很基础，也很值得回顾
18. Python如何实现单例模式？其他23种设计模式python如何实现？
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：
1.
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()
2. 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:
…
19. 华为一道编程
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。
1. 将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source
2. 拿出最大元素Big，次大的元素Small
3. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min
4. 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 “Source List:\t”,l
l1,l2 = mean(l)
print “Result List:\t”,l1, l2
print “Distance:\t”,abs(sum(l1)-sum(l2))
print ‘-*’*40
输出结果
Python代码
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
20. python程序中文输出问题怎么解决？
方法一：
用encode和decode
如：
import os.path
import xlrd,sys
Filename=’/home/tom/Desktop/1234.xls’
if not os.path.isfile(Filename):
raise NameError,”%s is not a valid filename”%Filename
bk=xlrd.open_workbook(Filename)
shxrange=range(bk.nsheets)
print shxrange
for x in shxrange:
p=bk.sheets()[x].name.encode(‘utf-8′)
print p.decode(‘utf-8′)
方法二：
在文件开头加上
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8′)这2行，再试着运行一下
字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode编码（encode）成另一种编码。
decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode('gb2312')，表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。
encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode('gb2312')，表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。
因此，转码的时候一定要先搞明白，字符串str是什么编码，然后decode成unicode，然后再encode成其他编码
代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码一致。
如：s='中文'
如果是在utf8的文件中，该字符串就是utf8编码，如果是在gb2312的文件中，则其编码为gb2312。这种情况下，要进行编码转换，都需要先用decode方法将其转换成unicode编码，再使用encode方法将其转换成其他编码。通常，在没有指定特定的编码方式时，都是使用的系统默认编码创建的代码文件。
如果字符串是这样定义：s=u'中文'
则该字符串的编码就被指定为unicode了，即python的内部编码，而与代码文件本身的编码无关。因此，对于这种情况做编码转换，只需要直接使用encode方法将其转换成指定编码即可。
如果一个字符串已经是unicode了，再进行解码则将出错，因此通常要对其编码方式是否为unicode进行判断：
isinstance(s,unicode) #用来判断是否为unicode
用非unicode编码形式的str来encode会报错
如何获得系统的默认编码？
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import sys
print sys.getdefaultencoding()
该段程序在英文WindowsXP上输出为：ascii
21. python代码得到列表list的交集与差集
交集
b1=[1,2,3]
b2=[2,3,4]
b3 = [val for val in b1if val in b2]
print b3
差集
b1=[1,2,3]
b2=[2,3,4]
b3 = [val for val in b1 if val not in b2]
print b3
差集实例
———-
#/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
f =open(‘C:\diff_dealer\excel.txt’)
excel = f.readlines()
f.close()
f= open(‘C:\diff_dealer\db.txt’)
db = f.readlines()
diff = [val for val in db if val not in excel]
f.close()
f =open(‘C:\diff_dealer\diff.txt’, ‘w’)
f.writelines(diff)
f.close()
print diff
22. 写一个简单的python socket编程
python 编写server的步骤：
1第一步是创建socket对象。调用socket构造函数。如：
socket = socket.socket(family, type )
family参数代表地址家族，可为AF_INET或AF_UNIX。AF_INET家族包括Internet地址，AF_UNIX家族用于同一台机器上的进程间通信。
type参数代表套接字类型，可为SOCK_STREAM(流套接字)和SOCK_DGRAM(数据报套接字)。
2.第二步是将socket绑定到指定地址。这是通过socket对象的bind方法来实现的：
socket.bind( address )由AF_INET所创建的套接字，address地址必须是一个双元素元组，格式是(host,port)。host代表主机，port代表端口号。如果端口号正在使用、主机名不正确或端口已被保留，bind方法将引发socket.error异常。
3.第三步是使用socket套接字的listen方法接收连接请求。
socket.listen( backlog )
backlog指定最多允许多少个客户连接到服务器。它的值至少为1。收到连接请求后，这些请求需要排队，如果队列满，就拒绝请求。
4.第四步是服务器套接字通过socket的accept方法等待客户请求一个连接。
connection, address =socket.accept()
调用accept方法时，socket会时入“waiting”状态。客户请求连接时，方法建立连接并返回服务器。accept方法返回一个含有两个元素的元组(connection,address)。第一个元素connection是新的socket对象，服务器必须通过它与客户通信；第二个元素address是客户的Internet地址。
5. 第五步是处理阶段，服务器和客户端通过send和recv方法通信(传输数据)。服务器调用send，并采用字符串形式向客户发送信息。send方法返回已发送的字符个数。服务器使用recv方法从客户接收信息。调用recv 时，服务器必须指定一个整数，它对应于可通过本次方法调用来接收的最大数据量。recv方法在接收数据时会进入“blocked”状态，最后返回一个字符串，用它表示收到的数据。如果发送的数据量超过了recv所允许的，数据会被截短。多余的数据将缓冲于接收端。以后调用recv时，多余的数据会从缓冲区删除(以及自上次调用recv以来，客户可能发送的其它任何数据)。
6. 传输结束，服务器调用socket的close方法关闭连接。
python编写client的步骤：
1. 创建一个socket以连接服务器：socket= socket.socket( family, type )
2.使用socket的connect方法连接服务器。对于AF_INET家族,连接格式如下：
socket.connect((host,port) )
host代表服务器主机名或IP，port代表服务器进程所绑定的端口号。如连接成功，客户就可通过套接字与服务器通信，如果连接失败，会引发socket.error异常。
3. 处理阶段，客户和服务器将通过send方法和recv方法通信。
4. 传输结束，客户通过调用socket的close方法关闭连接。
下面给个简单的例子：
server.py
if __name__ =='__main__':
import socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(('localhost',8001))
sock.listen(5)
while True:
connection,address =sock.accept()
try:
connection.settimeout(5)
buf =connection.recv(1024)
if buf == '1':
connection.send('welcometo server!')
else:
connection.send('pleasego out!')
except socket.timeout:
print 'time out'
connection.close()
client.py
python 代码
if __name__ =='__main__':
import socket
sock =socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect(('localhost',8001))
import time
time.sleep(2)
sock.send('1')
print sock.recv(1024)
sock.close()
在终端运行server.py，然后运行clien.py，会在终端打印“welcometo server!"。如果更改client.py的sock.
23. Python文件操作的面试题
1. 如何用Python删除一个文件？
使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);
2. 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
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：
1.
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()
2. 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？howdo 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
1. 如何用Python删除一个文件？
使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);
2. 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
14：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。
1. 将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source
2. 拿出最大元素Big，次大的元素Small
3. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min
4. 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 “Source List:\t”, l
l1,l2 = mean(l)
print “Result List:\t”, l1, l2
print “Distance:\t”, abs(sum(l1)-sum(l2))
print ‘-*’*40
输出结果
Python代码
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
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
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<html><head><title>Title</title>而不是<html>
而
import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(’<.*?>’, s).group())
则会返回<html>
<.*>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])
