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Python面试基础题十大陷阱，你中招了吗
我们在会碰到各种各样的面试，有的甚至是HR专门为你设置的障碍，在python面试中也是，无论你是应聘Python web开发，爬虫工程师，或是数据分析，还是自动化运维，这些python面试基础题十大陷阱也许你会遇到，今天的python培训总结出来给你以防万一：
问题1：请问如何修改以下Python代码，使得下面的代码调用类A的show方法?
class A(object)
def show(self):
print 'derived show'
class B(A)
def show(self):
print 'derived show'
obj=B()
obj.show()
答：这道题的考点是类继承，只要通过__class__ 方法指定类对象就可以了。补充的代码如下：
obj._class_=A
obj.show()
问题2：请问如何修改以下Python代码，使得代码能够运行?
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答：此题考察得是方法对象，为了能让对象实例能被直接调用，需要实现 __call__ 方法，补充代码如下：
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
def_call_(self,num):
print'call:',num+self._a
问题3：下面这段代码的输出是什么?
class B(object):
def fn(self):
print"B fn"
def_init_(self):
print"B INIT"
class A(object):
def fn(self):
print"A fn"
def_new_(cls,a):
print"NEW",a
if a10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print "INIT",a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答：
NEW 5
B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此题考察的是new和init的用法，使用 __new__ 方法，可以决定返回那个对象，也就是创建对象之前调用的，这个常见于于设计模式的单例、工厂模式。__init__ 是创建对象是调用的。
问题4：下面这段代码输出什么?
1s=[1,2,3,4]
list1 =[i for i in ls if i2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 12
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ' item'+ str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in 'hello world' if x not in 'low level'}
print set1
答:
[3,4]
[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:'item4',4:'item16’,6:'item36"}set(["h",'r','d"])
此题考察的是列表和字典的生成。
问题5：下面这段代码输出什么?
num= 9
def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:
9
9
此题考察全局变量和局部变量。num 不是个全局变量，所以每个函数都得到了自己的 num 拷贝，如果你想修改 num ，则必须用 global 关键字声明。比如下面这样
num=9
def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
问题6：如何使用一行代码交换两个变量值?
a=8
b=9
答：
(a,b)=(b,a)
问题7：如何添加代码，使得没有定义的方法都调用mydefault方法?
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答：
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此题的考的是Python的默认方法， 只有当没有定义的方法调用时，才会调用方法 __getattr__。当 fn1 方法传入参数时，我们可以给 mydefault 方法增加一个 *args 不定参数来兼容。
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self,*args):
print'default:'+str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print"other fn:",name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello')
a1.fn3(10)
问题8：一个包里有三个模块，mod1.py , mod2.py , mod3.py ，但使用 from demopack import * 导入模块时，如何保证只有 mod1 、 mod3 被导入了。
答:在包中增加 __init__.py 文件，并在文件中增加：
_all_=['mod1','mod3']
问题9：写一个函数，接收整数参数 n ，返回一个函数，函数返回n和参数的积。
答:
def mulby(num):
def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
问题10：请问下面的代码有什么隐患?(Python2中)
def strtest1(num):
str='first'
for i in range(num):
str+="X"
return str
答：由于变量str是个不可变对象，每次迭代，python都会生成新的str对象来存储新的字符串，num越大，创建的str对象越多，内存消耗越大。
python运维开发工程师面试常见问题有哪些
面试python运维开发工程师每家公司对专业知识的考察侧重点是不一样的，下面给你整理了一些，希望能帮助到你!
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1、python是强类型还是弱类型的语言
2、python的动态性体现在哪
3、python的namespace：四种；len()等函数的命名空间
4、range和xrange的区别，谈到了迭代器
5、于是问怎么实现迭代器，然后又问了生成器，yield语句
6、将list的中的一万条字符串合成一条字符串的方法
7、python多线程（g il）
8、python的三目运算符有吗？ 怎么用一行代码实现三目运算
linux
1、问linux命令
2、top和ps在进程占有资源率的统计方式有什么不同
3、然后扯到了页表，内存管理，TLB
5、linux文件系统：inode，inode存储了哪些东西，目录名，文件名存在哪里
python面试必备题目有哪些
给你一份千锋python的面试题吧
1、多线程使用Python是个好主意吗？列出一些方法可以让一些Python代码以并行方式运行。
答：Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包，但如果你想使用多线程来加速你的代码，那么使用它通常不是一个好主意。Python有一个名为全局解释器锁(Global
Interpreter
Lock（GIL）)的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL，做一点工作，然后将GIL传递到下一个线程。这种情况发生的很快，因此对于人眼看来，你的线程似乎是并行运行的，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。所有这些GIL传递都增加了运行的内存。这意味着如果你想让代码运行得更快，那么使用线程包通常不是一个好主意。
使用Python的线程包也是有原因的。如果你想同时运行一些东西，并且效率不是一个问题，那么它就完全没问题了。或者，如果你正在运行需要等待某些事情的代码（例如某些IO），那么它可能会很有意义。但是线程库不会让你使用额外的CPU核心。
多线程可以外包到操作系统（通过多处理），一些调用Python代码的外部应用程序（例如，Spark或Hadoop），或者Python代码调用的一些代码例如：你可以使用你的Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程事务。
2、这段代码输出了什么：
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：[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]
3、如何在Python中管理内存？
Python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。Python解释器负责处理这个问题。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。
4、range＆xrange有什么区别？
在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。它们都提供了一种生成整数列表的方法，唯一的区别是range返回一个Python列表对象，x range返回一个xrange对象。
这就表示xrange实际上在运行时并不是生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表，那么就要考虑xrange。
5、Python中help()和dir()函数的用法是什么？
Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储。
help()函数：help()函数用于显示文档字符串，还可以查看与模块，关键字，属性等相关的使用信息。
dir()函数：dir()函数用于显示定义的符号。
6、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？
Python的列表是高效的通用容器。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作。
它们有一定的局限性：它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。
NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。
NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。
这些内容还是比较重要的，如果有帮到你，麻烦采纳谢谢
Python后端工程师面试题目有哪些
一.语言
1.推荐一本看过最好的python书籍？
2.谈谈python的装饰器，迭代器，yield？
3.标准库线程安全的队列是哪一个？不安全的是哪一个？logging是线程安全的吗？
4.python适合的场景有哪些？当遇到计算密集型任务怎么办？
5.python高并发解决方案？我希望听到twisted-tornado-gevent，能扯到golang,erlang更好
二.操作系统
可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
1.tcp/udp的区别？tcp粘包是怎么回事，如何处理？udp有粘包吗？
2.time_wait是什么情况？出现过多的close_wait可能是什么原因？
3.epoll,select的区别？边缘触发，水平触发区别？
三.存储
存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例
mysql相关
1.谈谈mysql字符集和排序规则？
2.varchar与char的区别是什么？大小限制？utf8字符集下varchar最多能存多少个字符
3.primary key和unique的区别？
4.外键有什么用，是否该用外键？外键一定需要索引吗？
5.myisam与innodb的区别？innodb的两阶段锁定协议是什么情况？
6.索引有什么用，大致原理是什么？设计索引有什么注意点？
redis相关
1.什么场景用redis，为什么mysql不适合？
2.谈谈redis的事务？用事务模拟原子+1操作？原子操作还有其它解决方案吗？
3.redis内存满了会怎么样？
四.安全
web安全相关
1.sql注入是怎么产生的，如何防止？
2.xss如何预防？htmlescape后能否避免xss?
3.csrf是什么？django是如何防范的？
密码技术
1.什么是分组加密？加密模式有哪些？ecb和cbc模式有什么区别？为什么需要iv向量？
2.简单说说https的过程？
3.对称加密与非对称加密区别？
3.如何生成共享秘钥？ 如何防范中间人攻击？
五.杂
是否关注新技术啊？golang，rust是否了解？numpy,pandas是啥鸟？
是否紧跟时代潮流？逛不逛微博，刷不刷知乎？
可能你觉得我问的好细，但这好多都是平常经常遇到，并需要解决的，细节更能体现一个人。
如果你觉得小kiss，欢迎投简历给我yihaibo@longtugame.com，龙图游戏运营支持中心数据分析部招人；觉得有点问题，那还等什么，赶快来和我交流交流。
更新:讨论区挺热闹，有人说好简单，有人说好难，其实我觉得这只适合面试2~3年工作经验的后端工程师。真的没有问
很难的题目，只是可能你平时没有注意。
在这里我推荐几本书吧
python参考手册，绝对让你更上一层楼
图解密码技术，密码入门不二之选
mysql技术内幕第五版，有点厚当手册读读，要有耐心，高性能mysql也强烈建议读读
effective tcp/ip programming
为什么评论区有这么大差异？我想是个人经历不一样吧，如果是搞web的对操作系统这块和密码技术会偏弱，但如果是系统工程师或是游戏服务端这块会明显偏强。
六.后记
最近我也面试了不少童鞋，我发现能达到要求的真的少之又少，很多hr都说Python是最难招聘的岗位，我想是有道理的，这真的很值得我们去深思？
我想有一部分原因是Python这门语言造成的，会写Python的人很多，但写的好的人很少，大部分都把Python当做脚本来写，缺乏面向对 象，模式的思想。想想Java，大家都习惯了接口，实现分离，设计模式在Java中也喊了很多年，尤其是ssh三大框架一出，用着用着就理所当然的认为就 该这么做，虽然也有点坏处，但对企业级Java开发无疑是一大进步。
反观Python，尤其是生成器，协程，元类给Python注入了很大的灵活性，想写的Pythonic有不小难度，但其实Python高级特性就那么几个，干掉了也就没有了。
当你觉得Python遇到了瓶颈，不妨停下来好好想想。研究研究设计模式，想想重构，了解领域驱动设计，敏捷开发，再回来读读以前写的代码，当眼界变高了，代码也就美了。
当然思想的提高不是一朝一夕，模式，原则会经常让你纠结，纠结就会思索，思考就走出了自己的路，当然条条大路通罗马。
数据库等存储技术是研发工程师迈不过的坎，对关系数据库以mysql举例来说，你必须清楚的知道什么字段选择什么类型，类型字节大小，限制条件，这 东西也很容易理解，多想想即可，比如set类型，要支持交并等操作，1个字节只能存8个类别。数据类型搞定了，下面就是索引了，mysql索引种类？主 键，唯一索引，普通索引。索引类别，BTree索引，hash索引。索引的优缺点，mysql的索引查找原理，join原理(大部分都是nested loop)，以及一些特殊的情况，比如mysql子查询慢等。其实到这里研发工程师就差不多，当然你可以继续深入下去，比如读写分离，集群管理，甚至一些 参数调优。