面试题
试题1:
程序如下:
1 def extend_list(v, li=[]): 2 li.append(v) 3 return li 4 5 list1 = extend_list(10) 6 print(list1) # [10, ] 7 list2 = extend_list(123, []) 8 list3 = extend_list('a') 9 10 print(list1) # [10, a] 11 print(list2) # [123] 12 print(list3) # [10, a] 13 14 print(list1 is list3)
结果:
1 [10] 2 [10, 'a'] 3 [123] 4 [10, 'a'] 5 True
分析:
list1与list3的结果一样是由于这两个列表指向的是同个内存地址,另外程序是全部加载执行,等待全部程序执行完毕以后才打印结果.所以这两个列表的结果一样.
试题2:
问以下代码的输出结果是什么?
list1 = ["a", "b", "c", "d", "e"]
print(list1[10:])
程序如下:
1 list1 = ["a", "b", "c", "d", "e"] 2 print(list1[10:])
结果如下:
1 []
分析:
列表切片,按照设置的索引参数去切,切不到返回空列表.
试题3:
如何打乱一个有序的列表?
代码如下:
1 list1 = [11, 22, 33, 44, 55] 2 import random 3 random.shuffle(list1) 4 print(list1)
结果:
[11, 33, 44, 55, 22]
备注:
因为打乱操作时随机的,所以每次运行的结果都不一样.
试题4:
如何翻转一个列表?
结果一:
1 list1 = [11, 22, 33, 44, 55] 2 list1.reverse() 3 print(list1)
代码运行结果如下:
1 [55, 44, 33, 22, 11]
试题5:
xx.log文件内容如下:
https://www.qq.com/3asd.html
脚本输出:
4
3
1 www.qq.com
1
1
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 import re 2 import operator 3 4 result = [] 5 dic = {} 6 7 with open('xx.log', encoding='utf-8', mode='r') as f: 8 9 for line in f: 10 ret = re.search('//.+/', line).group().strip('/') 11 result.append(ret) 12 num = result.count(ret) 13 dic[ret] =num 14 15 ret = sorted(dic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) 16 17 for tup in ret: 18 19 print(tup[1], tup[0])
试题6:
os和sys都是干什么的?
os模块与操作系统交互的一个接口.
常用方法:
拼接路径. Win路径分隔符:\ Unix(包含linux和ios)路径分隔符:/
os.path.join('a', 'b') # 将路径a与路径b拼接起来,a在前,b在后。
os.path.sep / os.sep # 获取当前操作系统的路径分隔符。
os.path.abspath(__file__) # 获取当前文件的绝对路径。
os.path.dirname(path) # 获取当前路径文件的目录。
os.path.exists('文件的路径') # 判断文件是否存在。
os.path.getsize('文件路径') # 获取当前文件的大小。
os.mkdir('文件路径') # 生成单级目录,也就是创建一个文件夹。
sys模块是与paython解释器交互的一个接口。
常用方法:
sys.path # 返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值。
sys.modules # 获取Python解释器加载的所有模块。
sys.argv # 命令行参数List,第一个元素是程序本身路径。
sys.exit() # 退出程序,正常退出时exit(0),错误退出sys.exit(1)。
试题7:
你工作中都用过哪些内置模块?
time、re、json、hashlib、random、socket、collection、functools
试题8:
列举collections模块的常用方法。
在内置数据类型(dict、list、set、tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1. namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple。
2. deque:双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象。
3. Counter:计数器,主要用来计数。
4. OrderedDict:有序字典。
5.defaultdict:带有默认值的字典。
namedtuple
我们知道tuple可以表示不变集合,例如。一个点的二维坐标就可以表示成:
p = (1, 2)
但是,看到(1,2),很难看出tuple是用来表示一个坐标的。
这时,namedtuple就派上用场了:
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point',['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x)
>>> 1
print(p.y)
>>> 2
类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple定义:
# namedtuple(‘名称’, [属性list]): Cricle = namedtuple('Cricle', ['x', 'y', 'r'])
deque
使用list存储数据时,按索引访问 元素很快,但是插入和删除元素就很慢了,因为list是线性存储,数据量大的时候,插入和删除效率很低.
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适用于队列和栈.
from collections import deque q = deque(['a', 'b', 'c']) # 将列表转化成双端队列 q.append('x') # 在双端队列的右边添加一个元素 q.appendleft('y') # 在双端队列的左边添加一个元素 print(q) >>> deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
deque除了实现list的append()和pop()之外,还支持appendleft()和popleft(),这样就可以非常高效的往头部添加或删除元素.
OrderedDict
使用dict时,key是无序的.在对dict做迭代时,我们无法确定key的顺序.
如果要保持key的顺序,可以用OrderedDict:
from collections import OrderedDict d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 创建普通字典 print(d) >>> {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 创建有序字典 print(od) >>> OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
OrderedDict的key是有序的,他会按照插入的顺序排序,而不是key本身排序:
from collections import OrderedDict od = OrderedDict() od['z'] = 1 od['y'] = 2 od['x'] = 3 print(od.keys()) # 按照插入的key的顺序返回
>>> odict_keys(['z', 'y', 'x'])
defaultdict
有如下集合[11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99...],将所有大于66的值保存至字典的第一个key中,将所有大于66的值保存至字典的第一个key中,将小于66的保存至第二个key的值中.
即: {'k1': 大于66, 'k2': 小于66}
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict ={} for value in values: if value > 66: if my_dict.__contains__('k1'): # __contains__('key') 判断key存在与否,不存在就返回False,存在就返回True. my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k1'] = [value] else: if my_dict.__contains__('k2'): my_dict['k2'].append(value) else: my_dict['k2'] = [value] print(my_dict)
>>> {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]}
使用defaultdict 字典解决方案:
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) for value in values: if value > 66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value) print(my_dict) >>> defaultdict(<class 'list'>, {'k2': [11, 22, 33, 44, 55, 66], 'k1': [77, 88, 99, 90]})
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:
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: 'N/A') dd['key1'] = 'abc' print(dd['key1']) >>> abc print(dd['key2']) >>> N/A
Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数.他是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value.计数值可以是任意的Interger(包括0和负数).Counter类和其他语言的bags或multisets很相似.
from collections import Counter c = Counter('abcdeabcdabcaba') print(c) >>> Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})