Python面试基础知识点解析：从生成器到垃圾回收机制

Python面试基础知识点解析：从生成器到垃圾回收机制

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一、Python生成器(Generator)详解

生成器是Python中一种特殊的迭代器，它允许你在需要时才生成值，而不是一次性生成所有值。这种"惰性求值"的特性使得生成器在处理大数据集时非常高效。

1.1 生成器的基本概念

生成器函数与普通函数类似，但使用yield关键字返回值。当调用生成器函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。每次调用next()方法时，生成器会从上次暂停的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句。

def number_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = number_generator()
print(next(gen))  # 输出: 1
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 3

1.2 生成器的优势

1. 内存效率：生成器一次只产生一个值，不需要存储整个序列
2. 无限序列：可以表示无限的数据流
3. 管道处理：可以将多个生成器连接起来形成处理管道

1.3 生成器表达式

类似于列表推导式，但使用圆括号：

gen_exp = (x**2 for x in range(10))

二、Python类继承与方法解析顺序(MRO)

2.1 方法解析顺序(MRO)

当类存在多重继承时，Python使用C3线性化算法来确定方法查找顺序。可以通过__mro__属性查看：

class A: pass
class B(A): pass
class C(A): pass
class D(B, C): pass

print(D.__mro__)
# 输出: (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

2.2 继承中的常见问题

1. 钻石继承问题：多个父类继承自同一个基类
2. 方法冲突：多个父类有同名方法
3. super()使用：正确使用super()调用父类方法

三、GIL(全局解释器锁)与多线程

3.1 GIL是什么

GIL是CPython解释器中的一种机制，它确保任何时候只有一个线程执行Python字节码。这意味着即使在多核CPU上，Python的多线程也无法真正并行执行CPU密集型任务。

3.2 GIL的影响

1. CPU密集型任务：多线程性能提升有限
2. I/O密集型任务：多线程仍然有效，因为I/O操作会释放GIL
3. 多进程解决方案：使用multiprocessing模块绕过GIL限制

3.3 何时使用多线程

• 处理I/O密集型任务
• 需要响应式的用户界面
• 网络请求处理

四、Python垃圾回收机制

Python使用引用计数为主，分代垃圾回收为辅的内存管理机制。

4.1 引用计数

每个对象都有一个引用计数，当引用计数归零时，对象会被立即回收。

import sys
a = []
print(sys.getrefcount(a))  # 输出引用计数

4.2 分代垃圾回收

Python将对象分为三代(0,1,2)，新创建的对象在0代。垃圾回收主要针对0代对象，存活下来的对象会被提升到下一代。

4.3 循环引用处理

对于循环引用(两个对象互相引用)，引用计数无法处理，这时分代垃圾回收器会介入：

1. 标记阶段：从根对象出发，标记所有可达对象
2. 清除阶段：回收不可达对象

五、Python性能优化技巧

5.1 使用PyPy替代CPython

PyPy使用JIT(即时编译)技术，对某些代码可以显著提升执行速度。

5.2 避免内存泄漏

常见内存泄漏场景：

1. 循环引用中的对象定义了__del__方法
2. 全局变量持有大对象引用
3. 未正确关闭文件、数据库连接等资源

5.3 使用高效的数据结构和算法

• 了解Python内置类型的复杂度
• 选择适当的排序算法(Timsort是Python内置的高效排序算法)

六、Python特色概念

6.1 Duck Typing(鸭子类型)

"如果它走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那么它就是鸭子"。Python不检查对象的类型，而是检查对象是否具有所需的方法或属性。

class Duck:
    def quack(self):
        print("Quack!")

class Person:
    def quack(self):
        print("I'm quacking like a duck!")

def make_it_quack(thing):
    thing.quack()

make_it_quack(Duck())  # 输出: Quack!
make_it_quack(Person())  # 输出: I'm quacking like a duck!

6.2 Timsort排序算法

Python内置的sorted()和list.sort()使用Timsort算法，它是归并排序和插入排序的混合体，具有以下特点：

• 最坏情况O(n log n)时间复杂度
• 稳定排序
• 对部分有序数据表现优异

七、Celery分布式任务队列

Celery是Python的分布式任务队列系统，常用于：

• 异步任务处理
• 定时任务
• 分布式计算

基本组件：

• 任务生产者
• 消息代理(如RabbitMQ, Redis)
• 工作进程
• 结果存储

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

通过掌握这些Python核心概念，开发者可以编写出更高效、更健壮的Python代码，并在面试中展现出扎实的语言基础。

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