Python高频面试题-1

1. 列表（list）和元组（tuple）有什么区别？

在我每一次应聘Python数据科学家的面试中，这个问题都会被问到。所以对这个问题的答案，我可以说是了如指掌。

列表是可变的。创建后可以对其进行修改。

元组是不可变的。元组一旦创建，就不能对其进行更改。

列表表示的是顺序。它们是有序序列，通常是同一类型的对象。比如说按创建日期排序的所有用户名，如["Seth", "Ema", "Eli"]。

元组表示的是结构。可以用来存储不同数据类型的元素。比如内存中的数据库记录，如(2, "Ema", "2020–04–16")（#id, 名称,创建日期）。

2. 如何进行字符串插值？

在不导入Template类的情况下，有3种方法进行字符串插值。

name = 'Chris'

# 1. f stringsprint(f'Hello {name}')

# 2. % operatorprint('Hey %s %s' % (name, name))

# 3. format

print(

 "My name is {}".format((name)))

3. “is”和“==”有什么区别？

在我的Python职业生涯的早期，我认为它们是相同的，因而制造了一些bug。所以请大家听好了，“is”用来检查对象的标识(id)，而“==”用来检查两个对象是否相等。

我们将通过一个例子说明。创建一些列表并将其分配给不同的名字。请注意，下面的b指向与a相同的对象。

a = [1,2,3]

b = a

c = [1,2,3]

下面来检查是否相等，你会注意到结果显示它们都是相等的。

print(a == b)

print(a == c)

#=> True

但是它们具有相同的标识（id）吗？答案是不。

print(a is b)

print(a is c)

#=> False

我们可以通过打印他们的对象标识（id）来验证这一点。

print(id(a))

print(id(b))

print(id(c))

#=> 4369567560

#=> 4369567624

你可以看到：c和a和b具有不同的标识（id）。

4. 什么是装饰器（decorator）？

这是每次面试我都会被问到的另一个问题。它本身就值得写一篇文章。如果你能自己用它编写一个例子，那么说明你已经做好了准备。

装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从而向现有函数添加一些额外的功能，该装饰器将执行现有函数的功能和添加的额外功能。

我们将编写一个装饰器，该装饰器会在调用另一个函数时记录日志。

编写装饰器函数logging。它接受一个函数func作为参数。它还定义了一个名为log_function_called的函数，它先执行打印出一些“函数func被调用”的信息（print(f'{func} called.')），然后调用函数func()。最后返回定义的函数。

def logging(func):

  def log_function_called():

    print(f'{func} called.')

    func()

  return log_function_called

让我们编写其他两个函数，我们最终会将装饰器添加到其中（但还没有）。

def my_name():

  print('chris')def friends_name():

  print('naruto')my_name()

friends_name()

#=> chris

#=> naruto

现在将装饰器添加到上面编写的两个函数之中。

@logging

 print('chris')@logging

def friends_name():

 print('naruto')my_name()

#=> <function my_name at 0x10fca5a60> called.

#=> <function friends_name at 0x10fca5f28> called.

现在，你了解了如何仅仅通过在其上面添加@logging（装饰器），就能够轻松地将日志添加到我们编写的任何函数中。

5. 解释Range函数

Range函数可以用来创建一个整数列表，一般用在for循环中。它有3种使用方法。

Range函数可以接受1到3个参数，参数必须是整数。

请注意：我已经将range的每种用法包装在一个递推式构造列表（list comprehension）中，以便我们可以看到生成的值。

用法1 - range(stop)：生成从0到参数“stop”之间的整数。

[i for i in range(10)]

#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

用法2 - range(start, stop) : 生成从参数“start”到“stop”之间的整数

[i for i in range(2,10)]

#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

用法3 - range(start, stop, step)：以参数“step”为步长，生成从“start”到“stop”之间的整数。

[i for i in range(2,10,2)]

#=> [2, 4, 6, 8]

6. 定义一个名为car的类，它有两个属性：“color”和“speed”。然后创建一个实例并返回“speed”。

class Car :

    def __init__(self, color, speed):

        self.color = color

        self.speed = speedcar = Car('red','100mph')

car.speed

#=> '100mph'

7. Python中的实例方法、静态方法和类方法有什么区别？

实例方法：接受self参数，并且与类的特定实例相关。

静态方法：使用装饰器 @staticmethod，与特定实例无关，并且是自包含的（不能修改类或实例的属性）。

类方法：接受cls参数，并且可以修改类本身。

我们将通过一个虚构的CoffeeShop类来说明它们之间的区别。

class CoffeeShop:

    specialty = 'espresso'

    def __init__(self, coffee_price):

        self.coffee_price = coffee_price

    # instance method

    def make_coffee(self):

        print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')

    # static method    

    @staticmethod

    def check_weather():

        print('Its sunny')    # class method

    @classmethod

    def change_specialty(cls, specialty):

        cls.specialty = specialty

        print(f'Specialty changed to {specialty}')

CoffeeShop类有一个属性specialty，默认值设为“espresso”。CoffeeShop类的每个实例初始化时都使用了coffee_price这个属性。同时，它还有3个方法，一个实例方法，一个静态方法和一个类方法。

让我们将coffee_price的值设为5，来初始化CoffeeShop的一个实例。然后调用实例方法make_coffee。

coffee_shop = CoffeeShop('5')

coffee_shop.make_coffee()

#=> Making espresso for $5

现在我们来调用静态方法。静态方法无法修改类或实例状态，因此通常用于工具函数，例如，把2个数字相加。我们这里用它来检查天气。天气晴朗。太好了！

coffee_shop.check_weather()

#=> Its sunny

现在让我们使用类方法修改CoffeeShop的属性specialty，然后调用make_coffee()方法来制作咖啡。

coffee_shop.change_specialty('drip coffee')

#=> Specialty changed to drip coffeecoffee_shop.make_coffee()

#=> Making drip coffee for $5

注意，make_coffee过去是用来做意式浓缩咖啡（espresso）的，但现在用来做滴滤咖啡（drip coffee）了！

8. “func”和“ func()”有什么区别？

这个问题的目的是想看看你是否理解所有函数也是Python中的对象。

def func():

    print('Im a function')

func

#=> function __main__.func>func()    

#=> Im a function

func是表示函数的对象，它可以被分配给变量或传递给另一个函数。带圆括号的func()调用该函数并返回其输出。

9. 解释map函数的工作原理。

Map函数返回一个列表，该列表由对序列中的每个元素应用一个函数时返回的值组成。

def add_three(x):

    return x + 3li = [1,2,3][i for i in map(add_three, li)]

#=> [4, 5, 6]

上面，我对列表中的每个元素的值加了3。

10. 解释reduce函数的工作原理。

这个问题很棘手，在你使用过它几次之前，你得努力尝试自己能够理解它。

reduce接受一个函数和一个序列，然后对序列进行迭代。在每次迭代中，当前元素和前一个元素的输出都传递给函数。最后，返回一个值。

from functools import reduce

def add_three(x,y):

    return x + y

    li = [1,2,3,5]

    reduce(add_three, li)

#=> 11

返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的总和。