精心整理170道Python面试题，建议先收藏（一）

简介： 精心整理的 Python 相关的基础知识，用于面试，或者平时复习，都是很好的！废话不多说，直接开搞

• 基础篇

• 1. 为什么学习 Python
• 2. 解释型和编译型语言的区别
• 3. 简述下 Python 中的字符串、列表、元组和字典
• 4. 简述上述数据类型的常用方法
• 5. 简述 Python 中的字符串编码
• 6.一行代码实现数值交换
• 7. is 和 == 的区别
• 8.Python 函数中的参数类型
• 9.`*arg` 和 `**kwarg` 作用
• 10.一行代码实现1-100之和
• 11.获取当前时间
• 12.PEP8 规范
• 13.Python 的深浅拷贝
• 14.查看下面代码的输出
• 15.可变类型与不可变类型
• 16.打印九九乘法表
• 17.filter、map、reduce 的作用
• 18.re 的 match 和 search 区别
• 19.面向对象中`__new__` 和 `__init__` 区别
• 20.三元运算规则
• 21.生成随机数
• 22.zip 函数用法
• 23.range 和 xrange 的区别
• 24.with 方法打开文件的作用
• 25.什么是正则的贪婪匹配
• 26.为什么不建议函数的默认参数传入可变对象
• 27.字符串转列表
• 28.字符串转整数
• 29.删除列表中的重复值
• 30.字符串单词统计
• 31.列表推导，求奇偶数
• 32.一行代码展开列表
• 33.实现二分法查找函数
• 34.字典和 json 转换
• 35.列表推导式、字典推导式和生成器
• 36.简述 read、readline、readlines 的区别
• 37.打乱一个列表
• 38.反转字符串
• 39.单下划线和双下划线的作用
• 40.新式类和旧式类
• 41.Python 面向对象中的继承有什么特点
• 42.super 函数的作用
• 43.类中的各种函数
• 44.如何判断是函数还是方法
• 45.isinstance 的作用以及与 type()的区别
• 46.单例模式与工厂模式
• 47.查看目录下的所有文件
• 48.计算1到5组成的互不重复的三位数
• 49.去除字符串首尾空格
• 50.去除字符串中间的空格
• 51. 字符串格式化方式
• 52. 将"hello world"转换为首字母大写"Hello World"(不使用 title 函数)
• 53. 一行代码转换列表中的整数为字符串
• 54. 合并两个元组到字典
• 55. 给出如下代码的输入，并简单解释
• 56. Python 中的反射
• 57. 实现一个简单的 API
• 58. metaclass 元类
• 59. sort 和 sorted 的区别
• 60. Python 中的 GIL
• 61. 产生8位随机密码
• 62. 输出原始字符
• 63. 列表内，字典按照 value 大小排序
• 64. 简述 any() 和 all() 方法
• 65. 反转整数
• 66. 函数式编程
• 67. 简述闭包
• 68. 简述装饰器
• 69. 协程的优点
• 70. 实现一个斐波那契数列
• 71. 正则切分字符串
• 72. yield 用法
• 73. 冒泡排序
• 74. 快速排序
• 75. requests 简介
• 76. 比较两个 json 数据是否相等
• 77. 读取键盘输入
• 78. enumerate
• 79. pass 语句
• 80. 正则匹配邮箱
• 81. 统计字符串中大写字母的数量
• 82. json 序列化时保留中文
• 83. 简述继承
• 84. 什么是猴子补丁
• 85. help() 函数和 dir() 函数
• 86. 解释 Python 中的`//`，`％`和`**`运算符
• 87. 主动抛出异常
• 88. tuple 和 list 转换
• 89. 简述断言
• 90. 什么是异步非阻塞
• 91. 什么是负索引
• 92. 退出 Python 后，内存是否全部释放
• 93. Flask 和 Django 的异同
• 94. 创建删除操作系统上的文件
• 95. 简述 logging 模块
• 96. 统计字符串中单词出现次数
• 97. 正则 re.complie 的作用
• 98. try except else finally 的意义
• 99.反转列表
• 100. 字符串中数字替换

• 综合篇：网络编程

• 101. 简述 OSI 七层协议
• 102. 三次握手、四次挥手的流程
• 103. 什么是 C/S 和 B/S 架构
• 104. TCP 和 UDP 的区别
• 105. 局域网和广域网
• 106. arp 协议
• 107. 什么是 socket？简述基于 TCP 协议的套接字通信流程
• 108. 简述 进程、线程、协程的区别以及应用场景
• 109. 如何使用线程池和进程池
• 110. 进程之间如何进行通信
• 111. 进程锁和线程锁
• 112. 什么是并发和并行
• 113. threading.local 的作用
• 114. 什么是域名解析
• 115. LVS 是什么及作用
• 116. Nginx 的作用
• 117. keepalived 及 HAProxy
• 118. 什么是 rpc
• 119. 从浏览器输入一个网址到展示网址页面的过程
• 120. 什么是cdn

• 综合篇：数据库和框架

• 121. 列举常见的数据库
• 122. 数据库设计三大范式
• 123. 什么是数据库事务
• 124. MySQL 索引种类
• 125. 数据库设计中一对多和多对多的应用场景
• 126. 简述触发器、函数、视图、存储过程
• 127. 常用 SQL 语句
• 128. 主键和外键的区别
• 129. 如何开启 MySQL 慢日志查询
• 130. MySQL 数据库备份命令
• 131. char 和 varchar 的区别
• 132. 最左前缀原则
• 133. 无法命中索引的情况
• 134. 数据库读写分离
• 135. 数据库分库分表
• 136. redis 和 memcached 比较
• 137. redis中数据库默认是多少个 db 及作用
• 138. redis 有哪几种持久化策略
• 139. redis 支持的过期策略
• 140. 如何保证 redis 中的数据都是热点数据
• 141. Python 操作 redis
• 142. 基于 redis 实现发布和订阅
• 143. 如何高效的找到 redis 中的某个 KEY
• 144. 基于 redis 实现先进先出、后进先出及优先级队列
• 145. redis 如何实现主从复制
• 146. 循环获取 redis 中某个非常大的列表数据
• 147. redis 中的 watch 的命令的作用
• 148. redis 分布式锁
• 149. http 协议
• 150. uwsgi，uWSGI 和 WSGI 的区别
• 151. HTTP 状态码
• 152. HTTP常见请求方式
• 153. 响应式布局
• 154. 实现一个简单的 AJAX 请求
• 155. 同源策略
• 156. 什么是 CORS
• 157. 什么是 CSRF
• 158. 前端实现轮询、长轮询
• 159. 简述 MVC 和 MTV
• 160. 接口的幂等性
• 161. Flask 框架的优势
• 162. 什么是 ORM
• 163. PV、UV 的含义
• 164. supervisor 的作用
• 165. 使用 ORM 和原生 SQL 的优缺点
• 166. 列举一些 django 的内置组件
• 167. 列举 Django 中执行原生 sql 的方法
• 168. cookie 和 session 的区别
• 169. beautifulsoup 模块的作用
• 170. Selenium 模块简述

基础篇

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1. 为什么学习 Python

Python 语言简单易懂，上手容易，随着 AI 风潮，越来越火

2. 解释型和编译型语言的区别

编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制的可运行程序。然后，可直接运行这个程序。如：C，C++ 解释型语言：把做好的源程序翻译一句，然后执行一句，直至结束！如：Python， （Java 有些特殊，java程序也需要编译，但是没有直接编译称为机器语言，而是编译称为字节码，然后用解释方式执行字节码。）

3. 简述下 Python 中的字符串、列表、元组和字典

字符串（str）：字符串是用引号括起来的任意文本，是编程语言中最常用的数据类型。列表（list）：列表是有序的集合，可以向其中添加或删除元素。元组（tuple）：元组也是有序集合，但是是无法修改的。即元组是不可变的。字典（dict）：字典是无序的集合，是由 key-value 组成的。集合（set）：是一组 key 的集合，每个元素都是唯一，不重复且无序的。

4. 简述上述数据类型的常用方法

字符串：

1. 切片 mystr='luobodazahui' mystr[1:3] output 'uo'
2. format mystr2 = "welcome to luobodazahui, dear {name}" mystr2.format(name="baby") output 'welcome to luobodazahui, dear baby'
3. join 可以用来连接字符串，将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。mylist = ['luo', 'bo', 'da', 'za', 'hui'] mystr3 = '-'.join(mylist) print(mystr3) outout 'luo-bo-da-za-hui'
4. replace String.replace(old,new,count) 将字符串中的 old 字符替换为 New 字符，count 为替换的个数 mystr4 = 'luobodazahui-haha' print(mystr4.replace('haha', 'good'))

output luobodazahui-good

1. split 切割字符串,得到一个列表

mystr5 = 'luobo,dazahui good'
# 以空格分割
print(mystr5.split())
# 以h分割
print(mystr5.split('h'))
# 以逗号分割
print(mystr5.split(','))

output

['luobo,dazahui', 'good']
['luobo,daza', 'ui good']
['luobo', 'dazahui good']

列表：

1. 切片 同字符串
2. append 和 extend 向列表中国添加元素

mylist1 = [1, 2]
mylist2 = [3, 4]
mylist3 = [1, 2]
mylist1.append(mylist2)
print(mylist1)
mylist3.extend(mylist2)
print(mylist3)

outout

[1, 2, [3, 4]]
[1, 2, 3, 4]

1. 删除元素 del：根据下标进行删除 pop：删除最后一个元素 remove：根据元素的值进行删除

mylist4 = ['a', 'b', 'c', 'd']
del mylist4[0]
print(mylist4)
mylist4.pop()
print(mylist4)
mylist4.remove('c')
print(mylist4)

output

['b', 'c', 'd']
['b', 'c']
['b']

1. 元素排序 sort：是将list按特定顺序重新排列，默认为由小到大，参数 reverse=True 可改为倒序，由大到小。reverse：是将list逆置

mylist5 = [1, 5, 2, 3, 4]
mylist5.sort()
print(mylist5)
mylist5.reverse()
print(mylist5)

output

[1, 2, 3, 4, 5]
[5, 4, 3, 2, 1]

字典：

1. 清空字典 dict.clear()

dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
dict1.clear()
print(dict1)

output

{}

1. 指定删除 使用 pop 方法来指定删除字典中的某一项

dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
d1 = dict1.pop('key1')
print(d1)
print(dict1)

output

1
{'key2': 2}

1. 遍历字典

dict2 = {'key1':1, 'key2':2}
mykey = [key for key in dict2]
print(mykey)
myvalue = [value for value in dict2.values()]
print(myvalue)
key_value = [(k, v) for k, v in dict2.items() ]
print(key_value)

output

['key1', 'key2']
[1, 2]
[('key1', 1), ('key2', 2)]

1. fromkeys 用于创建一个新字典，以序列中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值

keys = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun']
dict.fromkeys(keys, 0)

output

{'zhangfei': 0, 'guanyu': 0, 'liubei': 0, 'zhaoyun': 0}

5. 简述 Python 中的字符串编码

计算机在最初的设计中，采用了8个比特（bit）作为一个字节（byte）的方式。一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。最早，计算机只有 ASCII 编码，即只包含大小写英文字母、数字和一些符号，这些对于其他语言，如中文，日文显然是不够用的。后来又发明了Unicode，Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。UTF-8 是隶属于 Unicode 的可变长的编码方式。在 Python 中，以 Unicode 方式编码的字符串，可以使用 encode() 方法来编码成指定的 bytes，也可以通过 decode() 方法来把 bytes 编码成字符串。encode

"中文".encode('utf-8')

output

b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'

decode

b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')

output

'中文'

6.一行代码实现数值交换

1a = 1
2b = 2
3a, b = b, a
4print(a, b)

output

12 1

7. is 和 == 的区别

先来看个例子

c = d = [1,2]
e = [1,2]
print(c is d)
print(c == d)
print(c is e)
print(c == e)

output

True
True
False
True

== 是比较操作符，只是判断对象的值（value）是否一致，而 is 则判断的是对象之间的身份（内存地址）是否一致。对象的身份，可以通过 id() 方法来查看

id(c)
id(d)
id(e)

output

88748080
88748080
88558288

可以看出，只有 id 一致时，is 比较才会返回 True，而当 value 一致时，== 比较就会返回 True

8.Python 函数中的参数类型

位置参数，默认参数，可变参数，关键字参数

9.*arg 和 **kwarg 作用

允许我们在调用函数的时候传入多个实参

def test(*arg, **kwarg):
    if arg:
        print("arg:", arg)
    if kwarg:
        print("kearg:", kwarg)
test('ni', 'hao', key='world')

output

arg: ('ni', 'hao')
kearg: {'key': 'world'}

可以看出，*arg 会把位置参数转化为 tuple**kwarg 会把关键字参数转化为 dict

10.一行代码实现1-100之和

sum(range(1, 101))

11.获取当前时间

import time
import datetime
print(datetime.datetime.now())
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

output

2019-06-07 18:12:11.165330
2019-06-07 18:12:11

12.PEP8 规范

简单列举10条：尽量以免单独使用小写字母'l'，大写字母'O'，以及大写字母'I'等容易混淆的字母。函数命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。常量命名使用全部大写的方式，可以使用下划线。使用 has 或 is 前缀命名布尔元素，如: is_connect = True; has_member = False 不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行。不要使用反斜杠连接行。顶级定义之间空2行, 方法定义之间空1行，顶级定义之间空两行。如果一个类不继承自其它类, 就显式的从object继承。内部使用的类、方法或变量前，需加前缀_表明此为内部使用的。要用断言来实现静态类型检测。

13.Python 的深浅拷贝

浅拷贝

import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list2 = copy.copy(list1)
list2.append('a')
list2[3].append('a')
print(list1, list2)

output

[1, 2, 3, [1, 2, 'a']] [1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']

能够看出，浅拷贝只成功”独立“拷贝了列表的外层，而列表的内层列表，还是共享的

深拷贝

import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list3 = copy.deepcopy(list1)
list3.append('a')
list3[3].append('a')
print(list1, list3)

output

[1, 2, 3, [1, 2]] [1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']

深拷贝使得两个列表完全独立开来，每一个列表的操作，都不会影响到另一个

14.查看下面代码的输出

def num():
    return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(1) for m in num()])

output

[3, 3, 3, 3]

通过运行结果，可以看出 i 的取值为3，很神奇

15.可变类型与不可变类型

可变数据类型：list、dict、set

不可变数据类型：int/float、str、tuple

16.打印九九乘法表

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print("%s*%s=%s " %(i, j, i*j), end="")
    print()

output

1*1=1 
2*1=2 2*2=4 
3*1=3 3*2=6 3*3=9 
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16 
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25 
6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36 
7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 
8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 
9*1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81

print 函数，默认是会换行的，其有一个默认参数 end，如果像例子中，我们把 end 参数显示的置为""，那么 print 函数执行完后，就不会换行了，这样就达到了九九乘法表的效果了

17.filter、map、reduce 的作用

filter 函数用于过滤序列，它接收一个函数和一个序列，把函数作用在序列的每个元素上，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
list(filter(lambda x: x%2 == 1, mylist))

output

[1, 3, 5, 7, 9]

保留奇数列表

map 函数传入一个函数和一个序列，并把函数作用到序列的每个元素上，返回一个可迭代对象

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
list(map(lambda x: x*2, mylist))

output

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

reduce 函数用于递归计算，同样需要传入一个函数和一个序列，并把函数和序列元素的计算结果与下一个元素进行计算

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x+y, range(101))

output

5050

可以看出，上面的三个函数与匿名函数相结合使用，可以写出强大简洁的代码

18.re 的 match 和 search 区别

match()函数只检测要匹配的字符是不是在 string 的开始位置匹配，search()会扫描整个 string 查找匹配

19.面向对象中__new__ 和 __init__ 区别

__new__是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例对象，是个静态方法。__init__是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值，通常用在初始化一个类实例的时候，是一个实例方法

1、__new__至少要有一个参数 cls，代表当前类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动识别。2、__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以 return 父类（通过 super(当前类名, cls)）__new__出来的实例，或者直接是 object 的__new__出来的实例。3、__init__有一个参数 self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init__不需要返回值。4、如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__函数，通过 return 语句里面调用的__new__函数的第一个参数是 cls 来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，；那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数

20.三元运算规则

a, b = 1, 2
# 若果 a>b 成立  就输出  a-b  否则 a+b
h = a-b if a>b else a+b

output

3

21.生成随机数

print(random.random())
print(random.randint(1, 100))
print(random.uniform(1,5))

output

0.03765019937131564
18
1.8458555362279228

22.zip 函数用法

zip() 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

list1 = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun']
list2 = [0, 3, 2, 4]
list(zip(list1, list2))

output

[('zhangfei', 0), ('guanyu', 3), ('liubei', 2), ('zhaoyun', 4)]

23.range 和 xrange 的区别

range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。而 xrange 生成一个生成器，可以很大的节约内存

24.with 方法打开文件的作用

开文件在进行读写的时候可能会出现一些异常状况，如果按照常规的 f.open 写法，我们需要 try,except,finally，做异常判断，并且文件最终不管遇到什么情况，都要执行 finally f.close() 关闭文件，with 方法帮我们实现了 finally 中 f.close

25.什么是正则的贪婪匹配

Python 中默认是贪婪匹配模式

贪婪模式：正则表达式一般趋向于最大长度匹配

非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配

26.为什么不建议函数的默认参数传入可变对象

例如：

def test(L=[]):
    L.append('test')
    print(L)

output

test() # ['test']
test() # ['test', 'test']

默认参数是一个列表，是可变对象[],Python 在函数定义的时候，默认参数 L 的值就被计算出来了，是[]，每次调用函数，如果 L 的值变了，那么下次调用时，默认参数的值就已经不再是[]了

27.字符串转列表

mystr = '1,2,3'
mystr.split(',')

output

['1', '2', '3']

28.字符串转整数

mylist = ['1', '2', '3']
list(map(lambda x: int(x), mylist))

output

[1, 2, 3]

29.删除列表中的重复值

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
list(set(mylist))

30.字符串单词统计

from collections import Counter
mystr = 'sdfsfsfsdfsd,were,hrhrgege.sdfwe!sfsdfs'
Counter(mystr)
output
 Counter({'s': 9,
          'd': 5,
          'f': 7,
          ',': 2,
          'w': 2,
          'e': 5,
          'r': 3,
          'h': 2,
          'g': 2,
         '.': 1,
         '!': 1})

31.列表推导，求奇偶数

[x for x in range(10) if x%2 == 1]

output

[1, 3, 5, 7, 9]

32.一行代码展开列表

list1 = [[1,2],[3,4],[5,6]]
[j for i in list1 for j in i]

output

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

33.实现二分法查找函数

二分查找算法也称折半查找，基本思想就是折半，对比大小后再折半查找，必须是有序序列才可以使用二分查找

递归算法

def binary_search(data, item):
     # 递归
     n = len(data)
     if n > 0:
         mid = n // 2
         if data[mid] == item:
             return True
         elif data[mid] > item:
             return binary_search(data[:mid], item)
        else:
            return binary_search(data[mid+1:], item)
    return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 999)

非递归算法

def binary_search(data, item):
     # 非递归
     n = len(data)
     first = 0
     last = n - 1
     while first <= last:
         mid = (first + last)//2
         if data[mid] == item:
             return True
        elif data[mid] > item:
            last = mid - 1
        else:
            first = mid + 1
    return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 99)

34.字典和 json 转换

字典转 json

import json
dict1 = {'zhangfei':1, "liubei":2, "guanyu": 4, "zhaoyun":3}
myjson = json.dumps(dict1)
myjson
output
'{"zhangfei": 1, "liubei": 2, "guanyu": 4, "zhaoyun": 3}'
json 转字典
mydict = json.loads(myjson)
mydict

output

{'zhangfei': 1, 'liubei': 2, 'guanyu': 4, 'zhaoyun': 3}

35.列表推导式、字典推导式和生成器

import random
td_list=[i for i in range(10)]
print("列表推导式", td_list, type(td_list))
ge_list = (i for i in range(10))
print("生成器", ge_list)
dic = {k:random.randint(4, 9)for k in ["a", "b", "c", "d"]}
print("字典推导式",dic,type(dic))

output

列表推导式 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] <class 'list'>
生成器 <generator object <genexpr> at 0x0139F070>
字典推导式 {'a': 6, 'b': 5, 'c': 8, 'd': 9} <class 'dict'>

36.简述 read、readline、readlines 的区别

read 读取整个文件

readline 读取下一行,使用生成器方法

readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历

37.打乱一个列表

list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(list2)
print(list2)

output

[4, 6, 5, 1, 2, 3]

38.反转字符串

str1 = 'luobodazahui'
str1[::-1]

output

'iuhazadoboul'

39.单下划线和双下划线的作用

__foo__：一种约定，Python 内部的名字，用来区别其他用户自定义的命名，以防冲突，就是例如__init__(),__del__(),__call__()些特殊方法

_foo：一种约定，用来指定变量私有。不能用 from module import * 导入，其他方面和公有变量一样访问

__foo：这个有真正的意义：解析器用_classname__foo 来代替这个名字，以区别和其他类相同的命名，它无法直接像公有成员一样随便访问，通过对象名._类名__xxx 这样的方式可以访问

40.新式类和旧式类

a. 在 python 里凡是继承了 object 的类，都是新式类

b. Python3 里只有新式类

c. Python2 里面继承 object 的是新式类，没有写父类的是经典类

d. 经典类目前在 Python 里基本没有应用

41.Python 面向对象中的继承有什么特点

a. 同时支持单继承与多继承，当只有一个父类时为单继承，当存在多个父类时为多继承

b. 子类会继承父类所有的属性和方法，子类也可以覆盖父类同名的变量和方法

c. 在继承中基类的构造（__init__()）方法不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中专门调用

d. 在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上 self 参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数

42.super 函数的作用

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法

class A():
     def funcA(self):
         print("this is func A")
 class B(A):
     def funcA_in_B(self):
         super(B, self).funcA()
 
     def funcC(self):
         print("this is func C")
ins = B()
ins.funcA_in_B()
ins.funcC()

output

this is func A
this is func C

43.类中的各种函数

主要分为实例方法、类方法和静态方法

实例方法

定义：第一个参数必须是实例对象，该参数名一般约定为“self”，通过它来传递实例的属性和方法（也可以传类的属性和方法）

调用：只能由实例对象调用

类方法

定义：使用装饰器@classmethod。第一个参数必须是当前类对象，该参数名一般约定为“cls”，通过它来传递类的属性和方法（不能传实例的属性和方法）

调用：实例对象和类对象都可以调用

静态方法

定义：使用装饰器@staticmethod。参数随意，没有“self”和“cls”参数，但是方法体中不能使用类或实例的任何属性和方法

调用：实例对象和类对象都可以调用

静态方法是类中的函数，不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码，主要是一些逻辑属于类，但是和类本身没有交互。即在静态方法中，不会涉及到类中的方法和属性的操作。可以理解为将静态方法存在此类的名称空间中

类方法是将类本身作为对象进行操作的方法。他和静态方法的区别在于：不管这个方式是从实例调用还是从类调用，它都用第一个参数把类传递过来

44.如何判断是函数还是方法

与类和实例无绑定关系的 function 都属于函数（function）

与类和实例有绑定关系的 function 都属于方法（method）

普通函数：

def func1():
    pass
print(func1)
output
<function func1 at 0x01379348>
类中的函数：
 class People(object):
     def func2(self):
         pass
     @staticmethod
     def func3():
         pass
     @classmethod
     def func4(cls):
         pass
people = People()
print(people.func2)
print(people.func3)
print(people.func4)

output

<bound method People.func2 of <__main__.People object at 0x013B8C90>>
<function People.func3 at 0x01379390>
<bound method People.func4 of <class '__main__.People'>>

45.isinstance 的作用以及与 type()的区别

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()

区别：

type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系

isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系

class A(object):
     pass
 class B(A):
     pass
 a = A()
 b = B()
 print(isinstance(a, A))
 print(isinstance(b, A))
 print(type(a) == A)
print(type(b) == A)

output

True
True
True
False

46.单例模式与工厂模式

单例模式：主要目的是确保某一个类只有一个实例存在

工厂模式：包涵一个超类，这个超类提供一个抽象化的接口来创建一个特定类型的对象，而不是决定哪个对象可以被创建

47.查看目录下的所有文件

import os
print(os.listdir('.'))

48.计算1到5组成的互不重复的三位数

# 1到5组成的互不重复的三位数
 k = 0
 for i in range(1, 6):
     for j in range(1, 6):
         for z in range(1, 6):
             if (i != j) and (i != z) and (j != z):
                 k += 1
                 if k%6:
                     print("%s%s%s" %(i, j, z), end="|")
                else:
                    print("%s%s%s" %(i, j, z))

output

123|124|125|132|134|135
 142|143|145|152|153|154
 213|214|215|231|234|235
 241|243|245|251|253|254
 312|314|315|321|324|325
 341|342|345|351|352|354
 412|413|415|421|423|425
 431|432|435|451|452|453
 512|513|514|521|523|524
531|532|534|541|542|543

49.去除字符串首尾空格

str1 = "   hello nihao    "
str1.strip()

output

'hello nihao'

50.去除字符串中间的空格

str2 = "hello you are good"
print(str2.replace(" ", ""))
"".join(str2.split(" "))

output

helloyouaregood
'helloyouaregood'