Python 기본 질문 요약(답변 포함)
- 不言앞으로
- 2018-12-13 11:15:3610373검색
이 글은 기본적인 Python 질문(답변 포함)을 요약한 것입니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
1. 파이썬을 배우는 이유는 무엇인가요?
인생이 너무 짧나요? 이 세상은 그럴 가치가 없나요? 원래 의도를 생각해 보세요!
2. 파이썬은 어떻게 배웠나요?
공식 웹사이트, 온라인 동영상, 학습 웹사이트, 포럼, 전문가의 안내
3. Python과 Java, PHP, C, C#, C++ 등 다른 언어 간의 비교?
(1), 파이썬 코드, 간결하고, 명확하고, 우아하고, 간단하고 이해하기 쉽습니다
(2), 높은 개발 효율성
(3), 강력한 확장성
4. 해석되고 컴파일된 프로그래밍 언어를 간략하게 설명하세요.
해석형: 프로그램 실행 시 컴퓨터가 코드를 하나씩 기계어로 해석하여 실행합니다.
컴파일형: 소스 프로그램의 각 문장을 기계어로 컴파일하여 바이너리 파일로 저장합니다. 방법 컴퓨터가 이 프로그램을 실행할 때 기계어로 직접 실행할 수 있고 매우 빠르게 실행됩니다.
5. Python 인터프리터의 종류와 특징은 무엇인가요?
Cpython, IPython, Jpython, pypy, Ironpython
Python은 인터프리터를 통해 코드를 실행해야 하며, 각 인터프리터는 서로 다른 언어를 기반으로 개발됩니다. 기능은 다르지만 Python 코드를 정상적으로 실행할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 5가지 Python 인터프리터입니다.
CPython: 공식 Python 웹사이트에서 Python2.7을 다운로드하여 설치하면 공식 버전의 인터프리터인 Cpython을 직접 얻을 수 있습니다. 인터프리터는 C 언어로 개발되었으므로 CPython이라고 합니다. 명명된 줄에서 Python을 실행하면 CPython 인터프리터가 시작됩니다. CPython은 가장 널리 사용되는 Python 인터프리터입니다.
IPython: IPython은 CPython을 기반으로 한 대화형 인터프리터입니다. 즉, IPython은 대화형 모드에서만 향상되지만 Python 코드를 실행하는 기능은 많은 국내 브라우저와 마찬가지로 CPython과 완전히 동일합니다. 다르지만 커널은 실제로 IE를 호출합니다.
PyPy: PyPy는 또 다른 Python 인터프리터입니다. PyPy는 JIT 기술을 사용하여 Python 코드를 동적으로 컴파일하므로 Python 코드의 실행 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
Jython: Jython은 Java 플랫폼에서 실행되는 Python 인터프리터로 Python 코드를 Java 바이트코드로 직접 컴파일하여 실행할 수 있습니다.
IronPython: IronPython은 Microsoft .Net 플랫폼에서 실행되는 Python 인터프리터이고 Python 코드를 .Net 바이트코드로 직접 컴파일할 수 있다는 점을 제외하면 Jython과 유사합니다.
Python 인터프리터 중에서 CPython이 널리 사용됩니다. 위의 인터프리터를 사용하는 것 외에도
숙련된 개발자는 필요에 따라 Python 인터프리터를 직접 작성할 수도 있습니다.
6. 비트와 바이트의 관계는 무엇인가요?
1바이트 = 8비트
7, b, B, KB, MB, GB는 어떤 관계인가요?
1B(바이트) = 8b(비트)
1KB = 1024B
1MB = 1024KB
1GB = 1024MB
8 PEP8 사양을 5개 이상 나열하세요
(1), 들여쓰기: 레벨당 들여쓰기 4개를 입력하세요. 여러 줄에 걸쳐 이어지는 내용은 괄호나 중괄호를 사용하거나 내어쓰기를 사용해야 합니다.
(2), 코드 길이 제약
행의 행 및 열 수: PEP8에서는 URL을 이어붙일 경우 제한을 초과하기 쉽습니다.
한 가지 기능: 직관적으로 30줄을 초과할 수 없습니다. 말하자면, 한 화면이면 기능을 완전히 표시할 수 있습니다. 위아래로 드래그할 필요가 없습니다
A 클래스: 200줄 이하, 메소드 10개 이하
모듈: 500줄 이하
(3), import
하나의 가져오기 문장에서 여러 라이브러리를 참조하지 마세요
(4), 명명 규칙
(5), comments
전체적으로 잘못된 댓글은 댓글이 없는 것보다 나쁩니다. 따라서 코드가 변경되면 가장 먼저 해야 할 일은 주석을 수정하는 것입니다!
9. 코드를 통해 다음 변환을 구현합니다.
答案： 二进制转换成十进制：v = “0b1111011”
print(int('0b1111011',2))
十进制转换成二进制：v = 18
print(bin(18))
八进制转换成十进制：v = “011”
print(int('011',8))
十进制转换成八进制：v = 30
print(oct(30))
十六进制转换成十进制：v = “0x12”
print(int('0x12',16))
十进制转换成十六进制：v = 87
print(hex(87))
10. IP 주소를 정수로 변환하는 함수를 작성하세요.
예를 들어 10.3.9.12의 변환 규칙은 다음과 같습니다.
10 00001010 3 00000011 9 00001001 12 00001100
그런 다음 위의 이진수를 연결하여 십진수 결과를 계산합니다. 00001010 00000011 00001001 00001100 = ?
답변:
def func(x):
lis = x.strip().split('.')
li = [bin(int(i)) for i in lis]
li2 = [i.replace('0b',(10-len(i))*'0') for i in li]
return int(''.join(li2),2)
ret = func('10.3.9.12')
print(ret)
11. 파이썬 재귀의 최대 수준은 무엇입니까?
일반적으로 컴퓨터의 기본 최대 재귀 깊이는 약 1000입니다. Python의 최대 재귀 깊이는 일반적으로 약 4000입니다. 이는 컴퓨터의 성능과 관련이 있습니다. 이 숫자는 고정된 숫자가 아닙니다. 다음 방법으로
import sys print(sys.getrecursionlimit()) print(sys.setrecursionlimit(10000))12. 결과를 찾습니다: v1 = 1 또는 3 -------------->1
v2 = 1 및 3--------- ----->3
v3 = 0과 2와 1--------->0
v4 = 0과 2 또는 1--------->1
v5 = 0과 2 또는 1 또는 4--->1
v6 = 0 또는 Flase 및 1------>False
유니코드: 세상의 모든 바이트를 나타낼 수 있습니다.
GBK: 한자를 인코딩하는 데만 사용됩니다. GBK의 전체 이름은 "한자 내부 코드 확장 사양"이며 더블바이트 인코딩을 사용합니다.
UTF-8: 유니코드(유니코드라고도 함)에 대한 가변 길이 문자 인코딩입니다.
机器码：是电脑CPU直接读取运行的机器指令，运行速度最快，但是非常晦涩难懂
字节码：是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件）。需要直译器转译后才能成为机器码。
15、三元运算规则以及应用场景？
规则：为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果`应用场景：在赋值变量的时候，可以直接加判断，然后赋值`
16、列举 Python2和Python3的区别？
1、默认编码：2-->ascii，3-->utf-8
2、print的区别：python2中print是一个语句，不论想输出什么，直接放到print关键字后面即可。python3里，print()是一个函数，像其他函数一样，print()需要你将要输出的东西作为参数传给它。
3、input的区别：
python2有两个全局函数，用在命令行请求用户输入。第一个叫input()，它等待用户输入一个python表达式(然后返回结果)。
第二个叫做raw_input(),用户输入什么他就返回什么。python3 通过input替代了他们。
4、字符串：python2中有两种字符串类型：Unicode字符串和非Unicode字符串。Python3中只有一种类型：Unicode字符串。
5、xrange()：
python２里，有两种方法获得一定范围内的数字：range(),返回一个列表，还有xrange(),返回一个迭代器。
python3 里，range()返回迭代器，xrange()不再存在。
17、用一行代码实现数值交换：
a = 1 b = 2
答案：a = 1
b = 2 a,b = b,a
18、Python3和Python2中 int 和 long的区别？
python2有非浮点数准备的int和long类型。int类型最大
值不能超过sys.maxint，而且这个最大值是平台相关的。
可以通过在数字的末尾附上一个Ｌ来定义长整型，显然，它比int类型表示的数字范围更大。在python3里，
只有一种整数类型int,大多数情况下，和python２中的长整型类似。
19、xrange和range的区别？
python２里，有两种方法获得一定范围内的数字：range(),返回一个列表，还有xrange(),返回一个迭代器。
python3 里，range()返回迭代器，xrange()不再存在。
20、文件操作时：xreadlines和readlines的区别？
readlines返回一个list，xreadlines方法返回一个生成器
21、列举布尔值为False的常见值？
0, [] , () , {} , '' , False , None
22、字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法？
字符串：repleace,strip,split,reverse,upper,lower,join.....
列表：append,pop,insert,remove,sort,count,index.....
元组：index,count,__len__(),__dir__()
字典：get,keys,values,pop,popitems,clear,update,items.....
23、lambda表达式格式以及应用场景？
表达式格式：lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。冒号前是参数，冒号后是返回值。例如：lambda x : 2x
应用场景：经常与一些内置函数相结合使用，比如说map(),filter(),sorted(),reduce()等
24、pass的作用？
1、空语句 do nothing
2、保证格式完整
3、保证语义完整
25、arg和*kwarg作用？
万能参数，解决了函数参数不固定的问题
*arg：会把位置参数转化为tuple
**kwarg：会把关键字参数转化为dict
26、is和==的区别？
is:判断内存地址是否相等
==：判断数值是否相等
27、简述Python的深浅拷贝以及应用场景？
copy()：浅copy，浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据
deepcopy():深copy,深拷贝指拷贝数据集合的所有层
28、Python垃圾回收机制？
python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集(隔代回收、分代回收)两种机制为辅的策略
计数机制
Python的GC模块主要运用了引用计数来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”
解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过分代回收以空间换取时间进一步提高垃圾回收的效率。
标记-清除：
标记-清除的出现打破了循环引用，也就是它只关注那些可能会产生循环引用的对象
缺点：该机制所带来的额外操作和需要回收的内存块成正比。
隔代回收
原理：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每一个集合就成为一个“代”，
垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减小。也就是说，活得越长的对象，就越不可能是垃圾，
就应该减少对它的垃圾收集频率。那么如何来衡量这个存活时间：通常是利用几次垃圾收集动作来衡量，
如果一个对象经过的垃圾收集次数越多，可以得出：该对象存活时间就越长。
29、python的可变类型和不可变类型？
不可变类型（数字、字符串、元组、不可变集合）
可变类型（列表、字典、可变集合）
30、求结果：
v = dict.fromkeys(['k1','k2'],[]) v['k1'].append(666) print(v) v['k1'] = 777 print(v)
答案：{'k1':[666],'k2':[666]}
{'k1':777,'k2':[666]}
解析：formkeys()默认参数为可变数据类型时有坑
31、求结果：
def num(): return [lambda x: i*x for i in range(4)] print([m(2) for m in num()]) 答案：[6, 6, 6, 6] 解析： 问题的本质在与python中的属性查找规则，LEGB（local，enclousing，global，bulitin）， 在上面的例子中，i就是在闭包作用域（enclousing），而Python的闭包是 迟绑定 ， 这意味着闭包中用到的变量的值，是在内部函数被调用时查询得到的 所以：[lambda x: i*x for i in range(4)]打印出来是含有四个内存地址的列表，每个内存地址中的i 在在本内存中都没有被定义，而是通过闭包作用域中的i值，当for循环执行结束后，i的值等于3，所以 再执行[m(2) for m in num()]时，每个内存地址中的i值等于3，当x等于2时，打印出来的结果都是6， 从而得到结果[6, 6, 6, 6]。
32、列举常见的内置函数？
map,filter,zip,len,bin,oct,hex,int,float,bool,sum,min,max,str,list,tuple,dict,range,next,hash,help,id.....
33、filter、map、reduce的作用？
filter(function，iterable)过滤函数
map(function，iterable)循环函数
reduce(function, iterable)累积函数
34、一行代码实现9*9乘法表。
lis = ['%s%s=%s'%(i,j,ij) for i in range(1,10) for j in range(i,10)]
35、如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？
pip3 imstall 模块名
django，Matplotlib，Tornado，PyGame
36、至少列举8个常用模块都有那些？
os,sys,time,random,re,hashlib,logging,json,pickle....
37、re的match和search区别？
match:从字符串的开头位置匹配，必须以此为开头
search:从开头开始查，找到符合的就返回结果
38、什么是正则的贪婪匹配？
正则表达式一般趋向于最大长度匹配
39、求结果：
a. [ i % 2 for i in range(10) ] ===>[0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]
b. ( i % 2 for i in range(10) )===>返回一个生成器的内存地址
40、求结果：
a. 1 or 2 =========>1
b. 1 and 2 ========>2
c. 1 e74700f0fad84c14ec8341c65953be86false
d. 1 58633b6706f4579aa07aa9fef9094fa8ture
41、def func(a,b=[]) 这种写法有什么坑？
def func(a,b=[]):
b.append(a) print(b)
函数的第二个默认参数是一个list，当第一次执行的时候实例化了一个list，
第二次执行还是用第一次执行的时候实例化的地址存储，以后每次实例化都是
42、如何实现 "1,2,3" 变成 ['1','2','3'] ?
a = "1,2,3" li = a.split(',')
43、如何实现[‘1’,’2’,’3’]变成[1,2,3] ?
li = ['1','2','3'] lis = list(map(lambda x:int(x) li))
44、比较： a = [1,2,3] 和 b = [(1),(2),(3) ] 以及 b = [(1,),(2,),(3,) ] 的区别？
a = [1,2,3]正常的列表
b = [(1),(2),(3)] 虽然列表的每个元素加上了括号，但是当括号内只有一个元素并且没有逗号时，其数据类型是元素本身的数据类型
b = [(1,),(2,),(3,)]列表中的元素类型都是元组类型
45、如何用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] ?
li = [x*x for x in range(1,11)]
46、一行代码实现删除列表中重复的值 ?
li = [1, 1, 1, 23, 3, 4, 4] new_li = list(set(li)) new_li.sort(key=li.index)
47、如何在函数中设置一个全局变量 ?
使用python的内置语法 globals 全局变量
48、logging模块的作用？以及应用场景？
logging模块的作用：
1、程序调试
2、了解软件程序运行情况，是否正常
3、软件程序运行故障分析与问题定位
应用场景：网站的运维工作，程序实时监控
49、请用代码简答实现stack 。
def Stack(object):
def __init__(self):
self.stack = []
def push(self,value):
# 进栈
self.stack.append(value)
def pop(self):
# 出栈
if self.stack:
self.stack.pop()
else:
raise LookupError('stack is empty!')
def is_empty(self):
# 查看stack是否为空
reture bool(self.stack)
def top(self):
# 取出stack中最新的值
return self.stack[-1]
50、常用字符串格式化哪几种？
1、%s %d
2、format格式化输出
3、print(f'内容{变量名}')
51、简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景？
生成器：在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为 生成器（generator），
通过next()取值，两种表现形式1、将列表生成式的[]改为()2、含有yield关键字的函数 应用场景：优化代码，节省内存
迭代器：是访问集合元素的一种方式。迭代器同时实现了__iter__和__next__方法
可迭代对象：只要实现了__iter__方法的对象就是可迭代对象
52、用Python实现一个二分查找的函数。
lis = [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11,12,16,17]
def two_find(x, lis, start=0, end=None):
if end == None:end = len(lis) - 1 num = (end - start) // 2 + start if end > start: if lis[num] > x: return two_find(x, lis, start=start, end=num) elif lis[num] 5fa6d34985dc0989b0c4dd7549f0a6a6>> import json >>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): ... def default(self, obj): ... if isinstance(obj, complex): ... return [obj.real, obj.imag] ... return json.JSONEncoder.default(self, obj) ... >>> dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder) '[2.0, 1.0]' >>> ComplexEncoder().encode(2 + 1j) '[2.0, 1.0]' >>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j)) ['[', '2.0', ', ', '1.0', ']']
import json
import datetime
ret = datetime.datetime.now()
class CJsonEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime.date):
return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
else:
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
print(json.dumps(ret,cls=CJsonEncoder))
76、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？
在序列化是将json.dumps中的默认参数ensure_ascii改为False就可以保留中文了
json.dumps(obj,ensure_ascii=False)
77、什么是断言？应用场景？
assert 条件,'自定义错误提示(可有可无)' 例：assert 1 == 0,'这是一个低级的错误'
合约式设计是断言的经典应用，在一个正确的程序里，所有的前置条件和后置条件都将得到处理。
78、使用代码实现查看列举目录下的所有文件。
方法一：递归处理
import os url = r'C:\Users\Mr.Wang\PycharmProjects\untitled\前段学习' def check_file(url,li = []): if os.path.isdir(url): file_list = os.listdir(url) for ret in file_list: base_url = os.path.join(url,ret) if os.path.isfile(base_url): li.append(ret) else: check_file(base_url) return li else:return os.path.basename(url)
方法二：堆栈的思想处理
import os url = r'C:\Users\Mr.Wang\PycharmProjects\untitled\python基础' lis = [url] while lis: url = lis.pop() ret_list = os.listdir(url) for name in ret_list: abs_path = os.path.join(url,name) if os.path.isdir(abs_path): lis.append(abs_path) else:print(name)
79、简述 yield和yield from关键字。
yield 是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器当你调用这个函数的时候，
函数内部的代码并不立马执行 ，这个函数只是返回一个生成器对象，当你使用for进行迭代的时候，
函数中的代码才会执行
yield from 的主要功能是打开双向通道，把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来，
这样二者可以直接发送和产出值，还可以直接传入异常，而不用在位于中间的协程中添加大量处理异常的样板代码。
有了这个结构，协程可以通过以前不可能的方式委托职责。
80、代码实现六位随机验证码
import random s = '' for i in range(6): num = random.randint(0,9) alpha1 = chr(random.randint(65,90)) alpha2 = chr(random.randint(97,122)) ret = random.choice([num,alpha1,alpha2]) s += str(ret) print(s)
81、代码实现随机发红包功能
import random def red_packge(money,num): li = random.sample(range(1,money*100),num-1) li.extend([0,money*100]) li.sort() return [(li[index+1]-li[index])/100 for index in range(num)] ret = red_packge(100,10) print(ret) --------------------------生成器版------------------------------------------- import random def red_packge(money,num): li = random.sample(range(1,money*100),num-1) li.extend([0,money*100]) li.sort() for index in range(num): yield (li[index+1]-li[index])/100 ret = red_packge(100,10) print(ret)
82、请尽可能列举python列表的成员方法，并给出列表操作的答案：
（1） a=[1, 2, 3, 4, 5], a[::2]=？ a[-2:]=？
a[::2]=[1,3,5],
a[-2:] = [4,5]
（2）一行代码实现对列表a中的偶数位置的元素进行加3后求和？
sum([i+3 for i in a[::2]])
（3）将列表a的元素顺序打乱，再对a进行排序得到列表b，然后把a和b按元素顺序构造一个字典d。
import random
random.shuffle(a)
b=a.sort()
d={}
for i in range(len(a)):d[a[i]] = b[i]
83、Python自省
自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时，就能知道对象的类型。也就是程序运行时能够获得对象的类型。比如type()，dir()，getattr()，hasattr()，isinstance()。
84、Python是如何进行内存管理的？
从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1，一个对象分配一个新名称
2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1，使用del语句对对象别名显示的销毁
2，引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
85、介绍一下except的用法和作用？
try…except…except…else…
-- 执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。
-- try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行
-- 如果存在finally语句，最后总是会执行。
86、如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？
可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，比replace的功能更强大！！！
格式：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）
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))
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
87、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？
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codingstandard检查
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