python基本面試題深入解答的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python面試必備題目有哪些
• 2、最全的pandas面試基礎100題目
• 3、Python 面試高頻問題：cls到底是什麼
• 4、心得分享!Python面試都要做哪些準備?
• 5、python運維開發工程師面試常見問題有哪些
• 6、python面試題總結1-內存管理機制

python面試必備題目有哪些

給你一份千鋒python的面試題吧

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。這意味著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元串，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著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

最全的pandas面試基礎100題目

在進行下面的題目操作時，一定要先導入上面的兩個數據分析包 pandas、numpy

1. 如何用Python的列表創建一個series?

輸出：

一個series是一個一維的標記數組，可以容納任何數據類型(整數、字元串、浮點數、Python對象等)。必須記住，與Python列表不同，一個series總是包含相同類型的數據。

2.如何使用列表創建一個DataFrame?

輸出：

3.如何使用Series 字典對象生成 DataFrame?

輸出：

4.如何在pandas中創建一個空的DataFrame？

要創建一個完全空的pandas dataframe，我們使用以下操作：

輸出：

已知有這樣的數據，如何進行查看

輸出：

2.如何查看尾部數據?

3.如何快速查看數據的統計摘要?

4.如何查詢索引和列名?

1.簡述Pandas Index

在panda中建立索引意味著簡單地從DataFrame中選擇特定的數據行和列。

pandas支持四種類型的多軸索引，它們是:

它們統稱為索引器。這些是迄今為止索引數據最常見的方法。這四個函數有助於從DataFrame獲取元素、行和列。

2.Pandas 定義重新索引(Reindexing)

重新索引會更改DataFrame的行標籤和列標籤。重新索引意味著使數據符合特定軸上給定的一組標籤。

多個操作可以通過像這樣的索引來完成:

輸出:

3.如何設置索引？

panda set_index() 是一種將列表、序列或dataframe設置為dataframe索引的方法。

語法:

DataFrame.set_index(keys, inplace=False)

參數:

改變索引列

在本例中，名稱列被用作DataFrame的索引列

輸出:

如輸出圖像所示，以前索引列是一系列數字

Before Operation –

After Operation

4.如何重置索引?

Pandas Series.reset_index()

函數的作用是:生成一個新的DataFrame或帶有重置索引的Series。

例1： 使用 Series.reset_index() 函數重置給定Series對象的索引

輸出:

現在，我們將使用Series.reset_index()函數來重置給定的series對象的索引

輸出 :

從輸出中可以看到，該 Series.reset_index() 函數已將給定Series對象的索引重置為默認值。它保留了索引，並將其轉換為列。

1.1先創建數據:

1.2選擇單列，產生 Series

詳見 按標籤選擇 。

2.1用標籤提取一行數據：

詳見 按位置選擇 。

3.1用整數位置選擇：

4.1用單列的值選擇數據：

5.1用索引自動對齊新增列的數據：

1.如何得到一個數列的最小值、第25百分位、中值、第75位和最大值?

輸出:

Pandas dataframe.mean(axis=None) 函數返回所請求軸(axis=0代表對列進行求平均值，axis=1代表對行進行求平均值)的值的平均值。

示例: 使用 mean() 函數查找索引軸上所有觀測值的平均值。

輸出:

讓我們使用datafame .mean()函數來查找索引軸上的平均值。

3.如何將函數應用到DataFrame中的每個數據元素?

可以使用 apply() 函數以便將函數應用於給定dataframe中的每一行。讓我們來看看我們完成這項任務的方式。

實例:

輸出：

4.如何在panda中獲得一個DataFrame的行數和列數?

輸出:

獲取df的行和列計數

輸出:

5.如何在panda DataFrame中獲得列值的總和?

Pandas dataframe.sum() 函數返回所請求軸的值的和

語法: DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, )

參數:

示例1: 使用 sum() 函數查找索引軸上所有值的總和

現在求出沿索引軸的所有值的和。我們將跳過計算和時的NaN值。

輸出:

如何將新行追加到pandas DataFrame？

Pandas dataframe.append() 函數的作用是:將其他dataframe的行追加到給定的dataframe的末尾，返回一個新的dataframe對象。

語法:

DataFrame.append( ignore_index=False,)

參數:

示例1： 創建兩個數據框，然後將第二個附加到第一個。

現在將df2附加到df1的末尾

輸出:

請注意，第二個DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中。如果我們不希望發生這種情況，則可以設置ignore_index = True。

輸出 :

「group by」 指的是涵蓋下列一項或多項步驟的處理流程：

詳見 分組 。

輸出:

1.先分組，再用 sum() 函數計算每組的匯總數據：

輸出:

2.多列分組後，生成多層索引，也可以應用 sum 函數：

輸出:

如何將numpy數組轉換為給定形狀的DataFrame?

輸出:

輸出:

透視表是一種可以對數據動態排布並且分類匯總的表格格式，在pandas中它被稱作pivot_table。

pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None)

參數:

詳見: 數據透視表

列印輸出：

用上述數據生成數據透視表非常簡單：

返回結果:

1.如何將列添加到pandas DataFrame？

源數據:

輸出:

輸出：

2.如何向panda DataFrame添加索引、行或列?

向DataFrame添加索引

如果您創建了一個DataFrame, panda允許將輸入添加到索引參數中。它將確保您擁有所需的索引。否則，在默認情況下，DataFrame包含一個數值索引，該索引從0開始，在DataFrame的最後一行結束。

向DataFrame添加行、列

我們可以使用.loc、iloc和ix將行、列插入到DataFrame中。

添加具有特定索引名的行:

輸出:

3.如何在panda DataFrame上進行迭代?

您可以通過結合使用for循環和對DataFrame的iterrows()調用來遍歷DataFrame的行。

輸出:

4.我們如何排序DataFrame？

我們可以通過以下幾種有效地在DataFrame中執行排序：

(1)按標籤

可以使用sort_index()方法對數據dataframe進行排序。可以通過傳遞axis參數和排序順序來實現。默認情況下，按升序對行標籤進行排序。

Python 面試高頻問題：cls到底是什麼

上一篇文章介紹了什麼是python 中的self，詳情請參考：

Python面試高頻問題：self到底是什麼

簡單的說self是類（Class）實例化的對象。

面試中還有一個問題經常被提及，那就是——什麼是cls呢？

cls 是類（或子類）本身，取決於調用的是哪個類。

看下面的實例

輸出：

我們也可以通過實例的方法調用class method,例如：

同樣輸出

輸出：

使用cls 作為方法參數時，通常該方法需要由@classmethod 修飾，@classmethod修飾的方法表示的是類方法。這裡需要注意cls就是一個標識，你可以把他寫成abc，bcd都是可以的，只是出於習慣寫成了cls。

既然cls是一個類，那麼我們就可以使用他來進行實例化，具體代碼如下:

輸出：

可以看到通過obj1=cls()和obj2=cls()，成功創建了兩個實例，分別是0x000000690A1E0C08和0x000000690A1E0C48，而這兩個實例的類型都是MyClass3′

另外cls 還可以在python類中的方法 __new__里實現，通常定義為：

最後我們可以簡單地總結一下self 和 cls：簡單的說self是類（Class）實例化的對象。

cls 是類（或子類）本身。我們也可以方便地理解self表示實例的，cls則表示類的！

心得分享!Python面試都要做哪些準備?

首先，準備好簡歷。找工作，最開始競爭的是什麼?最開始競爭的是簡歷。你到任何一家公司應聘，第一件要做的事情就是投簡歷，簡歷是應聘公司了解你的第一窗口，也是應聘公司了解你的第一途徑。一份好的簡歷可以讓你在眾多的簡歷中脫穎而出，給招聘者留下深刻印象，然後決定給你面試通知，它是幫助你成功面試的敲門磚。

其次，對於Python常見面試問題要有了解。在面試前我們一定要通過各種渠道了解Python面試中常見的面試問題，做到心中有數。在Python的面試中，一些Python基本常識問題，有些面試官還是會考察的，如果你連基本的常識問題都回答不上來，那麼你後面的面試可能無法進行下去，如果能勉強進行下去，最後面試的成功率也會降低。

最後，在面試前準備一套大方得體的服裝。穿著得體表現的是對面試的尊重。穿著得體，會給面試官一種愉悅的心情。相反，如果你穿著比較邋遢，當面試官看到你的時候，會覺得你不注意細節，有的面試官甚至會懷疑你的工作能力，這樣會給面試官留下非常不好的印象，也可能最後導致面試的失敗。

如果在面試前你做好充足的準備，面試官會覺得你是一個對於工作認真、態度真誠的一個人，會增加心裡認同感，也會增加面試的成功率。

關於心得分享!Python面試都要做哪些準備，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

python運維開發工程師面試常見問題有哪些

面試python運維開發工程師每家公司對專業知識的考察側重點是不一樣的，下面給你整理了一些，希望能幫助到你!

python

1、python是強類型還是弱類型的語言

2、python的動態性體現在哪

3、python的namespace：四種；len()等函數的命名空間

4、range和xrange的區別，談到了迭代器

5、於是問怎麼實現迭代器，然後又問了生成器，yield語句

6、將list的中的一萬條字元串合成一條字元串的方法

7、python多線程（g il）

8、python的三目運算符有嗎？ 怎麼用一行代碼實現三目運算

linux

1、問linux命令

2、top和ps在進程佔有資源率的統計方式有什麼不同

3、然後扯到了頁表，內存管理，TLB

5、linux文件系統：inode，inode存儲了哪些東西，目錄名，文件名存在哪裡

python面試題總結1-內存管理機制

（1）.引用計數

（2）. 垃圾回收

(3）. 內存池機制

在python中每創建一個對象，對應的會有一個引用計數，當發生賦值操作如a=b，對應的b的引用計數會自動加1，當引用的對象被清除或者函數結束時，引用計數會自動減1。

在python中使用引用計數，標記清楚，分代回收三種方式進行垃圾回收。

其中，引用計數當對象的引用計數歸0時，對象會自動被清除。標記清除機制是首先遍歷所有對象，如果對象可達，就說明有變數引用它，則標記其為可達的。如果不可達，則對其進行清除。分代回收是當對象創建時被標記為第0代，經過一次垃圾回收之後，餘下的對象被標記為第1代，最高為第2代。其原理是，對象的生存期越長，月可能不是垃越。

ython語言雖然提供了對內存的垃圾收集機制，但實際上它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統，所以就有了以下：

1 Pymalloc機制；這個主要是為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理，為了對小塊內存的申請和釋放。

2 Python中所有小於256個位元組的對象都是依靠pymalloc分配器來實現的，而稍大的對象用的則是系統的malloc。

3 對於Python對象，比如整數、浮點數和List這些，都有自己獨立的內存池，對象間並不共享他們的內存池。換句話說就是，假設你分配並且釋放了大量的整數，那麼用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。