史上最全python面试题详解（三）

1 Python自带的 functools 模块提供了一些常用的高阶函数，也就是用于处理其它函数的特殊函数。换言之，就是能使用该模块对可调用对象进行处理。
2 
3 functools模块函数概览
4 functools.cmp_to_key(func)
5 functools.total_ordering(cls)
6 functools.reduce(function, iterable[, initializer])
7 functools.partial(func[, args][, *keywords])
8 functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])
9 functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated])

1 在调用del方法的时候，实际使用的是del()
2 
3 class Person(object):
4     def __del__(self):
5         print('我给干掉啦')
6     
7 bill = Person()
8 del bill #我给干掉啦

 1 new()只有继承自objectd的类才有new()这方法是在init()之前调用的，用于生成实例对象。多用于设计模式中的单例模式。单例模式是为了确保类有且只有一个对象。多用于日志记录和数据库操作，打印机后台处理程序。这样子可以避免对统一资源产生相互冲突的请求
 2 new（）负责创建一个类的对象，init（）方法负责对创建后的类对象进行默认设置
 3 class Singleton(object):
 4     def __new__(cls):
 5         if not hasattr(cls, 'instance'):
 6             cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
 7         return cls.instance
 8 
 9 s = Singleton()
10 print('Object created', s)
11 s1 = Singleton()
12 print('Object created', s1)
13 
14 # output
15 # Object created <__main__.Singleton object at 0x0000018EFF662DA0>
16 # Object created <__main__.Singleton object at 0x0000018EFF662DA0>
17 
18 cls是当前类，new()返回的是一个实例，和init()中的self是同一个东西

1 class Foo(object):
2     def fetch(self):
3         pass
4 
5 print(Foo.fetch)   # 打印结果<function Foo.fetch at 0x000001FF37B7CF28>表示函数
6 # 如果没经实例化，直接调用Foo.fetch()括号里要self参数，并且self要提前定义
7 obj = Foo()
8 print(obj.fetch)  # 打印结果<bound method Foo.fetch of <__main__.Foo object at 0x000001FF37A0D208>>表示方法

 1 1. __doc__
 2     表示类的描述信息
 3 class Foo:
 4     """ 描述类信息，这是用于看片的神奇 """
 5     def func(self):
 6         pass
 7 print Foo.__doc__
 8  
 9 ==============
10  描述类信息，这是用于看片的神奇

1 2. __module__ 和  __class__ 
2 　__module__ 表示当前操作的对象在哪个模块
3    __class__     表示当前操作的对象的类是什么

1 3. __init__
2 构造方法，通过类创建对象时，自动触发执行。

1 4. __del__
2 析构方法，当对象在内存中被释放时，自动触发执行。
3 
4 注：此方法一般无须定义，因为Python是一门高级语言，程序员在使用时无需关心内存的分配和释放，因为此工作都是交给Python解释器来执行，所以，析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

5. __call__
　　对象后面加括号，触发执行。
 
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()

6. __dict__ 
　　类或对象中的所有成员

7. __str__
如果一个类中定义了__str__方法，那么在打印 对象 时，默认输出该方法的返回值。

1 #foo1.py
2 class Singleton(object):
3     def foo(self):
4         pass
5 singleton = Singleton()
6 
7 #foo.py
8 from foo1 import singleton

 1 class Singleton(object):
 2     def __new__(cls,a):
 3         if not hasattr(cls, '_instance'):
 4             cls._instance = object.__new__(cls)
 5         return cls._instance
 6     def __init__(self,a):
 7         self.a = a
 8     def aa(self):
 9         print(self.a)
10 
11 a = Singleton("a")

 1 官方文档中的一个Demo：
 2 >>> import json
 3  
 4 >>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
 5 ...     def default(self, obj):
 6 ...         if isinstance(obj, complex):
 7 ...             return [obj.real, obj.imag]
 8 ...         return json.JSONEncoder.default(self, obj)
 9 ...
10 >>> dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
11 '[2.0, 1.0]'
12 >>> ComplexEncoder().encode(2 + 1j)
13 '[2.0, 1.0]'
14 >>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j))
15 ['[', '2.0', ', ', '1.0', ']']
16  

 1 然后简单扩展了一个JSONEncoder出来用来格式化时间
 2 class CJsonEncoder(json.JSONEncoder):
 3  
 4     def default(self, obj):
 5         if isinstance(obj, datetime):
 6             return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 7         elif isinstance(obj, date):
 8             return obj.strftime('%Y-%m-%d')
 9         else:
10             return json.JSONEncoder.default(self, obj)
11  

1 使用时候只要在json.dumps增加一个cls参数即可：
2 
3 json.dumps(datalist, cls=CJsonEncoder)

1 import os
2 
3 if __name__ == '__main__':
4     work_dir = 'C:\Program Files\MySQL\Connector ODBC 8.0'
5     for parent, dirnames, filenames in os.walk(work_dir, followlinks=True):
6         for filename in filenames:
7             file_path = os.path.join(parent, filename)
8             print('文件名：%s' % filename)
9             print('文件完整路径：%s\n' % file_path)

1 from collections import Iterable
2 
3 li=[1,4,2,3]
4 iterator1 = iter(li)
5 print(next(iterator1))
6 print(next(iterator1))
7 print(next(iterator1))
8 print(isinstance(iterator1,Iterable)) # 判断是否是迭代器，导入collection模块

>>>
1
4
2
True

 1 def generator1():
 2     item = range(10)
 3     for i in item:
 4         yield i
 5 
 6 def generator2():
 7     yield 'a'
 8     yield 'b'
 9     yield 'c'
10     yield from generator1() #yield from iterable本质上等于 for item in iterable: yield item的缩写版
11     yield from [11,22,33,44]
12     yield from (12,23,34)
13     yield from range(3)
14 
15 for i in generator2() :
16     print(i)