有很多时候,你可能python使用的很熟练,但在面试的时候可能就过不了, 毕竟常说的面试造火箭,入职拧螺丝的情况是真实存在的。所以背八股文也是极其重要的!这里分享一些常见和高频的面试题(300道)给大家:
部分目录如下:

1)字典推导式
d = {key:value for (key,value) in iterable}
2)反转字符串 "aStr"
print("aStr"[::-1])
3)将字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4",处理成字典 {k:1,k1:2,...}
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- str1 = "k:1|k1:2|k2:3|k3:4"
- def str2dict(str1):
- dict1 = {}
- for iterms in str1.split('|'):
- key,value = iterms.split(':')
- dict1[key] = value
- return dict1
- #字典推导式
- d = {k:int(v) for t in str1.split("|") for k, v in (t.split(":"), )}
4)下面代码的输出结果将是什么
- list = ['a','b','c','d','e']
- print(list[10:])
代码将输出[],不会产生IndexError错误,就像所期望的那样,尝试用超出成员的个数的index来获取某 个列表的成员。例如,尝试获取list[10]和之后的成员,会导致IndexError。然而,尝试获取列表的切 片,开始的index超过了成员个数不会产生IndexError,而是仅仅返回一个空列表。这成为特别让人恶 心的疑难杂症,因为运行的时候没有错误产生,导致Bug很难被追踪到。
5)给定两个列表,怎么找出他们相同的元素和不同的元素
- list1 = [1,2,3]
- list2 = [3,4,5]
- set1 = set(list1)
- set2 = set(list2)
- print(set1 & set2)
- print(set1 ^ set2)
6)python新式类和经典类的区别
在python里凡是继承了object的类,都是新式类
Python3里只有新式类
Python2里面继承object的是新式类,没有写父类的是经典类
经典类目前在Python里基本没有应用
保持class与type的统一对新式类的实例执行a.class与type(a)的结果是一致的,对于旧式类来说就不一样了。
对于多重继承的属性搜索顺序不一样新式类是采用广度优先搜索,旧式类采用深度优先搜索。
7)python中内置的数据结构有几种
整型 int、 长整型 long、浮点型 float、 复数 complex
字符串 str、 列表 list、 元祖 tuple
字典 dict 、 集合 set
Python3 中没有 long,只有无限精度的 int
8)python如何实现单例模式?请写出两种实现方式
8.1 第一种方法:使用装饰器
- def singleton(cls):
- instances = {}
- def wrapper(*args, **kwargs):
- if cls not in instances:
- instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
- return instances[cls]
- return wrapper
- @singleton
- class Foo(object):
- pass
- foo1 = Foo()
- foo2 = Foo()
- print(foo1 is foo2) # True
8.2 第二种方法:使用基类New 是真正创建实例对象的方法,所以重写基类的new 方法,以此保证创建对象的时候只生成一个实 例
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- class Singleton(object):
- def __new__(cls, *args, **kwargs):
- if not hasattr(cls, '_instance'):
- cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
- return cls._instance
- class Foo(Singleton):
- pass
- foo1 = Foo()
- foo2 = Foo()
- print(foo1 is foo2) # True
9)Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别?
类方法: 是类对象的方法,在定义时需要在上方使用 @classmethod 进行装饰,形参为cls,表示类对象, 类对象和实例对象都可调用 类实例方法: 是类实例化对象的方法,只有实例对象可以调用,形参为self,指代对象本身; 静态方法: 是一个任意函数,在其上方使用 @staticmethod 进行装饰,可以用对象直接调用,静态方法 实际上跟该类没有太大关系
10)python函数重载机制
函数重载主要是为了解决两个问题。
可变参数类型。
可变参数个数。
另外,一个基本的设计原则是,仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外,其功能是完全相同 的,此时才使用函数重载,如果两个函数的功能其实不同,那么不应当使用重载,而应当使用一个名字 不同的函数。好吧,那么对于情况 1 ,函数功能相同,但是参数类型不同,python 如何处理?答案是根本不需要处 理,因为 python 可以接受任何类型的参数,如果函数的功能相同,那么不同的参数类型在 python 中 很可能是相同的代码,没有必要做成两个不同函数。那么对于情况 2 ,函数功能相同,但参数个数不同,python 如何处理?大家知道,答案就是缺省参 数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同,那么那些缺少的参数 终归是需要用的。好了,鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案,python 自然就不需要函数重载了。
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11)对缺省参数的理解
缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下,调用默认的参数,在调用函数的同时赋值时,所 传入的参数会替代默认参数。*args是不定长参数,它可以表示输入参数是不确定的,可以是任意多个。**kwargs是关键字参数,赋值的时候是以键值对的方式,参数可以是任意多对在定义函数的时候 不确定会有多少参数会传入时,就可以使用两个参数
12)生成器,迭代器的区别
迭代器是遵循迭代协议的对象。用户可以使用 iter() 以从任何序列得到迭代器(如 list, tuple, dictionary, set 等)。另一个方法则是创建一个另一种形式的迭代器 —— generator 。要获取下一个元 素,则使用成员函数 next()(Python 2)或函数 next() function (Python 3) 。当没有元素时,则引 发 StopIteration 此例外。若要实现自己的迭代器,则只要实现 next()(Python 2)或 next ()
生成器(Generator)只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时,生成器会返 回它脱离的位置(它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值)
区别生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建iter()和next()方法,生成器显得特别简 洁,而且生成器也是高效的,使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序 状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常。
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