叮!你需要的Python面试指南以送到!

收拾了一下自己学习Python过程中的笔记,将Python面试过程中经常涉及到的一些问题整理出来。没有总结到的知识点,欢迎大家在评论里提出来,本文长期更新。

1、Python基本语法

1、@staticmethod 和 @classmethod

Python中有三种方法,实例方法、类方法(@classmethod)、静态方法(@staticmethod)。

类方法的第一个参数是cls,表示该类的一个实例,静态方法基本上和一个全局函数相同

class A(object):
def foo(self, x): print("executing foo(%s,%s)" % (self, x)) print('self:', self)  @classmethod def class_foo(cls, x): print("executing class_foo(%s,%s)" % (cls, x)) print('cls:', cls)  @staticmethod def static_foo(x): print("executing static_foo(%s)" % x) a = A() print(a.foo(1)) print(a.class_foo(1)) print(a.static_foo(1)) 
2、迭代器和生成器

迭代器:是访问集合元素的一种方式,从集合的第一个元素开始访问,直到所有元素被访问结束。其优点是不需要事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅在迭代到某个元素时才开始计算该元素。适合遍历比较巨大的集合。iter():方法返回迭代器本身, next():方法用于返回容器中下一个元素或数据。

生成器:带有yield的函数不再是一个普通函数,而是一个生成器。当函数被调用时,返回一个生成器对象。不像一般函数在生成值后退出,生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行状态。

'''迭代器'''
print('for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):')
for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]): print(x) '''生成器''' def myyield(n): while n>0: print("开始生成...:") yield n print("完成一次...:") n -= 1 for i in myyield(4): print("遍历得到的值:",i) 
3、闭包

闭包可以实现先将一个参数传递给一个函数,而并不立即执行,以达到延迟求值的目的。满足以下三个条件:必须有一个内嵌函数;内嵌函数必须引用外部函数中变量;外部函数返回值必须是内嵌函数。

def delay_fun(x, y):
def caculator(): return x+y return caculator print('返回一个求和的函数,并不求和') msum = delay_fun(3,4) print('调用并求和:') print(msum()) 
4、*args 和 **kwargs

这两个是Python中的可变参数,用于接受参数的传递。args表示任何多个无名参数,它是一个元组,kwargs表示关键字参数,它是一个字典。同时使用args和kwargs时,必须args在*kwargs之前。

5、鸭子类型:

在鸭子类型中,关注的不是对象的类型本身,而是他是如何使用的。例如,在不使用鸭子类型的语言中,我们可以编写一个函数,它接受一个类型为鸭的对象,并调用它的走和叫方法。在使用鸭子类型的语言中,这样的一个函数可以接受一个任意类型的对象,并调用它的走和叫方法。

class duck():
def walk(self): print('I am duck,I can walk...') def swim(self): print('I am duck,I can swim...') def call(self): print('I am duck,I can call...') duck1=duck() duck1.walk() # I am duck,I can walk... duck1.call() # I am duck,I can call... 
6、@property 和 @setter

@property负责把一个方法变成属性调用。在对实例操作时,不暴露接口,而是通过getter和setter方法实现。

class Student(object):
 @property def score(self): return self._score  @score.setter def score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be an intager') if value<0 or value>100: raise ValueError('score must between 0~100!') self._score = value s = Student() s.score = 60 print(s.score) s.score = 999 print(s.score) 
7、多进程和多线程

进程:是资源分配的最小单位,创建和销毁开销较大;

线程:是CPU调度的最小单位,开销小,切换速度快;

操作系统将CPU时间片分配给多个线程,每个线程在指定放到时间片内完成。操作系统不断从一个线程切换到另一个线程执行,宏观上看就好像是多个线程一起执行。

Python中由于全局锁 (GIL) 的存在导致,同一时间只有一个获得GIL的线程在跑,其他线程则处于等待状态,这导致了多线程只是在做分时切换,并不能利用多核。

多线程与多进程的区别:(1)多进程中同一个变量各自有一份拷贝在每个进程中,互不影响;(2)多线程中,所有变量都由所有线程共享,任何一个变量都可被任何一个线程修改。线程之间共享数据的最大危险在于多个线程同时更改一个变量,把内容改乱。

from  multiprocessing  import  Pool            #多进程
from  multiprocessing.dummpy  import Pool #多线程 
8、类变量和实例变量

普通的变量(非类的变量),在被赋值后即变量存在。类的变量在class里def外,通过变量名能被赋值,在def里通过类对象可被赋值

class Apple(object):
name = 'apple' p1 = Apple() p2 = Apple() p1.name = 'orange' print(p1.name) print(p2.name) 
9、装饰器

装饰器是一个工厂函数,接受一个函数作为参数,然后返回一个新函数,其闭包中包含被装饰的函数。有了装饰器,可以提取大量函数中与本身功能无关的类似代码 ( 这块在Flask中用于定义路由的@app.route,就是一个很好的例子),达到代码重用的目的。可应用于插入日志、性能测试、事务处理等方面。

def deco(func):
def warpper(*args, **kwargs): print('start') func(*args, **kwargs) print('end') return warpper @deco def myfunc(parameter): print("run with %s" % parameter) myfunc("something") 
2、数据库

1、MySQL基本语法

增:创建数据表

USE database               
CREATE  TABLE  example(id INT, name VARCHAR(20), sex BOOLEAN); 

删:

ALTER  TABLE  表名 DROP  属性名;    # 删除字段
DROP  TABLE   表名;       # 删除表

改:

ALTER  TABLE  旧表名 RENAME  新表名;    # 修改表名
ALTER  TABLE  表名 MODIFY  属性名  数据类型;    # 修改字段数据类型 

查:

SELECT  * FROM 表名 WHERE  id=1;   # 条件查询
SELECT  * FROM 表名 WHERE  字段名 BETWEEN 条件一 AND  条件二 # 范围查询
SELECT  COUNT(*) FROM  表名;   # 查询表共有多少条记录 

触发器:是由INSERT、UPDATE和DELETE等事件来触发某种特定操作,满足触发条件时,数据库系统会执行触发器中定义的语句,这样可以保证某些操作之间的一致性。

CREATE  TRIGGER  触发器名称  BEFORE|AFTER   触发事件
ON  表名称 FOR  EACH ROW
BEGIN
执行语句
END

3、算法

1、快排

算法:先从数列中取出一个数作为基准;然后将比该数大的数放到右边,比该数小的数放到左边;再对左右区间重复上一步骤。

def qsort(seq):
if seq==[]: return [] else: pivot=seq[0] lesser=qsort([x for x in seq[1:] if x<pivot]) greater=qsort([x for x in seq[1:] if x>=pivot]) return lesser+[pivot]+greater if __name__=='__main__': seq=[5,6,78,9,0,-1,2,3,-65,12] print(qsort(seq)) 
2、冒泡

算法:每次比较两个相邻的元素,然后进行排列。但是效率非常低。

def bubbleSort(nums):
for i in range(len(nums)-1): # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数 for j in range(len(nums)-i-1): # j为列表下标 if nums[j] > nums[j+1]: nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] return nums nums = [5,2,45,6,8,3,1] print(bubbleSort(nums))
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4、网络

1、post 和 get方法区别

GET:浏览器告知服务器,只获取页面上的信息,请求的参数加到url后面;

POST:浏览器告知服务器,想在URL上发布新的信息,并且服务器必须确保数据已经存储且仅存储一次。这是html表单发送数据到服务器的方法。提交的数据放到data或body中,不能放到url中。

2、Cookie 和 Session

Cookie:存储在客户端,用于跟踪会话,保存用户偏好设置和用户名密码等,不安全;

Session:存储在服务器端,用于跟踪会话,安全。

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转载自www.cnblogs.com/qingdeng123/p/11799238.html
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