120 道 Python 面试笔试题汇总（上篇）

摘要：所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即可能出现冲突，高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。

首先这篇文章在我的《Python数据结构》公众号已经提及，但是本篇文章提供了更为高级的解法，来发散大家的思维；同时为大家提供我的草稿py文件，大家可以关注《Python数据结构》公众号后恢复 120 获取源代码。

1、一行代码实现1--100之和？

sum(range(0, 100))

2、如何在一个函数内部修改全局变量？

num = 5
def func():
    global num
    num = 4
func()
print(num)

3、 列出5个常用Python标准库？

os：提供了不少与操作系统相关联的函数
sys：通常用于命令行参数
re：正则匹配
math：数学运算
datetime：处理日期时间

4 、如何合并两个字典？

name = {"name": "Gage"}
age = {"age": 25}
name.update(age)
print(name)

5、谈下Python的GIL？

GIL是Python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行Python程序的时候会霸占Python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
多进程中因为每个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有了一个Python解释器，所以多进程可以实现多个进程的同时运行，缺点是进程系统资源开销大。

6、Python实现列表去重的方法？

num_list = [1, 3, 1, 5, 3, 6, 1]
print([num for num in set(num_list)])

7、fun(args,kwargs)中的args,kwargs什么意思？

如果你有其他语言基础的话，你应该听说过重载的概念，对，Python为了避免这种繁琐的情况发送，引入了args和kwargs；args用来接受非键值对的数据，即元组类型，而kwargs则用来接受键值对数据，即字典类

8、Python2和Python3的range（100）的区别？

Python2返回列表，Python3返回迭代器，节约内存。

9、生成一个16位的随机字符串？

import string
print("".join((random.choice(string.printable)) for i in range(16)))
-------------------------------------------------
X{|op?_gSM-ra%N

10、一句话解释什么样的语言能够用装饰器?

 函数可以作为参数传递的语言，可以使用装饰器。

11、Python内建数据类型有哪些？

整型--int
布尔型--bool
字符串--str
列表--list
元组--tuple
字典--dict

12、简述面向对象中__new__和__init__区别？

1、__new__至少要有一个参数cls，代表当前类，此参数在实例化时由Python解释器自动识别。
2、__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以return父类（通过super(当前类名, cls)）__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例。
3、__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init__不需要返回值。
4、如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__函数，通过return语句里面调用的__new__函数的第一个参数是cls来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，；那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数。

13、简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么？

打开文件在进行读写的时候可能会出现一些异常状况，如果按照常规的f.open写法，我们需要try,except,finally，做异常判断，并且文件最终不管遇到什么情况，都要执行finally f.close()关闭文件，with方法帮我们实现了finally中f.close（当然还有其他自定义功能，有兴趣可以研究with方法源码）。

14、列表[1,2,3,4,5],请使用map()函数输出[1,4,9,16,25]，并使用列表推导式提取出大于10的数，最终输出[16,25]？

num_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print([x for x in list(map(lambda x: x * x, num_list)) if x > 10])

15、python中生成随机整数、随机小数、0--1之间小数方法？

import random
print(random.randint(1, 10))  # 随机整数
print(random.random())  # 0-1随机小数
print(random.uniform(2, 6)) # 指定随机小数

16、避免转义给字符串加哪个字母表示原始字符串？

b"input
" # bytes字节符，打印以b开头。
输出：
b"input
"
-------
r"input
" # 非转义原生字符，经处理"
"变成了""和"n"。也就是
表示的是两个字符，而不是换行。
输出：
"input
"
-------
u"input
" # unicode编码字符，python3默认字符串编码方式。
输出：
"input
"

17、

import re
s = "
Python
"
print(re.findall(r"
(.*?)
", s))

18、Python中断言方法举例？

age = 10
assert 0 < age < 10
--------------------
 Traceback (most recent call last):
  File "F:/MxOnline/110/exam.py", line 69, in 
    assert 0 < age < 10
AssertionError

19、dict中fromkeys的用法

keys = ("info",)
print(dict.fromkeys(keys, ["Gage", "25", "man"]))

20、请用正则表达式输出汉字

import re
a = "not 404 found 中国 2018 我爱你"
r1 = "[a-zA-Z0-9’!"#$%&"()*+,-./:;<=>?@，。?★、…【】《》？“”‘’！[]^_`{|}~]+s?"
print(re.sub(r1, "", a))

21、Python2和Python3区别？列举5个

 1.去除了<>，全部改用!=
 2.xrange() 改名为range()
 3.内存操作cStringIO改为StringIO
 4.加入nonlocal 作用：可以引用外层非全局变量
 5.zip()、map()和filter()都返回迭代器，而不是生成器，更加节约内存

22、列出Python中可变数据类型和不可变数据类型，为什么？

 1、可变数据类型：list、dict、set
 2、不可变数据类型：int/float、str、tuple
 3、原理：可变数据类型即公用一个内存空间地址，不可变数据类型即每产生一个对象就会产生一个内存地址

23、dict的内部实现？

在Python中，字典是通过哈希表实现的。也就是说，字典是一个数组，而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即可能出现冲突，高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。

24、s = "ajldjlajfdljfffffd"，去重并从小到大排序输出"adfjl"？

s1 = "ajldjlajfdljfffffd"
print("".join(sorted(set(s1))))

25、用lambda函数实现两个数相乘？

mul = lambda x, y: x*y
print(mul(2, 4))

26、字典根据键从小到大排序？

info = {"name": "Gage", "age": 25, "sex": "man"}
print(sorted(info.items(), key=lambda x: x[0]))

27、Python获取当前日期？

import time
import datetime
print(datetime.datetime.now())
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

28、获取请求头的参数？

from urllib.parse import urlparse, parse_qs
s2 = "/get_feed_list?version_name=5.0.9.0&device_id=12242channel_name=google"
def spiltline(value):
    url = {"site": urlparse(value).path}
    url.update(parse_qs(urlparse(value).query))
    return url

29、例举五条PEP8 规范

不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行
不要使用反斜杠连接行
不要在返回语句或条件语句中使用括号
顶级定义之间空2行, 方法定义之间空1行，顶级定义之间空两行
如果一个类不继承自其它类, 就显式的从object继承

30、Python语言的运行机制

31、Fibonacci数列

def fab(n):
    a, b = 0, 1
    while n:
        yield b
        a, b = b, a+b
        n -= 1

32、Python三目运算

# 若果 a>b 成立  就输出  a-b  否则 a+b
h = a-b if a>b else a+b

33、单例模式

 class Single(object):
    __isstance = None
    __first_init = False
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls.__isstance:
            cls.__isstance = object.__new__(cls)
        return cls.__isstance
    def __init__(self, name):
        if not self.__first_init:
            self.name = name
            Singleton.__first_init = True

34、正则匹配优先级

35、递归

 def digui(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return (n * digui(n-1))

36、统计字符串每个单词出现的次数

from collections import Counter
s3 = "kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"
print(Counter(s3))

37、正则re.complie作用

re.compile是将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用

38、filter方法求出列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(list(filter(lambda x: x % 2, a)))

39、列表推导式求列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print([x for x in a if x % 2])

40、a=（1，）b=(1)，c=("1") 分别是什么类型的数据？

print(type((1, ))) # tuple
print(type((1))) # int
print(type(("1"))) # str

41、两个列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合并为[1,2,2,3,6,7,8,9]

l1 = [1, 5, 7, 9]
l2 = [2, 2, 6, 8]
l1.extend(l2)

42、用python删除文件和用linux命令删除文件方法

python：os.remove(文件名)
linux: rm 文件名

43、logging模块的使用？

import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO,format = "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("Start print log")
logger.debug("Do something")
logger.warning("Something maybe fail.")
logger.info("Finish")

44、写一段自定义异常代码

#自定义异常用raise抛出异常
def fn():
    try:
        for i in range(5):
            if i>2:
                raise Exception("数字大于2了")
    except Exception as ret:
        print(ret)
fn()            ==》数字大于2了

45、正则表达式匹配中，（.）和（.?）匹配区别？

#（.*）是贪婪匹配，会把满足正则的尽可能多的往后匹配
#（.*?）是非贪婪匹配，会把满足正则的尽可能少匹配
s = "哈哈呵呵"
import re
res1 = re.findall("(.*)", s)
print("贪婪匹配", res1)
res2 = re.findall("(.*?)", s)
print("非贪婪匹配", res2)
-------------------------
输出：
贪婪匹配 ["哈哈呵呵"]
非贪婪匹配 ["哈哈", "呵呵"]

a=[[1,2],[3,4],[5,6]]
print([j for i in a for j in i])

#join()括号里面的是可迭代对象，x插入可迭代对象中间，形成字符串，结果一致
x="abc"
y="def"
z=["d","e","f"]
a=x.join(y)
b=x.join(z)
print(a)
print(b)
均输出：
dabceabcf

try..except..else没有捕获到异常，执行else语句
try..except..finally不管是否捕获到异常，都执行finally语句

a,b=1,2
a,b=b,a

list1 = [1, 2, 3, 5]
list2 = [4, 5, 6]
zipped = zip(list1, list2)
# print(list(zipped))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
# print(list(zip(*zipped)))  # [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

import re
a="张明 98分"
ret=re.sub(r"d+","100",a)
print(ret)    

a=b"hello"        
b="你好".encode()
print(a,b)
print(type(a),type(b))

print([1,2,3]+[4,5,6]) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

1、使用生成器，因为可以节约大量内存
2、循环代码优化，避免过多重复代码的执行
3、核心模块用Cython  PyPy等，提高效率
4、多进程、多线程、协程
5、多个if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序判断的次数，提高效率

1、细节上的错误，通过print（）打印，能执行到print（）说明一般上面的代码没有问题，分段检测程序是否有问题，如果是js的话可以alert或console.log
2、如果涉及一些第三方框架，会去查官方文档或者一些技术博客。
3、对于bug的管理与归类总结，一般测试将测试出的bug用teambin等bug管理工具进行记录，然后我们会一条一条进行修改，修改的过程也是理解业务逻辑和提高自己编程逻辑缜密性的方法，我也都会收藏做一些笔记记录。
4、导包问题、城市定位多音字造成的显示错误问题

def quicksort(list):
    if len(list)<2:
        return list
    else:
        midpivot = list[0]
        lessbeforemidpivot = [i for i in list[1:] if i<=midpivot]
        biggerafterpivot = [i for i in list[1:] if i > midpivot]
        finallylist = quicksort(lessbeforemidpivot)+[midpivot]+quicksort(biggerafterpivot)
        return finallylist

print quicksort([2,3,5,4,9,6])

print(round(5/3, 2))

import re
print(re.findall("((?:(?:[2468][048]00|[13579][26]00|[1-9]d0[48]|[1-9]d[2468][048]|[1-9]d[13579][26])/(?:0?2/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d)))|(?:(?:[12]d{3})/(?:(?:0?2/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|1d|2[0-8]))|(?:0?[3578]/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d|3[01]))|(?:0?[469]/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d|30))|(?:1[02]/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d|3[01]))|(?:11/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d|30))|(?:0?1/(?:0[1-9]|0?[1-9](?=D)|[12]d|3[01])))))", "Date：2018/03/20"))

dic = {"name": "zs", "age": 18}
dic.pop("name")
del dic["age"]
print(dic) # {}

进程是资源（CPU、内存等）分配的基本单位，它是程序执行时的一个实例。
线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流。
进程有自己的独立地址空间，每启动一个进程，系统就会为它分配地址空间，建立数据表来维护代码段、堆栈段和数据段，这种操作非常昂贵
线程是共享进程中的数据的，使用相同的地址空间，因此CPU切换一个线程的花费远比进程要小很多，同时创建一个线程的开销也比进程要小很多