面试题

1、Python基本语法
1、@staticmethod 和 @classmethod

Python中有三种方法，实例方法、类方法(@classmethod)、静态方法(@staticmethod)。

类方法的第一个参数是cls，表示该类的一个实例，静态方法基本上和一个全局函数相同

class A(object):
def foo(self, x):
print(“executing foo(%s,%s)” % (self, x))
print(‘self:’, self)
@classmethod
def class_foo(cls, x):
print(“executing class_foo(%s,%s)” % (cls, x))
print(‘cls:’, cls)
@staticmethod
def static_foo(x):
print(“executing static_foo(%s)” % x)
a = A()
print(a.foo(1))
print(a.class_foo(1))
print(a.static_foo(1))
2、迭代器和生成器

迭代器：是访问集合元素的一种方式，从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问结束。其优点是不需要事先准备好整个迭代过程中的所有元素，仅在迭代到某个元素时才开始计算该元素。适合遍历比较巨大的集合。iter()：方法返回迭代器本身， next()：方法用于返回容器中下一个元素或数据。

生成器：带有yield的函数不再是一个普通函数，而是一个生成器。当函数被调用时，返回一个生成器对象。不像一般函数在生成值后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行状态。

‘’‘迭代器’’’
print(‘for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):’)
for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):
print(x)

‘’‘生成器’’’
def myyield(n):
while n>0:
print(“开始生成…:”)
yield n
print(“完成一次…:”)
n -= 1
for i in myyield(4):
print(“遍历得到的值:”,i)
3、闭包

闭包可以实现先将一个参数传递给一个函数，而并不立即执行，以达到延迟求值的目的。满足以下三个条件：必须有一个内嵌函数；内嵌函数必须引用外部函数中变量；外部函数返回值必须是内嵌函数。

def delay_fun(x, y):
def caculator():
return x+y
return caculator

print(‘返回一个求和的函数，并不求和’)
msum = delay_fun(3,4)
print(‘调用并求和:’)
print(msum())
4、*args 和 **kwargs

这两个是Python中的可变参数，用于接受参数的传递。args表示任何多个无名参数，它是一个元组，**kwargs表示关键字参数，它是一个字典。同时使用args和kwargs时，必须*args在kwargs之前。

5、鸭子类型：

在鸭子类型中，关注的不是对象的类型本身，而是他是如何使用的。例如，在不使用鸭子类型的语言中，我们可以编写一个函数，它接受一个类型为鸭的对象，并调用它的走和叫方法。在使用鸭子类型的语言中，这样的一个函数可以接受一个任意类型的对象，并调用它的走和叫方法。

class duck():
def walk(self):
print(‘I am duck,I can walk…’)
def swim(self):
print(‘I am duck,I can swim…’)
def call(self):
print(‘I am duck,I can call…’)

duck1=duck()
duck1.walk()
# I am duck,I can walk…
duck1.call() # I am duck,I can call…
6、@property 和 @setter

@property负责把一个方法变成属性调用。在对实例操作时，不暴露接口，而是通过getter和setter方法实现。

class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score

@score.setter
def score(self, value):
    if not isinstance(value, int):
        raise ValueError('score must be an intager')
    if value<0 or value>100:
        raise ValueError('score must between 0~100!')
    self._score = value

s = Student()
s.score = 60
print(s.score)
s.score = 999
print(s.score)
7、多进程和多线程

进程：是资源分配的最小单位，创建和销毁开销较大；

线程：是CPU调度的最小单位，开销小，切换速度快；

操作系统将CPU时间片分配给多个线程，每个线程在指定放到时间片内完成。操作系统不断从一个线程切换到另一个线程执行，宏观上看就好像是多个线程一起执行。

Python中由于全局锁 (GIL) 的存在导致，同一时间只有一个获得GIL的线程在跑，其他线程则处于等待状态，这导致了多线程只是在做分时切换，并不能利用多核。

多线程与多进程的区别：（1）多进程中同一个变量各自有一份拷贝在每个进程中，互不影响；（2）多线程中，所有变量都由所有线程共享，任何一个变量都可被任何一个线程修改。线程之间共享数据的最大危险在于多个线程同时更改一个变量，把内容改乱。

from multiprocessing import Pool #多进程
from multiprocessing.dummpy import Pool #多线程
8、类变量和实例变量

普通的变量（非类的变量），在被赋值后即变量存在。类的变量在class里def外，通过变量名能被赋值，在def里通过类对象可被赋值

class Apple(object):
name = ‘apple’

p1 = Apple()
p2 = Apple()
p1.name = ‘orange’
print(p1.name)
print(p2.name)
9、装饰器

装饰器是一个工厂函数，接受一个函数作为参数，然后返回一个新函数，其闭包中包含被装饰的函数。有了装饰器，可以提取大量函数中与本身功能无关的类似代码 ( 这块在Flask中用于定义路由的@app.route，就是一个很好的例子)，达到代码重用的目的。可应用于插入日志、性能测试、事务处理等方面。

def deco(func):
def warpper(*args, **kwargs):
print(‘start’)
func(*args, **kwargs)
print(‘end’)
return warpper

@deco
def myfunc(parameter):
print(“run with %s” % parameter)

myfunc(“something”)
2、数据库
1、MySQL基本语法

增：创建数据表

USE database
CREATE TABLE example(id INT,
name VARCHAR(20),
sex BOOLEAN);
删：

ALTER TABLE 表名 DROP 属性名; # 删除字段
DROP TABLE 表名; # 删除表
改：

ALTER TABLE 旧表名 RENAME 新表名; # 修改表名
ALTER TABLE 表名 MODIFY 属性名 数据类型; # 修改字段数据类型
查：

SELECT * FROM 表名 WHERE id=1; # 条件查询
SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 BETWEEN 条件一 AND 条件二 # 范围查询
SELECT COUNT(*) FROM 表名; # 查询表共有多少条记录
触发器：是由INSERT、UPDATE和DELETE等事件来触发某种特定操作，满足触发条件时，数据库系统会执行触发器中定义的语句，这样可以保证某些操作之间的一致性。

CREATE TRIGGER 触发器名称 BEFORE|AFTER 触发事件
ON 表名称 FOR EACH ROW
BEGIN
执行语句
END
3、算法
1、快排

算法：先从数列中取出一个数作为基准；然后将比该数大的数放到右边，比该数小的数放到左边；再对左右区间重复上一步骤。

def qsort(seq):
if seq==[]:
return []
else:
pivot=seq[0]
lesser=qsort([x for x in seq[1:] if x<pivot])
greater=qsort([x for x in seq[1:] if x>=pivot])
return lesser+[pivot]+greater

if name==‘main’:
seq=[5,6,78,9,0,-1,2,3,-65,12]
print(qsort(seq))
2、冒泡

算法：每次比较两个相邻的元素，然后进行排列。但是效率非常低。

def bubbleSort(nums):
for i in range(len(nums)-1): # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数
for j in range(len(nums)-i-1): # ｊ为列表下标
if nums[j] > nums[j+1]:
nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
return nums

nums = [5,2,45,6,8,3,1]
print(bubbleSort(nums))
4、网络
1、post 和 get方法区别

GET：浏览器告知服务器，只获取页面上的信息，请求的参数加到url后面；

POST：浏览器告知服务器，想在URL上发布新的信息，并且服务器必须确保数据已经存储且仅存储一次。这是html表单发送数据到服务器的方法。提交的数据放到data或body中，不能放到url中。

2、Cookie 和 Session

Cookie：存储在客户端，用于跟踪会话，保存用户偏好设置和用户名密码等，不安全；

Session：存储在服务器端，用于跟踪会话，安全。

---

1.   Python是如何进行内存管理的？
   

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

一、对象的引用计数机制

python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

2.   什么是lambda函数？它有什么好处?
   

答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数

lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数

lambda [arguments]:expression

a=lambdax,y:x+y

a(3,11)

3.   Python里面如何实现tuple和list的转换？
   

答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型

4.   请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素
   

答：

1,使用set函数，set(list)

2，使用字典函数，

a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]

b={}

b=b.fromkeys(a)

c=list(b.keys())

c

5.   编程用sort进行排序，然后从最后一个元素开始判断
   

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]

a.sort()

last=a[-1]

for i inrange(len(a)-2,-1,-1):

if last==a[i]:

del a[i]

else:last=a[i]

print(a)

6.   Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）
   

答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}

7.   介绍一下except的用法和作用？
   

答：try…except…except…[else…][finally…]

执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行

如果存在finally语句，最后总是会执行。

8.   Python中pass语句的作用是什么？
   

答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass

9.   介绍一下Python下range()函数的用法？
   

答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中

10. 如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？
    答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，

格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量）

import re

p=re.compile(‘blue|white|red’)

print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))

colour socks and colourshoes

print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))

colour socks and redshoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

11. Python里面match()和search()的区别？
    答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。

re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。

print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

None

print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5)

print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

(2, 7)

12. 用Python匹配HTML tag的时候，<.>和<.?>有什么区别？
    答：术语叫贪婪匹配( <.> )和非贪婪匹配(<.?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

13. Python里面如何生成随机数？
    答：random模块

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。

14. 有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？
    答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查

15. 如何在一个function里面设置一个全局的变量？
    答：解决方法是在function的开始插入一个global声明：

def f()

global x

16. 单引号，双引号，三引号的区别
    答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释

如果要表示Let’s go 这个字符串

单引号：s4 = ‘Let\’s go’

双引号：s5 = “Let’s go”

s6 = ‘I realy like“python”!’

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了

17. 如何用Python来发送邮件？
    可以使用smtplib标准库。

以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib

fromaddr =raw_input(“From: “)
toaddrs = raw_input(“To: “).split(‘,’)
print “Enter message, end with ^D:”
msg = ”
while 1:
line = sys.stdin.readline()
if not line:
break
msg = msg + line

发送邮件部分

server = smtplib.SMTP(‘localhost’)
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()

18. Python如何实现单例模式？其他23种设计模式python如何实现？
    Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式：

class Singleton(type):
def init(cls, name, bases, dict):
super(Singleton, cls).init(name, bases, dict)
cls.instance = None

def call(cls, *args,**kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(Singleton, cls).call(*args, **kw)

return cls.instance

class MyClass(object):
metaclass = Singleton

print MyClass()
print MyClass()
2. 使用decorator来实现单例模式
def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance

@singleton
class MyClass:
…

19. 华为一道编程
    有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，无序；
    要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
20. 将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source
21. 拿出最大元素Big，次大的元素Small
22. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min
23. 将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。

Python代码

def mean( sorted_list ):

if not sorted_list:

return (([],[]))

big = sorted_list[-1]

small = sorted_list[-2]

big_list, small_list =mean(sorted_list[:-2])

big_list.append(small)

small_list.append(big)

big_list_sum =sum(big_list)

small_list_sum =sum(small_list)

if big_list_sum >small_list_sum:

return ( (big_list,small_list))

else:

return (( small_list,big_list))

tests = [ [1,2,3,4,5,6,700,800],

[10001,10000,100,90,50,1],

range(1, 11),

[12312, 12311, 232, 210,30, 29, 3, 2, 1, 1]

]

for l in tests:

l.sort()

print

print “Source List:\t”,l

l1,l2 = mean(l)

print “Result List:\t”,l1, l2

print “Distance:\t”,abs(sum(l1)-sum(l2))

print ‘-*’*40

输出结果

Python代码

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800]

Result List: [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700]

Distance: 99

----------------------------------------

Source List: [1, 50, 90, 100, 10000, 10001]

Result List: [50, 90, 10000] [1, 100, 10001]

Distance: 38

----------------------------------------

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Result List: [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9]

Distance: 1

----------------------------------------

Source List: [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312]

Result List: [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312]

Distance: 21

20. python程序中文输出问题怎么解决？
    方法一：
    用encode和decode
    如：
    import os.path
    import xlrd,sys

Filename=’/home/tom/Desktop/1234.xls’
if not os.path.isfile(Filename):
raise NameError,”%s is not a valid filename”%Filename

bk=xlrd.open_workbook(Filename)
shxrange=range(bk.nsheets)
print shxrange

for x in shxrange:
p=bk.sheets()[x].name.encode(‘utf-8′)
print p.decode(‘utf-8′)

方法二：
在文件开头加上
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(‘utf8′)这2行，再试着运行一下

字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode编码（encode）成另一种编码。

decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode(‘gb2312’)，表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。

encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode(‘gb2312’)，表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。

因此，转码的时候一定要先搞明白，字符串str是什么编码，然后decode成unicode，然后再encode成其他编码

代码中字符串的默认编码与代码文件本身的编码一致。

如：s=‘中文’

如果是在utf8的文件中，该字符串就是utf8编码，如果是在gb2312的文件中，则其编码为gb2312。这种情况下，要进行编码转换，都需要先用decode方法将其转换成unicode编码，再使用encode方法将其转换成其他编码。通常，在没有指定特定的编码方式时，都是使用的系统默认编码创建的代码文件。

如果字符串是这样定义：s=u’中文’

则该字符串的编码就被指定为unicode了，即python的内部编码，而与代码文件本身的编码无关。因此，对于这种情况做编码转换，只需要直接使用encode方法将其转换成指定编码即可。

如果一个字符串已经是unicode了，再进行解码则将出错，因此通常要对其编码方式是否为unicode进行判断：

isinstance(s,unicode) #用来判断是否为unicode

用非unicode编码形式的str来encode会报错

如何获得系统的默认编码？

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import sys
print sys.getdefaultencoding()

该段程序在英文WindowsXP上输出为：ascii

21. python代码得到列表list的交集与差集
    交集

b1=[1,2,3]

b2=[2,3,4]

b3 = [val for val in b1if val in b2]
print b3

差集

b1=[1,2,3]
b2=[2,3,4]
b3 = [val for val in b1 if val not in b2]
print b3

差集实例
———-
#/bin/env python

-- coding:utf-8 --

f =open(‘C:\diff_dealer\excel.txt’)
excel = f.readlines()
f.close()

f= open(‘C:\diff_dealer\db.txt’)
db = f.readlines()
diff = [val for val in db if val not in excel]
f.close()

f =open(‘C:\diff_dealer\diff.txt’, ‘w’)
f.writelines(diff)
f.close()

print diff

22. 写一个简单的python socket编程
    python 编写server的步骤：

1第一步是创建socket对象。调用socket构造函数。如：

socket = socket.socket(family, type )

family参数代表地址家族，可为AF_INET或AF_UNIX。AF_INET家族包括Internet地址，AF_UNIX家族用于同一台机器上的进程间通信。

type参数代表套接字类型，可为SOCK_STREAM(流套接字)和SOCK_DGRAM(数据报套接字)。

2.第二步是将socket绑定到指定地址。这是通过socket对象的bind方法来实现的：

socket.bind( address )由AF_INET所创建的套接字，address地址必须是一个双元素元组，格式是(host,port)。host代表主机，port代表端口号。如果端口号正在使用、主机名不正确或端口已被保留，bind方法将引发socket.error异常。

3.第三步是使用socket套接字的listen方法接收连接请求。

socket.listen( backlog )

backlog指定最多允许多少个客户连接到服务器。它的值至少为1。收到连接请求后，这些请求需要排队，如果队列满，就拒绝请求。

4.第四步是服务器套接字通过socket的accept方法等待客户请求一个连接。

connection, address =socket.accept()

调用accept方法时，socket会时入“waiting”状态。客户请求连接时，方法建立连接并返回服务器。accept方法返回一个含有两个元素的元组(connection,address)。第一个元素connection是新的socket对象，服务器必须通过它与客户通信；第二个元素address是客户的Internet地址。

5. 第五步是处理阶段，服务器和客户端通过send和recv方法通信(传输数据)。服务器调用send，并采用字符串形式向客户发送信息。send方法返回已发送的字符个数。服务器使用recv方法从客户接收信息。调用recv 时，服务器必须指定一个整数，它对应于可通过本次方法调用来接收的最大数据量。recv方法在接收数据时会进入“blocked”状态，最后返回一个字符串，用它表示收到的数据。如果发送的数据量超过了recv所允许的，数据会被截短。多余的数据将缓冲于接收端。以后调用recv时，多余的数据会从缓冲区删除(以及自上次调用recv以来，客户可能发送的其它任何数据)。

6. 传输结束，服务器调用socket的close方法关闭连接。

python编写client的步骤：

1. 创建一个socket以连接服务器：socket= socket.socket( family, type )

2.使用socket的connect方法连接服务器。对于AF_INET家族,连接格式如下：

socket.connect((host,port) )

host代表服务器主机名或IP，port代表服务器进程所绑定的端口号。如连接成功，客户就可通过套接字与服务器通信，如果连接失败，会引发socket.error异常。

3. 处理阶段，客户和服务器将通过send方法和recv方法通信。

4. 传输结束，客户通过调用socket的close方法关闭连接。

下面给个简单的例子：

server.py

if name ==‘main’:

import socket

sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)

sock.bind((‘localhost’,8001))

sock.listen(5)

while True:

connection,address =sock.accept()

try:

connection.settimeout(5)

buf =connection.recv(1024)

if buf == ‘1’:

connection.send(‘welcometo server!’)

else:

connection.send(‘pleasego out!’)

except socket.timeout:

print ‘time out’

connection.close()

client.py

python 代码

if name ==‘main’:

import socket

sock =socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

sock.connect((‘localhost’,8001))

import time

time.sleep(2)

sock.send(‘1’)

print sock.recv(1024)

sock.close()

在终端运行server.py，然后运行clien.py，会在终端打印“welcometo server!"。如果更改client.py的sock.

23. Python文件操作的面试题

24. 如何用Python删除一个文件？
    使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);

25. Python如何copy一个文件？

shutil模块有一个copyfile函数可以实现文件拷贝

1：Python如何实现单例模式？

Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式：
1.
class Singleton(type):
def init(cls, name, bases, dict):
super(Singleton, cls).init(name, bases, dict)
cls.instance = None

def call(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(Singleton, cls).call(*args, **kw)

return cls.instance

class MyClass(object):
metaclass = Singleton

print MyClass()
print MyClass()
2. 使用decorator来实现单例模式
def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance

@singleton
class MyClass:
…

2：什么是lambda函数？

Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下：labmda参数：表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：

g = lambda x, y: x*y
g(3,4)
12

g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z
g(1)
1

g(3, 4, 7)
14
也能够直接使用lambda函数，不把它赋值给变量：

(lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)
14
如果你的函数非常简单，只有一个表达式，不包含命令，可以考虑lambda函数。否则，你还是定义函数才对，毕竟函数没有这么多限制。

3：Python是如何进行类型转换的？

Python提供了将变量或值从一种类型转换成另一种类型的内置函数。int函数能够将符合数学格式数字型字符串转换成整数。否则，返回错误信息。

int(”34″)
34

int(”1234ab”) #不能转换成整数
ValueError: invalid literal for int(): 1234ab
函数int也能够把浮点数转换成整数，但浮点数的小数部分被截去。

int(34.1234)
34

int(-2.46)
-2
函数°oat将整数和字符串转换成浮点数：

float(”12″)
12.0

float(”1.111111″)
1.111111
函数str将数字转换成字符：

str(98)
‘98′

str(”76.765″)
‘76.765′
整数1和浮点数1.0在python中是不同的。虽然它们的值相等的，但却属于不同的类型。这两个数在计算机的存储形式也是不一样。

4：Python如何定义一个函数

函数的定义形式如
下：
def (arg1, arg2,… argN):

函数的名字也必须以字母开头，可以包括下划线“ ”,但不能把Python的
关键字定义成函数的名字。函数内的语句数量是任意的，每个语句至少有
一个空格的缩进，以表示此语句属于这个函数的。缩进结束的地方，函数
自然结束。
下面定义了一个两个数相加的函数：

def add(p1, p2):
print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2

add(1, 2)
1 + 2 = 3
函数的目的是把一些复杂的操作隐藏，来简化程序的结构，使其容易
阅读。函数在调用前，必须先定义。也可以在一个函数内部定义函数，内
部函数只有在外部函数调用时才能够被执行。程序调用函数时，转到函数
内部执行函数内部的语句，函数执行完毕后，返回到它离开程序的地方，
执行程序的下一条语句。

5：Python是如何进行内存管理的？

Python的内存管理是由Python得解释器负责的，开发人员可以从内存管理事务中解放出来，致力于应用程序的开发，这样就使得开发的程序错误更少，程序更健壮，开发周期更短

6：如何反序的迭代一个序列？howdo I iterate over a sequence in reverse order

如果是一个list, 最快的解决方案是：

list.reverse()
try:
for x in list:
“do something with x”
finally:
list.reverse()

如果不是list, 最通用但是稍慢的解决方案是：

for i in range(len(sequence)-1, -1, -1):
x = sequence[i]

7：Python里面如何实现tuple和list的转换？

函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变，排序也不变。

例如，tuple([1,2,3])返回(1,2,3),tuple(’abc’)返回(’a’.’b’,’c’).如果参数已经是一个tuple的话，函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象，所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。

函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变，排序也不变。

例如 list([1,2,3])返回(1,2,3),list(’abc’)返回[‘a’, ‘b’, ‘c’]。如果参数是一个list,她会像set[:]一样做一个拷贝

8：Python面试题：请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

可以先把list重新排序，然后从list的最后开始扫描，代码如下：

if List:
List.sort()
last = List[-1]
for i in range(len(List)-2, -1, -1):
if last==List[i]: del List[i]
else: last=List[i]

9：Python文件操作的面试题

1. 如何用Python删除一个文件？
   使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);

2. Python如何copy一个文件？
   shutil模块有一个copyfile函数可以实现文件拷贝

10：Python里面如何生成随机数？

标准库random实现了一个随机数生成器，实例代码如下：

import random

random.random()

它会返回一个随机的0和1之间的浮点数

11：如何用Python来发送邮件？

可以使用smtplib标准库。

以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib

fromaddr = raw_input(”From: “)
toaddrs = raw_input(”To: “).split(’,’)
print “Enter message, end with ^D:”
msg = ”
while 1:
line = sys.stdin.readline()
if not line:
break
msg = msg + line

发送邮件部分

server = smtplib.SMTP(’localhost’)
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()

12：Python里面如何拷贝一个对象？

一般来说可以使用copy.copy()方法或者copy.deepcopy()方法，几乎所有的对象都可以被拷贝

一些对象可以更容易的拷贝，Dictionaries有一个copy方法：

newdict = olddict.copy()

13：有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？

有，PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告

Pylint是另外一个工具可以进行coding standard检查。

14：如何在一个function里面设置一个全局的变量？

解决方法是在function的开始插入一个global声明：

def f()

global x

14：有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，无序；要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。

1. 将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source

2. 拿出最大元素Big，次大的元素Small

3. 在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min

4. 将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。

Python代码

def mean( sorted_list ):

if not sorted_list:

return (([],[]))

big = sorted_list[-1]

small = sorted_list[-2]

big_list, small_list = mean(sorted_list[:-2])

big_list.append(small)

small_list.append(big)

big_list_sum = sum(big_list)

small_list_sum = sum(small_list)

if big_list_sum > small_list_sum:

return ( (big_list, small_list))

else:

return (( small_list, big_list))

tests = [ [1,2,3,4,5,6,700,800],

[10001,10000,100,90,50,1],

range(1, 11),

[12312, 12311, 232, 210, 30, 29, 3, 2, 1, 1]

]

for l in tests:

l.sort()

print

print “Source List:\t”, l

l1,l2 = mean(l)

print “Result List:\t”, l1, l2

print “Distance:\t”, abs(sum(l1)-sum(l2))

print ‘-*’*40

输出结果

Python代码

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800]

Result List: [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700]

Distance: 99

----------------------------------------

Source List: [1, 50, 90, 100, 10000, 10001]

Result List: [50, 90, 10000] [1, 100, 10001]

Distance: 38

----------------------------------------

Source List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Result List: [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9]

Distance: 1

----------------------------------------

Source List: [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312]

Result List: [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312]

Distance: 21

----------------------------------------

15：用Python匹配HTML tag的时候，<.>和<.?>有什么区别？

当重复匹配一个正则表达式时候， 例如<.*>, 当程序执行匹配的时候，会返回最大的匹配值

例如：

import re
s = ‘’
print(re.match(’<.*>’, s).group())

会返回一个匹配而不是

而

import re
s = ‘’
print(re.match(’<.*?>’, s).group())

则会返回

<.>这种匹配称作贪心匹配 <.?>称作非贪心匹配

16：Python里面search()和match()的区别？

match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配， search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none

例如：

print(re.match(’super’, ’superstition’).span())会返回(0,5)
而print(re.match(’super’, ‘insuperable’))则返回None

search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

例如：print(re.search(’super’, ’superstition’).span())返回(0, 5)

print(re.search(’super’, ‘insuperable’).span())返回(2,7)

17：如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

可以使用sub()方法来进行查询和替换，sub方法的格式为：sub(replacement, string[, count=0])

replacement是被替换成的文本

string是需要被替换的文本

count是一个可选参数，指最大被替换的数量

例子：

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’))
print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出：

colour socks and colour shoes
colour socks and red shoes

subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

例如：

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’))
print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出

(’colour socks and colour shoes’, 2)
(’colour socks and red shoes’, 1)

18：介绍一下except的用法和作用？

Python的except用来捕获所有异常， 因为Python里面的每次错误都会抛出 一个异常，所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。

一下是使用except的一个例子：

try:

foo = opne(”file”) #open被错写为opne

except:

sys.exit(”could not open file!”)

因为这个错误是由于open被拼写成opne而造成的，然后被except捕获，所以debug程序的时候很容易不知道出了什么问题

下面这个例子更好点：

try:
foo = opne(”file”) # 这时候except只捕获IOError
except IOError:
sys.exit(”could not open file”)

19：Python中pass语句的作用是什么？

pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作，比如：

while False:

pass

pass通常用来创建一个最简单的类：

class MyEmptyClass:

pass

pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO，提醒实现相应的实现，比如：

def initlog(*args):

pass #please implement this

20：介绍一下Python下range()函数的用法？

如果需要迭代一个数字序列的话，可以使用range()函数，range()函数可以生成等差级数。

如例：

for i in range(5)

print(i)

这段代码将输出0, 1, 2, 3, 4五个数字

range(10)会产生10个值， 也可以让range()从另外一个数字开始，或者定义一个不同的增量，甚至是负数增量

range(5, 10)从5到9的五个数字
range(0, 10, 3) 增量为三， 包括0,3,6,9四个数字
range(-10, -100, -30) 增量为-30， 包括-10, -40, -70
可以一起使用range()和len()来迭代一个索引序列
例如：
a = [‘Nina’, ‘Jim’, ‘Rainman’, ‘Hello’]
for i in range(len(a)):
print(i, a[i])