python变量名递增_[10]python⾯试题⼩集
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1.什么是python？
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。以及它哪⾥不为什么提这个问题
好。
2.简述函数式编程
在函数式编程中，函数是基本单位，变量只是⼀个名称，⽽不是⼀个存储单元。除了匿名函数外，Python还使
⽤fliter(),map(),reduce(),apply()函数来⽀持函数式编程。
3.什么是匿名函数，匿名函数有什么局限性
匿名函数，也就是lambda函数，通常⽤在函数体⽐较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字，因此不⽤担⼼函数名冲突。不过Python对匿名函数的⽀持有限，只有⼀些简单的情况下可以使⽤匿名函数。
4. 如何捕获异常，常⽤的异常机制有哪些？
如果我们没有对异常进⾏任何预防，那么在程序执⾏的过程中发⽣异常，就会中断程序，调⽤python默认的异常处理器，并在终端输出异常信息。
assert语句：判断assert后⾯紧跟的语句是True还是False，如果是True则继续执⾏print，如果是False则中断程序，调⽤默认的异常处理器，同时输出assert语句逗号后⾯的提⽰信息。
with语句：如果with语句或语句块中发⽣异常，会调⽤默认的异常处理器处理，但⽂件还是会正常关闭。
try:
# fun - 可能会抛出异常的代码
except (Exception1, Exception2) as e:  # 可以捕获多个异常并处理
# 异常处理代码
else:
# pass 异常没有发⽣时候的代码逻辑
finally:
# pass ⽆论异常有没有发⽣都会执⾏的代码，⼀般处理资源的关闭和释放
5. copy()与deepcopy()的区别
copy是浅拷贝，只拷贝可变对象的⽗级元素。 deepcopy是深拷贝，递归拷贝可变对象的所有元素。
6. 函数装饰器有什么作⽤（常考）
装饰器本质上是⼀个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，
装饰器的返回值也是⼀个函数对象。它经常⽤于有切⾯需求的场景，⽐如：插⼊⽇志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。有了装饰器，就可以抽离出⼤量与函数功能本⾝⽆关的雷同代码并继续重⽤。
7. 简述Python的作⽤域以及Python搜索变量的顺序
Python作⽤域简单说就是⼀个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置，就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量，这个范围就是变量的作⽤域。在Python中，只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引⼊新的作⽤域。
Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则：本地作⽤域（Local）→当前作⽤域被嵌⼊的本地作⽤域（Enclosing locals）→全局/模块作⽤域（Global）→内置作⽤域（Built-in）
8. 新式类和旧式类的区别，如何确保使⽤的类是新式类
为了统⼀类(class)和类型(type)，python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中，类和类型是不同的。为了确保使⽤的是新式
metaclass = type 2. 从内建类object直接或者间接地继承 3. 在python3版本中，默认类，有以下⽅法：
类，有以下⽅法： 1. 放在类模块代码的最前⾯ metaclass
所有的类都是新式类。
9. 简述new和init的区别
new，初始化⼀个实例时⽤init
init，这是它们最本质的区别。
创建⼀个新实例时调⽤new
new⽅法会返回所构造的对象，init则不会.
new函数必须以cls作为第⼀个参数，⽽init则以self作为其第⼀个参数.
10. Python垃圾回收机制(常考)
Python GC主要使⽤引⽤计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引⽤计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产⽣的循环引⽤问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的⽅法提⾼垃圾回收效率。
1. 引⽤计数
1. 引⽤计数 PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引⽤计数。当⼀个对象有新的引⽤时，它的ob_refcnt就会增加，
缺点: 维护引⽤计数消耗资源当引⽤它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引⽤计数为0时，该对象⽣命就结束了。 优点:
优点: 简单 实时性 缺点:
循环引⽤
2 标记-清除机制 基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引⽤出发，遍历以对象为节点、以引⽤为边构成2 标记-清除机制
的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫⼀遍内存空间，把所有没标记的对象释放。
3 分代技术 分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为⼀个“代”，垃圾收集频3 分代技术
率随着“代”的存活时间的增⼤⽽减⼩，存活时间通常利⽤经过⼏次垃圾回收来度量。 Python默认定义了三代对象集合，索引数越⼤，对象存活时间越长。
11. Python中的@property有什么作⽤?如何实现成员变量的只读属性？
@property装饰器就是负责把⼀个⽅法变成属性调⽤，通常⽤在属性的get⽅法和set⽅法，通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问，⼜保留了参数的检查。另外通过设置get⽅法⽽不定义set⽅法可以实现成员变量的只读属性。
12. *args and **kwargs
*args代表位置参数，它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。
**kwargs代表的关键字参数，允许你使⽤没有事先定义的参数名，另外，位置参数⼀定要放在关键字参数的前⾯。
⾼级解包操作:a, b, *res = range(10)
13. 有⽤过with statement吗？它的好处是什么？具体如何实现？
with语句适⽤于对资源进⾏访问的场合，确保不管使⽤过程中是否发⽣异常都会执⾏必要的清理
清理操作，释放资源，⽐如⽂件使⽤后⾃动关闭、线程中锁的⾃动获取和释放等。
14. 在⼀个⼆维数组中，每⼀⾏都按照从左到右递增的顺序排序，每⼀列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成⼀个函数，输⼊这样的⼀个⼆维数组和⼀个整数，判断数组中是否含有该整数。
15. 获取最⼤公约数、最⼩公倍数
16. 获取中位数
17. 输⼊⼀个整数，输出该数⼆进制表⽰中1的个数。其中负数⽤补码表⽰。
18. 以下两段代码，运⾏结束后的结果是什么？是否相同？原因是什么？
l=[]
for i in range(10):
l.append({'num':i})
print(l)
# ----------------------------------------------------
l2=[]
a={'num':0}
for i in range(10):
a['num']=i
l2.append(a)
print(l2)
不相同
第⼀段结果为:
[{'num':0},{'num':1},{'num':2},{'num':3},{'num':4},{'num':5},{'num':6},{'num':7},{'num':8},{'num':9}]
第⼆段结果为:
[{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9},{'num':9}]
字典是可变类型，这⾥l.append(a)相当于执⾏了浅拷贝，每改变⼀次a中num的值，所有a的值都将改变
19. is 和 == 的区别
我们先来看⼏个例⼦：
a = "hello"
b = "hello"
print(a is b)  # 输出 True
print(a == b)  # 输出 True
a = "hello world"
b = "hello world"
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True
a = [1, 2, 3]
b = a
print(a is b)  # 输出 True
print(a == b)  # 输出 True
上⾯的输出结果中为什么有的 is 和 == 的结果相同，有的不相同呢？我们来看下官⽅⽂档中对于 is 和 == 的解释。
编程先学c语言还是python官⽅⽂档中说 is 表⽰的是对象标⽰符（object identity），⽽ == 表⽰的是相等（equality）。is 的作⽤是⽤来检查对象的标⽰符是否⼀致，也就是⽐较两个对象在内存中的地址是否⼀样，⽽ == 是⽤来检
查两个对象是否相等。
我们在检查 a is b 的时候，其实相当于检查id(a) == id(b)。⽽检查 a == b 的时候，实际是调⽤了对象 a 的 __eq()__⽅法，a == b 相当于a.__eq__(b)。
⼀般情况下，如果 a is b 返回True的话，即 a 和 b 指向同⼀块内存地址的话，a == b 也返回True，即 a 和 b 的值也相等。
好了，看明⽩上⾯的解释后，我们来看下前⾯的⼏个例⼦
a = "hello"
b = "hello"
print(id(a))  # 输出 140506224367496
print(id(b))  # 输出 140506224367496
print(a is b)  # 输出 True
print(a == b)  # 输出 True
a = "hello world"
b = "hello world"
print(id(a))  # 输出 140506208811952
print(id(b))  # 输出 140506208812208
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(id(a))  # 输出 140506224299464
print(id(b))  # 输出 140506224309576
print(a is b)  # 输出 False
print(a == b)  # 输出 True
a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a))  # 输出 140506224305672
print(id(b))  # 输出 140506224305672
print(a is b)  # 输出 True
print(a == b)  # 输出 True
打印出 id(a) 和 id(b) 后就很清楚了。只要 a 和 b 的值相等，a == b 就会返回True，⽽只有 id(a) 和 id(b) 相等时，a is b 才返回 True。

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