1、列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述
- 不可变数据类型：数值型、字符串型string和元组tuple，不允许变量的值发生变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了一个对象，而对于相同的值的对象，在内存中则只有一个对象（一个地址），如下图用id()方法可以打印对象的id。
- 可变数据类型：列表list和字典dict；允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，不过对于相同的值的不同对象，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象。
2、s = "ajldjlajfdljfddd"，去重并从小到大排序输出"adfjl"
set去重，去重转成list,利用sort方法排序，reeverse=False是从小到大排
list是不 变数据类型，s.sort时候没有返回值，所以注释的代码写法不正确
3、用lambda函数实现两个数相乘
sum = lambda a,b:a*b #表达式，其中a,b表示参数
print(sum(1,2))
4、字典根据键从小到大排序
dict={"name":"zs","age":18,"city":"深圳","tel":"1362626627"}
5、利用collections库的Counter方法统计字符串每个单词出现的次数"kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"
from collections import Counter
a = "kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"
res =Counter(a)
print(res)
6、字符串a = "not 404 found 张三 99 深圳"，每个词中间是空格，用正则过滤掉英文和数字，最终输出"张三 深圳"
顺便贴上匹配小数的代码，虽然能匹配，但是健壮性有待进一步确认
7、filter方法求出列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表
8、列表推导式求列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
9、正则re.complie作用
re.compile是将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用
10、a=（1，）b=(1)，c=("1") 分别是什么类型的数据？
11、两个列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合并为[1,2,2,3,6,7,8,9]
extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中，区别于append整体添加
12、用python删除文件和用linux命令删除文件方法*
- python：os.remove(文件名)
- linux: rm 文件名
13、log日志中，我们需要用时间戳记录error,warning等的发生时间，请用datetime模块打印当前时间戳 “2018-04-01 11:38:54”
14、数据库优化查询方法
外键、索引、联合查询、选择特定字段等等。
15、请列出你会的任意一种统计图（条形图、折线图等）绘制的开源库，第三方也行。
pychart、matplotlib
16、写一段自定义异常代码
自定义异常用raise抛出异常
17、正则表达式匹配中，（.*）和（.*?）匹配区别？
- （.*）是贪婪匹配，会把满足正则的尽可能多的往后匹配
-
（.*?）是非贪婪匹配，会把满足正则的尽可能少匹配
18、简述Django的orm
ORM，全拼Object-Relation Mapping，意为对象-关系映射，实现了数据模型与数据库的解耦，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，而不需要修改代码只需要面向对象编程,orm操作本质上会根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句,所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle、sqlite....，如果数据库迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可。
19、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]
-
列表推导式的骚操作：
运行过程：for i in a ,每个i是【1,2】，【3,4】，【5,6】，for j in i，每个j就是1,2,3,4,5,6,合并后就是结果。
- 还有更骚的方法，将列表转成numpy矩阵，通过numpy的flatten（）方法，代码永远是只有更骚，没有最骚
20、x="abc",y="def",z=["d","e","f"],分别求出x.join(y)和x.join(z)返回的结果
- join()括号里面的是可迭代对象，x插入可迭代对象中间，形成字符串，结果一致。
- os.path.join()方法，拼接路径经常用到，也用到了join,和字符串操作中的join有什么区别，该问题大家可以查阅相关文档，后期会有答案(https://www.cnblogs.com/ChinacloudTech/p/9911443.html)
21、举例说明异常模块中try except else finally的相关意义
- try..except..else没有捕获到异常，执行else语句
-
try..except..finally不管是否捕获到异常，都执行finally语句
22、python中交换两个数值
23、举例说明zip（）函数用法
zip()函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。
- zip()参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。
24、a="张明 98分"，用re.sub，将98替换为100
25、写5条常用sql语句
show databases;
show tables;
desc 表名;
select * from 表名;
delete from 表名 where id=5;
update students set gender=0,hometown="北京" where id=5
26、a="hello"和b="你好"编码成bytes类型
27、[1,2,3]+[4,5,6]的结果是多少？
两个列表相加，等价于extend
28、提高python运行效率的方法
1、使用生成器，因为可以节约大量内存
2、循环代码优化，避免过多重复代码的执行
3、核心模块用Cython PyPy等，提高效率
4、多进程、多线程、协程
5、多个if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序判断的次数，提高效率
29、简述mysql和redis区别
- redis： 内存型非关系数据库，数据保存在内存中，速度快
- mysql：关系型数据库，数据保存在磁盘中，检索的话，会有一定的Io操作，访问速度相对慢
30、遇到bug如何处理
1、细节上的错误，通过print（）打印，能执行到print（）说明一般上面的代码没有问题，分段检测程序是否有问题，如果是js的话可以alert或console.log
2、如果涉及一些第三方框架，会去查官方文档或者一些技术博客。
3、对于bug的管理与归类总结，一般测试将测试出的bug用teambin等bug管理工具进行记录，然后我们会一条一条进行修改，修改的过程也是理解业务逻辑和提高自己编程逻辑缜密性的方法，我也都会收藏做一些笔记记录。
4、导包问题、城市定位多音字造成的显示错误问题