python面试题精选--精选文档

1、问题1到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。答案下面是一些关键点： Python是一种解释型语言,Python代码在运行之前不需要编译。 Python是动态类型语言，在声明变量时，不需要说明变量的类型。 Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符public和private， 在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。 Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。ython允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。 Python用途非常广泛网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其

2、他语言和组件改善运行状况。 Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。问题2补充缺失的代码def print_directory_contents(sPath): 这个函数接受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。 # 补充代码答案def print_directory_contents(sPath): import os for sChild in os.listdir(sPath): sChildPath = os.path.join(sPath,sChild) if os.path.isdir(sChildPath): print_directory_contents(sChildPath) else: print sChildPath特别要注意以下几点： 命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。 递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。 我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可

3、以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + / + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。 熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。 如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。 坚持KISS原则！保持简单，不过脑子就能懂！为什么提这个问题： 说明面试者对与操作系统交互的基础知识 递归真是太好用啦问题3阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值。A0 = dict(zip(a,b,c,d,e),(1,2,3,4,5)A1 = range(10)A2 = i for i in A1 if i in A0A3 = A0s for s in A0A4 = i for i in A1 if i in A3A5 = i:i*i for i in A1A6 = i,i*i for i in A1答案A0 = a: 1, c: 3, b: 2, e: 5, d: 4A1 = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9A2 = A3 = 1, 3, 2, 5, 4A4 = 1, 2, 3, 4, 5A

4、5 = 0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81A6 = 0, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 9, 4, 16, 5, 25, 6, 36, 7, 49, 8, 64, 9, 81问题4Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。答案Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是

5、完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。问题5你如何管理不同版本的代码？答案：版本管理！GIT, SVN问题6下面代码会输出什么：def f(x,l=): for i in range(x): l.append(i*i) print lf(2)f(3,3,2,1)f(3)答案：0, 13, 2, 1, 0, 1, 40, 1, 0, 1, 4呃？第一个函数调用十分明显，for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。不明白的话就试着运行下面的代码吧：l_m

6、em = l = l_mem # the first callfor i in range(2): l.append(i*i)print l # 0, 1l = 3,2,1 # the second callfor i in range(3): l.append(i*i)print l # 3, 2, 1, 0, 1, 4l = l_mem # the third callfor i in range(3): l.append(i*i)print l # 0, 1, 0, 1, 4问题7monkey patch (猴子补丁)用来在运行时动态修改已有的代码，而不需要修改原始代码。简单的monkey patch 实现：python#coding=utf-8def originalFunc(): print this is original function!def modifiedFunc(): modifiedFunc=1 print this is modified function!def main(): originalFunc()if _name_=_main_: origina

7、lFunc=modifiedFunc main()python中所有的东西都是object，包括基本类型。查看一个object的所有属性的方法是：dir(obj)函数在python中可以像使用变量一样对它进行赋值等操作。查看属性的方法：print locals()print globals()问题8这两个参数是什么意思：*args，*kwargs？我们为什么要使用它们？答案如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用*kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和*billy，但是这样就并不太妥。下面是具体的示例：def f(*args,*kwargs): print args, kwargsl = 1,2,3t = (4,5,6)d = a:7,b:8,c:9f()f(1,2,3) # (1, 2, 3) f(1,2,3,groovy) # (1, 2, 3, groovy) f(a=1

8、,b=2,c=3) # () a: 1, c: 3, b: 2f(a=1,b=2,c=3,zzz=hi) # () a: 1, c: 3, b: 2, zzz: hif(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) a: 1, c: 3, b: 2f(*l,*d) # (1, 2, 3) a: 7, c: 9, b: 8f(*t,*d) # (4, 5, 6) a: 7, c: 9, b: 8f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) f(q=winning,*d) # () a: 7, q: winning, c: 9, b: 8f(1,2,*t,q=winning,*d) # (1, 2, 4, 5, 6) a: 7, q: winning, c: 9, b: 8def f2(arg1,arg2,*args,*kwargs): print arg1,arg2, args, kwargsf2(1,2,3) # 1 2 (3,) f2(1,2,3,groovy) # 1 2 (3, groovy) f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () c: 3f2(arg1=1,arg2=

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