本次面试面了10几家，拿了3家offer， 总结下本次面试题汇总，送给有需要的人！
作者：KotlinPython
原标题：10 家公司 Python 面试题总结
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/CaFybiK3fDG19Z61VDo2Aw
第一家公司问的题目
1 简述解释型和编译型编程语言？
解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
用编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，通过编译系统，把源高级程序编译成为机器语言文件，翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高，但也不能一概而论，
部分解释型语言的解释器通过在运行时动态优化代码，甚至能够使解释型语言的性能超过编译型语言。
2 Python解释器种类以及特点？
CPython
当 从Python官方网站下载并安装好Python2.7后，就直接获得了一个官方版本的解释器：Cpython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命名行下运行python，就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。
IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实是调用了IE。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度，PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译，所以可以显著提高Python代码的执行速度。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
在Python的解释器中，使用广泛的是CPython，对于Python的编译，除了可以采用以上解释器进行编译外，技术高超的开发者还可以按照自己的需求自行编写Python解释器来执行Python代码，十分的方便！
3 位和字节的关系？
bit就是位，也叫比特位，是计算机表示数据最小的单位
byte就是字节
1byte=8bit
1byte就是1B
一个字符=2字节
1KB=1024B
字节就是Byte，也是B
位就是bit也是b
转换关系如下：1)1KB=1024B
1B= 8b
4 请至少列举5个 PEP8 规范（越多越好）。
PEP8 编码规范
a.不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行。
b.每行不超过80个字符（长的导入模块语句和注释里的URL除外）
c.不要使用反斜杠连接行。Python会将圆括号, 中括号和花括号中的行隐式的连接起来
d.宁缺毋滥的使用括号，除非是用于实现行连接, 否则不要在返回语句或条件语句中使用括号. 不过在元组两边使用括号是可以的.
e.用4个空格来缩进代码，不要用tab, 也不要tab和空格混用. 对于行连接的情况, 你应该要么垂直对齐换行的元素,或者使用4空格的悬挂式缩进
f.顶级定义之间空2行, 方法定义之间空1行，顶级定义之间空两行, 比如函数或者类定义. 方法定义, 类定义与第一个方法之间, 都应该空一行. 函数或方法中, 某些地方要是你觉得合适, 就空一行.
5 通过代码实现如下转换：
二进制转换成十进制：v = “0b1111011”
#先将其转换为字符串，再使用int函数，指定进制转换为十进制。
print(int("0b1111011",2))
值为123
十进制转换成二进制：v = 18
print("转换为二进制为：", bin(18))
#转换为二进制为： 0b10010
八进制转换成十进制：v = “011”
print(int("011",8))
#9
十进制转换成八进制：v = 30
print("转换为八进制为：", oct(30))
#转换为八进制为： 0o36
十六进制转换成十进制：v = “0x12”
print(int("0x12",16))
#18
十进制转换成十六进制：v = 87
print("转换为十六进制为：", hex(87))
转换为十六进制为： 0x57
6 python递归的最大层数？
def fab(n):
if n == 1:
return 1
else:
return fab(n-1)+ n
print (fab(998))
#得到的最大数为998，以后就是报错了，998这个数值莫名想起广告词····
import sys
sys.setrecursionlimit(100000)
def foo(n):
print(n)
n += 1
foo(n)
if __name__ == '__main__':
foo(1)
#得到的最大数字在3922-3929之间浮动，这个是和计算机有关系的，将数字调到足够大了，已经大于系统堆栈，python已经无法支撑到太大的递归崩了。
7 ascii、unicode、utf-8、gbk 区别？
最早只有127个字母被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母z的编码是122。
但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
你可以想得到的是，全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。
Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
新的问题又出现了：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
所以，本着节约的精神，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间。
UTF-8编码有一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。
8 字节码和机器码的区别？
机器码(machine code)，学名机器语言指令，有时也被称为原生码（Native Code），是电脑的CPU可直接解读的数据。
通常意义上来理解的话，机器码就是计算机可以直接执行，并且执行速度最快的代码。
用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作，编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍。而且，编出的程序全是些0和1的指令代码，直观性差，还容易出错。现在，除了计算机生产厂家的专业人员外，绝大多数的程序员已经不再去学习机器语言了。
- 机器语言是微处理器理解和使用的，用于控制它的操作二进制代码。
- 8086到Pentium的机器语言指令长度可以从1字节到13字节。
- 尽管机器语言好像是很复杂的，然而它是有规律的。
- 存在着多至100000种机器语言的指令。这意味着不能把这些种类全部列出来。
总结：机器码是电脑CPU直接读取运行的机器指令，运行速度最快，但是非常晦涩难懂，也比较难编写，一般从业人员接触不到。
字节码（Bytecode）是一种包含执行程序、由一序列 op 代码/数据对 组成的二进制文件。字节码是一种中间码，它比机器码更抽象，需要直译器转译后才能成为机器码的中间代码。
通常情况下它是已经经过编译，但与特定机器码无关。字节码通常不像源码一样可以让人阅读，而是编码后的数值常量、引用、指令等构成的序列。
字节码主要为了实现特定软件运行和软件环境、与硬件环境无关。字节码的实现方式是通过编译器和虚拟机器。编译器将源码编译成字节码，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。字节码的典型应用为Java bytecode。
字节码在运行时通过JVM（JAVA虚拟机）做一次转换生成机器指令，因此能够更好的跨平台运行。
总结：字节码是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件）。需要直译器转译后才能成为机器码。
9 三元运算规则以及应用场景？
表达式格式
为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果
事例
1 if 3>2 else 0
10 用一行代码实现数值交换：
a =1
b =2
a,b=b,a
print(a,b)
第二家公司问的题目
1 Python3和Python2中 int 和 long的区别？
Python 2有为非浮点数准备的int和long类型。int类型的最大值不能超过sys.maxint，而且这个最大值是平台相关的。可以通过在数字的末尾附上一个L来定义长整型，显然，它比int类型表示的数字范围更大。在Python 3里，只有一种整数类型int，大多数情况下，它很像Python 2里的长整型。由于已经不存在两种类型的整数，所以就没有必要使用特殊的语法去区别他们。
2 文件操作时：xreadlines和readlines的区别？
read(size)
读入指定大小的内容，以byte为单位，size为读入的字符数，返回str类型
readline()
readline()读取一行内容，放到一个字符串变量，返回str类型。
readlines()
readlines() 读取文件所有内容，按行为单位放到一个列表中，返回list类型。
xreadlines()
返回一个生成器，来循环操作文件的每一行。循环使用时和readlines基本一样，但是直接打印就不同
3列举布尔值为False的常见值？
下面的值在作为布尔表达式的时候，会被解释器看作假（false）
False None 0 "" () [] {}
换句话说，也就是标准值False和None，所有类型的数字0（包括浮点型，长整型和其他类型），空序列（比如空字符串、元组和列表）以及空的字典都为假。其他的一切都被解释为真，包括特殊值True.
也就是说Python中的所有值都能被解释为真值。”标准的“布尔值为True和False。事实上，True和False只不过是1和0的一种“华丽”的说法而已----看起来不同，但是作用相同。
4 lambda表达式格式以及应用场景？
对于简单的函数，也存在一种简便的表示方式，即：lambda表达式
#普通函数
def func(a):
return a+1
print 'test1_func0:',func(1000)
#lambda表达式
func0 = lambda a:a+1
print 'test2_func0:',func0(1000)
上面这种方法，都实现了将1000+1的结果打印出来这个功能，但是用下面
lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示。
说道lambda，这里再赠送一些可以给lambda加buff小伙伴：
map函数
我们使用map函数将会对列表中的所有元素进行操作。map有两个参数（函数，列表），它会在内部遍历列表中的每一个元素，执行传递过来的函数参数。在输出到新列表中。
li = [11, 22, 33]
new_list = map(lambda a: a + 100, li)
输出：[111, 122, 133]
reduce函数
对于序列内所有元素进行累计操作：
lst = [11,22,33]
func2 = reduce(lambda arg1,arg2:arg1+arg2,lst)
print 'func2:',func2
输出：func2: 66
filter函数
他可以根据条件对数据进行过滤：
li = [11, 22, 33]
new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li)
print new_list
输出：[33]
divmod()
函数把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)。
>>>divmod(7, 2)
(3, 1)
>>> divmod(8, 2)
(4, 0)
zip() 函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
>>>a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped) # 与 zip 相反，*zipped 可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
5 arg和kwarg作用*
首先我们可以定一个简单的函数, 函数内部只考虑required_arg这一个形参(位置参数)
def exmaple(required_arg):
print required_arg
exmaple("Hello, World!")
>> Hello, World!
那么，如果我们调用函数式传入了不止一个位置参数会出现什么情况？当然是会报错！
arg和*kwarg 可以帮助我们处理上面这种情况，允许我们在调用函数的时候传入多个实参
def exmaple2(required_arg, *arg, **kwarg):
if arg:
print "arg: ", arg
if kwarg:
print "kwarg: ", kwarg
exmaple2("Hi", 1, 2, 3, keyword1 = "bar", keyword2 = "foo")
>> arg: (1, 2, 3)
>> kwarg: {'keyword2': 'foo', 'keyword1': 'bar'}
从上面的例子可以看到，当我传入了更多实参的时候
- *arg会把多出来的位置参数转化为tuple
- **kwarg会把关键字参数转化为dict
6 is和==的区别
在讲is和==这两种运算符区别之前，首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。
is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。
==比较操作符和is同一性运算符区别
==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符串间的比较：
>>> a = 'cheesezh'
>>> b = 'cheesezh'
>>> a == b
True
is也被叫做同一性运算符，这个运算符比较判断的是对象间的唯一身份标识，也就是id是否相同。通过对下面几个list间的比较，你就会明白is同一性运算符的工作原理：
>>> x = y = [4,5,6]
>>> z = [4,5,6]
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x is y
True
>>> x is z
False
>>>
>>> print id(x)
>>> print id(y)
>>> print id(z)
7 简述Python的深浅拷贝以及应用场景？
可变对象-不可变对象
在Python中不可变对象指：一旦创建就不可修改的对象，包括字符串，元祖，数字
在Python中可变对象是指：可以修改的对象，包括：列表、字典
>>> L1 = [2,3,4] #L1变量指向的是一个可变对象:列表
>>> L2 = L1 #将L1值赋给L2后，两者共享引用同一个列表对象[1,2,3,4]
>>> L1[0] = 200 #因为列表可变，改变L1中第一个元素的值
>>> L1; L2 #改变后，L1，L2同时改变，因为对象本身值变了
[200, 3, 4]
[200, 3, 4]
如果不想改变列表L2的值，有两种方法:切片 和 copy模块
>>> L1 = [2,3,4]
>>> L2 = L1
>>> id(L1);id(L2) #共享引用一个可变对象
45811784L
45811784L
>>> L2 = L1[:] #切片操作
>>> id(L1);id(L2) #切片后，对象就不一样了
45811784L
45806920L
>>> L1[0] = 200
>>> L1;L2 #L1发生改变，L2没有变化
[200, 3, 4]
[2, 3, 4]
拷贝
切片技术应用于所有的序列，包括：列表、字符串、元祖
但切片不能应用于字典。对字典只能使用D.copy()方法或D.deepcopy()方法.
深浅拷贝，即可用于序列，也可用于字典
import copy
X = copy.copy(Y) #浅拷贝：只拷贝顶级的对象，或者说：父级对象
X = copy.deepcopy(Y) #深拷贝：拷贝所有对象，顶级对象及其嵌套对象。或者说：父级对象及其子对象
如果字典只有顶级对象:
如果字典中嵌套对象:
【结论】
- 深浅拷贝都是对源对象的复制，占用不同的内存空间
- 如果源对象只有一级目录的话，源做任何改动，不影响深浅拷贝对象
- 如果源对象不止一级目录的话，源做任何改动，都要影响浅拷贝，但不影响深拷贝
- 序列对象的切片其实是浅拷贝，即只拷贝顶级的对象
8 Python垃圾回收机制？
import sys sys.getrefcount()查看引用计数
字符串中间有空格！？等会重新创建新的字符串
总结
1. 小整数[-5,257)共用对象，常驻内存，不会被释放。
2. 单个字符共用对象，常驻内存。
3. 单个单词，不可修改，默认开启intern机制，共用对象，引用计数为0，则销毁 。
4. 大整数不共用内存，引用计数为0，销毁 .
5. 数值类型和字符串类型在 Python 中都是不可变的，这意味着你无法修改这个对象的值，每次对变量的修改，实际上是创建一个新的对象 .
Garbage collection(GC垃圾回收)
python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集(隔代回收、分代回收)两种机制为辅的策略
引用计数机制的优点：
1、简单
2、实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。
引用计数机制的缺点：
维护引用计数消耗资源
循环引用，解决不了
gc模块
3.1. 垃圾回收机制
导致引用计数+1的情况
1.对象被创建，例如a = "hello"
2.对象被引用，例如b=a
3.对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
4.对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
1. 常用函数
1、gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation]) 显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查零代的对象，1代表检查零，一代的对象，2代表检查零，一，二代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。 在python2中返回不可达（unreachable objects）对象的数目
3、gc.get_threshold() 获取的gc模块中自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。
5、gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表
Python的GC模块主要运用了引用计数来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过分代回收以空间换取时间进一步提高垃圾回收的效率。
标记-清除
标记-清除的出现打破了循环引用，也就是它只关注那些可能会产生循环引用的对象
缺点：该机制所带来的额外操作和需要回收的内存块成正比。
一旦这个差异累计超过某个阈值(700,10,10)，则Python的收集机制就启动了，并且触发上边所说到的零代算法释放“浮动的垃圾”，并且将剩下的对象移动到一代列表。随着时间的推移，程序所使用的对象逐渐从零代列表移动到一代列表。通过这种方法，你的代码所长期使用的对象，那些你的代码持续访问的活跃对象，会从零代链表转移到一代再转移到二代。通过不同的阈值设置，Python可以在不同的时间间隔处理这些对象。Python处理零代最为频繁，其次是一代然后才是二代。
隔代回收
原理：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每一个集合就成为一个“代”，垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减小。也就是说，活得越长的对象，就越不可能是垃圾，就应该减少对它的垃圾收集频率。那么如何来衡量这个存活时间：通常是利用几次垃圾收集动作来衡量，如果一个对象经过的垃圾收集次数越多，可以得出：该对象存活时间就越长。
dir(builtins)查看内建属性
getattribute内建属性。属性访问拦截器(方法和属性都可以被拦截)，可以返回一个值：以后不要在getattribute方法中调用self.xxxx会引起递归时程序死掉
map函数会根据提供的函数对指定序列做映射返回值是列表
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
• function:是一个函数
• sequence:是一个或多个序列,取决于function需要几个参数
• 返回值是一个list
filter函数python3返回的是生产器filter函数会对指定序列执行过滤操作
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
• function:接受一个参数，返回布尔值True或False
• sequence:序列可以是str，tuple，list
list(filter(lambda x x%2==0,[1,2,3,4,5,6])---->[2,4,6]
sorted函数-排序
sorted(iterable, reverse=False) --> new sorted list
functools模块import functools
partial函数(偏函数)把一个函数的某些参数设置默认值，返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
wraps函数 使用装饰器时，让外界看被装饰的函数时内容一致。
例如，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。
functools.wraps(func)
9 求结果：
v = dict.fromkeys(['k1','k2'],[])
v['k1'].append('000')
print(v)
v['k1']=666
print(v)
{'k1': ['000'], 'k2': ['000']}
{'k1': 666, 'k2': ['000']}
10 求结果
def num():
return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in num()])
[6, 6, 6, 6]
以上代码的输出是 [6, 6, 6, 6] （而不是 [0, 2, 4, 6]）。
这个的原因是 Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding，这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找。所以结果是，当任何 multipliers() 返回的函数被调用，在那时，i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找，到那时，无论哪个返回的函数被调用，for 循环都已经完成了，i 最后的值是 3，因此，每个返回的函数 multiplies 的值都是 3。因此一个等于 2 的值被传递进以上代码，它们将返回一个值 6 （比如： 3 x 2）。
（顺便说下，正如在 The Hitchhiker’s Guide to Python 中指出的，这里有一点普遍的误解，是关于 lambda 表达式的一些东西。一个 lambda 表达式创建的函数不是特殊的，和使用一个普通的 def 创建的函数展示的表现是一样的。）
这里有两种方法解决这个问题。
最普遍的解决方案是创建一个闭包，通过使用默认参数立即绑定它的参数。例如：
def num():
return [lambda x, i=i : i * x for i in range(4)]
另外一个选择是，你可以使用 functools.partial 函数：
from functools import partial
from operator import mul
def num():
return [partial(mul, i) for i in range(4)]
有家公司问的题目
直接让我机试 打印99乘法表！
1 一行代码实现99乘法表*
print ("\n".join("\t".join(["%s*%s=%s" %(x,y,x*y) for y in range(1, x+1)]) for x in range(1, 10)))
==================================================
1*1=1
2*1=2 2*2=4
3*1=3 3*2=6 3*3=9
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25
6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36
7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49
8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64
9*1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81
2 列举常见的内置函数？
3 如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？
使用软件管理工具（pip，pip2，pip3）
python2和python3都自带了pip，而pip就仿佛有一个仓库，将我们需要安装的第三方模块都收纳其中，使用简单的安装命令即可完成安装。
注意事项：用python3自带的pip或者pip3安装的第三方模块就只能为python3的编译器使用，这对于python2的pip和pip2是同理的。
具体安装方法：直接: pip3 install 模块名
常用第三方模块
Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。
Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。
BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。
NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。
SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。
matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。
Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。
Pyglet.3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。
pyQT.Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。
pyGtk.也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。
Scapy.用Python写的数据包探测和分析库。
pywin32.一个提供和windows交互的方法和类的Python库。
nltk.自然语言工具包。我知道大多数人不会用它，但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话，它是非常好的库。但它的功能远远不止如此，自己摸索一下吧。
nose.Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发，那么它是必不可少的。
SymPy.SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。
IPython.怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能，以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。
4 re的match和search区别？
match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配；也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，
如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none。
例如：
print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span()) 会返回(0, 5)
而print(re.match(‘super’, ‘insuperable’)) 则返回None
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())返回(0, 5)
5 什么是正则的贪婪匹配？
如：String str="abcaxc";
Patter p="ab.*c";
贪婪匹配:正则表达式一般趋向于最大长度匹配，也就是所谓的贪婪匹配。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abcaxc(ab.*c)。
非贪婪匹配：就是匹配到结果就好，就少的匹配字符。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abc(ab.*c)。
编程中如何区分两种模式
默认是贪婪模式；在量词后面直接加上一个问号？就是非贪婪模式。
量词：{m,n}：m到n个
*：任意多个
+：一个到多个
？：0或一个
6 求结果：
l = [i % 2 for i in range(10)]
print(l)
t = (i % 2 for i in range(10))
print(t)
=============================
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
at 0x000000000271CB10>
7 求结果
print(1 or 2)
print(1 and 2)
print(1 < (2==2))
print(1 < 3 == 3)
print(True == 3)
print(True == 1)
=============================
1
2
False
True
False
True
8 def func(a,b=[]) 这种写法有什么坑？
def func(a,b=[]):
b.append(a)
print(b)
func(1)
func(1)
func(1)
func(1)
=================================
[1]
[1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1]
函数的第二个默认参数是一个list，当第一次执行的时候实例化了一个list，第二次执行还是用第一次执行的时候实例化的地址存储，所以三次执行的结果就是 [1, 1, 1] ，想每次执行只输出[1] ，默认参数应该设置为None。
9 如何实现 “1,2,3” 变成 [‘1’,’2’,’3’] ?
L = [1,2,3]
NL =list(map(str,L))
print(NL)
10 1、2、3、4、5 能组成多少个互不相同且无重复的三位数
for x in range(1,5):
for y in range(1,5):
for z in range(1,5):
if (x!=y) and (y!=z) and (z!=x):
print("%d%d%d" % (x, y, z))