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金三银四,50道必备的Python面试题(建议收藏)

菜鸟学Python • 3 年前 • 181 次点击  


在过去的2020年,Python赢得了年度TIOBE编程语言奖,成为过去一年最受欢迎的编程语言。在数据科学和机器学习等领域中,被广泛使用。


正值“金三银四”招聘季,小F给大家整理了50道Python面试题,还有相对应的答案,来帮助大家更好的了解和学习Python。



▍1、什么是Python?为什么它会如此流行?


Python是一种解释的、高级的、通用的编程语言。


Python的设计理念是通过使用必要的空格与空行,增强代码的可读性。


它之所以受欢迎,就是因为它具有简单易用的语法。


▍2、为什么Python执行速度慢,我们如何改进它?


Python代码执行缓慢的原因,是因为它是一种解释型语言。它的代码在运行时进行解释,而不是编译为本地语言。


为了提高Python代码的速度,我们可以使用CPython、Numba,或者我们也可以对代码进行一些修改。


1. 减少内存占用。

2. 使用内置函数和库。

3. 将计算移到循环外。

4. 保持小的代码库。

5. 避免不必要的循环



▍3、Python有什么特点?


1. 易于编码

2. 免费和开源语言

3. 高级语言

4. 易于调试

5. OOPS支持

6. 大量的标准库和第三方模块

7. 可扩展性(我们可以用C或C++编写Python代码)

8. 用户友好的数据结构



▍4、Python有哪些应用?


1. Web开发

2. 桌面GUI开发

3. 人工智能和机器学习

4. 软件开发

5. 业务应用程序开发

6. 基于控制台的应用程序

7. 软件测试

8. Web自动化

9. 基于音频或视频的应用程序

10. 图像处理应用程序



▍5、Python的局限性?

1. 速度

2. 移动开发

3. 内存消耗(与其他语言相比非常高)

4. 两个版本的不兼容(2,3)

5. 运行错误(需要更多测试,并且错误仅在运行时显示)

6. 简单性



▍6、Python代码是如何执行的?


首先,解释器读取Python代码并检查是否有语法或格式错误。


如果发现错误,则暂停执行。如果没有发现错误,则解释器会将Python代码转换为等效形式或字节代码。


然后将字节码发送到Python虚拟机(PVM),这里Python代码将被执行,如果发现任何错误,则暂停执行,否则结果将显示在输出窗口中。




▍7、如何在Python中管理内存?


Python内存由Python的私有headspace管理。


所有的Python对象和数据结构都位于一个私有堆中。私用堆的分配由Python内存管理器负责。


Python还内置了一个的垃圾收集器,可以回收未使用的内存并释放内存,使其可用于headspace。



▍8、解释Python的内置数据结构?

Python中主要有四种类型的数据结构。 


列表:列表是从整数到字符串甚至另一个列表的异构数据项的集合。列表是可变的。列表完成了其他语言中大多数集合数据结构的工作。列表在[ ]方括号中定义。

例如:a = [1,2,3,4]


集合:集合是唯一元素的无序集合。集合运算如联合|,交集&和差异,可以应用于集合。集是不可变的。()用于表示一个集合。

例如:a = {1,2,3,4}


元组:Python元组的工作方式与Python列表完全相同,只是它们是不可变的。()用于定义元组。

例如:a =(1,2,3,4)


字典:字典是键值对的集合。它类似于其他语言中的hash map。在字典里,键是唯一且不可变的对象。

例如:a = {'number':[1,2,3,4]}



▍9、解释//、%、* *运算符?


//(Floor Division)-这是一个除法运算符,它返回除法的整数部分。

例如:5 // 2 = 2


%(模数)-返回除法的余数。

例如:5 % 2 = 1


**(幂)-它对运算符执行指数计算。a ** b表示a的b次方。

例如:5 ** 2 = 25、5 ** 3 = 125



▍10、Python中的单引号和双引号有什么区别?


在Python中使用单引号(' ')或双引号(" ")是没有区别的,都可以用来表示一个字符串。


这两种通用的表达方式,除了可以简化程序员的开发,避免出错之外,还有一种好处,就是可以减少转义字符的使用,使程序看起来更简洁,更清晰。



▍11、Python中append,insert和extend的区别?


append:在列表末尾添加新元素。

insert:在列表的特定位置添加元素。

extend:通过添加新列表来扩展列表。


numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.append(6)
print(numbers)
>[1,2,3,4,5,6]

## insert(position,value)
numbers.insert(2,7)  
print(numbers)
>[1,2,7,4,5,6]

numbers.extend([7,8,9])
print(numbers)
>[1,2,7,4,5,6,7,8,9]

numbers.append([4,5])
>[1,2,7,4,5,6,7,8,9,[4,5]]



▍12、break、continue、pass是什么


break:在满足条件时,它将导致程序退出循环。

continue:将返回到循环的开头,它使程序在当前循环迭代中的跳过所有剩余语句。

pass:使程序传递所有剩余语句而不执行。



▍13、区分Python中的remove,del和pop?


remove:将删除列表中的第一个匹配值,它以值作为参数。

del:使用索引删除元素,它不返回任何值。

pop:将删除列表中顶部的元素,并返回列表的顶部元素。


numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.remove(5)
> [1,2,3,4]

del numbers[0]
>[2,3,4]

numbers.pop()
>4



▍14、什么是switch语句。如何在Python中创建switch语句?


switch语句是实现多分支选择功能,根据列表值测试变量。

switch语句中的每个值都被称为一个case。

在Python中,没有内置switch函数,但是我们可以创建一个自定义的switch语句。

switcher = {
   1"January",
   2"February",
   3"March",
   4"April",
   5"May",
   6"June",
   7"July",
   8"August",
   9"September",
   10"October",
   11"November",
   12"December"
}
month = int(input())
print(switcher.get(month))

3
march



▍15、举例说明Python中的range函数?


range:range函数返回从起点到终点的一系列序列。

range(start, end, step),第三个参数是用于定义范围内的步数。


# number
for i in range(5):
    print(i)
0,1,2,3,4

# (start, end)
for i in  range(15):
    print(i)
1,2,3,4

# (start, end, step)
for i in range(052):
    print(i)
>0,2,4



▍16、==和is的区别是?


==比较两个对象或值的相等性

is运算符用于检查两个对象是否属于同一内存对象。


lst1 = [1,2,3]
lst2 = [1,2,3]

lst1 == lst2
>True

lst1 is lst2
>False



▍17、如何更改列表的数据类型?


要将列表的数据类型进行更改,可以使用tuple()或者set()。


lst = [1,2 ,3,4,2]

# 更改为集合
set(lst)    ## {1,2,3,4}
# 更改为元组
tuple(lst)  ## (1,2,3,4,2)



▍18、Python中注释代码的方法有哪些?


在Python中,我们可以通过下面两种方式进行注释。


1. 三引号''',用于多行注释。

2. 单井号#,用于单行注释。



▍19、!=和is not运算符的区别?


!=如果两个变量或对象的值不相等,则返回true。

is not是用来检查两个对象是否属于同一内存对象。


lst1 = [1,2,3,4]
lst2 = [1,2,3,4]

lst1 != lst2
>False

lst1 is not lst2
>True



▍20、Python是否有main函数?


是的,它有的。只要我们运行Python脚本,它就会自动执行。



▍21、什么是lambda函数?


Lambda函数是不带名称的单行函数,可以具有n个参数,但只能有一个表达式。也称为匿名函数。


a = lambda x, y:x + y
print(a(56))

11



▍22、iterables和iterators之间的区别?


iterable:可迭代是一个对象,可以对其进行迭代。在可迭代的情况下,整个数据一次存储在内存中。


iterators:迭代器是用来在对象上迭代的对象。它只在被调用时被初始化或存储在内存中。迭代器使用next从对象中取出元素。


# List is an iterable
lst = [1,2,3,4,5]
for i in lst:
    print(i)

# iterator
lst1 = iter(lst)
next(lst1)
>1
next(lst1)
>2
for i in lst1:
    print(i)
>3,4,5 



▍23、Python中的Map Function是什么?


map函数在对可迭代对象的每一项应用特定函数后,会返回map对象。



▍24、解释Python中的Filter


过滤器函数,根据某些条件从可迭代对象中筛选值。


# iterable
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def even(num):
    if num%2==0:
        return num

# filter all even numbers
list(filter(even,lst))
---------------------------------------------
[246810



▍25、解释Python中reduce函数的用法?


reduce()函数接受一个函数和一个序列,并在计算后返回数值。





    

from functools import reduce

a = lambda x,y:x+y
print(reduce(a,[1,2,3,4]))

10 



▍26、什么是pickling和unpickling


pickling是将Python对象(甚至是Python代码),转换为字符串的过程。

unpickling是将字符串,转换为原来对象的逆过程。



▍27、解释*args和**kwargs?


*args,是当我们不确定要传递给函数参数的数量时使用的。


def add(* num):
    sum = 0 
    for val in num:
        sum = val + sum 
    print(sum)


add(4,5
add(7,4,6
add(10,34,23
--------------------- 
9 
17 
57


**kwargs,是当我们想将字典作为参数传递给函数时使用的。


def intro(**data):
    print("\nData type of argument:",type(data))
    for key, value in data.items():
        print("{} is {}".format(key,value))


intro(name="alex",Age=22, Phone=1234567890)
intro(name="louis",Email="a@gmail.com",Country="Wakanda", Age=25)
--------------------------------------------------------------
Data type of argument: 
name is alex
Age is 22
Phone is 1234567890

Data type of argument: 
name is louis
Email is a@gmail.com
Country is Wakanda
Age is 25



▍28、解释re模块的split()、sub()、subn()方法


split():只要模式匹配,此方法就会拆分字符串。

sub():此方法用于将字符串中的某些模式替换为其他字符串或序列。

subn():和sub()很相似,不同之处在于它返回一个元组,将总替换计数和新字符串作为输出。


import re
string = "There are two ball in the basket 101"


re.split("\W+",string)
---------------------------------------
['There''are''two''ball''in''the''basket''101']

re.sub("[^A-Za-z]"," ",string)
----------------------------------------
'There are two ball in the basket'

re.subn("[^A-Za-z]"," ",string)
-----------------------------------------
('There are two ball in the basket'10)



▍29、Python中的生成器是什么


生成器(generator)的定义与普通函数类似,生成器使用yield关键字生成值。


如果一个函数包含yield关键字,那么该函数将自动成为一个生成器。


# A program to demonstrate the use of generator object with next() A generator function 
def Fun(): 
   yield 1
   yield 2
   yield 3

# x is a generator object 
x = Fun()
print(next(x))
-----------------------------
1
print(next(x))
-----------------------------
2



▍30、如何使用索引来反转Python中的字符串?


string = 'hello'

string[::-1]
>'olleh'



▍31、类和对象有什么区别?


类(Class)被视为对象的蓝图。类中的第一行字符串称为doc字符串,包含该类的简短描述。


在Python中,使用class关键字可以创建了一个类。一个类包含变量和成员组合,称为类成员。


对象(Object)是真实存在的实体。在Python中为类创建一个对象,我们可以使用obj = CLASS_NAME()

例如:obj = num()


使用类的对象,我们可以访问类的所有成员,并对其进行操作。





    

class Person:
    """ This is a Person Class"""
    # varable
    age = 10
    def greets(self):
        print('Hello')


# object
obj = Person()
print(obj.greet)
----------------------------------------
Hello



▍32、你对Python类中的self有什么了解?


self表示类的实例。


通过使用self关键字,我们可以在Python中访问类的属性和方法。


注意,在类的函数当中,必须使用self,因为类中没有用于声明变量的显式语法。



▍33、_init_在Python中有什么用?


“__init__”是Python类中的保留方法。


它被称为构造函数,每当执行代码时都会自动调用它,它主要用于初始化类的所有变量。



▍34、解释一下Python中的继承?


继承(inheritance)允许一个类获取另一个类的所有成员和属性。承提供代码可重用性,可以更轻松地创建和维护应用程序。


被继承的类称为超类,而继承的类称为派生类/子类。



▍35、Python中OOPS是什么?


面向对象编程,抽象(Abstraction)、封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)、多态(Polymorphism)



▍36、什么是抽象?


抽象(Abstraction)是将一个对象的本质或必要特征向外界展示,并隐藏所有其他无关信息的过程。



▍37、什么是封装?


封装(Encapsulation)意味着将数据和成员函数包装在一起成为一个单元。


它还实现了数据隐藏的概念。



▍38、什么是多态?


多态(Polymorphism)的意思是「许多形式」。


子类可以定义自己的独特行为,并且仍然共享其父类/基类的相同功能或行为。



▍39、什么是Python中的猴子补丁?


猴子补丁(monkey patching),是指在运行时动态修改类或模块。


from SomeOtherProduct.SomeModule import SomeClass

def  speak(self):
    return "Hello!"

SomeClass.speak = speak



▍40、Python支持多重继承吗?


Python可以支持多重继承。多重继承意味着,一个类可以从多个父类派生。



▍41、Python中使用的zip函数是什么?


zip函数获取可迭代对象,将它们聚合到一个元组中,然后返回结果。


zip()函数的语法是zip(*iterables)


numbers = [123]
string = ['one''two''three'
result = zip(numbers,string)

print(set(result))
-------------------------------------
{(3'three'), (2'two'), (1'one')}



▍42、解释Python中map()函数?


map()函数将给定函数应用于可迭代对象(列表、元组等),然后返回结果(map对象)。


我们还可以在map()函数中,同时传递多个可迭代对象。 





    

numbers = (1234)
result = map(lambda x: x + x, numbers)

print(list(result))



▍43、Python中的装饰器是什么?


装饰器(Decorator)是Python中一个有趣的功能。


它用于向现有代码添加功能。这也称为元编程,因为程序的一部分在编译时会尝试修改程序的另一部分。


def addition(func):
    def inner(a,b):
        print("numbers are",a,"and",b)
        return func(a,b)
    return inner

@addition
def add(a,b):
   print(a+b)

add(5,6)
---------------------------------
numbers are 5 and 6
sum: 11



▍44、编写程序,查找文本文件中最长的单词





    

def longest_word(filename):
    with open(filename, 'r'as infile:
              words = infile.read().split()
    max_len = len(max(words, key=len))
    return [word for word in words if len(word) == max_len]

print(longest_word('test.txt'))
----------------------------------------------------
['comprehensions']



▍45、编写程序,检查序列是否为回文


a = input("Enter The sequence")
ispalindrome = a == a[::-1]

ispalindrome
>True



▍46、编写程序,打印斐波那契数列的前十项


fibo = [0,1]
[fibo.append(fibo[-2]+fibo[-1]) for i in range(8)]

fibo
> [0112358132134]



▍47、编写程序,计算文件中单词的出现频率





    

from collections import Counter

def word_count(fname):
        with open(fname) as f:
                return Counter(f.read().split())

print(word_count("test.txt"))



▍48、编写程序,输出给定序列中的所有质数


lower = int(input("Enter the lower range:"))
upper = int(input("Enter the upper range:"))
list(filter(lambda x:all(x % y != 0 for y in range(2, x)), range(lower, upper)))

-------------------------------------------------
Enter the lower range:10
Enter the upper range:50
[1113171923293137414347]


▍49、编写程序,检查数字是否为Armstrong



将每个数字依次分离,并累加其立方(位数)。


最后,如果发现总和等于原始数,则称为阿姆斯特朗数(Armstrong)。





    

num = int(input("Enter the number:\n"))
order = len(str(num))

sum = 0
temp = num

while temp > 0:
   digit = temp % 10
   sum += digit ** order
   temp //= 10

if num == sum:
   print(num,"is an Armstrong number")
else:
   print(num,"is not an Armstrong number")



▍50、用一行Python代码,从给定列表中取出所有的偶数和奇数


a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
odd, even = [el for el in a if el % 2==1], [el for el in a if el % 2==0]

print(odd,even)
> ([13579], [246810])







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