關于Python的面試問答題有哪些

這篇文章主要介紹“關于Python的面試問答題有哪些”，在日常操作中，相信很多人在關于Python的面試問答題有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”關于Python的面試問答題有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1.列表和元組有什么區別?

在我進行過的每次python /數據科學訪談中，都曾問過我這個問題。 像手背一樣知道答案。

• 列表是可變的。 創建后可以對其進行修改。

• 元組是不可變的。 一旦創建了元組，就不能對其進行更改

• 列表有順序。 它們是有序序列，通常是相同類型的對象。 即：按創建日期排序的所有用戶名，[" Seth"，" Ema"，" Eli"]

• 元組具有結構。 每個索引可能存在不同的數據類型。 即：內存中的數據庫記錄，(2，" Ema"，"  2020–04–16")#id，名稱，created_at

2.如何進行字符串插值?

在不導入Template類的情況下，有3種插值字符串的方法。

name = 'Chris'  # 1. f strings  print(f'Hello {name}')  # 2. % operator  print('Hey %s %s' % (name, name))  # 3. format  print( "My name is {}".format((name)))

3." is"和" =="有什么區別?

在我的python生涯的早期，我以為它們是相同的……您好錯誤。 因此，為了記錄，檢查身份和==檢查相等性。

我們將通過一個例子。 創建一些列表并將其分配給名稱。 請注意，b指向與下面的a相同的對象。

a = [1,2,3] b = a c = [1,2,3]

檢查是否相等，并注意它們是否相等。

print(a == b) print(a == c) #=> True #=> True

但是它們具有相同的身份嗎? 不。

print(a is b) print(a is c) #=> True #=> False

我們可以通過打印其對象ID進行驗證。

print(id(a)) print(id(b)) print(id(c)) #=> 4369567560 #=> 4369567560 #=> 4369567624

c與a和b具有不同的ID。

4.什么是裝飾器?

每次面試中我都被問到另一個問題。 它本身值得發布，但是如果您可以逐步編寫自己的示例，那么您已經準備好了。

裝飾器允許通過將現有功能傳遞給裝飾器，從而將功能添加到現有功能，該裝飾器將執行現有功能以及其他代碼。

我們將編寫一個裝飾器，該裝飾器會在調用另一個函數時記錄日志。

編寫裝飾器函數。 這需要一個函數func作為參數。  它還定義了一個函數log_function_drawn，該函數調用func()并執行一些代碼print(f'{func}被調用。')。  然后返回定義的函數

def logging(func):      def log_function_called():      print(f'{func} called.')          func()          return log_function_called

讓我們編寫其他函數，我們最終將裝飾器添加到(但尚未)。

def my_name():      print('chris')  def friends_name():      print('naruto')  my_name() friends_name()  #=> chris #=> naruto

現在將裝飾器添加到兩者。

@logging def my_name():      print('chris')  @logging def friends_name():      print('naruto')  my_name() friends_name()  #=> <function my_name at 0x10fca5a60> called. #=> chris#=> <function friends_name at 0x10fca5f28> called. #=> naruto

了解現在如何僅通過在其上面添加@logging就能輕松地將日志添加到我們編寫的任何函數中。

5.解釋范圍功能

Range生成一個整數列表，有3種使用方式。

該函數接受1到3個參數。 請注意，我將每種用法都包裝在列表推導中，以便我們看到生成的值。

range(stop)：生成從0到" stop"整數的整數。

[i for i in range(10)]#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start，stop)：生成從" start"到" stop"整數的整數。

[i for i in range(2,10)]#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(start，stop，step)：以" step"為間隔生成從" start"到" stop"的整數。

[i for i in range(2,10,2)]#=> [2, 4, 6, 8]

6.定義一個名為car的類，具有2個屬性，即"顏色"和"速度"。 然后創建一個實例并返回速度。

class Car :      def __init__(self, color, speed):      self.color = color self.speed = speed  car = Car('red','100mph') car.speed #=> '100mph'

7. python中的實例，靜態和類方法之間有什么區別?

實例方法：接受self參數并與類的特定實例相關。

靜態方法：使用@staticmethod裝飾器，與特定實例無關，并且是獨立的(請勿修改類或實例屬性)

類方法：接受cls參數并可以修改類本身

我們將說明一個虛構的CoffeeShop類的區別。

class CoffeeShop:      specialty = 'espresso'     def __init__(self, coffee_price):      self.coffee_price = coffee_price           # instance method    def make_coffee(self):      print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')           # static method      @staticmethod def check_weather():      print('Its sunny')           # class method    @classmethod      def change_specialty(cls, specialty):      cls.specialty = specialty          print(f'Specialty changed to {specialty}')

CoffeeShop類具有特殊屬性，默認情況下設置為" espresso"。 CoffeeShop的每個實例都使用屬性coffee_price初始化。  它還有3種方法，實例方法，靜態方法和類方法。

讓我們以coffee_price為5初始化咖啡店的實例。然后調用實例方法make_coffee。

coffee_shop = CoffeeShop('5') coffee_shop.make_coffee() #=> Making espresso for $5

現在調用靜態方法。 靜態方法無法修改類或實例狀態，因此通常用于實用程序功能，例如，添加兩個數字。 我們用我們的天氣檢查天氣。 大!

coffee_shop.check_weather() #=> Its sunny

現在，我們使用class方法來修改咖啡店的特色菜，然后再修改make_coffee。

coffee_shop.change_specialty('drip coffee') #=> Specialty changed to drip coffee coffee_shop.make_coffee() #=> Making drip coffee for $5

請注意，make_coffee以前是用來制作意式濃縮咖啡的，但現在卻可以制作滴濾咖啡!

8." func"和" func()"有什么區別?

這個問題的目的是看看您是否了解所有函數也是python中的對象。

def func():      print('Im a function')   func #=> function __main__.func>  func()  #=> Im a function

func是表示函數的對象，可以將其分配給變量或傳遞給另一個函數。 帶括號的func()調用該函數并返回其輸出。

9.說明Map功能的工作方式

map通過將函數應用于序列中的每個元素，返回由返回值組成的列表。

def add_three(x):      return x + 3  li = [1,2,3]  [i for i in map(add_three, li)] #=> [4, 5, 6]

上面，我為列表中的每個元素添加了3。

10.解釋reduce函數的工作原理

將頭纏起來直到您幾次使用都很難。

reduce接受一個函數和一個序列，然后對該序列進行迭代。 在每次迭代中，當前元素和前一個元素的輸出都將傳遞給函數。 最后，返回一個值。

from functools import reduce def add_three(x,y):      return x + y  li = [1,2,3,5] reduce(add_three, li) #=> 11

返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的總和。

11.解釋filter功能如何工作

過濾器按字面意思執行。 它按順序過濾元素。

每個元素都傳遞給一個函數，如果函數返回True，則按輸出順序返回;如果函數返回False，則將其丟棄。

def add_three(x):      if x % 2 == 0:      return True      else: return False  li = [1,2,3,4,5,6,7,8]  [i for i in filter(add_three, li)] #=> [2, 4, 6, 8]

請注意如何刪除所有不能被2整除的元素。

12. python是按引用調用還是按值調用?

如果您對這個問題進行了搜索并閱讀了前幾頁，請準備好深入了解語義。 您最好僅了解其工作原理。

不變的對象(如字符串，數字和元組)是按值調用的。 請注意，在函數內部進行修改后，name的值不會在函數外部發生變化。  name的值已分配給該功能范圍內的內存中的新塊。

name = 'chr' def add_chars(s):      s += 'is' print(s)   add_chars(name)  print(name) #=> chris #=> chr

可變對象(如list)是按引用調用的。 注意如何在函數外部定義的列表在函數內部被修改。 函數中的參數指向內存中存儲li值的原始塊。

li = [1,2] def add_element(seq):      seq.append(3)      print(seq)   add_element(li)  print(li) #=> [1, 2, 3] #=> [1, 2, 3]

13.如何撤消清單?

請注意如何在列表上調用reverse()并對其進行突變。 它不會返回變異列表本身。

li = ['a','b','c'] print(li) li.reverse()  print(li) #=> ['a', 'b', 'c'] #=> ['c', 'b', 'a']

14.字符串乘法如何工作?

讓我們看看將字符串" cat"乘以3的結果。

'cat' * 3 #=> 'catcatcat'

該字符串將自身連接3次。

15.列表乘法如何工作?

我們來看看將列表[1,2,3]乘以2的結果。

[1,2,3] * 2 #=> [1, 2, 3, 1, 2, 3]

輸出包含重復兩次的[1,2,3]內容的列表。

16.在類上"self"指的是什么?

自我是指類本身的實例。 這就是我們賦予方法訪問權限并能夠更新方法所屬對象的能力。

下面，將self傳遞給__init __()使我們能夠在初始化時設置實例的顏色。

class Shirt:      def __init__(self, color):      self.color = color   s = Shirt('yellow') s.color #=> 'yellow'

17.如何連接python中的列表?

將2個列表加在一起將它們串聯在一起。 請注意，數組的功能不同。

a = [1,2] b = [3,4,5] a + b #=> [1, 2, 3, 4, 5]

18.淺拷貝和深拷貝之間有什么區別?

我們將在可變對象(列表)的上下文中進行討論。 對于不可變的物體，淺與深并不重要。

我們將介紹3種情況。

i)引用原始對象。 這將新名稱li2指向li1指向的內存相同位置。 因此，我們對li1所做的任何更改也會在li2中發生。

li1 = [['a'],['b'],['c']] li2 = li1 li1.append(['d']) print(li2) #=> [['a'], ['b'], ['c'], ['d']]

ii)創建原始文檔的淺表副本。 我們可以使用list()構造函數來做到這一點。 淺表副本會創建一個新對象，但會使用對原始對象的引用來填充它。  因此，將新對象添加到原始集合li3中不會傳播到li4，但是修改li3中的一個對象將傳播到li4。

li3 = [['a'],['b'],['c']] li4 = list(li3) li3.append([4]) print(li4) #=> [['a'], ['b'], ['c']]  li3[0][0] = ['X'] print(li4) #=> [[['X']], ['b'], ['c']]

iii)創建一個深層副本。 這是通過copy.deepcopy()完成的。  現在，這兩個對象是完全獨立的，并且對其中任何一個所做的更改不會對另一個對象產生影響。

import copy li5 = [['a'],['b'],['c']] li6 = copy.deepcopy(li5) li5.append([4]) li5[0][0] = ['X'] print(li6) #=> [['a'], ['b'], ['c']]

19.列表和數組有什么區別?

注意：Python的標準庫有一個數組對象，但在這里我專門指的是常用的Numpy數組。

• 列表存在于python的標準庫中。 數組由Numpy定義。

• 列表可以在每個索引處填充不同類型的數據。 數組需要齊次元素。

• 列表上的算術從列表中添加或刪除元素。 每個線性代數的數組函數的算術運算。

• 陣列還使用更少的內存，并具有更多的功能。

我寫了另一篇有關數組的文章。

20.如何連接兩個數組?

請記住，數組不是列表。 數組來自Numpy和算術函數，例如線性代數。

我們需要使用Numpy的連接函數來實現。

import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.concatenate((a,b)) #=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

21.您喜歡Python的什么?

Python非常易讀，并且有一種Python方式可以處理幾乎所有事情，這意味著一種簡潔明了的首選方式。

我將其與Ruby相比，后者通常有很多方法來做某事，而沒有指南是首選。

22.您最喜歡使用Python的哪個庫?

當處理大量數據時，沒有什么比熊貓那么有用了，這使得操作和可視化數據變得輕而易舉。

23.命名可變和不可變的對象

不可變表示創建后無法修改狀態。 例如：int，float，bool，string和tuple。

可變表示狀態可以在創建后進行修改。 示例是列表，字典和集合。

24.您如何將數字四舍五入到小數點后三位?

使用round(value，decimal_places)函數。

a = 5.12345 round(a,3) #=> 5.123

25.您如何分割列表?

切片符號采用3個參數list [start：stop：step]，其中step是返回元素的間隔。

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(a[:2]) #=> [0, 1] print(a[8:]) #=> [8, 9] print(a[2:8]) #=> [2, 3, 4, 5, 6, 7] print(a[2:8:2]) #=> [2, 4, 6]

26.什么是pickle?

酸洗是在Python中序列化和反序列化對象的首選方法。

在下面的示例中，我們對字典列表進行序列化和反序列化。

import pickleobj = [ {'id':1, 'name':'Stuffy'}, {'id':2, 'name': 'Fluffy'}]  with open('file.p', 'wb') as f:      pickle.dump(obj, f)  with open('file.p', 'rb') as f:      loaded_obj = pickle.load(f)  print(loaded_obj) #=> [{'id': 1, 'name': 'Stuffy'}, {'id': 2, 'name': 'Fluffy'}]

27.字典和JSON有什么區別?

Dict是python數據類型，是已索引但無序的鍵和值的集合。

JSON只是遵循指定格式的字符串，用于傳輸數據。

28.您在Python中使用了哪些ORM?

ORM(對象關系映射)將數據模型(通常在應用程序中)映射到數據庫表，并簡化了數據庫事務。

SQLAlchemy通常在Flask的上下文中使用，而Django擁有自己的ORM。

29. any()和all()如何工作?

Any接受一個序列，如果序列中的任何元素為true，則返回true。

僅當序列中的所有元素均為true時，All才返回true。

a = [False, False, False] b = [True, False, False] c = [True, True, True] print( any(a) ) print( any(b) ) print( any(c) ) #=> False #=> True #=> True  print( all(a) ) print( all(b) )print( all(c) )#=> False#=> False#=> True

30.字典或列表的查找速度更快嗎?

在列表中查找值需要O(n)時間，因為整個列表需要遍歷直到找到值為止。

在字典中查找鍵需要O(1)時間，因為它是一個哈希表。

如果值很多，這可能會造成巨大的時差，因此通常建議使用字典來提高速度。 但是它們確實還有其他限制，例如需要唯一鍵。

31.模塊和包裝之間有什么區別?

模塊是可以一起導入的文件(或文件集合)。

import sklearn

包是模塊的目錄。

from sklearn import cross_validation

因此，包是模塊，但并非所有模塊都是包。

32.如何在Python中遞增和遞減整數?

可以使用+-和-=進行遞增和遞減。

value = 5 value += 1 print(value) #=> 6 value -= 1 value -= 1 print(value) #=> 4

33.如何返回整數的二進制?

使用bin()函數。

bin(5) #=> '0b101'

34.如何從列表中刪除重復的元素?

可以通過將列表轉換為集合然后返回列表來完成。

a = [1,1,1,2,3] a = list(set(a)) print(a) #=> [1, 2, 3]

35.如何檢查列表中是否存在值?

用于。

'a' in ['a','b','c'] #=> True 'a' in [1,2,3] #=> False

36. append和extend有什么區別?

append將值添加到列表，而extend將另一個列表中的值添加到列表。

a = [1,2,3] b = [1,2,3] a.append(6) print(a) #=> [1, 2, 3, 6] b.extend([4,5]) print(b) #=> [1, 2, 3, 4, 5]

37.如何取整數的絕對值?

這可以通過abs()函數來完成。

abs(2) #=> 2 abs(-2) #=> 2

38.如何將兩個列表組合成一個元組列表?

您可以使用zip函數將列表組合成一個元組列表。 這不僅限于僅使用兩個列表。 也可以用3個或更多來完成。

a = ['a','b','c'] b = [1,2,3] [(k,v) for k,v in zip(a,b)] #=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

39.如何按字母順序對字典排序?

您無法對字典進行"排序"，因為字典沒有順序，但是您可以返回已排序的元組列表，其中包含字典中的鍵和值。

d = {'c':3, 'd':4, 'b':2, 'a':1} sorted(d.items()) #=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

40.一個類如何從Python中的另一個類繼承?

在下面的示例中，奧迪繼承自Car。 繼承帶來了父類的實例方法。

class Car():      def drive(self):      print('vroom')  class Audi(Car):      pass    audi = Audi() audi.drive()

41.如何從字符串中刪除所有空格?

比較簡單的方法是在空白處分割字符串，然后重新連接而沒有空格。

s = 'A string with white space' ''.join(s.split()) #=> 'Astringwithwhitespace'

42.為什么要在序列上迭代時使用enumerate()?

enumerate()允許在序列上進行迭代時跟蹤索引。 它比定義和遞增代表索引的整數更具Python感。

li = ['a','b','c','d','e'] for idx,val in enumerate(li):      print(idx, val) #=> 0 a #=> 1 b #=> 2 c #=> 3 d #=> 4 e

43.pass，continue和break之間有什么區別?

通過意味著什么都不做。 我們之所以通常使用它，是因為Python不允許在其中沒有代碼的情況下創建類，函數或if語句。

在下面的示例中，如果i> 3中沒有代碼，則會引發錯誤，因此我們使用pass。

a = [1,2,3,4,5] for i in a:      if i > 3     : pass    print(i)  #=> 1 #=> 2 #=> 3 #=> 4 #=> 5

繼續繼續到下一個元素，并暫停當前元素的執行。 因此對于i <3的值，永遠不會達到print(i)。

for i in a:      if i < 3:      continue      print(i)  #=> 3 #=> 4 #=> 5

break打破了循環，序列不再重復。 因此，不會打印3以后的元素。

for i in a:      if i == 3:      break      print(i)   #=> 1 #=> 2

44.將以下for循環轉換為列表推導。

這個for循環。

a = [1,2,3,4,5]  a2 = [] for i in a:      a2.append(i + 1)     print(a2)  #=> [2, 3, 4, 5, 6]

成為。

a3 = [i+1 for i in a] print(a3)  #=> [2, 3, 4, 5, 6]

列表理解通常被認為是更具Python性的，但仍易于閱讀。

45.舉例說明三元運算符。

三元運算符是單行if / else語句。

語法看起來像一個if條件else b。

x = 5 y = 10 'greater'  if x > 6 else 'less' #=> 'less'  'greater' if y > 6 else 'less' #=> 'greater'

46.檢查字符串是否僅包含數字。

您可以使用isnumeric()。

'123a'.isnumeric() #=> False  '123'.isnumeric() #=> True

47.檢查字符串是否僅包含字母。

您可以使用isalpha()。

'123a'.isalpha() #=> False  'a'.isalpha() #=> True

48.檢查字符串是否僅包含數字和字母。

您可以使用isalnum()。

'123abc...'.isalnum() #=> False  '123abc'.isalnum() #=> True

49.從字典返回鍵列表。

這可以通過將字典傳遞給python的list()構造函數list()來完成。

d = {'id':7, 'name':'Shiba', 'color':'brown', 'speed':'very slow'}  list(d) #=> ['id', 'name', 'color', 'speed']

50.如何對字符串進行大寫和小寫?

您可以使用upper()和lower()字符串方法。

small_word = 'potatocake' big_word = 'FISHCAKE'  small_word.upper() #=> 'POTATOCAKE' big_word.lower() #=> 'fishcake'

51. remove，del和pop有什么區別?

remove()刪除第一個匹配值。

li = ['a','b','c','d'] li.remove('b')  li #=> ['a', 'c', 'd']

del按索引刪除元素。

li = ['a','b','c','d'] del li[0]  li #=> ['b', 'c', 'd']

pop()按索引刪除一個元素并返回該元素。

li = ['a','b','c','d'] li.pop(2) #=> 'c'  li #=> ['a', 'b', 'd']

52.舉一個字典理解的例子。

在下面，我們將創建字典，以字母作為鍵，并以字母索引作為值。

# creating a list of letters import string list(string.ascii_lowercase) alphabet = list(string.ascii_lowercase) # list comprehensiond = {val:idx for idx,val in enumerate(alphabet)}   d #=> {'a': 0, #=> 'b': 1, #=> 'c': 2, #=> ... #=> 'x': 23, #=> 'y': 24, #=> 'z': 25}

53.如何在Python中執行異常處理?

Python提供了3個單詞來處理異常，請嘗試使用" except"和" finally"。

語法如下所示。

try:  # try to do this except:  # if try block fails then do this finally:  # always do this

在下面的簡單示例中，try塊失敗，因為我們無法在字符串中添加整數。 else塊設置val = 10，然后finally塊打印完成。

try:      val = 1 + 'A' except:      val = 10 finally:      print('complete')   print(val)  #=> complete #=> 10

到此，關于“關于Python的面試問答題有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！