15个Python⾯试问题（附答案）
问题1
到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进⾏对⽐（也⿎励这样做）。
答案
下⾯是⼀些关键点：
Python是⼀种解释型语⾔。这就是说，与C语⾔和C的衍⽣语⾔不同，Python代码在运⾏之前不需要编译。其他解释型语⾔还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语⾔，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I’m a string"这样的代码，程序不会报错。
Python⾮常适合⾯向对象的编程（OOP），因为它⽀持通过组合（composition）与继承（inheritance）的⽅式定义类（class）。
Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“⼤家都是成年⼈了”。
在Python语⾔中，函数是第⼀类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输⼊。类（class）也是第⼀类对象。
Python代码编写快，但是运⾏速度⽐编译语⾔通常要慢。好在Python允许加⼊基于C语⾔编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是⼀个很好地例⼦，它的运⾏速度真的⾮常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
Python⽤途⾮常⼴泛——⽹络应⽤，⾃动化，科学建模，⼤数据应⽤，等等。它也常被⽤作“胶⽔语⾔”，帮助其他语⾔和组件改善运⾏状况。
Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，⽽不⽤处理底层的细节。
为什么提这个问题：
如果你应聘的是⼀个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语⾔，以及它为什么这么酷。以及它哪⾥不好。
问题2
补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接受⽂件夹的名称作为输⼊参数，
返回该⽂件夹中⽂件的路径，
以及其包含⽂件夹中⽂件的路径。
"""
# 补充代码
答案
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def print_directory_contents(sPath):
import os
for sChild in os.listdir(sPath):
sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
print_directory_contents(sChildPath)
else:
print sChildPath
特别要注意以下⼏点：
命名规范要统⼀。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终⽌。确保你明⽩其中的原理，否则你将⾯临⽆休⽆⽌的调⽤栈（callstack）。
我们使⽤os模块与操作系统进⾏交互，同时做到交互⽅式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + ‘/’ + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。
熟悉基础模块是⾮常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你⼯作中的良师益友。
如果你不明⽩代码的预期功能，就⼤胆提问。
坚持KISS原则！保持简单，不过脑⼦就能懂！
为什么提这个问题：
说明⾯试者对与操作系统交互的基础知识
递归真是太好⽤啦
问题3
阅读下⾯的代码，写出A0，A1⾄An的最终值。
A0 =dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 =range(10)
A2 =[i for i in A1 if i in A0]
A3 =[A0[s]for s in A0]
A4 =[i for i in A1 if i in A3]
A5 ={i:i*i for i in A1}
A6 =[[i,i*i]for i in A1]
答案
A0 ={'a':1,'c':3,'b':2,'e':5,'d':4}
A1 =[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
A2 =[]
A3 =[1,3,2,5,4]
A4 =[1,2,3,4,5]
A5 ={0:0,1:1,2:4,3:9,4:16,5:25,6:36,7:49,8:64,9:81}python基础代码实例
A6 =[[0,0],[1,1],[2,4],[3,9],[4,16],[5,25],[6,36],[7,49],[8,64],[9,81]]
为什么提这个问题：
列表解析（list comprehension）⼗分节约时间，对很多⼈来说也是⼀个⼤的学习障碍。
如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的⼈之中也会有怪⼈。
问题4
Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举⼀些让Python代码以并⾏⽅式运⾏的⽅法。
答案
Python并不⽀持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提⾼代码的速度，使⽤多线程包并不是个好主意。Python中有⼀个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有⼀个被执⾏。线程的执⾏速度⾮常之快，会让你误以为线程是并⾏执⾏的，但是实际上都是轮流执⾏。经过GIL这⼀道关卡处理，会增加执⾏的开销。这意味着，如果你想提⾼代码的运⾏速度，使⽤threading包并不是⼀个很好的⽅法。
不过还是有很多理由促使我们使⽤threading包的。如果你想同时执⾏⼀些任务，⽽且不考虑效率问题，那么使⽤这个包是完全没问题的，⽽且也很⽅便。但是⼤部分情况下，并不是这么⼀回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调⽤你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），⼜或者是你的Python代码调⽤的其他代码（例如，你可以在Python中调⽤C 函数，⽤于处理开销较⼤的多线程⼯作）。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多⼈花费⼤量的时间，试图寻⾃⼰多线程代码中的瓶颈，直到他们明⽩GIL的存在。
问题5
你如何管理不同版本的代码？
答案：
版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚⾄告诉他们你是如何使⽤Git（或是其他你最喜欢的⼯具）追踪⾃⼰和奶奶的书信往来。我偏向于使⽤Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，⽐如subversion（SVN）。
为什么提这个问题：
因为没有版本控制的代码，就像没有杯⼦的咖啡。有时候我们需要写⼀些⼀次性的、可以随⼿扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你⾯对的是⼤量的代码，使⽤版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引⼊了什么bug；管理你的软件的不同版本和发⾏版；在团队成员中分享源代码；部署及其他⾃动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么⼀个棒字了得！
问题6
下⾯代码会输出什么：
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def f(x,l=[]):
for i in range(x):
l.append(i*i)
print l
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)
答案：
[0,1]
[3,2,1,0,1,4]
[0,1,0,1,4]
呃？
第⼀个函数调⽤⼗分明显，for循环先后将0和1添加⾄了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的⼀个列表。第⼆个函数调⽤在⼀块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新⽣成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调⽤的结果就有些奇怪了。它使⽤了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。
不明⽩的话就试着运⾏下⾯的代码吧：
l_mem =[]
l = l_mem # the first call
for i in range(2):
l.append(i*i)
print l # [0, 1]
l =[3,2,1]# the second call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
怎么知道java安装成功l = l_mem # the third call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [0, 1, 0, 1, 4]
问题7
“猴⼦补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？
反三角函数图像总结
答案：
“猴⼦补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的⾏为。
举个例⼦：
import datetime
w =lambda: datetime.datetime(2012,12,12)
⼤部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的⾏为最好是都保持⼀致。打“猴⼦补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个⽬的很有帮助。
为什么提这个问题？
答对这个问题说明你对单元测试的⽅法有⼀定了解。你如果提到要避免“猴⼦补丁”，可以说明你不是那种喜欢花⾥胡哨代码的程序员（公司⾥就有这种⼈，跟他们共事真是糟糕透了），⽽是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明⽩⼀些Python底层运作的⽅式，函数实际是如何存储、调⽤等等。
另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读⼀读。这个模块⾮常有⽤。
问题8
这两个参数是什么意思：*args，**kwargs？我们为什么要使⽤它们？
答案
如果我们不确定要往函数中传⼊多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要⽤*args；如果我们不知道要往函数中传⼊多少个关键词参数，或者想传⼊字典的值作为关键词参数时，那就要使⽤**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的⽤法，你当然还可以⽤*bob和**billy，但是这样就并不太妥。
下⾯是具体的⽰例：
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def f(*args,**kwargs):print args, kwargs
linspace零到一百被的偶数l =[1,2,3]
t =(4,5,6)
d ={'a':7,'b':8,'c':9}
f()
f(1,2,3)# (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy")# (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3)# () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi")# () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3)# (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(*l,**d)# (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d)# (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t)# (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d)# () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d)# (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs):print arg1,arg2, args, kwargs
f2(1,2,3)# 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy")# 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3)# 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi")# 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3)# 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
easyui datagrid urlf2(*l,**d)# 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
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f2(*t,**d)# 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t)# 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d)# 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d)# 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
为什么提这个问题？
有时候，我们需要往函数中传⼊未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使⽤。有时候，仅仅是为了节省时间。
问题9
下⾯这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？
回答背景知识
这些都是装饰器（decorator）。装饰器是⼀种特殊的函数，要么接受函数作为输⼊参数，并返回⼀个函数，要么接受⼀个类作为输⼊参数，并返回⼀个类。@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让
你以简单易读得⽅式装饰⽬标对象。
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遇到问题没⼈解答？⼩编创建了⼀个Python学习交流QQ：778463939
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'''
@my_decorator
def my_func(stuff):
do_things
Is equivalent to
def my_func(stuff):
do_things
my_func = my_decorator(my_func)
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