python经典面试题：想找工作？这些面试题你会了吗？
前言
什么？你要去找工作？先别急着找工作，先把下面的python面试题先给看了吧，不然你就只是去面试而不是找工作。话说不打没准备的仗，下面这些基本的面试题都不会你怎么可能找到工作呢？还是先把下面的东西
1、Python如何实现单例模式？
Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式：
class Singleton(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict) cls.instance = None def __call__(cls, *args, **kw): if cls.instance is None: cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw) return cls.instance class MyClass(object): __metaclass__ = Singleton print MyClass() print MyClass()
使用decorator来实现单例模式
def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass:
…
2：什么是lambda函数？
Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下：labmda 参数：表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：
>>> g = lambda x, y: x*y >>> g(3,4) 12 >>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z >>> g(1) 1 >>> g(3, 4, 7) 14
也能够直接使用lambda函数，不把它赋值给变量：
>>> (lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6) 14
如果你的函数非常简单，只有一个表达式，不包含命令，可以考虑lambda函数。否则，你还是定义函数才对，毕竟函数没有这么多限制。
3：Python是如何进行类型转换的？
Python提供了将变量或值从一种类型转换成另一种类型的内置函数。int函数能够将符合数学格式数字型字符串转换成整数。否则，返回错误信息。
>>> int(”34″) 34 >>> int(”1234ab”) #不能转换成整数 ValueError: invalid literal for int(): 1234ab
函数int也能够把浮点数转换成整数，但浮点数的小数部分被截去。
>>> int(34.1234) 34 >>> int(-2.46) -2
函数°oat将整数和字符串转换成浮点数：
>>> float(”12″) 12.0 >>> float(”1.111111″) 1.111111
函数str将数字转换成字符：
>>> str(98) ‘98′ >>> str(”76.765″) ‘76.765′
整数1和浮点数1.0在python中是不同的。虽然它们的值相等的，但却属于不同的类型。这两个数在计算机的存储形式也是不一样。
4：Python如何定义一个函数
函数的定义形式如下：
def <name>(arg1, arg2,… argN): <statements>
函数的名字也必须以字母开头，可以包括下划线“ ”,但不能把Python的关键字定义成函数的名字。函数内的语句数量是任意的，每个语句至少有一个空格的缩进，以表示此语句属于这个函数的。缩进结束的地方，函数自然结束。
下面定义了一个两个数相加的函数：
>>> def add(p1, p2): print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2 >>> add(1, 2) 1 + 2 = 3
函数的目的是把一些复杂的操作隐藏，来简化程序的结构，使其容易阅读。函数在调用前，必须先定义。也可以在一个函数内部定义函数，内部函数只有在外部函数调用时才能够被执行。程序调用函数时，转到函数内部执行函数内部的语句，函数执行完毕后，返回到它离开程序的地方，执行程序的下一条语句。
5：Python是如何进行内存管理的？
Python的内存管理是由Python得解释器负责的，开发人员可以从内存管理事务中解放出来，致力于应用程序的开发，这样就使得开发的程序错误更少，程序更健壮，开发周期更短
6：如何反序的迭代一个序列？
how do I iterate over a sequence in reverse order
如果是一个list, 最快的解决方案是：
list.reverse() try: for x in list: “do something with x” finally: list.reverse()
如果不是list, 最通用但是稍慢的解决方案是：
for i in range(len(sequence)-1, -1, -1): x = sequence[i] <do something with x>
7：Python里面如何实现tuple和list的转换？
函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变，排序也不变。
例如，tuple([1,2,3])返回(1,2,3), tuple(’abc’)返回(’a’.’b',’c').如果参数已经是一个tuple的话，函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象，所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。
函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变，排序也不变。
例如 list([1,2,3])返回(1,2,3), list(’abc’)返回['a', 'b', 'c']。如果参数是一个list, 她会像set[:]一样做一个拷贝
8：Python面试题：请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素
可以先把list重新排序，然后从list的最后开始扫描，代码如下：
if List: List.sort() last = List[-1] for i in range(len(List)-2, -1, -1): if last==List[i]: del List[i] else: last=List[i]
9：Python文件操作的面试题
- 如何用Python删除一个文件？
- 使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);
- Python如何copy一个文件？
- shutil模块有一个copyfile函数可以实现文件拷贝
10：Python里面如何生成随机数？
标准库random实现了一个随机数生成器，实例代码如下：
import random random.random()
它会返回一个随机的0和1之间的浮点数
11：如何用Python来发送邮件？
可以使用smtplib标准库。
以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。
import sys, smtplib fromaddr = raw_input(”From: “) toaddrs = raw_input(”To: “).split(’,') print “Enter message, end with ^D:” msg = ” while 1: line = sys.stdin.readline() if not line: break msg = msg + line # 发送邮件部分 server = smtplib.SMTP(’localhost’) server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg) server.quit()
12：Python里面如何拷贝一个对象？
一般来说可以使用copy.copy()方法或者copy.deepcopy()方法，几乎所有的对象都可以被拷贝
一些对象可以更容易的拷贝，Dictionaries有一个copy方法：
newdict = olddict.copy()
13：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？
有，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coding standard检查。
14：如何在一个function里面设置一个全局的变量？
解决方法是在function的开始插入一个global声明：
def f() global x
15：用Python匹配HTML tag的时候，<.>和<.?>有什么区别？
当重复匹配一个正则表达式时候， 例如<.*>, 当程序执行匹配的时候，会返回最大的匹配值
例如：
import re s = ‘<html><head><title>Title</title>’ print(re.match(’<.*>’, s).group())
会返回一个匹配而不是
而
import re s = ‘<html><head><title>Title</title>’ print(re.match(’<.*?>’, s).group())
则会返回
<.>这种匹配称作贪心匹配 <.?>称作非贪心匹配
16：Python里面search()和match()的区别？
match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配， search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none
例如：
print(re.match(’super’, ’superstition’).span())
会返回(0, 5)
而
print(re.match(’super’, ‘insuperable’))
则返回None
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：
print(re.search(’super’, ’superstition’).span())
返回(0, 5)
print(re.search(’super’, ‘insuperable’).span())
返回(2, 7)
17：如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？
可以使用sub()方法来进行查询和替换，sub方法的格式为：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
例子：
import re p = re.compile(’(blue|white|red)’) print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’)) print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))
输出：
colour socks and colour shoes colour socks and red shoes
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
例如：
import re p = re.compile(’(blue|white|red)’) print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’)) print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))
输出
(’colour socks and colour shoes’, 2) (’colour socks and red shoes’, 1)
18：介绍一下except的用法和作用？
Python的except用来捕获所有异常， 因为Python里面的每次错误都会抛出 一个异常，所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。
一下是使用except的一个例子：
try: foo = opne(”file”) #open被错写为opne except: sys.exit(”could not open file!”)
因为这个错误是由于open被拼写成opne而造成的，然后被except捕获，所以debug程序的时候很容易不知道出了什么问题
下面这个例子更好点：
try: foo = opne(”file”) # 这时候except只捕获IOError except IOError: sys.exit(”could not open file”)
19：Python中pass语句的作用是什么？
pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作，比如：
while False: pass
pass通常用来创建一个最简单的类：
class MyEmptyClass: pass
pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO，提醒实现相应的实现，比如：
def initlog(*args): pass #please implement this
20：介绍一下Python下range()函数的用法？
如果需要迭代一个数字序列的话，可以使用range()函数，range()函数可以生成等差级数。
如例：
for i in range(5) print(i)
这段代码将输出0, 1, 2, 3, 4五个数字
range(10)会产生10个值， 也可以让range()从另外一个数字开始，或者定义一个不同的增量，甚至是负数增量
range(5, 10)从5到9的五个数字
range(0, 10, 3) 增量为三， 包括0,3,6,9四个数字
range(-10, -100, -30) 增量为-30， 包括-10, -40, -70
可以一起使用range()和len()来迭代一个索引序列
例如：
a = ['Nina', 'Jim', 'Rainman', 'Hello'] for i in range(len(a)): print(i, a[i])
21：有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，
无序；要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source
拿出最大元素Big，次大的元素Small
在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min
将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。
Python代码
def mean( sorted_list ): if not sorted_list: return (([],[])) big = sorted_list[-1] small = sorted_list[-2] big_list, small_list = mean(sorted_list[:-2]) big_list.append(small) small_list.append(big) big_list_sum = sum(big_list) small_list_sum = sum(small_list) if big_list_sum > small_list_sum: return ( (big_list, small_list)) else: return (( small_list, big_list)) tests = [ [1,2,3,4,5,6,700,800], [10001,10000,100,90,50,1], range(1, 11), [12312, 12311, 232, 210, 30, 29, 3, 2, 1, 1] ] for l in tests: l.sort() print print “Source List: ”, l l1,l2 = mean(l) print “Result List: ”, l1, l2 print “Distance: ”, abs(sum(l1)-sum(l2)) print ‘-*’*40
输出结果
Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800] Result List: [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700] Distance: 99 -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* Source List: [1, 50, 90, 100, 10000, 10001] Result List: [50, 90, 10000] [1, 100, 10001] Distance: 38 -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] Result List: [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9] Distance: 1 -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* Source List: [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312] Result List: [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312] Distance: 21 -*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
结尾
祝愿每个看完的人都能找到期望的工作
最后，致敬正在奋斗的你们！！！！
