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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。
如何学习Python总结之谈
学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。
如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。
想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！
python可以做的事情：
软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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Python 异常处理总结
什么是异常？
异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。
异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
异常处理： 本站Python教程会具体介绍。
断言(Assertions)：本站Python教程会具体介绍。
异常处理
捕捉异常可以使用try/except语句。try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。
语法：
以下为简单的try….except…else的语法：
try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
· 如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
· 如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。
· 如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。
实例
下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，且并未发生异常：
以上程序输出结果：
实例
下面是简单的例子，它打开一个文件，在该文件中的内容写入内容，但文件没有写入权限，发生了异常：
以上程序输出结果：
使用except而不带任何异常类型
你可以不带任何异常类型使用except，如下实例：
以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。
使用except而带多种异常类型
你也可以使用相同的except语句来处理多个异常信息，如下所示：
try-finally 语句
try-finally 语句无论是否发生异常都将执行最后的代码。
实例
如果打开的文件没有可写权限，输出如下所示：
同样的例子也可以写成如下方式：
当在try块中抛出一个异常，立即执行finally块代码。finally块中的所有语句执行后，异常被再次提出，并执行except块代码。参数的内容不同于异常。
异常的参数
一个异常可以带上参数，可作为输出的异常信息参数。你可以通过except语句来捕获异常的参数，如下所示：
变量接收的异常值通常包含在异常的语句中。在元组的表单中变量可以接收一个或者多个值。
元组通常包含错误字符串，错误数字，错误位置。
实例
以下为单个异常的实例：
以上程序执行结果如下：
触发异常
我们可以使用raise语句自己触发异常
raise语法格式如下：
语句中Exception是异常的类型（例如，NameError）参数是一个异常参数值。该参数是可选的，如果不提供，异常的参数是”None”。
最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。
实例
一个异常可以是一个字符串，类或对象。 Python的内核提供的异常，大多数都是实例化的类，这是一个类的实例的参数。
定义一个异常非常简单，如下所示：
注意：为了能够捕获异常，”except”语句必须有用相同的异常来抛出类对象或者字符串。
例如我们捕获以上异常，”except”语句如下所示：
用户自定义异常
通过创建一个新的异常类，程序可以命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，通过直接或间接的方式。
以下为与RuntimeError相关的实例，实例中创建了一个类，基类为RuntimeError，用于在异常触发时输出更多的信息。
在try语句块中，用户自定义的异常后执行except块语句，变量 e 是用于创建Networkerror类的实例。
在你定义以上类后，你可以触发该异常，如下所示：
来源 | 脚本之家 原文链接：
你见过的最全面的Python重点知识总结
由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是作者"缝缝补补"总结了好久的东西，强烈建议收藏再慢慢看~
不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引
应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
不适合键值较少的列（重复数据较多的列）比如：set enum列就不适合(枚举类型(enum)可以添加null,并且默认的值会自动过滤空格集合(set)和枚举类似，但只可以添加64个值)
如果MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引
单例模式
工厂模式
构造模式
python实现各种数据结构
快速排序
选择排序
插入排序
归并排序
堆排序heapq模块
栈
队列
二分查找
【Python】基础总结
input("提示性信息")
如：
input("请输入数字")
因为 Python 没有特别人为规定数据类型，数据类型是由计算机进行判定，所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理，而如果要输入一些数字，着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估，化为语句（数字）。
print(...)
默认空一行，如果想不空行，则
print(...., end = "")
特性：
进制：
特性：
浮点数间运算存在不确定尾数，不是 bug
如：0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004
这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的，而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数，只能无限趋近于二进制数。
如：0.1 →
解决方法：
四舍五入：
例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 获得实部，z.imag 获得虚部
三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系：
整数 → 浮点数 → 复数
特点：
字符串有 2 类共 4 种表示方法：
扩展：
使用[]获取字符串中一个或多个字符
使用[M:N:K]根据步长对字符串切片
{参数序号:格式控制标记}
右对齐
^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型
b , c , d , o , x , X
浮点数类型
e , E , f , % |
填充、对齐、宽度这三个一组，例如：
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '
剩下的三个一组，例如：
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ '12,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
'3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'
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使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]
紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构
表达式1 if 条件 else 表达式2
例如：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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由条件控制的循环运行方式
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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可选参数例如：
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运行结果：
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可变参数例如：
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运行结果：
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在函数定义中，经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments)。
（事实上在函数中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名称代替）
*args 是指不定数量的非键值对参数。
**kwargs 是指不定数量的键值对参数。
*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数。而 **kwargs 作为字典，匹配指定了参数名的参数。
*args 必须位于 **kwargs 之前。
args( 通常紧跟一个标识符，你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。当你接收到一个用这种语法描叙参数时（比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法），python会将此标识符绑定到一个元祖，该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数。当你用这种语法传递参数时，标识符可以被绑定到任何可迭代对象（事实上，它也可以是人和表达式，并不必须是一个标识符），只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行。
**kwds(标识符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。（python有时候会将命名参数称为关键字参数，他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名，比如pass,for或者yield，还有很多，不幸的是，这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分。）当你接收到用这种语法描叙的一个参数时（比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法）python会将标识符绑定到一个字典，该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数。当你用这种语法传递参数时，标识符只能被绑定到字典（我ID号I它也可以是表达式，不一定是一个标识符，只要这个表达式的结果是一个字典即可）。
当你在定义或调用一个函数的时候，必须确保a和k在其他所有参数之后。如果这两者同时出现，要将k放在a之后。
lambda函数返回函数名作为结果
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例如：
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运行结果：
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谨慎使用lambda函数
