【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python面试题(2)

本文整理了华为OD面试中的Python技术真题,涵盖了Python执行过程、列表与元组的区别、多线程机制、字符串反转方法、常用框架、内存管理以及闭包等知识点,帮助应聘者更好地准备面试。

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华为OD面试真题题库

专栏:华为OD面试真题题库
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1. python程序的执行过程

Python执行过程概述

Python是一种解释型语言,这意味着Python代码在执行时首先被转换成字节码,然后由Python虚拟机(PVM)解释执行。详细的执行过程可以分为以下几个步骤:

  1. 源代码:编写的Python文件(.py文件)包含了可读的源代码。

  2. 编译:Python解释器首先将源代码编译成字节码。这一过程涉及到语法分析和语义分析,确保代码符合Python的语法规则。字节码是一种低级、与平台无关的代码,保存在.pyc文件中。

  3. 字节码:编译得到的字节码是一种中间表示形式,存储在内存中。字节码的执行比直接解释源代码要快。

  4. Python虚拟机:Python虚拟机(PVM)是Python运行时环境的一部分,负责读取字节码,将其转换成机器码,然后执行。PVM是解释器的核心,它执行存储在.pyc文件中的字节码。

  5. 执行:PVM逐条执行字节码指令,进行函数调用、内存管理等操作。

重要的内部机制

  • 全局解释器锁(GIL):在CPython(Python的默认实现)中,GIL是一个互斥锁,确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上,单个Python进程也不能同时执行多个线程。GIL是Python中多线程编程的一个重要限制。

  • 垃圾回收:Python使用引用计数和垃圾回收机制来管理内存。引用计数是主要的内存管理形式,当对象的引用计数降到0时,对象就会被立即删除。此外,Python还使用了一种名为“标记-清除”的垃圾回收算法来处理循环引用的情况。

2. 列表和元组的区别

列表(List)

列表是Python中使用最频繁的数据结构之一,主要特点和用途包括:

  1. 可变性:列表是可变的,意味着列表创建后,你可以修改其内容,例如添加、删除或更改元素。
  2. 语法:列表用方括号[]表示,元素之间用逗号分隔。
  3. 性能:由于列表的可变性,插入和删除操作可能会比元组慢,特别是当列表很大且在开始或中间位置插入或删除元素时,因为这可能需要移动列表中的其他元素。
  4. 用途:由于其灵活性,列表通常用于存储在程序运行期间可能需要修改的数据集合。

元组(Tuple)

元组是与列表类似的另一种数据结构,但有几个关键的不同点:

  1. 不可变性:元组是不可变的,这意味着一旦元组被创建,你不能更改其内容——不能添加、删除或修改元素。
  2. 语法:元组用圆括号()表示,元素之间用逗号分隔。实际上,圆括号是可选的,重要的是元素后的逗号。
  3. 性能:由于元组的不可变性,它们通常比列表具有更小的存储开销,并且在可以预期的情况下使用元组(如从函数返回多个值)时,它们的处理速度可能更快。
  4. 用途:元组用于存储不需要修改的数据集合。它们经常用于函数返回多个值和存储数据字典的键(因为键需要是不可变的)。

总结

选择列表还是元组,通常取决于是否需要修改数据集合。如果需要一个在整个程序生命周期中都不变的,可以安全地用作映射中键的数据集,那么元组是更好的选择。如果数据集需要动态修改,列表则更加合适。此外,从性能角度考虑,对于固定数据,元组的处理速度和空间效率通常更优。

3. python的多线程机制?和其他语言的多线程区别?

当谈论Python的多线程时,必须提及全局解释器锁(GIL),这是Python(特别是CPython)中实现线程的一个关键概念。

Python的多线程机制

全局解释器锁(GIL)
  • 定义和作用:在CPython(Python的主要实现)中,GIL是一个互斥锁,保证任何时刻只有一个线程在解释器中执行。这意味着即使在多核处理器上,一个Python进程中的多线程也无法实现真正的并行执行。
  • 目的:GIL的主要目的是简化CPython中的内存管理,尤其是垃圾回收,它避免了与并发执行相关的复杂同步和竞争条件问题。
  • 影响:GIL是一个常见的批评点,因为它阻止了多线程的并行计算,这对于CPU密集型任务是一个重大限制。
线程的使用
  • I/O密集型应用:在I/O密集型任务中,如文件读写、网络操作或数据库交互等,Python的多线程可以非常有效,因为线程大部分时间都在等待外部I/O操作完成,GIL在这些时期会被释放,允许其他线程执行。
  • CPU密集型应用:对于CPU密集型任务,多线程因为GIL的存在而不是最佳选择。在这种情况下,通常建议使用多进程(利用Python的multiprocessing
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