Python 一些基础面试题

1、Python有哪些特点和优点？

作为一门编程入门语言，Python主要有以下特点和优点：
可解释
具有动态特性
面向对象
简明简单
开源
具有强大的社区支持

2、深拷贝和浅拷贝之间的区别是什么？

深拷贝就是将一个对象拷贝到另一个对象中，这意味着如果你对一个对象的拷贝做出改变时，不会影响原对象。
在Python中，我们使用函数deepcopy()执行深拷贝，导入模块copy，如下所示：
>>> import copy
>>> b=copy.deepcopy(a)

而浅拷贝则是将一个对象的引用拷贝到另一个对象上，所以如果我们在拷贝中改动，会影响到原对象。
我们使用函数function()执行浅拷贝，使用如下所示：
>>> b=copy.copy(a)

import copy

a = [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] # 原始对象
b = a # 赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) # 对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) # 对象拷贝，深拷贝

print ("a=", a, "id(a)=", id(a), "id(a[5])=",id(a[5]))
print ("b=", b, "id(b)=", id(b), "id(b[5])=", id(b[5]))
print ("c=", c, "id(c)=", id(c), "id(c[5])=", id(c[5]))
print ("d=", d, "id(d)=", id(d), "id(d[5])=", id(d[5]))

print ( "", "*" * 70, "", sep = "\n")

a.append(6) # 修改对象a
a[5].append('c') # 修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print ("a=", a, "id(a)=", id(a), "id(a[5])=",id(a[5]))
print ("b=", b, "id(b)=", id(b), "id(b[5])=", id(b[5]))
print ("c=", c, "id(c)=", id(c), "id(c[5])=", id(c[5]))
print ("d=", d, "id(d)=", id(d), "id(d[5])=", id(d[5]))

#Computational Results
a= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] id(a)= 134126984 id(a[5])= 122654408
b= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] id(b)= 134126984 id(b[5])= 122654408
c= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] id(c)= 134126792 id(c[5])= 122654408
d= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] id(d)= 133056712 id(d[5])= 124332808

**********************************************************************

a= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b', 'c'], 6] id(a)= 134126984 id(a[5])= 122654408
b= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b', 'c'], 6] id(b)= 134126984 id(b[5])= 122654408
c= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b', 'c']] id(c)= 134126792 id(c[5])= 122654408
d= [1, 2, 3, 4, 5, ['a', 'b']] id(d)= 133056712 id(d[5])= 124332808

3、列表和元组之间的区别是？

二者的主要区别是列表是可变的，而元组是不可变的。举个例子，如下所示：
>>> mylist=[1,3,3]
>>> mylist[1]=2
>>> mytuple=(1,3,3)
>>> mytuple[1]=2
>
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#97>", line 1, in <module>
mytuple[1]=2

会出现以下报错：
TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment

4、在Python中如何实现多线程？

一个线程就是一个轻量级进程，多线程能让我们一次执行多个线程。
我们都知道，Python是多线程语言，其内置有多线程工具包。
Python中的GIL（全局解释器锁）确保一次执行单个线程。
一个线程保存GIL并在将其传递给下个线程之前执行一些操作，这会让我们产生并行运行的错觉。
但实际上，只是线程在CPU上轮流运行，当然，所有的传递会增加程序执行的内存压力。

5、解释一下Python中的继承

当一个类继承自另一个类，它就被称为一个子类/派生类，继承自父类/基类/超类。
它会继承/获取所有类成员（属性和方法）。

继承能让我们重新使用代码，也能更容易的创建和维护应用。

Python支持如下种类的继承：
单继承：一个类继承自单个基类
多继承：一个类继承自多个基类
多级继承：一个类继承自单个基类，后者则继承自另一个基类
分层继承：多个类继承自单个基类
混合继承：两种或多种类型继承的混合

6、什么是猴子补丁？

在运行期间动态修改一个类或模块。
>>> class A:
    def func(self):
            print("Hi")
>>> def monkey(self):
        print "Hi, monkey"

>>> m.A.func = monkey
>>> a = m.A()
>>> a.func()

运行结果为：
Hi, Monkey

7、请解释使用 *args 和 **kwargs 的含义

在python中，*args和**kwargs通常使用在函数定义里。
*args 和 **kwargs 都允许你给函数传不定数量的参数，
即使在定义函数的时候不知道调用者会传递几个参数。
ps: *args和**kwargs只是一个大家都遵守的习惯，名字可以任意写的 。
1. *args例子
*args能够接收不定量的非关键字参数，会把位置参数转化为tuple（非键值对的参数组），
例子如下面代码所示：
def func(*args):
    for i in args:
        print(i)
func(1,2,3,4)
运行结果：
1
2
3
4

2.**kwargs 例子
**kwargs允许你传递不定量个关键字参数。
如果你需要在函数中定义不定量个命名参数，那么你就要使用**kwargs了，
它会把关键字参数转化为dict（键值对参数组），例子如下面代码所示：
def func(**kwargs):
    for i in kwargs:
        print(i,kwargs[i])
func(a=1,b=2,c=3,d=4)

运行结果：
a 1
b 2
c 3
d 4

def foo(*args, **kwargs):
    for i in args:
        print(i, args, type(args))
    
    print("*" * 55)
    
    for j in kwargs:
        print(j, kwargs[j], kwargs, type(kwargs))

foo(1, 2, 3, a=1,b=2,c=3,d=4)

# Computational Results：
1 (1, 2, 3) <class 'tuple'>
2 (1, 2, 3) <class 'tuple'>
3 (1, 2, 3) <class 'tuple'>
*******************************************************
a 1 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} <class 'dict'>
b 2 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} <class 'dict'>
c 3 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} <class 'dict'>
d 4 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} <class 'dict'>

8、python中new和init的区别是什么?

 __new__是一个静态方法,而__init__是一个实例方法 
 __new__方法会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回
 只有在__new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用 
 当创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__

9、解释一下Python中的三元运算

不像C++，我们在Python中没有?:，但我们有这个：
[on true] if [expression] else [on false]
如果表达式为True，就执行[on true]中的语句。否则，就执行[on false]中的语句。
下面是使用它的方法：
>>> a,b=2,3
>>> min=a if a<b else b
>>> min
运行结果：
2
>>> print("Hi") if a<b else print("Bye")
运行结果：
Hi

10、在Python中是如何管理内存的？

Python有一个私有堆空间来保存所有的对象和数据结构。
作为开发者，我们无法访问它，是解释器在管理它。
但是有了核心API后，我们可以访问一些工具。Python内存管理器控制内存分配。
另外，内置垃圾回收器会回收使用所有的未使用内存，所以使其适用于堆空间。

11、参考链接

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