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Python面試基礎題十大陷阱,你中招了嗎
我們在會碰到各種各樣的面試,有的甚至是HR專門為你設置的障礙,在python面試中也是,無論你是應聘Python web開發,爬蟲工程師,或是數據分析,還是自動化運維,這些python面試基礎題十大陷阱也許你會遇到,今天的python培訓總結出來給你以防萬一:
問題1:請問如何修改以下Python代碼,使得下面的代碼調用類A的show方法?
class A(object)
def show(self):
print ‘derived show’
class B(A)
def show(self):
print ‘derived show’
obj=B()
obj.show()
答:這道題的考點是類繼承,只要通過__class__ 方法指定類對象就可以了。補充的代碼如下:
obj._class_=A
obj.show()
問題2:請問如何修改以下Python代碼,使得代碼能夠運行?
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print ‘a=’,self._a,’b=’,self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答:此題考察得是方法對象,為了能讓對象實例能被直接調用,需要實現 __call__ 方法,補充代碼如下:
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print ‘a=’,self._a,’b=’,self._b
def_call_(self,num):
print’call:’,num+self._a
問題3:下面這段代碼的輸出是什麼?
class B(object):
def fn(self):
print”B fn”
def_init_(self):
print”B INIT”
class A(object):
def fn(self):
print”A fn”
def_new_(cls,a):
print”NEW”,a
if a10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print “INIT”,a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答:
NEW 5
B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此題考察的是new和init的用法,使用 __new__ 方法,可以決定返回那個對象,也就是創建對象之前調用的,這個常見於於設計模式的單例、工廠模式。__init__ 是創建對象是調用的。
問題4:下面這段代碼輸出什麼?
1s=[1,2,3,4]
list1 =[i for i in ls if i2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 12
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ‘ item’+ str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in ‘hello world’ if x not in ‘low level’}
print set1
答:
[3,4]
[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:’item4′,4:’item16』,6:’item36″}set([“h”,’r’,’d”])
此題考察的是列表和字典的生成。
問題5:下面這段代碼輸出什麼?
num= 9
def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:
9
9
此題考察全局變量和局部變量。num 不是個全局變量,所以每個函數都得到了自己的 num 拷貝,如果你想修改 num ,則必須用 global 關鍵字聲明。比如下面這樣
num=9
def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
問題6:如何使用一行代碼交換兩個變量值?
a=8
b=9
答:
(a,b)=(b,a)
問題7:如何添加代碼,使得沒有定義的方法都調用mydefault方法?
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print’init’
def mydefault(self):
print’default’
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答:
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print’init’
def mydefault(self):
print’default’
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此題的考的是Python的默認方法, 只有當沒有定義的方法調用時,才會調用方法 __getattr__。當 fn1 方法傳入參數時,我們可以給 mydefault 方法增加一個 *args 不定參數來兼容。
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print’init’
def mydefault(self,*args):
print’default:’+str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print”other fn:”,name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2(‘hello’)
a1.fn3(10)
問題8:一個包里有三個模塊,mod1.py , mod2.py , mod3.py ,但使用 from demopack import * 導入模塊時,如何保證只有 mod1 、 mod3 被導入了。
答:在包中增加 __init__.py 文件,並在文件中增加:
_all_=[‘mod1′,’mod3’]
問題9:寫一個函數,接收整數參數 n ,返回一個函數,函數返回n和參數的積。
答:
def mulby(num):
def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
問題10:請問下面的代碼有什麼隱患?(Python2中)
def strtest1(num):
str=’first’
for i in range(num):
str+=”X”
return str
答:由於變量str是個不可變對象,每次迭代,python都會生成新的str對象來存儲新的字符串,num越大,創建的str對象越多,內存消耗越大。
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1、多線程使用Python是個好主意嗎?列出一些方法可以讓一些Python代碼以並行方式運行。
答:Python不允許真正意義上的多線程。它有一個多線程包,但如果你想使用多線程來加速你的代碼,那麼使用它通常不是一個好主意。Python有一個名為全局解釋器鎖(Global
Interpreter
Lock(GIL))的結構。GIL確保每次只能執行一個「線程」。一個線程獲取GIL,做一點工作,然後將GIL傳遞到下一個線程。這種情況發生的很快,因此對於人眼看來,你的線程似乎是並行運行的,但它們實際上只是輪流使用相同的CPU核心。所有這些GIL傳遞都增加了運行的內存。這意味着如果你想讓代碼運行得更快,那麼使用線程包通常不是一個好主意。
使用Python的線程包也是有原因的。如果你想同時運行一些東西,並且效率不是一個問題,那麼它就完全沒問題了。或者,如果你正在運行需要等待某些事情的代碼(例如某些IO),那麼它可能會很有意義。但是線程庫不會讓你使用額外的CPU核心。
多線程可以外包到操作系統(通過多處理),一些調用Python代碼的外部應用程序(例如,Spark或Hadoop),或者Python代碼調用的一些代碼例如:你可以使用你的Python代碼調用一個C函數來完成昂貴的多線程事務。
2、這段代碼輸出了什麼:
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:[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]
3、如何在Python中管理內存?
Python中的內存管理由Python私有堆空間管理。所有Python對象和數據結構都位於私有堆中。程序員無權訪問此私有堆。Python解釋器負責處理這個問題。Python對象的堆空間分配由Python的內存管理器完成。核心API提供了一些程序員編寫代碼的工具Python還有一個內置的垃圾收集器,它可以回收所有未使用的內存,並使其可用於堆空間。
4、range&xrange有什麼區別?
在大多數情況下,xrange和range在功能方面完全相同。它們都提供了一種生成整數列表的方法,唯一的區別是range返回一個Python列表對象,x range返回一個xrange對象。
這就表示xrange實際上在運行時並不是生成靜態列表。它使用稱為yielding的特殊技術根據需要創建值。該技術與一種稱為生成器的對象一起使用。因此如果你有一個非常巨大的列表,那麼就要考慮xrange。
5、Python中help()和dir()函數的用法是什麼?
Help()和dir()這兩個函數都可以從Python解釋器直接訪問,並用於查看內置函數的合併轉儲。
help()函數:help()函數用於顯示文檔字符串,還可以查看與模塊,關鍵字,屬性等相關的使用信息。
dir()函數:dir()函數用於顯示定義的符號。
6、NumPy中有哪些操作Python列表的函數?
Python的列表是高效的通用容器。它們支持(相當)有效的插入,刪除,追加和連接,Python的列表推導使它們易於構造和操作。
它們有一定的局限性:它們不支持像素化加法和乘法等「向量化」操作,並且它們可以包含不同類型的對象這一事實意味着Python必須存儲每個元素的類型信息,並且必須執行類型調度代碼在對每個元素進行操作時。
NumPy不僅效率更高; 它也更方便。你可以免費獲得大量的向量和矩陣運算,這有時可以避免不必要的工作。它們也得到有效實施。
NumPy數組更快,你可以使用NumPy,FFT,卷積,快速搜索,基本統計,線性代數,直方圖等內置。
這些內容還是比較重要的,如果有幫到你,麻煩採納謝謝
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二.操作系統
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1.tcp/udp的區別?tcp粘包是怎麼回事,如何處理?udp有粘包嗎?
2.time_wait是什麼情況?出現過多的close_wait可能是什麼原因?
3.epoll,select的區別?邊緣觸發,水平觸發區別?
三.存儲
存儲可能包含rdbms,nosql以及緩存等,我以mysql,redis舉例
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1.談談mysql字符集和排序規則?
2.varchar與char的區別是什麼?大小限制?utf8字符集下varchar最多能存多少個字符
3.primary key和unique的區別?
4.外鍵有什麼用,是否該用外鍵?外鍵一定需要索引嗎?
5.myisam與innodb的區別?innodb的兩階段鎖定協議是什麼情況?
6.索引有什麼用,大致原理是什麼?設計索引有什麼注意點?
redis相關
1.什麼場景用redis,為什麼mysql不適合?
2.談談redis的事務?用事務模擬原子+1操作?原子操作還有其它解決方案嗎?
3.redis內存滿了會怎麼樣?
四.安全
web安全相關
1.sql注入是怎麼產生的,如何防止?
2.xss如何預防?htmlescape後能否避免xss?
3.csrf是什麼?django是如何防範的?
密碼技術
1.什麼是分組加密?加密模式有哪些?ecb和cbc模式有什麼區別?為什麼需要iv向量?
2.簡單說說https的過程?
3.對稱加密與非對稱加密區別?
3.如何生成共享秘鑰? 如何防範中間人攻擊?
五.雜
是否關注新技術啊?golang,rust是否了解?numpy,pandas是啥鳥?
是否緊跟時代潮流?逛不逛微博,刷不刷知乎?
可能你覺得我問的好細,但這好多都是平常經常遇到,並需要解決的,細節更能體現一個人。
如果你覺得小kiss,歡迎投簡歷給我yihaibo@longtugame.com,龍圖遊戲運營支持中心數據分析部招人;覺得有點問題,那還等什麼,趕快來和我交流交流。
更新:討論區挺熱鬧,有人說好簡單,有人說好難,其實我覺得這隻適合面試2~3年工作經驗的後端工程師。真的沒有問
很難的題目,只是可能你平時沒有注意。
在這裡我推薦幾本書吧
python參考手冊,絕對讓你更上一層樓
圖解密碼技術,密碼入門不二之選
mysql技術內幕第五版,有點厚當手冊讀讀,要有耐心,高性能mysql也強烈建議讀讀
effective tcp/ip programming
為什麼評論區有這麼大差異?我想是個人經歷不一樣吧,如果是搞web的對操作系統這塊和密碼技術會偏弱,但如果是系統工程師或是遊戲服務端這塊會明顯偏強。
六.後記
最近我也面試了不少童鞋,我發現能達到要求的真的少之又少,很多hr都說Python是最難招聘的崗位,我想是有道理的,這真的很值得我們去深思?
我想有一部分原因是Python這門語言造成的,會寫Python的人很多,但寫的好的人很少,大部分都把Python當做腳本來寫,缺乏面向對 象,模式的思想。想想Java,大家都習慣了接口,實現分離,設計模式在Java中也喊了很多年,尤其是ssh三大框架一出,用着用着就理所當然的認為就 該這麼做,雖然也有點壞處,但對企業級Java開發無疑是一大進步。
反觀Python,尤其是生成器,協程,元類給Python注入了很大的靈活性,想寫的Pythonic有不小難度,但其實Python高級特性就那麼幾個,幹掉了也就沒有了。
當你覺得Python遇到了瓶頸,不妨停下來好好想想。研究研究設計模式,想想重構,了解領域驅動設計,敏捷開發,再回來讀讀以前寫的代碼,當眼界變高了,代碼也就美了。
當然思想的提高不是一朝一夕,模式,原則會經常讓你糾結,糾結就會思索,思考就走出了自己的路,當然條條大路通羅馬。
數據庫等存儲技術是研發工程師邁不過的坎,對關係數據庫以mysql舉例來說,你必須清楚的知道什麼字段選擇什麼類型,類型位元組大小,限制條件,這 東西也很容易理解,多想想即可,比如set類型,要支持交並等操作,1個位元組只能存8個類別。數據類型搞定了,下面就是索引了,mysql索引種類?主 鍵,唯一索引,普通索引。索引類別,BTree索引,hash索引。索引的優缺點,mysql的索引查找原理,join原理(大部分都是nested loop),以及一些特殊的情況,比如mysql子查詢慢等。其實到這裡研發工程師就差不多,當然你可以繼續深入下去,比如讀寫分離,集群管理,甚至一些 參數調優。
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