Python 经典面试题系列（三）

51. 字符串格式化方式

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1. 使用 % 操作符

print("This is for %s" % "Python")
print("This is for %s, and %s" %("Python", "You"))

output

This is for Python
This is for Python, and You

2. str.format

在 Python3 中，引入了这个新的字符串格式化方法。

print("This is my {}".format("chat"))
print("This is {name}, hope you can {do}".format(name="zhouluob", do="like"))

output

This is my chat
This is zhouluob, hope you can like

3. f-strings

在 Python3-6 中，引入了这个新的字符串格式化方法。

name = "luobodazahui"
print(f"hello {name}")

output

hello luobodazahui

一个复杂些的例子：

def mytest(name, age):
    return f"hello {name}, you are {age} years old!"
people = mytest("luobo", 20)
print(people)

output

hello luobo, you are 20 years old!

52. 将"hello world"转换为首字母大写"Hello World"(不使用 title 函数)

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str1 = "hello world"
print(str1.title())
" ".join(list(map(lambda x: x.capitalize(), str1.split(" "))))

output

Hello World
'Hello World'

53. 一行代码转换列表中的整数为字符串

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如：[1, 2, 3] -> ["1", "2", "3"]

list1 = [1, 2, 3]
list(map(lambda x: str(x), list1))

output

['1', '2', '3']

54. 合并两个元组到字典

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如：("zhangfei", "guanyu")，(66, 80) -> {'zhangfei': 66, 'guanyu': 80}

a = ("zhangfei", "guanyu")
b = (66, 80)
dict(zip(a,b))

output

{'zhangfei': 66, 'guanyu': 80}

55. 给出如下代码的输入，并简单解释

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例子1：

a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)
a[3] = 2

output

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-59469d550eb0> in <module>
      1 a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)
----> 2 a[3] = 2
      3 #a

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

例子2：

a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)
a[3][2] = 2
a

output

(1, 2, 3, [4, 5, 2, 7], 8)

从例子1的报错中也可以看出，tuple 是不可变类型，不能改变 tuple 里的元素，例子2中，list 是可变类型，改变其元素是允许的。

56. Python 中的反射

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反射就是通过字符串的形式，导入模块；通过字符串的形式，去模块寻找指定函数，并执行。利用字符串的形式去对象（模块）中操作（查找/获取/删除/添加）成员，一种基于字符串的事件驱动！

简单理解就是用来判断某个字符串是什么，是变量还是方法

class NewClass(object):
     def __init__(self, name, male):
         self.name = name
         self.male = male
     def myname(self):
         print(f'My name is {self.name}')
     def mymale(self):
         print(f'I am a {self.male}')
 people = NewClass('luobo', 'boy')
print(hasattr(people, 'name'))
print(getattr(people, 'name'))
setattr(people, 'male', 'girl')
print(getattr(people, 'male'))

output

True
luobo
girl

getattr,hasattr,setattr,delattr 对模块的修改都在内存中进行，并不会影响文件中真实内容。

57. 实现一个简单的 API

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使用 flask 构造 web 服务器

from flask import Flask, request
 app = Flask(__name__)
 
 @app.route('/', methods=['POST'])
 def simple_api():
     result = request.get_json()
     return result
 
 
if __name__ == "__main__":
    app.run()

58. metaclass 元类

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类与实例：

首先定义类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

类与元类：

先定义元类， 根据 metaclass 创建出类，所以：先定义 metaclass，然后创建类。

class MyMetaclass(type):
    def __new__(cls, class_name, class_parents, class_attr):
        class_attr['print'] = "this is my metaclass's subclass %s" %class_name
        return type.__new__(cls, class_name, class_parents, class_attr)
class MyNewclass(object, metaclass=MyMetaclass):
    pass

myinstance = MyNewclass()
myinstance.print

output

"this is my metaclass's subclass MyNewclass"

59. sort 和 sorted 的区别

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sort() 是可变对象列表（list）的方法，无参数，无返回值，sort() 会改变可变对象.

dict1 = {'test1':1, 'test2':2}
list1 = [2, 1, 3]
print(list1.sort())
list1

output

None
[1, 2, 3]

sorted() 是产生一个新的对象。sorted(L) 返回一个排序后的L，不改变原始的L。sorted() 适用于任何可迭代容器。

dict1 = {'test1':1, 'test2':2}
list1 = [2, 1, 3]
print(sorted(dict1))
print(sorted(list1))

output

['test1', 'test2']
[1, 2, 3]

60. Python 中的 GIL

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GIL 是 Python 的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行 Python 程序的时候会占用 Python 解释器（加了一把锁即 GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。

61. 产生8位随机密码

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import random
"".join(random.choice(string.printable[:-7]) for i in range(8))

output

'd5^NdNJp'

62. 输出原始字符

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print('hello\nworld')
print(b'hello\nworld')
print(r'hello\nworld')

output

hello
world
b'hello\nworld'
hello\nworld

63. 列表内，字典按照 value 大小排序

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list1 = [{'name': 'guanyu', 'age':29},
        {'name': 'zhangfei', 'age': 28},
        {'name': 'liubei', 'age':31}]
sorted(list1, key=lambda x:x['age'])

output

[{'name': 'zhangfei', 'age': 28},
 {'name': 'guanyu', 'age': 29},
 {'name': 'liubei', 'age': 31}]

64. 简述 any() 和 all() 方法

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all 如果存在 0 Null False 返回 False，否则返回 True；any 如果都是 0，None，False，Null 时，返回 True。

print(all([1, 2, 3, 0]))
print(all([1, 2, 3]))
print(any([1, 2, 3, 0]))
print(any([0, None, False]))

output

False
True
True
False

65. 反转整数

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def reverse_int(x):
     if not isinstance(x, int):
         return False
     if -10 < x < 10:
         return x
     tmp = str(x)
     if tmp[0] != '-':
         tmp = tmp[::-1]
        return int(tmp)
    else:
        tmp = tmp[1:][::-1]
        x = int(tmp)
        return -x
reverse_int(-23837)

output

-73832

首先判断是否是整数，再判断是否是一位数字，最后再判断是不是负数

66. 函数式编程

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函数式编程是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。由于 Python 允许使用变量，因此，Python 不是纯函数式编程语言。

函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

函数作为返回值例子：

def sum(*args):
     def inner_sum():
         tmp = 0
        for i in args:
             tmp += i
         return tmp
     return inner_sum
 mysum = sum(2, 4, 6)
 print(type(mysum))
mysum()

output

<class 'function'>
12

67. 简述闭包

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如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。

附上函数作用域图片

闭包特点

1.必须有一个内嵌函数

2.内嵌函数必须引用外部函数中的变量

3.外部函数的返回值必须是内嵌函数

68. 简述装饰器

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装饰器是一种特殊的闭包，就是在闭包的基础上传递了一个函数，然后覆盖原来函数的执行入口，以后调用这个函数的时候，就可以额外实现一些功能了。

一个打印 log 的例子：

import time
 def log(func):
     def inner_log(*args, **kw):
         print("Call: {}".format(func.__name__))
         return func(*args, **kw)
     return inner_log
 
 
 @log
def timer():
    print(time.time())

timer()

output

Call: timer
1560171403.5128365

本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数

69. 协程的优点

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子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制

没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显

不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁

70. 实现一个斐波那契数列

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斐波那契数列:

又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(1)=1，F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）

生成器法：

def fib(n):
     if n == 0:
         return False
     if not isinstance(n, int) or (abs(n) != n): # 判断是正整数
         return False
     a, b = 0, 1
     while n:
         a, b = b, a+b
         n -= 1
        yield a

[i for i in fib(10)]

output

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

递归法：

def fib(n):
     if n == 0:
         return False
     if not isinstance(n, int) or (abs(n) != n):
         return False
     if n <= 1:
         return n
     return fib(n-1)+ fib(n-2)
 
[fib(i) for i in range(1, 11)]

output

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]