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Ask how something can be done rather than say it can't be done.
你应该问一件事如何做,而不是说你不会做。
小闫语录:
遇到问题,正确的做法是解决,错误的做法是逃避。积极对待你的人生,请对它负责,不要在年少爱上了安逸。
本次的面试题有彭先森提供,让我们掌声鼓励一下。小编水平有限,如果答案有错误,欢迎指正。
答:linux中我们使用 find
命令查找文件。众所周知,python文件是以 .py
结尾,因此我们可以按照下面命令进行查找。
find ./ -name "*.py"
在我的电脑上进行如下实验:
ethanyan@ethanyan-PC:~/Desktop/code/django_file/demo$ find ./ -name "*.py"
./demo/urls.py
./demo/settings.py
./demo/__init__.py
./demo/wsgi.py
./users/apps.py
./users/urls.py
./users/views.py
./users/tests.py
./users/models.py
./users/migrations/__init__.py
./users/__init__.py
./users/admin.py
./manage.py
答:装饰器就是在不更改原函数代码前提下给函数增加新的功能。下面我们实现一个万能装饰器。
def decorator(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
print('wrapper context')
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
答:生成器是一种特殊的迭代器,它不用自己写 __iter__()
方法和 __next__()
方法就可以使用next函数和for循环来取值,使用起来更加的方便。
创建生成器有两种常用的方法,一种是将列表生成式中的 []
改为 ()
。
my_generator = (i * 2 for i in range(5))
我们打印发现提示是一个生成器对象:
<generator object <genexpr> at 0x7f8971f48a40>
另一种方式是使用 yield
关键字,我们以著名的fibonacci数列为例:
def fibonacci(num):
a = 0
b = 1
# 记录生成fibonacci数字的下标
current_index = 0
print("--11---")
while current_index < num:
result = a
a, b = b, a + b
current_index += 1
print("--22---")
# 代码执行到yield会暂停,然后把结果返回出去,下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
yield result
print("--33---")
答:redis可以通过设置主从关系,实现读写分离。但是考虑到容灾性,我们还需要通过搭建集群减少损失,同时在大流量访问下提高稳定性,避免挂掉。具体的搭建步骤大家可以参考下面的文章:
先实现一个节点:
class SingleNode(object):
"""单链表的结点"""
def __init__(self,item):
# item存放数据元素
self.item = item
# next是下一个节点的标识
self.next = None
然后实现单链表:
class SingleLinkList(object):
"""单链表"""
def __init__(self):
self.__head = None
def is_empty(self):
"""判断链表是否为空"""
return self.__head == None
def length(self):
"""链表长度"""
# cur初始时指向头节点
cur = self.__head
count = 0
# 尾节点指向None,当未到达尾部时
while cur != None:
count += 1
# 将cur后移一个节点
cur = cur.next
return count
def travel(self):
"""遍历链表"""
cur = self.__head
while cur != None:
print cur.item,
cur = cur.next
print ""
头部添加元素:
def add(self, item):
"""头部添加元素"""
# 先创建一个保存item值的节点
node = SingleNode(item)
# 将新节点的链接域next指向头节点,即_head指向的位置
node.next = self.__head
# 将链表的头_head指向新节点
self.__head = node
尾部添加元素:
def append(self, item):
"""尾部添加元素"""
node = SingleNode(item)
# 先判断链表是否为空,若是空链表,则将_head指向新节点
if self.is_empty():
self.__head = node
# 若不为空,则找到尾部,将尾节点的next指向新节点
else:
cur = self.__head
while cur.next != None:
cur = cur.next
cur.next = node
指定位置添加元素:
def insert(self, pos, item):
"""指定位置添加元素"""
# 若指定位置pos为第一个元素之前,则执行头部插入
if pos <= 0:
self.add(item)
# 若指定位置超过链表尾部,则执行尾部插入
elif pos > (self.length()-1):
self.append(item)
# 找到指定位置
else:
node = SingleNode(item)
count = 0
# pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1,初始从头节点开始移动到指定位置
pre = self.__head
while count < (pos-1):
count += 1
pre = pre.next
# 先将新节点node的next指向插入位置的节点
node.next = pre.next
# 将插入位置的前一个节点的next指向新节点
pre.next = node
删除节点:
def remove(self,item):
"""删除节点"""
cur = self.__head
pre = None
while cur != None:
# 找到了指定元素
if cur.item == item:
# 如果第一个就是删除的节点
if not pre:
# 将头指针指向头节点的后一个节点
self.__head = cur.next
else:
# 将删除位置前一个节点的next指向删除位置的后一个节点
pre.next = cur.next
break
else:
# 继续按链表后移节点
pre = cur
cur = cur.next
查找节点是否存在:
def search(self,item):
"""链表查找节点是否存在,并返回True或者False"""
cur = self.__head
while cur != None:
if cur.item == item:
return True
cur = cur.next
return False
答:栈是一种可以实现“先进后出”(或者称为“后进先出”)的存储结构。堆则是一种经过排序的树形数据结构,常用来实现优先队列等。
可以简单的理解,堆是一种特殊的完全二叉树。其中,节点是从左到右填满的,并且最后一层的树叶都在最左边(即如果一个节点没有左儿子,那么它一定没有右儿子);每个节点的值都小于(或者都大于)其子节点的值。
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