python实习⽣⾯试题_Python实习遇见的各种⾯试题
Python 语法
说说你平时 Python 都⽤哪些库
== 和 is 区别。
== 是⽐较两对象的值，is 是⽐较在内存中的地址(id)， is 相当于 id(objx) == id(objy)。
深拷贝和浅拷贝。
# 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第⼀层对象，对于更深层级的只不过是拷贝其引⽤，如下例中 `a[2]`
# 和 `lst[2]` 这两个对象为第⼆层，实际上浅拷贝之后，这两个还是⼀个对象。深拷贝会完全的拷贝被拷
# 贝对象的所有层级对象，也就是⼀个真正意义上的拷贝。
>>> from copy import copy, deepcopy
>>> lst = [1, 2, [3, 4]]
>>> a, b = copy(lst), deepcopy(lst)
>>> a, b
([1, 2, [3, 4]], [1, 2, [3, 4]])
>>> id(lst[2]), id(a[2]), id(b[2])
(139842737414224, 139842737414224, 139842737414584)
>>> lst[0] = 10
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
>>> lst[2][0] = 'test'
>>> lst
[10, 2, ['test', 4]]
>>> a
[1, 2, ['test', 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
__init__ 和 __new__。
__init__ 只是单纯的对实例进⾏某些属性的初始化，以及执⾏⼀些需要在新建对象时的必要⾃定义操作，⽆返回值。⽽ __new__ 返回的是⽤户创建的实例，这个才是真正⽤来创建实例的，所以 __new__ 是在 __init__ 之前执⾏的，先创建再初始化。
Python 2 和 Python 3 有哪些区别？
lz 当时只是简单的说了⼏点：
Python2 和 Python3 的默认字符串不⼀样，Python3 默认为 Unicode 形式。
raw_input(), input()
捕捉异常/错误的写法，Python2 除了后⾯的写法还⽀持：except Exception, e， ⽽ Python3 只⽀持 except Exception as e
Python3 中没有了 xrange， ⽽使⽤ range 代替它，在 Python3 中，range 返回的是⼀个可迭代对象，⽽不是 Python2 那样直接返回列表。
Python3 中 map 如果需要⽴即执⾏必须以 list(map()) 这样的⽅式。
Python3 中，print 改成了函数，⽽在 Python2 中，print 是⼀个关键字。使⽤上有所差异。
Python3 中，3/2 == 1.5；Python2 中，3/2 == 1。
连接字符串都有哪些⽅式？
格式化字符连接(%s)
format
join
+
如何判断某个对象是什么类型？
type(obj)
isinstance(obj)
Python 中的 GIL 是什么？全称？举个例⼦说说其具体体现。
GIL 全称 Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，任何 Python 线程执⾏前，必须先获得 GIL 锁，然后，每执⾏100条字节码，解释器就⾃动释放GIL锁，让别的线程有机会执⾏。要避免这种“现象”利⽤操作系统的多核优势可以有下⾯⼏种⽅法：
使⽤ C 语⾔编写扩展，创建原⽣线程，摆脱 GIL，但是即使是扩展，在 Python 代码内，任意⼀条Python 代码还是会有 GIL 限制
使⽤多进程代替多线程，使⽤多进程时，每个进程都有⾃⼰的 GIL。故不存在进程与进程之间的 GIL 限制。但是多进程不能共享内存。
s = 'abcd', s[2] = 'e' 运⾏结果是什么？
报错，字符串是不可变对象
Python 中，sorted 函数内部是什么算法？
在 官⽅⽂档 ⾥⾯有提到，⽤的是 Timsort 算法
编码是⼀个什么样的过程？
编码是⼆进制到字符的过程
Python ⾥⾯怎么实现协程？
lz 当时也就简单说了下可以⽤ yield 关键字实现，举了个⼩例⼦，还说了⽤户控制调度，加上⼀些第三⽅框架，Gevent，tornado 之类的，可怜。这⾥安利⼀下 驹哥 的⼀篇⽂章 说清道明：协程是什么
requests 包新建⼀个 session 再 get 和普通的 有什么区别？(tcp长连接)
维持⼀个会话，** 建⽴⼀个tcp长连接** ，cookie ⾃动保存，下次请求还是⼀个会话。
Python 都有哪些数据结构？可变对象，不可变对象分别有哪些？
可变对象：列表，字典
字符串，数字，元组，集合
在 Python 内，函数传参是引⽤传递还是值传递？
你会对你的项⽬写测试么？⽤哪些⽅法哪些库？
只说了⽤ 需要⾃⾏寻答案。
请新建⼀个只有⼀个元素 1 的列表和元组。
lst = [1]
tup = (1,)
函数默认参数是可变对象情况。
>>> def foo(a, b=[1, 2]):
print(b)
b.append(a)
print(b)
>>> val = 4
>>> foo(val)
# [1, 2]
# [1, 2, 4]
>>> foo(val)
# [1, 2, 4]
# [1, 2, 4, 4]
# 这⾥可以看到，第⼆次执⾏函数时，默认参数 b 的值已经变成 `[1, 2, 4]` 了，原因是，默认参数只在第
# ⼀次执⾏时会进⾏初始化，后⾯就默认使⽤ **初始化后的这个对象(引⽤)**，但是这⾥ b 是可变对象，
#添加了⼀个元素还是之前的对象，所以，引⽤没变，不过是值变了⽽已。
Flask 的 Route 是怎么实现的？ 你认为 Flask 框架有什么优缺点？
实际上在 Flask 类⾥⾯，route 可以简单理解为不过是把对应的路由规则作为键，装饰的视图函数作为值，存
到 uting.Map 对象(可以看成是和字典类似的数据结构)⾥。这⾥是 源码，好理解些。这是之前写的⼀篇 笔记
Flask 优点是轻量，灵活，可⾼度定制，插件化。缺点也是过于轻量，功能必须通过第三⽅插件实现，插件质量参差不齐，也不能完全保证后期维护。
这⼏点都只是个⼈之见，更详细标准的还需⾃⾏寻答案。
WSGI 是什么？uWSGI， nginx 这些都是什么⽤途？
这⾥有 的解释，WSGI 就是⼀个通⽤的标准，遵守这个标准，我们能让我们的 Web 框架更加通⽤，编写更加简单。
uwsgi 和 Nginx 都是 Web Server，不同的是 Nginx 负责 外⽹请求 ---(转换)--> 内⽹请求，uwsgi 负责的是 内⽹请求 -> Python Web 程序。
nginx 和 Apache 的区别？(参考 interview_python)
nginx 相对 apache 的优点：
轻量级，同样起web 服务，⽐apache 占⽤更少的内存及资源
抗并发，nginx 处理请求是异步⾮阻塞的，⽀持更多的并发连接，⽽apache 则是阻塞型的，在⾼并发下nginx 能保持低资源低消耗⾼性能
⾼度模块化的设计，编写模块相对简单
社区活跃
apache 相对nginx 的优点：
rewrite ，⽐nginx 的rewrite 强⼤
python新建项目教程
模块超多，基本想到的都可以到
少bug ，nginx 的bug 相对较多
超稳定
你部署 Python 项⽬时⽤的是 uWSGI 的哪个模式？
默认模式
这个应该问的可能性极⼩了，可翻阅 uwsgi ⽂档 查更详细的资料
数据结构，算法
层次遍历⼆叉树⽤什么⽅法？
# coding: utf-8
from collections import deque
class BNode:
""" ⼆叉树节点 """
def __init__(self, value, left=None, right=None):
self.value = value
self.left = left
self.right = right
def level_traverse(binary_tree):
""" 层次遍历⼆叉树 """
stack = deque([binary_tree])
while stack:
top = stack.popleft()
print(top.value)
if top.left:
stack.append(top.left)
if top.right:
stack.append(top.right)
if __name__ == "__main__":
b_tree = BNode(1, BNode(2, BNode(4, BNode(5, BNode(7)))), BNode(3, BNode(6, right=BNode(8)))) level_traverse(b_tree)
⾮平衡⼆叉数如何变成平衡⼆叉数？
先，中，后序遍历⼆叉数。完全⼆叉数是什么？
完全⼆叉树：深度为k有n个节点的⼆叉树，当且仅当其中的每⼀节点，都可以和同样深度k的满⼆叉树，序号为1到n的节点⼀对⼀对应时，称为“完全⼆叉树”。(摘⾃)
先序：先根后左再右
中序：先左后中再右
后序：先左后右再根
如何判断两个单链表是否相交于某个节点，包括 X 型，Y 型，V 型。
X 型不可能存在，⼀个单链表节点不存在两个不同的后继。
# 存在 V 型和 Y 型，如果交叉，则最后⼀个节点肯定是相同的，故直接从最后⼀个节点进⾏反向遍历。
# 反转单链表
def reverse_single_link_lst(link_lst):
if not link_lst:
return link_lst
pre = link_lst
cur =
< = None
while cur:
tmp =
< = pre
pre = cur
cur = tmp
return pre
# 寻交叉点
def point(node_a, node_b):
if node_a is None or node_b is None:
return None
next_a, next_b = node_a, node_b
while next_a or next_b:
if next_a.val == next_b.val:
if and and (val == val):
next_a, next_b = ,
continue
return next_a.val

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