一叶枫 发表于 2023-4-20 18:20:15

24道Python面试练习题

1.简述函数式编程

答:在函数式编程中,函数是基本单位,变量只是一个名称,而不是一个存储单元。除了匿名函数外,Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。
2.什么是匿名函数,匿名函数有什么局限性

答:匿名函数,也就是lambda函数,通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字,因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
3.如何捕获异常,常用的异常机制有哪些?

答:如果我们没有对异常进行任何预防,那么在程序执行的过程中发生异常,就会中断程序,调用python默认的异常处理器,并在终端输出异常信息。

[*]try...except...finally语句:当try语句执行时发生异常,回到try语句层,寻找后面是否有except语句。找到except语句后,会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后,程序继续往下执行。finally语句表示,无论异常发生与否,finally中的语句都要执行。
[*]assert语句:判断assert后面紧跟的语句是True还是False,如果是True则继续执行print,如果是False则中断程序,调用默认的异常处理器,同时输出assert语句逗号后面的提示信息。
[*]with语句:如果with语句或语句块中发生异常,会调用默认的异常处理器处理,但文件还是会正常关闭。
4.copy()与deepcopy()的区别

答:copy是浅拷贝,只拷贝可变对象的父级元素。 deepcopy是深拷贝,递归拷贝可变对象的所有元素。
5.函数装饰器有什么作用(常考)

答:装饰器本质上是一个Python函数,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。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、权限校验等场景。有了装饰器,就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
6.简述Python的作用域以及Python搜索变量的顺序

答:Python作用域简单说就是一个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置,就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量,这个范围就是变量的作用域。在Python中,只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域。Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则:本地作用域(Local)→当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)→全局/模块作用域(Global)→内置作用域(Built-in)。
7.新式类和旧式类的区别如何确保使用的类是新式类

答:为了统一类(class)和类型(type),python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中,类和类型是不同的。
为了确保使用的是新式类,有以下方法:

[*]放在类模块代码的最前面 __metaclass__ = type
[*]从内建类object直接或者间接地继承
[*]在python3版本中,默认所有的类都是新式类。
8.简述__new__和__init__的区别

答:创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__,这是它们最本质的区别。

[*]new方法会返回所构造的对象,init则不会。
[*]new函数必须以cls作为第一个参数,而init则以self作为其第一个参数。
9.Python垃圾回收机制(常考)

答:Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
①引用计数
PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时,该对象生命就结束了。

[*]优点:简单 实时性 。
[*]缺点::维护引用计数消耗资源 循环引用 。
②标记-清除机制
基本思路是先按需分配,等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历以对象为节点、以引用为边构成的图,把所有可以访问到的对象打上标记,然后清扫一遍内存空间,把所有没标记的对象释放。
③分代技术
分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。
10.Python中的@property有什么作用?如何实现成员变量的只读属性?

答:@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用,通常用在属性的get方法和set方法,通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问,又保留了参数的检查。另外通过设置get方法而不定义set方法可以实现成员变量的只读属性。
11.*args and **kwargs

答:*args代表位置参数,它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。**kwargs代表的关键字参数,允许你使用没有事先定义的参数名,另外,位置参数一定要放在关键字参数的前面。
12.有用过with statement吗?它的好处是什么?具体如何实现?

答:with语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
13.what will be the output of the code below? explain your answer

def extend_list(val, list=[]):
    list.append(val)
    return list

list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(123, [])
list3 = extend_list('a')

print(list1) # list1 =
print(list2) # list2 =
print(list3) # list3 =

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# 按照我个人的理解做这道题,extend_list函数一共有两个参数,分别是变量传参和默认传参
# 如果只是传入一个参数,说明list=[]是全局变量,会将所有仅含一个参数的的结果添加在同一个列表中,所以解释了list1和list3的结果
# 如果传递了一个变量,还使用了[],说明这个列表是局部变量,解释了list2的结果
# 新增list2 = extend_list([]),则list1,list3,list4输出都为]
class Parent(object):
    x = 1

class Child1(Parent):
    pass

class Child2(Parent):
    pass

print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)#
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)#
Partent.x = 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)# 因为Child1和Child2都继承了Parent类,所以也继承了x=1的类属性
没有任何赋值的情况下,第一种情况都输出为1
当Child1的x属性被赋值为2,则只有Child1.x输出2
因为Partent是基类,当Partent.x = 3,则Child2继承的x属性也输出3,而Child1的类属性已经被重写了,所以仍为2
14.在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

arr = [, , , , ]

def getNum(num, data=None):
    while data:
      if num > data[-1]:
      # 如果当前的num大于二维数组的第一个数组最后一个
      # 删除第一个数组
            del data
            print(data)
      elif num < data[-1]:
      # 如果当前的num小于二维数组的第一个数组最后一个
            data = list(zip(*data))
            del data[-1]
            data = list(zip(*data))
            print(data)
            getNum(num, data=None)
      else:
            return True
            data.clear()
    return False


if __name__ == '__main__':
    print(getNum(18, arr))
   
# [, , , ]
# [(2, 5, 8, 12), (3, 6, 9, 16), (10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(3, 6, 9, 16), (10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(18, 21, 23, 26)]
# [(18, 21, 23)]
# [(18, 21)]
# [(18,)]
# True15.获取最大公约数、最小公倍数

a = 36
b = 21


def maxCommon(a, b):
    """
    返回最大公约数
    """
    while b:
      a, b = b, a % b
      # a,b = 21,15
      # a,b = 15,6
      # a,b = 6,3
      # a,b = 3,0
    return a

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def minCommon(a, b):
    """
    返回最小公倍数
    """
    c = a * b
    c = 756
    while b:
      a, b = b, a % b
      # a,b = 21,15
      # a,b = 15,6
      # a,b = 6,3
      # a,b = 3,0
    # //取的是结果的最小整数
    return c // a


if __name__ == '__main__':
    print(maxCommon(a, b))
    print(minCommon(a, b))16.获取中位数

def medium(data):
    data.sort()
    # //取的是结果的最小整数
    half = len(data) // 2
    return (data + data[~half])/2

l =

if __name__ == '__main__':
    print(median(l))
    # 8.017.输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

def getOneCount(num):
    if num > 0:
      b_num = bin(num)
      print(b_num) # 0b101
      count = b_num.count('1')
      return count
    elif num < 0:
      b_num = bin(~num)
      print(b_num) # 0b100
      count = 8 - b_num.count('1')
      return count
    else:
      return 8

if __name__ == '__main__':
    print(getOneCount(5)) # 2
    print(getOneCount(-5)) # 7
    print(getOneCount(0))18.列表,请使用map()函数输出,并使用列表推导式提取出大于10的数,最终输出

map()函数第一个参数是fun,第二个参数是一般是list,第三个参数可以写list,也可以不写,根据需求。
# map(function, iterable, ...)
res = map(lambda x:x**2, )
res = 19.s = "ajldjlajfdljfddd",去重并从小到大排序输出"adfjl"

s = "ajldjlajfdljfddd"
s = list(set(s))
s.sort()
res = "".join(s)20.字典如何删除键和合并两个字典

dict = {"name":"jack", "age": 18}
del dict["name"]

dict1 = {"gender": "man"}
dict1.update(dict)21.数据表student有id,name,score,city字段,其中name中的名字可有重复,需要消除重复行,请写sql语句

selectdistinctnamefromstudent22.用lambda函数实现两个数相乘

z = lambda x,y:x*y
print(z(1, 4))23.list=,从小到大排序,不许用sort,输出

利用min()方法求出最小值,原列表删除最小值,新列表加入最小值,递归调用获取最小值的函数,反复操作。
list =
list2 = []
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def get_min(list):
    x = min(list)
    list.remove(x)
    list2.append(x)
    if len(list) > 0:
      get_min(list)
    return list2
   
list2 = get_min(list)24.对list排序foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4],使用lambda函数从小到大排序

foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]

a = sorted(foo, key=lambda x:x)
print(a)

foo.sort(reverse=False)
print(foo)
来源:https://www.cnblogs.com/python1111/p/17337426.html
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