#我之前還沒有出過和這些題目一樣難的面試題，如果你能輕鬆回答出來的話，趕快去找份工作吧！以下是2017年最新Python筆試題。
相關文章推薦：《2020年python面試題總結（最新）》
到底什麼是Python？你可以在回答中與其他技術進行對比（也鼓勵這樣做）。
答案
以下是一些關鍵點：
Python是一種解釋型語言。這就是說，與C語言和C的衍生語言不同，Python程式碼在運行之前不需要編譯。其他解釋型語言還包括PHP和Ruby。
Python是動態型別語言，指的是你在宣告變數時，不需要說明變數的型別。你可以直接寫類似x=111和x="I'm a string"這樣的程式碼，程式不會報錯。
Python非常適合物件導向的程式設計（OOP），因為它支援透過組合（composition）與繼承（inheritance）的方式定義類別（class）。 Python中沒有存取說明符（access specifier，類似C++中的public和private），這麼設計的依據是「大家都是成年人了」。
在Python語言中，函數是第一類物件（first-class objects）。這指的是它們可以被指定給變量，函數既能返回函數類型，也可以接受函數作為輸入。類別（class）也是第一類物件。
Python程式碼編寫快，但是運行速度比編譯語言通常慢。還好Python允許加入基於C語言編寫的擴展，因此我們能夠優化程式碼，消除瓶頸，這點通常是可以實現的。 numpy就是一個很好地例子，它的運行速度真的非常快，因為很多算術運算其實不是透過Python實現的。
Python用途非常廣泛——網路應用，自動化，科學建模，大數據應用，等等。它也常被用作“膠水語言”，幫助其他語言和組件改善運作狀況。
Python讓困難的事情變得容易，因此程式設計師可以專注於演算法和資料結構的設計，而不用處理底層的細節。
補充缺少的程式碼
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特別要注意以下幾點：
命名規範要統一。如果樣本代碼中能夠看出命名規範，遵循其現有的規範。
遞迴函數需要遞迴並終止。確保你明白其中的原理，否則你將面臨無休無止的呼叫堆疊（callstack）。
我們使用os模組與作業系統進行交互，同時做到交互方式是可以跨平台的。你可以把程式碼寫成sChildPath = sPath + '/' + sChild，但這個在Windows系統上會出錯。
熟悉基礎模組是非常有價值的，但別想破腦袋都背下來，記住Google是你工作中的良師益友。
如果你不明白程式碼的預期功能，就大膽提問。
堅持KISS原則！保持簡單，不過腦子就能懂！
為什麼要提這個問題：
說明面試者對與作業系統互動的基礎知識
#遞迴真是太好用啦
##問題3閱讀下面的程式碼，寫出A0，A1至An的最終值。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 A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]答案
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]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）。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。
你如何管理不同版本的代码？
答案
版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如subversion（SVN）。
为什么提这个问题：
因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引入了什么bug；管理你的软件的不同版本和发行版；在团队成员中分享源代码；部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得！
下面代码会输出什么：
def f(x,l=[]):
for i in range(x):
l.append(i*i)
print l
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)答案：
[0, 1] [3, 2, 1, 0, 1, 4] [0, 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_mem = []
l = l_mem # the first call
for i in range(2):
l.append(i*i)
print l # [0, 1]
l = [3,2,1] # the second call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
l = l_mem # the third call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [0, 1, 0, 1, 4]“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？
答案
“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。
举个例子：
import datetime datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题？
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。
另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。
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, kwargs
l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}
f()
f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"pythontab") # (1, 2, 3, 'pythontab') {}
f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs
f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"pythontab") # 1 2 (3, 'pythontab') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}为什么提这个问题？
有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。
下面这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？
回答背景知识
这些都是装饰器（decorator）。装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。
@my_decorator
def my_func(stuff):
do_things
Is equivalent to
def my_func(stuff):
do_things
my_func = my_decorator(my_func)你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。
真正的答案
@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为：
class MyClass(object):
def init(self):
self._some_property = "properties are nice"
self._some_other_property = "VERY nice"
def normal_method(*args,**kwargs):
print "calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@classmethod
def class_method(*args,**kwargs):
print "calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@staticmethod
def static_method(*args,**kwargs):
print "calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@property
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_property
@some_property.setter
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
self._some_property = args[0]
@property
def some_other_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_other_property
o = MyClass()
# 未装饰的方法还是正常的行为方式，需要当前的类实例（self）作为第一个参数。
o.normal_method
# <bound method MyClass.normal_method of <main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>>
o.normal_method()
# normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})
o.normal_method(1,2,x=3,y=4)
# normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 类方法的第一个参数永远是该类
o.class_method
# <bound method classobj.class_method of <class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>>
o.class_method()
# class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{})
o.class_method(1,2,x=3,y=4)
# class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 静态方法（static method）中除了你调用时传入的参数以外，没有其他的参数。
o.static_method
# <function static_method at 0x7fdd25375848>
o.static_method()
# static_method((),{})
o.static_method(1,2,x=3,y=4)
# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# @property是实现getter和setter方法的一种方式。直接调用它们是错误的。
# “只读”属性可以通过只定义getter方法，不定义setter方法实现。
o.some_property
# 调用some_property的getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'properties are nice'
# “属性”是很好的功能
o.some_property()
# calling some_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'VERY nice'
# o.some_other_property()
# calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_property = "pythontab"
# calling some_property setter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('pythontab',),{})
o.some_property
# calling some_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'pythontab'
o.some_other_property = "pythontab.com"
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: can't set attribute
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。
答案
这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：
Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，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（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
将下面的函数按照执行效率高低排序。它们都接受由0至1之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下：[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。
def f1(lIn):
l1 = sorted(lIn)
l2 = [i for i in l1 if i<0.5]
return [i*i for i in l2]
def f2(lIn):
l1 = [i for i in lIn if i<0.5]
l2 = sorted(l1)
return [i*i for i in l2]
def f3(lIn):
l1 = [i*i for i in lIn]
l2 = sorted(l1)
return [i for i in l1 if i<(0.5*0.5)]答案
按执行效率从高到低排列：f2、f1和f3。要证明这个答案是对的，你应该知道如何分析自己代码的性能。Python中有一个很好的程序分析包，可以满足这个需求。
import cProfile lIn = [random.random() for i in range(100000)] cProfile.run('f1(lIn)') cProfile.run('f2(lIn)') cProfile.run('f3(lIn)')
为了向大家进行完整地说明，下面我们给出上述分析代码的输出结果：
>>> cProfile.run('f1(lIn)')
4 function calls in 0.045 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.009 0.009 0.044 0.044 <stdin>:1(f1)
1 0.001 0.001 0.045 0.045 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.035 0.035 0.035 0.035 {sorted}
>>> cProfile.run('f2(lIn)')
4 function calls in 0.024 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.008 0.008 0.023 0.023 <stdin>:1(f2)
1 0.001 0.001 0.024 0.024 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.016 0.016 0.016 0.016 {sorted}
>>> cProfile.run('f3(lIn)')
4 function calls in 0.055 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.016 0.016 0.054 0.054 <stdin>:1(f3)
1 0.001 0.001 0.055 0.055 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.038 0.038 0.038 0.038 {sorted}为什么提这个问题？
定位并避免代码瓶颈是非常有价值的技能。想要编写许多高效的代码，最终都要回答常识上来——在上面的例子中，如果列表较小的话，很明显是先进行排序更快，因此如果你可以在排序前先进行筛选，那通常都是比较好的做法。其他不显而易见的问题仍然可以通过恰当的工具来定位。因此了解这些工具是有好处的。
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