100 个基本 Python 面试问题第四部分(61-80)

Posted 2021-11-02 海拥✘

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100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80)

Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？
Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。
Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？
Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？
Q-5：Python 中可用的内置类型有哪些？
Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？
Q-7：什么时候使用 Python 装饰器？
Q-8：列表和元组的主要区别是什么？
Q-9：Python 如何处理内存管理？
Q-10：lambda 和 def 之间的主要区别是什么？
Q-11：使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID？
Q-12：你认为以下代码片段的输出是什么？代码中有错误吗？
Q-13：Python 中有 switch 或 case 语句吗？如果不是，那么相同的原因是什么？
Q-14：Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么？
Q-15：Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句？
Q-16：Python 中的字符串是什么？
Q-17：Python 中的切片是什么？
Q-18：Python 中的 %s 是什么？
Q-19：字符串在 Python 中是不可变的还是可变的？
Q-20：Python 中的索引是什么？
Q-21：Python 中的文档字符串是什么？
Q-22：Python 编程中的函数是什么？
Q-23：Python 中有多少基本类型的函数？
Q-24：我们如何用 Python 编写函数？
Q-25：Python 中的函数调用或可调用对象是什么？
Q-26：Python 中的 return 关键字是做什么用的？
Q-27：Python 中的“按值调用”是什么？
Q-28：Python 中的“按引用调用”是什么？
Q-29：trunc() 函数的返回值是多少？
Q-30：Python 函数必须返回一个值吗？
Q-31：Python 中的 continue 有什么作用？
Q-32：Python 中 id() 函数的用途是什么？
Q-33：*args 在 Python 中有什么作用？
Q-34：**kwargs 在 Python 中做什么？
Q-35：Python 有 Main() 方法吗？
Q-36： __ Name __ 在 Python 中有什么作用？
Q-37：Python 中“end”的目的是什么？
Q-38：什么时候应该在 Python 中使用“break”？
Q-39：Python 中的 pass 和 continue 有什么区别？
Q-40：len() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-41：chr() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-42：ord() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-43：Python 中的 Rstrip() 是什么？
Q-44：Python 中的空格是什么？
Q-45：Python 中的 isalpha() 是什么？
Q-46：你如何在 Python 中使用 split() 函数？
Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？
Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？
Q-49：是什么让 CPython 与 Python 不同？
Q-50：哪个包是最快的 Python 形式？
Q-51：Python 语言中的 GIL 是什么？
Q-52：Python 如何实现线程安全？
Q-53：Python 如何管理内存？
Q-54：Python 中的元组是什么？
Q-55：Python 编程中的字典是什么？
Q-56：Python 中的 set 对象是什么？
Q-57：字典在 Python 中有什么用？
Q-58：Python 列表是链表吗？
Q-59：Python 中的 Class 是什么？
Q-60：Python 类中的属性和方法是什么？
Q-61：如何在运行时为 Class 属性赋值？
Q-62：Python 编程中的继承是什么？
Q-63：Python 中的组合是什么？
Q-64：Python 程序中的错误和异常是什么？
Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？
Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？
Q-67：什么是 Python 迭代器？
Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？
Q-69：什么是 Python 生成器？
Q-70：Python 中的闭包是什么？
Q-71：Python 中的装饰器是什么？
Q-72：你如何在 Python 中创建字典？
Q-73：你如何在 Python 中读取字典？
Q-74：如何在 Python 中遍历字典对象？
Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？
Q-76：如何在 Python 中删除字典的元素？
Q-77：你如何检查字典中键的存在？
Q-78：Python 中列表推导式的语法是什么？
Q-79：Python 中字典理解的语法是什么？
Q-80：Python 中生成器表达式的语法是什么？
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Q-61：如何在运行时为 Class 属性赋值？

我们可以在运行时指定属性的值。我们需要添加一个 init 方法并将输入传递给对象构造函数。请参阅以下示例来说明这一点。

>>> class Human:
    def __init__(self, profession):
        self.profession = profession
    def set_profession(self, new_profession):
        self.profession = new_profession

>>> man = Human("Manager")
>>> print(man.profession)
Manager

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Q-62：Python 编程中的继承是什么？

继承是一种 OOP 机制，它允许对象访问其父类功能。它将基类功能传递给孩子。

我们故意抽象出不同类中的相似代码。

公共代码在基类中，子类对象可以通过继承访问它。看看下面的例子。

class PC: # 基类
    processor = "Xeon" # 通用属性
    def set_processor(self, new_processor):
        processor = new_processor

class Desktop(PC): # 派生类
    os = "Mac OS High Sierra" # 个性化属性
    ram = "32 GB"

class Laptop(PC): # 派生类
    os = "Windows 10 Pro 64" # 个性化属性
    ram = "16 GB"

desk = Desktop()
print(desk.processor, desk.os, desk.ram)

lap = Laptop()
print(lap.processor, lap.os, lap.ram)

输出：

Xeon Mac OS High Sierra 32 GB
Xeon Windows 10 Pro 64 16 GB

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Q-63：Python 中的组合是什么？

组合也是 Python 中的一种继承。它打算从基类继承，但有点不同，即通过使用基类的实例变量作为派生类的成员。

见下图。

为了演示组合，我们需要实例化类中的其他对象，然后使用这些实例。

class PC: # 基类
    processor = "Xeon" # 通用属性
    def __init__(self, processor, ram):
        self.processor = processor
        self.ram = ram

    def set_processor(self, new_processor):
        processor = new_processor

    def get_PC(self):
        return "%s cpu & %s ram" % (self.processor, self.ram)

class Tablet():
    make = "Intel"
    def __init__(self, processor, ram, make):
        self.PC = PC(processor, ram) ＃ 作品
        self.make = make

    def get_Tablet(self):
        return "Tablet with %s CPU & %s ram by %s" % (self.PC.processor, self.PC.ram, self.make)

if __name__ == "__main__":
    tab = Tablet("i7", "16 GB", "Intel")
    print(tab.get_Tablet())

输出是：

Tablet with i7 CPU & 16 GB ram by Intel

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Q-64：Python 程序中的错误和异常是什么？

错误是程序中可能导致其异常退出的编码问题。

相反，异常的发生是由于外部事件的发生中断了程序的正常流程。

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Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？

Python 制定了 Try、Except、Finally 结构来处理错误和异常。我们将缩进的不安全代码括在 try 块下。我们可以将回退代码保留在 except 块中。任何打算最后执行的指令都应该在 finally 块下。

try:
    print("在 try 块中执行代码")
    print(exception)
except:
    print("进入except块")
finally:
    print("到达最后一个区块")

输出是：

在 try 块中执行代码
进入except块
到达最后一个区块

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Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？

我们可以根据某些条件引发异常。

例如，如果我们希望用户只输入奇数，否则会引发异常。

# 示例 - 引发异常
while True:
    try:
        value = int(input("输入一个奇数-"))
        if value%2 == 0:
            raise ValueError("由于无效输入退出！！！")
        else:
            print("输入的值为： %s" % value)
    except ValueError as ex:
        print(ex)
        break

输出是：

输入一个奇数- 2
由于无效输入退出！！！

输入一个奇数- 1
输入的值为： 1
输入一个奇数-

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Q-67：什么是 Python 迭代器？

Python 中的迭代器是类似数组的对象，允许在下一个元素上移动。我们在遍历循环时使用它们，例如在“for”循环中。

Python 库没有。的迭代器。例如，一个列表也是一个迭代器，我们可以在它上面启动一个 for 循环。

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Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？

列表、元组、字典和集合等集合类型都是可迭代对象，而它们也是可迭代容器，在遍历时返回迭代器。

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以下是一些高级 Python 面试问题。

Q-69：什么是 Python 生成器？

Generator 是一种函数，它让我们指定一个函数，它的作用类似于迭代器，因此可以在“for”循环中使用。

在生成器函数中，yield 关键字替代了 return 语句。

def fn():
    return "简单的 Python 函数"

def generate():
    yield "Python 生成器函数"

print(next(generate()))

输出是：

Python 生成器函数

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Q-70：Python 中的闭包是什么？

Python 闭包是由另一个函数返回的函数对象。我们使用它们来消除代码冗余。

在下面的例子中，我们编写了一个简单的乘法闭包。

def multiply_number(num):
    def product(number):
        'product() here is a closure'
        return num * number
    return product

num_2 = multiply_number(2)
print(num_2(11))
print(num_2(24))

num_6 = multiply_number(6)
print(num_6(1))

输出是：

22
48
6

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Q-71：Python 中的装饰器是什么？

Python 装饰器使我们能够动态地向给定对象添加新行为。在下面的示例中，我们编写了一个简单的示例来显示函数执行前后的消息。

def decorator_sample(func):
    def decorator_hook(*args, **kwargs):
        print("函数调用前")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("函数调用后")
        return result
    return decorator_hook

@decorator_sample
def product(x, y):
    "两个数相乘的函数"
    return x * y

print(product(3, 3))

输出是：

函数调用前
函数调用后
9

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Q-72：你如何在 Python 中创建字典？

让我们以建筑工地统计为例。为此，我们首先需要使用冒号（“:”）拆分键值对。键应该是不可变类型，也就是说，我们将使用不允许在运行时更改的数据类型。我们将从整数、字符串或元组中进行选择。

但是，我们可以采用任何类型的值。为了区分数据对，我们可以使用逗号（“，”）并将整个内容保留在花括号（{…}）中。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> type(site_stats)
<class 'dict'>
>>> print(site_stats)
{'type': 'organic', 'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000}

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Q-73：你如何在 Python 中读取字典？

要从字典中获取数据，我们可以使用键直接访问。我们可以在提到字典对应的变量名后使用方括号 […] 将“key”括起来。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats["traffic"])

我们甚至可以调用 get 方法从字典中获取值。它还让我们设置一个默认值。如果缺少密钥，则会发生 KeyError。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats.get('site'))
tecbeamers.com

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Q-74：如何在 Python 中遍历字典对象？

我们可以使用“for”和“in”循环来遍历字典对象。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> for k, v in site_stats.items():
    print("The key is: %s" % k)
    print("The value is: %s" % v)
    print("++++++++++++++++++++++++")

输出是：

The key is: type
The value is: organic
++++++++++++++++++++++++
The key is: site
The value is: tecbeamers.com
++++++++++++++++++++++++
The key is: traffic
The value is: 10000
++++++++++++++++++++++++

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Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？

我们可以通过使用新键修改字典来添加元素，然后为其设置值。

>>> #设置一个空白字典
>>> site_stats = {}
>>> site_stats['site'] = 'google.com'
>>> site_stats['traffic'] = 10000000000
>>> site_stats['type'] = 'Referral'
>>> print(site_stats)
{'type': 'Referral', 'site': 'google.com', 'traffic': 10000000000}

我们甚至可以在 update() 方法的帮助下连接两个字典以获得更大的字典。

>>> site_stats['site'] = 'google.co.in'
>>> print(site_stats)
{'site': 'google.co.in'}
>>> site_stats_new = {'traffic': 1000000, "type": "social media"}
>>> site_stats.update(site_stats_new)
>>> print(site_stats)
{'type': 'social media', 'site': 'google.co.in', 'traffic': 1000000}

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Q-76：如何在 Python 中删除字典的元素？

我们可以使用 del() 方法删除字典中的键。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> del site_stats["type"]
>>> print(site_stats)
{'site': 'google.co.in', 'traffic': 1000000}

我们可以使用的另一种方法是 pop() 函数。它接受密钥作为参数。另外，第二个参数，如果键不存在，我们可以传递一个默认值。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats.pop("type", None))
organic
>>> print(site_stats)
{'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000}

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Q-77：你如何检查字典中键的存在？

我们可以使用 Python 的“in”运算符来测试 dict 对象中是否存在键。

>>> site_stats = {'site': 'tecbeamers.com', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> 'site' in site_stats
True
>>> 'traffic' in site_stats
True
>>> "type" in site_stats
True

早些时候，Python 还提供了已被弃用的 has_key() 方法。

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Q-78：Python 中列表推导式的语法是什么？

列表推导式的签名如下：

[ expression(var) for var in iterable ]

例如，下面的代码将返回从 10 到 20 的所有数字并将它们存储在一个列表中。

>>> alist = [var for var in range(10, 20)]
>>> print(alist)

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Q-79：Python 中字典理解的语法是什么？

字典的语法与列表推导式的语法相同，但不同之处在于它使用大括号：

{ aKey, itsValue for aKey in iterable }

例如，下面的代码将返回所有数字 10 到 20 作为键，并将这些数字的相应平方存储为值。

>>> adict = {var:var**2 for var in range(10, 20)}
>>> print(adict)

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Q-80：Python 中生成器表达式的语法是什么？

生成器表达式的语法与列表推导式匹配，但不同之处在于它使用括号：

( expression(var) for var in iterable )

(表达式(var) for var in iterable )
例如，下面的代码将创建一个生成器对象，该对象在使用时生成 10 到 20 的值。

>>> (var for var in range(10, 20))
 at 0x0000000003668728>
>>> list((var for var in range(10, 20)))

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总结——100 个基本 Python 面试题

我已经写了很长一段时间的技术博客，这是我的一篇面试题分享。希望你们会喜欢！这里汇总了我的全部原创及作品源码: Github

相关文章：

• 100 个基本 Python 面试问题第一部分(1-20)
• 100 个基本 Python 面试问题第二部分(21-40)
• 100 个基本 Python 面试问题第三部分(41-60)

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