金三银四，50 道必备的 Python 面试题(建议收藏)

在过去的 2020 年，Python 赢得了年度 TIOBE 编程语言奖，成为过去一年最受欢迎的编程语言；在数据科学和机器学习等领域中，被广泛使用

现在正是 “金三银四” 招聘季，我给大家整理了 50 道 Python 面试题，还有相对应的答案，来帮助大家更好的了解和学习 Python

▍1、什么是 Python？为什么它会如此流行？

Python 是一种解释的、高级的、通用的编程语言

Python 的设计理念是通过使用必要的空格与空行，增强代码的可读性

它之所以受欢迎，就是因为它具有简单易用的语法

▍2、为什么 Python 执行速度慢，我们如何改进它？

Python 代码执行缓慢的原因，是因为它是一种解释型语言。它的代码在运行时进行解释，而不是编译为本地语言

为了提高 Python 代码的速度，我们可以使用 CPython、Numba，或者我们也可以对代码进行一些修改

1. 减少内存占用

2. 使用内置函数和库

3. 将计算移到循环外

4. 保持小的代码库

5. 避免不必要的循环

▍3、Python有什么特点？

1. 易于编码

2. 免费和开源语言

3. 高级语言

4. 易于调试

5. OOPS支持

6. 大量的标准库和第三方模块

7. 可扩展性(我们可以用C或C++编写Python代码)

8. 用户友好的数据结构

▍4、Python有哪些应用？

1. Web开发

2. 桌面GUI开发

3. 人工智能和机器学习

4. 软件开发

5. 业务应用程序开发

6. 基于控制台的应用程序

7. 软件测试

8. Web自动化

9. 基于音频或视频的应用程序

10. 图像处理应用程序

▍5、Python的局限性？

1. 速度

2. 移动开发

3. 内存消耗(与其他语言相比非常高)

4. 两个版本的不兼容(2，3)

5. 运行错误(需要更多测试，并且错误仅在运行时显示)

6. 简单性

▍6、Python代码是如何执行的？

首先，解释器读取Python代码并检查是否有语法或格式错误。

如果发现错误，则暂停执行。如果没有发现错误，则解释器会将Python代码转换为等效形式或字节代码。

然后将字节码发送到Python虚拟机(PVM)，这里Python代码将被执行，如果发现任何错误，则暂停执行，否则结果将显示在输出窗口中。

▍7、如何在Python中管理内存？

Python内存由Python的私有headspace管理。

所有的Python对象和数据结构都位于一个私有堆中。私用堆的分配由Python内存管理器负责。

Python还内置了一个的垃圾收集器，可以回收未使用的内存并释放内存，使其可用于headspace。

▍8、解释Python的内置数据结构？

Python中主要有四种类型的数据结构。

列表：列表是从整数到字符串甚至另一个列表的异构数据项的集合。列表是可变的。列表完成了其他语言中大多数集合数据结构的工作。列表在[ ]方括号中定义。

例如：a = [1,2,3,4]

集合：集合是唯一元素的无序集合。集合运算如联合|，交集&和差异，可以应用于集合。{}用于表示一个集合。

例如：a = {1,2,3,4}

元组：Python元组的工作方式与Python列表完全相同，只是它们是不可变的。()用于定义元组。

例如：a =（1,2,3,4）

字典：字典是键值对的集合。它类似于其他语言中的hash map。在字典里，键是唯一且不可变的对象。

例如：a = {'number'：[1,2,3,4]}

▍9、解释//、％、* *运算符？

//(Floor Division)-这是一个除法运算符，它返回除法的整数部分。

例如：5 // 2 = 2

％(模数)-返回除法的余数。

例如：5 ％ 2 = 1

**(幂)-它对运算符执行指数计算。a ** b表示a的b次方。

例如：5 ** 2 = 25、5 ** 3 = 125

▍10、Python中的单引号和双引号有什么区别？

在Python中使用单引号(' ')或双引号(" ")是没有区别的，都可以用来表示一个字符串。

这两种通用的表达方式，除了可以简化程序员的开发，避免出错之外，还有一种好处，就是可以减少转义字符的使用，使程序看起来更简洁，更清晰。

▍11、Python中append，insert和extend的区别?

append：在列表末尾添加新元素。

insert：在列表的特定位置添加元素。

extend：通过添加新列表来扩展列表。

numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.append(6)
print(numbers)
>[1,2,3,4,5,6]

## insert(position,value)
numbers.insert(2,7)  
print(numbers)
>[1,2,7,3,4,5,6]

numbers.extend([7,8,9])
print(numbers)
>[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9]

numbers.append([4,5])
>[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9,[4,5]]

▍12、break、continue、pass是什么？

break：在满足条件时，它将导致程序退出循环。

continue：将返回到循环的开头，它使程序在当前循环迭代中的跳过所有剩余语句。

pass：使程序传递所有剩余语句而不执行。

▍13、区分Python中的remove，del和pop？

remove：将删除列表中的第一个匹配值，它以值作为参数。

del：使用索引删除元素，它不返回任何值。

pop：将删除列表中顶部的元素，并返回列表的顶部元素。

numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.remove(5)
> [1,2,3,4]

del numbers[0]
>[2,3,4]

numbers.pop()
>4

▍14、什么是switch语句。如何在Python中创建switch语句？

switch语句是实现多分支选择功能，根据列表值测试变量。 switch语句中的每个值都被称为一个case。 在Python中，没有内置switch函数，但是我们可以创建一个自定义的switch语句。

switcher = {
   1: "January",
   2: "February",
   3: "March",
   4: "April",
   5: "May",
   6: "June",
   7: "July",
   8: "August",
   9: "September",
   10: "October",
   11: "November",
   12: "December"
}
month = int(input())
print(switcher.get(month))

> 3
march

▍15、举例说明Python中的range函数?

range：range函数返回从起点到终点的一系列序列。

range(start, end, step)，第三个参数是用于定义范围内的步数。

# number
for i in range(5):
    print(i)
> 0,1,2,3,4

# (start, end)
for i in range(1, 5):
    print(i)
> 1,2,3,4

# (start, end, step)
for i in range(0, 5, 2):
    print(i)
>0,2,4

▍16、==和is的区别是？

==比较两个对象或值的相等性。

is运算符用于检查两个对象是否属于同一内存对象。

lst1 = [1,2,3]
lst2 = [1,2,3]

lst1 == lst2
>True

lst1 is lst2
>False

▍17、如何更改列表的数据类型？

要将列表的数据类型进行更改，可以使用tuple()或者set()。

lst = [1,2,3,4,2]

# 更改为集合
set(lst)    ## {1,2,3,4}
# 更改为元组
tuple(lst)  ## (1,2,3,4,2)

▍18、Python中注释代码的方法有哪些？

在Python中，我们可以通过下面两种方式进行注释。

1. 三引号'''，用于多行注释。

2. 单井号#，用于单行注释。

▍19、!=和is not运算符的区别？

!=如果两个变量或对象的值不相等，则返回true。

is not是用来检查两个对象是否属于同一内存对象。

lst1 = [1,2,3,4]
lst2 = [1,2,3,4]

lst1 != lst2
>False

lst1 is not lst2
>True

▍20、Python是否有main函数？

是的，它有的。只要我们运行Python脚本，它就会自动执行。

▍21、什么是lambda函数？

Lambda函数是不带名称的单行函数，可以具有n个参数，但只能有一个表达式。也称为匿名函数。

a = lambda x, y：x + y 
print(a(5, 6))

> 11

▍22、iterables和iterators之间的区别？

iterable：可迭代是一个对象，可以对其进行迭代。在可迭代的情况下，整个数据一次存储在内存中。

iterators：迭代器是用来在对象上迭代的对象。它只在被调用时被初始化或存储在内存中。迭代器使用next从对象中取出元素。

# List is an iterable
lst = [1,2,3,4,5]
for i in lst:
    print(i)

# iterator
lst1 = iter(lst)
next(lst1)
>1
next(lst1)
>2
for i in lst1:
    print(i)
>3,4,5 

▍23、Python中的Map Function是什么？

map函数在对可迭代对象的每一项应用特定函数后，会返回map对象。

▍24、解释Python中的Filter？

过滤器函数，根据某些条件从可迭代对象中筛选值。

# iterable
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def even(num):
    if num%2==0:
        return num

# filter all even numbers
list(filter(even,lst))
---------------------------------------------
[2, 4, 6, 8, 10] 

▍25、解释Python中reduce函数的用法？

reduce()函数接受一个函数和一个序列，并在计算后返回数值。

from functools import reduce

a = lambda x,y:x+y
print(reduce(a,[1,2,3,4]))

> 10 

▍26、什么是pickling和unpickling？

pickling是将Python对象(甚至是Python代码)，转换为字符串的过程。

unpickling是将字符串，转换为原来对象的逆过程。

▍27、解释*args和**kwargs？

*args，是当我们不确定要传递给函数参数的数量时使用的。

def add（* num）：
    sum = 0 
    for val in num：
        sum = val + sum 
    print（sum）


add（4,5）
add（7,4,6）
add（10,34,23）
--------------------- 
9 
17 
67

**kwargs，是当我们想将字典作为参数传递给函数时使用的。

def intro(**data):
    print("\nData type of argument:",type(data))
    for key, value in data.items():
        print("{} is {}".format(key,value))


intro(name="alex",Age=22, Phone=1234567890)
intro(name="louis",Email="a@gmail.com",Country="Wakanda", Age=25)
--------------------------------------------------------------
Data type of argument: <class 'dict'>
name is alex
Age is 22
Phone is 1234567890

Data type of argument: <class 'dict'>
name is louis
Email is a@gmail.com
Country is Wakanda
Age is 25

▍28、解释re模块的split()、sub()、subn()方法？

split()：只要模式匹配，此方法就会拆分字符串。

sub()：此方法用于将字符串中的某些模式替换为其他字符串或序列。

subn()：和sub()很相似，不同之处在于它返回一个元组，将总替换计数和新字符串作为输出。

import re
string = "There are two ball in the basket 101"


re.split("\W+",string)
---------------------------------------
['There', 'are', 'two', 'ball', 'in', 'the', 'basket', '101']

re.sub("[^A-Za-z]"," ",string)
----------------------------------------
'There are two ball in the basket'

re.subn("[^A-Za-z]"," ",string)
-----------------------------------------
('There are two ball in the basket', 10)

▍29、Python中的生成器是什么？

生成器(generator)的定义与普通函数类似，生成器使用yield关键字生成值。

如果一个函数包含yield关键字，那么该函数将自动成为一个生成器。

# A program to demonstrate the use of generator object with next() A generator function 
def Fun(): 
   yield 1
   yield 2
   yield 3

# x is a generator object 
x = Fun()
print(next(x))
-----------------------------
1
print(next(x))
-----------------------------
2

▍30、如何使用索引来反转Python中的字符串?

string = 'hello'

string[::-1]
>'olleh'

▍31、类和对象有什么区别？

类(Class)被视为对象的蓝图。类中的第一行字符串称为doc字符串，包含该类的简短描述。

在Python中，使用class关键字可以创建了一个类。一个类包含变量和成员组合，称为类成员。

对象(Object)是真实存在的实体。在Python中为类创建一个对象，我们可以使用obj = CLASS_NAME()

例如：obj = num()

使用类的对象，我们可以访问类的所有成员，并对其进行操作。

class Person:
    """ This is a Person Class"""
    # varable
    age = 10
    def greets(self):
        print('Hello')


# object
obj = Person()
print(obj.greet)
----------------------------------------
Hello

▍32、你对Python类中的self有什么了解？

self表示类的实例。

通过使用self关键字，我们可以在Python中访问类的属性和方法。

注意，在类的函数当中，必须使用self，因为类中没有用于声明变量的显式语法。

▍33、_init_在Python中有什么用？

“__init__”是Python类中的保留方法。

它被称为构造函数，每当执行代码时都会自动调用它，它主要用于初始化类的所有变量。

▍34、解释一下Python中的继承？

继承(inheritance)允许一个类获取另一个类的所有成员和属性。继承提供代码可重用性，可以更轻松地创建和维护应用程序。

被继承的类称为超类，而继承的类称为派生类/子类。

▍35、Python中OOPS是什么？

面向对象编程，抽象(Abstraction)、封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)、多态(Polymorphism)

▍36、什么是抽象？

抽象(Abstraction)是将一个对象的本质或必要特征向外界展示，并隐藏所有其他无关信息的过程。

▍37、什么是封装？

封装(Encapsulation)意味着将数据和成员函数包装在一起成为一个单元。

它还实现了数据隐藏的概念。

▍38、什么是多态？

多态(Polymorphism)的意思是「许多形式」。

子类可以定义自己的独特行为，并且仍然共享其父类/基类的相同功能或行为。

▍39、什么是Python中的猴子补丁？

猴子补丁(monkey patching)，是指在运行时动态修改类或模块。

from SomeOtherProduct.SomeModule import SomeClass

def speak(self):
    return "Hello!"

SomeClass.speak = speak

▍40、Python支持多重继承吗？

Python可以支持多重继承。多重继承意味着，一个类可以从多个父类派生。

▍41、Python中使用的zip函数是什么？

zip函数获取可迭代对象，将它们聚合到一个元组中，然后返回结果。

zip()函数的语法是zip(*iterables)

numbers = [1, 2, 3]
string = ['one', 'two', 'three'] 
result = zip(numbers,string)

print(set(result))
-------------------------------------
{(3, 'three'), (2, 'two'), (1, 'one')}

▍42、解释Python中map()函数？

map()函数将给定函数应用于可迭代对象(列表、元组等)，然后返回结果(map对象)。

我们还可以在map()函数中，同时传递多个可迭代对象。

numbers = (1, 2, 3, 4)
result = map(lambda x: x + x, numbers)

print(list(result))

▍43、Python中的装饰器是什么？

装饰器(Decorator)是Python中一个有趣的功能。

它用于向现有代码添加功能。这也称为元编程，因为程序的一部分在编译时会尝试修改程序的另一部分。

def addition(func):
    def inner(a,b):
        print("numbers are",a,"and",b)
        return func(a,b)
    return inner

@addition
def add(a,b):
   print(a+b)

add(5,6)
---------------------------------
numbers are 5 and 6
sum: 11

▍44、编写程序，查找文本文件中最长的单词

def longest_word(filename):
    with open(filename, 'r') as infile:
              words = infile.read().split()
    max_len = len(max(words, key=len))
    return [word for word in words if len(word) == max_len]

print(longest_word('test.txt'))
----------------------------------------------------
['comprehensions']

▍45、编写程序，检查序列是否为回文

a = input("Enter The sequence")
ispalindrome = a == a[::-1]

ispalindrome
>True

▍46、编写程序，打印斐波那契数列的前十项

fibo = [0,1]
[fibo.append(fibo[-2]+fibo[-1]) for i in range(8)]

fibo
> [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

▍47、编写程序，计算文件中单词的出现频率

from collections import Counter

def word_count(fname):
        with open(fname) as f:
                return Counter(f.read().split())

print(word_count("test.txt"))

▍48、编写程序，输出给定序列中的所有质数

lower = int(input("Enter the lower range:"))
upper = int(input("Enter the upper range:"))
list(filter(lambda x:all(x % y != 0 for y in range(2, x)), range(lower, upper)))

-------------------------------------------------
Enter the lower range:10
Enter the upper range:50
[11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]

▍49、编写程序，检查数字是否为Armstrong

将每个数字依次分离，并累加其立方(位数)。

最后，如果发现总和等于原始数，则称为阿姆斯特朗数(Armstrong)。

num = int(input("Enter the number:\n"))
order = len(str(num))

sum = 0
temp = num

while temp > 0:
   digit = temp % 10
   sum += digit ** order
   temp //= 10

if num == sum:
   print(num,"is an Armstrong number")
else:
   print(num,"is not an Armstrong number")

▍50、用一行Python代码，从给定列表中取出所有的偶数和奇数

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
odd, even = [el for el in a if el % 2==1], [el for el in a if el % 2==0]

print(odd,even)
> ([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

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