
下面是一些关键点:

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。


2.什么是PEP8?

PEP8是一个编程规范,内容是一些关于如何让你的程序更具可读性的建议。

 

3.什么是pickling和unpickling?

Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。

反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。

 

4.Python是如何被解释的?

Python是一种解释性语言,它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。

 

5.Python是怎样管理内存的?

Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限,只有解释器才能对它进行操作。

为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的,其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用。

Python有自带的垃圾回收系统,它回收并释放没有被使用的内存,让它们能够被其他程序使用。

 

6.有哪些工具可以帮助debug或做静态分析?

PyChecker是一个静态分析工具,它不仅能报告源代码中的错误,并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具。

 

7.什么是Python装饰器?

Python装饰器是Python中的特有变动,可以使修改函数变得更容易。

 

8.数组和元组之间的区别是什么?

数组和元组之间的区别:数组内容是可以被修改的,而元组内容是只读的。另外,元组可以被哈希,比如作为字典的关键字。

 

9.参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。

 

10.字典推导式和列表推导式是什么?

它们是可以轻松创建字典和列表的语法结构。

 

11.Python都有哪些自带的数据结构?

Python自带的数据结构分为可变的和不可变的。可变的有:数组、集合、字典;不可变的有:字符串、元组、数。

 

12.什么是Python的命名空间?

在Python中,所有的名字都存在于一个空间中,它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。

它就好像一个盒子,每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候,会从该盒子里面寻找相应的对象。

 

13.Python中的lambda是什么?

这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。

 

14.为什么lambda没有语句?

匿名函数lambda没有语句的原因,是它被用于在代码被执行的时候构建新的函数对象并且返回。

 

15.Python中的pass是什么?

Pass是一个在Python中不会被执行的语句。在复杂语句中,如果一个地方需要暂时被留白,它常常被用于占位符。

 

16.Python中什么是遍历器?

遍历器用于遍历一组元素,比如列表这样的容器。

 

17.Python中的unittest是什么?

在Python中,unittest是Python中的单元测试框架。它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组,等等的功能。

 

18.在Python中什么是slicing?

Slicing是一种在有序的对象类型中(数组,元组,字符串)节选某一段的语法。

 

19.在Python中什么是构造器?

生成器是实现迭代器的一种机制。它功能的实现依赖于yield表达式,除此之外它跟普通的函数没有两样。

 

20.Python中的docstring是什么?

Python中文档字符串被称为docstring,它在Python中的作用是为函数、模块和类注释生成文档。

 

21.如何在Python中拷贝一个对象?

如果要在Python中拷贝一个对象,大多时候你可以用copy.copy()或者copy.deepcopy()。但并不是所有的对象都可以被拷贝。

 

22.Python中的负索引是什么?

Python中的序列索引可以是正也可以是负。如果是正索引,0是序列中的第一个索引,1是第二个索引。如果是负索引,(-1)是最后一个索引而(-2)是倒数第二个索引。

 

23.如何将一个数字转换成一个字符串?

你可以使用自带函数str()将一个数字转换为字符串。如果你想要八进制或者十六进制数,可以用oct()或hex()。

 

24.Xrange和range的区别是什么?

Xrange用于返回一个xrange对象,而range用于返回一个数组。不管那个范围多大,Xrange都使用同样的内存。

 

25.Python中的模块和包是什么?

在Python中,模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块,并可以引用其他的模块,比如对象和属性。

一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。

问题1
到底什么是Python?你可以在回答中与其他技术进行对比(也鼓励这样做)。

答案

下面是一些关键点:

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。

问题2
补充缺失的代码

def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接受文件夹的名称作为输入参数,
返回该文件夹中文件的路径,
以及其包含文件夹中文件的路径。

"""
# 补充代码
答案

def print_directory_contents(sPath):
import os
for sChild in os.listdir(sPath):
sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
print_directory_contents(sChildPath)
else:
print sChildPath
特别要注意以下几点:

命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范,遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理,否则你将面临无休无止的调用栈(callstack)。
我们使用os模块与操作系统进行交互,同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild,但是这个在Windows系统上会出错。
熟悉基础模块是非常有价值的,但是别想破脑袋都背下来,记住Google是你工作中的良师益友。
如果你不明白代码的预期功能,就大胆提问。
坚持KISS原则!保持简单,不过脑子就能懂!
为什么提这个问题:

说明面试者对与操作系统交互的基础知识
递归真是太好用啦
问题3
阅读下面的代码,写出A0,A1至An的最终值。

A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]
答案

A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]
为什么提这个问题:

列表解析(list comprehension)十分节约时间,对很多人来说也是一个大的学习障碍。
如果你读懂了这些代码,就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。
问题4
Python和多线程(multi-threading)。这是个好主意码?列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。

答案

Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行。线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销。这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法。

不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务,而且不考虑效率问题,那么使用这个包是完全没问题的,而且也很方便。但是大部分情况下,并不是这么一回事,你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成(通过开启多个进程),或者是某些调用你的Python代码的外部程序(例如Spark或Hadoop),又或者是你的Python代码调用的其他代码(例如,你可以在Python中调用C函数,用于处理开销较大的多线程工作)。

为什么提这个问题

因为GIL就是个混账东西(A-hole)。很多人花费大量的时间,试图寻找自己多线程代码中的瓶颈,直到他们明白GIL的存在。

问题5
你如何管理不同版本的代码?

答案:

版本管理!被问到这个问题的时候,你应该要表现得很兴奋,甚至告诉他们你是如何使用Git(或是其他你最喜欢的工具)追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统(VCS),但还有其他的选择,比如subversion(SVN)。

为什么提这个问题:

因为没有版本控制的代码,就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本,这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码,使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作;发现新引入了什么bug;管理你的软件的不同版本和发行版;在团队成员中分享源代码;部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本,单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得!

问题6
下面代码会输出什么:

def f(x,l=[]):
for i in range(x):
l.append(i*i)
print l

f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)
答案:

[0, 1]
[3, 2, 1, 0, 1, 4]
[0, 1, 0, 1, 4]
呃?

第一个函数调用十分明显,for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字,指向内存中存储的一个列表。

第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。

第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。

不明白的话就试着运行下面的代码吧:

l_mem = []

l = l_mem # the first call
for i in range(2):
l.append(i*i)

print l # [0, 1]

l = [3,2,1] # the second call
for i in range(3):
l.append(i*i)

print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]

l = l_mem # the third call
for i in range(3):
l.append(i*i)

print l # [0, 1, 0, 1, 4]
问题7
“猴子补丁”(monkey patching)指的是什么?这种做法好吗?

答案:

“猴子补丁”就是指,在函数或对象已经定义之后,再去改变它们的行为。

举个例子:

import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下,这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。

为什么提这个问题?

答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”,可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员(公司里就有这种人,跟他们共事真是糟糕透了),而是更注重可维护性。还记得KISS原则码?答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式,函数实际是如何存储、调用等等。

另外:如果你没读过mock模块的话,真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。

问题8
这两个参数是什么意思:*args,**kwargs?我们为什么要使用它们?

答案

如果我们不确定要往函数中传入多少个参数,或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时,那就使要用*args;

如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数,或者想传入字典的值作为关键词参数时,那就要使用**kwargs。

args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法,你当然还可以用*bob和**billy,但是这样就并不太妥。

下面是具体的示例:

def f(*args,**kwargs): print args, kwargs

l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}

f()
f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}

def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs

f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
为什么提这个问题?

有时候,我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候,我们也希望把参数或关键词参数储存起来,以备以后使用。有时候,仅仅是为了节省时间。

问题9
下面这些是什么意思:@classmethod, @staticmethod, @property?

回答背景知识

这些都是装饰器(decorator)。装饰器是一种特殊的函数,要么接受函数作为输入参数,并返回一个函数,要么接受一个类作为输入参数,并返回一个类。

@标记是语法糖(syntactic sugar),可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。

@my_decorator
def my_func(stuff):
do_things
Is equivalent to

def my_func(stuff):
do_things

my_func = my_decorator(my_func)
你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。

真正的答案

@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为:

class MyClass(object):
def __init__(self):
self._some_property = "properties are nice"
self._some_other_property = "VERY nice"
def normal_method(*args,**kwargs):
print "calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@classmethod
def class_method(*args,**kwargs):
print "calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@staticmethod
def static_method(*args,**kwargs):
print "calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@property
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_property
@some_property.setter
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
self._some_property = args[0]
@property
def some_other_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_other_property

o = MyClass()
# 未装饰的方法还是正常的行为方式,需要当前的类实例(self)作为第一个参数。

o.normal_method
# <bound method MyClass.normal_method of <__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>>

o.normal_method()
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})

o.normal_method(1,2,x=3,y=4)
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})

# 类方法的第一个参数永远是该类

o.class_method
# <bound method classobj.class_method of <class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>>

o.class_method()
# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{})

o.class_method(1,2,x=3,y=4)
# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})

# 静态方法(static method)中除了你调用时传入的参数以外,没有其他的参数。

o.static_method
# <function static_method at 0x7fdd25375848>

o.static_method()
# static_method((),{})

o.static_method(1,2,x=3,y=4)
# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})

# @property是实现getter和setter方法的一种方式。直接调用它们是错误的。
# “只读”属性可以通过只定义getter方法,不定义setter方法实现。

o.some_property
# 调用some_property的getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'properties are nice'
# “属性”是很好的功能

o.some_property()
# calling some_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable

o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'VERY nice'

# o.some_other_property()
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable

o.some_property = "groovy"
# calling some_property setter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('groovy',),{})

o.some_property
# calling some_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'groovy'

o.some_other_property = "very groovy"
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: can't set attribute

o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
问题10
阅读下面的代码,它的输出结果是什么?

class A(object):
def go(self):
print "go A go!"
def stop(self):
print "stop A stop!"
def pause(self):
raise Exception("Not Implemented")

class B(A):
def go(self):
super(B, self).go()
print "go B go!"

class C(A):
def go(self):
super(C, self).go()
print "go C go!"
def stop(self):
super(C, self).stop()
print "stop C stop!"

class D(B,C):
def go(self):
super(D, self).go()
print "go D go!"
def stop(self):
super(D, self).stop()
print "stop D stop!"
def pause(self):
print "wait D wait!"

class E(B,C): pass

a = A()
b = B()
c = C()
d = D()
e = E()

# 说明下列代码的输出结果

a.go()
b.go()
c.go()
d.go()
e.go()

a.stop()
b.stop()
c.stop()
d.stop()
e.stop()

a.pause()
b.pause()
c.pause()
d.pause()
e.pause()
答案

输出结果以注释的形式表示:

a.go()
# go A go!

b.go()
# go A go!
# go B go!

c.go()
# go A go!
# go C go!

d.go()
# go A go!
# go C go!
# go B go!
# go D go!

e.go()
# go A go!
# go C go!
# go B go!

a.stop()
# stop A stop!

b.stop()
# stop A stop!

c.stop()
# stop A stop!
# stop C stop!

d.stop()
# stop A stop!
# stop C stop!
# stop D stop!

e.stop()
# stop A stop!

a.pause()
# ... Exception: Not Implemented

b.pause()
# ... Exception: Not Implemented

c.pause()
# ... Exception: Not Implemented

d.pause()
# wait D wait!

e.pause()
# ...Exception: Not Implemented
为什么提这个问题?

因为面向对象的编程真的真的很重要。不骗你。答对这道问题说明你理解了继承和Python中super函数的用法。

问题11
阅读下面的代码,它的输出结果是什么?

class Node(object):
def __init__(self,sName):
self._lChildren = []
self.sName = sName
def __repr__(self):
return "<Node '{}'>".format(self.sName)
def append(self,*args,**kwargs):
self._lChildren.append(*args,**kwargs)
def print_all_1(self):
print self
for oChild in self._lChildren:
oChild.print_all_1()
def print_all_2(self):
def gen(o):
lAll = [o,]
while lAll:
oNext = lAll.pop(0)
lAll.extend(oNext._lChildren)
yield oNext
for oNode in gen(self):
print oNode

oRoot = Node("root")
oChild1 = Node("child1")
oChild2 = Node("child2")
oChild3 = Node("child3")
oChild4 = Node("child4")
oChild5 = Node("child5")
oChild6 = Node("child6")
oChild7 = Node("child7")
oChild8 = Node("child8")
oChild9 = Node("child9")
oChild10 = Node("child10")

oRoot.append(oChild1)
oRoot.append(oChild2)
oRoot.append(oChild3)
oChild1.append(oChild4)
oChild1.append(oChild5)
oChild2.append(oChild6)
oChild4.append(oChild7)
oChild3.append(oChild8)
oChild3.append(oChild9)
oChild6.append(oChild10)

# 说明下面代码的输出结果

oRoot.print_all_1()
oRoot.print_all_2()
答案

oRoot.print_all_1()会打印下面的结果:

<Node 'root'>
<Node 'child1'>
<Node 'child4'>
<Node 'child7'>
<Node 'child5'>
<Node 'child2'>
<Node 'child6'>
<Node 'child10'>
<Node 'child3'>
<Node 'child8'>
<Node 'child9'>
oRoot.print_all_1()会打印下面的结果:

<Node 'root'>
<Node 'child1'>
<Node 'child2'>
<Node 'child3'>
<Node 'child4'>
<Node 'child5'>
<Node 'child6'>
<Node 'child8'>
<Node 'child9'>
<Node 'child7'>
<Node 'child10'>
为什么提这个问题?

因为对象的精髓就在于组合(composition)与对象构造(object construction)。对象需要有组合成分构成,而且得以某种方式初始化。这里也涉及到递归和生成器(generator)的使用。

生成器是很棒的数据类型。你可以只通过构造一个很长的列表,然后打印列表的内容,就可以取得与print_all_2类似的功能。生成器还有一个好处,就是不用占据很多内存。

有一点还值得指出,就是print_all_1会以深度优先(depth-first)的方式遍历树(tree),而print_all_2则是宽度优先(width-first)。有时候,一种遍历方式比另一种更合适。但这要看你的应用的具体情况。

问题12
简要描述Python的垃圾回收机制(garbage collection)。

答案

这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点:

Python在内存中存储了每个对象的引用计数(reference count)。如果计数值变成0,那么相应的对象就会小时,分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环(reference cycle)。垃圾回收器会定时寻找这个循环,并将其回收。举个例子,假设有两个对象o1和o2,而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用,那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
Python中使用了某些启发式算法(heuristics)来加速垃圾回收。例如,越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后,垃圾回收器会分配它们所属的代(generation)。每个对象都会被分配一个代,而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
问题13
将下面的函数按照执行效率高低排序。它们都接受由0至1之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下:[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。

def f1(lIn):
l1 = sorted(lIn)
l2 = [i for i in l1 if i<0.5]
return [i*i for i in l2]

def f2(lIn):
l1 = [i for i in lIn if i<0.5]
l2 = sorted(l1)
return [i*i for i in l2]

def f3(lIn):
l1 = [i*i for i in lIn]
l2 = sorted(l1)
return [i for i in l1 if i<(0.5*0.5)]
答案

按执行效率从高到低排列:f2、f1和f3。要证明这个答案是对的,你应该知道如何分析自己代码的性能。Python中有一个很好的程序分析包,可以满足这个需求。

import cProfile
lIn = [random.random() for i in range(100000)]
cProfile.run('f1(lIn)')
cProfile.run('f2(lIn)')
cProfile.run('f3(lIn)')
为了向大家进行完整地说明,下面我们给出上述分析代码的输出结果:

>>> cProfile.run('f1(lIn)')
4 function calls in 0.045 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.009 0.009 0.044 0.044 <stdin>:1(f1)
1 0.001 0.001 0.045 0.045 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.035 0.035 0.035 0.035 {sorted}


>>> cProfile.run('f2(lIn)')
4 function calls in 0.024 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.008 0.008 0.023 0.023 <stdin>:1(f2)
1 0.001 0.001 0.024 0.024 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.016 0.016 0.016 0.016 {sorted}


>>> cProfile.run('f3(lIn)')
4 function calls in 0.055 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.016 0.016 0.054 0.054 <stdin>:1(f3)
1 0.001 0.001 0.055 0.055 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.038 0.038 0.038 0.038 {sorted}
为什么提这个问题?

定位并避免代码瓶颈是非常有价值的技能。想要编写许多高效的代码,最终都要回答常识上来——在上面的例子中,如果列表较小的话,很明显是先进行排序更快,因此如果你可以在排序前先进行筛选,那通常都是比较好的做法。其他不显而易见的问题仍然可以通过恰当的工具来定位。因此了解这些工具是有好处的。

问题14
你有过失败的经历吗?

错误的答案

我从来没有失败过!

为什么提这个问题?

恰当地回答这个问题说明你用于承认错误,为自己的错误负责,并且能够从错误中学习。如果你想变得对别人有帮助的话,所有这些都是特别重要的。如果你真的是个完人,那就太糟了,回答这个问题的时候你可能都有点创意了。

问题15
你有实施过个人项目吗?

真的?

如果做过个人项目,这说明从更新自己的技能水平方面来看,你愿意比最低要求付出更多的努力。如果你有维护的个人项目,工作之外也坚持编码,那么你的雇主就更可能把你视作为会增值的资产。

即使他们不问这个问题,我也认为谈谈这个话题很有帮助。

结语
我给出的这些问题时,有意涉及了多个领域。而且答案也是特意写的较为啰嗦。在编程面试中,你需要展示你对语言的理解,如果你能简要地说清楚,那请务必那样做。

我尽量在答案中提供了足够的信息,即使是你之前从来没有了解过这些领域,你也可以从答案中学到些东西。我希望本文能够帮助你找到满意的工作。

posted @ 2018-06-29 10:51  云雾散人  阅读(289)  评论(0编辑  收藏  举报

Your attitude not your aptitude will determine your altitude!

如果有来生,一个人去远行,看不同的风景,感受生命的活力!