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python函数面试的简单介绍

IT技术Python

python面试注意什么一、自我介绍
之前讲过很多关于如何应对面试官提出的“自我介绍”这个问题，今天 ， 针对Python程序员这个岗位，给大家重新梳理一下答题的结构 。我们在做自我介绍时，可以按照：个人基本信息 基本技术构成 项目经验(具体项目以及在项目中的负责部分) 自我评价的结构来回答 。注意一定要紧紧围绕招聘岗位的需求做介绍，在此之前要做好准备工作，看看招聘方具体需要什么方向的研发工程师 。目前针对Python ， 有自动化测试平台的设计与开发、数据的挖掘与清洗以及Python开发等具体岗位，所以面试Python方向的同学注意，可以多和运维以及自动化方面靠拢 。当然，具体还是要看公司空缺岗位与你的专业是否对口 。
二、不要给自己挖坑
确保你在回答面试官的过程中 ， 回答的每个知识点都了然于胸，不然被问住，是很难堪的 。如果遇到不会的问题，一定不要盲目乱答一通 。比如有一次，有位同学在回答Web安全问题时 ， 顺嘴说了SQL注入 ， 面试官便顺水推舟，让这位同学接着讲讲SQL的原理及解决方法 。然而这位同学却把XSS跨站注入攻击和SQL注入搞混了 ， 归根结底，还是知识掌握得不够牢固 。所以，在面试时，要斟酌每一句话，聪明的同学还可以引导面试官，让他问出自己想要被问的问题 。当然，化被动为主动，就是面试中比较高的一种境界了 。
三、有足够的自信
如果你学历不是特别高，在面试时，面试官很有可能会问你是怎样看待学历和能力的 。学历和能力在当今的社会都不可或缺，学历往往是你面试的敲门砖，但敲完门用途就不大了 ， 后面才是证明你能力的时刻 。针对这个问题，我们一定要不卑不亢地说出自己看法：“我想只要完成了大学校园内的学业 ， 就表明已经具备了一定的学习能力 。如果我们努力学习代码技能，并且有能力学好，那么是学士还是博士就不是很重要 。竞争这个岗位的关键是看你能在这个领域上发挥什么作用 ， 而不单单是学了多少书本上的知识 。”
python面试必备题目有哪些给你一份千锋python的面试题吧
1、多线程使用Python是个好主意吗？列出一些方法可以让一些Python代码以并行方式运行 。
答：Python不允许真正意义上的多线程 。它有一个多线程包，但如果你想使用多线程来加速你的代码，那么使用它通常不是一个好主意 。Python有一个名为全局解释器锁(Global
Interpreter
Lock（GIL）)的结构 。GIL确保每次只能执行一个“线程” 。一个线程获取GIL，做一点工作，然后将GIL传递到下一个线程 。这种情况发生的很快 ， 因此对于人眼看来，你的线程似乎是并行运行的 ， 但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心 。所有这些GIL传递都增加了运行的内存 。这意味着如果你想让代码运行得更快，那么使用线程包通常不是一个好主意 。
使用Python的线程包也是有原因的 。如果你想同时运行一些东西，并且效率不是一个问题 ， 那么它就完全没问题了 。或者，如果你正在运行需要等待某些事情的代码（例如某些IO），那么它可能会很有意义 。但是线程库不会让你使用额外的CPU核心 。
多线程可以外包到操作系统（通过多处理） ， 一些调用Python代码的外部应用程序（例如，Spark或Hadoop），或者Python代码调用的一些代码例如：你可以使用你的Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程事务 。
2、这段代码输出了什么：
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：[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]
3、如何在Python中管理内存？
【python函数面试的简单介绍】Python中的内存管理由Python私有堆空间管理 。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中 。程序员无权访问此私有堆 。Python解释器负责处理这个问题 。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成 。核心API提供了一些程序员编写代码的工具Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间 。
4、range＆xrange有什么区别？
在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同 。它们都提供了一种生成整数列表的方法，唯一的区别是range返回一个Python列表对象，x range返回一个xrange对象 。
这就表示xrange实际上在运行时并不是生成静态列表 。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值 。该技术与一种称为生成器的对象一起使用 。因此如果你有一个非常巨大的列表 ， 那么就要考虑xrange 。
5、Python中help()和dir()函数的用法是什么？
Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储 。
help()函数：help()函数用于显示文档字符串 ， 还可以查看与模块，关键字，属性等相关的使用信息 。
dir()函数：dir()函数用于显示定义的符号 。
6、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？
Python的列表是高效的通用容器 。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作 。
它们有一定的局限性：它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时 。
NumPy不仅效率更高; 它也更方便 。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作 。它们也得到有效实施 。
NumPy数组更快 ， 你可以使用NumPy，FFT ， 卷积，快速搜索，基本统计 ， 线性代数，直方图等内置 。
这些内容还是比较重要的，如果有帮到你，麻烦采纳谢谢
python面试题总结1-内存管理机制（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制
在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1 。
在python中使用引用计数 ， 标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收 。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除 。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达 ， 就说明有变量引用它，则标记其为可达的 。如果不可达，则对其进行清除 。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代 。其原理是 ， 对象的生存期越长，月可能不是垃越 。
ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制 ， 但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：
1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制 ， 用于管理，为了对小块内存的申请和释放 。
2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc 。
3 对于Python对象 ， 比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池 ， 对象间并不共享他们的内存池 。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数 ， 那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数 。
2022年Python技术类面试题总结（面试题 答案解析） 这是一位有着五年 Python 经验的好友最近对 Python 岗位面试后的一篇经验总结，从 Python 就业方向到 Python 面试题 。
Python 就业方向 ：
下面是 Python 面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司 Python 常问面试题 。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作 。
这些面试题分为 Python 基础和 Python高级 ， 内容包含： 基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及 Python 函数 等知识点 。
（一） Python 基础语法
（二） 文件操作
（三） 模块与包
（四） 数据类型
（五）企业面试题
（一） 元类
（二）内存管理与垃圾回收机制
（三）函数
（四） 面向对象
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Python面试基础题十大陷阱，你中招了吗我们在会碰到各种各样的面试，有的甚至是HR专门为你设置的障碍 ， 在python面试中也是，无论你是应聘Python web开发，爬虫工程师，或是数据分析，还是自动化运维，这些python面试基础题十大陷阱也许你会遇到，今天的python培训总结出来给你以防万一：
问题1：请问如何修改以下Python代码 ， 使得下面的代码调用类A的show方法?
class A(object)
def show(self):
print 'derived show'
class B(A)
def show(self):
print 'derived show'
obj=B()
obj.show()
答：这道题的考点是类继承，只要通过__class__ 方法指定类对象就可以了 。补充的代码如下：
obj._class_=A
obj.show()
问题2：请问如何修改以下Python代码，使得代码能够运行?
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答：此题考察得是方法对象，为了能让对象实例能被直接调用，需要实现 __call__ 方法，补充代码如下：
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
def_call_(self,num):
print'call:',num self._a
问题3：下面这段代码的输出是什么?
class B(object):
def fn(self):
print"B fn"
def_init_(self):
print"B INIT"
class A(object):
def fn(self):
print"A fn"
def_new_(cls,a):
print"NEW",a
if a10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print "INIT",a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答：
NEW 5
B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此题考察的是new和init的用法，使用 __new__ 方法，可以决定返回那个对象，也就是创建对象之前调用的，这个常见于于设计模式的单例、工厂模式 。__init__ 是创建对象是调用的 。
问题4：下面这段代码输出什么?
1s=[1,2,3,4]
list1 =[i for i in ls if i2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 12
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ' item'str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in 'hello world' if x not in 'low level'}
print set1
答:
[3,4]
[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:'item4',4:'item16’,6:'item36"}set(["h",'r','d"])
此题考察的是列表和字典的生成 。
问题5：下面这段代码输出什么?
num= 9
def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:
9
9
此题考察全局变量和局部变量 。num 不是个全局变量，所以每个函数都得到了自己的 num 拷贝，如果你想修改 num，则必须用 global 关键字声明 。比如下面这样
num=9
def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
问题6：如何使用一行代码交换两个变量值?
a=8
b=9
答：
(a,b)=(b,a)
问题7：如何添加代码 ， 使得没有定义的方法都调用mydefault方法?
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答：
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此题的考的是Python的默认方法 ， 只有当没有定义的方法调用时，才会调用方法 __getattr__ 。当 fn1 方法传入参数时，我们可以给 mydefault 方法增加一个 *args 不定参数来兼容 。
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self,*args):
print'default:' str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print"other fn:",name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello')
a1.fn3(10)
问题8：一个包里有三个模块，mod1.py , mod2.py , mod3.py，但使用 from demopack import * 导入模块时 ， 如何保证只有 mod1 、 mod3 被导入了 。
答:在包中增加 __init__.py 文件，并在文件中增加：
_all_=['mod1','mod3']
问题9：写一个函数，接收整数参数 n ， 返回一个函数，函数返回n和参数的积 。
答:
def mulby(num):
def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
问题10：请问下面的代码有什么隐患?(Python2中)
def strtest1(num):
str='first'
for i in range(num):
str ="X"
return str
答：由于变量str是个不可变对象，每次迭代，python都会生成新的str对象来存储新的字符串 ， num越大，创建的str对象越多，内存消耗越大 。
Python后端开发工程师面试 第一步：自python函数面试我介绍
第二步：公司介绍
第三步：技术基础
第四步：项目介绍
第五步：待遇
自我介绍python函数面试 ， 简单直接，姓名，籍贯，大学，工作经历
示例如下：
你好，面试官，我叫XX，来自XX，本科毕业于XX，主修XX专业，有X年工作经验，在上一家公司担任python后端开发工程师的职位 。
公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个
主要是根据你简历中填写的技术，根据我的简历中所写的 ， 总结几点如下：
字典的查询流程：
不可变对象可哈希 ， str ， fronzenset，tuple ，自己实现的类 ， 要重载 __hash__ 方法 。
dict内存花销大，但是查询速度快，自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的 。
dict的存储顺序和元素添加顺序有关 ， 添加顺序可能改变已有数据的顺序 。
集合：是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合 。
set和dict类似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用 。由于散列表的特性 ， set的元素不能重复，且无序 。内部由哈希实现，查找的时间复杂度为O(1)，所以性能很高，实现python函数面试了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找 。set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的 。
（1）浅拷贝
定义：浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝，这两个变量指向同一个内存地址的变量值 。
浅拷贝的特点：
（2）深拷贝：
定义：一个变量对另外一个变量的值拷贝 。
深拷贝的特点：
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾 。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题 ， 通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率 。
GIL全称Global Interpreter Lock，中文解释为全局解释器锁 。它并不是Python的特性，而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念，GIL本质上就是一把互斥锁 ， 将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改 ， 从而保证数据的安全性 。
GIL保护的是解释器级别的数据，但是用户自己的数据需要自己加锁处理 。
既然有了GIL的存在，一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行，无法利用cpu的多核机制，导致多线程用于I/O密集型 ， 多进程用于计算密集型，如金融分析等 。
死锁：两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的互相等待现象 ， 若无外力的作用，都将一直处于阻塞状态，这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁 。
解决方法，使用递归锁（RLock）
这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量，counter记录着acquire的次数 ， 从而使得资源可以被多次require 。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源 。上面的例子如果使用RLock代替Lock ， 则不会发生死锁
可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道 。
那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.
UDP不存在粘包问题 ， 是由于UDP发送的时候，没有经过Negal算法优化，不会将多个小包合并一次发送出去 。另外 ， 在UDP协议的接收端，采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包，这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包 。也就是说 ， 发送端send了几次，接收端必须recv几次（无论recv时指定了多大的缓冲区） 。
存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例**
python函数面试的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python函数面试的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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