【面试】python常见问题总结(八股文)

本文总结了Python面试中常见的22个问题,涵盖了数据类型、对象比较、面向对象、继承、死锁避免、生成器与迭代器、lambda函数、深浅拷贝、垃圾回收机制、代码分析工具等多个核心概念,帮助你更好地准备Python面试。

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1.Python中的不可变数据类型和可变数据类型是什么意思?

可变数据类型:改变值但是内存地址不发生改变,list(列表)、dict(字典)、set(集合,不常用)

不可变数据类型:改变值会导致内存地址发生了改变,数值类型(int、float、bool)、string(字符串)、tuple(元组)题

2.请简述Python中is和==的区别。

Python中的对象包含三个要素:id、type和value。

is比较的是两个对象的id。==比较的是两个对象的value。

3.请简述function(args, **kwargs)中的 args, kwargs分别是什么意思?

万能参数,解决了函数参数不固定的问题

*args:会把位置参数转化为tuple

**kwarg:会把关键字参数转化为dict

4.请简述面向对象中__new__和__init__的区别

  __new__至少要有一个参数cls,代表当前类,此参数在实例化时由Python解释器自动识别。

  __ new__是一个静态方法(创建),而__init__是一个实例方法(初始化)

  __new__方法会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回

  只有在__new__返回一个类的本身的实例时,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数

5.Python子类继承自多个父类时,如多个父类有同名方法,子类将继承自哪个方法?

按照顺序先继承A中的方法

Python语言中子类继承父类的方法是按照继承的父类的先后顺序确定的,例如,子类A继承自父类B、C,且B、C中具有同名方法Test(),那么A中的Test()方法实际上是继承自B中的Test()方法。

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Python数据分析八股文是指在进行数据分析时,遵循一定的步骤和流程来完成任务。以下是一个简化的Python数据分析八股文: 1. 导入所需的库:使用`import`语句导入需要的数据分析库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等。 2. 数据获取:从各种数据源中获取数据,如CSV文件、数据库、API等。可以使用Pandas库的函数来读取和加载数据。 3. 数据清洗和预处理:对数据进行清洗和处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据格式转换等。可以使用Pandas库的函数来进行数据清洗和预处理。 4. 数据探索和分析:对数据进行探索性分析,包括计算统计指标、绘制可视化图表、探索数据的分布和相关性等。可以使用Pandas和Matplotlib库来进行数据探索和分析。 5. 特征工程:根据领域知识和业务需求,对数据进行特征提取、特征选择和特征转换等操作。可以使用Pandas库和Scikit-learn库来进行特征工程。 6. 建立模型:选择合适的机器学习算法或统计模型,并根据需求进行模型训练和调优。可以使用Scikit-learn库中的算法和函数来建立模型。 7. 模型评估和验证:使用评估指标和验证方法对模型进行评估和验证,以确定模型的性能和泛化能力。可以使用Scikit-learn库中的评估函数和验证方法来进行模型评估和验证。 8. 结果可视化和报告:将分析结果以可视化图表或报告的形式呈现,以便更好地展示和传达分析结论。可以使用Matplotlib库和其他可视化工具来进行结果可视化。 需要注意的是,以上只是一个简单的数据分析流程框架,具体的步骤和方法会因任务需求和数据特点而有所变化。在实际应用中,还需要结合具体问题和领域知识来进行数据分析。
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