Ayer dije que actualizaría hoy. No quería actualizar hoy, pero el editor es una persona que no quiere ser "obediente". Cuando mi cuerpo emitió la instrucción de descansar hoy, violé esta instrucción, por lo que aparecerá un error. Aparecer es un error en sí mismo.
Hoy es el primer día de otoño, una taza de té con leche.
Tienes que tener lo que los demás tienen. De
nada
. Después de que termines de beber el té con leche, compartiré contigo algunas de las preguntas de la entrevista de prueba que hayas encontrado. Espero poder ayudarte.
1. ¿El decorador en Python? ¿Cuál es el papel de los decoradores?
Los decoradores son funciones que modifican la funcionalidad de otras funciones y ayudan a acortar nuestro código.
El decorador es esencialmente una función o clase de Python, que permite que otras funciones o clases agreguen funciones adicionales sin modificar el código. El valor de retorno del decorador es también un objeto de función / clase.
A menudo se usa en escenarios con requisitos de aspecto, como: inserción de registros, pruebas de rendimiento, procesamiento de transacciones, almacenamiento en caché, verificación de permisos,
etc. El decorador es un diseño excelente para resolver este tipo de problemas. Con el decorador, podemos extraer mucho código similar que no tiene nada que ver con la función en sí en el decorador y continuar reutilizándolo.
En pocas palabras, el papel de un decorador es agregar funciones adicionales a un objeto existente.
2. ¿Python admite herencia múltiple?
La herencia múltiple es compatible con Python, es decir, podemos especificar varias clases principales para una clase al mismo tiempo. Puede agregar varias clases después del () del nombre de la clase para lograr una herencia múltiple.
La herencia múltiple hará que la clase secundaria tenga varias clases principales al mismo tiempo y obtendrá todos los métodos de la clase principal.
En ninguna circunstancia especial, debemos tratar de evitar el uso de herencia múltiple, porque la herencia múltiple complicará demasiado nuestro código. Si hay métodos con el mismo nombre en varias clases principales, primero buscará la primera clase principal, luego la segunda y
finalmente la tercera. El método de la primera clase principal anulará el método
de la última clase principal 3. ¿Cómo realizar pruebas automáticas de aplicaciones en el marco de pytest para iniciar la aplicación solo una vez?
El decorador @ pytest.fixture define una función que se puede llamar en el marco de pytest. El alcance del alcance predeterminado es función. Otros incluyen: sesión, módulo y clase;
Si desea que la ejecución del caso de prueba de todo el marco inicie la aplicación solo una vez, se usa el nivel de sesión. Si se especifica la ejecución del caso de prueba de esos módulos, se usa el módulo. Una sola clase de prueba es clase. La función predeterminada es el método de caso de prueba nivel
4, caracteres en Python ¿Cuáles son los métodos de formateo de cadenas? ¿Conoce el formato de cadenas f?
1.% especificador de formato
2.str.format ()
3.f-Strings
f-string es un nuevo carácter agregado por Python 3.6 en 2015 de acuerdo con PEP 498 Método de formato de cadena, f-string es en realidad una expresión calculada en tiempo de ejecución, no un valor constante. En el código fuente de Python, f-string es una cadena literal, con el prefijo 'f', que contiene la expresión entre llaves. La expresión reemplaza el contenido entre llaves por su valor.
5. ¿Cuáles son los cuatro principios para escribir funciones?
Uno: El diseño de la función debe ser lo más corto posible y el nivel de anidamiento no debe ser demasiado profundo.
Dos: el número de parámetros no debería ser demasiado.
Tres: El diseño de parámetros de función debe considerar la compatibilidad con versiones anteriores.
Cuatro: Una función hace solo una cosa, tratar de garantizar la consistencia de la granularidad de la declaración de función
6. ¿Cómo evitar pérdidas de memoria en Python?
Se producen referencias circulares entre objetos con la función del () El principal culpable de las pérdidas de memoria. Cuando no use un objeto, use: delobject para eliminar el recuento de referencias de un objeto para prevenir efectivamente pérdidas de memoria. Utilice el módulo de extensión de Python gc para ver información detallada sobre los objetos que no se pueden reciclar. Puede obtener el recuento de referencia del objeto a través de sys.getrefcount (obj) y determinar si la pérdida de memoria se basa en si el valor de retorno es 0.
7. ¿Cómo realizar múltiples subprocesos y procesos múltiples en Python?
Un subproceso es un proceso ligero y el subproceso múltiple nos permite ejecutar varios subprocesos a la vez. Python es un lenguaje de subprocesos múltiples con un kit de herramientas de subprocesos múltiples incorporado. El GIL (Global Interpreter Lock) en Python garantiza que se ejecute un solo hilo a la vez.
Cuando el programa necesita manejar cientos o miles de procesos, no es realista usar Process solo, porque es demasiado engorroso planificar manualmente el proceso, por lo que necesita otra herramienta para administrar estos procesos. El multiprocesamiento proporciona una herramienta Pool.
El grupo puede proporcionar un número específico de procesos para que los usuarios llamen. Cuando se envía una nueva solicitud al grupo de procesos, si el grupo de procesos no está lleno en este momento, el grupo creará automáticamente un proceso para procesar la solicitud; de lo contrario, la solicitud debe esperar. Hasta que el grupo de procesos tenga nuevo espacio liberado. Además, la diferencia entre Pool y Process es que el primero puede tener un valor de retorno, mientras que Process necesita usar otros objetos para almacenar datos.
8. ¿Cómo filtrar los datos de la lista para filtrar los datos que cumplen con los requisitos?
1. Método general: a través del método iterativo, a partir del primer juicio, se cumplen las condiciones para permanecer y se descartan los que no.
2. Método de filtro: filtro (función o Ninguno, iterable) -> objeto de filtro, esta función se utiliza para filtrar la secuencia, filtrar los elementos que no cumplen las condiciones y devolver un objeto iterador, que debe volver a convertirse en una lista con lista.
3. Análisis de listas.
Recuerde, debe tener lo que tienen los demás. ! !