(全面)python面試題的經典範例總結

發布: 2020-09-03 15:32:39
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(全面)python面試題的經典範例總結

這篇文章帶給大家的內容是關於(全面)python面試題的經典範例總結,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有所幫助。

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#1、Python如何實現單例模式?  

Python有兩種方式可以實現單例模式,以下兩個例子使用了不同的方式實作單例模式:

1、

class Singleton(type):
def __init__(cls, name, bases, dict):
super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)
cls.instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class MyClass(object):
__metaclass__ = Singleton
print MyClass()
print MyClass()
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使用decorator來實作單一範例模式

def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass:
…
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2:什麼是lambda函數?

Python允許你定義一種單行的小函數。定義lambda函數的形式如下:labmda 參數:表達式lambda函數預設傳回表達式的值。你也可以將其賦值給一個變數。 lambda函數可以接受任意參數,包括可選參數,但是表達式只有一個:

>>> g = lambda x, y: x*y
>>> g(3,4)
12
>>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z
>>> g(1)
1
>>> g(3, 4, 7)
14
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也能夠直接使用lambda函數,不把它賦值給變數:

>>> (lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)
14
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如果你的函數非常簡單,只有一個表達式,不包含指令,可以考慮lambda函數。否則,你還是定義函數才對,畢竟函數沒有這麼多限制。

3:Python是如何進行型別轉換的?

Python提供了將變數或值從一種類型轉換成另一種類型的內建函數。 int函數能夠將符合數學格式數字型字串轉換成整數。否則,返回錯誤訊息。

>>> int(”34″)
34
>>> int(”1234ab”) #不能转换成整数
ValueError: invalid literal for int(): 1234ab
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函數int也能夠把浮點數轉換成整數,但浮點數的小數部分被截斷。

>>> int(34.1234)
34
>>> int(-2.46)
-2
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函數°oat將整數和字串轉換成浮點數:

>>> float(”12″)
12.0
>>> float(”1.111111″)
1.111111
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函數str將數字轉換成字元:

>>> str(98)
‘98′
>>> str(”76.765″)
‘76.765′
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整數1和浮點數1.0在python中是不同的。雖然它們的值相等的,但卻屬於不同的類型。這兩個數在計算機的儲存形式也是不一樣。

4:Python如何定義一個函數

函數的定義形式如下:

def <name>(arg1, arg2,… argN):
<statements>
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函數的名字也必須以字母開頭,可以包含底線「 」,但不能把Python的關鍵字定義成函數的名字。函數內的語句數量是任意的,每個語句至少有一個空格的縮排,以表示此語句屬於這個函數的。縮排結束的地方,函數自然結束。
下面定義了一個兩個數字相加的函數:

>>> def add(p1, p2):
print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2
>>> add(1, 2)
1 + 2 = 3
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函數的目的是把一些複雜的操作隱藏,來簡化程式的結構,使其容易閱讀。函數在呼叫前,必須先定義。也可以在一個函數內部定義函數,內部函數只有在外部函數呼叫時才能夠執行。當程式呼叫函數時,轉到函數內部執行函數內部的語句,函數執行完畢後,回到它離開程式的地方,執行程式的下一語句。

5:Python是如何進行記憶體管理的?

Python的記憶體管理是由Python得解釋器負責的,開發人員可以從記憶體管理事務中解放出來,致力於應用程式的開發,這樣就使得開發的程式錯誤更少,程式更健壯,開發週期更短

6:如何反序的迭代一個序列?

how do I iterate over a sequence in reverse order

如果是list, 最快的解決方案是:

list.reverse()
try:
for x in list:
“do something with x”
finally:
list.reverse()
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如果不是list, 最通用但稍慢的解決方案是:

for i in range(len(sequence)-1, -1, -1):
x = sequence[i]
<do something with x>
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7:Python裡面如何實現tuple和list的轉換?

函數tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列轉換成一個tuple, 元素不變,排序也不變。
例如,tuple([1,2,3])回傳(1,2,3), tuple('abc')回傳('a'.'b','c')。如果參數已經是一個tuple的話,函數不做任何拷貝而直接返回原來的對象,所以在不確定對像是不是tuple的時候來調用tuple()函數也不是很耗費的。
函數list(seq)可以把所有的序列和可迭代的物件轉換成一個list,元素不變,排序也不變。
例如 list([1,2,3])回傳(1,2,3), list(’abc’)回傳['a', 'b', 'c']。如果參數是一個list, 她會像set[:]一樣做一個拷貝

8:Python面試題:請寫出一段Python程式碼實作刪除一個list裡面的重複元素

可以先把list重新排序,然後從list的最後開始掃描,程式碼如下:

if List:
List.sort()
last = List[-1]
for i in range(len(List)-2, -1, -1):
if last==List[i]: del List[i]
else: last=List[i]
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9:Python檔案操作的面試題

如何用Python刪除一個檔案?
使用os.remove(filename)或os.unlink(filename);

Python如何copy一個檔案?
shutil模組有一個copyfile函數可以實現檔案拷貝

10:Python裡面如何產生隨機數?

標準函式庫random實作了一個隨機數產生器,實例程式碼如下:

import random
random.random()
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它會傳回一個隨機的0和1之間的浮點數

11:如何用Python来发送邮件?

可以使用smtplib标准库。
以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib
fromaddr = raw_input(”From: “)
toaddrs = raw_input(”To: “).split(’,&#39;)
print “Enter message, end with ^D:”
msg = ”
while 1:
line = sys.stdin.readline()
if not line:
break
msg = msg + line
# 发送邮件部分
server = smtplib.SMTP(’localhost’)
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()
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12:Python里面如何拷贝一个对象?

一般来说可以使用copy.copy()方法或者copy.deepcopy()方法,几乎所有的对象都可以被拷贝
一些对象可以更容易的拷贝,Dictionaries有一个copy方法:

newdict = olddict.copy()
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13:有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析?

有,PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告
Pylint是另外一个工具可以进行coding standard检查。

14:如何在一个function里面设置一个全局的变量?

解决方法是在function的开始插入一个global声明:

def f()
global x
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15:用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别?

当重复匹配一个正则表达式时候, 例如<.*>, 当程序执行匹配的时候,会返回最大的匹配值

例如:

import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(’<.*>’, s).group())
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会返回一个匹配而不是

import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(’<.*?>’, s).group())
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则会返回
<.>这种匹配称作贪心匹配 <.?>称作非贪心匹配

16:Python里面search()和match()的区别?

match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配, search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none
例如:

print(re.match(’super’, ’superstition’).span())
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会返回(0, 5)

print(re.match(’super’, ‘insuperable’))
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则返回None
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如:

print(re.search(’super’, ’superstition’).span())
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返回(0, 5)

print(re.search(’super’, ‘insuperable’).span())
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返回(2, 7)

17:如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?

可以使用sub()方法来进行查询和替换,sub方法的格式为:sub(replacement, string[, count=0])
replacement是被替换成的文本
string是需要被替换的文本
count是一个可选参数,指最大被替换的数量
例子:

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.sub(’colour’,&#39;blue socks and red shoes’))
print(p.sub(’colour’,&#39;blue socks and red shoes’, count=1))
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输出:

colour socks and colour shoes
colour socks and red shoes
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subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量
例如:

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.subn(’colour’,&#39;blue socks and red shoes’))
print(p.subn(’colour’,&#39;blue socks and red shoes’, count=1))
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输出

(’colour socks and colour shoes’, 2)
(’colour socks and red shoes’, 1)
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18:介绍一下except的用法和作用?

Python的except用来捕获所有异常, 因为Python里面的每次错误都会抛出 一个异常,所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。
一下是使用except的一个例子:

try:
foo = opne(”file”) #open被错写为opne
except:
sys.exit(”could not open file!”)
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因为这个错误是由于open被拼写成opne而造成的,然后被except捕获,所以debug程序的时候很容易不知道出了什么问题
下面这个例子更好点:

try:
foo = opne(”file”) # 这时候except只捕获IOError
except IOError:
sys.exit(”could not open file”)
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19:Python中pass语句的作用是什么?

pass语句什么也不做,一般作为占位符或者创建占位程序,pass语句不会执行任何操作,比如:

while False:
pass
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pass通常用来创建一个最简单的类:

class MyEmptyClass:
pass
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pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO,提醒实现相应的实现,比如:

def initlog(*args):
pass #please implement this
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20:介绍一下Python下range()函数的用法?

如果需要迭代一个数字序列的话,可以使用range()函数,range()函数可以生成等差级数。
如例:

for i in range(5)
print(i)
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这段代码将输出0, 1, 2, 3, 4五个数字
range(10)会产生10个值, 也可以让range()从另外一个数字开始,或者定义一个不同的增量,甚至是负数增量
range(5, 10)从5到9的五个数字
range(0, 10, 3) 增量为三, 包括0,3,6,9四个数字
range(-10, -100, -30) 增量为-30, 包括-10, -40, -70
可以一起使用range()和len()来迭代一个索引序列
例如:

a = [&#39;Nina&#39;, &#39;Jim&#39;, &#39;Rainman&#39;, &#39;Hello&#39;]
for i in range(len(a)):
    print(i, a[i])
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21:有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整形数,

无序;要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
将两序列合并为一个序列,并排序,为序列Source

拿出最大元素Big,次大的元素Small

在余下的序列S[:-2]进行平分,得到序列max,min

将Small加到max序列,将Big加大min序列,重新计算新序列和,和大的为max,小的为min。

Python代码

def mean( sorted_list ):
if not sorted_list:
return (([],[]))
big = sorted_list[-1]
small = sorted_list[-2]
big_list, small_list = mean(sorted_list[:-2])
big_list.append(small)
small_list.append(big)
big_list_sum = sum(big_list)
small_list_sum = sum(small_list)
if big_list_sum > small_list_sum:
return ( (big_list, small_list))
else:
return (( small_list, big_list))
tests = [   [1,2,3,4,5,6,700,800],
[10001,10000,100,90,50,1],
range(1, 11),
[12312, 12311, 232, 210, 30, 29, 3, 2, 1, 1]
]
for l in tests:
l.sort()
print
print “Source List:    ”, l
l1,l2 = mean(l)
print “Result List:    ”, l1, l2
print “Distance:    ”, abs(sum(l1)-sum(l2))
print ‘-*’*40
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输出结果

Source List:    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800]
Result List:    [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700]
Distance:       99
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 50, 90, 100, 10000, 10001]
Result List:    [50, 90, 10000] [1, 100, 10001]
Distance:       38
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Result List:    [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9]
Distance:       1
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312]
Result List:    [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312]
Distance:       21
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
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