Python面试问题

一、Python 基础

1. Python 的特点

• 动态类型：变量无需声明类型。
• 解释型语言：逐行解释执行。
• 支持多种编程范式（面向对象、函数式、过程式）。

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2. 列表（List）与元组（Tuple）的区别

特性	列表（List）	元组（Tuple）
可变性	可变	不可变
性能	较慢	较快
使用场景	数据需要频繁修改时	数据固定且不可更改时

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3. 字典（Dict）与集合（Set）的区别

• 字典：键值对存储，用于快速查找。
• 集合：无序且唯一的元素集合，用于去重或集合运算。

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4. GIL（全局解释器锁）是什么？

• GIL 是 Python 解释器中的一个互斥锁，确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。
• 影响：多线程在 CPU 密集型任务中性能较差，但不影响 I/O 密集型任务。

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5. 深拷贝与浅拷贝的区别

• 浅拷贝：只复制对象的引用，内部元素共享。
• 深拷贝：递归复制对象及其内部元素。

import copy

a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)  # 浅拷贝
c = copy.deepcopy(a)  # 深拷贝

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二、Python 进阶

1. 生成器与迭代器的区别

• 迭代器 ：实现了 __iter__ 和 __next__ 方法的对象。
• 生成器 ：通过 yield 关键字定义的函数，返回一个生成器对象。

# 迭代器示例
class MyIterator:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        value = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return value

# 生成器示例
def my_generator(data):
    for item in data:
        yield item

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2. 装饰器的作用与实现

• 作用：在不修改原函数代码的情况下扩展其功能。
• 实现：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function call")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function call")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

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3. 上下文管理器

• 使用 with 语句管理资源（如文件、数据库连接）。
• 实现方式：
  • 使用类实现 __enter__ 和 __exit__ 方法。
  • 使用 contextlib 模块的 contextmanager 装饰器。

# 类实现
class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        print("Entering context")
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print("Exiting context")

# 使用 contextlib
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def my_context_manager():
    print("Entering context")
    try:
        yield
    finally:
        print("Exiting context")

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4. 异步编程

• 使用 asyncio 模块实现异步操作。
• 示例：

import asyncio

async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")

asyncio.run(say_hello())

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三、算法与数据结构

1. 常见排序算法

• 冒泡排序：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n - i - 1):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
    return arr

• 快速排序：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
    right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

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2. 查找算法

• 二分查找：

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

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四、Python 框架与工具

1. Django 与 Flask 的区别

特性	Django	Flask
复杂度	全栈框架，功能强大	微框架，轻量级
灵活性	较低	较高
适用场景	大型项目	小型项目或 API 开发

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2. Pandas 常用操作

• 读取 CSV 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

• 数据筛选：

filtered_df = df[df['age'] > 30]

• 数据聚合：

grouped_df = df.groupby('category').sum()

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3. NumPy 常用操作

• 创建数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

• 矩阵乘法：

matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(matrix_a, matrix_b)

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