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GIL
1.1什么是GIL
全局解释器锁，GIL只在CPython解释器上出现
1.2 GIL 和 线程互斥锁的区别
全局解释器锁GIL是Python解释器层面的锁，解决解释器中多个线程竞争资源的问题
线程互斥锁是代码层面的锁，解决Python程序中多线程竞争资源的问题
1.3什么是计算密集型程序
大部份时间用来做计算、逻辑判断等CPU动作的程序
1.4什么是IO密集型程序
程序在运行时，需要大量的时间进行等待，比如，网络数据的收发，大文件的读写，这时CPU处在空闲状态
1.5 GIL 对计算密集型程序程序有什么影响
程序需要大量的计算，由于GIL锁的存在，无法利用多核CPU，程序执行效率非常低
1.6 GIL 对IO密集型程序程序有什么影响
程序在进行IO等待时，为了提高CPU的使用率，Python解释器会释放GIL锁，让其它线程执行，提高Python程序的执行效率。
1.7.如何改善 GIL 对程序产生的影响
（1）使用更高版本的解释器
（2）更换解释器，如Jython
（3）使用多进程
深拷贝与浅拷贝
2.1什么是对象引用
在Python程序中，每个对象都会在内存中开辟一块空间来保存该对象，该对象在内存中所在位置的地址被称为引用，定义的变量名实际就是对象的地址引用也就是对象引用。
2.2什么是不可变对象和可变对象
如字符串，元组等类型的数据是不可变对象，特点是数据不能被修改
2.3什么是引用赋值
让多个变量引用同一个对象的地址，并对数据进行修改（不可变对象赋值时，原不可变对象不会被修改，而是会开辟新的地址；可变对象赋值时不会改变引用的地址）
2.4什么是浅拷贝
copy()函数在拷贝对象时，会将对象中的引用拷贝，对于不可变对象，浅拷贝和赋值是一样的；对于可变对象，只复制第一层引用，如果有多层的话，原可变对象发生变化，拷贝对象也会变。
2.5什么是深拷贝
deepcopy() 相对于浅拷贝只拷贝顶层的引用，深拷贝可以逐层拷贝，直到所有的引用都是不可变引用为止，原对象和拷贝对象地址不同，互相独立。
2.6浅拷贝对可变对象有什么影响
浅拷贝只拷贝顶层引用，（值得注意的是，如果可变对象只有一层，那它的作用就相当于深拷贝），对可变对象进行修改，不会影响到原数据；如果有多层，那就是浅拷贝，修改时，原对象和拷贝对象都会改变。
2.7深拷贝对可变对象有什么影响
深拷贝会逐层拷贝引用，直到所有引用都是不可变引用为止，这时对拷贝对象操作，不会影响原对象。
2.8浅拷贝的几种实现方式
（1）copy模块的copy方法， import copy→拷贝对象 = copy.copy（被拷贝对象）
（2）对象自身的copy方法，拷贝对象=被拷贝对象.copy()
（3）工厂方法， 如：l1=[xxx],l2=list(l1)
（4）切片， 如：l1 = [xxx], l2= l1[1:] 左闭右开
2.9浅拷贝的优点
时间少，内存少，效率高
模块导入
3.1模块在加载时的搜索过程
根据sys模块中path变量保存的路径进行搜索，默认顺序为：当前程序所在目录，当前程序根目录，PYTHONPATH，
标准库目录，第三方库目录site-packages目录
3.2如何添加模块搜索路径
path是一个列表，可以使用append和insert方法进行添加路径，如：sys.path.append("路径")
3.3如何动态加载模块
如果一个模块已经导入成功，在使用该模块过程中，如果对导入模块进行了修改，再次导入该模块已经存在，不会导入修改之后的模块。
动态加载模块，可以使用imp模块下的reload函数，动态导入，在终端中进行，
>>>from importlib import reload
>>>reload(模块名)
3.4 import 和 from-import 两种导入模块的区别
import ：相当于在当前文件中，创建了一个模块的引用，可以使用模块中的所有数据
from import :模块中私有属性不会被导入，可能会引起命名冲突（当前文件中的内容会覆盖模块中的内容），__all__魔法方法中，是要公开的数据
从使用便利的角度使用from import
避免命名冲突，使用import
3.5循环导入会出现什么问题
循环导入不是语法错误，而是逻辑错误