面试相关|常见试题 or 易错题集合

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作者简介:「六月暴雪飞梨花」,专注于研究Java,就职于科技型公司后端工程师
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文章目录

  • 前言
  • 面试常见题目
    • (1)语言基础知识
    • (2)编程实践
    • (3)数据结构和算法
    • (4)常用的Python库和框架
  • 易错题集合
    • 1 字符串替换问题
    • 2 多维列表的创建
    • 3 字符串反转问题
    • 4 元素计数问题
  • 总结

前言

Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言,他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁,易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架,这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用,以及如何处理解决实际问题。相比之下,其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。

  1. Web 开发(服务器端)
  2. 软件开发
  3. 数学
  4. 系统脚本
  5. 文本检索
  6. 数据筛选
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面试常见题目

在Python的面试中,常见的问题覆盖了语言的基础知识,编程技巧,以及实际应用。

(1)语言基础知识

【1、Python语言相比其他语言有哪些特点和自身优点?】

● 简洁的语法
● 强大的标准库和丰富的第三方库
● 强大的社区支持
● 高扩展性
● 支持面向对象和函数式编程以及多种编程范式
● 广泛的支持和工具
说出四点以上就差不多了。

【2、Python中的字典(dictionary)是如何工作的?】

Python中的字典(dictionary)是一种可变的数据类型,它用于存储键值对。字典的键必须是唯一的,而值可以是任何数据类型:数字、字符串、列表、字典等。字典在Python中被实现为一个哈希表,这意味着字典使用哈希函数将键映射到值。这种实现方式使得字典在查找、插入和删除操作上具有近乎常数时间的性能。

【3、解释一下Python中的装饰器(decorators)】

Python中的装饰器是一种高级功能,用于修改或增强函数、方法或类的行为。装饰器是一个接受函数对象作为参数,并返回一个新的函数对象的可调用对象(通常是函数或类)。装饰器的主要用途有:
函数装饰:在不需要修改原函数代码的前提下,增加额外的功能,例如日志、缓存、权限校验等。
方法装饰:在面向对象编程中,装饰器可以用于修改类的方法的行为。
类装饰:可以用于修改类的行为,或者实现类似单例模式这样的设计模式。
装饰器的工作原理是在函数被调用之前或之后,自动执行一些额外的操作。这些操作可以包括记录日志、性能测试、事务处理等。

【4、解释一下Python中的列表(list)和元组(tuple)以及它们之间的区别?】

Python中的列表(list)和元组(tuple)都是有序的集合类型,它们可以存储任意类型的数据,包括整数、浮点数、字符串、列表等。列表是可变的,这意味着你可以修改列表中的元素,添加或删除元素。元组是不可变的,也就是说,一旦一个元组被创建,它的元素就不能被修改、删除或添加。在效率方面,由于元组是不可变的,所以在处理大量数据时,元组的操作可能会比列表更快。示例如下:

### 列表
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list)

### 元组
my_tuple = (1, 2, 3)
print(my_tuple)

(2)编程实践

【1、你如何在Python中进行错误和异常处理?】

错误和异常处理通常通过try/except语句块来完成。这种结构允许程序在遇到错误或异常时执行特定的代码。在Python语言中try语句块包含可能会引发异常的代码,而except语句块包含当异常发生时应该执行的代码。 错误和异常处理通常通过try/except语句块来完成。try语句块包含可能引发异常的代码,而except语句块包含在try块中发生异常时应执行的代码。

【2、如何在Python中实现多线程和多进程?】

在Python中,可以使用内置的threading模块来实现多线程,使用multiprocessing模块来实现多进程。
● threading模块来实现多线程

import threading  
  
def worker():  
    # 线程执行的代码  
    print("线程开始执行")  
    # ...  
    print("线程执行完毕")  
  
# 创建线程  
thread = threading.Thread(target=worker)  
# 启动线程  
thread.start()

multiprocessing模块来实现多进程

import multiprocessing  
  
def worker():  
    # 进程执行的代码  
    print("进程开始执行")  
    # ...  
    print("进程执行完毕")  
  
# 创建进程  
process = multiprocessing.Process(target=worker)  
# 启动进程  
process.start()

【3、你如何在Python中优化代码以提高性能?】

Python是一种解释型语言,相对于编译型语言,其执行速度通常较慢。在以往工作中,常用的一些优化Python代码的方法使用内置函数和库、避免不必要的对象创建、使用生成器、使用缓存、使用多线程或多进程、优化循环、避免使用with statement、使用Cython或C扩展等。具体使用哪种方法需要根据实际情况而定。

【4、描述一下你在Python中使用过的设计模式?】

在Python中,我使用过以下几种设计模式:单例模式(Singleton)、工厂模式(Factory)、观察者模式(Observer)、装饰器模式(Decorator)、策略模式(Strategy)、适配器模式(Adapter)、模板方法模式(Template Method)。相对于Java的设计模式,说出来上述五个以上就可以,熟练两个就可以了。例如下面说的策略模式:

【5、可以描述下策略模式吗?】

策略模式(Strategy)
策略模式是一种行为型模式,它定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,使它们可以互相替换。策略模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。在Python中,可以使用类和函数来实现策略模式。

(3)数据结构和算法

【1、有使用过哪些算法?(这个针对算法岗)】

我在使用Python语言编程过程中,使用了以下是一些常见的Python算法:

  1. 排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
  2. 搜索算法:线性搜索、二分搜索等。
  3. 动态规划算法:最长公共子序列、最长递增子序列、背包问题等。
  4. 图算法:最短路径算法(Dijkstra算法、Bellman-Ford算法)、图的遍历算法(深度优先搜索、广度优先搜索)等。
  5. 分治算法:归并排序、快速排序等。
  6. 贪心算法:最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)、最优装载问题等。
  7. 回溯算法:排列组合问题、八皇后问题等。
  8. 分支限界算法:0-1背包问题、旅行商问题等。
  9. 近似算法:遗传算法、模拟退火算法等。

【2、有使用过很多算法,可以简单描述下插入排序算法吗?(这个针对算法岗)】

插入排序(Insertion Sort)是一种简单的排序算法,其基本思想是将数组分为已排序部分和未排序部分,初始时已排序部分包含一个元素,然后逐步将未排序的元素插入到已排序部分的合适位置。如果是上机要求演示算法,则可以按照下面的代码进行操作:

arr = [89,23,87,23,61,91,13,65,4,54]
print('排序前:')
for i in arr:  
    print(i, end=' ')

def insertion_sort(arr):  
    for i in range(1, len(arr)):  
        key = arr[i]  
        j = i - 1  
        while j >= 0 and key < arr[j]:  
            arr[j + 1] = arr[j]  
            j -= 1  
        arr[j + 1] = key 

insertion_sort(arr)  
print('\n排序后:')    
for i in arr:  
    print(i, end=' ')

(4)常用的Python库和框架

【1、你知道或者认识常用的Python库和框架?】

Python作为数据统计、数据科学、模型计算的通用语言,有很多框架,说出下面四五个即可,然后可以简单介绍下框架:
● NumPy:这是一个用于处理大型多维数组和矩阵的库,也是Python科学计算的基础。
● Pandas:这是一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。
● Matplotlib:这是一个用于绘制图表和生成图形的库。
● Seaborn:这是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库,提供了更高级的接口,用于制作统计图形。
● Scikit-learn:这是一个用于机器学习的库,提供了大量简单易用的机器学习算法。
● TensorFlow:这是一个用于深度学习的库,提供了构建和训练神经网络的工具。
● Keras:这是一个基于TensorFlow的高级神经网络库,可以方便地构建和训练神经网络模型。
● Django:这是一个高级Web框架,用于快速开发安全和可维护的网站。
● Flask:这是一个轻量级的Web框架,用于构建Web应用程序。
● SQLAlchemy:这是一个SQL工具包和对象关系映射(ORM)系统,可以方便地处理数据库操作。

易错题集合

1 字符串替换问题

先看一个例子:

string = "123"  
string = string.replace("2", "")
print(string)

替换字符串中的2后,string的值仍为123,而不是13。这是因为replace()方法不会修改原始字符串,而是返回一个新的字符串。

2 多维列表的创建

创建一个长度为100的一维列表,其中每个元素都是一个长度为10的列表。然而,当修改其中一个子列表时,其他子列表也会被改变,这是因为子列表是引用类型,而非值类型。

list = [[0] * 10] * 100
for i in list:
    print(i, ' ')

3 字符串反转问题

代码实现了字符串反转的功能,但需要注意的是,Python中字符串是不可变的,因此不能通过修改索引来改变字符串中的字符。

str = "abc"  
print(str[::-1])  # 输出:'cba'

4 元素计数问题

先看一个例子:

from collections import Counter  
l1 = [1,4,5,6,2,3,1,3,5,3]  
print(Counter(l1))  # 输出:Counter({3: 3, 1: 2, 5: 2, 2: 1, 4: 1, 6: 1})

Counter对象用于计数可哈希对象,返回一个字典,其中键是输入对象中的元素,值是元素出现的次数。注意Counter`只适用于可哈希对象,对于列表等不可哈希对象,需要使用其他方法进行计数。

总结

作为一个Python开发工程师,在准备面试时,应该复习Python的基础知识,熟悉常见的编程技巧,并准备一些实际应用的例子。此外,还应该了解Python的最新发展趋势和技术,例如异步编程,类型提示,以及数据科学和机器学习的新库和工具。


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