我们一起聊聊 Python 八股文

开发 前端
Python为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。

​同志们好,今天带着大家一起来复习python中的基础问题,我们都知道python属于解释性语言,效率也就相对其它语言来说较低一些,这个较低只是运行稍微低些,但是呢,在很多场景买这些都是微不足道的

凭借着语法的易于理解和学习,可以在短时间内完成更多工作,开发效率也会变得更高

同时,python自带了各种现成的库,供我们在开发程序中使用,python也比较容易维护

Python为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。

除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。

什么是 Python 生成器?

generator,有两种产生生成器对象的方式:一种是列表生成式加括号:

g1 = (x for x in range(10))

一种是在函数定义中包含yield关键字:

def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max: yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'g2 = fib(8)

 对于generator对象g1和g2,可以通过next(g1)不断获得下一个元素的值,如果没有更多的元素,就会报错StopIteration

也可以通过for循环获得元素的值。

生成器的好处是不用占用很多内存,只需要在用的时候计算元素的值就行了。

什么是 Python 迭代器?

Python中可以用于for循环的,叫做可迭代Iterable,包括list/set/tuple/str/dict等数据结构以及生成器;可以用以下语句判断一个对象是否是可迭代的:

from collections import Iterableisinstance(x, Iterable)

 迭代器Iterator,是指可以被next()函数调用并不断返回下一个值,直到StopIteration;生成器都是Iterator,而列表等数据结构不是;

可以通过以下语句将list变为Iterator:

iter([1,2,3,4,5])

生成器都是Iterator,但迭代器不一定是生成器。

list 和 tuple 有什么区别?

  • list 长度可变,tuple不可变;
  • list 中元素的值可以改变,tuple 不能改变;
  • list 支持append; insert; remove; pop等方法,tuple 都不支持

Python 中的 list 和 dict 是怎么实现的?

List:    本质是顺序表,只不过每次表的扩容都是指数级,所以动态增删数据时,表并不会频繁改变物理结构,同时受益于顺序表遍历的高效性(通过角标配合表头物理地址,计算目标元素的位置),使得python的list综合性能比较优秀

dict:  本质上是顺序表,不过每个元素存储位置的角标,不是又插入顺序决定的,而是由key经过hash算法和其他机制,动态生成的,即key通过hash散列,生成value应该存储的位置,然后再去存储这个value;所以dict的查询时间复杂度是o(1);

因此,dict的key只能为可hash的对象,即不可变类型;

Python 中使用多线程可以达到多核CPU一起使用吗?

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。

可以通过多进程实现多核任务。

py3和py2的区别

print在py3里是一个函数,在py2里只是一个关键字

py3文件的默认编码是utf8,py2文件的默认编码是ascii

py3的str是unicode字符串,而py2的str是bytes

py3的range()返回一个可迭代对象,py2的 range()返回一个列表,xrange()返回一个可迭代对象,py3的除法返回float,py2的除法返回int

可变对象与不可变对象

可变对象: list,dict,set

不可变对象: bool,int,float,tuple,str…

迭代器与可迭代对象的区别

可迭代对象类,必须自定义__iter__()魔法方法,range,list类的实例化对象都是可迭代对象

迭代器类,必须自定义__iter__()和__next__()魔法方法,用iter()函数可以创建可迭代对象的迭代器

闭包

闭包就是一个嵌套函数,它的内部函数 使用了 外部函数的变量或参数,它的外部函数 返回了 内部函数

可以保存外部函数内的变量,不会随着外部函数调用完而销毁

什么是装饰器?

装饰器是一个接收函数作为参数的闭包函数

它可以在不修改函数内部源代码的情况下,给函数添加额外的功能

import time
def calc_time(func):
def inner():
t1 = time.time()
func()
t2 = time.time()
print('cost time: {}s'.format(t2-t1))
return inner

什么是元类? 使用场景

元类是创建类的类,type还有继承自type的类都是元类

作用: 在类定义时(new, init)和 类实例化时(call) 可以添加自定义的功能

使用场景: ORM框架中创建一个类就代表数据库中的一个表,但是定义这个类时为了统一需要把里面的类属性全部改为小写,这个时候就要用元类重写new方法,把attrs字典里的key转为小写

GIL(Global Interpreter Lock)

全局解释器锁

全局解释器锁(Global Interpreter Lock)是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制,它使得任何时刻仅有一个线程在执行。

即便在多核处理器上,使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程,常见的使用 GIL 的解释器有CPython与Ruby MRI。可以看到GIL并不是Python独有的特性,是解释型语言处理多线程问题的一种机制而非语言特性。

GIL的设计初衷?

单核时代高效利用CPU, 针对解释器级别的数据安全(不是thread-safe 线程安全)。首先需要明确的是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。

当Python虚拟机的线程想要调用C的原生线程需要知道线程的上下文,因为没有办法控制C的原生线程的执行,所以只能把上下文关系传给原生线程,同理获取结果也是线 程在python虚拟机这边等待。那么要执行一次计算操作,就必须让执行程序的线程组串行执行。

为什么要加在解释器,而不是在其他层?

展开 GIL锁加在解释器一层,也就是说Python调用的Cython解释器上加了GIL锁,因为你python调用的所有线程都是原生线程。原生线程是通过C语言提供原生接口,相当于C语言的一个函数。

你一调它,你就控制不了了它了,就必须等它给你返回结果。只要已通过python虚拟机 ,再往下就不受python控制了,就是C语言自己控制了。

加在Python虚拟机以下加不上去,只能加在Python解释器这一层。

GIL的实现是线程不安全?为什么?

python2.x和3.x都是在执行IO操作的时候,强制释放GIL,使其他线程有机会执行程序。

Python2.x Python使用计数器ticks计算字节码,当执行100个字节码的时候强制释放GIL,其他线程获取GIL继续执行。ticks可以看作是Python自己的计数器,专门作用于GIL,释放后归零,技术可以调整。

Python3.x Python使用计时器,执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL。总体来说比Python3.x对CPU密集型任务更好,但是依然没有解决问题。

什么是 lambda 表达式?

简单来说,lambda表达式通常是当你需要使用一个函数,但是又不想费脑袋去命名一个函数的时候使用,也就是通常所说的匿名函数。

lambda表达式一般的形式是:关键词lambda后面紧接一个或多个参数,紧接一个冒号“:”,紧接一个表达式

什么是深拷贝和浅拷贝?

赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝 copy.copy:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变)

深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}​

责任编辑:武晓燕 来源: 左耳君
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