python经典面试题:想找工作?这些面试题你会了吗?

前言

什么?你要去找工作?先别急着找工作,先把下面的python面试题先给看了吧,不然你就只是去面试而不是找工作。话说不打没准备的仗,下面这些基本的面试题都不会你怎么可能找到工作呢?还是先把下面的东西

1、Python如何实现单例模式?

Python有两种方式可以实现单例模式,下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式:

class Singleton(type):

def __init__(cls, name, bases, dict):

super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)

cls.instance = None

def __call__(cls, *args, **kw):

if cls.instance is None:

cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)

return cls.instance

class MyClass(object):

__metaclass__ = Singleton

print MyClass()

print MyClass()

使用decorator来实现单例模式

def singleton(cls):

instances = {}

def getinstance():

if cls not in instances:

instances[cls] = cls()

return instances[cls]

return getinstance

@singleton

class MyClass:

2:什么是lambda函数?

Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下:labmda 参数:表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数,包括可选参数,但是表达式只有一个:

>>> g = lambda x, y: x*y

>>> g(3,4)

12

>>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z

>>> g(1)

1

>>> g(3, 4, 7)

14

也能够直接使用lambda函数,不把它赋值给变量:

>>> (lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)

14

如果你的函数非常简单,只有一个表达式,不包含命令,可以考虑lambda函数。否则,你还是定义函数才对,毕竟函数没有这么多限制。

3:Python是如何进行类型转换的?

Python提供了将变量或值从一种类型转换成另一种类型的内置函数。int函数能够将符合数学格式数字型字符串转换成整数。否则,返回错误信息。

>>> int(”34″)

34

>>> int(”1234ab”) #不能转换成整数

ValueError: invalid literal for int(): 1234ab

函数int也能够把浮点数转换成整数,但浮点数的小数部分被截去。

>>> int(34.1234)

34

>>> int(-2.46)

-2

函数°oat将整数和字符串转换成浮点数:

>>> float(”12″)

12.0

>>> float(”1.111111″)

1.111111

函数str将数字转换成字符:

>>> str(98)

‘98′

>>> str(”76.765″)

‘76.765′

整数1和浮点数1.0在python中是不同的。虽然它们的值相等的,但却属于不同的类型。这两个数在计算机的存储形式也是不一样。

4:Python如何定义一个函数

函数的定义形式如下:

def (arg1, arg2,… argN):

函数的名字也必须以字母开头,可以包括下划线“ ”,但不能把Python的关键字定义成函数的名字。函数内的语句数量是任意的,每个语句至少有一个空格的缩进,以表示此语句属于这个函数的。缩进结束的地方,函数自然结束。

下面定义了一个两个数相加的函数:

>>> def add(p1, p2):

print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2

>>> add(1, 2)

1 + 2 = 3

函数的目的是把一些复杂的操作隐藏,来简化程序的结构,使其容易阅读。函数在调用前,必须先定义。也可以在一个函数内部定义函数,内部函数只有在外部函数调用时才能够被执行。程序调用函数时,转到函数内部执行函数内部的语句,函数执行完毕后,返回到它离开程序的地方,执行程序的下一条语句。

5:Python是如何进行内存管理的?

Python的内存管理是由Python得解释器负责的,开发人员可以从内存管理事务中解放出来,致力于应用程序的开发,这样就使得开发的程序错误更少,程序更健壮,开发周期更短

6:如何反序的迭代一个序列?

how do I iterate over a sequence in reverse order

如果是一个list, 最快的解决方案是:

list.reverse()

try:

for x in list:

“do something with x”

finally:

list.reverse()

如果不是list, 最通用但是稍慢的解决方案是:

for i in range(len(sequence)-1, -1, -1):

x = sequence[i]

7:Python里面如何实现tuple和list的转换?

函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变,排序也不变。

例如,tuple([1,2,3])返回(1,2,3), tuple(’abc’)返回(’a’.’b',’c').如果参数已经是一个tuple的话,函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象,所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。

函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变,排序也不变。

例如 list([1,2,3])返回(1,2,3), list(’abc’)返回['a', 'b', 'c']。如果参数是一个list, 她会像set[:]一样做一个拷贝

8:Python面试题:请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

可以先把list重新排序,然后从list的最后开始扫描,代码如下:

if List:

List.sort()

last = List[-1]

for i in range(len(List)-2, -1, -1):

if last==List[i]: del List[i]

else: last=List[i]

9:Python文件操作的面试题

如何用Python删除一个文件?

使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);

Python如何copy一个文件?

shutil模块有一个copyfile函数可以实现文件拷贝

10:Python里面如何生成随机数?

标准库random实现了一个随机数生成器,实例代码如下:

import random

random.random()

它会返回一个随机的0和1之间的浮点数

11:如何用Python来发送邮件?

可以使用smtplib标准库。

以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib

fromaddr = raw_input(”From: “)

toaddrs = raw_input(”To: “).split(’,')

print “Enter message, end with ^D:”

msg = ”

while 1:

line = sys.stdin.readline()

if not line:

break

msg = msg + line

# 发送邮件部分

server = smtplib.SMTP(’localhost’)

server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)

server.quit()

12:Python里面如何拷贝一个对象?

一般来说可以使用copy.copy()方法或者copy.deepcopy()方法,几乎所有的对象都可以被拷贝

一些对象可以更容易的拷贝,Dictionaries有一个copy方法:

newdict = olddict.copy()

13:有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析?

有,PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行coding standard检查。

14:如何在一个function里面设置一个全局的变量?

解决方法是在function的开始插入一个global声明:

def f()

global x

15:用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别?

当重复匹配一个正则表达式时候, 例如<.*>, 当程序执行匹配的时候,会返回最大的匹配值

例如:

import re

s = ‘Title’

print(re.match(’<.*>’, s).group())

会返回一个匹配而不是

import re

s = ‘Title’

print(re.match(’<.*?>’, s).group())

则会返回

<.>这种匹配称作贪心匹配 <.?>称作非贪心匹配

16:Python里面search()和match()的区别?

match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配, search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none

例如:

print(re.match(’super’, ’superstition’).span())

会返回(0, 5)

print(re.match(’super’, ‘insuperable’))

则返回None

search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

例如:

print(re.search(’super’, ’superstition’).span())

返回(0, 5)

print(re.search(’super’, ‘insuperable’).span())

返回(2, 7)

17:如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?

可以使用sub()方法来进行查询和替换,sub方法的格式为:sub(replacement, string[, count=0])

replacement是被替换成的文本

string是需要被替换的文本

count是一个可选参数,指最大被替换的数量

例子:

import re

p = re.compile(’(blue|white|red)’)

print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’))

print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出:

colour socks and colour shoes

colour socks and red shoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

例如:

import re

p = re.compile(’(blue|white|red)’)

print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’))

print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出

(’colour socks and colour shoes’, 2)

(’colour socks and red shoes’, 1)

18:介绍一下except的用法和作用?

Python的except用来捕获所有异常, 因为Python里面的每次错误都会抛出 一个异常,所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。

一下是使用except的一个例子:

try:

foo = opne(”file”) #open被错写为opne

except:

sys.exit(”could not open file!”)

因为这个错误是由于open被拼写成opne而造成的,然后被except捕获,所以debug程序的时候很容易不知道出了什么问题

下面这个例子更好点:

try:

foo = opne(”file”) # 这时候except只捕获IOError

except IOError:

sys.exit(”could not open file”)

19:Python中pass语句的作用是什么?

pass语句什么也不做,一般作为占位符或者创建占位程序,pass语句不会执行任何操作,比如:

while False:

pass

pass通常用来创建一个最简单的类:

class MyEmptyClass:

pass

pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO,提醒实现相应的实现,比如:

def initlog(*args):

pass #please implement this

20:介绍一下Python下range()函数的用法?

如果需要迭代一个数字序列的话,可以使用range()函数,range()函数可以生成等差级数。

如例:

for i in range(5)

print(i)

这段代码将输出0, 1, 2, 3, 4五个数字

range(10)会产生10个值, 也可以让range()从另外一个数字开始,或者定义一个不同的增量,甚至是负数增量

range(5, 10)从5到9的五个数字

range(0, 10, 3) 增量为三, 包括0,3,6,9四个数字

range(-10, -100, -30) 增量为-30, 包括-10, -40, -70

可以一起使用range()和len()来迭代一个索引序列

例如:

a = ['Nina', 'Jim', 'Rainman', 'Hello']

for i in range(len(a)):

print(i, a[i])

21:有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整形数,

无序;要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。

将两序列合并为一个序列,并排序,为序列Source

拿出最大元素Big,次大的元素Small

在余下的序列S[:-2]进行平分,得到序列max,min

将Small加到max序列,将Big加大min序列,重新计算新序列和,和大的为max,小的为min。

Python代码

def mean( sorted_list ):

if not sorted_list:

return (([],[]))

big = sorted_list[-1]

small = sorted_list[-2]

big_list, small_list = mean(sorted_list[:-2])

big_list.append(small)

small_list.append(big)

big_list_sum = sum(big_list)

small_list_sum = sum(small_list)

if big_list_sum > small_list_sum:

return ( (big_list, small_list))

else:

return (( small_list, big_list))

tests = [ [1,2,3,4,5,6,700,800],

[10001,10000,100,90,50,1],

range(1, 11),

[12312, 12311, 232, 210, 30, 29, 3, 2, 1, 1]

]

for l in tests:

l.sort()

print

print “Source List: ”, l

l1,l2 = mean(l)

print “Result List: ”, l1, l2

print “Distance: ”, abs(sum(l1)-sum(l2))

print ‘-*’*40

输出结果

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800]

Result List: [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700]

Distance: 99

-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*

Source List: [1, 50, 90, 100, 10000, 10001]

Result List: [50, 90, 10000] [1, 100, 10001]

Distance: 38

-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Result List: [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9]

Distance: 1

-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*

Source List: [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312]

Result List: [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312]

Distance: 21

-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*

结尾


祝愿每个看完的人都能找到期望的工作

最后,致敬正在奋斗的你们!!!!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
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