Python基礎(chǔ)面試題

1、 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有哪些

• 整數(shù)（int）
• 浮點(diǎn)（float）
• 字符串（str）
• 布爾（bool）
• 列表（list）
• 元組（tuple）
• 字典（dict）
• 集合（set）

2、Python 中列表和元組的區(qū)別是什么？元組是不是真的不可變？

• 列表：list 是可變類(lèi)型、數(shù)據(jù)可以動(dòng)態(tài)變化
• 元組：是不可變類(lèi)型，大小固定

3、什么是生成器和迭代器？它們之間有什么區(qū)別？

迭代器

作用：簡(jiǎn)化循環(huán)的代碼并可以節(jié)約內(nèi)存

是一個(gè)可以記住遍歷的位置的對(duì)象。迭代器對(duì)象從集合的第一個(gè)元素開(kāi)始訪問(wèn)，直到所有的元素被訪問(wèn)完結(jié)束。迭代器只能往前不會(huì)后退

迭代器有兩個(gè)基本的方法：iter() 和 next()。

生成器

作用：節(jié)約大量?jī)?nèi)存

使用了 yield 的函數(shù)被稱(chēng)為生成器、生成器是一個(gè)返回迭代器的函數(shù)，只能用于迭代操作，更簡(jiǎn)單點(diǎn)理解生成器就是一個(gè)迭代器

原理：在調(diào)用生成器運(yùn)行的過(guò)程中，每次遇到 yield 時(shí)函數(shù)會(huì)暫停并保存當(dāng)前所有的運(yùn)行信息，返回 yield 的值, 并在下一次執(zhí)行 next() 方法時(shí)從當(dāng)前位置繼續(xù)運(yùn)行

4、什么是閉包？裝飾器又是什么？裝飾器有什么作用？你用過(guò)裝飾器嗎？請(qǐng)寫(xiě)一個(gè)裝飾器的例子

閉包是指Python中將組成函數(shù)的語(yǔ)言和這些語(yǔ)言的執(zhí)行環(huán)境打包到一起所得到的對(duì)象

裝飾器是一種增加函數(shù)或類(lèi)功能的簡(jiǎn)單方法，它可以快速給不同的函數(shù)或類(lèi)插入相同的功能。語(yǔ)法：“@裝飾器名”加在函數(shù)之前例：

5、什么是匿名函數(shù)，用匿名函數(shù)有什么好處？

匿名函數(shù)：使用lambda創(chuàng)建的函數(shù)，所謂匿名，意即不再使用 def 語(yǔ)句這樣標(biāo)準(zhǔn)的形式定義一個(gè)函數(shù)。

好處：

1、使用Python寫(xiě)一些執(zhí)行腳本時(shí)，使用lambda可以省去定義函數(shù)的過(guò)程，讓代碼更加精簡(jiǎn)。

2、對(duì)于一些抽象的，不會(huì)別的地方再?gòu)?fù)用的函數(shù)，有時(shí)候給函數(shù)起個(gè)名字也是個(gè)難題，使用lambda不需要考慮命名的問(wèn)題。

3、使用lambda在某些時(shí)候讓代碼更容易理解。

應(yīng)用場(chǎng)景：經(jīng)常與一些內(nèi)置函數(shù)相結(jié)合使用，比如說(shuō)map()、filter()、sorted()、reduce()等

表達(dá)式格式：lambda 參數(shù)列表: lambda體

案例：

frame.applymap(lambda x: '%.2f' % x)
frame.apply(lambda x: x.max() - x.min())

6、如何提高 Python 的運(yùn)行效率嗎

使用生成器優(yōu)化內(nèi)存

循環(huán)的優(yōu)化：多個(gè)if elif條件判斷，可以把最有可能先發(fā)生的條件放到前面寫(xiě)，這樣可以減少程序判斷的次數(shù)，提高效率

優(yōu)化算法時(shí)間：算法的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)程序的執(zhí)行效率影響最大，在Python中可以通過(guò)選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化時(shí)間復(fù)雜度，如list和set查找某一個(gè)元素的時(shí)間復(fù)雜度分別是O(n)和O(1)

7、用過(guò)類(lèi)嗎？知道繼承嗎？請(qǐng)寫(xiě)一個(gè)例子，用到繼承。

繼承：指通過(guò)獲取父對(duì)象的屬性和能力，再加上自定義的屬性和能力而成為一個(gè)對(duì)象的子對(duì)象或一個(gè)類(lèi)的子類(lèi)。

重寫(xiě)：方法名取一樣，方法重寫(xiě)

8、深拷貝和淺拷貝

• 淺拷貝，改變?cè)紝?duì)象中為可變類(lèi)型的元素的值，會(huì)同時(shí)影響拷貝對(duì)象；改變?cè)紝?duì)象中為不可變類(lèi)型的元素的值，不會(huì)響拷貝對(duì)象。
• 深拷貝，除了頂層拷貝，還對(duì)子元素也進(jìn)行了拷貝。經(jīng)過(guò)深拷貝后，原始對(duì)象和拷貝對(duì)象所有的可變?cè)氐刂范紱](méi)有相同的了

9、列舉8個(gè)常用模塊都有那些？

os模塊：提供了不少與操作系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的函數(shù).

sys模塊：通用工具腳本經(jīng)常調(diào)用命令行參數(shù).

re模塊：為高級(jí)字符串處理提供了正則表達(dá)式工具。對(duì)于復(fù)雜的匹配和處理，正則表達(dá)式提供了簡(jiǎn)潔、優(yōu)化的解決方案:

random模塊：提供了生成隨機(jī)數(shù)的工具。

json模塊：提供Python解析json數(shù)據(jù)的方法，和python格式相互轉(zhuǎn)化的方法

time模塊：python中用于處理時(shí)間的模塊

logging模塊：python中關(guān)于日志處理的模塊

xml模塊：python爬蟲(chóng)中用于定位html標(biāo)簽的模塊

10、Python垃圾回收機(jī)制？（知道即可）

python采用的是引用計(jì)數(shù)機(jī)制為主，標(biāo)記-清除和分代收集(隔代回收、分代回收)兩種機(jī)制為輔的策略

計(jì)數(shù)機(jī)制：Python的GC模塊主要運(yùn)用了引用計(jì)數(shù)來(lái)跟蹤和回收垃圾。在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，還可以通過(guò)“標(biāo)記-清除”解決容器對(duì)象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用的問(wèn)題。通過(guò)分代回收以空間換取時(shí)間進(jìn)一步提高垃圾回收的效率。

標(biāo)記-清除：：標(biāo)記-清除的出現(xiàn)打破了循環(huán)引用，也就是它只關(guān)注那些可能會(huì)產(chǎn)生循環(huán)引用的對(duì)象 缺點(diǎn)：該機(jī)制所帶來(lái)的額外操作和需要回收的內(nèi)存塊成正比。

隔代回收 原理：將系統(tǒng)中的所有內(nèi)存塊根據(jù)其存活時(shí)間劃分為不同的集合，每一個(gè)集合就成為一個(gè)“代”，垃圾收集的頻率隨著“代”的存活時(shí)間的增大而減小。也就是說(shuō)，活得越長(zhǎng)的對(duì)象，就越不可能是垃圾，就應(yīng)該減少對(duì)它的垃圾收集頻率。那么如何來(lái)衡量這個(gè)存活時(shí)間：通常是利用幾次垃圾收集動(dòng)作來(lái)衡量，如果一個(gè)對(duì)象經(jīng)過(guò)的垃圾收集次數(shù)越多，可以得出：該對(duì)象存活時(shí)間就越長(zhǎng)。

到此這篇關(guān)于十道Python面試最常問(wèn)到的問(wèn)題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)十道Python面試題內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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