本文目录一览：
- 1、python面试必备题目有哪些
- 2、最全的pandas面试基础100题目
- 3、Python 面试高频问题：cls到底是什么
- 4、心得分享!Python面试都要做哪些准备?
- 5、python运维开发工程师面试常见问题有哪些
- 6、python面试题总结1-内存管理机制
python面试必备题目有哪些
给你一份千锋python的面试题吧
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
最全的pandas面试基础100题目
在进行下面的题目操作时，一定要先导入上面的两个数据分析包 pandas、numpy
1. 如何用Python的列表创建一个series?
输出：
一个series是一个一维的标记数组，可以容纳任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python对象等)。必须记住，与Python列表不同，一个series总是包含相同类型的数据。
2.如何使用列表创建一个DataFrame?
输出：
3.如何使用Series 字典对象生成 DataFrame?
输出：
4.如何在pandas中创建一个空的DataFrame？
要创建一个完全空的pandas dataframe，我们使用以下操作：
输出：
已知有这样的数据，如何进行查看
输出：
2.如何查看尾部数据?
3.如何快速查看数据的统计摘要?
4.如何查询索引和列名?
1.简述Pandas Index
在panda中建立索引意味着简单地从DataFrame中选择特定的数据行和列。
pandas支持四种类型的多轴索引，它们是:
它们统称为索引器。这些是迄今为止索引数据最常见的方法。这四个函数有助于从DataFrame获取元素、行和列。
2.Pandas 定义重新索引(Reindexing)
重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着使数据符合特定轴上给定的一组标签。
多个操作可以通过像这样的索引来完成:
输出:
3.如何设置索引？
panda set_index() 是一种将列表、序列或dataframe设置为dataframe索引的方法。
语法:
DataFrame.set_index(keys, inplace=False)
参数:
改变索引列
在本例中，名称列被用作DataFrame的索引列
输出:
如输出图像所示，以前索引列是一系列数字
Before Operation –
After Operation
4.如何重置索引?
Pandas Series.reset_index()
函数的作用是:生成一个新的DataFrame或带有重置索引的Series。
例1： 使用 Series.reset_index() 函数重置给定Series对象的索引
输出:
现在，我们将使用Series.reset_index()函数来重置给定的series对象的索引
输出 :
从输出中可以看到，该 Series.reset_index() 函数已将给定Series对象的索引重置为默认值。它保留了索引，并将其转换为列。
1.1先创建数据:
1.2选择单列，产生 Series
详见 按标签选择 。
2.1用标签提取一行数据：
详见 按位置选择 。
3.1用整数位置选择：
4.1用单列的值选择数据：
5.1用索引自动对齐新增列的数据：
1.如何得到一个数列的最小值、第25百分位、中值、第75位和最大值?
输出:
Pandas dataframe.mean(axis=None) 函数返回所请求轴(axis=0代表对列进行求平均值，axis=1代表对行进行求平均值)的值的平均值。
示例: 使用 mean() 函数查找索引轴上所有观测值的平均值。
输出:
让我们使用datafame .mean()函数来查找索引轴上的平均值。
3.如何将函数应用到DataFrame中的每个数据元素?
可以使用 apply() 函数以便将函数应用于给定dataframe中的每一行。让我们来看看我们完成这项任务的方式。
实例:
输出：
4.如何在panda中获得一个DataFrame的行数和列数?
输出:
获取df的行和列计数
输出:
5.如何在panda DataFrame中获得列值的总和?
Pandas dataframe.sum() 函数返回所请求轴的值的和
语法: DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, )
参数:
示例1: 使用 sum() 函数查找索引轴上所有值的总和
现在求出沿索引轴的所有值的和。我们将跳过计算和时的NaN值。
输出:
如何将新行追加到pandas DataFrame？
Pandas dataframe.append() 函数的作用是:将其他dataframe的行追加到给定的dataframe的末尾，返回一个新的dataframe对象。
语法:
DataFrame.append( ignore_index=False,)
参数:
示例1： 创建两个数据框，然后将第二个附加到第一个。
现在将df2附加到df1的末尾
输出:
请注意，第二个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中。如果我们不希望发生这种情况，则可以设置ignore_index = True。
输出 :
“group by” 指的是涵盖下列一项或多项步骤的处理流程：
详见 分组 。
输出:
1.先分组，再用 sum() 函数计算每组的汇总数据：
输出:
2.多列分组后，生成多层索引，也可以应用 sum 函数：
输出:
如何将numpy数组转换为给定形状的DataFrame?
输出:
输出:
透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None)
参数:
详见: 数据透视表
打印输出：
用上述数据生成数据透视表非常简单：
返回结果:
1.如何将列添加到pandas DataFrame？
源数据:
输出:
输出：
2.如何向panda DataFrame添加索引、行或列?
向DataFrame添加索引
如果您创建了一个DataFrame, panda允许将输入添加到索引参数中。它将确保您拥有所需的索引。否则，在默认情况下，DataFrame包含一个数值索引，该索引从0开始，在DataFrame的最后一行结束。
向DataFrame添加行、列
我们可以使用.loc、iloc和ix将行、列插入到DataFrame中。
添加具有特定索引名的行:
输出:
3.如何在panda DataFrame上进行迭代?
您可以通过结合使用for循环和对DataFrame的iterrows()调用来遍历DataFrame的行。
输出:
4.我们如何排序DataFrame？
我们可以通过以下几种有效地在DataFrame中执行排序：
(1)按标签
可以使用sort_index()方法对数据dataframe进行排序。可以通过传递axis参数和排序顺序来实现。默认情况下，按升序对行标签进行排序。
Python 面试高频问题：cls到底是什么
上一篇文章介绍了什么是python 中的self，详情请参考：
Python面试高频问题：self到底是什么
简单的说self是类（Class）实例化的对象。
面试中还有一个问题经常被提及，那就是——什么是cls呢？
cls 是类（或子类）本身，取决于调用的是哪个类。
看下面的实例
输出：
我们也可以通过实例的方法调用class method,例如：
同样输出
输出：
使用cls 作为方法参数时，通常该方法需要由@classmethod 修饰，@classmethod修饰的方法表示的是类方法。这里需要注意cls就是一个标识，你可以把他写成abc，bcd都是可以的，只是出于习惯写成了cls。
既然cls是一个类，那么我们就可以使用他来进行实例化，具体代码如下:
输出：
可以看到通过obj1=cls()和obj2=cls()，成功创建了两个实例，分别是0x000000690A1E0C08和0x000000690A1E0C48，而这两个实例的类型都是MyClass3'
另外cls 还可以在python类中的方法 __new__里实现，通常定义为：
最后我们可以简单地总结一下self 和 cls：简单的说self是类（Class）实例化的对象。
cls 是类（或子类）本身。我们也可以方便地理解self表示实例的，cls则表示类的！
心得分享!Python面试都要做哪些准备?
首先，准备好简历。找工作，最开始竞争的是什么?最开始竞争的是简历。你到任何一家公司应聘，第一件要做的事情就是投简历，简历是应聘公司了解你的第一窗口，也是应聘公司了解你的第一途径。一份好的简历可以让你在众多的简历中脱颖而出，给招聘者留下深刻印象，然后决定给你面试通知，它是帮助你成功面试的敲门砖。
其次，对于Python常见面试问题要有了解。在面试前我们一定要通过各种渠道了解Python面试中常见的面试问题，做到心中有数。在Python的面试中，一些Python基本常识问题，有些面试官还是会考察的，如果你连基本的常识问题都回答不上来，那么你后面的面试可能无法进行下去，如果能勉强进行下去，最后面试的成功率也会降低。
最后，在面试前准备一套大方得体的服装。穿着得体表现的是对面试的尊重。穿着得体，会给面试官一种愉悦的心情。相反，如果你穿着比较邋遢，当面试官看到你的时候，会觉得你不注意细节，有的面试官甚至会怀疑你的工作能力，这样会给面试官留下非常不好的印象，也可能最后导致面试的失败。
如果在面试前你做好充足的准备，面试官会觉得你是一个对于工作认真、态度真诚的一个人，会增加心里认同感，也会增加面试的成功率。
关于心得分享!Python面试都要做哪些准备，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
python运维开发工程师面试常见问题有哪些
面试python运维开发工程师每家公司对专业知识的考察侧重点是不一样的，下面给你整理了一些，希望能帮助到你!
python
1、python是强类型还是弱类型的语言
2、python的动态性体现在哪
3、python的namespace：四种；len()等函数的命名空间
4、range和xrange的区别，谈到了迭代器
5、于是问怎么实现迭代器，然后又问了生成器，yield语句
6、将list的中的一万条字符串合成一条字符串的方法
7、python多线程（g il）
8、python的三目运算符有吗？ 怎么用一行代码实现三目运算
linux
1、问linux命令
2、top和ps在进程占有资源率的统计方式有什么不同
3、然后扯到了页表，内存管理，TLB
5、linux文件系统：inode，inode存储了哪些东西，目录名，文件名存在哪里
python面试题总结1-内存管理机制
（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制
在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。
在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。
ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：
1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。
2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。
3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
