python技术面试题(二十二)

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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。

面试题

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。

1.查找linux当前目录下的所有python文件。

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

2.装饰器

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

3.生成器

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---")

4.redis集群搭建

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:

  • redis集群搭建:http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5920330.html
  • [Python]搭建redis集群:http://blog.5ibc.net/p/51020.html

5.实现一个单向链表

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

6.堆和栈的定义以及实现

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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原文发布于微信公众号 - 小闫笔记(Pythonnote)

原文发表时间:2019-04-23

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