疑难杂症汇总

一、简述面向对象中__new__和__init__区别

__init__是初始化方法，创建对象后，就立刻被默认调用了，可接收参数.

1、__new__至少要有一个参数cls，代表当前类，此参数在实例化时由Python解释器自动识别

2、__new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现__new__时要特别注意，可以return父类（通过super(当前类名, cls)）__new__出来的实例，或者直接是object的__new__出来的实例

3、__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例，__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init__不需要返回值

4、如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__函数，通过return语句里面调用的__new__函数的第一个参数是cls来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，；那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数。

class A:
  def __init__(self):
    print("这是__init__方法", self)

  def __new__(cls):
    print("这是cls的id", id(cls))
    print("这是__new__方法", object.__new__(cls))
    return object.__new__(cls)


A()
print("这是类A的ID", id(A))

"""
这是cls的id 22720808
这是__new__方法 <__main__.A object at 0x7fed0b563198>
这是__init__方法 <__main__.A object at 0x7fed0b563198>
这是类A的ID 22720808
"""

 二、简述with方法打开处理文件帮我们做了什么?

f = open("./1.txt", "wb")
try:
  f.write("hello world")
except:
  pass
finally:
  f.close()

打开文件在进行读写的时候可能会出现一些异常状况，如果按照常规的f.open

写法，我们需要try,except,finally，做异常判断，并且文件最终不管遇到什么情况，都要执行finally f.close()关闭文件，with方法帮我们实现了finally中f.close

三、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

ORM优点:

1.ORM框架降低了学习门槛，一个对sql语句并不熟悉的开发人员也可以很容易通过简易的ORM框架Api进行数据库的操作。

2.提高了开发效率，ORM使我们减少很多繁琐重复的工作量，让我们的注意力集中在实现业务上。

3.一定程度上提高了程序的响应速度。

ORM缺点:

ORM框架的弊端也很明显，框架会自动生成Sql语句，所有场景的sql语句都是同一套模板，难以自动针对场景对sql语句进行良好的优化，某种场景下很容易生成执行很慢的sql语句。如果让DBA看到这样的执行sql，必定引来抓狂崩溃。

ORM框架只是为了满足绝大多数的场景而生的，特殊需要优化sql的场景下，我们完全可以直接使用驱动手动执行sql或使用ORM框架内提供的sql语句api进行自定义sql语句。

四、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

try:
  num = 100
  print(num)
except NameError as errorMsg:
  print("产生错误了:%s" % errorMsg)
else:
  print("没有捕获到异常,则执行该语句")

try:
  num = 100
  print(num)
except NameError as errorMsg:
  print("产生错误了:%s" % errorMsg)
finally:
  print("不管是否捕获到异常,都执行该句")
---------------------------------

100
没有捕获到异常,则执行该语句
100
不管是否捕获到异常,都执行该句

五、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

六、分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化

前端优化：

1、减少http请求、例如制作精灵图

2、html和CSS放在页面上部，javascript放在页面下面，因为js加载比HTML和Css加载慢，所以要优先加载html和css,以防页面显示不全，性能差，也影响用户体验差

后端优化：

1、缓存存储读写次数高，变化少的数据，比如网站首页的信息、商品的信息等。应用程序读取数据时，一般是先从缓存中读取，如果读取不到或数据已失效，再访问磁盘数据库，并将数据再次写入缓存。

2、异步方式，如果有耗时操作，可以采用异步，比如celery

3、代码优化，避免循环和判断次数太多，如果多个if else判断，优先判断最有可能先发生的情况

数据库优化：

1、如有条件，数据可以存放于redis，读取速度快

2、建立索引、外键等

七、举例sort和sorted对列表排序

sort在原列表修改,修改原列表，sorted不修改原列表

list = [0,-1,3,-10,5,9]
list.sort(reverse=False)
print("list.sort在list基础上修改,无返回值",list)
    #list.sort在list基础上修改,无返回值 [-10, -1, 0, 3, 5, 9]
list = [0,-1,3,-10,5,9]
res = sorted(list,reverse=False)
print("sorted有返回值是新的list",list)
    #sorted有返回值是新的list [0, -1, 3, -10, 5, 9]
print("返回值",res)
    #返回值 [-10, -1, 0, 3, 5, 9]

八、用两种方法去重空格　　拼接(join)　　替换(replace)

str = 'hello world ha ha'
list= str.split(" ") #按空格切割
res1 = "".join(list)
print(res1)
res2 = str.replace(" ","")
print(res2)
#helloworldhaha

九、python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。 

十、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。

十一、python中生成随机整数、随机小数、0--1之间小数方法

随机整数：random.randint(a,b),生成区间内的整数

随机小数：习惯用numpy库，利用np.random.randn(5)生成5个随机小数

0-1随机小数：random.random(),括号中不传参

十二、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

十三、s = "ajldjlajfdljfddd"，去重并从小到大排序输出"adfjl"

s = "ajldjlajfdljfddd"
s_set = set(s) #转集合
s_list = list(s_set) #转列表
s = sorted(s_list) #列表排序
res = "".join(s) #拼接
print(res)
#adfjl

十四、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

list1 = [[1,2],[3,4],[5,6]]
list = [j for i in list1 for j in i]
print(list)
#[1, 2, 3, 4, 5, 6]


list2 = [[1,2],[3,4],[5,6]]
import numpy as np
list = np.array(list2).flatten().tolist()
print(list)
#[1, 2, 3, 4, 5, 6]

十五、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。

a = [1,2]
b = [3,4]
res = [i for i in zip(a,b)]
print(res)
#[(1, 3), (2, 4)]
a = (1,2)
b = (3,4)
res = [i for i in zip(a,b)]
print(res)
#[(1, 3), (2, 4)]
a = "ab"
b = "xyz"
res = [i for i in zip(a,b)]
print(res)
#[('a', 'x'), ('b', 'y')]

十六、求三个方法打印结果

def fn(k,v,dic={}):

dic[k]=v

print(dic)

fn("one",1）直接将键值对传给字典；

fn("two",2)因为字典在内存中是可变数据类型，所以指向同一个地址，传了新的额参数后，会相当于给字典增加键值对

fn("three",3,{})因为传了一个新字典，所以不再是原先默认参数的字典

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}

十七、简述同源策略

 同源策略需要同时满足以下三点要求： 

1）协议相同 

2）域名相同 

3）端口相同 

 http:www.test.com与https:www.test.com 不同源——协议不同 

 http:www.test.com与http:www.admin.com 不同源——域名不同 

 http:www.test.com与http:www.test.com:8081 不同源——端口不同

 只要不满足其中任意一个要求，就不符合同源策略，就会出现“跨域”

十八、IOError、AttributeError、ImportError、IndentationError、IndexError、KeyError、SyntaxError、NameError分别代表什么异常

IOError：输入输出异常

AttributeError：试图访问一个对象没有的属性

ImportError：无法引入模块或包，基本是路径问题

IndentationError：语法错误，代码没有正确的对齐

IndexError：下标索引超出序列边界

KeyError:试图访问你字典里不存在的键

SyntaxError:Python代码逻辑语法出错，不能执行

NameError:使用一个还未赋予对象的变量

十九、python字典和json字符串相互转化方法

json.dumps()字典转json字符串，json.loads()json转字典

import json
dic = {"name":"zs"}
res = json.dumps(dic)
print(res,type(res))
#{"name": "zs"} 
ret = json.loads(res)
print(ret,type(ret))
#{'name': 'zs'} 

二十、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、Eclipse一般使用4个空格来缩进代码

 

转载于:https://www.cnblogs.com/maplethefox/p/11439030.html