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python3面试题20个(python web篇) WSGI:web服务器网关接口,是一套协议。用于接收用户请求并将请求进行初次封装,然后将请求交给web框架。实现wsgi协议的模块:wsgiref,本质上就是编写一socket服务端,用于接收用户请求(django)werkzeug,本质上就是编写一个socket服务端,用于接收用户请求(flask)uwsgi:与WSGI一样是一种通信协议,它是uWSGI服务器的独占协议,用于定义传输信息的类型。uWSGI:是一个web服务器,实现了WSGI的协议,uWSGI协议,http协议。 阅读详情

文末

逆水行舟不进则退,所以大家要有危机意识。

同样是干到35岁,普通人写业务代码划水,榜样们深度学习拓宽视野晋升管理。

这也是为什么大家都说35岁是程序员的门槛,很多人迈不过去,其实各行各业都是这样都会有个坎,公司永远都缺的高级人才,只用这样才能在大风大浪过后,依然闪耀不被公司淘汰不被社会淘汰。

为了帮助大家更好温习重点知识、更高效的准备面试,特别整理了《前端工程师核心知识笔记》电子稿文件。

内容包括html,css,JavaScript,ES6,计算机网络,浏览器,工程化,模块化,Node.js,框架,数据结构,性能优化,项目等等。

269页《前端大厂面试宝典》

包含了腾讯、字节跳动、小米、阿里、滴滴、美团、58、拼多多、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目,涵盖了初中级前端技术点。

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前端面试题汇总


list1 = ['b','c','c','a','f','r','y','e','e']
list2 = ['t','y','x','y','z','e','f']
def merge\_list(\*args):
    s = set()
    for i in args:
        s = s.union(i)
    print(s)
    return s

merge_list(list1,list2)

11、如何查询和替换一个文本中的字符串?


tempstr = "hello python,you,me,world"
print(tempstr.replace("hello","python"))

#还可以使用正则,有个sub()
tempstr = "hello python,you,me,world"
import re
rex = r'(hello|Use)'
print(re.sub(rex,"HELLO",tempstr))

12、Python中的列表和元组有什么区别?
list 是可变的对象,元组 tuple 是不可变的对象。也就是说列表中的元素可以进行任意修改,而元组中的元素无法修改。
12、Python数组和列表有什么区别?
Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是,数组只能包含单个数据类型元素,而列表可以包含任何数据类型元素。
13、Python中append和extend的区别?
append() 向列表尾部追加一个新元素,列表只占一个索引位,在原有列表上增加

extend() 向列表尾部追加一个列表,将列表中的每个元素都追加进来,在原有列表上增加
14、Python中==和is的区别
is用于判断两个变量引用对象是否为同一个,==用于判断引用变量的值是否相等。
15、区分下break,continue和pass?
break:跳出循环,不执行下一个循环。同时break后面的代码也不会执行。

pass:pass后面的代码还是会继续执行,也就是当前的循环还在继续。

continue:continue后面的代码不会执行,而是直接进入下一个循环。
16、Python中的局部变量和全局变量是什么?
全局变量:在函数外或全局空间中声明的变量称为全局变量。这些变量可以由程序中的任何函数访问。

局部变量:在函数内声明的任何变量都称为局部变量。此变量存在于局部空间中,而不是全局空间中。
17、python中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。

18、python装饰器是什么?
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。
它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。
19、说一下python迭代器和生成器?
介绍python生成器需要先介绍可迭代对象和迭代器。

可迭代对象(Iterable Object),简单的来理解就是可以使用 for 来循环遍历的对象。比如常见的 list、set和dict。

可迭代对象具有__iter__ 方法,用于返回一个迭代器,或者定义了 getitem 方法,可以按 index 索引的对象(并且能够在没有值时抛出一个 IndexError 异常),因此,可迭代对象就是能够通过它得到一个迭代器的对象。所以,可迭代对象都可以通过调用内建的 iter() 方法返回一个迭代器。

生成器其实是一种特殊的迭代器,不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了,只需要一个yiled关键字。

20、函数__new__和__init__的区别是什么?
实际开发中__new__函数很少用到,关于__new__函数,你需要知道:
new__是静态函数,而__init__是一个实例函数.
new__函数会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回.
只有在__new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用.
当创建一个新实例时调用__new
,初始化一个实例时用__init
.
另外,metaclass__是创建类时起作用.所以我们可以分别使用__metaclass、__new__和__init__分别在类创建、实例创建和实例初始化的时候实现一些定制的特殊操作.
21、Python的主要功能是什么?
Python是一种解释型语言。与C语言等语言不同,Python不需要在运行之前进行编译。

Python是动态语言,当您声明变量或类似变量时,您不需要声明变量的类型。

Python适合面向对象的编程,因为它允许类的定义以及组合和继承。Python没有访问说明(如C ++的public,private)。

在Python中,函数是第一类对象。它们可以分配给变量。类也是第一类对象

编写Python代码很快,但运行比较慢。Python允许基于C的扩展,例如numpy函数库。

Python可用于许多领域。Web应用程序开发,自动化,数学建模,大数据应用程序等等。它也经常被用作“胶水”代码。
22、如何在Python中管理内存?
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。
23、什么是python模块?Python中有哪些常用的内置模块?
Python模块是包含Python代码的.py文件。此代码可以是函数类或变量。一些常用的内置模块包括:sys、math、random、data time、JSON。
24、python是否区分大小写?
是。Python是一种区分大小写的语言。
25、什么是Python中的类型转换?
类型转换是指将一种数据类型转换为另一种数据类型。

int()  - 将任何数据类型转换为整数类型

float()  - 将任何数据类型转换为float类型

ord()  - 将字符转换为整数

hex() - 将整数转换为十六进制

oct()  - 将整数转换为八进制

tuple() - 此函数用于转换为元组。

set() - 此函数在转换为set后返回类型。

list() - 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。

dict() - 此函数用于将顺序元组(键,值)转换为字典。

str() - 用于将整数转换为字符串。

complex(real,imag)  - 此函数将实数转换为复数(实数,图像)数。
26、python中是否需要缩进?
缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。循环,类,函数等中的所有代码都在缩进块中指定。通常使用四个空格字符来完成。如果您的代码没有必要缩进,它将无法准确执行并且也会抛出错误。

27、Python中的函数是什么?
函数是一个代码块,只有在被调用时才会执行。要在Python中定义函数,需要使用def关键字。
28、什么是__init__?
__init__是Python中的方法或者结构。在创建类的新对象/实例时,将自动调用此方法来分配内存。所有类都有__init__方法。
29、什么是lambda函数?
lambda函数也叫匿名函数,该函数可以包含任意数量的参数,但只能有一个执行操作的语句。

最后

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AI Agent Harness Engineering 监控与日志系统搭建 在生成式AI(Generative AI)与大语言模型(LLM)普及的今天,AI Agent(自主智能代理)已经成为了继「LLM API调用」「单轮/多轮对话」之后的第三代AI应用范式——Agent能够自主感知环境、制定多步决策、调用外部工具(Web搜索、数据库、RAG检索、企业系统API等)、执行复杂任务并优化自身策略。然而,随着Agent应用从Demo原型快速落地到企业生产环境,一系列与工程化落地强绑定的可观测性(Observability)问题正在成为Agent项目成功上线、稳定运行的最大瓶颈。 阅读详情

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