「Python面试」第一次更新

scq000 发布于2019-07-31 11:26 / 1618人阅读

摘要：外部作用域变量，常见于闭包函数，也就是嵌套函数中的上一层函数变量。其生命周期在整个闭包函数结束时会被释放。该函数的返回值必须是内嵌函数名闭包函数可以大幅提高代码复用性，使得代码性能大幅提高。

阅读本文大约需要 7 分钟。

1.说一下 Python 中 LEGB 是什么

LEGB 指的是 Python 中的变量作用域问题，其中

L：local 局部变量，仅存在函数内部，其存储位置位于栈中，其生命周期在函数结束时就会被释放。

E：enclosing 外部作用域变量，常见于闭包函数，也就是嵌套函数中的上一层函数变量。其生命周期在整个闭包函数结束时会被释放。

G：global 全局变量，作用于整个程序，其存储位置位于全局数据区中，其生命周期在程序销毁时就被释放。

B：builtins 内建模块变量，其存储于内置变量命名空间。

变量查找顺序：

L-E-G-B

2.解释一下 Python 中的闭包函数

示例：

def func():
    a = b = 1
    def internal_func(c):
        if a+b == c:
            print("True")
        else:
            print("False")

test = func()
test(2)

# 结果为 True

闭包函数作为函数式编程中的一种，当含有以下几点时，便可称它为一个闭包函数。

该函数是一个嵌套函数。

内嵌函数必须引用外部函数的变量。

该函数的返回值必须是内嵌函数名

闭包函数可以大幅提高代码复用性，使得代码性能大幅提高。

3.说一下 Python 中的深拷贝，浅拷贝，如何自己实现深拷贝

浅拷贝

copy 模块下的 copy() 方法，实现一个对象的浅拷贝，list 下的分割也是一种浅拷贝，

示例：

import copy

a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)

a == b
a is b

# 结果为 True，False

e = [1, 2, [3, 4]]
f = e[2]
h = e[2][:]

f == h
f is h

# 结果为 True，False

浅拷贝只会拷贝对象的第一层引用，如果是复合类型，如 list 里面嵌套 list，则当内嵌 list 发生变化时，经过浅拷贝出来的对象，也会发生变化。

示例：

import copy

a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)

a == b
a is b

# 结果为 True，False

c = copy.copy(a)

a[1] = 0

print(a)
print(c)

# 结果为 a = [1, 0, [3, 4]], c = [1, 2, [3, 4]]


a[2].append(5)

print(a)
print(c)

# 结果为 a = [1, 0, [3, 4, 5]], c = [1, 2, [3, 4, 5]]

深拷贝

深拷贝将拷贝对象里所有引用全部拷贝，生成一个全新的对象。

示例：

import copy

a = [1, 2, 3, 4]
b = copy.deepcopy(a)

a == b 
a is b

# 结果为 True，False

深、浅拷贝会根据拷贝对象的数据类型，决定是否开辟新的内存空间来存放拷贝出来的新对象。

import copy

a = [1, 2, 3, 4] # list 可变类型
b = copy.copy(a)

a == b
a is b

# 结果为 True，False

c = (1, 2, 3, 4)  # tuple 不可变类型
d = copy.copy(c)
e = copy.deepcopy(c)

c == d
c is d
c is e

# 结果为 True，True, True

自己实现深拷贝

[深拷贝源码分析]()，先占坑，还未写。

4.说一说 Python 中的可变、不可变类型

Python 中通过将对象进行 HASH 来判断该对象是哪种类型，可 HASH 的为不可变类型，不可 HASH 的为可变类型。其中常见的几种如下所示：

可变类型：List，dict，set

不可变类型：int，float，string，tuple，frorzenset

也可通过是否含有__hash__()方法，判断该对象为何种类型，拥有该方法的为不可变类型，相反为可变类型。

5.说一说 Python 中一个类的实例从创建到删除的过程

首先通过类的魔法方法__new__()来创建一个实例，再通过魔法方法__init__()来对这个实例初始化，最终删除一个实例时，Python 根据该实例的「引用计数」来判断是否释放该实例所占用的内存，当该实例的引用计数为 0 时，__del__()方法才会被调用，__del__()方法的不等同于del。

6.什么是单例，如何实现

单例是指一个类的实例有且只有一个。一般在一个类只需要使用一次之后便不在使用时使用。

实现方式：

使用__new__()方法

class Singleton():
    is_instance = None

    def __new__(cls):
        if not cls.is_instance:
            cls.is_instance = super().__new__(cls)
            return cls.is_instance

        return cls.is_instance
        
s = Singleton()
g = Singleton()
print(s is g)

# 结果为 True

使用装饰器

def Singleton01(cls):
    is_instance = {}
    def get_instance(*args, **kwargs):
        if not is_instance:
            is_instance[cls] = cls()
            return is_instance[cls]
        return is_instance[cls]
    return get_instance


@Singleton01
class Myclass():
    pass

s = Myclass()
g = Myclass()
print(s is g)

# 结果为 True

多线程下实现单例

class Singleton02():
    is_instance = None
    is_lock = threading.Lock()

    def __new__(cls):
        with cls.is_lock:
            if not cls.is_instance:
                cls.is_instance = super().__new__(cls)
                return cls.is_instance

            return cls.is_instance


s = Singleton()
g = Singleton()
print(s is g)

# 结果为 True

多线程优化

class Singleton03():
    is_instance = None
    is_lock = threading.Lock()

    def __new__(cls):
        # 单例判断提前,只在第一次判断时加锁，避免无意义的加锁解锁
        if not cls.is_instance:
            with cls.is_lock:
                cls.is_instance = super().__new__(cls)
                return cls.is_instance

        return cls.is_instance

s = Singleton03()
g = Singleton03()
print(s is g)

# 结果为 True

未写完，下一次更新补上

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