Python面试题问题答案及分析

本文的主要内容是向大家分享5个Python面试中的T题目,同时给出了答案并对其进行分析,具体如下。

问题一:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释。

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class Parent(object):

 x = 1

class Child1(Parent):

 pass

class Child2(Parent):

 pass

print Parent.x, Child1.x, Child2.x

Child1.x = 2

print Parent.x, Child1.x, Child2.x

Parent.x = 3

print Parent.x, Child1.x, Child2.x

答案

以上代码的输出是:

1

2

3

1 1 1

1 2 1

3 2 3

使你困惑或是惊奇的是关于最后一行的输出是 3 2 3 而不是 3 2 1。为什么改变了 Parent.x 的值还会改变 Child2.x的值,但是同时 Child1.x 值却没有改变?

这个答案的关键是,在 Python 中,类变量在内部是作为字典处理的。如果一个变量的名字没有在当前类的字典中发现,将搜索祖先类(比如父类)直到被引用的变量名被找到(如果这个被引用的变量名既没有在自己所在的类又没有在祖先类中找到,会引发一个 AttributeError 异常 )。

因此,在父类中设置 x = 1 会使得类变量 X 在引用该类和其任何子类中的值为 1。这就是因为第一个 print 语句的输出是1 1 1。

随后,如果任何它的子类重写了该值(例如,我们执行语句 Child1.x = 2),然后,该值仅仅在子类中被改变。这就是为什么第二个 print 语句的输出是 1 2 1。

最后,如果该值在父类中被改变(例如,我们执行语句 Parent.x = 3),这个改变会影响到任何未重写该值的子类当中的值(在这个示例中被影响的子类是 Child2)。这就是为什么第三个 print 输出是 3 2 3。

问题二:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释?

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2

3

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9

10

def div1(x,y):

 print("%s/%s = %s" % (x, y, x/y))

def div2(x,y):

 print("%s//%s = %s" % (x, y, x//y))

div1(5,2)

div1(5.,2)

div2(5,2)

div2(5.,2.)

答案

这个答案实际依赖于你使用的是 Python 2 还是 Python 3。

在 Python 3 中,期望的输出是:

1

2

3

4

5/2 = 2.5

5.0/2 = 2.5

5//2 = 2

5.0//2.0 = 2.0

在 Python 2 中,尽管如此,以上代码的输出将是:

1

2

3

4

5/2 = 2

5.0/2 = 2.5

5//2 = 2

5.0//2.0 = 2.0

默认,如果两个操作数都是整数,Python 2 自动执行整型计算。结果,5/2 值为 2,然而 5./2 值为 ```2.5``。

注意,尽管如此,你可以在 Python 2 中重载这一行为(比如达到你想在 Python 3 中的同样结果),通过添加以下导入:

1

from __future__ import division

也需要注意的是“双划线”(//)操作符将一直执行整除,而不管操作数的类型,这就是为什么 5.0//2.0 值为 2.0。

注: 在 Python 3 中,/ 操作符是做浮点除法,而 // 是做整除(即商没有余数,比如 10 // 3 其结果就为 3,余数会被截除掉,而 (-7) // 3 的结果却是 -3。这个算法与其它很多编程语言不一样,需要注意,它们的整除运算会向0的方向取值。而在 Python 2 中,/ 就是整除,即和 Python 3 中的 // 操作符一样,)

问题三:以下代码将输出什么?

1

2

list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

print list[10:]

答案

以上代码将输出 [],并且不会导致一个 IndexError。

正如人们所期望的,试图访问一个超过列表索引值的成员将导致 IndexError(比如访问以上列表的 list[10])。尽管如此,试图访问一个列表的以超出列表成员数作为开始索引的切片将不会导致 IndexError,并且将仅仅返回一个空列表。

一个讨厌的小问题是它会导致出现 bug ,并且这个问题是难以追踪的,因为它在运行时不会引发错误。

问题四:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释

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2

3

4

def multipliers():

 return [lambda x : i * x for i in range(4)]

print [m(2) for m in multipliers()]

你将如何修改 multipliers 的定义来产生期望的结果

答案

以上代码的输出是 [6, 6, 6, 6] (而不是 [0, 2, 4, 6])。

这个的原因是 Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding,这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找。所以结果是,当任何 multipliers() 返回的函数被调用,在那时,i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找,到那时,无论哪个返回的函数被调用,for 循环都已经完成了,i 最后的值是 3,因此,每个返回的函数 multiplies 的值都是 3。因此一个等于 2 的值被传递进以上代码,它们将返回一个值 6 (比如: 3 x 2)。

(顺便说下,正如在 The Hitchhiker's Guide to Python 中指出的,这里有一点普遍的误解,是关于 lambda 表达式的一些东西。一个 lambda 表达式创建的函数不是特殊的,和使用一个普通的 def 创建的函数展示的表现是一样的。)

这里有两种方法解决这个问题。

最普遍的解决方案是创建一个闭包,通过使用默认参数立即绑定它的参数。例如:

1

2

def multipliers():

 return [lambda x, i=i : i * x for i in range(4)]

另外一个选择是,你可以使用 functools.partial 函数:

1

2

3

4

5

from functools import partial

from operator import mul

def multipliers():

 return [partial(mul, i) for i in range(4)]

问题五:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释?

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def extendList(val, list=[]):

 list.append(val)

 return list

list1 = extendList(10)

list2 = extendList(123,[])

list3 = extendList('a')

print "list1 = %s" % list1

print "list2 = %s" % list2

print "list3 = %s" % list3

你将如何修改 extendList 的定义来产生期望的结果

以上代码的输出为:

1

2

3

list1 = [10, 'a']

list2 = [123]

list3 = [10, 'a']

许多人会错误的认为 list1 应该等于 [10] 以及 list3 应该等于 ['a']。认为 list 的参数会在 extendList 每次被调用的时候会被设置成它的默认值 []。

尽管如此,实际发生的事情是,新的默认列表仅仅只在函数被定义时创建一次。随后当 extendList 没有被指定的列表参数调用的时候,其使用的是同一个列表。这就是为什么当函数被定义的时候,表达式是用默认参数被计算,而不是它被调用的时候。

因此,list1 和 list3 是操作的相同的列表。而 ````list2是操作的它创建的独立的列表(通过传递它自己的空列表作为list``` 参数的值)。

extendList 函数的定义可以做如下修改,但,当没有新的 list 参数被指定的时候,会总是开始一个新列表,这更加可能是一直期望的行为。

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2

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5

def extendList(val, list=None):

 if list is None:

  list = []

 list.append(val)

 return list

使用这个改进的实现,输出将是:

1

2

3

list1 = [10]

list2 = [123]

list3 = ['a']

总结

关于面试,怎么能给面试官一个好的印象?比方说人家考你这段程序输出结果是什么,你不仅能答上来,如果再能指出这段代码在实现功能不变的情况下,有什么可以优化的地方,一定会让考官眼前一亮的吧。不管怎么样,都需要扎实的基础知识。

<think>嗯,用户想要找2025年的Python面试题答案的趋势预测。首先,我得分析一下目前Python的发展方向,以及技术趋势。比如,人工智能和机器学习领域,Python一直很流行,所以这方面的题目可能会更多。然后,数据分析和数据科学也是重点,Pandas、NumPy这些库的题目应该会保持热度。 接下来,考虑新兴技术的影响。比如,Python在Web3和区块链中的应用可能增加,相关面试题可能会涉及智能合约开发,用Web3.py之类的库。还有异步编程,随着高并发需求的增长,asyncio和FastAPI的题目可能会更多。 然后,看看开发范式的变化。微服务和云原生架构越来越普及,Docker、Kubernetes以及AWS相关的集成问题可能会被问到。另外,类型提示和代码质量的重要性提升,mypy和Pydantic的使用可能成为考点。 还有工具链的更新,比如PyScript让Python在浏览器运行,可能会出相关题目。性能优化方面,Cython和Numba的应用也是趋势。 关于问题类型,基础题可能更注重实际应用,比如闭包、装饰器的实际用例。高级题可能涉及系统设计,比如设计一个分布式任务队列。算法方面,除了传统排序,可能会加入机器学习算法实现,如梯度下降。 需要引用站内的资料,比如引用[1]提到的Pandas数据处理,可能预测Pandas高级操作题目会增加。引用[2]中的Python基础题虽然基础但需要全面思考,可能会更深入。引用[3]提到的数学抽象问题,可能在机器学习题目中出现。引用[5]的字符串处理,可能扩展到更复杂的数据清洗场景。 还要注意用户可能不仅想知道趋势,还想了解如何准备,比如学习哪些库、掌握什么项目经验。所以回答里应该包括预测的趋势和对应的学习建议,帮助用户有针对性地准备。</think>### Python 2025面试题趋势预测及核心考点分析 根据当前技术演进和行业需求,2025年Python面试题将聚焦以下方向: #### 一、新兴技术融合方向 1. **AI与机器学习集成** - 核心考点:模型部署工具链(如ONNX Runtime)、PyTorch动态图优化、分布式训练框架(Horovod) - 示例问题: *"如何实现PyTorch模型到TensorRT的量化部署?解释INT8校准过程"* 2. **Web3与区块链开发** - 涉及库:Web3.py、eth-account - 关键能力:智能合约交互、交易签名验证 - 代码考点示例: ```python from web3 import Web3 w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('https://mainnet.infura.io/v3/your-project-id')) balance = w3.eth.get_balance('0x...') ``` #### 二、开发范式演进 3. **异步编程深化** - 重点框架:FastAPI异步路由、Sanic WebSocket - 进阶问题: *"解释asyncio事件循环在uvloop中的优化原理"* 4. **类型系统实践** - 工具链:mypy配置文件、Pydantic模型验证 - 典型题目: *"如何为泛型数据库查询函数添加类型提示?"* #### 三、性能优化领域 5. **高性能计算** - 技术栈:Cython类型内存视图、Numba并行模式 - 代码优化题示例: ```python # 使用Numba加速数值计算 @numba.jit(nopython=True, parallel=True) def monte_carlo_pi(n_samples): # 并行计算实现 ... ``` #### 四、数据处理进阶 6. **大数据处理** - 重点库:Polars表达式引擎、Dask分布式DataFrame - 面试题方向: *"比较Pandas与Polars在join操作时的内存管理差异"[^1]* #### 五、系统设计能力 7. **分布式系统设计** - 典型问题: *"设计支持百万QPS的异步任务队列,说明选型依据和容错机制"* 8. **安全工程实践** - 考点:依赖漏洞扫描(如Safety)、AST静态分析 - 相关问题: *"如何通过AST检测SQL注入风险点?"* ### 2025面试准备建议 1. **项目经验重点** - 需准备3个技术栈差异化的项目,例如: - 实时数据处理管道(Kafka+FastAPI) - 边缘计算部署方案(ONNX+TorchScript) 2. **算法考察趋势** - 传统算法:空间复杂度优化(如原地归并排序) - 机器学习算法:手写简单神经网络前向传播 3. **开发工具链** - 必备技能:Poetry依赖管理、pre-commit钩子配置 - 典型问题: *"如何通过GitHub Actions实现自动化代码质量检查?"* ### 预测面试题示例 1. 解释Python GIL对异步IO和协程的影响机制 2. 设计支持动态扩容的WebSocket消息广播系统 3. 使用类型提示实现泛型装饰器模板 4. 优化Pandas内存占用的十种方法 5. 解释ASGI协议在Uvicorn中的实现原理 [^1]: 参考Pandas高级数据处理技术演进趋势 [^2]: 基础题型向深度实践场景延伸的特点 [^5]: 数据处理操作将更加注重性能优化
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