Python面试宝典-【千锋教育】面试宝典

Python基础 文件操作 1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10K 2.补充缺失的代码 模块与包 3.输入日期， 判断这一天是这一年的第几天？ 4.打乱一个排好序的list对象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? 6.字典推导式 7.请反转字符串 "aStr"? 8.将字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4"，处理成字典 {k:1,k1:2,...} 9.请按alist中元素的age由大到小排序 10.下面代码的输出结果将是什么？ 11.写一个列表生成式，产生一个公差为11的等差数列 12.给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不同的元素？ 13.请写出一段python代码实现删除list里面的重复元素？ 14.给定两个list A，B ,请用找出A，B中相同与不同的元素 企业面试题 15.python新式类和经典类的区别？ 16.python中内置的数据结构有几种？ 17.python如何实现单例模式?请写出两种实现方式? 18.反转一个整数，例如-123 --> -321 19.设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件 20.一行代码实现1-100之和 21.Python-遍历列表时删除元素的正确做法 22.字符串的操作题目 23.可变类型和不可变类型 24.is和==有什么区别？ 25.求出列表所有奇数并构造新列表 26.用一行python代码写出1+2+3+10248 27.Python中变量的作用域？（变量查找顺序) 28.字符串 "123" 转换成 123 ，不使用内置api，例如 int() 29.Given an array of integers 30.python代码实现删除一个list里面的重复元素 31.统计一个文本中单词频次 高的10个单词？ 32.请写出一个函数满足以下条件 33.使用单一的列表生成式来产生一个新的列表 34.用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] 35.输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？ 36.两个有序列表，l1,l2，对这两个列表进行合并不可使用extend 37.给定一个任意长度数组，实现一个函数 38.写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数 39.阅读一下代码他们的输出结果是什么？ 40.统计一段字符串中字符出现的次数 41.super函数的具体用法和场景 Python高级 元类 42.Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？ 43.遍历一个object的所有属性，并print每一个属性名？ 44.写一个类，并让它尽可能多的支持操作符? 45.介绍Cython，Pypy Cpython Numba各有什么缺点 46.请描述抽象类和接口类的区别和联系 47.Python中如何动态获取和设置对象的属性？ 内存管理与垃圾回收机制 48.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？ 49.关于Python内存管理,下列说法错误的是 B 50.Python的内存管理机制及调优手段？ 51.内存泄露是什么？如何避免？ 函数 52.python常见的列表推导式？ 53.简述read、readline、readlines的区别？ 54.什么是Hash（散列函数）？ 55.python函数重载机制？ 56.写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数 57.手写一个判断时间的装饰器 58.使用Python内置的filter()方法来过滤？ 59.编写函数的4个原则 60.函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递？ 61.如何在function里面设置一个全局变量 62.对缺省参数的理解 ？ 63.Mysql怎么限制IP访问？ 64.带参数的装饰器? 65.为什么函数名字可以当做参数用? 66.Python中pass语句的作用是什么？ 67.有这样一段代码，print c会输出什么，为什么？ 68.交换两个变量的值？ 69.map函数和reduce函数？ 70.回调函数，如何通信的? 71.Python主要的内置数据类型都有哪些？ print dir( ‘a ’) 的输出？ 72.map(lambda x:xx，[y for y in range(3)])的输出？ 73.hasattr() getattr() setattr() 函数使用详解？ 74.一句话解决阶乘函数？ 75.什么是lambda函数？ 有什么好处？ 76.递归函数停止的条件？ 77.下面这段代码的输出结果将是什么？请解释。 78.什么是lambda函数？它有什么好处？写一个匿名函数求两个数的和 设计模式 79.对设计模式的理解，简述你了解的设计模式？ 80.请手写一个单例 81.单例模式的应用场景有那些？ 82.用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] 83.对装饰器的理解，并写出一个计时器记录方法执行性能的装饰器？ 84.解释以下什么是闭包？ 85.函数装饰器有什么作用？ 86.生成器，迭代器的区别？ 87.X是什么类型? 88.请用一行代码 实现将1-N 的整数列表以3为单位分组 89.Python中yield的用法? 面向对象 90.Python中的可变对象和不可变对象？ 91.Python的魔法方法 92.面向对象中怎么实现只读属性? 93.谈谈你对面向对象的理解？ 正则表达式 94.请写出一段代码用正则匹配出ip？ 95.a = “abbbccc”，用正则匹配为abccc,不管有多少b，就出现一次？ 96.Python字符串查找和替换？ 97.用Python匹配HTML g tag的时候，<.> 和 <.*?> 有什么区别 98.正则表达式贪婪与非贪婪模式的区别？ 99.写出开头匹配字母和下划线，末尾是数字的正则表达式？ 100.正则表达式操作 101.请匹配出变量A 中的json字符串。 102.怎么过滤评论中的表情？ 103.简述Python里面search和match的区别 104.请写出匹配ip的Python正则表达式 105.Python里match与search的区别？ 系统编程 106.进程总结 107.谈谈你对多进程，多线程，以及协程的理解，项目是否用？ 108.Python异常使用场景有那些？ 109.多线程共同操作同一个数据互斥锁同步？ 110.什么是多线程竞争？ 111.请介绍一下Python的线程同步？ 112.解释以下什么是锁，有哪几种锁？ 113.什么是死锁？ 114.多线程交互访问数据，如果访问到了就不访问了？ 115.什么是线程安全，什么是互斥锁？ 116.说说下面几个概念：同步，异步，阻塞，非阻塞？ 117.什么是僵尸进程和孤儿进程？怎么避免僵尸进程？ 118.python中进程与线程的使用场景？ 119.线程是并发还是并行，进程是并发还是并行？ 120.并行(parallel)和并发（concurrency)? 121.IO密集型和CPU密集型区别？ 122.python asyncio的原理？ 网络编程 123.怎么实现强行关闭客户端和服务器之间的连接? 124.简述TCP和UDP的区别以及优缺点? 125.简述浏览器通过WSGI请求动态资源的过程? 126.描述用浏览器访问www.baidu.com的过程 127.Post和Get请求的区别? 128.cookie 和session 的区别？ 129.列出你知道的HTTP协议的状态码，说出表示什么意思？ 130.请简单说一下三次握手和四次挥手？ 131.说一下什么是tcp的2MSL？ 132.为什么客户端在TIME-WAIT状态必须等待2MSL的时间？ 133.说说HTTP和HTTPS区别？ 134.谈一下HTTP协议以及协议头部中表示数据类型的字段？ 135.HTTP请求方法都有什么？ 136.使用Socket套接字需要传入哪些参数 ？ 137.HTTP常见请求头？ 138.七层模型？ 139.url的形式？ Web Flask 140.对Flask蓝图(Blueprint)的理解？ 141.Flask 和 Django 路由映射的区别？ Django 142.什么是wsgi,uwsgi,uWSGI? 143.Django、Flask、Tornado的对比？ 144.CORS 和 CSRF的区别？ 145.Session,Cookie,JWT的理解 146.简述Django请求生命周期 147.用的restframework完成api发送时间时区 148.nginx,tomcat,apach到都是什么？ 149.请给出你熟悉关系数据库范式有哪些，有什么作用？ 150.简述QQ登陆过程 151.post 和 get的区别? 152.项目中日志的作用 153.django中间件的使用？ 154.谈一下你对uWSGI和nginx的理解？ 155.Python中三大框架各自的应用场景？ 156.Django中哪里用到了线程？哪里用到了协程？哪里用到了进程？ 157.有用过Django REST framework吗？ 158.对cookies与session的了解？他们能单独用吗？ 爬虫 159.试列出至少三种目前流行的大型数据库 160.列举您使用过的Python网络爬虫所用到的网络数据包? 161.爬取数据后使用哪个数据库存储数据的，为什么？ 162.你用过的爬虫框架或者模块有哪些？优缺点？ 163.写爬虫是用多进程好？还是多线程好？ 164.常见的反爬虫和应对方法？ 165.解析网页的解析器使用 多的是哪几个? 166.需要登录的网页，如何解决同时限制ip，cookie,session 167.验证码的解决? 168.使用 多的数据库，对他们的理解？ 169.编写过哪些爬虫中间件？ 170.“极验”滑动验证码如何破解？ 171.爬虫多久爬一次，爬下来的数据是怎么存储？ 172.cookie过期的处理问题？ 173.动态加载又对及时性要求很高怎么处理？ 174.HTTPS有什么优点和缺点？ 175.HTTPS是如何实现安全传输数据的？ 176.TTL，MSL，RTT各是什么？ 177.谈一谈你对Selenium和PhantomJS了解 178.平常怎么使用代理的 ？ 179.存放在数据库(redis、mysql等)。 180.怎么监控爬虫的状态? 181.描述下scrapy框架运行的机制？ 182.谈谈你对Scrapy的理解？ 183.怎么样让 scrapy 框架发送一个 post 请求（具体写出来） 184.怎么监控爬虫的状态 ？ 185.怎么判断网站是否更新？ 186.图片、视频爬取怎么绕过防盗连接 187.你爬出来的数据量大概有多大？大概多长时间爬一次？ 188.用什么数据库存爬下来的数据？部署是你做的吗？怎么部署？ 189.增量爬取 190.爬取下来的数据如何去重，说一下scrapy的具体的算法依据。 191.Scrapy的优缺点? 192.怎么设置爬取深度？ 193.scrapy和scrapy-redis有什么区别？为什么选择redis数据库？ 194.分布式爬虫主要解决什么问题？ 195.什么是分布式存储？ 196.你所知道的分布式爬虫方案有哪些？ 197.scrapy-redis，有做过其他的分布式爬虫吗？ 数据库 MySQL 198.主键 超键 候选键 外键 199.视图的作用，视图可以更改么？ 200.drop,delete与truncate的区别 201.索引的工作原理及其种类 202.连接的种类 203.数据库优化的思路 204.存储过程与触发器的区别 205.悲观锁和乐观锁是什么？ 206.你常用的mysql引擎有哪些?各引擎间有什么区别? Redis 207.Redis宕机怎么解决? 208.redis和mecached的区别，以及使用场景 209.Redis集群方案该怎么做?都有哪些方案? 210.Redis回收进程是如何工作的 MongoDB 211.MongoDB中对多条记录做更新操作命令是什么？ 212.MongoDB如何才会拓展到多个shard里？ 测试 213.编写测试计划的目的是 214.对关键词触发模块进行测试 215.其他常用笔试题目网址汇总 216.测试人员在软件开发过程中的任务是什么 217.一条软件Bug记录都包含了哪些内容？ 218.简述黑盒测试和白盒测试的优缺点 219.请列出你所知道的软件测试种类，至少5项 220.Alpha测试与Beta测试的区别是什么？ 221.举例说明什么是Bug？一个bug report应包含什么关键字？ 数据结构 222.数组中出现次数超过一半的数字-Python版 223.求100以内的质数 224.无重复字符的 长子串-Python实现 225.通过2个5/6升得水壶从池塘得到3升水 226.什么是MD5加密，有什么特点？ 227.什么是对称加密和非对称加密 228.冒泡排序的思想？ 229.快速排序的思想？ 230.如何判断单向链表中是否有环？ 231.你知道哪些排序算法（一般是通过问题考算法） 232.斐波那契数列 233.如何翻转一个单链表？ 234.青蛙跳台阶问题 235.两数之和 Two Sum 236.搜索旋转排序数组 Search in Rotated Sorted Array 237.Python实现一个Stack的数据结构 238.写一个二分查找 239.set 用 in 时间复杂度是多少，为什么？ 240.列表中有n个正整数范围在[0，1000]，进行排序； 241.面向对象编程中有组合和继承的方法实现新的类 大数据 242.找出1G的文件中高频词 243.一个大约有一万行的文本文件统计高频词 244.怎么在海量数据中找出重复次数 多的一个？ 245.判断数据是否在大量数据中   Python基础 文件操作 1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10K 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？ 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():    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 def get_lines():    with open('file.txt','rb') as f:        for i in f:            yield i Pandaaaa906提供的方法 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 模块与包 3.输入日期， 判断这一天是这一年的第几天？ def get_lines():   l = []   with open('file.txt','rb') as f:     data = f.readlines(60000)   l.append(data)   yield l 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" ":                yield m[tmp:i+1].decode()                tmp = i+1 if __name__=="__main__":    for i in get_lines("fp_some_huge_file"):        print(i) 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) 4.打乱一个排好序的list对象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? 6.字典推导式 7.请反转字符串 "aStr"? 8.将字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4"，处理成字典 {k:1,k1:2,...} 9.请按alist中元素的age由大到小排序 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 import random alist = [1,2,3,4,5] random.shuffle(alist) print(alist) 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。 d = {key:value for (key,value) in iterable} print("aStr"[::-1]) 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(":"), )} 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？ 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 12.给定两个列表，怎么找出他们相同的元素和不同的元素？ 13.请写出一段python代码实现删除list里面的重复元素？ 用list类的sort方法: 也可以这样写: 也可以用遍历： list = ['a','b','c','d','e'] print(list[10:]) print([x*11 for x in range(10)]) list1 = [1,2,3] list2 = [3,4,5] set1 = set(list1) set2 = set(list2) print(set1 & set2) print(set1 ^ set2) l1 = ['b','c','d','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print(l2) l1 = ['b','c','d','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) l2.sort(key=l1.index) print(l2) l1 = ['b','c','d','c','a','a'] l2 = sorted(set(l1),key=l1.index) print(l2) 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 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 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 A,B 中相同元素： print(set(A)&set(B)) A,B 中不同元素:  print(set(A)^set(B)) 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 class Singleton(object): 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 18.反转一个整数，例如-123 --> -321    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 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 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： 第二种方法： 第三种方法 20.一行代码实现1-100之和 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') 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) 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) 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 列表解析 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 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） count = sum(range(0,101)) print(count) 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)) a=[1,2,3,4,5,6,7,8] b = [i for i in a if i>5] print(b) 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) 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" 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 26.用一行python代码写出1+2+3+10248 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))) a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] res = [ i for i in a if i%2==1] print(res) 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 方法二： 利用 ord 函数 方法三: 利用 eval 函数 方法四: 结合方法二，使用 reduce ，一行解决 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) def atoi(s):    num = 0    for v in s:        for j in range(10):            if v == str(j):                num = num * 10 + j    return num def atoi(s):    num = 0    for v in s:        num = num * 10 + ord(v) - ord('0')    return num def atoi(s):    num = 0    for v in s:        t = "%s * 1" % v        n = eval(t)        num = num * 10 + n    return num 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] 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}] 30.python代码实现删除一个list里面的重复元素 from functools import reduce def atoi(s):    return reduce(lambda num, v: num * 10 + ord(v) - ord('0'), s, 0) 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)] alist_sort = sorted(alist,key=lambda e: e.__getitem__('age'),reverse=True) def distFunc1(a):    """使用集合去重"""    a = list(set(a))    print(a) 31.统计一个文本中单词频次 高的10个单词？ 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)   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: 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) 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 34.用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] 35.输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？ 36.两个有序列表，l1,l2，对这两个列表进行合并不可使用extend        return list(map(lambda c: c[0], Counter(re.sub("\W+", " ", f.read()).split()).most_common(10))) 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) 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) [x * x for x in range(1,11)] 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)) 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] 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' 38.写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数    while len(l1)>0:        tmp.append(l1[0])        del l1[0]    while len(l2)>0:        tmp.append(l2[0])        del l2[0]    return tmp # 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)))) 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 Second_large_num is :", tmp_list[-2])        # 方法二    # 设置两个标志位一个存储 大数一个存储次大数    # two 存储次大值，one 存储 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 Second_large_num is :", two)        # 方法三    # 用 reduce 与逻辑符号 (and, or) 39.阅读一下代码他们的输出结果是什么？ 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， 后函数被调用的时候，for循环已经完成, i 的 值 后是3,因此每一个返回值的i都是3,所以 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 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_clas s.html Python高级 元类 42.Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？    # 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 Second_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) def multi():    return [lambda x : i*x for i in range(4)] print([m(3) for m in multi()]) # 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()))) 类方法: 是类对象的方法，在定义时需要在上方使用 @classmethod 进行装饰,形参为cls，表示类对象， 类对象和实例对象都可调用 类实例方法: 是类实例化对象的方法,只有实例对象可以调用，形参为self,指代对象本身; 静态方法: 是一个任意函数，在其上方使用 @staticmethod 进行装饰，可以用对象直接调用，静态方法 实际上跟该类没有太大关系 43.遍历一个object的所有属性，并print每一个属性名？ 44.写一个类，并让它尽可能多的支持操作符? class Car:    def __init__(self,name,loss): # loss [价格，油耗，公里数]        self.name = name        self.loss = loss        def getName(self):        return self.name        def getPrice(self):        # 获取汽车价格        return self.loss[0]        def getLoss(self):        # 获取汽车损耗值        return self.loss[1] * self.loss[2] Bmw = Car("宝马",[60,9,500]) # 实例化一个宝马车对象 print(getattr(Bmw,"name")) # 使用getattr()传入对象名字,属性值。 print(dir(Bmw)) # 获Bmw所有的属性和方法 class Array:    __list = []        def __init__(self):        print "constructor"        def __del__(self):        print "destruct"        def __str__(self):        return "this self-defined array class"    def __getitem__(self,key):        return self.__list[key]        def __len__(self):        return len(self.__list)    def Add(self,value):        self.__list.append(value)        def Remove(self,index):        del self.__list[index]     45.介绍Cython，Pypy Cpython Numba各有什么缺点 Cython 46.请描述抽象类和接口类的区别和联系 1.抽象类： 规定了一系列的方法，并规定了必须由继承类实现的方法。由于有抽象方法的存在，所以抽 象类不能实例化。可以将抽象类理解为毛坯房，门窗，墙面的样式由你自己来定，所以抽象类与作为基 类的普通类的区别在于约束性更强 2.接口类：与抽象类很相似，表现在接口中定义的方法，必须由引用类实现，但他与抽象类的根本区别 在于用途：与不同个体间沟通的规则，你要进宿舍需要有钥匙，这个钥匙就是你与宿舍的接口，你的舍 友也有这个接口，所以他也能进入宿舍，你用手机通话，那么手机就是你与他人交流的接口 3.区别和关联： 1.接口是抽象类的变体，接口中所有的方法都是抽象的，而抽象类中可以有非抽象方法，抽象类是声明 方法的存在而不去实现它的类 2.接口可以继承，抽象类不行 3.接口定义方法，没有实现的代码，而抽象类可以实现部分方法 4.接口中基本数据类型为static而抽象类不是 47.Python中如何动态获取和设置对象的属性？   内存管理与垃圾回收机制 48.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？ 49.关于Python内存管理,下列说法错误的是 B A,变量不必事先声明 B,变量无须先创建和赋值而直接使用 C,变量无须指定类型 D,可以使用del释放资源 50.Python的内存管理机制及调优手段？ 内存管理机制: 引用计数、垃圾回收、内存池 引用计数：引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个Python对象被引用时其引用计数增加1,    def DisplayItems(self):        print "show all items---"        for item in self.__list:            print item             if hasattr(Parent, 'x'):    print(getattr(Parent, 'x'))    setattr(Parent, 'x',3) print(getattr(Parent,'x')) 当其不再被一个变量引用时则计数减1,当引用计数等于0时对象被删除。弱引用不会增加引用计数 垃圾回收： 1.引用计数 引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种 直观、 简单的垃圾收集技术。当Python的某个对象 的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建 对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1，如果引用被删除，对象的引用计数为0,那么该对 象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了。 2.标记清除 https://foofish.net/python-gc.html 调优手段 1.手动垃圾回收 2.调高垃圾回收阈值 3.避免循环引用 51.内存泄露是什么？如何避免？ 内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。内存泄漏并非指内存在物理上的消 失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控 制，从而造成了内存的浪费。 有 __del__() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄露的主凶。不使用一个对象时使用: del object 来 删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄露问题。 通过Python扩展模块gc 来查看不能回收的对象的详细信息。 可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为0来判断是否内存泄露 函数 52.python常见的列表推导式？ [表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件] 53.简述read、readline、readlines的区别？ read 读取整个文件 readline 读取下一行 readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历 54.什么是Hash（散列函数）？ 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字 “指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数 将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的 指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表 55.python函数重载机制？ 函数重载主要是为了解决两个问题。 1。可变参数类型。 2。可变参数个数。 另外，一个基本的设计原则是，仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外，其功能是完全相同 的，此时才使用函数重载，如果两个函数的功能其实不同，那么不应当使用重载，而应当使用一个名字 不同的函数。 好吧，那么对于情况 1 ，函数功能相同，但是参数类型不同，python 如何处理？答案是根本不需要处 理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中 很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。 那么对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？大家知道，答案就是缺省参 数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同，那么那些缺少的参数 终归是需要用的。 好了，鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。 56.写一个函数找出一个整数数组中，第二大的数 57.手写一个判断时间的装饰器 58.使用Python内置的filter()方法来过滤？ import datetime class TimeException(Exception):    def __init__(self, exception_info):        super().__init__()        self.info = exception_info    def __str__(self):        return self.info def timecheck(func):    def wrapper(*args, **kwargs):        if datetime.datetime.now().year == 2019:            func(*args, **kwargs)        else:            raise TimeException("函数已过时")    return wrapper @timecheck def test(name):    print("Hello {}, 2019 Happy".format(name)) if __name__ == "__main__":    test("backbp") list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))) 59.编写函数的4个原则 1.函数设计要尽量短小 2.函数声明要做到合理、简单、易于使用 3.函数参数设计应该考虑向下兼容 4.一个函数只做一件事情，尽量保证函数语句粒度的一致性 60.函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递？ Python的参数传递有：位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数。 函数的传值到底是值传递还是引用传递、要分情况： 不可变参数用值传递：像整数和字符串这样的不可变对象，是通过拷贝进行传递的，因为你无论如何都 不可能在原处改变不可变对象。 可变参数是引用传递：比如像列表，字典这样的对象是通过引用传递、和C语言里面的用指针传递数组 很相似，可变对象能在函数内部改变。 61.如何在function里面设置一个全局变量 62.对缺省参数的理解 ？ 缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下，调用默认的参数，在调用函数的同时赋值时，所 传入的参数会替代默认参数。 *args是不定长参数，它可以表示输入参数是不确定的，可以是任意多个。 **kwargs是关键字参数，赋值的时候是以键值对的方式，参数可以是任意多对在定义函数的时候 不确定会有多少参数会传入时，就可以使用两个参数 63.Mysql怎么限制IP访问？   64.带参数的装饰器? 带定长参数的装饰器 globals() # 返回包含当前作用余全局变量的字典。 global 变量 设置使用全局变量 def new_func(func):    def wrappedfun(username, passwd):        if username == 'root' and passwd == '123456789':            print('通过认证')            print('开始执行附加功能')            return func()       else:            print('用户名或密码错误')            return    return wrappedfun @new_func 带不定长参数的装饰器 65.为什么函数名字可以当做参数用? Python中一切皆对象，函数名是函数在内存中的空间，也是一个对象 66.Python中pass语句的作用是什么？ 在编写代码时只写框架思路，具体实现还未编写就可以用pass进行占位，是程序不报错，不会进行任何 操作。 67.有这样一段代码，print c会输出什么，为什么？ 答：10对于字符串，数字，传递是相应的值   68.交换两个变量的值？   69.map函数和reduce函数？ def origin():    print('开始执行函数') origin('root','123456789') def new_func(func):    def wrappedfun(*parts):        if parts:            counts = len(parts)            print('本系统包含 ', end='')            for part in parts:                print(part, ' ',end='')            print('等', counts, '部分')            return func()        else:            print('用户名或密码错误')            return func()   return wrappedfun a = 10 b = 20 c = [a] a = 15 a, b = b, a map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])   # 使用 lambda # [1, 4, 9, 16] reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])  # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4 # 24   70.回调函数，如何通信的? 回调函数是把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数，将整个函数当作一个对象，赋值给调用的 函数。 71.Python主要的内置数据类型都有哪些？ print dir( ‘a ’) 的输出？ 内建类型：布尔类型，数字，字符串，列表，元组，字典，集合 输出字符串'a'的内建方法 72.map(lambda x:xx，[y for y in range(3)])的输出？ 73.hasattr() getattr() setattr() 函数使用详解？ hasattr(object,name)函数: 判断一个对象里面是否有name属性或者name方法，返回bool值，有name属性（方法）返回True，否 则返回False。 getattr(object, name[,default])函数： 获取对象object的属性或者方法，如果存在则打印出来，如果不存在，打印默认值，默认值可选。注 意：如果返回的是对象的方法，则打印结果是：方法的内存地址，如果需要运行这个方法，可以在后面 添加括号(). setattr(object, name, values)函数： 给对象的属性赋值，若属性不存在，先创建再赋值 [0, 1, 4] class function_demo(object):    name = 'demo'    def run(self):        return "hello function" functiondemo = function_demo() res = hasattr(functiondemo, "name") # 判断对象是否有name属性，True res = hasattr(functiondemo, "run") # 判断对象是否有run方法，True res = hasattr(functiondemo, "age") # 判断对象是否有age属性，False print(res) functiondemo = function_demo() getattr(functiondemo, "name")# 获取name属性，存在就打印出来 --- demo getattr(functiondemo, "run") # 获取run 方法，存在打印出方法的内存地址 getattr(functiondemo, "age") # 获取不存在的属性，报错 getattr(functiondemo, "age", 18)# 获取不存在的属性，返回一个默认值 综合使用   74.一句话解决阶乘函数？   75.什么是lambda函数？ 有什么好处？ lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数 1.lambda函数比较轻便，即用即仍，很适合需要完成一项功能，但是此功能只在此一处使用，连名字 都很随意的情况下 2.匿名函数，一般用来给filter，map这样的函数式编程服务 3.作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理 76.递归函数停止的条件？ 递归的终止条件一般定义在递归函数内部，在递归调用前要做一个条件判断，根据判断的结果选择是继 续调用自身，还是return，，返回终止递归。 终止的条件：判断递归的次数是否达到某一限定值 2.判断运算的结果是否达到某个范围等，根据设计的目的来选择 77.下面这段代码的输出结果将是什么？请解释。 class function_demo(object):    name = "demo"    def run(self):        return "hello function" functiondemo = function_demo() res = hasattr(functiondemo, "age") # 判断age属性是否存在，False print(res) setattr(functiondemo, "age", 18) # 对age属性进行赋值，无返回值 res1 = hasattr(functiondemo, "age") # 再次判断属性是否存在，True class function_demo(object):    name = "demo"    def run(self):        return "hello function" functiondemo = function_demo() res = hasattr(functiondemo, "addr") # 先判断是否存在 if res:    addr = getattr(functiondemo, "addr")    print(addr) else:    addr = getattr(functiondemo, "addr", setattr(functiondemo, "addr", "北京首 都"))    print(addr) reduce(lambda x,y : x*y,range(1,n+1)) 上面代码的输出结果是[6,6,6,6]，不是我们想的[0,2,4,6] 你如何修改上面的multipliers的定义产生想要的结果？ 上述问题产生的原因是python闭包的延迟绑定。这意味着内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查 找。因此，当任何由multipliers()返回的函数被调用时,i的值将在附近的范围进行查找。那时，不管返回 的函数是否被调用，for循环已经完成，i被赋予了 终的值3.     78.什么是lambda函数？它有什么好处？写一个匿名函数求两个数的 和 lambda函数是匿名函数，使用lambda函数能创建小型匿名函数，这种函数得名于省略了用def声明函 数的标准步骤 设计模式 79.对设计模式的理解，简述你了解的设计模式？ 设计模式是经过总结，优化的，对我们经常会碰到的一些编程问题的可重用解决方案。一个设计模式并 不像一个类或一个库那样能够直接作用于我们的代码，反之，设计模式更为高级，它是一种必须在特定 情形下实现的一种方法模板。 常见的是工厂模式和单例模式 80.请手写一个单例 81.单例模式的应用场景有那些？ def multipliers():    return [lambda x: i *x for i in range(4)] print([m(2) for m in multipliers()]) def multipliers():    for i in range(4):        yield lambda x: i *x def multipliers():    return [lambda x,i = i: i*x for i in range(4)] #python2 class A(object):    __instance = None    def __new__(cls,*args,**kwargs):        if cls.__instance is None:            cls.__instance = objecet.__new__(cls)            return cls.__instance        else:            return cls.__instance 单例模式应用的场景一般发现在以下条件下： 资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等，如日志文件，应用配置。 控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。如线程池等，1,网站的计数器 2,应用配置 3.多线程池 4 数据库配置 数据库连接池 5.应用程序的日志应用... 82.用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] 83.对装饰器的理解，并写出一个计时器记录方法执行性能的装饰 器？ 装饰器本质上是一个callable object ，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功 能，装饰器的返回值也是一个函数对象。 84.解释以下什么是闭包？ 在函数内部再定义一个函数，并且这个函数用到了外边函数的变量，那么将这个函数以及用到的一些变 量称之为闭包。 85.函数装饰器有什么作用？ 装饰器本质上是一个callable object，它可以在让其他函数在不需要做任何代码的变动的前提下增加额 外的功能。装饰器的返回值也是一个函数的对象，它经常用于有切面需求的场景。比如：插入日志，性 能测试，事务处理，缓存。权限的校验等场景，有了装饰器就可以抽离出大量的与函数功能本身无关的 雷同代码并发并继续使用。 详细参考：https://manjusaka.itscoder.com/2018/02/23/something-about-decorator/ 86.生成器，迭代器的区别？ 迭代器是遵循迭代协议的对象。用户可以使用 iter() 以从任何序列得到迭代器（如 list, tuple, dictionary, set 等）。另一个方法则是创建一个另一种形式的迭代器 —— generator 。要获取下一个元 素，则使用成员函数 next()（Python 2）或函数 next() function （Python 3） 。当没有元素时，则引 发 StopIteration 此例外。若要实现自己的迭代器，则只要实现 next()（Python 2）或 __next__ ()（ Python 3） print([x*x for x in range(1, 11)]) import time from functools import wraps def timeit(func):    @wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        start = time.clock()        ret = func(*args, **kwargs)        end = time.clock()        print('used:',end-start)        return ret        return wrapper @timeit def foo():    print('in foo()'foo())