Python面试必须要看的15个问题

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

本文由EarlGrey@编程派独家编译，转载请务必注明作者及出处。

 

原文：Sheena@codementor 译文：编程派

引言

想找一份Python开发工作吗？那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能，问题的关注点主要是语言本身，不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程，如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。

我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题，如果你能轻松地回答出来的话，赶紧去找份工作吧！

问题1

到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。

答案

下面是一些关键点：

  • Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。

  • Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。

  • Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。

  • 在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。

  • Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。

  • Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。

  • Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。

为什么提这个问题：

如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。

问题2

补充缺失的代码

def print_directory_contents(sPath):
    """
    这个函数接受文件夹的名称作为输入参数，
    返回该文件夹中文件的路径，
    以及其包含文件夹中文件的路径。
    """
    # 补充代码

答案

def print_directory_contents(sPath):
    import os                                       
    for sChild in os.listdir(sPath):                
        sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
        if os.path.isdir(sChildPath):
            print_directory_contents(sChildPath)
        else:
            print sChildPath

特别要注意以下几点：

  • 命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。

  • 递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。

  • 我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。

  • 熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。

  • 如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。

  • 坚持KISS原则！保持简单，不过脑子就能懂！

为什么提这个问题：

  • 说明面试者对与操作系统交互的基础知识

  • 递归真是太好用啦

问题3

阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值。

A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]

答案

A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]

为什么提这个问题：

  • 列表解析（list comprehension）十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。

  • 如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。

  • 其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。

问题4

Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。

答案

Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。

不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。

为什么提这个问题

因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。

问题5

你如何管理不同版本的代码？

答案：

版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如subversion（SVN）。

为什么提这个问题：

因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引入了什么bug；管理你的软件的不同版本和发行版；在团队成员中分享源代码；部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得！

问题6

下面代码会输出什么：

def f(x,l=[]):
    for i in range(x):
        l.append(i*i)
    print l
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)

答案：

[0, 1]
[3, 2, 1, 0, 1, 4]
[0, 1, 0, 1, 4]

呃？

第一个函数调用十分明显，for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。

不明白的话就试着运行下面的代码吧：

l_mem = []
l = l_mem           # the first call
for i in range(2):
    l.append(i*i)
print l             # [0, 1]
l = [3,2,1]         # the second call
for i in range(3):
    l.append(i*i)
print l             # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
l = l_mem           # the third call
for i in range(3):
    l.append(i*i)
print l             # [0, 1, 0, 1, 4]

问题7

“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？

答案：

“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。

举个例子：

import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)

大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。

为什么提这个问题？

答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。

另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。

问题8

这两个参数是什么意思：*args，**kwargs？我们为什么要使用它们？

答案

如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和**billy，但是这样就并不太妥。

下面是具体的示例：

def f(*args,**kwargs): print args, kwargs
l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}
f()
f(1,2,3)                    # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy")           # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3)              # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi")     # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3)        # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(*l,**d)                   # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d)                   # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t)                   # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d)          # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d)   # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs
f2(1,2,3)                       # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy")              # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3)           # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,

以上是 Python面试必须要看的15个问题 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/388235.html

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