python面试题（五）

1、简述python引用计数机制（联想到垃圾回收机制）
python垃圾回收主要以引用计数为主，标记-清除和分代清除为辅的机制，其中标记-清除和分代回收主要是为了处理循环引用的难题。
引用计数算法
当有1个变量保存了对象的引用时，此对象的引用计数就会加1
当使用del删除变量指向的对象时，如果对象的引用计数不为1，比如3，那么此时只会让这个引用计数减1，即变为2，当再次调用del时，变为1，如果再调用1次del，此时会真的把对象进行删除。

2、int("1.4"),int(1.4)输出结果？
int("1.4")报错，int(1.4)输出1

3、列举3条以上PEP8编码规范
1、顶级定义之间空两行，比如函数或者类定义。
2、方法定义、类定义与第一个方法之间，都应该空一行
3、三引号进行注释
4、使用Pycharm一般使用4个空格来缩进代码

4、正则表达式匹配第一个URL
findall结果无需加group(),search需要加group()提取

5、正则匹配中文

6、简述乐观锁和悲观锁

• 悲观锁, 就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
• 乐观锁，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制，乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。

7、r、r+、rb、rb+文件打开模式区别

8、Linux命令重定向 > 和 >>

• Linux 允许将命令执行结果
  （1）重定向到一个 文件
  （2）将本应显示在终端上的内容 输出／追加 到指定文件中
• > 表示输出，会覆盖文件原有的内容
• >> 表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾
• 用法示例：
  将 echo 输出的信息保存到 1.txt 里echo Hello Python > 1.txt
  将 tree 输出的信息追加到 1.txt 文件的末尾tree >> 1.txt

9、正则表达式匹配出

www.itcast.cn

前面的<>和后面的<>是对应的，可以用此方法

10、python传参数是传值还是传址？
Python中函数参数是引用传递（注意不是值传递）。对于不可变类型（数值型、字符串、元组），因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身；而对于可变类型（列表字典）来说，函数体运算可能会更改传入的参数变量。

11、求两个列表的交集、差集、并集

12、生成0-100的随机数
random.random()生成0-1之间的随机小数，所以乘以100

13、lambda匿名函数好处
精简代码，lambda省去了定义函数，map省去了写for循环过程

14、常见的网络传输协议
UDP、TCP、FTP、HTTP、SMTP等等

15、单引号、双引号、三引号用法
1、单引号和双引号没有什么区别，不过单引号不用按shift，打字稍微快一点。表示字符串的时候，单引号里面可以用双引号，而不用转义字符,反之亦然。
'She said:"Yes." ' or "She said: 'Yes.' "

2、但是如果直接用单引号扩住单引号，则需要转义，像这样：
' She said:'Yes.' '
3、三引号可以直接书写多行，通常用于大段，大篇幅的字符串
"""
hello
world
"""

16、HTTP请求中get和post区别
1、GET请求是通过URL直接请求数据，数据信息可以在URL中直接看到，比如浏览器访问；而POST请求是放在请求头中的，我们是无法直接看到的；
2、GET提交有数据大小的限制，一般是不超过1024个字节，而这种说法也不完全准确，HTTP协议并没有设定URL字节长度的上限，而是浏览器做了些处理，所以长度依据浏览器的不同有所不同；POST请求在HTTP协议中也没有做说明，一般来说是没有设置限制的，但是实际上浏览器也有默认值。总体来说，少量的数据使用GET，大量的数据使用POST。
3、GET请求因为数据参数是暴露在URL中的，所以安全性比较低，比如密码是不能暴露的，就不能使用GET请求；POST请求中，请求参数信息是放在请求头的，所以安全性较高，可以使用。在实际中，涉及到登录操作的时候，尽量使用HTTPS请求，安全性更好。

17、python中读取Excel文件的方法
应用数据分析库pandas

18、简述多线程、多进程

• 进程：
  1、操作系统进行资源分配和调度的基本单位，多个进程之间相互独立
  2、稳定性好，如果一个进程崩溃，不影响其他进程，但是进程消耗资源大，开启的进程数量有限制

• 线程：
  1、CPU进行资源分配和调度的基本单位，线程是进程的一部分，是比进程更小的能独立运行的基本单位，一个进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源
  2、如果IO操作密集，则可以多线程运行效率高，缺点是如果一个线程崩溃，都会造成进程的崩溃

• 应用：
  1、IO密集的用多线程，在用户输入，sleep 时候，可以切换到其他线程执行，减少等待的时间。
  2、CPU密集的用多进程，因为假如IO操作少，用多线程的话，因为线程共享一个全局解释器锁，当前运行的线程会霸占GIL，其他线程没有GIL，就不能充分利用多核CPU的优势。

19、python正则中search和match