Python 面试题

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什么是 Python？使用 Python 有什么优缺点？

Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言。
- 好处：
  - 简单易学。
  - 代码开源，自由度高，高度可定制化。
  - 可移植性强。
  - 丰富的库，开发效率高。
  - 可扩展性和可嵌入性，被称作胶水语言。
  - 面向对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理。
  - 代码简洁规范，可读性强。
Python是如何被解释的？

Python 是一种解释性语言，它的源代码可以直接运行，Python 解释器会将源代码转换成中间语言，之后再翻译成机器码再执行。
__new__和 __init__区别？
- __new__是一个静态方法，__init__是一个实例方法。
- __new__返回一个创建的实例，__init__什么都不返回。
- __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__，初始化一个实例时调用 __init__。
什么是深浅拷贝？
- 浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址。
- 深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存，这个增加的指针指向这个新的内存。
- 采用浅拷贝的情况，释放内存，会释放同一内存，深拷贝就不会出现释放同一内存的错误。
什么叫做 RabbitMQ？作用是什么？有何特点？
- 概念：
  - RabbitMQ（Rabbit Message Queue）：表示服务器由 Erlang 语言编写，支持多种客户端的应用，利用在应用程序对应用程序的通信的一种方法。是一种消息队列机制。
- 作用：
  - 分布式系统中存储转发消息。
  - 管理应用界面。
  - 保证解耦、冗余(存储)、扩展性、可恢复性、顺序保证、缓冲和异步通信。
- 特点：
  - 可靠性，持久化、传输确认、发布确认。
  - 灵活的路由，多个交换器可以绑定。
  - 扩展性，可以组成集群。
  - 高可用性，队列镜像。
  - 多种协议，AMPQ、STOMP、MQTT。
  - 多语言客户端，支持所有常用语言。
  - 管理界面。
  - 插件机制。
什么是装饰器？

装饰器其实是一个闭包函数，为其他函数添加附加功能，不修改被修改的源代码和不修改被修饰的方式，装饰器的返回值也是一个函数对象。比如：插入日志、性能测试、事物处理、缓存、权限验证等，有了装饰器，就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
什么是闭包？闭包有何特点？
- 闭包（Closure）：
  - 词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。
- 特点：
  - 必须有一个内嵌函数。
  - 内嵌函数必须引用外部函数的变量（该函数包含对外作用域而不是全局作用域名字的引用）。
  - 外部函数的返回值必须是内嵌函数。
什么是迭代器与生成器？有何关系？
- 迭代器：可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器（Iterator）。
- 生成器：在 Python 中的一种一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。
注意：生成器也是迭代器，调动 next 把函数变成迭代器。
- 关系：
  - 迭代可迭代对象对应 __iter__（方法）和迭代器对应 __next__（方法）的一个过程。
  - 生成器：包括含有 yield 这个关键字，生成器也是迭代器，调动 next 把函数变成迭代器。
解释 classmethod、staticmethod 和 property。
- classmethod：又叫类方法，将类的函数转换成类方法，函数上装饰 @classmethod 会将函数的自动传值参数改成 cls。
- staticmethod：又叫静态方法，将被装饰的函数从类中分离出来，该函数不能访问类的属性，简单说可以将该函数理解为一个独立的函数，不允许使用 self。
- property：又叫属性方法，通过 property 装饰器控制类的属性的绑定与获取，一般就是给某个属性增加一个验证类型等功能。
试解释多 GIL、进程、线程、多进程、多线程和协程。
- GIL（Global Interpret Lock）：全局解释器锁，是锁在 CPython 解释器上，导致同一时刻，同一进程只能有一个线程被执行。
- 进程：是资源管理单位，进行是相互独立的，实现并发和并发。
- 线程：是最小的执行单位，线程的出现为了降低上下文切换的消耗，提供系统的并发性。
- 多进程：多进程模块 multiprocessing 来实现，CPU 密集型，IO 计算型可以用多进程。
- 多线程：多线程模块 threading 来实现，IO 密集型，多线程可以提高效率。
- 协程：依赖于 geenlet，对于多线程应用。CPU 通过切片的方式来切换线程间的执行，遇到 IO 操作自动切换，线程切换时需要耗时，而协成好处没有切换的消耗，没有锁定概念。
什么叫做 IO 多路复用/异步非阻塞？
- IO 多路复用：通过一种机制，可以监听多个描述符 select/poll/epoll。
  - select：连接数受限，查找配对速度慢，数据由内核拷贝到用户态。
  - poll：改善了连接数，但是还是查找配对速度慢，数据由内核拷贝到用户态。
  - epoll：epoll 是 linux下多路复用 IO 接口，是 select/poll 的增强版，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统 CPU 利用率。
- 异步非阻塞：异步体现在回调上，回调就是有消息返回时告知一声儿进程进行处理。非阻塞就是不等待，不需要进程等待下去，继续执行其他操作，不管其他进程的状态。
什么是 PEP8 规范？具体有何内容？
- PEP8 规范是 Python 创始人 Guido 根据 Python 特性，为了增加代码可读性，维护代码编码风格一致性，减少代码模糊与冲突而规定的规范。
- 内容：
  - 每一级缩进使用4个空格。
  - 所有行限制的最大字符数为79。
  - 顶层函数和类的定义，前后用两个空行隔开。
  - 注释规范。
  - 文件命名规范。
  - ···
简述 range 和 xrange 的区别？

都在循环时使用，xrange 内存性能更好，xrange 用法与 range 完全相同，range 生成一个生成 list 对象，xrange 生成生成器。
简述 with 的上下文机制原理。
```
with expression [as variable]:
    with-block
```
上面表示的是 with 语句的书写常见书写方式。其中 expression 是一个上下文管理器，其实现了 __enter__和 __exit__两个函数。当我们调用一个 with 语句时，执行过程如下：
1. 首先生成一个上下文管理器 expression。
2. 然后执行 expression.__enter__()。如果指定了 [as variable] 说明符，将 __enter__()的返回值赋给 variable。
3. 执行 with-block 语句块。上例中执行读取文件。
4. 执行 expression.__exit__()，在 __exit__()函数中可以进行资源清理工作。
经典类和新式类有何区别？
- 经典类遵循深度优先，存在 Python2 中。
- 新式类遵循广度优先，存在 Python3 中。
有没有一个工具可以帮助查找 Python 的 bug 和进行静态的代码分析？

有。PyChecker 是一个 Python 代码的静态分析工具，它可以帮助查找 Python 代码的 bug，会对代码的复杂度和格式提出警告，Pylint 是另外一个工具可以进行 codingstandard 检查。
Python 是如何进行内存管理的？
1. 对象引用计数：
  - 引用计数增加的情况：
    - 来保持追踪内存中的对象，所有对象都用引用计数，一个对象分配一个新名称。
    - 将其放入一个容器中（列表，字典，元祖）。
  - 引用计数减少的情况：
    - 使用 del 语句对对象别名显示的销毁。
    - 引用超出作用域或被重新赋值。
    - sys.getrefcount() 函数可以获得对象的当前引用计数。
2. 标记-清除机制
3. 分代技术
什么是 pickling 和 unpickling？

这是来自 Pickle 模块的两个方法，读入任何 Python 对象，用 pickling 将它们转换成序列化字符串，反之从存储的序列化字符串文件中提取原始 Python 对象的过程，叫做 unpickling。
列表、元祖和字典之间的区别是什么？
- 列表：list，是处理一组有序项目的数据结构，可以在一个列表中存储一个序列的项目，不可哈希。
- 元祖：tuple，元祖和列表十分相似，不过元祖是不可变的。即你不能修改元祖，可哈希。
- 字典：dict，是一种存储键值对的数据结构，可以通过键来取值，不可哈希。
参数按值传递和引用传递是怎么实现的？

Python 中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变，但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。

Python 基础部分面试题（一）

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