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本篇內容介紹了“Python面試最常問到的問題有哪些”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
整數(int)
浮點(float)
字符串(str)
布爾(bool)
列表(list)
元組(tuple)
字典(dict)
集合(set)
列表:list 是可變類型、數據可以動態變化
元組:是不可變類型,大小固定
迭代器
作用:簡化循環的代碼并可以節約內存
是一個可以記住遍歷的位置的對象。迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會后退
迭代器有兩個基本的方法:iter() 和 next()。
生成器
作用:節約大量內存
使用了 yield 的函數被稱為生成器、生成器是一個返回迭代器的函數,只能用于迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器
原理:在調用生成器運行的過程中,每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息,返回 yield 的值, 并在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行
閉包是指Python中將組成函數的語言和這些語言的執行環境打包到一起所得到的對象
裝飾器是一種增加函數或類功能的簡單方法,它可以快速給不同的函數或類插入相同的功能。語法:“@裝飾器名”加在函數之前例:
匿名函數:使用lambda創建的函數,所謂匿名,意即不再使用 def 語句這樣標準的形式定義一個函數。
好處:
1、使用Python寫一些執行腳本時,使用lambda可以省去定義函數的過程,讓代碼更加精簡。
2、對于一些抽象的,不會別的地方再復用的函數,有時候給函數起個名字也是個難題,使用lambda不需要考慮命名的問題。
3、使用lambda在某些時候讓代碼更容易理解。
應用場景:經常與一些內置函數相結合使用,比如說map()、filter()、sorted()、reduce()
等
表達式格式:lambda 參數列表: lambda體
案例:
frame.applymap(lambda x: '%.2f' % x) frame.apply(lambda x: x.max() - x.min())
使用生成器優化內存
循環的優化:多個if elif條件判斷,可以把最有可能先發生的條件放到前面寫,這樣可以減少程序判斷的次數,提高效率
優化算法時間:算法的時間復雜度對程序的執行效率影響最大,在Python中可以通過選擇合適的數據結構來優化時間復雜度,如list和set查找某一個元素的時間復雜度分別是O(n)和O(1)
繼承:指通過獲取父對象的屬性和能力,再加上自定義的屬性和能力而成為一個對象的子對象或一個類的子類。
重寫:方法名取一樣,方法重寫
淺拷貝,改變原始對象中為可變類型的元素的值,會同時影響拷貝對象;改變原始對象中為不可變類型的元素的值,不會響拷貝對象。
深拷貝,除了頂層拷貝,還對子元素也進行了拷貝。經過深拷貝后,原始對象和拷貝對象所有的可變元素地址都沒有相同的了
os模塊
:提供了不少與操作系統相關聯的函數.
sys模塊
:通用工具腳本經常調用命令行參數.
re模塊
:為高級字符串處理提供了正則表達式工具。對于復雜的匹配和處理,正則表達式提供了簡潔、優化的解決方案:
random模塊
:提供了生成隨機數的工具。
json模塊
:提供Python解析json數據的方法,和python格式相互轉化的方法
time模塊
:python中用于處理時間的模塊
logging模塊
:python中關于日志處理的模塊
xml模塊
:python爬蟲中用于定位html標簽的模塊
python采用的是引用計數機制為主,標記-清除和分代收集(隔代回收、分代回收)兩種機制為輔的策略
計數機制:Python的GC模塊主要運用了引用計數來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上,還可以通過“標記-清除”解決容器對象可能產生的循環引用的問題。通過分代回收以空間換取時間進一步提高垃圾回收的效率。
標記-清除::標記-清除的出現打破了循環引用,也就是它只關注那些可能會產生循環引用的對象 缺點:該機制所帶來的額外操作和需要回收的內存塊成正比。
隔代回收 原理:將系統中的所有內存塊根據其存活時間劃分為不同的集合,每一個集合就成為一個“代”,垃圾收集的頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小。也就是說,活得越長的對象,就越不可能是垃圾,就應該減少對它的垃圾收集頻率。那么如何來衡量這個存活時間:通常是利用幾次垃圾收集動作來衡量,如果一個對象經過的垃圾收集次數越多,可以得出:該對象存活時間就越長。
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