Python面試內容

㈠ python 面試高頻問題：cls到底是什麼

上一篇文章介紹了什麼是python 中的self，詳情請參考：

Python面試高頻問題：self到底是什麼

簡單的說self是類（Class）實例化的對象。

面試中還有一個問題經常被提及，那就是——什麼是cls呢？

cls 是類（或子類）本身，取決於調用的是哪個類。

看下面的實例

輸出：

我們也可以通過實例的方法調用class method,例如：

同樣輸出

輸出：

使用cls 作為方法參數時，通常該方法需要由@classmethod 修飾，@classmethod修飾的方法表示的是類方法。這里需要注意cls就是一個標識，你可以把他寫成abc，bcd都是可以的，只是出於習慣寫成了cls。

既然cls是一個類，那麼我們就可以使用他來進行實例化，具體代碼如下:

輸出：

可以看到通過obj1=cls()和obj2=cls()，成功創建了兩個實例，分別是0x000000690A1E0C08和0x000000690A1E0C48，而這兩個實例的類型都是MyClass3'

另外cls 還可以在python類中的方法 __new__里實現，通常定義為：

最後我們可以簡單地總結一下self 和 cls：簡單的說self是類（Class）實例化的對象。

cls 是類（或子類）本身。我們也可以方便地理解self表示實例的，cls則表示類的！

㈡ python面試題總結1-內存管理機制

（1）.引用計數
（2）. 垃圾回收
(3）. 內存池機制

在python中每創建一個對象，對應的會有一個引用計數，當發生賦值操作如a=b，對應的b的引用計數會自動加1，當引用的對象被清除或者函數結束時，引用計數會自動減1。

在python中使用引用計數，標記清楚，分代回收三種方式進行垃圾回收。
其中，引用計數當對象的引用計數歸0時，對象會自動被清除。標記清除機制是首先遍歷所有對象，如果對象可達，就說明有變數引用它，則標記其為可達的。如果不可達，則對其進行清除。分代回收是當對象創建時被標記為第0代，經過一次垃圾回收之後，餘下的對象被標記為第1代，最高為第2代。其原理是，對象的生存期越長，月可能不是垃越。

ython語言雖然提供了對內存的垃圾收集機制，但實際上它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統，所以就有了以下：

1 Pymalloc機制；這個主要是為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理，為了對小塊內存的申請和釋放。

2 Python中所有小於256個位元組的對象都是依靠pymalloc分配器來實現的，而稍大的對象用的則是系統的malloc。

3 對於Python對象，比如整數、浮點數和List這些，都有自己獨立的內存池，對象間並不共享他們的內存池。換句話說就是，假設你分配並且釋放了大量的整數，那麼用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。

㈢ 面試Python後端工程師，主要注意准備什麼

自我介紹
之前講過很多關於如何應對面試官提出的「自我介紹」這個問題，今天，針對Python程序員這個崗位，給大家重新梳理一下答題的結構。我們在做自我介紹時，可以按照：個人基本信息+基本技術構成+項目經驗(具體項目以及在項目中的負責部分)+自我評價的結構來回答。注意一定要緊緊圍繞招聘崗位的需求做介紹，在此之前要做好准備工作，看看招聘方具體需要什麼方向的研發工程師。目前針對Python，有自動化測試平台的設計與開發、數據的挖掘與清洗以及Python開發等具體崗位，所以面試Python方向的同學注意，可以多和運維以及自動化方面靠攏。當然，具體還是要看公司空缺崗位與你的專業是否對口。
不要給自己挖坑
確保你在回答面試官的過程中，回答的每個知識點都瞭然於胸，不然被問住，是很難堪的。如果遇到不會的問題，一定不要盲目亂答一通。比如有一次，有位同學在回答Web安全問題時，順嘴說了SQL注入，面試官便順水推舟，讓這位同學接著講講SQL的原理及解決方法。然而這位同學卻把XSS跨站注入攻擊和SQL注入搞混了，歸根結底，還是知識掌握得不夠牢固。所以，在面試時，要斟酌每一句話，聰明的同學還可以引導面試官，讓他問出自己想要被問的問題。當然，化被動為主動，就是面試中比較高的一種境界了。
有足夠的自信
如果你學歷不是特別高，在面試時，面試官很有可能會問你是怎樣看待學歷和能力的。學歷和能力在當今的社會都不可或缺，學歷往往是你面試的敲門磚，但敲完門用途就不大了，後面才是證明你能力的時刻。針對這個問題，我們一定要不卑不亢地說出自己看法：「我想只要完成了大學校園內的學業，就表明已經具備了一定的學習能力。如果我們努力學習代碼技能，並且有能力學好，那麼是學士還是博士就不是很重要。競爭這個崗位的關鍵是看你能在這個領域上發揮什麼作用，而不單單是學了多少書本上的知識。」
除了上述主觀性問題之外，很多專業性的問題也要瞭然於心。

㈣ Python學到什麼程度可以面試工作

Python作為一門最基礎的編程語言，也是很多計算機專業的學生需要掌握的一門課程。我在大一的時候就已經學習了Python的相關基礎知識，可以說是很多其他編程語言例如Java，C++的基礎了。

那Python學習到什麼程度就可以去找工作了呢？下面是某招聘網站中Python開發工程師的崗位要求。

質而言之，以上的參考都是基於圖中崗位而言的。但是萬變不離其宗，我們學習的過程中就一定要把Python的基礎打好，特別是對於編程小白，一定要多積累自己的經驗，多獨立開發一些項目，這樣才能在之後的公司面試中更加出眾。

㈤ python運維開發工程師面試常見問題有哪些

面試python運維開發工程師每家公司對專業知識的考察側重點是不一樣的，下面給你整理了一些，希望能幫助到你!
python
1、python是強類型還是弱類型的語言
2、python的動態性體現在哪
3、python的namespace：四種；len()等函數的命名空間
4、range和xrange的區別，談到了迭代器
5、於是問怎麼實現迭代器，然後又問了生成器，yield語句
6、將list的中的一萬條字元串合成一條字元串的方法
7、python多線程（g il）
8、python的三目運算符有嗎？ 怎麼用一行代碼實現三目運算
linux
1、問linux命令
2、top和ps在進程佔有資源率的統計方式有什麼不同
3、然後扯到了頁表，內存管理，TLB
5、linux文件系統：inode，inode存儲了哪些東西，目錄名，文件名存在哪裡

㈥ Python後端開發工程師面試

第一步：自我介紹

第二步：公司介紹

第三步：技術基礎

第四步：項目介紹

第五步：待遇

自我介紹，簡單直接，姓名，籍貫，大學，工作經歷

示例如下：

你好，面試官，我叫XX，來自XX，本科畢業於XX，主修XX專業，有X年工作經驗，在上一家公司擔任python後端開發工程師的職位。

公司名稱是XX、公司主要做外包軟體、都有軟體定製/商城定製、前端2個後端2個運維1個

主要是根據你簡歷中填寫的技術，根據我的簡歷中所寫的，總結幾點如下：

字典的查詢流程：

不可變對象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己實現的類，要重載 __hash__ 方法。

dict內存花銷大，但是查詢速度快，自定義的對象或者python內部的對象都是dict包裝的。

dict的存儲順序和元素添加順序有關，添加順序可能改變已有數據的順序。

集合：是一個可以存放任意數據類型的可變無序的映射集合。

set和dict類似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由於散列表的特性，set的元素不能重復，且無序。 內部由哈希實現，查找的時間復雜度為O(1)，所以性能很高，實現了魔法函數 __contains__ 可以使用in來查找。 set的去重是通過兩個函數 __hash__ 和 __eq__ 實現的。

（1）淺拷貝

定義：淺拷貝只是對另外一個變數的內存地址的拷貝，這兩個變數指向同一個內存地址的變數值。

淺拷貝的特點：

（2）深拷貝：

定義：一個變數對另外一個變數的值拷貝。

深拷貝的特點：

Python GC主要使用引用計數（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，通過「標記-清除」（mark and sweep）解決容器對象可能產生的循環引用問題，通過「分代回收」（generation collectio n）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。

GIL全稱 Global Interpreter Lock ，中文解釋為全局解釋器鎖。它並不是Python的特性，而是在實現python的主流Cpython解釋器時所引入的一個概念，GIL本質上就是一把互斥鎖，將並發運行變成串列，以此來控制同一時間內共享數據只能被一個任務所修改，從而保證數據的安全性。

GIL保護的是解釋器級別的數據，但是用戶自己的數據需要自己加鎖處理。

既然有了GIL的存在，一個進程中同一時刻只有一個線程能夠被執行，無法利用cpu的多核機制，導致多線程用於I/O密集型，多進程用於計算密集型，如金融分析等。

死鎖：兩個或兩個以上的進程或者線程在執行過程中，因為爭奪資源而造成的互相等待現象，若無外力的作用，都將一直處於阻塞狀態，這些互相等待的進程或者線程就被稱為死鎖。

解決方法，使用遞歸鎖（RLock）

這個RLock內部有一個Lock和一個counter變數，counter記錄著acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發生死鎖

可以直接認為是linux，畢竟搞後端的多數是和linux打交道。

那麼如何避免粘包問題呢? 歸根結底就是一句話, 明確兩個包之間的邊界.

UDP不存在粘包問題，是由於UDP發送的時候，沒有經過Negal演算法優化，不會將多個小包合並一次發送出去。另外，在UDP協議的接收端，採用了鏈式結構來記錄每一個到達的UDP包，這樣接收端應用程序一次recv只能從socket接收緩沖區中讀出一個數據包。也就是說，發送端send了幾次，接收端必須recv幾次（無論recv時指定了多大的緩沖區）。

存儲可能包含rdbms，nosql以及緩存等，我以mysql,redis舉例**

㈦ Python編程面試常見問題有哪些

Python編程面試題目一：python下多線程的限制以及多進程中傳遞參數的方式，以及區別

(1)python下多線程的限制以及多進程中傳遞參數的方式

python多線程有個全局解釋器鎖(global interpreter lock)，這個鎖的意思是任一時間只能有一個線程使用解釋器，跟單cpu跑多個程序一個意思，大家都是輪著用的，這叫“並發”，不是“並行”。

多進程間共享數據，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array

(2)python多線程與多進程的區別

在UNIX平台上，當某個進程終結之後，該進程需要被其父進程調用wait，否則進程成為僵屍進程(Zombie)。所以，有必要對每個Process對象調用join()方法 (實際上等同於wait)。對於多線程來說，由於只有一個進程，所以不存在此必要性。

多進程應該避免共享資源。在多線程中，我們可以比較容易地共享資源，比如使用全局變數或者傳遞參數。在多進程情況下，由於每個進程有自己獨立的內存空間，以上方法並不合適。此時我們可以通過共享內存和Manager的方法來共享資源。但這樣做提高了程序的復雜度，並因為同步的需要而降低了程序的效率。

Python編程面試題目二：lambada函數

lambda 函數是一個可以接收任意多個參數(包括可選參數)並且返回單個表達式值的函數。 lambda 函數不能包含命令，它們所包含的表達式不能超過一個。不要試圖向lambda 函數中塞入太多的東西;如果你需要更復雜的東西，應該定義一個普通函數，然後想讓它多長就多長。

更多關於Python編程的技巧，干貨，資訊等內容，小編會持續更新。

㈧ 面試官常問十大經典演算法排序（用Python實現）

演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重

我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。

排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。

十大經典演算法可以分為兩大類：

比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。

非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。

演算法復雜度

冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。

基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。

每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。

將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。

從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。

該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。

選取一個基準值，小數在左大數在在右。

利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。

堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。

採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。

設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。

元素分布在桶中：

然後，元素在每個桶中排序：

取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。

上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。

參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html

㈨ Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些

簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。