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我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题,如果你能轻松地回答出来的话,赶紧去找份工作吧!以下是2017年最新Python笔试题。
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到底什么是Python?你可以在回答中与其他技术进行对比(也鼓励这样做)。
答案
下面是一些关键点:
Python是一种解释型语言。这就是说,与C语言和C的衍生语言不同,Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言,指的是你在声明变量时,不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码,程序不会报错。
Python非常适合面向对象的编程(OOP),因为它支持通过组合(composition)与继承(inheritance)的方式定义类(class)。Python中没有访问说明符(access specifier,类似C++中的public和private),这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
在Python语言中,函数是第一类对象(first-class objects)。这指的是它们可以被指定给变量,函数既能返回函数类型,也可以接受函数作为输入。类(class)也是第一类对象。
Python代码编写快,但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展,因此我们能够优化代码,消除瓶颈,这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子,它的运行速度真的非常快,因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
Python用途非常广泛——网络应用,自动化,科学建模,大数据应用,等等。它也常被用作“胶水语言”,帮助其他语言和组件改善运行状况。
Python让困难的事情变得容易,因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计,而不用处理底层的细节。
补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath): """ 这个函数接受文件夹的名称作为输入参数, 返回该文件夹中文件的路径, 以及其包含文件夹中文件的路径。 """ # 补充代码
答案
def print_directory_contents(sPath): import os for sChild in os.listdir(sPath): sChildPath = os.path.join(sPath,sChild) if os.path.isdir(sChildPath): print_directory_contents(sChildPath) else: print sChildPath
特别要注意以下几点:
命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范,遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理,否则你将面临无休无止的调用栈(callstack)。
我们使用os模块与操作系统进行交互,同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild,但是这个在Windows系统上会出错。
熟悉基础模块是非常有价值的,但是别想破脑袋都背下来,记住Google是你工作中的良师益友。
如果你不明白代码的预期功能,就大胆提问。
坚持KISS原则!保持简单,不过脑子就能懂!
为什么提这个问题:
说明面试者对与操作系统交互的基础知识
递归真是太好用啦
阅读下面的代码,写出A0,A1至An的最终值。
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5))) A1 = range(10) A2 = [i for i in A1 if i in A0] A3 = [A0[s] for s in A0] A4 = [i for i in A1 if i in A3] A5 = {i:i*i for i in A1} A6 = [[i,i*i] for i in A1]
答案
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4} A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] A2 = [] A3 = [1, 3, 2, 5, 4] A4 = [1, 2, 3, 4, 5] A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81} A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]
为什么提这个问题:
列表解析(list comprehension)十分节约时间,对很多人来说也是一个大的学习障碍。
如果你读懂了这些代码,就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。
Python和多线程(multi-threading)。这是个好主意码?列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。
答案
Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行。线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销。这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法。
不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务,而且不考虑效率问题,那么使用这个包是完全没问题的,而且也很方便。但是大部分情况下,并不是这么一回事,你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成(通过开启多个进程),或者是某些调用你的Python代码的外部程序(例如Spark或Hadoop),又或者是你的Python代码调用的其他代码(例如,你可以在Python中调用C函数,用于处理开销较大的多线程工作)。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西(A-hole)。很多人花费大量的时间,试图寻找自己多线程代码中的瓶颈,直到他们明白GIL的存在。
你如何管理不同版本的代码?
答案
版本管理!被问到这个问题的时候,你应该要表现得很兴奋,甚至告诉他们你是如何使用Git(或是其他你最喜欢的工具)追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统(VCS),但还有其他的选择,比如subversion(SVN)。
为什么提这个问题:
因为没有版本控制的代码,就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本,这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码,使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作;发现新引入了什么bug;管理你的软件的不同版本和发行版;在团队成员中分享源代码;部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本,单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得!
下面代码会输出什么:
def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print l f(2) f(3,[3,2,1]) f(3)
答案:
[0, 1] [3, 2, 1, 0, 1, 4] [0, 1, 0, 1, 4]
呃?
第一个函数调用十分明显,for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字,指向内存中存储的一个列表。第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。
不明白的话就试着运行下面的代码吧:
l_mem = [] l = l_mem # the first call for i in range(2): l.append(i*i) print l # [0, 1] l = [3,2,1] # the second call for i in range(3): l.append(i*i) print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4] l = l_mem # the third call for i in range(3): l.append(i*i) print l # [0, 1, 0, 1, 4]
“猴子补丁”(monkey patching)指的是什么?这种做法好吗?
答案
“猴子补丁”就是指,在函数或对象已经定义之后,再去改变它们的行为。
举个例子:
import datetime datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下,这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题?
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”,可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员(公司里就有这种人,跟他们共事真是糟糕透了),而是更注重可维护性。还记得KISS原则码?答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式,函数实际是如何存储、调用等等。
另外:如果你没读过mock模块的话,真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。
这两个参数是什么意思:*args,**kwargs?我们为什么要使用它们?
答案
如果我们不确定要往函数中传入多少个参数,或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时,那就使要用*args;如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数,或者想传入字典的值作为关键词参数时,那就要使用**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法,你当然还可以用*bob和**billy,但是这样就并不太妥。
下面是具体的示例:
def f(*args,**kwargs): print args, kwargs l = [1,2,3] t = (4,5,6) d = {'a':7,'b':8,'c':9} f() f(1,2,3) # (1, 2, 3) {} f(1,2,3,"pythontab") # (1, 2, 3, 'pythontab') {} f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'} f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8} f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8} f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {} f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8} f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8} def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {} f2(1,2,3,"pythontab") # 1 2 (3, 'pythontab') {} f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3} f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'} f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8} f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8} f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {} f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8} f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
为什么提这个问题?
有时候,我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候,我们也希望把参数或关键词参数储存起来,以备以后使用。有时候,仅仅是为了节省时间。
下面这些是什么意思:@classmethod, @staticmethod, @property?
回答背景知识
这些都是装饰器(decorator)。装饰器是一种特殊的函数,要么接受函数作为输入参数,并返回一个函数,要么接受一个类作为输入参数,并返回一个类。@标记是语法糖(syntactic sugar),可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。
@my_decorator def my_func(stuff): do_things Is equivalent to def my_func(stuff): do_things my_func = my_decorator(my_func)
你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。
真正的答案
@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为:
class MyClass(object): def init(self): self._some_property = "properties are nice" self._some_other_property = "VERY nice" def normal_method(*args,**kwargs): print "calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs) @classmethod def class_method(*args,**kwargs): print "calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs) @staticmethod def static_method(*args,**kwargs): print "calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs) @property def some_property(self,*args,**kwargs): print "calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs) return self._some_property @some_property.setter def some_property(self,*args,**kwargs): print "calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs) self._some_property = args[0] @property def some_other_property(self,*args,**kwargs): print "calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs) return self._some_other_property o = MyClass() # 未装饰的方法还是正常的行为方式,需要当前的类实例(self)作为第一个参数。 o.normal_method # <bound method MyClass.normal_method of <main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>> o.normal_method() # normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{}) o.normal_method(1,2,x=3,y=4) # normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3}) # 类方法的第一个参数永远是该类 o.class_method # <bound method classobj.class_method of <class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>> o.class_method() # class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{}) o.class_method(1,2,x=3,y=4) # class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3}) # 静态方法(static method)中除了你调用时传入的参数以外,没有其他的参数。 o.static_method # <function static_method at 0x7fdd25375848> o.static_method() # static_method((),{}) o.static_method(1,2,x=3,y=4) # static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3}) # @property是实现getter和setter方法的一种方式。直接调用它们是错误的。 # “只读”属性可以通过只定义getter方法,不定义setter方法实现。 o.some_property # 调用some_property的getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{}) # 'properties are nice' # “属性”是很好的功能 o.some_property() # calling some_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{}) # Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # TypeError: 'str' object is not callable o.some_other_property # calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{}) # 'VERY nice' # o.some_other_property() # calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{}) # Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # TypeError: 'str' object is not callable o.some_property = "pythontab" # calling some_property setter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('pythontab',),{}) o.some_property # calling some_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{}) # 'pythontab' o.some_other_property = "pythontab.com" # Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # AttributeError: can't set attribute o.some_other_property # calling some_other_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
简要描述Python的垃圾回收机制(garbage collection)。
答案
这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点:
Python在内存中存储了每个对象的引用计数(reference count)。如果计数值变成0,那么相应的对象就会小时,分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环(reference cycle)。垃圾回收器会定时寻找这个循环,并将其回收。举个例子,假设有两个对象o1和o2,而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用,那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
Python中使用了某些启发式算法(heuristics)来加速垃圾回收。例如,越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后,垃圾回收器会分配它们所属的代(generation)。每个对象都会被分配一个代,而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
将下面的函数按照执行效率高低排序。它们都接受由0至1之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下:[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。
def f1(lIn): l1 = sorted(lIn) l2 = [i for i in l1 if i<0.5] return [i*i for i in l2] def f2(lIn): l1 = [i for i in lIn if i<0.5] l2 = sorted(l1) return [i*i for i in l2] def f3(lIn): l1 = [i*i for i in lIn] l2 = sorted(l1) return [i for i in l1 if i<(0.5*0.5)]
答案
按执行效率从高到低排列:f2、f1和f3。要证明这个答案是对的,你应该知道如何分析自己代码的性能。Python中有一个很好的程序分析包,可以满足这个需求。
import cProfile lIn = [random.random() for i in range(100000)] cProfile.run('f1(lIn)') cProfile.run('f2(lIn)') cProfile.run('f3(lIn)')
为了向大家进行完整地说明,下面我们给出上述分析代码的输出结果:
>>> cProfile.run('f1(lIn)') 4 function calls in 0.045 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.009 0.009 0.044 0.044 <stdin>:1(f1) 1 0.001 0.001 0.045 0.045 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 1 0.035 0.035 0.035 0.035 {sorted} >>> cProfile.run('f2(lIn)') 4 function calls in 0.024 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.008 0.008 0.023 0.023 <stdin>:1(f2) 1 0.001 0.001 0.024 0.024 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 1 0.016 0.016 0.016 0.016 {sorted} >>> cProfile.run('f3(lIn)') 4 function calls in 0.055 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.016 0.016 0.054 0.054 <stdin>:1(f3) 1 0.001 0.001 0.055 0.055 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 1 0.038 0.038 0.038 0.038 {sorted}
为什么提这个问题?
定位并避免代码瓶颈是非常有价值的技能。想要编写许多高效的代码,最终都要回答常识上来——在上面的例子中,如果列表较小的话,很明显是先进行排序更快,因此如果你可以在排序前先进行筛选,那通常都是比较好的做法。其他不显而易见的问题仍然可以通过恰当的工具来定位。因此了解这些工具是有好处的。
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