Python題目

seancheney發表於2017-11-12
Python

  1. 簡述函數語言程式設計

    在函數語言程式設計中，函式是基本單位，變數只是一個名稱，而不是一個儲存單元。除了匿名函式外，Python還使用fliter(),map(),reduce(),apply()函式來支援函數語言程式設計。

  2. 什麼是匿名函式，匿名函式有什麼侷限性

    匿名函式，也就是lambda函式，通常用在函式體比較簡單的函式上。匿名函式顧名思義就是函式沒有名字，因此不用擔心函式名衝突。不過Python對匿名函式的支援有限，只有一些簡單的情況下可以使用匿名函式。

  3. 如何捕獲異常，常用的異常機制有哪些？

    如果我們沒有對異常進行任何預防，那麼在程式執行的過程中發生異常，就會中斷程式，呼叫python預設的異常處理器，並在終端輸出異常資訊。

    try…except…finally語句:當try語句執行時發生異常，回到try語句層，尋找後面是否有except語句。找到except語句後，會呼叫這個自定義的異常處理器。except將異常處理完畢後，程式繼續往下執行。finally語句表示，無論異常發生與否，finally中的語句都要執行。

    assert語句：判斷assert後面緊跟的語句是True還是False，如果是True則繼續執行print，如果是False則中斷程式，呼叫預設的異常處理器，同時輸出assert語句逗號後面的提示資訊。

    with語句：如果with語句或語句塊中發生異常，會呼叫預設的異常處理器處理，但檔案還是會正常關閉。

  4. copy()與deepcopy()的區別

    copy是淺拷貝，只拷貝可變物件的父級元素。 deepcopy是深拷貝，遞迴拷貝可變物件的所有元素。

  5. 函式裝飾器有什麼作用（常考）

    裝飾器本質上是一個Python函式，它可以讓其他函式在不需要做任何程式碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函式物件。它經常用於有切面需求的場景，比如：插入日誌、效能測試、事務處理、快取、許可權校驗等場景。有了裝飾器，就可以抽離出大量與函式功能本身無關的雷同程式碼並繼續重用。

  6. 簡述Python的作用域以及Python搜尋變數的順序

    Python作用域簡單說就是一個變數的名稱空間。程式碼中變數被賦值的位置，就決定了哪些範圍的物件可以訪問這個變數，這個範圍就是變數的作用域。在Python中，只有模組（module），類（class）以及函式（def、lambda）才會引入新的作用域。Python的變數名解析機制也稱為 LEGB 法則：本地作用域（Local）→當前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）→全域性/模組作用域（Global）→內建作用域（Built-in）

  7. 新式類和舊式類的區別,如何確保使用的類是新式類

    為了統一類(class)和型別(type)，python在2.2版本引進來新式類。在2.1版本中，類和型別是不同的。

    為了確保使用的是新式類，有以下方法：

    放在類模組程式碼的最前面__metaclass__ = type
    從內建類object直接或者間接地繼承
    在python3版本中，預設所有的類都是新式類。

  8. 簡述__new__和__init__的區別

    建立一個新例項時呼叫__new__，初始化一個例項時用__init__，這是它們最本質的區別。

    new方法會返回所構造的物件，init則不會.

    new函式必須以cls作為第一個引數，而init則以self作為其第一個引數.

  9. Python垃圾回收機制(常考)

    Python GC主要使用引用計數（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，通過“標記-清除”（mark and sweep）解決容器物件可能產生的迴圈引用問題，通過“分代回收”（generation collection）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。

    1 引用計數

    PyObject是每個物件必有的內容，其中ob_refcnt就是做為引用計數。當一個物件有新的引用時，它的ob_refcnt就會增加，當引用它的物件被刪除，它的ob_refcnt就會減少.引用計數為0時，該物件生命就結束了。

    優點:

    簡單 實時性 缺點:

    維護引用計數消耗資源 迴圈引用

    2 標記-清除機制

    基本思路是先按需分配，等到沒有空閒記憶體的時候從暫存器和程式棧上的引用出發，遍歷以物件為節點、以引用為邊構成的圖，把所有可以訪問到的物件打上標記，然後清掃一遍記憶體空間，把所有沒標記的物件釋放。

    3 分代技術

    分代回收的整體思想是：將系統中的所有記憶體塊根據其存活時間劃分為不同的集合，每個集合就成為一個“代”，垃圾收集頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小，存活時間通常利用經過幾次垃圾回收來度量。

    Python預設定義了三代物件集合，索引數越大，物件存活時間越長。

  10. Python中的@property有什麼作用?如何實現成員變數的只讀屬性？

@property裝飾器就是負責把一個方法變成屬性呼叫，通常用在屬性的get方法和set方法，通過設定@property可以實現例項成員變數的直接訪問，又保留了引數的檢查。另外通過設定get方法而不定義set方法可以實現成員變數的只讀屬性。

  1. *args and **kwargs

*args代表位置引數，它會接收任意多個引數並把這些引數作為元組傳遞給函式。
**kwargs代表的關鍵字引數，允許你使用沒有事先定義的引數名，另外，位置引數一定要放在關鍵字引數的前面。

  1. 有用過with statement嗎？它的好處是什麼？具體如何實現？

with語句適用於對資源進行訪問的場合，確保不管使用過程中是否發生異常都會執行必要的“清理”操作，釋放資源，比如檔案使用後自動關閉、執行緒中鎖的自動獲取和釋放等。

  1. what will be the output of the code below? explain your answer
def extend_list(val, list=[]):
    list.append(val)
    return list

list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(123, [])
list3 = extend_list(`a`)

print(list1) # list1 = [10, `a`]
print(list2) # list2 = [123, []]
print(list3) # list3 = [10, `a`]

class Parent(object):
    x = 1

class Child1(Parent):
    pass

class Child2(Parent):
    pass

print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)  # [1,1,1]
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)  # [1,2,1]
Partent.x = 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)  # [3,2,3]
  1. 在一個二維陣列中，每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函式，輸入這樣的一個二維陣列和一個整數，判斷陣列中是否含有該整數。
arr = [[1,4,7,10,15], [2,5,8,12,19], [3,6,9,16,22], [10,13,14,17,24], [18,21,23,26,30]]

def getNum(num, data=None):
    while data:
        if num > data[0][-1]:
            del data[0]
            print(data)
            getNum(num, data=None)
        elif num < data[0][-1]:
            data = list(zip(*data))
            del data[-1]
            data = list(zip(*data))
            print(data)
            getNum(num, data=None)
        else:
            return True
            data.clear()
    return False


if __name__ == `__main__`:
    print(getNum(18, arr))
  1. 獲取最大公約數、最小公倍數
a = 36
b = 21

def maxCommon(a, b):
    while b: a,b = b, a%b
    return a

def minCommon(a, b):
    c = a*b
    while b: a,b = b, a%b
    return c//a

if __name__ == `__main__`:
    print(maxCommon(a,b))
    print(minCommon(a,b))
  1. 獲取中位數
def median(data):
    data.sort()
    half = len(data) // 2
    return (data[half] + data[~half])/2

l = [1,3,4,53,2,46,8,42,82]

if __name__ == `__main__`:
    print(median(l))
  1. 輸入一個整數，輸出該數二進位制表示中1的個數。其中負數用補碼錶示。
def getOneCount(num):
    if num > 0:
        count = b_num.count(`1`)
        print(b_num)
        return count
    elif num < 0:
        b_num = bin(~num)
        count = 8 - b_num.count(`1`)
        return count
    else:
        return 8

if __name__ == `__main__`:
    print(getOneCount(5))
    print(getOneCount(-5))
    print(getOneCount(0))

更多參考：
關於Python的面試題 https://github.com/taizilongxu/interview_python


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