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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:
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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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!
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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
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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
Python后端工程师面试题目有哪些
一.语言
1.推荐一本看过最好的python书籍?
2.谈谈python的装饰器,迭代器,yield?
3.标准库线程安全的队列是哪一个?不安全的是哪一个?logging是线程安全的吗?
4.python适合的场景有哪些?当遇到计算密集型任务怎么办?
5.python高并发解决方案?我希望听到twisted-tornado-gevent,能扯到golang,erlang更好
二.操作系统
可以直接认为是linux,毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
1.tcp/udp的区别?tcp粘包是怎么回事,如何处理?udp有粘包吗?
2.time_wait是什么情况?出现过多的close_wait可能是什么原因?
3.epoll,select的区别?边缘触发,水平触发区别?
三.存储
存储可能包含rdbms,nosql以及缓存等,我以mysql,redis举例
mysql相关
1.谈谈mysql字符集和排序规则?
2.varchar与char的区别是什么?大小限制?utf8字符集下varchar最多能存多少个字符
3.primary key和unique的区别?
4.外键有什么用,是否该用外键?外键一定需要索引吗?
5.myisam与innodb的区别?innodb的两阶段锁定协议是什么情况?
6.索引有什么用,大致原理是什么?设计索引有什么注意点?
redis相关
1.什么场景用redis,为什么mysql不适合?
2.谈谈redis的事务?用事务模拟原子+1操作?原子操作还有其它解决方案吗?
3.redis内存满了会怎么样?
四.安全
web安全相关
1.sql注入是怎么产生的,如何防止?
2.xss如何预防?htmlescape后能否避免xss?
3.csrf是什么?django是如何防范的?
密码技术
1.什么是分组加密?加密模式有哪些?ecb和cbc模式有什么区别?为什么需要iv向量?
2.简单说说https的过程?
3.对称加密与非对称加密区别?
3.如何生成共享秘钥? 如何防范中间人攻击?
五.杂
是否关注新技术啊?golang,rust是否了解?numpy,pandas是啥鸟?
是否紧跟时代潮流?逛不逛微博,刷不刷知乎?
可能你觉得我问的好细,但这好多都是平常经常遇到,并需要解决的,细节更能体现一个人。
如果你觉得小kiss,欢迎投简历给我yihaibo@longtugame.com,龙图游戏运营支持中心数据分析部招人;觉得有点问题,那还等什么,赶快来和我交流交流。
更新:讨论区挺热闹,有人说好简单,有人说好难,其实我觉得这只适合面试2~3年工作经验的后端工程师。真的没有问
很难的题目,只是可能你平时没有注意。
在这里我推荐几本书吧
python参考手册,绝对让你更上一层楼
图解密码技术,密码入门不二之选
mysql技术内幕第五版,有点厚当手册读读,要有耐心,高性能mysql也强烈建议读读
effective tcp/ip programming
为什么评论区有这么大差异?我想是个人经历不一样吧,如果是搞web的对操作系统这块和密码技术会偏弱,但如果是系统工程师或是游戏服务端这块会明显偏强。
六.后记
最近我也面试了不少童鞋,我发现能达到要求的真的少之又少,很多hr都说Python是最难招聘的岗位,我想是有道理的,这真的很值得我们去深思?
我想有一部分原因是Python这门语言造成的,会写Python的人很多,但写的好的人很少,大部分都把Python当做脚本来写,缺乏面向对 象,模式的思想。想想Java,大家都习惯了接口,实现分离,设计模式在Java中也喊了很多年,尤其是ssh三大框架一出,用着用着就理所当然的认为就 该这么做,虽然也有点坏处,但对企业级Java开发无疑是一大进步。
反观Python,尤其是生成器,协程,元类给Python注入了很大的灵活性,想写的Pythonic有不小难度,但其实Python高级特性就那么几个,干掉了也就没有了。
当你觉得Python遇到了瓶颈,不妨停下来好好想想。研究研究设计模式,想想重构,了解领域驱动设计,敏捷开发,再回来读读以前写的代码,当眼界变高了,代码也就美了。
当然思想的提高不是一朝一夕,模式,原则会经常让你纠结,纠结就会思索,思考就走出了自己的路,当然条条大路通罗马。
数据库等存储技术是研发工程师迈不过的坎,对关系数据库以mysql举例来说,你必须清楚的知道什么字段选择什么类型,类型字节大小,限制条件,这 东西也很容易理解,多想想即可,比如set类型,要支持交并等操作,1个字节只能存8个类别。数据类型搞定了,下面就是索引了,mysql索引种类?主 键,唯一索引,普通索引。索引类别,BTree索引,hash索引。索引的优缺点,mysql的索引查找原理,join原理(大部分都是nested loop),以及一些特殊的情况,比如mysql子查询慢等。其实到这里研发工程师就差不多,当然你可以继续深入下去,比如读写分离,集群管理,甚至一些 参数调优。