Python后端工程师面试题(附答案)终结版 |
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之前在网上搜集python面试题,这是最流行的一个版本。但是没有答案,故自己搜集或回答了一部分。现分享给大家,有些题目 回答的并不准确,望各路大神纠正,完善!!! python语法以及其他基础部分 1.可变与不可变类型; 不可变类型(数字、字符串、元组、不可变集合)不可变类型内存地址是不能被改变的。 可变类型(列表、字典、可变集合) 参考:python中可变类型与不可变类型详细介绍_Python 学习者的博客-CSDN博客_python可变类型和不可变类型 2.浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别;deepcopy如果你来设计,如何实现; 基本类型 : 基本类型在内存中分别占有固定大小的空间,他们的值保存在栈空间,我们是通过按值来访问的。 引用类型 : 引用类型,值大小不固定,栈内存中存放地址指向堆内存中的对象。是按引用访问的。 栈内存中存放的只是该对象的访问地址,在堆内存中为这个值分配空间。由于这种值的大小不固定, 因此不能把它们保存到栈内存中。但内存地址大小的固定的,因此可以将内存地址保存在栈内存中。 这样,当查询引用类型的变量时, 先从栈中读取内存地址, 然后再通过地址找到堆中的值。对于这种, 我们把它叫做按引用访问。 浅拷贝只复制指向某个对象的引用地址,而不复制对象本身(只复制一层对象的属性),新旧对象还是共享同一块内存。 但深拷贝会另外创造一个一模一样的对象,新对象跟原对象不共享内存,修改新对象不会改到原对象。 浅复制只复制一层对象的属性,而深复制则递归复制了所有层级。 import copy as cp L=[1,[2,3]] L1=cp.copy(L) #浅拷贝: 只是引用,并不会开辟新的内存空间, L1与L指向同一片内存空间。L改变,L1也会锁着改变。 L2=cp.deepcopy(L) #深拷贝:会为数据重新开辟一片内存空间,L的变化不会影响L2。 3.__new__() 与 __init__()的区别; _new_作用于_init_之前。前者可以决定是否调用后者,或者说可以决定调用哪个类的_init_方法。 首先要知道在面向对象编程中,实例化基本遵循创建实例对象、初始化实例对象、最后返回实例对象这么一个过程。 Python 中的 _new_ 方法负责创建一个实例对象,_init_ 方法负责将该实例对象进行初始化; 4.你知道几种设计模式; 单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问他的全局访问点,例如框架中的数据库连接 装饰器模式:不修改元类代码和继承的情况下动态扩展类的功能,例如框架中的每个controller文件会提供before和after方法。 迭代器模式: 提供一个方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,在PHP中将继承 Iterator 类 命令模式: 将”请求”封闭成对象, 以便使用不同的请求,队列或者日志来参数化其他对象. 命令模式也支持可撤销的操作. 5.编码和解码你了解过么; 编码 / encode:将 Unicode 字符串转换为特定编码格式对应的字节码的过程解码 / decode:将特定编码格式的字节码转换为对应的 Unicode 字符串的过程6.列表推导list comprehension和生成器的优劣; [expr for iter_var in iterable] 列表推导式是将所有的值一次性加载到内存中 (expr for iter_var in iterable) 在大数据量处理时,生成器表达式的优势就体现出来了,因为它的内存使用方式更好, 效率更高,它并不创建一个列表,只是返回一个生成器。 7.什么是装饰器;如果想在函数之后进行装饰,应该怎么做; 装饰器是一个函数,这个函数的主要作用是包装另一个函数或类 包装的目的是在不改变原函数名的情况下改变被包装对象的行为。 接收一个函数,内部对其包装,然后返回一个新函数,这样子动态的增强函数功能 通过高阶函数传递函数参数,新函数添加旧函数的需求,然后执行旧函数。 8.手写个使用装饰器实现的单例模式; 该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。 from functools import warps def My_decorate(f): @warps(f) def fn(*args,**kwargs): print('decorate called') return f(*args,**kwargs) return fn @My_decorate def fx(): pring('fx called') fx() 9.使用装饰器的单例和使用其他方法的单例,在后续使用中,有何区别; 使用装饰器单例属性不会被覆盖。因为装饰器单例模式是直接返回之前生成的对象, 并不会重新初始化对象。像new方法构建的单例模式会重新调用init方法,为实例重新初始化属性。 10.手写:正则邮箱地址; pattern = '[a-zA-Z0-9_.-]+@[a-zA-Z0-9]+\.[a-z]' 匹配身份证: pattern = '(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)' pattern = '^[1-9]\d{5}(18|19|([23]\d))\d{2}((0[1-9])|(10|11|12))(([0-2][1-9])|10|20|30|31)\d{3}[0-9Xx]$' 11.介绍下垃圾回收:引用计数/分代回收/孤立引用环; 垃圾回收:python解释器对正在使用的对象保持计数,当某个对像的引用计数降为0时,垃圾收集器就可以释放 该对象,获取分配的内存。当分配对象和取消分配对象的差值高于阈值时垃圾回收才会启动。 分代回收:python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收, 依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。 如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。 当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。 孤立引用环: 12.多进程与多线程的区别;CPU密集型适合用什么; 多线程:在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程。 线程共享内存空间;进程的内存是独立的, 同一个进程的线程之间可以直接交流;两个进程想通信,必须通过一个中间代理来实现, 一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程;但是进程只能操作子进程 优缺点:1.多进程的优点是稳定性好,一个子进程崩溃了,不会影响主进程以及其余进程。 但是缺点是创建进程的代价非常大,因为操作系统要给每个进程分配固定的资源。 2.多线程优点是效率较高一些,但是致命的缺点是任何一个线程崩溃都可能 造成整个进程的崩溃,因为它们共享了进程的内存资源池。 *CPU密集型适合用多进程开发 13.进程通信的方式有几种; 进程间通信主要包括管道, 系统IPC(包括消息队列,信号量,共享存储), SOCKET 14.介绍下协程,为何比线程还快; 高并发+高扩展性+低成本:一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理 协程能保留上一次调用时的状态,管是进程还是线程,每次阻塞、切换都需要陷入系统调用, 使用线程时需要非常小心地处理同步问题,而协程完全不存在这个问题。 15.range和xrange的区别 xrange和range 的用法完全相同,但是返回的是一个生成器。 算法排序部分 16.手写快排;堆排;几种常用排序的算法复杂度是多少;快排平均复杂度多少,最坏情况如何优化; 17.手写:已知一个长度n的无序列表,元素均是数字,要求把所有间隔为d的组合找出来,你写的解法算法复杂度多少; 18.手写:一个列表A=[A1,A2,…,An],要求把列表中所有的组合情况打印出来; 19.手写:用一行python写出1+2+3+…+10**8 ; s = sum([x for x in range(1,10**8+1)]) 20.手写python:用递归的方式判断字符串是否为回文; def isHuiWen(str): if(len(str) 建立TCP连接后发起http请求 --> 服务器响应http请求, 浏览器得到html代码 --> 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源(如js、css、图片等) --> 浏览器对页面进行渲染呈现给用户. 参考大神文章:https://www.cnblogs.com/engeng/articles/5959335.html 31.http连接方式。get和post的区别,你还了解其他的方式么; get是从服务器上获取数据,post是向服务器传送数据。在客户端, get方式在通过URL提交数据, 数据在URL中可以看到;post方式,数据放置在HTML HEADER内提交。 对于get方式,服务器端用Request.QueryString获取变量的值, 对于post方式,服务器端用Request.Form获取提交的数据。 Get 方式提交数据,会带来安全问题,比如一个登陆页面,通过 Get 方式提交数据时, 用户名和密码将出现在 URL 上,如果页面可以被缓存或者其他人可以访问客户这台机器, 就可以从历史记录获得该用户的帐号和密码,所以表单提交建议使用 Post 方法。 32.restful你知道么; 33.状态码你知道多少,比如200/403/404/504等等; 200:操作成功。 403:访问受限,授权过期(错误提示) 404:资源,服务器未找到 504:网关超时,服务器作为网关或代理,但是没有及时从上游服务器收到请求。 |
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