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学习Python一年,基础忘记了,看看面试题回忆回议,Python面试题No3

梦想橡皮擦 • 2 周前 • 23 次点击  
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学习Python一年,基础忘记了,看看面试题回忆回议,Python面试题No3

这边有几个面试题,好棒

第1题:你如何管理不同版本的代码?

git,svn两个都要说到,github,码云也要提及,面试官想要的就是版本管理工具,你只要选择一个你熟悉的,疯狂的说一通就可以了,最好说一下自己以前做过哪些开源的项目,放在上面,没有,就另当别论了。

第2题:python中生成随机整数、随机小数、0~1之间小数方法?

python中生成随机整数

import random
random.randint(1,10)
复制代码

随机小数

看自己习惯,可以用random库,也可以用numpy库

import random
random.random()

# 利用np.random.randn(5)生成5个随机小数
import numpy as np
np.random.randn(5)
复制代码

0~1之间小数

random.random()
复制代码

第3题:迭代器、可迭代对象、生成器?

第一步,你要知道什么是迭代

对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用,我们把这样的过程称为遍历,也叫迭代

从结果去分析原因,能被for循环的就是“可迭代的”,但是如果正着想,for怎么知道谁是可迭代的呢?

假如我们自己写了一个数据类型,希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来,那我们就必须满足for的要求--- 这个要求就叫做 协议

可以被迭代要满足的要求就叫做:可迭代协议

可迭代协议的定义非常简单,就是内部实现了__iter()__方法

如果某个对象中有_ iter _()方法,这个对象就是可迭代对象 (Iterable)

if '__iter__' in dir(str)
复制代码

通俗易懂 :可以被for循环迭代的对象就是可迭代对象。

从代码上面可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

from collections import Iterable
a = isinstance([], Iterable)

b = isinstance({}, Iterable)

c = isinstance('abc', Iterable)

d = isinstance((x for x in range(10)), Iterable)

e = isinstance(100, Iterable)

print(a,b,c,d,e)
复制代码

结论

True True True True False
复制代码

只有最后的数字不是可迭代对象

可迭代对象的本质

我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程,发现每迭代一次(即在for...in...中每循环一次)都会返回对象中的下一条数据,一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。

那么,在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据,以便每次迭代都可以返回下一条数据。

我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为迭代器(Iterator)

可迭代对象的本质就是可以 向我们提供一个这样的中间“人”即迭代器 帮助我们对其进行迭代遍历使用。

可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器,在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。

综上所述,一个具备了__iter__方法的对象,就是一个可迭代对象。

class MyList(object):
    def __init__(self):
        self.container = []
    def add(self, item):
        self.container.append(item)
    def __iter__(self):
        """返回一个迭代器"""
        # 我们暂时忽略如何构造一个迭代器对象
        pass
    
mylist = MyList()
from collections import Iterable
isinstance(mylist, Iterable)

复制代码

iter()函数与next()函数

listtuple等都是可迭代对象,我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。 然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。

>>> i = iter('spam')
>>> next(i)
's'
>>> next(i)
'p'
>>> next(i)
'a'
>>> next(i)
'm'
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    next(i)
StopIteration
>>> 

复制代码

当序列遍历完时,将抛出一个StopIteration异常。这将使迭代器与循环兼容,因为它们将捕获这个异常以停止循环。 要创建定制的迭代器,可以编写一个具有next方法的类。

迭代器Iterator

通过上面的分析,现在你应该已经知道了,迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置,当我们对迭代器使用next()函数的时候,迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。 实际上,在使用next()函数的时候,调用的就是迭代器对象的__next__方法(Python3中是对象的__next__方法,Python2中是对象的next()方法)。

所以,我们要想构造一个迭代器,就要实现它的__next__方法。但这还不够,python要求迭代器本身也是可迭代的,所以我们还要为迭代器实现__iter__方法,而__iter__方法要返回一个迭代器,迭代器自身正是一个迭代器,所以迭代器的__iter__方法返回自身即可。

一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象,就是迭代器。

class MyList(object):
    """自定义的一个可迭代对象"""
    def __init__(self):
        self.items = []
 
    def add(self, val):
        self.items.append(val)
 
    def __iter__(self):
        myiterator = MyIterator(self)
        return myiterator
 
 
class MyIterator(object):
    """自定义的供上面可迭代对象使用的一个迭代器"""
    def __init__(self, mylist):
        self.mylist = mylist
        # current用来记录当前访问到的位置
        self.current = 0
 
    def __next__


    
(self):
        if self.current < len(self.mylist.items):
            item = self.mylist.items[self.current]
            self.current += 1
            return item
        else:
            raise StopIteration
 
    def __iter__(self):
        return self
 
 
if __name__ == '__main__':
    mylist = MyList()
    mylist.add(1)
    mylist.add(2)
    mylist.add(3)
    mylist.add(4)
    mylist.add(5)
    for num in mylist:
        print(num)
复制代码

本部分代码来源: blog.csdn.net/weixin_4222… 博主这篇博客写的真好

可迭代对象与迭代器

  1. 可迭代对象包含迭代器。
  2. 如果一个对象拥有__iter__方法,那么它是可迭代对象;如果一个对象拥有next方法,其是迭代器。
  3. 定义可迭代对象,必须实现__iter__方法;定义迭代器,必须实现__iter__next方法。
  • _iter_() 该方法返回的是当前对象的迭代器类的实例。因为可迭代对象与迭代器都要实现这个方法

  • next() 返回迭代的每一步,实现该方法时注意要最后超出边界要抛出StopIteration异常。

迭代器一定是可迭代对象,反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等Iterable变成Iterator

生成器

  1. 生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代器协议”(即__iter__next方法),不需要再手动实现两方法。
  2. 生成器在迭代的过程中可以改变当前迭代值,而修改普通迭代器的当前迭代值往往会发生异常,影响程序的执行。
  3. 具有yield关键字的函数都是生成器,yield可以理解为return,返回后面的值给调用者。不同的是return返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时,生成器会从yield下一句开始执行,直至遇到下一个yield。

第4题:单引号,双引号,三引号的区别?

  • 单引号和双引号主要用来表示字符串

      比如: 
      单引号:'python'
      双引号:"python"
    复制代码
  • 三引号

三单引号:'''python ''',也可以表示字符串一般用来输入多行文本,或者用于大段的注释; 三双引号:"""python""",一般用在类里面,用来注释类,这样省的写文档,直接用类的对象__doc__访问获得文档。

区别

若你的字符串里面本身包含单引号,必须用双引号

例子:"can't find the log\n"
复制代码

第5题:Python是如何进行内存管理的?

对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况:

总结一下对象会在一下情况下引用计数加1:

  1. 对象被创建:x='spam'
  2. 另外的别人被创建:y=x
  3. 被作为参数传递给函数:foo(x)
  4. 作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33']

引用计数减少情况

  1. 一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。
  2. 对象的别名被显式的销毁:del x ;或者del y
  3. 对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789
  4. 对象从一个窗口对象中移除:myList.remove(x)
  5. 窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象本身离开了作用域。

垃圾回收

  1. 当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。
  2. 垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。

在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,由于这些内存的申请并不是为了创建对象,所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

内存池机制

  1. Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统;
  2. Pymalloc机制:为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放;
  3. 对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

第6题:写一个函数, 输入一个字符串, 返回倒序排列的结果?

使用字符串本身的翻转

def order_by(str):
    return str[::-1]
 
print(order_by('123456'))
 
输出:654321
复制代码

把字符串变为列表,用列表的reverse函数

def reverse2(text='abcdef'):
    new_text=list(text)
    new_text.reverse()
    return ''.join(new_text)

reverse2('abcdef')

复制代码

新建一个列表,从后往前取

def reverse3(text='abcdef'):
    new_text=[]
    for i in range(1,len(text)+1):
        new_text.append(text[-i])
    return ''.join(new_text)

reverse3('abcdef')

复制代码

利用双向列表deque中的extendleft函数

from collections import deque
def reverse4(text='abcdef'):
    d = deque()
    d.extendleft(text)
    return ''.join(d)

reverse4('abcdef')
复制代码

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