Cet article présente le partage de quelques questions d'entretien Python, qui ont une certaine valeur de référence. Je vais le partager avec vous maintenant. Veuillez vous référer aux
Articles connexes recommandés : " Résumé des questions d'entretien Python en 2020 (dernier) "
Python utilise un tuple pour transmettre plusieurs valeurs au modèle, chaque valeur correspond à Un caractère de format
imprimer (" je m'appelle %s , j'ai %d ans" %("gaoxu",19))
Depuis python2.6, une nouvelle fonction de formatage des chaînes a été ajouté str.format(), remplacez le traditionnel %
par {} et . La principale différence est : il n'est pas nécessaire de spécifier la chaîne ou le type numérique
print('ma name is {} ,age is {} year old'.format("小明",17))
print('my name is {1},age is {0}'.format(15,'小明'))
#:位置攒参的方式li=['hollo',18]print('may name is {0},my year old is {1}'.format(*li))
# 按照关键字传参hash={'name':'hoho','age':18}print ('my name is {name},age is {age}'.format(**hash))t1=（('a'),('b')）
t2=（('c'),('d')）
res=lambda:t1,t2;[i:j}for i,j in zip(t1,t2)]
print(res(t1,t2))l=[11,2,3,4,7,6,4,3,54,3,] now_l=[]for i in l:if i not in now_l: now_l.append(i)print(now_l) 也可以用set直接去重和排序print(set(l)
Les fonctions anonymes ont la même portée que les fonctions, mais les fonctions anonymes signifient que le nombre de références est de 0 à moins qu'elles n'aient un nom
Avantages : utilisation unique, les définitions sont plus faciles à lire et faire à tout moment et n'importe où. C'est encore plus clair de quoi il s'agit
Définissez les fonctions en python, vous pouvez également utiliser les fonctions requises, les paramètres par défaut , paramètres variables et paramètres de mots-clés, ces quatre paramètres peuvent être utilisés ensemble, ou seulement certains d'entre eux sont utilisés. Cependant, veuillez noter que l'ordre de définition des paramètres doit être les paramètres obligatoires, les paramètres par défaut, les paramètres variables, les paramètres de mots-clés
.re.match() correspond toujours à une chaîne au début, et renvoie l'objet mathématique correspondant. Si vous faites correspondre la partie non initiale de la chaîne, elle ne renverra aucun
La fonction re.search() recherche la chaîne entière et renvoie le premier objet de correspondance qui correspond à la chaîne
**kwargs : (indique passer des paramètres en fonction de mots-clés, et les sauvegarder sous forme de dictionnaire
print(next(i%2 for i in range(10))) #：<generator object <genexpr> at 0X000001c577DDE258>print([i%2 for i in range(10)]) [0,,1,0,1,0,1,0,1]
总结：
1，把列表解析【】换成()得到生成器表达式
2，列表解析和生成器表达式都是一种便利的编程方式，只不过生成器表达式更节省内存
3，pyrhon不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用，大部分内置函数，也是使用迭代器协议
访问对象的，列如：sun是python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议
python3的字节是python2的字符串
python3的字符窜是python2的unciode
在python3中print要加括号
在python3中数字除法有小数点
Unicode--->encode----->utf-8utf-------->decode------>unicode
迭代器即迭代工具，那么什么是迭代那
迭代重复上一个重复的过程，每一次重复即一次迭代，并且每一次迭代的结果都是下一次迭代的开始
为何要用迭代器
对于序列类型：字符串，列表，元组，我们可以使用索引的方式迭代取出包含的元素
对于字典，集合，文件等类型没有索引，若还行取出内部包的元素，则需要找出不依赖索引的方式，那这就是迭代器
什么是可迭代的对象，具有init方法返回就是迭代器，具有next方法
特点优点：提供了一种不依赖索引的取值的方式
缺点： 只能往前循环，不能往后找无法获取长度，
注意的是：迭代器对象一定是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器的对象
生成器迭代器的一种关键字yield+关键字，next方法，yield语句一次返回一个结果，在每个
结果中间挂起钩子函数，以便下次重它离开的地方继续
生成器表达式类似于列表推导式，但是生成器返回按需求产生结果的一个对象，而不是一次构建
一个结果的列表
特点：惰性运算，节省空间
装饰器：在不改变原来函数和函数的调用方式进行扩展，就是对外开放，对内封闭的原则
目标：为被装饰的对象添加新的功能
Python函数在定义的时候。默认b的值就被计算出来了，即[],因为默认参数b也是一个变量，它指向
对象即[],每次调用这个函数，如果改变b的内容每次调用时候默认参数也就改变了，不在是定义时候的[]了
image.png
所以默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象
for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print('%s * %s= %s'%(i,j,i*j),end="") print('')print( '\n'.join([' '.join(['%s*%s=%-2s' % (y,x,x*y) for y in range(1,x+1)])for x in range(1,10)]))
拷贝有两种方式：浅拷贝和深拷贝copy.copy()and copy.deepcopy()
我们寻常意义上的复制就是深复制，即将被复制的对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在，所以
改变原有被复制的到对象不会对已经复制的新对象产生影响。
而浅复制并不会产生一个独立的对象存在，他只是将原有的数据打上一块新标签，所以当其中一块标签被
改变时候,数据就会变化，另一个标签也会随之改变，数据块就发生变化，另一个标签也会随着改变，
image.png
装饰器本质上就是一个python函数,它可以让其他函数在不需要任何代码变动的前提下增加额外的功能
，装饰器的返回值也是一个函数对象，她有很多的应用场景，比如：插入日志，事物处理，缓存，权限装饰器就是为已经存在的对象
添加额外功能
def outher(func):
def good(*args,**kwargs):
ret=func(*args,**kwargs) return ret return good@outherdef bar():
print('狗241131313')
bar()计算列表中的元素的个数和向末尾追加元素所用到的方法？len(),append（）
判断字典中有没有某个key的方法？用到get('key'）方法，若没有,将返回值none
现有my_list=range(100)
主要是以对象引用计数为主标记清除和分带技术为辅的那么一种方式
Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变为0，那么相应的对象就会消失。分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。
Python中还使用了某些启示算法来加速回收。
a='sadsadada'print(isinstasnce(a,str))
http://www.hacksparrow.com/python-difference-between-list-and-tuple.html
首先xrange在python3中已经不适用了
range：
函数说明:range([start,]stop[,step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长
生成一个列表
xrange与range类似，只是返回的是一个“xrange object"对象，而非数组list
要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多
区别：range会生成一个list对象，而xrange会返回一个生成器对象
x='1','2','3'li=[]for i in x: li .append(i)print(li)'1','2','3' 如何变成[1,2,3] x='1','2','3'li=[]for i in x: li .append(int(i))print(li)
target=list(map(lambda x: x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
map obj
并补全下面的代码
image.png
import os os.remove（r'D:\ggg\fileobj） os.remove(‘路径’）
import random print(random.randint(1,10))
image.png
image.png
# def beautiful(c): # for i in range(c): # yield i**2 # for item in beautiful(5): # print(item)#函数 # def gensquares(N): # res=[0] # for i in range(N): # res.append(i*i) # return res# for item in gensquares(5): # print(item)
总结：
1语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎一模一样的,他们都是使用def语句进行
定义，区别在于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
2.自动实现迭代器的协议：对于生成器，python自动实现迭代器协议，所以我们可以调用它的next
方法，并且在没有值返回的时候，生成器自动生成Stopltwration异常
3.状态挂起，生成器使用yield语句返回一个值.yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，方便之后离开的
地方继续执行
list1=[2,3,4,9,6] list2=[5,6,10,17,11,2] list1.extend(list2)print(sorted(list(set(list))))####33.到底什么是python？你可以在回答中进行技术对比（也鼓励这样做）。python是一门解释性语言，这里说与c语言和c的衍生语言不同，python代码不需要编译,其他解释语言还包括Ruby和pyp python是动态语言，在声明变量的时候,不需要声明变量的类型 python非常适合面向对象编程，因为它支持通过组合和继承的方式定义类 python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢，好在python允许加入基于c语言编写扩展，因此我们能优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的numpy就是一个很好的例子 python用途很广泛----网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等通常被称为胶水语言
状态代码有三位数字组成，第一个数字定义响应的类别，共分5种类型
1xx:提示信息--表示请求接受，继续处理
2xx:成功表示请求成功接收，理解，接受
3xx:重定向要完成请求必须更进一步操作
4xx:客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现
5xx:服务器端错误--服务器没有实现合法请求
常见状态码：
200 OK//客户端请求成功 400 Bad Request//客户端请求有语法错误，不能被服务器所理解401 Unauthorized//请求未经授权，这个状态代码必须和WWW-Authenticate报头域一起使用 403 Forbidden//服务器收到请求，但是拒绝提供服务 404 Not Found//请求资源不存在，eg：输入了错误的URL 500 Internal Server Error//服务器发生不可预期的错误 503 Server Unavailable//服务器当前不能处理客户端的请求，一段时间后可能恢复正常
l2=[lambda:i for i in range(10)] l1=[i for i in range(10)] print(l1[0]) print(l2[0]) print(l2[0]())
eval有返回值
exec没有返回值
print(eval('2+3'))print(exec('2+1'))exec("print('1+1')")class obj(object):
passa = eval('obj()')
print(a,type(a)) #<__main__.obj object at 0x000001F1F6897550> <class '__main__.obj'>session在服务器，cooking在客户端(浏览器）
session默认存在服务器上的文件里面（也可以是内存，数据库）
session的运行依赖session_id,而session_id是存在cookie中，也就是说，若果浏览器禁用lcookie，同时session也会失效（但是可以通过其他方式实现,比如在url中传入session_id）
session可以放在文件，数据库，内存中都可以的
用户验证通常会用session
维持一个会话核心就是客户端的唯一标识，即session_id
无状态协议，判断session_id是否相同。
def MyPlus(l): new_l = [] for i in l: if i not in new_l: new_l.append(i) return sum(new_l) print(MyPlus(l = [2,3,4,4,5,5,6,7,8]))
print(i for i in range(1,100)if i%2 ==0])
nums = [] for i in range(1,6): for j in range(1,6): for k in range(1,6): if i != j and j != k and i !=k: new_num = i*100 + k*10 + j if new_num not in nums: nums.append(new_num) print(nums)
get，post,put,delete,head,connect
守护进程(daemon)
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法开启子进程，否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程之间是相互独立的，主进程的代码运行结束，守护进程随即终止
p.join([timeout]): 主进程等待相应的子进程p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。需要强调的是p.join()只能join住start开始的进程，而不能join住run开启的进程
由于GIL的影响，python无法利用多核优势
CIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁都一样将并发运行转化为串行，此时来控制同一时间内只能被一个任务修改，进而保证数据的安全.可以肯定的是：保护不同数据的安全，需要加不同的锁。
现在计算机基本都是多核，python对于计算密集型任务开多线程的效率并不能带来多大的技术提升，甚至不如串行（没有大量的切换），但是对于io密集型任务效率还是有显著的提升的
因此，对于io密集型任务，python多线程更加的适合。
./run.py.shell直接调用python脚本 python run.py 调用python 解释器来调用python脚本
1、TCP协议是有连接的，有连接的意思是开始传输实际数据之前TCP的客户端和服务器端必须通过三次握手建立连接，会话结束后也要结束连接。而UDP是无连接的
2、TCP协议保证数据发送，按序送达，提供超时重传保证数据可靠性，但是UDP不保证按序到达，甚至不能保证到达，还是努力交付，即便是按序发送的序列，也不保证按序送到。
3、TCP协议所需资源多，TCP首部需20个字节（不算可选项），UDP首部字段只需8个字节。
4、TCP有流量控制和拥塞控制，UDP没有。网络拥堵不会影响发送端的发送速率。
5、TCP面向的字节流的服务，UDP面向的是报文的服务。
三次握手建立连接时，发送方再次发送确认的必要性？
主 要是为了防止已失效的连接请求报文段突然又传到了B,因而产生错误。假定出现一种异常情况，即A发出的第一个连接请求报文段并没有丢失，而是在某些网络结 点长时间滞留了，一直延迟到连接释放以后的某个时间才到达B，本来这是一个早已失效的报文段。但B收到此失效的连接请求报文段后，就误认为是A又发出一次 新的连接请求，于是就向A发出确认报文段，同意建立连接。假定不采用三次握手，那么只要B发出确认，新的连接就建立了，这样一直等待A发来数据，B的许多 资源就这样白白浪费了。
四次挥手释放连接时，等待2MSL的意义？
第 一，为了保证A发送的最有一个ACK报文段能够到达B。这个ACK报文段有可能丢失，因而使处在LAST-ACK状态的B收不到对已发送的FIN和ACK 报文段的确认。B会超时重传这个FIN和ACK报文段，而A就能在2MSL时间内收到这个重传的ACK+FIN报文段。接着A重传一次确认。
第二，就是防止上面提到的已失效的连接请求报文段出现在本连接中，A在发送完最有一个ACK报文段后，再经过2MSL，就可以使本连接持续的时间内所产生的所有报文段都从网络中消失。
tcp是面向连接的，可靠的字节流服务，udp是面向无连接的，不可靠而数据服务
python有如下的字典，
dic_tmp={'carry':17,'bob':21,'matty':23,'jack':33,'tom':17,'alex':23}
print(sorted(dic_tmp.items(),key=lambda dic_tmp:dic_tmp[0]))innodb是mysql最常用的一种存储引擎，Facebook,google等公司的成功已证明了innodb存储引擎具有高可用性，高性能以及高扩展性，支持事物，其特点是行锁设计，支持外键，并支持类似oracle的非锁定读，对于表中数据的存储，inndb存储引擎采用了聚集的方式，每张表都是按主键的顺序进行存储的，如果没有显示地在表定义时候指定主键，innodb,存储引擎会为每一行生成六个字节的ROWId,并以此为主键。
myisam不支持事物，表锁设计，支持全文索引，主要面向一些olap数据库应用，此外myisam存储引擎的另一个与众不同的地方是，它的缓冲池只缓存索引文件，而不缓存数据文件，这与大多数数据库不一样
class Open(object):
def __init__(self,name,mode):
self.name=name
self.mode=mode
def __enter__(self):
self.opened=open(self.name,self.mode)
return self.opened
def __exit__(self,exc_type,exc_val,exc_tb):
self.opened.close()
with open('mytext.txt','w') as write:
write.write('hello qaweqwe world')1，当用户在浏览器中输入url时浏览器会生成请求头和请求体发送给服务端请求头和请求体中会包含浏览器的动作（action）这个动作通常为get或者post提现在url之中
2.url经过Django中的wsgi再经过django的中间件，最后url到路由的映射表一条一条进行匹配一旦其中的某一条匹配成功就执行视图函数，后面的路由就不在继续匹配了
3视图函数根据客户端的请求查询相应的数据，返回给Django，然后Django把客户端想要的数据作为一个字符串返回给客户端
4客户端浏览器接受到返回的数据，经过渲染后显示给用户
1url后尽量用名词，因为rest frame是面向资源的编程，因此url命名时能体现出资源
2method的不同，实现增删改查的操作
3版本号，因为有版本的更替，为了体现出版本的过度，因此在发请求的时候，要体现出版本号
4返回值，与以往只返回json不同,rest api规范要加上状态码。
5域名，由于前后端分离，因此要处理跨域问题，解决方法:jsonp,cors
6过滤，通过url传参的形式传递搜索条件（列如：指定返回的记录数量，指定分页等）
jsonp的本质就是利用script的src属性绕过同源策略
cors
整个cors通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与，对于开发者来说cors通信和同源的ajax没有什么区别，挨代码完全一样，浏览器一旦发现ajax请求跨源，就会自动添加一些附加头的信息，有时还会多出一次附加的请求，但用户不会有感觉.
print(sorted(dic.items(),key=lambda dic:dic[1]))
innodb存储引擎（最常用的引擎,支持事物，特点是行锁，特点是行锁设计，支持外键）
myisam存储引擎（不支持事物，表锁的设计，支持全文索引）
nod存储引擎
memory存储引擎
class BiTreeNode(object):
def __init__(self,data):
self.data = data
self.lchild = None
self.rchild = Nonea = BiTreeNode('A')
b= BiTreeNode('B')
c = BiTreeNode('C')
d = BiTreeNode('D')
e = BiTreeNode('E')
f = BiTreeNode('F')
g = BiTreeNode('G')
e.lchild = a
e.rchild = g
a.rchild = c
c.lchild = b
c.rchild = d
g.rchild = f
root = e# 前序遍历 (先找做子树，后找右子树）def pre_order(root):
if root:
print(root.data,end='') # EACBDGF
pre_order(root.lchild)
pre_order(root.rchild)
pre_order(root)
print('')# 中序遍历def in_order(root):
if root:
in_order(root.lchild)
print(root.data,end='') # ABCDEGF
in_order(root.rchild)
in_order(root) # ABCDEGFprint('')# 后序遍历def post_order(root):
if root:
post_order(root.lchild)
post_order(root.rchild)
print(root.data,end='')
post_order(root) #BDCAFGE1轮训
2长轮训
3websocket
优点：后端程序编写比较容易
缺点：请求中有大半是无用浪费带宽和服务器资源.
实例：适用小型应用
优点：在无消息的情况下不会频繁的请求
缺点：服务器hold连接会消耗资源。
实例：webqq,hi网页版，facebook im。
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下 NameError 使用一个还未被赋予对象的变量SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了）TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量，基本上是由于另有一个同名的全局变量，导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的`
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