python面试

python面试

1. 先做自我介绍
2. 做Python几年了?为什么选择Python?
3. 学历?大学什么专业?
4. 除了Python以外对其他语言有没有了解?
5. 你对Python这门语言的看法?
6. 在学习Python过程中有没有令你影响深刻的事情?

7. Python基础部分
1. 字符串、字典、元组、列表常用方法?
2. pep8规范?
3. 函数闭包的理解?
4. Python函数的作用域?
5. 函数传入参数时要注意什么?如: func(arg,names=[]):…
6. 什么是装饰器?应用场景?
7. 生成器、迭代器和可迭代对象区别和应用?
8. 请一行写出 9*9 乘法表
9. 深浅拷贝?
10. 线程、进程和协成?应用?
11. IO多路复用?
12. with 上下文机制原理?
13. Python内存管理?

8. 面向对象部分
1. 三大特性以及解释?
2. 面向对象继承时要注意什么?深度优先和广度优先是什么?
3. 面向对象中的一些特殊方法都记得那些?如,__call__…
4. 如何理解元类
5. __new__和 __init__ 方法?
6. 单例模式 -----------
7. staticmethod、classmethod,property
8. 经典类和新式类

9. 数据库部分?
1. 数据库引擎?
2. 数据库锁?
3. 设计数据库:会议室预定
4. 设计数据库:员工、部门、角色;
1. 查询 “IT”部门所有人
2. 查询 每个部门 的员工数量?
3. 查询 每个部门 年龄不等于 18的人
4. 查询部门人数不满 5 的部门?
5. 数据库优化方案?
6. 数据库索引以及注意点?
7. 什么情况下建索引?
8. 数据库索引种类?
9. delete和truncate区别?
10. 数据库中出现乱码?如何解决?
11. 执行计划和慢日志?
12. 数据库读写分离?
13. 用过什么ORM框架?
14. ORM缺点和优点?

10. 前端部分
1. 前端是自己写?还是有前端开发?
2. 了解的前端框架?
3. js的面向对象有没有了解?
4. js作用域?
5. js中的this要注意什么?
6. 跨域是什么?解决方案?

11. Web框架部分
1. Http协议
2. 列举Http请求方法?
3. 列举Http常用请求头?
4. 列举Http状态码?
5. Django请求生命周期?
6. 什么是wsgi?

12 Django

1. Django信号作用?应用?
2. 有没有用过单元测试?
3. Django 中间件作用?应用?
4. Django处理并发?
5. FBV和CBV
6. cookie和session区别以及实现原理?
7. 你怎么理解ORM ORM相关操作
- 操作数据库简单
- 创建数据库 和修改数据库简单
- 速度 比 原生SQL慢 对象和类需要转换成SQL运行
1. selected_related和prefetch_related是什么?
2. Q和F
3. queryset的常用方法
4. 用户、部门、角色:
1. 查询年龄大于18的人
2. 查询年龄不等于18的人
3. 查询 IT部 和 运维部的所有人?
4. 查询 IT部 或 运维部的所有人?
5. 查询角色是 “管理员” 的所有人?
6. values/values_list

13. Rest Framework
1. 什么是rest api?
2. restful framework框架:认证、权限和访问频率
3. 如果控制版本?

14. 项目部分
1. 项目开发周期?
2. 项目组人数?
3. 如何部署?

14. Git
15. WebSocket
16. 其他

17. 消息队列

爬虫

1. 你接触过爬虫吗 使用过哪些爬虫框架?
2. 你爬过些哪些内容 爬过哪些app

其实人跟树一样,越是向往高处的阳光,它的根就越要伸向黑暗的地底。
 
转载至:http://www.cnblogs.com/derek1184405959/p/8136561.html

转载于:https://www.cnblogs.com/LouisZJ/p/8716193.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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