2024年最新Python系统工程师面试题，5 年 Python 的我，总结了这 90 条写 Python 程序的建议(3)，头条测试开发社招面试题

收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来

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正文

建议16：分清==和is的适用场景，特别是在比较字符串等不可变类型变量时（详见评论）

建议17：尽量使用Unicode。在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了

建议18：构建合理的包层次来管理Module

3. 基础用法

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建议19：有节制的使用from…import语句，防止污染命名空间

建议20：优先使用absolute import来导入模块（Python3中已经移除了relative import）

建议21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前边的加号仅表示正，不表示操作

建议22：习惯使用with自动关闭资源，特别是在文件读写中

建议23：使用else子句简化循环（异常处理）

建议24：遵循异常处理的几点基本原则

（1）注意异常的粒度，try块中尽量少写代码

（2）谨慎使用单独的except语句，或except Exception语句，而是定位到具体异常

（3）注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常

（4）使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范

建议25：避免finally中可能发生的陷阱

建议26：深入理解None，正确判断对象是否为空。

建议27：连接字符串应优先使用join函数，而不是+操作

建议28：格式化字符串时尽量使用.format函数，而不是%形式

建议29：区别对待可变对象和不可变对象，特别是作为函数参数时

建议30：[], {}和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰，同时效率更高

建议31：函数传参数，既不是传值也不是传引用，而是传对象或者说对象的引用

建议32：警惕默认参数潜在的问题，特别是当默认参数为可变对象时

建议33：函数中慎用变长参数 args和 kargs

（1）这种使用太灵活，从而使得函数签名不够清晰，可读性较差

（2）如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义，那么一般该函数可以重构

建议34：深入理解str()和repr()的区别

（1）两者之间的目标不同：str主要面向客户，其目的是可读性，返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式；而repr是面向Python解释器或者说Python开发人员，其目的是准确性，其返回值表示Python解释器内部的定义

（2）在解释器中直接输入变量，默认调用repr函数，而print(var)默认调用str函数

（3）repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象

（4）两者分别调用对象的内建函数 str ()和 repr ()

建议35：分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景

4. 库的使用

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建议36：掌握字符串的基本用法

建议37：按需选择sort()和sorted()函数

sort()是列表在就地进行排序，所以不能排序元组等不可变类型。

sorted()可以排序任意的可迭代类型，同时不改变原变量本身。

建议38：使用copy模块深拷贝对象，区分浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）

建议39：使用Counter进行计数统计，Counter是字典类的子类，在collections模块中

建议40：深入掌握ConfigParse

建议41：使用argparse模块处理命令行参数

建议42：使用pandas处理大型CSV文件

Python本身提供一个CSV文件处理模块，并提供reader、writer等函数。

Pandas可提供分块、合并处理等，适用于数据量大的情况，且对二维数据操作更方便。

建议43：使用ElementTree解析XML

建议44：理解模块pickle的优劣

优势：接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强

劣势：不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容

建议45：序列化的另一个选择JSON模块：load和dump操作

建议46：使用traceback获取栈信息

建议47：使用logging记录日志信息

建议48：使用threading模块编写多线程程序

建议49：使用Queue模块使多线程编程更安全

5. 设计模式

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建议50：利用模块实现单例模式

建议51：用mixin模式让程序更加灵活

建议52：用发布-订阅模式实现松耦合

建议53：用状态模式美化代码

6. 内部机制

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建议54：理解build-in对象

建议55：init ()不是构造方法，理解 new ()与它之间的区别

建议56：理解变量的查找机制，即作用域

局部作用域

全局作用域

嵌套作用域

内置作用域

建议57：为什么需要self参数

建议58：理解MRO（方法解析顺序）与多继承

建议59：理解描述符机制

建议60：区别 getattr ()与 getattribute ()方法之间的区别

建议61：使用更安全的property

建议62：掌握元类metaclass

建议63：熟悉Python对象协议

建议64：利用操作符重载实现中缀语法

建议65：熟悉Python的迭代器协议

建议66：熟悉Python的生成器

建议67：基于生成器的协程和greenlet，理解协程、多线程、多进程之间的区别

建议68：理解GIL的局限性

建议69：对象的管理和垃圾回收

7. 使用工具辅助项目开发

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建议70：从PyPI安装第三方包

建议71：使用pip和yolk安装、管理包

建议72：做paster创建包

建议73：理解单元测试的概念

建议74：为包编写单元测试

最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

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