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Python面试必须要看的15个问题
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 lf(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 callfor i in range(2): l.append(i*i)print l # [0, 1]l = [3,2,1] # the second callfor i in range(3): l.append(i*i)print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]l = l_mem # the third callfor 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 datetimedatetime.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, kwargsl = [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, kwargsf2(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,c=3