some interview question

  1. 合并字典：请合并下面两个字典 a = {"A"：1,"B"：2},b = {"C"：3,"D"：4}

    dict1 = {"A": 1, "B": 2}
dict2 = {"C": 3, "D": 4}

# 方式一  **表示打散
print({**dict1, **dict2})  # *   ** 都表示打散可迭代对象

# 方式二 update方法
dict1.update(dict2)   # 合并字典

  2. 元组操作：如何把元组 ("a","b") 和元组 (1,2)，变为字典 {"a"：1,"b"：2}

    # zip的使用
a = ("a", "b")
b = (1, 2)
print(dict(zip(a, b)))

  3. 交换字典的键和值

    dict1 = {"A": 1, "B": 2}
res = {k: v for v, k in dict1.items()}
print(res)

  4. 我们知道对于列表可以使用切片操作进行部分元素的选择，那么如何对生成器类型的对象实现相同的功能呢？

  5. Python交换两个变量的值

    a,b=b,a

    这个不是元组解包，在栈的顶端做两个值的交换。

  6. read()/readline()/readlines()

    with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    print(text)

    with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    try:
        line = f.readline()
        if line:
            print(line)
    except:
        pass

    with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    try:
        lines = f.readlines()  # 全部加载到内存
        for line in lines:
            print(line)
    except:
        pass

  7. json序列化，可以支持的数据类型是str/int/tuple/dict/bool/None,而datetime不支持json序列化。

  8. json序列化遇到中文会转换成Unicode，想要保留中文怎么办？

    import json

a = json.dumps({"name": "张三"})
print(a)
"""
{"name": "u5f20u4e09"}
"""

    import json

a = json.dumps({"name": "张三"}, ensure_ascii=False)
print(a)
"""
{"name": "张三"}
"""

  9. AB两个文件里面都是字母，读出来排序好后，写在C文件里面

    with open('test1.txt', 'r') as f1:
    line1 = f1.readline()
with open('test2.txt', 'r') as f2:
    line2 = f2.readline()
line = line1 + line2
line = sorted(line)
print(line)
with open("test3.txt", "a+") as f:
    f.write("".join(line))

  10. 求在当前时间的基础上加N天后的日期

    import datetime
def datetime_operate(num:int):
    now = datetime.datetime.now()
    _new_date=now+datetime.timedelta(days=num)
    # 再将这个数字转换为标准的时间
    new_date = _new_date.strftime("%Y%m%d")
    return new_date
if __name__=="__main__":
    res = datetime_operate(10)
    print(res)

  11. 下面代码会存在什么问题

    def strappend(num)：
    str='first'
    for i in range(num)：
        str+=str(i)
    return str

    问题如下：

    1. str是内置函数，不应该作为变量名。
    2. str是不可变对象，每次迭代都会占用新的空间，num越大，浪费的空间就越大，是yield改成生成器即可。
    3. 从函数命名规范来讲，函数名改用分隔符比较好。
    def str_append(num):
    s = 'first'
    for i in range(num):
        s += str(i)
        yield s

if __name__ == '__main__':
    for i in str_append(3):
        print(i)

  12. with语句的作用，写一段代码？

    with语句，即上下文管理协议，这里面包含__enter__和__exit__两个方法。with语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的清理操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中的锁自动获取和释放。

    class Test:
    def __enter__(self):
        print('__enter__() is called!')
        return self
    def dosomething(self):
        print('do something!')
    def __exit__(self,*args,**kwargs):
        print('__exit__() is called!')
with Test() as sample:
    sample.dosomething()

  13. 统计文件中大写字母的数量

    with open('A.txt') as f:
    count=0
    for word in f.read():
        if word.isupper():
            count+=1
    print(count)

  14. Redis基本类型

    • string
    • hash
    • list
    • set
    • zset(sorted set：有序集合)

  15. Python 连接MySQL/MongoDB/Redis

  16. 数据库三范式

  17. 分布式锁

  18. Redis事务

  19. 装饰器有什么作用？举例说明？

装饰器就是一个函数，在不改变任何代码变动的前提下给一个函数增加额外功能，起到装饰效果。

应用场景：

  • 插入日志

  • 性能测试

  • 事务处理

  • 缓存

  • 权限校验

    from functools import wraps
def log(label):
    def decorate(func):
        @wraps(func)
        def _wrap(*args,**kwargs):
            try:
                func(*args,**kwargs)
                print("name",func.__name__)
            except Exception as e:
                print(e.args)
            return _wrap
        return decorate
@log("info")
def foo(a,b,c):
    print(a+b+c)
    print("in foo")
    
if __name__=="__main__":
    foo(1,2,3)
 # mark一下，这个还需要认真琢磨琢磨。

  1. Python垃圾回收机制

    对于Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的，这也是我们称Python语言为动态类型的原因。

    垃圾回收机制：

    • 应用计数机制
    • 标记-清除
    • 分代回收

  2. 魔法函数__call__怎么使用？

    class Bar:
	def __call__(self,*args,**kwargs):
		print("in call")
		
if __name__=="__main__":
	b=Bar()
	b()

  3. 判断一个对象是函数还是方法？

    from types import MethodType, FunctionType


class Bar:
    def foo(self):
        pass


def foo1():
    pass


print("foo是函数", isinstance(Bar().foo, FunctionType))
print("foo是方法", isinstance(Bar().foo, MethodType))

  4. python的传参是传值还是传址？

    Python中传参既不是传值也不是传地址，传的是对象的应用。

  5. Python中的元类(metaclass)使用举例。

  6. 什么是猴子补丁？

  7. 内存管理

  8. 正则表达式

  9. enumerate

    enumerate可以在迭代一个对象的时候，同时获取当前对象的索引和值

    from string import ascii_lowercase
from string import ascii_uppercase
s = ascii_uppercase
for index, value in enumerate(s):
    print(index, value)

  10. 列举五个标准模块

    • pathlib 路径操作模块
    • urllib 网络请求模块
    • asyncio Python异步库
    • re 正则表达式模块
    • itertools 操作生成器的一些模块

  11. Python异常处理

    try:
    1 / 0
except Exception as e:
    print(e)
'''
division by zero
'''

  12. python中递归的最大次数

    答：最大次数默认为1000，一般电脑只能达到998。

    import sys
sys.setrecursionlimit(1500)
# 这个只是修改的Python解释器允许的最大递归次数，此外限制还和OS有关。

  13. 面向对象的mro

    调用类对象的mro()方法获取其继承关系。

  14. 断言：

    Python中是断言语句实现此功能的，一般表达式为true的情况下，程序才能通过。

    # assert() 断言成功，程序继续执行，断言失败，程序报错。
# 断言能够帮助别人活着未来的你理解代码
# 找出程序中逻辑不对的地方
# 一方面，断言会提醒你某个对象应该处于何种状态
# 另一方面 ，如果某个时候断言为假，会抛出异常
def foo(a):
    assert a==2,Exception('不等于2')
    print('ok',a)
if __name__=='__main__':
    foo(1)

  15. lambda表达式是一个匿名函数，在函数编程中经常作为参数使用。

  16. 列举5个Python中的异常类型以及其含义

    • AttributeError 对象没有这个属性
    • NotImplementedError 尚未实现的方法
    • StopIteration 迭代器没有更多的值
    • TypeError 对类型无效的操作
    • IndentationError 缩进错误

  17. 列举sort和sorted的区别：

    相同之处 sort 和 sorted 都可以对列表元素排序，sort() 与 sorted() 的不同在于，sort 是在原位重新排列列表，而 sorted() 是产生一个新的列表。 sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。

  18. 进制问题

    print(int(0b1010))
print(bin(0xf))
print(oct(8))
print(hex(16))
'''
10
0b1111
0o10
0x10
'''

算法和数据结构：

  1. 用Python实现一个二分查找的函数

    def binary_search(arr, num):
    n = len(arr)
    left = 0
    right = n - 1  # 最右边的index
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if num == arr[mid]:
            return "index:" + str(mid)
        elif num < arr[mid]:
            right = mid - 1  # 比中间的小
        else:
            left = mid + 1  # 比中间的大
    return False  # 从这个循环里面跳出来说明木有找到，返回False


if __name__ == "__main__":
    lst = [1, 3, 4, 5, 7, 100]
    res = binary_search(lst, 7)
    print(res)
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