Python语言面试问题集锦(实时更新ing)

逃离我推掉我的手 2023-03-13 05:06 63阅读 0赞

**目录**

1: python中小整数对象池

2: 元祖那些事

3: endswith()的用法

4: \_\_main\_\_的一些问题

5: python中，集合是怎样保证去重的？

6: Python语言怎么处理内存溢出的情况, 怎么设计内存回收?

7: python中列表切片会出现索引错误吗?

8: python2和python3区别? 列举五个

9: 列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理

10: filter方法的使用, 求出列表所有奇数并构造新列表，a = \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\]

--------------------

### **1: python中小整数对象池** ###

Python为了优化速度，使用了小整数对象池， 避免为整数频繁申请和销毁内存空间。Python 对小整数的定义是 \[-5, 256\] 这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收。在一个 Python 的程序中，无论这个整数处于LEGB中的哪个位置，所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象。同理，单个字母也是这样的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

上图解释: 变量num1和变量num2的地址是相同的, 是因为它们指的都是小整数对象池中的3,  但是后面将它们都赋值为300的时候,会发现地址不一样了,是因为300不在小整数池中,相当于两个对象.  即使小整数是在列表中, 它们的地址也是相同的, 还有就是单个字母,它们的地址也是相同的.

### **2: 元祖那些事** ###

不可变(immutable)对象类型: int, float, decimal, complex, bool, str, tuple, range, frozenset. bytes  
    可变(mutable)对象类型: list, dict, set. bytearray

元祖中是可以放可变类型的，如放入两个列表，列表中的元素可以随意添加更改．

### **3: endswith()的用法** ###

endswith() 方法用于判断字符串是否以指定后缀结尾，如果以指定后缀结尾返回True，否则返回False。可选参数"start"与"end"为检索字符串的开始与结束位置。

![20200511094703463.png][]

上图解释: 定义了字符串a,  直接不指定可选参数start和end的话, 默认是字符串结尾,  例子一就是说a字符串是否以'you'串结尾, 例子二指定了start=0, end=3 相当于就是将原始字符串0-3的字符单独看, 不算3. 看是否有'ow'结尾.

### **4: \_\_main\_\_的一些问题** ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

用第二个函数去调用第一个函数, 注意: 如果单独执行第一个函数, 也就是print\_fun.py, '\_\_name\_\_ value:' 为 \_\_main\_\_,  如果通过调用, 即执行print\_module.py '\_\_name\_\_ value:' 为print\_fun.  也不会去执行main()函数

### **5: python中，集合是怎样保证去重的？** ###

答: python中集合的元素必须是唯一的(即hashable类型). 因此必须是不可变类型, 不可变类型: tuple, constant  可变类型: list dict set.   同理 字典的key也不能为不可变类型.

集合去重主要是对地址的比对, 同一个数的ids是一样的.  当一个值要加入集合时, 如果该值在集合中, 那这个值对应的地址, 集合也知道. 因此无法加入.

### **6: Python语言怎么处理内存溢出的情况, 怎么设计内存回收?** ###

答:   内存泄露: 指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。有 del() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为 0 来判断是否内存泄漏

内存溢出:  内存溢出: 你申请了10个字节的内存,但写入了大于10个字节的数据

内存溢出原因：

1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；  
           2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，产生了堆积，使得JVM不能回收；  
           3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；  
           4.使用的第三方软件中的BUG；  
           5.启动参数内存值设定的过小  
           内存溢出的解决方案：  
           第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)

第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。

第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

### **7: python中列表切片会出现索引错误吗? ** ###

答:  不会，　如果你按索引去找，会报Indexerror, 但是切片不会，切片的过程中，如果你的索引大于列表的长度，会切出一个空列表

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

### **8: python2和python3区别? 列举五个** ###

答: ①. python3使用print()打印, python2既可以使用python() 也可以不加括号, 用空格隔开.

②. python3中range返回的是迭代器, 节约内存, 而python2中返回的是一个列表

③. python3中使用utf-8编码, python2使用ASCII码编码

④. python3中可以直接使用中文, 而python2中需要引用coding声明

⑤. python3中使用input()函数, 而python2中使用的是raw\_input()函数

### **9: 列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理** ###

**        ** 答: 不可变数据类型：数值型、字符串型string和元组tuple  
              不允许变量的值发生变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了一个对象，而对于相同的值的对象，在内存中则只有一个对象（一个地址）.

可变数据类型：列表list和字典dict；

允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，不过对于相同的值的不同对象，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，(a = \[1, 2\], b = \[1, 2\] 他们是不同的对象) 相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象

### **10: filter方法的使用, 求出列表所有奇数并构造新列表，a = \[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10\]** ###

答: filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230312/7e5c1feca0024c22a2c8b5cf3d0b1ff9.png
[20200511094703463.png]: /images/20230312/df257ffca0404c1abc09f07b620da851.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230312/62a9367bca02476792ae66d342348cbc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230312/9c487db5d8ed4874b66a513b2335c2e9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230312/108b4fc180be41aba46602c7ae82217c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoYXdyb2FkODg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230312/654eec686dee42fcbb3f61b086aed983.png