python 面试题(基础)
文件操作
1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10K
def get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
return f.readlines()
if __name__ == '__main__':
for e in get_lines():
process(e) # 处理每一行数据
现在要处理一个大小为10G的文件，但是内存只有4G，如果在只修改get_lines 函数而其他代码保持不变的情况下，应该如何实现？需要考虑的问题都有那些？
def get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
for i in f:
yield i
个人认为：还是设置下每次返回的行数较好，否则读取次数太多。
def get_lines():
l = []
with open('file.txt','rb') as f:
data = f.readlines(60000)
l.append(data)
yield l
Pandaaaa906提供的方法
from mmap import mmap
def get_lines(fp):
with open(fp,"r+") as f:
m = mmap(f.fileno(), 0)
tmp = 0
for i, char in enumerate(m):
if char==b"\n":
yield m[tmp:i+1].decode()
tmp = i+1
if __name__=="__main__":
for i in get_lines("fp_some_huge_file"):
print(i)
要考虑的问题有：内存只有4G无法一次性读入10G文件，需要分批读入分批读入数据要记录每次读入数据的位置。分批每次读取数据的大小，太小会在读取操作花费过多时间。 https://stackoverflow.com/questions/30294146/python-fastest-way-to-process-large-file
2.补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接收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
"""
import os
for s_child in os.listdir(s_path):
s_child_path = os.path.join(s_path, s_child)
if os.path.isdir(s_child_path):
print_directory_contents(s_child_path)
else:
print(s_child_path)
模块与包
3.输入日期， 判断这一天是这一年的第几天？
import datetime
def dayofyear():
year = input("请输入年份: ")
month = input("请输入月份: ")
day = input("请输入天: ")
date1 = datetime.date(year=int(year),month=int(month),day=int(day))
date2 = datetime.date(year=int(year),month=1,day=1)
return (date1-date2).days+1
4.打乱一个排好序的list对象alist？
import random
alist = [1,2,3,4,5]
random.shuffle(alist)
print(alist)
数据类型
5.现有字典 d= {'a':24,'g':52,'i':12,'k':33}请按value值进行排序?
sorted(d.items(),key=lambda x:x[1])
x[0]代表用key进行排序；x[1]代表用value进行排序。
6.字典推导式
d = {key:value for (key,value) in iterable}
7.请反转字符串 "aStr"?
print("aStr"[::-1])
8.将字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4"，处理成字典 {k:1,k1:2,...}
str1 = "k:1|k1:2|k2:3|k3:4"
def str2dict(str1):
dict1 = {}
for iterms in str1.split('|'):
key,value = iterms.split(':')
dict1[key] = value
return dict1
#字典推导式
d = {k:int(v) for t in str1.split("|") for k, v in (t.split(":"), )}
9.请按alist中元素的age由大到小排序
alist = [{'name':'a','age':20},{'name':'b','age':30},{'name':'c','age':25}]
def sort_by_age(list1):
return sorted(alist,key=lambda x:x['age'],reverse=True)
10.下面代码的输出结果将是什么？
list = ['a','b','c','d','e']
print(list[10:])
代码将输出[],不会产生IndexError错误，就像所期望的那样，尝试用超出成员的个数的index来获取某个列表的成员。例如，尝试获取list[10]和之后的成员，会导致IndexError。然而，尝试获取列表的切片，开始的index超过了成员个数不会产生IndexError，而是仅仅返回一个空列表。这成为特别让人恶心的疑难杂症，因为运行的时候没有错误产生，导致Bug很难被追踪到。
11.写一个列表生成式，产生一个公差为11的等差数列
print([x*11 for x in range(10)])
12.给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不同的元素？
list1 = [1,2,3]
list2 = [3,4,5]
set1 = set(list1)
set2 = set(list2)
print(set1 & set2)
print(set1 ^ set2)
13.请写出一段python代码实现删除list里面的重复元素？
l1 = ['b','c','d','c','a','a']
l2 = list(set(l1))
print(l2)
用list类的sort方法:
l1 = ['b','c','d','c','a','a']
l2 = list(set(l1))
l2.sort(key=l1.index)
print(l2)
也可以这样写:
l1 = ['b','c','d','c','a','a']
l2 = sorted(set(l1),key=l1.index)
print(l2)
也可以用遍历：
l1 = ['b','c','d','c','a','a']
l2 = []
for i in l1:
if not i in l2:
l2.append(i)
print(l2)
14.给定两个list A，B ,请用找出A，B中相同与不同的元素
A,B 中相同元素： print(set(A)&set(B))
A,B 中不同元素: print(set(A)^set(B))
企业面试题
15.python新式类和经典类的区别？
a. 在python里凡是继承了object的类，都是新式类
b. Python3里只有新式类
c. Python2里面继承object的是新式类，没有写父类的是经典类
d. 经典类目前在Python里基本没有应用
e. 保持class与type的统一对新式类的实例执行a.__class__与type(a)的结果是一致的，对于旧式类来说就不一样了。
f.对于多重继承的属性搜索顺序不一样新式类是采用广度优先搜索，旧式类采用深度优先搜索。
16.python中内置的数据结构有几种？
a. 整型 int、 长整型 long、浮点型 float、 复数 complex
b. 字符串 str、 列表 list、 元祖 tuple
c. 字典 dict 、 集合 set
d. Python3 中没有 long，只有无限精度的 int
17.python如何实现单例模式?请写出两种实现方式?
第一种方法:使用装饰器
def singleton(cls):
instances = {}
def wrapper(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return wrapper
@singleton
class Foo(object):
pass
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print(foo1 is foo2) # True
第二种方法：使用基类 New 是真正创建实例对象的方法，所以重写基类的new 方法，以此保证创建对象的时候只生成一个实例
class Singleton(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
class Foo(Singleton):
pass
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print(foo1 is foo2) # True
第三种方法：元类，元类是用于创建类对象的类，类对象创建实例对象时一定要调用call方法，因此在调用call时候保证始终只创建一个实例即可，type是python的元类
class Singleton(type):
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance
# Python2
class Foo(object):
__metaclass__ = Singleton
# Python3
class Foo(metaclass=Singleton):
pass
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print(foo1 is foo2) # True
18.反转一个整数，例如-123 --> -321
class Solution(object):
def reverse(self,x):
if -10<x<10:
return x
str_x = str(x)
if str_x[0] !="-":
str_x = str_x[::-1]
x = int(str_x)
else:
str_x = str_x[1:][::-1]
x = int(str_x)
x = -x
return x if -2147483648<x<2147483647 else 0
if __name__ == '__main__':
s = Solution()
reverse_int = s.reverse(-120)
print(reverse_int)
19.设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件
第一种方法：
import os
def get_files(dir,suffix):
res = []
for root,dirs,files in os.walk(dir):
for filename in files:
name,suf = os.path.splitext(filename)
if suf == suffix:
res.append(os.path.join(root,filename))
print(res)
get_files("./",'.pyc')
第二种方法：
import os
def pick(obj):
if obj.endswith(".pyc"):
print(obj)
def scan_path(ph):
file_list = os.listdir(ph)
for obj in file_list:
if os.path.isfile(obj):
pick(obj)
elif os.path.isdir(obj):
scan_path(obj)
if __name__=='__main__':
path = input('输入目录')
scan_path(path)
第三种方法
from glob import iglob
def func(fp, postfix):
for i in iglob(f"{fp}/**/*{postfix}", recursive=True):
print(i)
if __name__ == "__main__":
postfix = ".pyc"
func("K:\Python_script", postfix)
20.一行代码实现1-100之和
count = sum(range(0,101))
print(count)
21.Python-遍历列表时删除元素的正确做法
遍历在新在列表操作，删除时在原来的列表操作
a = [1,2,3,4,5,6,7,8]
print(id(a))
print(id(a[:]))
for i in a[:]:
if i>5:
pass
else:
a.remove(i)
print(a)
print('-----------')
print(id(a))
#filter
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
b = filter(lambda x: x>5,a)
print(list(b))
列表解析
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
b = [i for i in a if i>5]
print(b)
倒序删除 因为列表总是‘向前移’，所以可以倒序遍历，即使后面的元素被修改了，还没有被遍历的元素和其坐标还是保持不变的
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
print(id(a))
for i in range(len(a)-1,-1,-1):
if a[i]>5:
pass
else:
a.remove(a[i])
print(id(a))
print('-----------')
print(a)
22.字符串的操作题目
全字母短句 PANGRAM 是包含所有英文字母的句子，比如：A QUICK BROWN FOX JUMPS OVER THE LAZY DOG. 定义并实现一个方法 get_missing_letter, 传入一个字符串采纳数，返回参数字符串变成一个 PANGRAM 中所缺失的字符。应该忽略传入字符串参数中的大小写，返回应该都是小写字符并按字母顺序排序（请忽略所有非 ACSII 字符）
下面示例是用来解释，双引号不需要考虑:
(0)输入: "A quick brown for jumps over the lazy dog"
返回： ""
(1)输入: "A slow yellow fox crawls under the proactive dog"
返回: "bjkmqz"
(2)输入: "Lions, and tigers, and bears, oh my!"
返回: "cfjkpquvwxz"
(3)输入: ""
返回："abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
def get_missing_letter(a):
s1 = set("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
s2 = set(a.lower())
ret = "".join(sorted(s1-s2))
return ret
print(get_missing_letter("python"))
# other ways to generate letters
# range("a", "z")
# 方法一:
import string
letters = string.ascii_lowercase
# 方法二:
letters = "".join(map(chr, range(ord('a'), ord('z') + 1)))
23.可变类型和不可变类型
1,可变类型有list,dict.不可变类型有string，number,tuple.
2,当进行修改操作时，可变类型传递的是内存中的地址，也就是说，直接修改内存中的值，并没有开辟新的内存。
3,不可变类型被改变时，并没有改变原内存地址中的值，而是开辟一块新的内存，将原地址中的值复制过去，对这块新开辟的内存中的值进行操作。
24.is和==有什么区别？
is：比较的是两个对象的id值是否相等，也就是比较俩对象是否为同一个实例对象。是否指向同一个内存地址
== ： 比较的两个对象的内容/值是否相等，默认会调用对象的eq()方法
25.求出列表所有奇数并构造新列表
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
res = [ i for i in a if i%2==1]
print(res)
26.用一行python代码写出1+2+3+10248
from functools import reduce
#1.使用sum内置求和函数
num = sum([1,2,3,10248])
print(num)
#2.reduce 函数
num1 = reduce(lambda x,y :x+y,[1,2,3,10248])
print(num1)
27.Python中变量的作用域？（变量查找顺序)
函数作用域的LEGB顺序
1.什么是LEGB?
L： local 函数内部作用域
E: enclosing 函数内部与内嵌函数之间
G: global 全局作用域
B： build-in 内置作用
python在函数里面的查找分为4种，称之为LEGB，也正是按照这是顺序来查找的
28.字符串 "123" 转换成 123，不使用内置api，例如 int()
方法一： 利用 str 函数
def atoi(s):
num = 0
for v in s:
for j in range(10):
if v == str(j):
num = num * 10 + j
return num
方法二： 利用 ord 函数
def atoi(s):
num = 0
for v in s:
num = num * 10 + ord(v) - ord('0')
return num
方法三: 利用 eval 函数
def atoi(s):
num = 0
for v in s:
t = "%s * 1" % v
n = eval(t)
num = num * 10 + n
return num
方法四: 结合方法二，使用 reduce，一行解决
from functools import reduce
def atoi(s):
return reduce(lambda num, v: num * 10 + ord(v) - ord('0'), s, 0)
29.Given an array of integers
给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。示例:给定nums = [2,7,11,15],target=9 因为 nums[0]+nums[1] = 2+7 =9,所以返回[0,1]
class Solution:
def twoSum(self,nums,target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
d = {}
size = 0
while size < len(nums):
if target-nums[size] in d:
if d[target-nums[size]] <size:
return [d[target-nums[size]],size]
else:
d[nums[size]] = size
size = size +1
solution = Solution()
list = [2,7,11,15]
target = 9
nums = solution.twoSum(list,target)
print(nums)
class Solution(object):
def twoSum(self, nums, target):
for i in range(len(nums)):
num = target - nums[i]
if num in nums[i+1:]:
return [i, nums.index(num,i+1)]
给列表中的字典排序：假设有如下list对象，alist=[{"name":"a","age":20},{"name":"b","age":30},{"name":"c","age":25}],将alist中的元素按照age从大到小排序 alist=[{"name":"a","age":20},{"name":"b","age":30},{"name":"c","age":25}]
alist_sort = sorted(alist,key=lambda e: e.__getitem__('age'),reverse=True)
30.python代码实现删除一个list里面的重复元素
def distFunc1(a):
"""使用集合去重"""
a = list(set(a))
print(a)
def distFunc2(a):
"""将一个列表的数据取出放到另一个列表中，中间作判断"""
list = []
for i in a:
if i not in list:
list.append(i)
#如果需要排序的话用sort
list.sort()
print(list)
def distFunc3(a):
"""使用字典"""
b = {}
b = b.fromkeys(a)
c = list(b.keys())
print(c)
if __name__ == "__main__":
a = [1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
distFunc1(a)
distFunc2(a)
distFunc3(a)
31.统计一个文本中单词频次最高的10个单词？
import re
# 方法一
def test(filepath):
distone = {}
with open(filepath) as f:
for line in f:
line = re.sub("\W+", " ", line)
lineone = line.split()
for keyone in lineone:
if not distone.get(keyone):
distone[keyone] = 1
else:
distone[keyone] += 1
num_ten = sorted(distone.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)[:10]
num_ten =[x[0] for x in num_ten]
return num_ten
# 方法二
# 使用 built-in 的 Counter 里面的 most_common
import re
from collections import Counter
def test2(filepath):
with open(filepath) as f:
return list(map(lambda c: c[0], Counter(re.sub("\W+", " ", f.read()).split()).most_common(10)))
32.请写出一个函数满足以下条件
该函数的输入是一个仅包含数字的list,输出一个新的list，其中每一个元素要满足以下条件：
1、该元素是偶数
2、该元素在原list中是在偶数的位置(index是偶数)
def num_list(num):
return [i for i in num if i %2 ==0 and num.index(i)%2==0]
num = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = num_list(num)
print(result)
33.使用单一的列表生成式来产生一个新的列表
该列表只包含满足以下条件的值，元素为原始列表中偶数切片
list_data = [1,2,5,8,10,3,18,6,20]
res = [x for x in list_data[::2] if x %2 ==0]
print(res)
34.用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
[x * x for x in range(1,11)]
35.输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？
import datetime
y = int(input("请输入4位数字的年份:"))
m = int(input("请输入月份:"))
d = int(input("请输入是哪一天"))
targetDay = datetime.date(y,m,d)
dayCount = targetDay - datetime.date(targetDay.year -1,12,31)
print("%s是 %s年的第%s天。"%(targetDay,y,dayCount.days))
36.两个有序列表，l1,l2，对这两个列表进行合并不可使用extend
def loop_merge_sort(l1,l2):
tmp = []
while len(l1)>0 and len(l2)>0:
if l1[0] <l2[0]:
tmp.append(l1[0])
del l1[0]
else:
tmp.append(l2[0])
del l2[0]
while len(l1)>0:
tmp.append(l1[0])
del l1[0]
while len(l2)>0:
tmp.append(l2[0])
del l2[0]
return tmp
37.给定一个任意长度数组，实现一个函数
让所有奇数都在偶数前面，而且奇数升序排列，偶数降序排序，如字符串'1982376455',变成'1355798642'
# 方法一
def func1(l):
if isinstance(l, str):
l = [int(i) for i in l]
l.sort(reverse=True)
for i in range(len(l)):
if l[i] % 2 > 0:
l.insert(0, l.pop(i))
print(''.join(str(e) for e in l))
# 方法二
def func2(l):
print("".join(sorted(l, key=lambda x: int(x) % 2 == 0 and 20 - int(x) or int(x))))
38.写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数
def find_second_large_num(num_list):
"""
找出数组第2大的数字
"""
# 方法一
# 直接排序，输出倒数第二个数即可
tmp_list = sorted(num_list)
print("方法一\nSecond_large_num is :", tmp_list[-2])
# 方法二
# 设置两个标志位一个存储最大数一个存储次大数
# two 存储次大值，one 存储最大值，遍历一次数组即可，先判断是否大于 one，若大于将 one 的值给 two，将 num_list[i] 的值给 one，否则比较是否大于two，若大于直接将 num_list[i] 的值给two，否则pass
one = num_list[0]
two = num_list[0]
for i in range(1, len(num_list)):
if num_list[i] > one:
two = one
one = num_list[i]
elif num_list[i] > two:
two = num_list[i]
print("方法二\nSecond_large_num is :", two)
# 方法三
# 用 reduce 与逻辑符号 (and, or)
# 基本思路与方法二一样，但是不需要用 if 进行判断。
from functools import reduce
num = reduce(lambda ot, x: ot[1] < x and (ot[1], x) or ot[0] < x and (x, ot[1]) or ot, num_list, (0, 0))[0]
print("方法三\nSecond_large_num is :", num)
if __name__ == '__main___':
num_list = [34, 11, 23, 56, 78, 0, 9, 12, 3, 7, 5]
find_second_large_num(num_list)
39.阅读一下代码他们的输出结果是什么？
def multi():
return [lambda x : i*x for i in range(4)]
print([m(3) for m in multi()])
正确答案是[9,9,9,9]，而不是[0,3,6,9]产生的原因是Python的闭包的后期绑定导致的，这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找的，因为，最后函数被调用的时候，for循环已经完成, i 的值最后是3,因此每一个返回值的i都是3,所以最后的结果是[9,9,9,9]
40.统计一段字符串中字符出现的次数
# 方法一
def count_str(str_data):
"""定义一个字符出现次数的函数"""
dict_str = {}
for i in str_data:
dict_str[i] = dict_str.get(i, 0) + 1
return dict_str
dict_str = count_str("AAABBCCAC")
str_count_data = ""
for k, v in dict_str.items():
str_count_data += k + str(v)
print(str_count_data)
# 方法二
from collections import Counter
print("".join(map(lambda x: x[0] + str(x[1]), Counter("AAABBCCAC").most_common())))
41.super函数的具体用法和场景
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c08/p07_calling_method_on_parent_class.html
