Python面试必须要看的15个问题

小小科

发布于 2018-05-02 18:19:29

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发布于 2018-05-02 18:19:29

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

答案

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。

答案

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：

答案：

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：

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：

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：

为什么提这个问题？

有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。

问题9

下面这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？

回答背景知识

这些都是装饰器（decorator）。装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。

你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。

真正的答案

@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为：

问题10

阅读下面的代码，它的输出结果是什么？

答案

输出结果以注释的形式表示：

为什么提这个问题？

因为面向对象的编程真的真的很重要。不骗你。答对这道问题说明你理解了继承和Python中super函数的用法。

问题11

阅读下面的代码，它的输出结果是什么？

答案

oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：

oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：

为什么提这个问题？

因为对象的精髓就在于组合（composition）与对象构造（object construction）。对象需要有组合成分构成，而且得以某种方式初始化。这里也涉及到递归和生成器（generator）的使用。

生成器是很棒的数据类型。你可以只通过构造一个很长的列表，然后打印列表的内容，就可以取得与print_all_2类似的功能。生成器还有一个好处，就是不用占据很多内存。

有一点还值得指出，就是print_all_1会以深度优先（depth-first）的方式遍历树(tree),而print_all_2则是宽度优先（width-first）。有时候，一种遍历方式比另一种更合适。但这要看你的应用的具体情况。

问题12

简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。

答案

这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：

Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。

问题13

将下面的函数按照执行效率高低排序。

它们都接受由0至1之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下：[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。