2020版110道python面试题

01、一行代码实现1-100之和：

>>> print(sum(i for i in range(101)))
5050
>>> 

02、如何在一个函数内部修改全局变量：

>>>a = 123456
>>>def A():
		global a
		a = 521
>>>A()
>>>print(a)
结果：521

03、列出5个python标准库：

1. os:提供与操作系统相关联的函数
2. sys:用于命令行参数
3. re:用于正则表达式
4. math:数学运算
5. datetime:处理日期时间

04、字典如何删除键和合并两个字典：
（1）删除：

>>>d1 = {'usr':'root','pwd':'1234'}
>>>del d1['usr']
>>>print(d1)
d1 = {'pwd':'1234'}

(2)合并
1>dict(d1.items() + dict(d2.item()))方法。如：

>>>d1 = {'usr':'root','pwd':'1234'}
>>>d2 = {'ip':'127.0.0.0','port':'8080'}
>>>d3 = dict(d1.items()+d2.items())
>>>d3
{'ip':'127.0.0.0','pwd':'1234','usr':'root','port'：'8080'}

其中:
d1.items() 获取字典的键值对的列表
d1.items()+d2.items()拼成一个新的列表
dict(d1.ite-ms()+d2.items())将合并成的列表转变成新的字典
2> 借助字典的update()方法。如：

>>>d1 = {'usr':'root','pwd':'1234'}
>>>d2 = {'ip':'127.0.0.0','port':'8080'}
>>>d3 = {}
>>>d3.update(d1)
>>>d3.update(d2)
>>>d3
{'ip':'127.0.0.0','pwd':'1234','usr':'root','port'：'8080'}
或者：
>>>d3 = d1.copy()
>>>d3.update(d2)
>>>d3
{'ip':'127.0.0.0','pwd':'1234','usr':'root','port'：'8080'}

3> 借助字典dict(d1,**d2)方法

>>>d1 = {'usr':'root','pwd':'1234'}
>>>d2 = {'ip':'127.0.0.0','port':'8080'}
>>>d3 = dict{d1,**d2}
>>>d3	{'ip':'127.0.0.0','pwd':'1234','usr':'root','port'：'8080'}

4> 借助字典

>>>d1 = {'usr':'root','pwd':'1234'}
>>>d2 = {'ip':'127.0.0.0','port':'8080'}
>>>d3 = {}
>>>for k,v in d1.items():
		d3[k] = v
>>>for k,v in d2.items():
			d3[k] = v
>>>d3
{'ip':'127.0.0.0','pwd':'1234','usr':'root','port'：'8080'}

05、谈下python的GIL:
GIL是python的全局解释器锁。一个线程在运行python程序的时候会独占python解释器（给给线程加了一把锁即GIL)，使进程内的其他线程无法进行，只有等该线程运行完全后其他进程才能运行。如果线程运行过程中碰到耗时操作，解释器锁会解开，使其他线程运行。因此在多进程中，线程的运行是并行的。多进程中每一个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有一个python解释器。因此多进程可以实现多个进程的并行，缺点是进程系统资源开销大。

06、python实现列表去重方法：
（1）使用set集合，因为使用集合可以去除元素。先使用set转为集合，然后再使用list将集合再变回列表。

>>> alist = [1,2,3,3,4,4,6,7]
>>> b = set(alist)
>>> print(list(b))
[1, 2, 3, 4, 6, 7]

(2)考虑先对列表进行遍历，然后新建一个空列表，对原有的列表进行遍历，判断该元素是否在列表中；如果不在，就将该元素添加到新建的列表中，这样得到的新列表就满足要求了。

>>> alist = [1,2,3,3,4,4,6,7]
>>> b = list()
>>> for i in alist:
	if i not in b:
		b.append(i)
>>> print(b)
[1, 2, 3, 4, 6, 7]

7、fun(args,**kwargs)中的args、**kwarg什么意思？
（1）*args是用来发送一个键值对可变数量的参数表给另一个函数，意思就是没有key值。如：

>>> def hello(hello,*args):
		print("hello:",hello)
		for x in args:
			print("arg:",x）
>>> hello(1,2,3,4)
hello: 1
arg: 2
arg: 3
arg: 4

（2）**kwargs将不定长度的键值对作为参数传递给一个函数，意思就是有一个key值。如：

>>> def hello(hello,**kwargs):
		print("hello:",hello)
		for x in kwargs:
			print("%s:%s"%(key,kwargs[key]))
>>>hello(arg=1,arg2=2,arg3=3)
>>>arg:1
>>>arg2:2
>>>arg3:3

8、python2和python3的range(100)的区别：
1>python2中range返回的是一个列表。
2>python3中的renge返回的是一个迭代值，节省内存。

9、一句话解释什么样的语言能够用装饰器：
函数能够作为参数传递的语言，能够使用装饰器。

10、python内置的数据类型有哪些？

1. 整型（数字int):
   1>int 有符号整型
   2>long 长整型
   3>float 浮点型
   4>complex 复数
2. 布尔型（bool） 用True或者False表示值
3. 字符串类型（str）
4. 列表（list） 用【】表示
5. 元组（tuple） 用（）表示
6. 字典（dict） 用{}表示

11、简述面向对象中__new__和__init__区别：
（1）__new__方法：类级别的方法：
特性：

1. 是在类准备将自身实例化时调用，并且至少需要传递一个参数cls，此参数在实例化时由python解释器提供；
2. 始终是类的静态方法，即使没有加上静态方法装饰器。
3. 必须要有返回值，返回实例化出来的实例；在自己__new__()时需要注意：
   可以使用return父类.new__出来的实例。
4. 如：

>>> class A(object):
	def __new__(cls):
		return "abc"
>>> a = A()
>>> print(a)
abc
>>> print(type(a))
<class 'str'>

（2）_init_方法：实例级别的方法：
特性：

1. 有一个参数self,该self参数就是__new__()返回的实例。
2. init()在_new()的基础上完成初始化动作，不需要返回值。
3. 若__new__()没有正确返回当前类cls的实例额，那__init__()将不会被调用。
4. 创建的每一个实例都有自己的属性，方便类中实例方法调用。
5. 如：

>>> class B():
	def __new__(cls):
		print("__new__方法被执行")
		return super(B,cls).__new__(cls)
	def __init__(self):
		print("__init__方法被执行")
>>> b = B()
__new__方法被执行
__init__方法被执行

12、简述with方法打开处理文件帮我们做了什么？
with方法帮我们实现了finally中的f.close。

13、列表【1,2,3,4,5]，使用map()函数输出[1,4,9,16,25],并使用列表推导式提取出大与10的数，最终输出[16,25]。
1 . map()函数第一个参数是fun,第二个参数一般是list,第三个参数是list(可不写)。
2. 代码如下：

>>> list = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> def fn(x):
	return x**2

>>> res = map(fn,list)
>>> res = [i for i in res if i > 10]
>>> print(res)
[16, 25, 36, 49]

14、python中生成随机整数、随机小数、0–1之间小数方法。

1. 随机整数：random.randint(a,b),生成区间内的整数
   随机小数:使用numpy库，利用np.random.randn(5)生成5个随机小数
   0-1随机小数：random.random(),括号不传递参数
   2.`在这里插入代码片

>>> # 生成随机整数
>>> import random
>>> print(random.randint(1,100))
83
>>>

15、避免转义给字符号串加哪个字母表示原始字符串？
r，表示需要转义原始字符串，不转义特殊字符串。

16、

中国

,用正则匹配出标签里面的内容（“中国”），其中class的类名是不确定的。

>>> import re
>>> str = '
中国
'
>>> res = re.findall(r'
(.*?)
',str)
>>> print(res)
['中国']
>>> 

17、python中断言方法举例：

1. assert()方法，断言成功，则程序继续执行；断言失败，则程序报错。
2. 代码如下：

>>> a = 3
>>> assert(a>1)
>>> print("断言成功，程序继续往下执行")
断言成功，程序继续往下执行
>>> b = 4
>>> assert (b > 7)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
    assert (b > 7)
AssertionError

18、数据表student有id,name,score,city字段，其中name中的名字可有重复，需要消除重复行,请写sql语句。

select distinct name from student

19、10个linux常用命令：

ls pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo

20、python2和python3区别？列举5个

1. pyhton3 使用print必须以小括号包括打印的内容，比如 print(“hahahhh”)。
   pytho2既可以使用小括号的方式，也可以使用一个空格来分隔打印内容，比如 print “hahahhhh”。
2. python2 range(1,10)返回列表，pyhton3中返回迭代器，节约内存。
3. python2使用ASCII编码，python3使用utf-8编码。
4. python2中unicode表示字符串序列，str表示字节序列。
   python3中str表示字符串序列，byte表示字节序列。
   5.python2中为正常显示中文，引入coding声明，python3中不需要。
5. python2中是raw_input()函数，python3中是input()函数。

21、列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理：

1. 不可变数据类型：
   1>不可变数据类型：数值型、字符串string和元组tuple。
   2>不可变数据类型：是指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地址。如：

>>> a=3
>>> b=3
>>> id(a)
1821540528
>>> id(b)
1821540528

2. 可变数据类型：
   1>包括列表list和字典dict
   2>可变数据类型：是指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。如：

>>> a=[1,2]
>>> b=[1,2]
>>> id(a)
46043464
>>> id(b)
46048328

22、s = “ajldjlajfdljfddd”，去重并从小到大排序输出"adfjl"。
3. 原理：set去重，去重转换成list,利用sort方法进行排序，reverse=False是从小到大排序的。
4. 是不变数据类型，s.sort是没有返回值。
5. 代码 如下：

>>> s = "ajldjlajfdljfddd"
>>> s = set(s)
>>> s = list(s)
>>> s.sort(reverse = False)
>>> res = "".join(s)
>>> print(res)
adfjl

23、用lambda函数实现两个数相乘

>>> sum = lambda a,b: a*b
>>> print(sum(10,20))
200

24、字典根据键从小到大排序

# 按键(key)排序
def dictionairy():
    # 声明字典
    key_value = {}
    # 初始化
    key_value[7] = 56
    key_value[2] = 2
    key_value[6] = 12
    key_value[4] = 24
    key_value[8] = 18
    key_value[1] = 323
    print("按键(key)排序:")
    for i in sorted(key_value):
        print((i, key_value[i]), end="")
# 按值(value)排序
    print("按值(value排序:")
    print(sorted(key_value.items(),
            key= lambda kv:(kv[1],kv[0])))
def main():
    dictionairy()
if __name__ == "__main__":
    main()

25、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"
>>> b = Counter(a)
>>> print(b)
Counter({'l': 9, ';': 6, 'h': 6, 'f': 5, 'a': 4, 'j': 3, 'd': 3, 's': 2, 'k': 1, 'g': 1, 'b': 1})
>>> 

26、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"。

>>> import re
>>> S = "not 404 found 张三 99 深圳"
>>> L = S.split(" ")
>>> res = re.findall("\d+|[a-zA-Z]+",S)
>>> tem = [item for item in L if not item in res]
>>> print(" ".join(tem))
张三 深圳

27、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]

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> def fn(a):
	return a % 2 == 1
>>> newlist = filter(fn,a)
>>> newlist = [i for i in newlist]
>>> print(newlist)
[1, 3, 5, 7, 9]

28、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]

>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> res = [i for i in a if i % 2 == 1]
>>> print(res)
[1, 3, 5, 7, 9]

29、正则re.complie作用
主要用来封装一个原本重复所使用的表达式

30、a=（1，）b=(1)，c=(“1”) 分别是什么类型的数据？

>>> type((1))
<class 'int'>
>>> type(("1"))
<class 'str'>
>>> type((1,))
<class 'tuple'>
>>> 

31、两个列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合并为[1,2,2,3,6,7,8,9]

>>> a = [1,5,7,9]
>>> b = [2,2,6,8]
>>> c = a + b
>>> c.sort()
>>> print(c)
[1, 2, 2, 5, 6, 7, 8, 9]

32、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

33、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”。

>>> import datetime
	>>> b = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")+'星期:'+str(datetime.datetime.now().isoweekday())
	>>> print(b)
	2020-05-27 12:19:01星期:3
	>>> 

34、数据库优化查询方法
索引、外键、选择特定、联合查询、字段

35、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
eastdraw、pycharm、matplotlib

36、写一段自定义异常代码

>>> def A():
	try:
		for i in range(5):
			if i > 3:
				raise Exception("数字太大了")
	except Exception as B:
		print(B)
>>> A()
数字太大了
>>> 

38、简述Django的orm

1. ORM:对象关系映射（object relational mapping)。
2. 作用：根据类生成表结构，将对象、列表的操作转换成对象的SQL语句，将SQL语句查询的结果转化成对象或者列表。
3. 优点：极大的减轻开发人员的工作量，不需要面对因数据库的变更而导致代码的无效。修改代码则是在Django中出于model和数据库之间。

39、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

>>> oldlist = [[1,2],[3,4],[5,6]]
>>> newlist = [j for i in old for j in i]
>>> print(newlist)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> 

40、x=“abc”,y=“def”,z=[“d”,“e”,“f”],分别求出x.join(y)和x.join(z)返回的结果。

>>> x = "abc"
>>> y = "def"
>>> z =["d","e","f"]
>>> x.join(y)
'dabceabcf'
>>> x.join(z)
'dabceabcf'
>>>

41、举例说明异常模块中try except else finally的相关意义

try:
        # 尝试执行的代码
        pass
    except 错误类型1: 
        # 针对错误类型1，对应的代码处理
        pass
    except 错误类型2:
        # 针对错误类型2，对应的代码处理
        pass
    ...
    ...
    except Exception as result:  # 编程中很难一次排除所有的错误。这里相当于一个菜篮子，装了其他所有错误类型。
        print("未知类型错误：%s" % result)	# 打印错误信息
    else:
        # 没有异常才会执行的代码，作为奖励执行的代码
        pass
    finally:
        # 无论是否有异常，都会执行的代码
        print("无论是否有异常，都会执行的代码")

42、python中交换两个数值

>>> a,b = 1,2
>>> print(a,b)
1 2
>>> a,b = b,a
>>> print(a,b)
2 1
>>>

43、举例说明zip（）函数用法

1. zip()函数在运算时候，会以一个或者多个序列作为参数，返回一个列表。同事将这些序列中并排的元素配对。
2. 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的时候，zip自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。`
3. 代码如下：

>>># 列表
>>> a = [10,20]
>>> b = [30,40]
>>> A = [i for i in zip(a,b)]
>>> print(A)
[(10, 30), (20, 40)]

>>># 元组
>>> a = (10,20)
>>> b = (30,40)
>>> A = [i for i in zip(a,b)]
>>> print(A)
[(10, 30), (20, 40)]

>>> # 字符串
>>> a = "abc"
>>> b = "cde"
>>> A = [i for i in zip(a,b)]
>>> print(A)
[('a', 'c'), ('b', 'd'), ('c', 'e')]
>>> 

44、a=“张明 98分”，用re.sub，将98替换为100

>>> import re
>>> a = "张明 98分"
>>> A = re.sub(r"\d+","100",a)
>>> print(A)
张明 100分
>>> 

45、写5条常用sql语句

1. desc 表名；
2. select *from 表名；
3. show tables;
4. show databases;
5. delete from 表名 where id =*

46、a="hello"和b="你好"编码成bytes类型

47、[1,2,3]+[4,5,6]的结果是多少？

>>> [1,2,3]+[4,5,6]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> 

48、提高python运行效率的方法

1. 在排序时，尽可能多的使用键以及sort()方法
2. 尝试多种编码
3. 尽可能避免在循环中访问变量的属性
4. 使用较新版本的python版本

49、简述mysql和redis区别

1. mysql:关系型数据库，数据保存在磁盘中。检索的话，会有一定的输入输出操作，访问速度慢。
2. redis:非关系型数据库,数据保存在内存中，速度快。

50、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；调试各行代码进行解决。
2. 如果出现错误在第三方框架，查找官方文档或者百度一下。

51、正则匹配，匹配日期2018-03-20

• List item

52、list=[2,3,5,4,9,6]，从小到大排序，不许用sort，输出[2,3,4,5,6,9]

>>> list = [2,3,5,4,9,6]
>>> new_list = []
>>> def get_min(list):
		a = min(list)
		list.remove(a)
		new_list.append(a)
		if len(list) > 0:
			get_min(list)
		return new_list

>>> new_list = get_min(list)
>>> print(new_list)
	[2, 3, 4, 5, 6, 9]
	>>> 

53、写一个单列模式

>>> class Singleton(object):
	__A = None
	def __new__(cls,age,name):
		if not cls.__A:
			cls.__A = object.__new__(cls)
		return cls.__A

>>> a =Singleton(18,"huahua")
>>> b = Singleton(19,"shuishui")
>>> print(id(a))
45574688
>>> print(id(b))
45574688
>>> a.age = 20
>>> print(b.age)
20
>>> 

54、保留两位小数

>>> a = ("%.02f")%3.141592653
>>> print(a)
3.14
>>>

55、求三个方法打印结果

>>> def fn(k,v,dic={}):
dic[k] = v
print(dic)

>>> fn("one",1)
{'one': 1}
>>> fn("two",2)
{'one': 1, 'two': 2}
>>> fn("three",3,{})
{'three': 3}
>>> 

56、列出常见的状态码和意义

503	服务器超负载或停机维护
500	服务器故障或web应用故障
404	无法找到请求资源
403	请求资源被拒绝
401	需要通过http认证/认证失败
400	请求报文语法错误或参数错误
307	临时重定向，post不会变为get
304	发送附带条件请求为满足
303	期望使用get定向获取
302	临时重定向，资源已被临时分配
301	永久重定向，资源已永久被分配新的url

57、分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化

前端优化	减少http请求
后端优化	写代码时应该少用循环和判断语句；尽量多采用异步方式
数据库优化	尽量多使用索引、外键等

58、使用pop和del删除字典中的"name"字段，dic={“name”:“zs”,“age”:18}

>>> A = {"name":"sb","tel":138}
>>> A.pop("name")
'sb'
>>> 

59、列出常见MYSQL数据存储引擎

mylsam	插入数据快，空间和内存使用比较低
lnnodb	支持事务处理、外键、崩溃修复能力和并发控制
memory	所有数据在内存中、数据处理速度快、安全性不高

60、计算代码运行结果，zip函数历史文章已经说了，得出[(“a”,1),(“b”,2)，(“c”,3),(“d”,4),(“e”,5)]

>>> A = zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))
>>> A1 = dict(A)
>>> A2 = range(10)
>>> A3 = [i for i in A2 if i in A1]
>>> A4 = [A1[s] for s in A1]
>>> print("A1",A1)
A1 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}