你知道嗎?實際上Python早在20世紀90年代初就已經誕生,可是火爆時間卻並不長,就小編本人來說,也是前幾年才了解到它。據統計,目前Python開發人員的薪資待遇為10K以上,這樣的誘惑很難讓人拒絕,所以這幾年使得許多人紛紛學習Python。
Python 是一種解釋型腳本語言,注重可讀性和效率的語言,尤其是相較於Java,PHP 以及C 這樣的語言,它的這兩個優勢讓其在開發者中大受歡迎,同時在運維領域也被大量運用到自動化運維場景中。如今使用到Python的領域非常廣泛,主要有人工智慧、圖形處理、資料庫程式設計、網路程式設計、Web程式設計、多媒體應用等等。話說現在為什麼那麼多公司在招募Python開發者呢?其主要原因是Python的各種優勢領各大企業公司開始使用Python開發,這就造成了Python開發人才的緊缺,相應的Python開發人員的薪資待遇也在增高。以下就來跟大家分享一波相關的面試題:
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NO.1Python內建資料型別有哪些?
整型--int 布爾型--bool
#字串--str 》列表-- ##112170ple
##NO.
2Python2和Python3的range(100)的差別是什麼? python2回傳列表,python3回傳迭代器,節約記憶體
NO.3簡述物件導向中__new__和__init__的差異?
__init__是初始化方法,建立物件後,就立刻被預設呼叫了,可接收參數
1、__new__至少要有一個參數cls,代表目前類別,此參數在實例化時由Python解釋器自動識別2、__new__必須要有返回值,返回實例化出來的實例,這點在自己實現__new__時要特別注意,可以return父類別(透過super(目前類別名稱, cls))__new__出來的實例,或直接是object的__new__出來的實例3、__init__有一個參數self,就是這個__new__傳回的實例,__init__在__new__的基礎上可以完成一些其它初始化的動作,__init__不需要返回值4、如果__new__創建的是當前類別的實例,會自動調用__init__函數,透過return語句裡面呼叫的__new__函數的第一個參數是cls來保證是當前類別實例,如果是其他類別的類別名稱,;那麼實際創建返回的就是其他類別的實例,其實就不會呼叫目前類別的__init__函數,也不會呼叫其他類別的__init__函數。NO.4請說出python中產生隨機整數、隨機小數、0--1之間小數的方法?
隨機整數:random.randint(a,b),產生區間內的整數
隨機小數:習慣用numpy函式庫,利用np.random.randn(5)生成5個隨機小數0-1隨機小數:random.random(),括號中不傳參考NO.5避免轉義給字串加哪個字母表示原始字串?
r , 表示需要原始字串,不轉義特殊字元
python中斷言方法舉例assert()方法,斷言成功,則程式繼續執行,斷言失敗,則程式報錯#NO.6一句話解釋什麼樣的語言能夠用裝飾器?
函數可以作為參數傳遞的語言,可以使用裝飾器
NO.7簡要說明with方法打開處理文件幫我們做了什麼?
打開文件在進行讀寫的時候可能會出現一些異常狀況,如果按照常規的f.open
寫法,我們需要try,except,finally,做異常判斷,並且文件最終不管遇到什麼情況,都要執行finally f.close()關閉檔案,with方法幫我們實現了finally中f.close以上就是小編今天整理的面試題分享,大家是否都了解呢?不知道的夥伴好好在仔細研究研究,勤下功夫多加練習,讓自己的Python程式設計技術更加出色,這樣無論面試官出怎樣刁難的題目,對你而言不就是小菜一碟,讓我們擼起袖子加油乾! 【推薦課程:Python相關課程
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以上是分享7道Python開發工程師面試題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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