1.簡述函式式編程
答：在函式式編程中，函式是基本單位，變數只是一個名稱，而不是一個存盤單元，除了匿名函式外，Python還使用fliter(),map(),reduce(),apply()函式來支持函式式編程，
2.什么是匿名函式，匿名函式有什么局限性
答：匿名函式，也就是lambda函式，通常用在函式體比較簡單的函式上，匿名函式顧名思義就是函式沒有名字，因此不用擔心函式名沖突，不過Python對匿名函式的支持有限，只有一些簡單的情況下可以使用匿名函式，
3.如何捕獲例外，常用的例外機制有哪些？
答：如果我們沒有對例外進行任何預防，那么在程式執行的程序中發生例外，就會中斷程式，呼叫python默認的例外處理器，并在終端輸出例外資訊，
- try...except...finally陳述句:當try陳述句執行時發生例外，回到try陳述句層，尋找后面是否有except陳述句，找到except陳述句后，會呼叫這個自定義的例外處理器，except將例外處理完畢后，程式繼續往下執行，finally陳述句表示，無論例外發生與否，finally中的陳述句都要執行，
- assert陳述句：判斷assert后面緊跟的陳述句是True還是False，如果是True則繼續執行print，如果是False則中斷程式，呼叫默認的例外處理器，同時輸出assert陳述句逗號后面的提示資訊，
- with陳述句：如果with陳述句或陳述句塊中發生例外，會呼叫默認的例外處理器處理，但檔案還是會正常關閉，
4.copy()與deepcopy()的區別
答：copy是淺拷貝，只拷貝可變物件的父級元素， deepcopy是深拷貝，遞回拷貝可變物件的所有元素，
5.函式裝飾器有什么作用（常考）
答：裝飾器本質上是一個Python函式，它可以讓其他函式在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的回傳值也是一個函式物件，它經常用于有切面需求的場景，比如：插入日志、性能測驗、事務處理、快取、權限校驗等場景，有了裝飾器，就可以抽離出大量與函式功能本身無關的雷同代碼并繼續重用，
6.簡述Python的作用域以及Python搜索變數的順序
答：Python作用域簡單說就是一個變數的命名空間，代碼中變數被賦值的位置，就決定了哪些范圍的物件可以訪問這個變數，這個范圍就是變數的作用域，在Python中，只有模塊（module），類（class）以及函式（def、lambda）才會引入新的作用域，Python的變數名決議機制也稱為 LEGB 法則：本地作用域（Local）→當前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）→全域/模塊作用域（Global）→內置作用域（Built-in），
7.新式類和舊式類的區別如何確保使用的類是新式類
答：為了統一類(class)和型別(type)，python在2.2版本引進來新式類，在2.1版本中，類和型別是不同的，
為了確保使用的是新式類，有以下方法：
- 放在類模塊代碼的最前面
__metaclass__ = type - 從內建類object直接或者間接地繼承
- 在python3版本中，默認所有的類都是新式類，
8.簡述__new__和__init__的區別
答：創建一個新實體時呼叫__new__,初始化一個實體時用__init__,這是它們最本質的區別，
- new方法會回傳所構造的物件，init則不會，
- new函式必須以cls作為第一個引數，而init則以self作為其第一個引數，
9.Python垃圾回識訓制(常考)
答：Python GC主要使用參考計數（reference counting）來跟蹤和回收垃圾，在參考計數的基礎上，通過“標記-清除”（mark and sweep）解決容器物件可能產生的回圈參考問題，通過“分代回收”（generation collection）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率，
①參考計數
PyObject是每個物件必有的內容，其中ob_refcnt就是做為參考計數，當一個物件有新的參考時，它的ob_refcnt就會增加，當參考它的物件被洗掉，它的ob_refcnt就會減少.參考計數為0時，該物件生命就結束了，
- 優點：簡單 實時性 ，
- 缺點:：維護參考計數消耗資源 回圈參考 ，
②標記-清除機制
基本思路是先按需分配，等到沒有空閑記憶體的時候從暫存器和程式堆疊上的參考出發，遍歷以物件為節點、以參考為邊構成的圖，把所有可以訪問到的物件打上標記，然后清掃一遍記憶體空間，把所有沒標記的物件釋放，
③分代技術
分代回收的整體思想是：將系統中的所有記憶體塊根據其存活時間劃分為不同的集合，每個集合就成為一個“代”，垃圾收集頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小，存活時間通常利用經過幾次垃圾回收來度量，
Python默認定義了三代物件集合，索引數越大，物件存活時間越長，
10.Python中的@property有什么作用?如何實作成員變數的只讀屬性？
答：@property裝飾器就是負責把一個方法變成屬性呼叫，通常用在屬性的get方法和set方法，通過設定@property可以實作實體成員變數的直接訪問，又保留了引數的檢查，另外通過設定get方法而不定義set方法可以實作成員變數的只讀屬性，
11.*args and **kwargs
答：*args代表位置引數，它會接收任意多個引數并把這些引數作為元組傳遞給函式，**kwargs代表的關鍵字引數，允許你使用沒有事先定義的引數名，另外，位置引數一定要放在關鍵字引數的前面，
12.有用過with statement嗎？它的好處是什么？具體如何實作？
答：with陳述句適用于對資源進行訪問的場合，確保不管使用程序中是否發生例外都會執行必要的“清理”操作，釋放資源，比如檔案使用后自動關閉、執行緒中鎖的自動獲取和釋放等，
13.what will be the output of the code below? explain your answer
def extend_list(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(123, [])
list3 = extend_list('a')
print(list1) # list1 = [10, 'a']
print(list2) # list2 = [123]
print(list3) # list3 = [10, 'a']
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# 按照我個人的理解做這道題，extend_list函式一共有兩個引數，分別是變數傳參和默認傳參
# 如果只是傳入一個引數，說明list=[]是全域變數，會將所有僅含一個引數的的結果添加在同一個串列中，所以解釋了list1和list3的結果
# 如果傳遞了一個變數，還使用了[]，說明這個串列是區域變數，解釋了list2的結果
# 新增list2 = extend_list([])，則list1，list3，list4輸出都為[10, 'a', []]
class Parent(object):
x = 1
class Child1(Parent):
pass
class Child2(Parent):
pass
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,1,1]
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,2,1]
Partent.x = 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [3,2,3]
因為Child1和Child2都繼承了Parent類，所以也繼承了x=1的類屬性
沒有任何賦值的情況下，第一種情況都輸出為1
當Child1的x屬性被賦值為2，則只有Child1.x輸出2
因為Partent是基類，當Partent.x = 3，則Child2繼承的x屬性也輸出3，而Child1的類屬性已經被重寫了，所以仍為2
14.在一個二維陣列中，每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序，請完成一個函式，輸入這樣的一個二維陣列和一個整數，判斷陣列中是否含有該整數，
arr = [[1,4,7,10,15], [2,5,8,12,19], [3,6,9,16,22], [10,13,14,17,24], [18,21,23,26,30]]
def getNum(num, data=None):
while data:
if num > data[0][-1]:
# 如果當前的num大于二維陣列的第一個陣列最后一個
# 洗掉第一個陣列
del data[0]
print(data)
elif num < data[0][-1]:
# 如果當前的num小于二維陣列的第一個陣列最后一個
data = list(zip(*data))
del data[-1]
data = list(zip(*data))
print(data)
getNum(num, data=None)
else:
return True
data.clear()
return False
if __name__ == '__main__':
print(getNum(18, arr))
# [[2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30]]
# [(2, 5, 8, 12), (3, 6, 9, 16), (10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(3, 6, 9, 16), (10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(10, 13, 14, 17), (18, 21, 23, 26)]
# [(18, 21, 23, 26)]
# [(18, 21, 23)]
# [(18, 21)]
# [(18,)]
# True
15.獲取最大公約數、最小公倍數
a = 36
b = 21
def maxCommon(a, b):
"""
回傳最大公約數
"""
while b:
a, b = b, a % b
# a，b = 21，15
# a，b = 15，6
# a，b = 6，3
# a，b = 3，0
return a
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def minCommon(a, b):
"""
回傳最小公倍數
"""
c = a * b
c = 756
while b:
a, b = b, a % b
# a，b = 21，15
# a，b = 15，6
# a，b = 6，3
# a，b = 3，0
# //取的是結果的最小整數
return c // a
if __name__ == '__main__':
print(maxCommon(a, b))
print(minCommon(a, b))
16.獲取中位數
def medium(data):
data.sort()
# //取的是結果的最小整數
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half])/2
l = [1,3,4,53,2,46,8,42,82]
if __name__ == '__main__':
print(median(l))
# 8.0
17.輸入一個整數，輸出該數二進制表示中1的個數，其中負數用補碼表示，
def getOneCount(num):
if num > 0:
b_num = bin(num)
print(b_num) # 0b101
count = b_num.count('1')
return count
elif num < 0:
b_num = bin(~num)
print(b_num) # 0b100
count = 8 - b_num.count('1')
return count
else:
return 8
if __name__ == '__main__':
print(getOneCount(5)) # 2
print(getOneCount(-5)) # 7
print(getOneCount(0))
18.串列[1,2,3,4,5],請使用map()函式輸出[1,4,9,16,25]，并使用串列推導式提取出大于10的數，最終輸出[16,25]
map（）函式第一個引數是fun，第二個引數是一般是list，第三個引數可以寫list，也可以不寫，根據需求，
# map(function, iterable, ...)
res = map(lambda x:x**2, [1, 2, 3, 4, 5])
res = [i for i in res if i > 10]
19.s = "ajldjlajfdljfddd"，去重并從小到大排序輸出"adfjl"
s = "ajldjlajfdljfddd"
s = list(set(s))
s.sort()
res = "".join(s)
20.字典如何洗掉鍵和合并兩個字典
dict = {"name":"jack", "age": 18}
del dict["name"]
dict1 = {"gender": "man"}
dict1.update(dict)
21.資料表student有id,name,score,city欄位，其中name中的名字可有重復，需要消除重復行,請寫sql陳述句
select distinct name from student
22.用lambda函式實作兩個數相乘
z = lambda x,y:x*y
print(z(1, 4))
23.list=[2,3,5,4,9,6]，從小到大排序，不許用sort，輸出[2,3,4,5,6,9]
利用min()方法求出最小值，原串列洗掉最小值，新串列加入最小值，遞回呼叫獲取最小值的函式，反復操作，
list = [2,3,5,4,9,6]
list2 = []
#Python小白學習交流群：725638078
def get_min(list):
x = min(list)
list.remove(x)
list2.append(x)
if len(list) > 0:
get_min(list)
return list2
list2 = get_min(list)
24.對list排序foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4],使用lambda函式從小到大排序
foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]
a = sorted(foo, key=lambda x:x)
print(a)
foo.sort(reverse=False)
print(foo)
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標籤：Python
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