Python知识点搜集整理

2019-10-25 | 阅读：次

以下各题都是从网上获取，答案为个人理解及资料查询，以便自己查漏补缺

以下题目获取于博客

基础常见

列举出5个常用Python标准库
- os：提供与系统相关操作的函数
- sys：通常用于命令行参数
- re：正则匹配
- math：数学运算
- datetime：日期处理函数
- logging：日志处理函数
Python 内建数据类型有哪些？
- 整形(int)、浮点型(float)、布尔型(False/True)、字符串(str)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)等
简述 with 方法打开处理文件帮我我们做了什么？
- 首先相当于用open函数打开文件，然后进行文件操作，等操作完成时，它会帮我们自动调用close函数关闭文件
```
try:
   f = open('./test.txt','wb')
   f.write('hello python')
except:
   print('open error')
finally:
   f.close()
```
列出 Python 中可变数据类型和不可变数据类型，为什么？
- 可变数据类型：列表、字典、集合
- 不可变数据类型：整形、浮点型、字符串型、元组
- 在Python中，可以说万物皆对象，比如说把a = 1和b = 1，这时其实 a 和 b 都指向的是 1 这个对象，当这时 a 和 b 的值变了，a和b的指向也就变了，可以 id() 观察，所以在可以大概根据数据是否可变来判断是否可变数据类型，像字典、列表这种数据类型，其中的数据发生改变，这块数据的id是不会发生改变的，所以它们是可变数据类型
Python 获取当前日期
- 可以用datetime模块，然后也可加上strftime模块对时间模块进行格式化
```
import datetime
today = date.date.today()
today_1 = today.strftime('%y-%m-%d')
```

统计字符串每个单词出现的次数

def count_each_char_1(string):
    res = {}
    for i in string:
        if i not in res:
            res[i] = 1
        else:
            res[i] += 1
    return res
   
def count_each_char_2(string):
    res = {}
    for i in string:
        res[i] = res.get(i,0)+1
    return res

用 python 删除文件和用 linux 命令删除文件方法
- python：os.remove(filename)
- linux：rm filename

写一段自定义异常代码

可以自定义异常类，然后继承于Exception

class MyException(Exception):
    def __init__(self,err='我定义的异常'):
        Exception.__init__(self,err)

举例说明异常模块中 try except else finally 的相关意义
- try下的是可能出现异常的代码，except是代码异常后需要执行的代码，else是没有出现异常要执行的代码，finally是不管是否出现异常都需要执行的代码
遇到 bug 如何处理
- 一般通过调试定位Bug位置

语言特性

谈谈对 Python 和其他语言的区别
- 优点：代码简洁、优雅，但对代码格式要求严格，是一门解释型语言，边编译边执行，所以调试的时候比较方便，但因此执行速度相对其他编译型语言执行速度会慢一点
- 缺点：上面有提到的执行速度会较慢，还有就是对于CPython解释器会有GIL(全局解释器锁)
简述解释型和编译型编程语言
- 解释型语言：不需要预先编译，是边编译边执行的
- 编译型语言：首先把源代码编译成机器语言，之后就直接执行编译后的结果
Python 的解释器种类以及相关特点？
- CPython：用C语言开发的，只是使用最广的解释器，会有GIL
- IPython：这是一款交互式的解释器
- JPython：它会把代码运行在Java的解释器上，把代码编译成Java字节码执行
- PyPy：采用JIT技术，对代码进行动态编译，提高了执行效率
- IronPython：运行在.NET平台上，把Python编译成.NET字节码
说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？
- print：py2是print语句，后面直接跟需要打印的东西即可；py3是print函数，意味着需要加括号调用函数
- 编码：py2默认的编码是ascli，所以有中文时一般编写代码时会在最开头用coding声明下utf-8格式；而py3默认的编码是utf-8
- range：在py2中它返回的是一个列表，而在py3中它返回的是一个生成器
- input：py2中input得到是int类型，用raw_input得到的才是str类型；py3中input得到的是str类型
Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？
- py2中有long类型；py3中把long类型和int类型结合了，没有long类型
xrange 和 range 的区别
- 在py2中range生成返回的是一个列表，用xrange则返回的是一个生成器；但在py3中，并没有xrange，range直接返回的就是一个生成器

编码规范

什么是 PEP8?
- 它是python编码的规范，如缩进建议使用4个空格，每行最大长度为79，模块的导入顺序等等
了解 Python 之禅么？
- 输入import this，就会出现经典的python之禅
- 总结一句话就是：保持简洁，追求优雅，用最简单的代码完成最复杂的功能（额。。大概就是这意思吧）
了解 docstring 么？
- 它在python中的作用是为函数、模块和类注释生成文档
了解类型注解么？
- 在传入参数时指定参数的类型，仅仅是为了对阅读者的方便，在程序执行中并没有作用
```
def demo(x: int, y: int) -> int:
   return x + y
```
例举你知道 Python 对象的命名规范，例如方法或者类等
- 方法一般用小写加下划线，然后类一般用驼峰法等
Python 中的注释有几种？
- 有块注释和行注释
如何优雅的给一个函数加注释？
- 函数下用三引号对函数功能的描述，参数要求及返回值进行注释
如何给变量加注释？
- 一般变量名应该与变量的作用相关，如需要加注释在变量名上#号跟注释就好
Python 代码缩进中是否支持 Tab 键和空格混用
- 不支持，根据PEP8规范建议使用4个空格
是否可以在一句 import 中导入多个库？
- 可以是可以，用逗号隔开，但可读性不好，根据PEP8规范建议一行一个import导入一个库
在给 Py 文件命名的时候需要注意什么?
- 最好用小写字母加下划线，避免与内置函数重名，不要使用数字开头
例举几个规范 Python 代码风格的工具
- 自动检测工具Pylint、自动优化工具black、Autopep8

数据类型

字符串

列举 Python 中的基本数据类型？
- int、float、str、list、dict、tuple
如何区别可变数据类型和不可变数据类型
- 看更改数据值后，索引的指向会不会改变；int、float、tuple为不可变数据类型；list、dict为可变数据类型
将"hello world"转换为首字母大写"Hello World"
- 使用capitalize方法即可
如何检测字符串中只含有数字?
- 使用isdigit方法
将字符串"ilovechina"进行反转
- reverse方法(适用于列表)，可以用''.join(reversed('ilovechina'))
- 'ilovechina'[::-1]
Python 中的字符串格式化方式你知道哪些？
- '{}'.format()、'%s' % xxx
有一个字符串开头和末尾都有空格，比如“ adabdw ”,要求写一个函数把这个字符串的前后空格都去掉
- rstrip()：末尾的空白、lstrip()：开头空白、strip()：两端的空白
- 但得注意的是这种删除只是暂时的，要想永久删除，只需把原先的索引指向删除后的值即可
获取字符串''123456''最后的两个字符
- [-2:]
一个编码为 GBK 的字符串 S，要将其转成 UTF-8 编码的字符串，应如何操作？
- S.encode().decode("utf-8")
（1）s="info：xiaoZhang 33 shandong"，用正则切分字符串输出['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']

（2）a = “你好中国 “，去除多余空格只留一个空格
- re.split(" |\：", s)
- replace()方法
（1）怎样将字符串转换为小写

(2)单引号、双引号、三引号的区别？
- lower()方法
- 单引号和双引号代表字符串，三引号表示块

列表

已知 AList = [1,2,3,1,2]，对 AList 列表元素去重，写出具体过程
- 可以利用set集合的特性进行去重，先把列表转换成set集合，在转回list
- list(set(AList))
如何实现 “1,2,3” 变成 [“1”,”2”,”3”]
- split(',')
给定两个 list，A 和 B，找出相同元素和不同元素
- 同样可以利用set的特性，先转成set类型，然后两列表交集就是相同部分，两列表并集减去交集就是不同部分
- (set(A)&set(B))、(set(A)|set(B))-(set(A)&set(B))
[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]
- 列表推导式：x = [j for i in l for j in i]
合并列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]
- +就好了，也可以用extend()方法
如何打乱一个列表的元素？
- 用random模块中的shuffle()方法

字典

字典操作中 del 和 pop 有什么区别
- del可以删除指定元素；pop可以删除最后一个元素，并把该元素返回
按照字典内的年龄排序
- sorted(dict, key=lambda x：x["age"])
- dict.sort(key=lambda x:x["age"])
请合并下面两个字典 a = {"A":1,"B":2},b = {"C":3,"D":4}
- 可以使用upadte()方法，a.update(b)
- 也可以用解包方式，{**a, **b}

如何使用生成器的方式生成一个字典，写一段功能代码

# 把字典的 key 和 value 值调换
d = {'a'：'1', 'b'：'2'}
print({v：k for k,v in d.items()})

如何把元组("a","b")和元组(1,2)，变为字典{"a":1,"b":2}
- 使用zip方法，dict(zip(a, b))

综合

下列字典对象键类型不正确的是？

A：{1：0,2：0,3：0} B：{“a”：0, “b”：0, “c”：0} C： {(1,2)：0, (2,3)：0} D： {[1,2]：0, [2,3]：0}
- D，因为只有可以可以hash的对象才可以做字典的键，列表是不可hash对象
如何交换字典 {"A"：1,"B"：2}的键和值？
- 如上
- dict(zip(s.values()，s.keys()))
Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？
- 直接使用list()或tuple()函数即可
我们知道对于列表可以使用切片操作进行部分元素的选择，那么如何对生成器类型的对象实现相同的功能呢？
- 这个题目考察了 Python 标准库的 itertools 模快的掌握情况，该模块提供了操作生成器的一些方法。对于生成器类型我们使用 islice 方法来实现切片的功能
```
from itertools import islice
gen = iter(range(10)) #iter()函数用来生成迭代器
#第一个参数是迭代器，第二个参数起始索引，第三个参数结束索引，不支持负数索引
for i in islice(gen,0,4)： 
    print(i)
```
请将[i for i in range(3)]改成生成器
- (i for i in range(3))
- iter(range())
a="hello"和 b="你好"编码成 bytes 类型
- 法1：在前面加个b ===> a = b'hello'
- 法2：bytes方法 ===> b = bytes("你好", "utf-8")
- 法3：encode方法 ===> b = "你好".encode("utf-8")
下面的代码输出结果是什么？
```
a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)
a[2] = 2
```
- 首先得知道元组是不可以变数据类型，所以改变元组里面的值，它会直接报错
下面的代码输出的结果是什么?
```
a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)
a[3][0] = 2
```
- 虽然说元组是不可变数据类型，但如果元组里面的元素是可变类型的，然后又是在操作该元素，其元组的内存地址是不会变的，所以该操作会把元组里面列表的第一个元素改成4

操作类题目

Python 交换两个变量的值
- 可以采用语法糖：a, b = b, a
在读文件操作的时候会使用 read、readline 或者 readlines，简述它们各自的作用
- read：读取整个文件
- readline：读取下一行，for循环中经常用
- readlines 读取整个文件到一个迭代器，for中也可以

json 序列化时，可以处理的数据类型有哪些？如何定制支持 datetime 类型？

可以处理的数据类型是 string、int、list、tuple、dict、bool、null
json.dumps() ===> 将Python中的对象转换为JSON中的字符串对象

json.loads() ===> 将JSON中的字符串对象转换为Python中的对象

# 自定义时间序列化
import json
from json import JSONEncoder
from datetime import datetime
class ComplexEncoder(JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        else:
            return super(ComplexEncoder,self).default(obj)
d = { 'name':'alex','data':datetime.now()}
print(json.dumps(d,cls=ComplexEncoder))
# {"name": "alex", "data": "2018-05-18 19:52:05"}

json 序列化时，默认遇到中文会转换成 unicode，如果想要保留中文怎么办？

import json
a=json.dumps({"ddf":"你好"},ensure_ascii=False)
print(a) 
#{"ddf": "你好"}

有两个磁盘文件 A 和 B，各存放一行字母，要求把这两个文件中的信息合并(按字母顺序排列)，输出到一个新文件 C 中

with open("a.txt") as A:
    content_a = A.readline()
   
with open("b.txt") as B:
    content_b = B.readline()
   
with open("c.txt","w+") as C:
    content_c = ''.join(sorted(content_a+content_b))
    C.write(content_c)

如果当前的日期为 20190530，要求写一个函数输出 N 天后的日期，(比如 N 为 2，则输出 20190601)

import datetime
def getday(n):
    #datetime.datetime指定日期
    the_date = datetime.datetime(2019,5,30)
    #datetime.timedelta,时间差
    result_date = the_date + datetime.timedelta(days = n)
    target_date = result_date.strftime('%Y%m%d')
    return target_date
print(getday(2))

写一个函数，接收整数参数 n，返回一个函数，函数的功能是把函数的参数和 n 相乘并把结果返回
```
def func1(n)
	def func2(m)
   	return n*m
   return func2
```
下面代码会存在什么问题，如何改进？
```
def strappend(num):
	str = 'first'
	for i in range(num):
      str += str(i)
	return str
```
- 首先编译会报错，str()是python的一个内置函数，最好把变量名换一换，按其意思是()应改成[]，还有num应该是一个整数，可以加个传参时对其进行一下校验
一行代码输出 1-100 之间的所有偶数
- list(range(2,100,2))
with 语句的作用，写一段代码？
- 常用于文本操作，打开文本后自动关闭
```
with open(r'test.txt', 'r') as f:
	 data = f.read()
```
python 字典和 json 字符串相互转化方法
- json.loads() ===> 将JSON中的字符串对象转换成DICT
- json.dumps() ===> 将DICT数据JSON中的字符串

请写一个 Python 逻辑，计算一个文件中的大写字母数量

with open(file_name, 'r') as f:
   count = 0
   for i in f.read():
      if i.isupper():
         count += 1
	print("大写字母数量为%d" % count)

请写一段 Python连接 Mongo 数据库，然后的查询代码

import pymongo
db_configs = {
    'type': 'mongo',
    'host': '地址',
    'port': '端口',
    'user': 'spider_data',
    'passwd': '密码',
    'db_name': 'spider_data'
}
     
class Mongo():
    def __init__(self, db=db_configs["db_name"], username=db_configs["user"],
                 password=db_configs["passwd"]):
        self.client = pymongo.MongoClient(f'mongodb://{db_configs["host"]}:db_configs["port"]')
        self.username = username
        self.password = password
        if self.username and self.password:
            self.db1 = self.client[db].authenticate(self.username, self.password)
        self.db1 = self.client[db]
     
    def find_data(self):
        # 获取状态为0的数据
        data = self.db1.test.find({"status": 0})
        gen = (item for item in data)
        return gen
     
if __name__ == '__main__':
    m = Mongo()
    print(m.find_data())

说一说 Redis 的基本类型
- redis一共分为五种基本类型
  - string类型：它在Redis 中是以二进制存储的，所以该类型可以接受任何格式的数据
  - hash类型：Hash类型是String类型的filed和value的映射表，或者说是一个String的结合，他特别适合存储对象
  - list类型：List类型是一个链表结构的集合，其主要功能有push，pop获取元素等等
  - set类型：set集合是String类型的无序集合，set是通过hashtable实现的，对集合我们可以取交集，并集，差集
  - zset类型：Zset是在set的基础上做了一个有序的调整

请写一段 Python连接 Redis 数据库的代码

import redis   # 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
    
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)   # host是redis主机，需要redis服务端和客户端都启动 redis默认端口是6379
r.set('name', 'junxi')  # key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
print(r['name'])
print(r.get('name'))  # 取出键name对应的值
print(type(r.get('name')))

请写一段 Python 连接 MySQL 数据库的代码

#导入pymysql的包
import pymysql
#获取一个数据库连接，注意如果是UTF-8类型的，需要制定数据库
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='pythontab',passwd='pythontab',db='pythontab',port=3306,charset='utf8')
cur=conn.cursor()#获取一个游标
cur.execute('select * from user')
data=cur.fetchall()
for d in data :
	#注意int类型需要使用str函数转义
	print("ID: "+str(d[0])+'  用户名： '+d[1]+"  注册时间： "+d[2])
cur.close()#关闭游标
conn.close()#释放数据库资源

了解 Redis 的事务么？
- Redis事务可以一次执行多个命令，要么都执行成功，要么都执行不成功，但Redis的事务与MySQL中的事务有所不同，Redis中事务没有回滚
- 一个事务从开始到执行会经历三个阶段：开始事务、命令入列、执行事务
了解数据库的三范式么？
- 第一范式(确保每列保持原子性)：第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表
- 第二范式(确保表中的每列都和主键相关)：第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中
- 第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)：第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关
了解分布式锁么？
- 详细解释
- 需具备的条件
  
  1、在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行； 2、高可用的获取锁与释放锁； 3、高性能的获取锁与释放锁； 4、具备可重入特性； 5、具备锁失效机制，防止死锁； 6、具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。
用 Python 实现一个 Reids 的分布式锁的功能
- 详细解释
写一段 Python 使用 Mongo 数据库创建索引的代码
- 详细解释

高级特性

函数装饰器有什么作用？请列举说明？
- 其本质上就是一个函数，它可以让其它函数不做任何代码修改的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数
- 它可以实现很多功能，如：插入日志、性能测试、事务处理、权限校验等；也可以把一些多处需要用到相同的代码封装到一个装饰器里面，如登录校验的装饰器
Python 垃圾回收机制？
- 回收机制详解
- python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
- 引用计数优点：简单；实时性，一旦没有引用，内存就直接释放了
- 缺点：维护引用计数消耗资源；循环引用，这是最致命的，所占用的内存永远无法回收

魔法函数 __call__怎么使用?

详解
Python中，只要在创建类型的时候定义了__call__()方法，这个类型就是可调用的。

__doc__  类(实例).__doc__ 类的描述信息 '''class des'''
__module__ 类(实例).__module__ 表示当前操作的对象在那个模块
__class__     表示当前操作的对象的类是什么
__call__ 类(实例)调用时（加括号）执行
__dict__查看类或实例的所有属性结果 为字典
__str__打印对象时执行
_call__
在Python中，函数其实是一个对象：
>>> f = abs
>>> f.__name__
'abs'
>>> f(-123)
123
由于 f 可以被调用，所以，f 被称为可调用对象。
所有的函数都是可调用对象。
一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()

如何判断一个对象是函数还是方法？
- 用内置的isinstance() 来判断
@classmethod 和@staticmethod 用法和区别
- @staticmethod：静态方法，类似于全局函数，不需要实例化也能调用
- @classmethod：类方法，必须实例化类以后才能使用,同时第一个参数由self变化为cls
Python 中的接口如何实现？
- 看这里吧
Python 中的反射了解么?
- 详细解释看这两网址吧 1 2
- 有4个方法：
  - hasattr(对象名，属性或方法名）：判断object中有没有一个xxx字符串对应的方法或属性，返回布尔值
  - getattr(对象名, 方法名)：返回对象中方法在内存中的地址
  - setattr(对象名，字符串，方法名)：将类定义之外的方法可以被实例化对象使用，将方法名赋值给对象名.字符串
  - delattr(对象名，方法或属性)：删除类中指定的方法或属性
metaclass(元类) 作用？以及应用场景？
- 看这里
hasattr() getattr() setattr()的用法
- 看第7题
请列举你知道的 Python 的魔法方法及用途
- 看第三题
- 这里也可参考了解
如何知道一个 Python 对象的类型？
- type()
Python 的传参是传值还是传址？
- 在python中，可以说是万物皆对象，它传递参数时，实际是传递的对象的引用，也相当于是传值和传址的一种结合
Python 中的元类(metaclass)使用举例
- 猴子补丁，可看第8题里的链接
简述 any()和 all()方法
- any() ===> 主要用来判断对象中的是否全为空值，若是返回False，否则True
- all() ===> 主要用来判断对象中的值是否存在空值，只要存在一个空值，就返回False，否则True
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]
- filter(过滤函数, 可迭代对象) 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表
```
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
def func(n):
    return n % 2 == 0
res = list(filter(func, a))
print(res)
```
什么是猴子补丁？
- 在运行代码的过程中，对某个方法或者属性进行替换的行为称为猴子补丁，就比如说在协程gevent中，一般都会在开头加一句monkey.patch_all()，它会把下面的延时操作都变成gevent.sleep()
- 详细解析进点这
在 Python 中是如何管理内存的？
- python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅来管理内存
- 详细可看上面第2题
- 内存的分配有四种方式
  - 从静态存储区域分配：存在程序编译的时候就已经分配好，存放全局变量和静态变量，这些内存在程序运行期间都存在
  - 在栈上创建：由编译器自动分配自动释放，用于存放局部变量和参数，栈内的对象先进后出，所以先创建的对象会后析构。栈由于是编译器自动管理的，所以栈内的对象不会存在内存泄露问题，并且效率很高，但是分配的内存容量有限。
  - 从堆上分配，亦称动态内存分配：程序员自己负责在何时用free或delete释放内存。动态内存的生存期由我们决定，使用非常灵活，但问题也最多。
  - 常量区：存放常量字符串，程序结束后由系统释放
当退出 Python 时是否释放所有内存分配？
- 具有对象循环引用或者全局命名空间引用的变量退出时会被释放
- 不会释放c库保留的内存部分

正则表达式

使用正则表达式匹配出<html><h1>www.baidu.com</html>中的地址

import re
res = re.findall(r'<html><h1>(.*?)</html>','<html><h1>www.baidu.com</html>')
print(res)

a=”张明 98 分”，用 re.sub，将 98 替换为 100

import re
a = "张明98分"
res = re.sub('98', '100', a)
print(res)

正则表达式匹配中(.*)和(.*?)匹配区别？
- 无问号默认为贪婪模式，即尽可能的多匹配字符，例如ab匹配abbb结果为abbb，若加上问号ab？则变为非贪婪模式，尽可能匹配更少的字符，匹配结果为a
- 还有如果没有括号的话，？表示前一字符出现0或1次

写一段匹配邮箱的正则表达式

[0-9a-zA-Z]+@[0-9a-zA-Z]+\.(?:com|cn|net)

其它内容

解释一下 python 中 pass 语句的作用？
- 通常作为一个占位符来使用，当程序执行到它时，会直接跳过
简述你对 input()函数的理解？
- 它为一个输入函数，接受用户输入的值，在py2中默认是int类型，在py3中默认是str类型
python 中的 is 和==
- is是检查对应的内存地址是否相同，==只是检查值是否相同
Python 中的作用域
- 作用域指的是函数名或者变量名的寻找顺序，优先级从高到低分别为：局部作用域(子函数)、闭包函数外的函数中(父函数)、全局作用域(当前python模块)、内建作用域(python标准库)
三元运算写法和应用场景？
- a = 'a' if b>1 else 'b'
- 个人感觉没有什么特殊的应用场景，只是if语句的简写而已
了解 enumerate 么？
- enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象（如列表、元组或字符串）组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
- enumerate(sequence, [start=0])：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象；start – 下标起始位置。
```
a = [1,2,3]
for i,x in enumerate(a,1):  i为索引值，x为a列表中的元素
    print(i,x)
================
1 1
2 2
3 3
```
列举 5 个 Python 中的标准模块
- time（延时、日期）、re（正则）、random（随机）、urllib（网络请求）、os（系统）、csv（csv文件读写）、hashlib（哈希处理）、logging（日志）
如何在函数中设置一个全局变量
- 使用global关键字，若想改变全局变量a的值，需global a，然后在修改
pathlib 的用法举例
- 常用操作可以看一下这里

Python 中的异常处理，写一个简单的应用场景

try:
   f = open('filename', 'r')
   f.readlines()
except:
   print('open error')
finally:
   f.close()

Python 中递归的最大次数，那如何突破呢？
- 默认递归最大次数为1000，可以通过以下代码修改
```
import sys
sys.setrecursionlimit(10000)
```
- 不同的系统还存在解释器的上限，Windows约为4400次，Linux约为24900次
什么是面向对象的 mro
- MRO(Method Resolution Order)：基类解析顺序。指对象在继承或多次继承后，方法的解析顺序。
- 看这里
isinstance 作用以及应用场景？
- isinstance(object, classinfo) classinfo – 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。
- isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()
- type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系
- isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系
什么是断言？应用场景？
- 断言也是一种异常处理的方式，可以判断关键字后方的表达式是否为真，若为真则继续执行，若为假则抛出异常。常用于测试
lambda 表达式格式以及应用场景？
- 它可以创建匿名函数，用于一些简单的函数处理，如：res = lambda x,y: x + y，这里传入xy的值，返回xy的和，常与循环结合使用
新式类和旧式类的区别
- 新式类都是继承于object，而旧式类就不需要
- 新式类的MRO算法采用C3算法广度优先搜索，而旧式类MRO算法为深度优先搜索
- 形式类相同父类只执行一次，而经典类重复执行多次
dir()是干什么用的？
- 显示对象的属性和方法
一个包里有三个模块，demo1.py, demo2.py, demo3.py，但使用 from tools import *导入模块时，如何保证只有 demo1、demo3 被导入了
```
from tools import demo1, demo3
```
列举 5 个 Python 中的异常类型以及其含义
- ImportError：导入模块失败；NameError：未声明对象；TabError：Tab和空格混用；GeneratorExit：生成器发生异常来通知退出；AssertionError：断言失败
- 更多
copy 和 deepcopy 的区别是什么？
- copy.copy()是浅拷贝，拷贝时只是拷贝索引指向，里面的数据不会拷贝，而且无法拷贝元组
- copy.deepcopy()是深拷贝，它会把里面的索引指向的数据也拷贝，重新建一个新的空间
- 感觉我的解释不够全面，可以看下这里
代码中经常遇到的*args, **kwargs 含义及用法
- 用于函数的定义，有时预先会不确定传递多少个参数，这时就可使用它们，这样有助于函数的功能的扩展；*arg会把多出来的位置参数转化为tuple，**kwarg会把关键字参数转化为dict
- 详细用法
Python 中会有函数或成员变量包含单下划线前缀和结尾，和双下划线前缀结尾，区别是什么?
- 单下划线前缀表示私有变量或函数，不能直接调用；双下划线前缀代表类的私有方法，只有本身可以访问；双下划线前缀结尾代表特殊方法
w、a+、wb 文件写入模式的区别
- w 为写模式，会覆盖旧的内容，写入形式为字符串
- a+ 为追加模式，会在原有的内容后面写入，写入形式为字符串
- wb 写模式，会覆盖，写入形式为二进制
举例 sort 和 sorted 的区别
- 使用方法上：list.sort() 、sorted(list)
- 结果上：sort()会改变原有对象的排列顺序，而sorted()只是返回排列后的值，并不影响原有对象
什么是负索引？
- 从尾开始数，-1为最后一个
pprint 模块是干什么的？
- 与print的功能类似，也是用于输出，只是输出更美化好看
解释一下 Python 中的赋值运算符
- 这个感觉没啥好说的，可以看一下这里
解释一下 Python 中的逻辑运算符
- 也可以看上一题
讲讲 Python 中的位运算符
- 就是把数字当成二进制来计算，可以看27题链接
在 Python 中如何使用多进制数字？
- 在数字前加前缀，0b/0B表示二进制数，0o/0O表示8进制数，0x/0X表示16进制
怎样声明多个变量并赋值？

a, b = 1, 2

数据结构和算法

已知：AList = [1,2,3]，BSet = {1,2,3}

(1) 从 AList 和 BSet 中查找 4，最坏时间复杂度哪个大？

(2) 从 AList 和 BSet 中插入 4，最坏时间复杂度哪个大？

用 Python 实现一个二分查找的函数

def binar_search(alist, item):
    '''二分查找，递归版'''
    n = len(alist)
    if n > 0:
        mid = n // 2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            return binar_search(alist[:mid], item)
        else:
            return binar_search(alist[mid+1:],item)
    return False
   
def binar_search_1(alist, item):
    '''二分查找，非递归版本'''
    n = len(alist)
    first = 0
    last = n-1
    while first <= last:
        mid = (first + last) // 2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            last = mid - 1
        else:
            first = mid + 1
    return False

python 单例模式的实现方法
- 单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。
- 可以使用模块、__new__、装饰器(decorator)、元类(metaclass)来实现
- 可以参考这里
使用 Python 实现一个斐波那契数列
- 数列中第一个数为0，第二个数为1，其后的每一个数都可由前两个数相加得到：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …
```
nums = list()
a, b, i = 0, 1, 0
while i < 10:
    nums.append(a)
    a, b = b, a + b
    i += 1
for num in nums:
    print(num)
```
- 多种解法可以点这里
找出列表中的重复数字
找出列表中的单个数字

写一个冒泡排序

def fun(list):
	for i in range(0, len(list) - 1):#外层循环，每个元素都参与一次比较
		for j in range(0, len(list) - 1 - i):#内部循环，每个元素只与自己后面的元素做比较
			if x[j] < x[j+1]:
				x[j], x[j+1] =x[j+1], x[j] #互换元素位置
	return list #返回排序好的列表

写一个快速排序

其它

TCP/UDP/HTTP协议的区别
- TCP/IP是个协议组，分为网络层、传输层和应用层；TCP/UDP在传输层，HTTP在应用层，因此，HTTP协议是从web服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议（超文本传输协议）；HTPP协议是建立在请求/响应的的模型上，所以虽然HTTP本身是一个协议，但其最终还是基于TCP的，不过也有人正在研究TCP+UDP混合的HTTP协议。
- TCP（传输控制协议），它是传输层协议，数据包在传输过程中，HTTP是被封装在TCP包内的，面向连接（即传输时需要先建立连接），数据传输可靠，但是传输数据较慢
- UDP（用户数据报协议），它是与TCP相对应的协议，面向非连接，发送数据时不与对方建立连接，直接把数据包发过去，因此，它的不可靠不如TCP协议，但传输速度较快
简述一个前端请求的处理流程，在uwsgi/nginx/django之间处理流程
- 首先确定几个概念：
  - wsgi：一种实现python解析的通用接口标准/协议，是一种通用的接口标准或者接口协议，实现了python web程序与服务器之间交互的通用性
  - uwsgi：一种通信协议，是uWSGI服务器自有的协议，它用于定义传输信息的类型
  - uWSGI：一种python web server或称为Server/Gateway，实现了uwsgi和WSGI两种协议的web服务器，负责响应python的web、请求
  - Nginx：是一个高性能的HTTP和反向代理服务器
- 流程：
  - 首先客户端先请求服务资源
  - Nginx监听服务器的端口，接收到客户端发送来的请求，解包、分析
  - 如果是静态文件请求，会根据Nginx配置的静态文件目录，返回请求资源
  - 如果是动态的请求，Nginx就通过配置文件，将请求转交给uWSGI服务器，uWSGI将请求包进行处理然后传给uwsgi
  - uwsgi在根据请求调用调用Django程序，处理完成后Django返回给uwsgi
  - uwsgi在将返回的数据打包，发送给uWSGI服务器
  - uWSGI接收后转发给Nginx，Nginx最终将客户端请求的资源发给客户端
redis用过哪些数据结构？怎么保存的
- Redis的数据结构有list、string、hash、set、zset
- Redis是吧数据储存到内存中，但它也会定期把数据写到硬盘中
- 有两种方式保存数据：
  - 快照模式（Snapshot）：分定时快照和定量快照，即按一定时间或变化一定次数后将数据保存到磁盘中
  - 写模式（Append Only File）：这种模式下，Redis会把所有修改的命令（如update、set）等保存到一个只能追加的ASAP文件中，当Redis重启时，它会把这个文件里的命令重新执行一遍
celery队列
- 主要分为以下几个模块：
  - 任务生产者：产生任务并把任务提交到任务队列中
  - 任务调度Beat：Celery会根据配置文件对任务进行调配，可以按一定时间间隔周期性地执行某些任务
  - 中间人Broker：相当于连接客户端和任务执行者worker，可以用rabbitMQ，也可以使用Redis
  - 任务执行者Worker：它就一直监听任务队列，从中提取任务来执行，Worker可以运行在多台机器上，只要它们是连接在同一个broker上
  - 结果存储：就是把Worker执行后的结果存储起来，需要的话直接从里面提取就好，不需要也可以不用管
modelfirst dbfirst区别？
- db first：就是代表数据库优先，先创建数据库
- model first：就是代表模型优先，先创建模型类，在根据模型类自动生成数据库
- 区别：在数据结构发生变化时，db frist编程方式是选择从数据库更新模型类；而model frist选择是从模型类生成数据库
线程/进程/协程区别
- 进程拥有独立的堆和栈，都不共享，进程有操作系统调度，是系统资源分配的独立单位
- 线程有自己独立的栈和共享的堆，一个进程里面可有多个线程，线程之间是平行的，它是cup调度和分配的基本单位
- 协程和线程一样共享堆不共享栈，调度完全由用户自己控制，是一种用户状态的轻量级线程
- 详解
tornado框架
- 简单介绍
栈、堆
- 栈：仅允许在栈顶进行入栈和出栈，且是后放进去的先出来，引用地址存在栈中
- 堆：可以看成一个完全二叉树，它是程序员运行时申请的动态内存，引用类型的值保存在堆中
- 如我们需要访问一个引用类型的值时，首先是从栈中取出该对象的引用地址，然后根据引用地址取出其堆中所需的数据
闭包
- 通俗来说，闭包相当于函数的嵌套，爱函数内部在定义一个函数，并且这个函数运用到了外函数的变量
你知道的排序算法
- 这里分享一下左神写的算法总结，这个也是我朋友推荐给我的，我感觉写的很好
Django模型类继承
- 看这里
ajax请求的csrf解决方法
- 看这里
redis为什么快？除了他是内存型数据库外，还有什么原因
- here
- FastDB：不知支持client-server框架，所以是用FasDB的程序必须在同一主机上
连接字符串用join还是+
- 两者的结果都是一样的，但是join的性能会比+更好，因为当操作+连接字符串时，每执行一次+都会申请一块新的内存，而且join可以自定义字符串按照什么字符拼接

FXHao