当 从Python官方网站下载并安装好Python2.7后，就直接获得了一个官方版本的解释器：Cpython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命名行下运行python，就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实是调用了IE。
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
在Python的解释器中，使用广泛的是CPython，对于Python的编译，除了可以采用以上解释器进行编译外，技术高超的开发者还可以按照自己的需求自行编写Python解释器来执行Python代码，十分的方便！
二进制转换成十进制：v = “0b1111011”
>>print(int(v,2))
十进制转换成二进制：v = 18
>> print(bin(int(v)))
八进制转换成十进制：v = “011”
>> print(int(v,8))
十进制转换成八进制：v = 30
>> print(oct(v))
十六进制转换成十进制：v = “0x12”
>>print(int(v,16))
十进制转换成十六进制：v = 87 >>print(hex(v))
def ip_to_int(s):
L = \'0b\'+\'\'.join([bin(int(i)) for i in s.split(\'.\')]).replace(\'0b\',\'\')
print(int(L,2))
if __name__ == \'__main__\':
s = "10.3.9.12"
ip_to_int(s)
v1 = 1 or 3
>>1
v2 = 1 and 3
>>3
v3 = 0 and 2 and 1 >>0
v4 = 0 and 2 or 1 >>1
v5 = 0 and 2 or 1 or 4 >>1
v6 = 0 or False and 1 >> False
机器码(machine code)，学名机器语言指令，有时也被称为原生码（Native Code），是电脑的CPU可直接解读的数据。通常意义上来理解的话，机器码就是计算机可以直接执行，并且执行速度最快的代码。用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作，编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍。而且，编出的程序全是些0和1的指令代码，直观性差，还容易出错。现在，除了计算机生产厂家的专业人员外，绝大多数的程序员已经不再去学习机器语言了。
总结：机器码是电脑CPU直接读取运行的机器指令，运行速度最快，但是非常晦涩难懂，也比较难编写，一般从业人员接触不到。
字节码（Bytecode）是一种包含执行程序、由一序列 op 代码/数据对 组成的
二进制文件。
字节码是一种中间码，它比机器码更抽象，需要直译器转译后才能成为机器码的中间代码。通常情况下它是已经经过编译，但与特定机器码无关。字节码通常不像源码一样可以让人阅读，而是编码后的数值常量、引用、指令等构成的序列。字节码主要为了实现特定软件运行和软件环境、与硬件环境无关。字节码的实现方式是通过编译器和虚拟机器。编译器将源码编译成字节码，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。字节码的典型应用为Java bytecode。字节码在运行时通过JVM（JAVA虚拟机）做一次转换生成机器指令，因此能够更好的跨平台运行。
总结：字节码是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件）。需要直译器转译后才能成为机器码。
15. 三元运算规则以及应用场景？
if X:
A = Y
else:
A = Z
# 用于简单的if-else判断,基本语法：条件为真的返回值 if 条件 else 条件为假的返回值
A = Y if X else Z
16. 列举 Python2和Python3的区别？
详情
17. 用一行代码实现数值交换：
a = 1 b = 2
a, b = b, a
# 附加
\'\'\'采用第三方变量\'\'\'
c = a
a = b
b = c
\'\'\'使用两个变量\'\'\'
a = a+b #取两个数的和
b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b
a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a，完成值的交换
18.Python3和Python2中 int 和 long的区别
python2
int（符号整数）：通常被称为是整数或整数，没有小数点的正或负整数。
long（长整数）：或渴望，无限大小的整数，这样写整数和一个大写或小写的L。
python3
去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long
19.xrange和range的区别
xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。
20.文件操作时：xreadlines和readlines的区别？
file.readlines()是把文件的全部内容读到内存，并解析成一个list，当文件的体积很大的时候，需要占用很多内存，使用该方法是一种不明智的做法。
file.xreadlines()则直接返回一个iter(file)迭代器
21.列举布尔值为False的常见值
0 以及长度为0的内置对象(空列表，空字符，空字典等等)
22..字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法
字符串
列表
元组和字典
23.lambda表达式格式以及应用场景？
24.pass的作用
pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作 保证格式完整 保证语义完整
25.*arg和**kwarg作用
如果我们不确定往一个函数中传入多少参数，或者我们希望以元组（tuple）或者列表（list）的形式传参数的时候，我们可以使用*args（单星号）。如果我们不知道往函数中传递多少个关键词参数或者想传入字典的值作为关键词参数的时候我们可以使用**kwargs（双星号），args、kwargs两个标识符是约定俗成的用法。
另一种答法：当函数的参数前面有一个星号*号的时候表示这是一个可变的位置参数，两个星号**表示这个是一个可变的关键词参数。星号*把序列或者集合解包（unpack）成位置参数，两个星号**把字典解包成关键词参数。
26.is和==的区别
is 是⽐较两个引⽤是否指向了同⼀个对象（引⽤⽐较）。
== 是⽐较两个对象的值是否相等
27.简述Python的深浅拷贝以及应用场景
# 1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
# 2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
import copy
a = [1, 2, 3, 4, [\'a\', \'b\']] #原始对象
b = a #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝
a.append(5) #修改对象a
a[4].append(\'c\') #修改对象a中的[\'a\', \'b\']数组对象
print \'a = \', a
print \'b = \', b
print \'c = \', c
print \'d = \', d
# 输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, [\'a\', \'b\', \'c\'], 5]
b = [1, 2, 3, 4, [\'a\', \'b\', \'c\'], 5]
c = [1, 2, 3, 4, [\'a\', \'b\', \'c\']]
d = [1, 2, 3, 4, [\'a\', \'b\']]
浅拷⻉是对于⼀个对象的顶层拷⻉：拷⻉了引⽤，并没有拷⻉内容
深拷⻉是对于⼀个对象所有层次的拷⻉(递归)
28.Python垃圾回收机制
引用计数机制为主,隔代回收为辅的策略
29.Python的可变类型和不可变类型
数字、字符串、元组是不可变的，列表、字典是可变的
30.求结果：
v = dict.fromkeys([\'k1\',\'k2\'],[])
v[‘k1’].append(666)
print(v)
>>{\'k1\': [666], \'k2\': [666]}
v[‘k1’] = 777
print(v) >> {\'k1\': 777, \'k2\': [666]}
31. 求结果：
Python的延迟绑定其实就是只有当运行嵌套函数的时候，才会引用外部变量i，不运行的时候，并不是会去找i的值，这个就是第一个函数，为什么输出的结果是[6,6,6,6]的原因。
32. 列举常见的内置函数？
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33. filter、map、reduce的作用？
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34. 一行代码实现9*9乘法表
#正序
for i in range(1,10):
for j in range(1,i+1):
print("%s*%s=%s" % (j,i,i*j),end="\\t")
print()
#倒序
for i in range(9,0,-1):
for j in range(i,0,-1):
print("%s*%s=%s" % (j,i,i*j),end="\\t")
print()
#一行代码
print("\\n".join("\\t".join(["%s*%s=%s" % (y, x, x*y) for y in range(1, x + 1)]) for x in range(1, 10)))
35. 如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？
pip安装：pip install 模块名称( 使用豆瓣源 pip install -i http:
源码安装：1.下载代码 2.解压 3.进入目录 4.执行 python setup.py install
36. 至少列举8个常用模块都有那些？
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37.re的match和search区别
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38.什么是正则的贪婪匹配
详情
39.求结果：
a. [ i % 2 for i in range(10) ]
b. ( i % 2 for i in range(10) )
a为列表[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] ，b为列表生成器
40.求结果：
a. 1 or 2
b. 1 and 2
c. 1 < (2==2)
d. 1 < 2 == 2
1 2 False True
41.def func(a,b=[]) 这种写法有什么坑？
函数定义时生成默认b的列表,而不是每次调用时生成一个空列表
42.如何实现 “1,2,3” 变成 [‘1’,’2’,’3’] ?
43.如何实现[‘1’,’2’,’3’]变成[1,2,3] ?
[int(i) for i in “1,2,3”.split(\',\')]
44.比较： a = [1,2,3] 和 b = [(1),(2),(3) ] 以及 b = [(1,),(2,),(3,) ] 的区别？
>>> b = [(1),(2),(3) ]
>>> print(type(b[1]))
<class \'int\'>
>>> b = [(1,),(2,),(3,) ]
>>> print(type(b[1]))
<class \'tuple\'>
>>> b = [1,2,3]
>>> print(type(b[1]))
<class \'int\'>
45.如何用一行代码生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100] ?
[pow(i,2) for i in range(1,11)]
46.一行代码实现删除列表中重复的值 ?
def distFunc1():
a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
b={}
b=b.fromkeys(a)
print b
#print b.keys()
a=list(b.keys())
print a
def distFunc2():
a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a=list(set(a)) # set是非重复的，无序集合。可以用list来的排队对set进行排序，list()转换为列表，a.sort来排序
print a
def distFunc3():
#可以先把list重新排序，然后从list的最后开始扫描，代码如下：
List=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
if List:
List.sort()
#print List
last = List[-1]
#print last
for i in range(len(List)-2, -1, -1):
if last==List[i]:
del List[i]
else: last=List[i]
47.如何在函数中设置一个全局变量
详情
48.logging模块的作用？以及应用场景？
详情
49.请用代码简答实现stack
# coding:utf-8
class Stack(object):
def __init__(self):
self.__list = []
def push(self, item):
"""添加一个新元素到栈顶"""
self.__list.append(item)
def pop(self):
"""弹出栈顶元素"""
return self.__list.pop()
def peek(self):
"""返回栈顶元素"""
if self.__list:
return self.__list[-1]
else:
return None
def is_empty(self):
"""判断栈是否为空"""
return self.__list == []
def size(self):
"""返回栈元素个数"""
return len(self.__list)
if __name__ == \'__main__\':
s = Stack()
s.push(0)
s.push(1)
s.push(2)
print(s.pop())
50.常用字符串格式化哪几种？
>>> print("我叫%s，今年%d岁了" % ("小李", 20))
我叫小李，今年20岁了
1、正常使用
>>> print("我叫{}，今年{}岁了".format("小李", 20))
我叫小李，今年20岁了
2、还可以通过在括号里填写数字，修改格式化的顺序
>>> print("我叫{1}，今年{0}岁了".format("小李", 20))
我叫20，今年小李岁了
3、通过key取变量
>>> print("我叫{name}，今年{age}岁了".format(name="小李", age=20))
我叫小李，今年20岁了
51.简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景？
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52.用Python实现一个二分查找的函数。
# coding:utf-8
# 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，
# 且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，
# 将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成
# 前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。
# 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
# 最优时间复杂度：O(1)
# 最坏时间复杂度：O(logn)
def binary_search(alist, item):
first = 0
last = len(alist)-1
while first<=last:
midpoint = (first + last)//2
if alist[midpoint] == item:
return True
elif item < alist[midpoint]:
last = midpoint-1
else:
first = midpoint+1
return False
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))
def binary_search(alist, item):
if len(alist) == 0:
return False
else:
midpoint = len(alist)//2
if alist[midpoint]==item:
return True
else:
if item<alist[midpoint]:
return binary_search(alist[:midpoint],item)
else:
return binary_search(alist[midpoint+1:],item)
testlist = [0, 1, 2, 8, 13, 17, 19, 32, 42,]
print(binary_search(testlist, 3))
print(binary_search(testlist, 13))
53.谈谈你对闭包的理解？
详情
54.os和sys模块的作用？
os模块负责程序与操作系统的交互，提供了访问操作系统底层的接口;sys模块负责程序与python解释器的交互，提供了一系列的函数和变量，用于操控python的运行时环境。
55.如何生成一个随机数？
random模块
56.如何使用python删除一个文件？
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