python开发⾯试问题及答案_集锦53个Python⾯试问题答案打
包带⾛
如果我在⾯试前提前了解⼀下Python的线程⽣命周期，⽽不是它的Recommender System(推荐系统)的话，我可能会在⾯试中表现得更好。
为了帮助⼤家通过⾯试，下⾯我整理了我为Python⾯试/⼯作准备的问题，并提供了答案。⼤多数数据科学家都会编写⼤量的代码，所以这些问题/答案对科学家和⼯程师都同样适⽤。
⽆论你是⼀位⾯试官、还是准备应聘⼀份⼯作、或者只是想提⾼你的Python技能，这份清单对你来说都将是⽆价之宝。
问题是⽆序的。我们开始吧。经典⾯试题与答案
1. 列表(list)和元组(tuple)有什么区别？
在我每⼀次应聘Python数据科学家的⾯试中，这个问题都会被问到。所以对这个问题的答案，我可以说是了如指掌。列表是可变的。创建后可以对其进⾏修改。元组是不可变的。元组⼀旦创建，就不能对其进⾏更改。列表表⽰的是顺序。它们是有序序列，通常是同⼀类型的对象。⽐如说按创建⽇期排序的所
有⽤户名，如['Seth', 'Ema', 'Eli']。元组表⽰的是结构。可以⽤来存储不同数据类型的元素。⽐如内存中的数据库记录，如(2, 'Ema', '2020–04–16')(#id, 名称，创建⽇期)。
2. 如何进⾏字符串插值？
在不导⼊Template类的情况下，有3种⽅法进⾏字符串插值。
name = 'Chris'# 1. f stringsprint(f'Hello {name}')# 2. % operatorprint('Hey %s %s' % (name, name))# 3.
formatprint('Mynameis{}'.format((name)))
3. “is”和“==”有什么区别？
在我的Python职业⽣涯的早期，我认为它们是相同的，因⽽制造了⼀些bug。所以请⼤家听好了，“is”⽤来检查对象的标识(id)，
⽽“==”⽤来检查两个对象是否相等。我们将通过⼀个例⼦说明。创建⼀些列表并将其分配给不同的名字。请注意，下⾯的b指向与a相同的对象。
a=[1,2,3]b=ac=[1,2,3]
下⾯来检查是否相等，你会注意到结果显⽰它们都是相等的。
print(a == b)print(a == c)#=> True#=> True
但是它们具有相同的标识(id)吗？答案是不。
print(aisb)print(aisc)#=>True#=>False
我们可以通过打印他们的对象标识(id)来验证这⼀点。
print(id(a))print(id(b))print(id(c))#=> 4369567560#=> 4369567560#=> 4369567624你可以看到：c和a和b具有不同的标识(id)。
4. 什么是装饰器(decorator)？
这是每次⾯试我都会被问到的另⼀个问题。它本⾝就值得写⼀篇⽂章。如果你能⾃⼰⽤它编写⼀个例⼦，那么说明你已经做好了准备。
装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从⽽向现有函数添加⼀些额外的功能，该装饰器将执⾏现有函数的功能和添加的额外功能。
我们将编写⼀个装饰器，该装饰器会在调⽤另⼀个函数时记录⽇志。
编写装饰器函数logging。它接受⼀个函数func作为参数。它还定义了⼀个名为log_function_called的函数，它先执⾏打印出⼀些“函数func被调⽤”的信息(print(f'{func} called.'))，然后调⽤函数func()。最后返回定义的函数。
deflogging(func):deflog_function_called():print(f'{func}called.')func()returnlog_function_called
让我们编写其他两个函数，我们最终会将装饰器添加到其中(但还没有)。
def my_name():print('chris')def friends_name():print('naruto')my_name()friends_name()#=> chris#=> naruto
现在将装饰器添加到上⾯编写的两个函数之中。
@loggingdefmy_name():print('chris')@loggingdeffriends_name():print('naruto')my_name()friends_name()#=>called.#=>chris#=>
现在，你了解了如何仅仅通过在其上⾯添加@logging(装饰器)，就能够轻松地将⽇志添加到我们编写的任何函数中。
5. 解释Range函数
Range函数可以⽤来创建⼀个整数列表，⼀般⽤在for循环中。它有3种使⽤⽅法。
Range函数可以接受1到3个参数，参数必须是整数。
请注意：我已经将range的每种⽤法包装在⼀个递推式构造列表(list comprehension)中，以便我们可以看到⽣成的值。
⽤法1 - range(stop)：⽣成从0到参数“stop”之间的整数。
[i for i in range(10)]#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
⽤法2 - range(start, stop) : ⽣成从参数“start”到“stop”之间的整数
[iforiinrange(2,10)]#=>[2,3,4,5,6,7,8,9]
⽤法3 - range(start, stop, step)：以参数“step”为步长，⽣成从“start”到“stop”之间的整数。
[i for i in range(2,10,2)]#=> [2, 4, 6, 8]
6. 定义⼀个名为car的类，它有两个属性：“color”和“speed”。然后创建⼀个实例并返回“speed”。
classCar:def__init__(self,color,speed):lor=colorself.speed=speedcar=Car('red','100mph')car.speed#=>'100mph'
7. Python中的实例⽅法、静态⽅法和类⽅法有什么区别？
实例⽅法：接受self参数，并且与类的特定实例相关。
静态⽅法：使⽤装饰器 @staticmethod，与特定实例⽆关，并且是⾃包含的(不能修改类或实例的属性)。
类⽅法：接受cls参数，并且可以修改类本⾝。我们将通过⼀个虚构的CoffeeShop类来说明它们之间的区别。
class CoffeeShop:specialty = 'espresso'
def __init__(self, coffee_price):ffee_price = coffee_price
# instance methoddef make_coffee(self):print(f'Making {self.specialty} for ${ffee_price}')
# static method@staticmethoddef check_weather():print('Its sunny') # class method@classmethoddef change_specialty(cls, specialty):cls.specialty = specialtyprint(f'Specialty changed to {specialty}')
CoffeeShop类有⼀个属性specialty，默认值设为“espresso”。CoffeeShop类的每个实例初始化时都使⽤了coffee_price这个属性。
同时，它还有3个⽅法，⼀个实例⽅法，⼀个静态⽅法和⼀个类⽅法。
让我们将coffee_price的值设为5，来初始化CoffeeShop的⼀个实例。然后调⽤实例⽅法make_coffee。
coffee_shop=CoffeeShop('5')coffee_shop.make_coffee()#=>Makingespressofor$5
现在我们来调⽤静态⽅法。静态⽅法⽆法修改类或实例状态，因此通常⽤于⼯具函数，例如，把2个数字相加。我们这⾥⽤它来检查天⽓。
天⽓晴朗。太好了！
coffee_shop.check_weather()#=> Its sunny
现在让我们使⽤类⽅法修改CoffeeShop的属性specialty，然后调⽤make_coffee()⽅法来制作咖啡。
coffee_shop.change_specialty('dripcoffee')#=>Specialtychangedtodripcoffeecoffee_shop.make_coffee()#=>Makingdripcoffeefo
注意，make_coffee过去是⽤来做意式浓缩咖啡(espresso)的，但现在⽤来做滴滤咖啡(drip coffee)了！
8. “func”和“ func()”有什么区别？
这个问题的⽬的是想看看你是否理解所有函数也是Python中的对象。
def func():print('Im a function')
func#=> function __main__.func>func()#=> Im a function
func是表⽰函数的对象，它可以被分配给变量或传递给另⼀个函数。带圆括号的func()调⽤该函数并返回其输出。
9. 解释map函数的⼯作原理。
Map函数返回⼀个列表，该列表由对序列中的每个元素应⽤⼀个函数时返回的值组成。
defadd_three(x):returnx+3li=[1,2,3][iforiinmap(add_three,li)]#=>[4,5,6]
上⾯，我对列表中的每个元素的值加了3。
10. 解释reduce函数的⼯作原理。
这个问题很棘⼿，在你使⽤过它⼏次之前，你得努⼒尝试⾃⼰能够理解它。reduce接受⼀个函数和⼀个序列，然后对序列进⾏迭代。在每次迭代中，当前元素和前⼀个元素的输出都传递给函数。最后，返回⼀个值。
fromfunctoolsimportreducedef add_three(x,y):return x + yli = [1,2,3,5]reduce(add_three, li)#=> 11
返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的总和。
11.解释filter函数的⼯作原理
Filter函数顾名思义，是⽤来按顺序过滤元素。
每个元素都被传递给⼀个函数，如果函数返回True，则在输出序列中返回该元素；如果函数返回False，则将其丢弃。
defadd_three(x):ifx%2==0:returnTrueelse:returnFalseli=[1,2,3,4,5,6,7,8][iforiinfilter(add_three,li)]#=>[2,4,6,8]
注意上⾯所有不能被2整除的元素如何被删除的。
12. Python是按引⽤调⽤还是按值调⽤？
如果你在⾕歌上搜索这个问题并阅读前⼏页，你就要准备好进⼊语义的迷宫了。你最好只是了解它的⼯作原理。
不可变对象(如字符串、数字和元组等)是按值调⽤的。请注意下⾯的例⼦，当在函数内部修改时，name的值在函数外部不会发⽣变化。name的值已分配给内存中该函数作⽤域的新块。
name = 'chr'def add_chars(s):s += 'is'print(s)add_chars(name)print(name)#=> chris#=> chr
可变对象(如列表等)是通过引⽤调⽤的。注意下⾯的例⼦中，函数外部定义的列表在函数内部的修改是如何影响到函数外部的。函数中的参数指向内存中存储li值的原始块。
li=[1,2]defadd_element(seq):seq.append(3)print(seq)add_element(li)print(li)#=>[1,2,3]#=>[1,2,3]
13. 如何使⽤reverse函数反转⼀个列表？
下⾯的代码对⼀个列表调⽤reverse()函数，对其进⾏修改。该⽅法没有返回值，但是会对列表的元素进⾏反向排序。
li = ['a','b','c']print(verse()print(li)#=> ['a', 'b', 'c']#=> ['c', 'b', 'a']
14. 字符串乘法是如何⼯作的？
让我们看看将字符串' cat'乘以3的结果。
'cat'*3#=>'catcatcat'
该字符串将⾃⾝连接3次。
15. 列表乘法是如何⼯作的?
我们来看看将列表[1,2,3]乘以2的结果。
[1,2,3] * 2#=> [1, 2, 3, 1, 2, 3]
输出的列表包含了重复两次的列表[1,2,3]的内容。
16. 类中的“self”指的是什么？
“self”引⽤类本⾝的实例。这就是我们赋予⽅法访问权限并且能够更新⽅法所属对象的能⼒。
下⾯，将self传递给__init__()，使我们能够在初始化时设置实例的颜⾊。
class Shirt:def __init__(self, color):lor = colors = Shirt('yellow')s.color#=> 'yellow'
17. 如何在Python中连接列表？
将2个列表相加，就是将它们连接在⼀起。但请注意，数组的⼯作⽅式不是这样的。
a = [1,2]b=[3,4,5]
a+b#=>[1,2,3,4,5]
18. 浅拷贝和深拷贝之间有什么区别？
我们将在⼀个可变对象(列表)的上下⽂中讨论这个问题，对于不可变的对象，浅拷贝和深拷贝的区别并不重要。
我们将介绍三种情况。
1. 引⽤原始对象。这将新对象li2指向li1所指向的内存中的同⼀位置。因此，我们对li1所做的任何更改也会在li2中发⽣。
li1=[['a'],['b'],['c']]li2=li1li1.append(['d'])print(li2)#=>[['a'],['b'],['c'],['d']]
2. 创建原始对象的浅拷贝副本。我们可以使⽤list()构造函数来实现这⼀点。浅拷贝创建⼀个新对象，但是⽤对原始对象的引⽤填充它。因此，向原始列表li3中添加新对象不会传播到li4中，但是修改li3中的⼀个对象将传播到li4中。
li3 = [['a'],['b'],['c']]li4 = list(li3)li3.append([4])print(li4)#=> [['a'], ['b'], ['c']]li3[0][0] = ['X']print(li4)#=> [[['X']], ['b'], ['c']]
3. 创建⼀个深拷贝副本。这是⽤copy.deepcopy()完成的。现在，这两个对象是完全独⽴的，并且对其中⼀个对象所做的更改不会对另外⼀个对象产⽣影响。
importcopyli5=[['a'],['b'],['c']]li6=copy.deepcopy(li5)li5.append([4])li5[0][0]=['X']print(li6)#=>[['a'],['b'],['c']]
19. 列表和数组有什么区别？
注意：Python的标准库有⼀个array(数组)对象，但在这⾥，我特指常⽤的Numpy数组。列表存在于python的标准库中。数组由Numpy定义。列表可以在每个索引处填充不同类型的数据。数组需要同构元素。列表上的算术运算可从列表中添加或删除元素。数组上的算术运算按照线性代数⽅式⼯作。列表还使⽤更少的内存，并显着具有更多的功能。
20. 如何连接两个数组？
记住，数组不是列表。数组来⾃Numpy和算术函数，例如线性代数。我们需要使⽤Numpy的连接函数concatenate()来实现。
import numpy as npa = np.array([1,2,3])b = np.array([4,5,6])np.concatenate((a,b))#=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
21. 你喜欢Python的什么？
Python可读性很强，并且有⼀种Python⽅式可以处理⼏乎所有事情，这意味着它有⼀种简洁明了的⾸选⽅法。
我将Python与Ruby进⾏对⽐，Ruby通常有很多种⽅法来做某事，但是没有指南说哪种⽅法是⾸选。
22. 你最喜欢Python的哪个库？
在处理⼤量数据时，没有什么⽐Pandas(熊猫)更有帮助了，因为Pandas让操作和可视化数据变得轻⽽易举。
23. 举出⼏个可变和不可变对象的例⼦？
不可变意味着创建后不能修改状态。例如：int、float、bool、string和tuple。
可变意味着可以在创建后修改状态。例如列表(list)、字典(dict)和集合(set)。
24. 如何将⼀个数字四舍五⼊到⼩数点后三位？
使⽤round(value, decimal_places)函数。
a=5.12345round(a,3)#=>5.123
25. 如何分割⼀个列表？
分割语法使⽤3个参数，list[start:stop:step]，其中step是返回元素的间隔。
a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]print(a[:2])#=> [0, 1]print(a[8:])#=> [8, 9]print(a[2:8])#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7]print(a[2:8:2])#=> [2, 4, 6]
26. 什么是pickling?
Pickling是Python中序列化和反序列化对象的常⽤⽅法。在下⾯的⽰例中，我们对⼀个字典列表进⾏序列化和反序列化。
importpickleobj=[{'id':1,'name':'Stuffy'},
{'id':2,'name':'Fluffy'}]withopen('file.p','wb')asf:pickle.dump(obj,f)withopen('file.p','rb')asf:loaded_obj=pickle.load(f)print(loaded_obj)#=> [{'id':1,'name':'Stuffy'},{'id':2,'name':'Fluffy'}]
27. 字典和JSON有什么区别？
Dict是Python的⼀种数据类型，是经过索引但⽆序的键和值的集合。
JSON只是⼀个遵循指定格式的字符串，⽤于传输数据。
28. 你在Python中使⽤了哪些ORM？
ORM(对象关系映射)将数据模型(通常在应⽤程序中)映射到数据库表，并简化了数据库事务。
SQLAlchemy通常⽤于Flask的上下⽂中，⽽Django拥有⾃⼰的ORM。
29. any()和all()如何⼯作?
Any接受⼀个序列，如果序列中的任何元素为true，则返回true。
All只有当序列中的所有元素都为true时，才返回true。
false是什么函数
a = [False, False, False]
b = [True, False, False]
c = [True, True, True]print( any(a) )print( any(b) )print( any(c) )#=> False#=>
True#=> Trueprint( all(a) )print( all(b) )print( all(c) )#=> False#=> False#=> True
30. 字典和列表的查速度哪个更快？
在列表中查⼀个值需要O(n)时间，因为需要遍历整个列表，直到到值为⽌。
在字典中查⼀个值只需要O(1)时间，因为它是⼀个哈希表。
如果有很多值，这会造成很⼤的时间差异，因此通常建议使⽤字典来提⾼速度。但字典也有其他限制，⽐如需要唯⼀键。
31. 模块(module)和包(package)有什么区别？
模块是可以⼀起导⼊的⽂件(或⽂件集合)。
importsklearn
包是模块的⽬录。
from sklearn import cross_validation
因此，包是模块，但并⾮所有模块都是包。

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