2021最新15个Python面试问题（附答案）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2021最新15个Python面试问题（附答案）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Python新手在谋求一份Python编程工作前，必须熟知Python的基础知识。分享了一份2021年最常见Python面试题合集
问题1
到底什么是Python？
你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）
答案
下面是一些关键点：
- Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括php和Ruby。
- Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I’m a string"这样的代码，程序不会报错。
- Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
- 在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。
- Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
- Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。
- Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
为什么提这个问题：
如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。
问题2
补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接受文件夹的名称作为输入参数，
返回该文件夹中文件的路径，
以及其包含文件夹中文件的路径。
"""
# 补充代码
答案
def print_directory_contents(sPath):
import os
for sChild in os.listdir(sPath):
sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
print_directory_contents(sChildPath)
else:
特别要注意以下几点：
- 命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
- 递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。
- 我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成
- sChildPath = sPath + ‘/’ + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。
- 熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。
- 如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。
- 坚持KISS原则！保持简单，不过脑子就能懂！
为什么提这个问题：
- 说明面试者对与操作系统交互的基础知识
- 递归真是太好用啦
问题3
阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]
答案
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]
为什么提这个问题：
- 列表解析（list comprehension）十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。
- 如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
- 其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。
问题4
Python和多线程（multi-threading）
Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。
答案
Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。
不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。
问题5
你如何管理不同版本的代码？
答案：
版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如subversion（SVN）。
为什么提这个问题：
因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引入了什么bug；管理你的软件的不同版本和发行版；在团队成员中分享源代码；部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得！
问题6
下面代码会输出什么
def f(x,l=[]):
for i in range(x):
l.append(i*i)
print l
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)
答案：
[0, 1]
[3, 2, 1, 0, 1, 4]
[0, 1, 0, 1, 4]
呃？
第一个函数调用十分明显，for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。
不明白的话就试着运行下面的代码吧：
l_mem = []
l = l_mem # the first call
for i in range(2):
l.append(i*i)
print l # [0, 1]
l = [3,2,1] # the second call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
l = l_mem # the third call
for i in range(3):
l.append(i*i)
print l # [0, 1, 0, 1, 4]
问题7
“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？
答案：
“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。
举个例子：
import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题？
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。
另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。
问题8
这两个参数是什么意思：*args，**kwargs？我们为什么要使用它们？
答案
如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和**billy，但是这样就并不太妥。
下面是具体的示例：
def f(*args,**kwargs): print args, kwargs
l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}
f()
f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs
f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
为什么提这个问题？
有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。
问题9
下面这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？
回答背景知识
这些都是装饰器（decorator）。装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。
@my_decorator
def my_func(stuff):
do_things
Is equivalent to
def my_func(stuff):
do_things
my_func = my_decorator(my_func)
你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。
真正的答案
@classmethod, @staticmethod和@property器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为：
class MyClass(object):
def __init__(self):
self._some_property = "properties are nice"
self._some_other_property = "VERY nice"
def normal_method(*args,**kwargs):
print "calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@classmethod
def class_method(*args,**kwargs):
print "calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@staticmethod
def static_method(*args,**kwargs):
print "calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@property
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_property
@some_property.setter
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
self._some_property = args[0]
@property
def some_other_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_other_property
o = MyClass()
# 未装饰的方法还是正常的行为方式，需要当前的类实例（self）作为第一个参数。
o.normal_method
# <bound method MyClass.normal_method of <__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>>
o.normal_method()
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})
o.normal_method(1,2,x=3,y=4)
# normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 类方法的第一个参数永远是该类
o.class_method
# <bound method classobj.class_method of <class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>>
o.class_method()
# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{})
o.class_method(1,2,x=3,y=4)
# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 静态方法（static method）中除了你调用时传入的参数以外，没有其他的参数。
o.static_method
# <function static_method at 0x7fdd25375848>
o.static_method()
# static_method((),{})
o.static_method(1,2,x=3,y=4)
# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# @property是实现getter和setter方法的一种方式。直接调用它们是错误的。
# “只读”属性可以通过只定义getter方法，不定义setter方法实现。
o.some_property
# 调用some_property的getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'properties are nice'
# “属性”是很好的功能
o.some_property()
# calling some_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'VERY nice'
# o.some_other_property()
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_property = "groovy"
# calling some_property setter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('groovy',),{})
o.some_property
# calling some_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'groovy'
o.some_other_property = "very groovy"
# Traceback (most recent call last):
# File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: can't set attribute
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
问题10
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？
class A(object):
def go(self):
print "go A go!"
def stop(self):
print "stop A stop!"
def pause(self):
raise Exception("Not Implemented")
class B(A):
def go(self):
super(B, self).go()
print "go B go!"
class C(A):
def go(self):
super(C, self).go()
print "go C go!"
def stop(self):
super(C, self).stop()
print "stop C stop!"
class D(B,C):
def go(self):
super(D, self).go()
print "go D go!"
def stop(self):
super(D, self).stop()
print "stop D stop!"
def pause(self):
print "wait D wait!"
class E(B,C): pass
a = A()
b = B()
c = C()
d = D()
e = E()
# 说明下列代码的输出结果
a.go()
b.go()
c.go()
d.go()
e.go()
a.stop()
b.stop()
c.stop()
d.stop()
e.stop()
a.pause()
b.pause()
c.pause()
d.pause()
e.pause()
答案
输出结果以注释的形式表示：
a.go()
# go A go!
b.go()
# go A go!
# go B go!
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