Python面试基础题十大陷阱,你中招了吗
我们在会碰到各种各样的面试,有的甚至是HR专门为你设置的障碍,在python面试中也是,无论你是应聘Python web开发,爬虫工程师,或是数据分析,还是自动化运维,这些python面试基础题十大陷阱也许你会遇到,今天的python培训总结出来给你以防万一:
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问题1:请问如何修改以下Python代码,使得下面的代码调用类A的show方法?
class A(object)
def show(self):
print 'derived show'
class B(A)
def show(self):
print 'derived show'
obj=B()
obj.show()
答:这道题的考点是类继承,只要通过__class__ 方法指定类对象就可以了。补充的代码如下:
obj._class_=A
obj.show()
问题2:请问如何修改以下Python代码,使得代码能够运行?
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答:此题考察得是方法对象,为了能让对象实例能被直接调用,需要实现 __call__ 方法,补充代码如下:
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
def_call_(self,num):
print'call:',num+self._a
问题3:下面这段代码的输出是什么?
class B(object):
def fn(self):
print"B fn"
def_init_(self):
print"B INIT"
class A(object):
def fn(self):
print"A fn"
def_new_(cls,a):
print"NEW",a
if a10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print "INIT",a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答:
NEW 5
B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此题考察的是new和init的用法,使用 __new__ 方法,可以决定返回那个对象,也就是创建对象之前调用的,这个常见于于设计模式的单例、工厂模式。__init__ 是创建对象是调用的。
问题4:下面这段代码输出什么?
1s=[1,2,3,4]
list1 =[i for i in ls if i2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 12
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ' item'+ str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in 'hello world' if x not in 'low level'}
print set1
答:
[3,4]
[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:'item4',4:'item16’,6:'item36"}set(["h",'r','d"])
此题考察的是列表和字典的生成。
问题5:下面这段代码输出什么?
num= 9
def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:
9
9
此题考察全局变量和局部变量。num 不是个全局变量,所以每个函数都得到了自己的 num 拷贝,如果你想修改 num ,则必须用 global 关键字声明。比如下面这样
num=9
def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
问题6:如何使用一行代码交换两个变量值?
a=8
b=9
答:
(a,b)=(b,a)
问题7:如何添加代码,使得没有定义的方法都调用mydefault方法?
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答:
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此题的考的是Python的默认方法, 只有当没有定义的方法调用时,才会调用方法 __getattr__。当 fn1 方法传入参数时,我们可以给 mydefault 方法增加一个 *args 不定参数来兼容。
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self,*args):
print'default:'+str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print"other fn:",name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello')
a1.fn3(10)
问题8:一个包里有三个模块,mod1.py , mod2.py , mod3.py ,但使用 from demopack import * 导入模块时,如何保证只有 mod1 、 mod3 被导入了。
答:在包中增加 __init__.py 文件,并在文件中增加:
_all_=['mod1','mod3']
问题9:写一个函数,接收整数参数 n ,返回一个函数,函数返回n和参数的积。
答:
def mulby(num):
def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
问题10:请问下面的代码有什么隐患?(Python2中)
def strtest1(num):
str='first'
for i in range(num):
str+="X"
return str
答:由于变量str是个不可变对象,每次迭代,python都会生成新的str对象来存储新的字符串,num越大,创建的str对象越多,内存消耗越大。
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python面试必备题目有哪些
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1、多线程使用Python是个好主意吗?列出一些方法可以让一些Python代码以并行方式运行。
答:Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包,但如果你想使用多线程来加速你的代码,那么使用它通常不是一个好主意。Python有一个名为全局解释器锁(Global
Interpreter
Lock(GIL))的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL,做一点工作,然后将GIL传递到下一个线程。这种情况发生的很快,因此对于人眼看来,你的线程似乎是并行运行的,但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。所有这些GIL传递都增加了运行的内存。这意味着如果你想让代码运行得更快,那么使用线程包通常不是一个好主意。
使用Python的线程包也是有原因的。如果你想同时运行一些东西,并且效率不是一个问题,那么它就完全没问题了。或者,如果你正在运行需要等待某些事情的代码(例如某些IO),那么它可能会很有意义。但是线程库不会让你使用额外的CPU核心。
多线程可以外包到操作系统(通过多处理),一些调用Python代码的外部应用程序(例如,Spark或Hadoop),或者Python代码调用的一些代码例如:你可以使用你的Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程事务。
2、这段代码输出了什么:
def f(x,l=[]):for i in range(x):l.append(i*i)print(l) f(2)f(3,[3,2,1])f(3)
答:[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]
3、如何在Python中管理内存?
Python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。Python解释器负责处理这个问题。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具Python还有一个内置的垃圾收集器,它可以回收所有未使用的内存,并使其可用于堆空间。
4、range&xrange有什么区别?
在大多数情况下,xrange和range在功能方面完全相同。它们都提供了一种生成整数列表的方法,唯一的区别是range返回一个Python列表对象,x range返回一个xrange对象。
这就表示xrange实际上在运行时并不是生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表,那么就要考虑xrange。
5、Python中help()和dir()函数的用法是什么?
Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问,并用于查看内置函数的合并转储。
help()函数:help()函数用于显示文档字符串,还可以查看与模块,关键字,属性等相关的使用信息。
dir()函数:dir()函数用于显示定义的符号。
6、NumPy中有哪些操作Python列表的函数?
Python的列表是高效的通用容器。它们支持(相当)有效的插入,删除,追加和连接,Python的列表推导使它们易于构造和操作。
它们有一定的局限性:它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作,并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息,并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。
NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算,这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。
NumPy数组更快,你可以使用NumPy,FFT,卷积,快速搜索,基本统计,线性代数,直方图等内置。
这些内容还是比较重要的,如果有帮到你,麻烦采纳谢谢
python手写排序函数 在线等
#举个例子,冒泡排序
def sort_list(f, l):
print "befor:", l
for i in range(len(l)):
for j in range(i, len(l)):
if not f(l[j], l[i]):
l[i], l[j] = l[j], l[i]
print "sorted: ", l
#function
f = lambda a,b : a= b
#test
l1 = [3,2,1,6,4]
l2 = ["a","x", 5, "g"]
sort_list(f, l1)
sort_list(f, l2)
#STDOUT:
"""
befor: [3, 2, 1, 6, 4]
sorted: [1, 2, 3, 4, 6]
befor: ['a', 'x', 5, 'g']
sorted: [5, 'a', 'g', 'x']
"""
python面试注意什么
一、自我介绍
之前讲过很多关于如何应对面试官提出的“自我介绍”这个问题,今天,针对Python程序员这个岗位,给大家重新梳理一下答题的结构。我们在做自我介绍时,可以按照:个人基本信息+基本技术构成+项目经验(具体项目以及在项目中的负责部分)+自我评价的结构来回答。注意一定要紧紧围绕招聘岗位的需求做介绍,在此之前要做好准备工作,看看招聘方具体需要什么方向的研发工程师。目前针对Python,有自动化测试平台的设计与开发、数据的挖掘与清洗以及Python开发等具体岗位,所以面试Python方向的同学注意,可以多和运维以及自动化方面靠拢。当然,具体还是要看公司空缺岗位与你的专业是否对口。
二、不要给自己挖坑
确保你在回答面试官的过程中,回答的每个知识点都了然于胸,不然被问住,是很难堪的。如果遇到不会的问题,一定不要盲目乱答一通。比如有一次,有位同学在回答Web安全问题时,顺嘴说了SQL注入,面试官便顺水推舟,让这位同学接着讲讲SQL的原理及解决方法。然而这位同学却把XSS跨站注入攻击和SQL注入搞混了,归根结底,还是知识掌握得不够牢固。所以,在面试时,要斟酌每一句话,聪明的同学还可以引导面试官,让他问出自己想要被问的问题。当然,化被动为主动,就是面试中比较高的一种境界了。
三、有足够的自信
如果你学历不是特别高,在面试时,面试官很有可能会问你是怎样看待学历和能力的。学历和能力在当今的社会都不可或缺,学历往往是你面试的敲门砖,但敲完门用途就不大了,后面才是证明你能力的时刻。针对这个问题,我们一定要不卑不亢地说出自己看法:“我想只要完成了大学校园内的学业,就表明已经具备了一定的学习能力。如果我们努力学习代码技能,并且有能力学好,那么是学士还是博士就不是很重要。竞争这个岗位的关键是看你能在这个领域上发挥什么作用,而不单单是学了多少书本上的知识。”
网页标题:python手写函数面试的简单介绍
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