精心整理170道Python面试题，建议先收藏（一）
简介： 精心整理的 Python 相关的基础知识，用于面试，或者平时复习，都是很好的！废话不多说，直接开搞
- 基础篇
- 1. 为什么学习 Python
- 2. 解释型和编译型语言的区别
- 3. 简述下 Python 中的字符串、列表、元组和字典
- 4. 简述上述数据类型的常用方法
- 5. 简述 Python 中的字符串编码
- 6.一行代码实现数值交换
- 7. is 和 == 的区别
- 8.Python 函数中的参数类型
- 9.`*arg` 和 `**kwarg` 作用
- 10.一行代码实现1-100之和
- 11.获取当前时间
- 12.PEP8 规范
- 13.Python 的深浅拷贝
- 14.查看下面代码的输出
- 15.可变类型与不可变类型
- 16.打印九九乘法表
- 17.filter、map、reduce 的作用
- 18.re 的 match 和 search 区别
- 19.面向对象中`__new__` 和 `__init__` 区别
- 20.三元运算规则
- 21.生成随机数
- 22.zip 函数用法
- 23.range 和 xrange 的区别
- 24.with 方法打开文件的作用
- 25.什么是正则的贪婪匹配
- 26.为什么不建议函数的默认参数传入可变对象
- 27.字符串转列表
- 28.字符串转整数
- 29.删除列表中的重复值
- 30.字符串单词统计
- 31.列表推导，求奇偶数
- 32.一行代码展开列表
- 33.实现二分法查找函数
- 34.字典和 json 转换
- 35.列表推导式、字典推导式和生成器
- 36.简述 read、readline、readlines 的区别
- 37.打乱一个列表
- 38.反转字符串
- 39.单下划线和双下划线的作用
- 40.新式类和旧式类
- 41.Python 面向对象中的继承有什么特点
- 42.super 函数的作用
- 43.类中的各种函数
- 44.如何判断是函数还是方法
- 45.isinstance 的作用以及与 type()的区别
- 46.单例模式与工厂模式
- 47.查看目录下的所有文件
- 48.计算1到5组成的互不重复的三位数
- 49.去除字符串首尾空格
- 50.去除字符串中间的空格
- 51. 字符串格式化方式
- 52. 将"hello world"转换为首字母大写"Hello World"(不使用 title 函数)
- 53. 一行代码转换列表中的整数为字符串
- 54. 合并两个元组到字典
- 55. 给出如下代码的输入，并简单解释
- 56. Python 中的反射
- 57. 实现一个简单的 API
- 58. metaclass 元类
- 59. sort 和 sorted 的区别
- 60. Python 中的 GIL
- 61. 产生8位随机密码
- 62. 输出原始字符
- 63. 列表内，字典按照 value 大小排序
- 64. 简述 any() 和 all() 方法
- 65. 反转整数
- 66. 函数式编程
- 67. 简述闭包
- 68. 简述装饰器
- 69. 协程的优点
- 70. 实现一个斐波那契数列
- 71. 正则切分字符串
- 72. yield 用法
- 73. 冒泡排序
- 74. 快速排序
- 75. requests 简介
- 76. 比较两个 json 数据是否相等
- 77. 读取键盘输入
- 78. enumerate
- 79. pass 语句
- 80. 正则匹配邮箱
- 81. 统计字符串中大写字母的数量
- 82. json 序列化时保留中文
- 83. 简述继承
- 84. 什么是猴子补丁
- 85. help() 函数和 dir() 函数
- 86. 解释 Python 中的`//`，`％`和`**`运算符
- 87. 主动抛出异常
- 88. tuple 和 list 转换
- 89. 简述断言
- 90. 什么是异步非阻塞
- 91. 什么是负索引
- 92. 退出 Python 后，内存是否全部释放
- 93. Flask 和 Django 的异同
- 94. 创建删除操作系统上的文件
- 95. 简述 logging 模块
- 96. 统计字符串中单词出现次数
- 97. 正则 re.complie 的作用
- 98. try except else finally 的意义
- 99.反转列表
- 100. 字符串中数字替换
- 综合篇：网络编程
- 101. 简述 OSI 七层协议
- 102. 三次握手、四次挥手的流程
- 103. 什么是 C/S 和 B/S 架构
- 104. TCP 和 UDP 的区别
- 105. 局域网和广域网
- 106. arp 协议
- 107. 什么是 socket？简述基于 TCP 协议的套接字通信流程
- 108. 简述 进程、线程、协程的区别以及应用场景
- 109. 如何使用线程池和进程池
- 110. 进程之间如何进行通信
- 111. 进程锁和线程锁
- 112. 什么是并发和并行
- 113. threading.local 的作用
- 114. 什么是域名解析
- 115. LVS 是什么及作用
- 116. Nginx 的作用
- 117. keepalived 及 HAProxy
- 118. 什么是 rpc
- 119. 从浏览器输入一个网址到展示网址页面的过程
- 120. 什么是cdn
- 综合篇：数据库和框架
- 121. 列举常见的数据库
- 122. 数据库设计三大范式
- 123. 什么是数据库事务
- 124. MySQL 索引种类
- 125. 数据库设计中一对多和多对多的应用场景
- 126. 简述触发器、函数、视图、存储过程
- 127. 常用 SQL 语句
- 128. 主键和外键的区别
- 129. 如何开启 MySQL 慢日志查询
- 130. MySQL 数据库备份命令
- 131. char 和 varchar 的区别
- 132. 最左前缀原则
- 133. 无法命中索引的情况
- 134. 数据库读写分离
- 135. 数据库分库分表
- 136. redis 和 memcached 比较
- 137. redis中数据库默认是多少个 db 及作用
- 138. redis 有哪几种持久化策略
- 139. redis 支持的过期策略
- 140. 如何保证 redis 中的数据都是热点数据
- 141. Python 操作 redis
- 142. 基于 redis 实现发布和订阅
- 143. 如何高效的找到 redis 中的某个 KEY
- 144. 基于 redis 实现先进先出、后进先出及优先级队列
- 145. redis 如何实现主从复制
- 146. 循环获取 redis 中某个非常大的列表数据
- 147. redis 中的 watch 的命令的作用
- 148. redis 分布式锁
- 149. http 协议
- 150. uwsgi，uWSGI 和 WSGI 的区别
- 151. HTTP 状态码
- 152. HTTP常见请求方式
- 153. 响应式布局
- 154. 实现一个简单的 AJAX 请求
- 155. 同源策略
- 156. 什么是 CORS
- 157. 什么是 CSRF
- 158. 前端实现轮询、长轮询
- 159. 简述 MVC 和 MTV
- 160. 接口的幂等性
- 161. Flask 框架的优势
- 162. 什么是 ORM
- 163. PV、UV 的含义
- 164. supervisor 的作用
- 165. 使用 ORM 和原生 SQL 的优缺点
- 166. 列举一些 django 的内置组件
- 167. 列举 Django 中执行原生 sql 的方法
- 168. cookie 和 session 的区别
- 169. beautifulsoup 模块的作用
- 170. Selenium 模块简述
基础篇
1. 为什么学习 Python
Python 语言简单易懂，上手容易，随着 AI 风潮，越来越火
2. 解释型和编译型语言的区别
编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制的可运行程序。然后，可直接运行这个程序。如：C，C++ 解释型语言：把做好的源程序翻译一句，然后执行一句，直至结束！如：Python， （Java 有些特殊，java程序也需要编译，但是没有直接编译称为机器语言，而是编译称为字节码，然后用解释方式执行字节码。）
3. 简述下 Python 中的字符串、列表、元组和字典
字符串（str）：字符串是用引号括起来的任意文本，是编程语言中最常用的数据类型。列表（list）：列表是有序的集合，可以向其中添加或删除元素。元组（tuple）：元组也是有序集合，但是是无法修改的。即元组是不可变的。字典（dict）：字典是无序的集合，是由 key-value 组成的。集合（set）：是一组 key 的集合，每个元素都是唯一，不重复且无序的。
4. 简述上述数据类型的常用方法
字符串：
- 切片 mystr='luobodazahui' mystr[1:3] output 'uo'
- format mystr2 = "welcome to luobodazahui, dear {name}" mystr2.format(name="baby") output 'welcome to luobodazahui, dear baby'
- join 可以用来连接字符串，将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。mylist = ['luo', 'bo', 'da', 'za', 'hui'] mystr3 = '-'.join(mylist) print(mystr3) outout 'luo-bo-da-za-hui'
- replace String.replace(old,new,count) 将字符串中的 old 字符替换为 New 字符，count 为替换的个数 mystr4 = 'luobodazahui-haha' print(mystr4.replace('haha', 'good'))
output luobodazahui-good
- split 切割字符串,得到一个列表
mystr5 = 'luobo,dazahui good'
# 以空格分割
print(mystr5.split())
# 以h分割
print(mystr5.split('h'))
# 以逗号分割
print(mystr5.split(','))
output
['luobo,dazahui', 'good'] ['luobo,daza', 'ui good'] ['luobo', 'dazahui good']
列表：
- 切片 同字符串
- append 和 extend 向列表中国添加元素
mylist1 = [1, 2] mylist2 = [3, 4] mylist3 = [1, 2] mylist1.append(mylist2) print(mylist1) mylist3.extend(mylist2) print(mylist3)
outout
[1, 2, [3, 4]] [1, 2, 3, 4]
- 删除元素 del：根据下标进行删除 pop：删除最后一个元素 remove：根据元素的值进行删除
mylist4 = ['a', 'b', 'c', 'd']
del mylist4[0]
print(mylist4)
mylist4.pop()
print(mylist4)
mylist4.remove('c')
print(mylist4)
output
['b', 'c', 'd'] ['b', 'c'] ['b']
- 元素排序 sort：是将list按特定顺序重新排列，默认为由小到大，参数 reverse=True 可改为倒序，由大到小。reverse：是将list逆置
mylist5 = [1, 5, 2, 3, 4] mylist5.sort() print(mylist5) mylist5.reverse() print(mylist5)
output
[1, 2, 3, 4, 5] [5, 4, 3, 2, 1]
字典：
- 清空字典 dict.clear()
dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
dict1.clear()
print(dict1)
output
{}
- 指定删除 使用 pop 方法来指定删除字典中的某一项
dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
d1 = dict1.pop('key1')
print(d1)
print(dict1)
output
1
{'key2': 2}
- 遍历字典
dict2 = {'key1':1, 'key2':2}
mykey = [key for key in dict2]
print(mykey)
myvalue = [value for value in dict2.values()]
print(myvalue)
key_value = [(k, v) for k, v in dict2.items() ]
print(key_value)
output
['key1', 'key2']
[1, 2]
[('key1', 1), ('key2', 2)]
- fromkeys 用于创建一个新字典，以序列中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值
keys = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun'] dict.fromkeys(keys, 0)
output
{'zhangfei': 0, 'guanyu': 0, 'liubei': 0, 'zhaoyun': 0}
5. 简述 Python 中的字符串编码
计算机在最初的设计中，采用了8个比特（bit）作为一个字节（byte）的方式。一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。最早，计算机只有 ASCII 编码，即只包含大小写英文字母、数字和一些符号，这些对于其他语言，如中文，日文显然是不够用的。后来又发明了Unicode，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。当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。UTF-8 是隶属于 Unicode 的可变长的编码方式。在 Python 中，以 Unicode 方式编码的字符串，可以使用 encode() 方法来编码成指定的 bytes，也可以通过 decode() 方法来把 bytes 编码成字符串。encode
"中文".encode('utf-8')
output
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
decode
b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'.decode('utf-8')
output
'中文'
6.一行代码实现数值交换
1a = 1 2b = 2 3a, b = b, a 4print(a, b)
output
12 1
7. is 和 == 的区别
先来看个例子
c = d = [1,2] e = [1,2] print(c is d) print(c == d) print(c is e) print(c == e)
output
True True False True
== 是比较操作符，只是判断对象的值（value）是否一致，而 is 则判断的是对象之间的身份（内存地址）是否一致。对象的身份，可以通过 id() 方法来查看
id(c) id(d) id(e)
output
88748080 88748080 88558288
可以看出，只有 id 一致时，is 比较才会返回 True，而当 value 一致时，== 比较就会返回 True
8.Python 函数中的参数类型
位置参数，默认参数，可变参数，关键字参数
9.*arg 和 **kwarg 作用
允许我们在调用函数的时候传入多个实参
def test(*arg, **kwarg):
if arg:
print("arg:", arg)
if kwarg:
print("kearg:", kwarg)
test('ni', 'hao', key='world')
output
arg: ('ni', 'hao')
kearg: {'key': 'world'}
可以看出，*arg 会把位置参数转化为 tuple**kwarg 会把关键字参数转化为 dict
10.一行代码实现1-100之和
sum(range(1, 101))
11.获取当前时间
import time
import datetime
print(datetime.datetime.now())
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
output
2019-06-07 18:12:11.165330 2019-06-07 18:12:11
12.PEP8 规范
简单列举10条：尽量以免单独使用小写字母'l'，大写字母'O'，以及大写字母'I'等容易混淆的字母。函数命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。常量命名使用全部大写的方式，可以使用下划线。使用 has 或 is 前缀命名布尔元素，如: is_connect = True; has_member = False 不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行。不要使用反斜杠连接行。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。如果一个类不继承自其它类, 就显式的从object继承。内部使用的类、方法或变量前，需加前缀_表明此为内部使用的。要用断言来实现静态类型检测。
13.Python 的深浅拷贝
浅拷贝
import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list2 = copy.copy(list1)
list2.append('a')
list2[3].append('a')
print(list1, list2)
output
[1, 2, 3, [1, 2, 'a']] [1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']
能够看出，浅拷贝只成功”独立“拷贝了列表的外层，而列表的内层列表，还是共享的
深拷贝
import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list3 = copy.deepcopy(list1)
list3.append('a')
list3[3].append('a')
print(list1, list3)
output
[1, 2, 3, [1, 2]] [1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']
深拷贝使得两个列表完全独立开来，每一个列表的操作，都不会影响到另一个
14.查看下面代码的输出
def num():
return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(1) for m in num()])
output
[3, 3, 3, 3]
通过运行结果，可以看出 i 的取值为3，很神奇
15.可变类型与不可变类型
可变数据类型：list、dict、set
不可变数据类型：int/float、str、tuple
16.打印九九乘法表
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print("%s*%s=%s " %(i, j, i*j), end="")
print()
output
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
print 函数，默认是会换行的，其有一个默认参数 end，如果像例子中，我们把 end 参数显示的置为""，那么 print 函数执行完后，就不会换行了，这样就达到了九九乘法表的效果了
17.filter、map、reduce 的作用
filter 函数用于过滤序列，它接收一个函数和一个序列，把函数作用在序列的每个元素上，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list(filter(lambda x: x%2 == 1, mylist))
output
[1, 3, 5, 7, 9]
保留奇数列表
map 函数传入一个函数和一个序列，并把函数作用到序列的每个元素上，返回一个可迭代对象
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list(map(lambda x: x*2, mylist))
output
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
reduce 函数用于递归计算，同样需要传入一个函数和一个序列，并把函数和序列元素的计算结果与下一个元素进行计算
from functools import reduce reduce(lambda x, y: x+y, range(101))
output
5050
可以看出，上面的三个函数与匿名函数相结合使用，可以写出强大简洁的代码
18.re 的 match 和 search 区别
match()函数只检测要匹配的字符是不是在 string 的开始位置匹配，search()会扫描整个 string 查找匹配
19.面向对象中__new__ 和 __init__ 区别
__new__是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例对象，是个静态方法。__init__是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值，通常用在初始化一个类实例的时候，是一个实例方法
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
20.三元运算规则
a, b = 1, 2 # 若果 a>b 成立 就输出 a-b 否则 a+b h = a-b if a>b else a+b
output
3
21.生成随机数
print(random.random()) print(random.randint(1, 100)) print(random.uniform(1,5))
output
0.03765019937131564 18 1.8458555362279228
22.zip 函数用法
zip() 函数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
list1 = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun'] list2 = [0, 3, 2, 4] list(zip(list1, list2))
output
[('zhangfei', 0), ('guanyu', 3), ('liubei', 2), ('zhaoyun', 4)]
23.range 和 xrange 的区别
range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。而 xrange 生成一个生成器，可以很大的节约内存
24.with 方法打开文件的作用
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
25.什么是正则的贪婪匹配
Python 中默认是贪婪匹配模式
贪婪模式：正则表达式一般趋向于最大长度匹配
非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配
26.为什么不建议函数的默认参数传入可变对象
例如：
def test(L=[]):
L.append('test')
print(L)
output
test() # ['test'] test() # ['test', 'test']
默认参数是一个列表，是可变对象[],Python 在函数定义的时候，默认参数 L 的值就被计算出来了，是[]，每次调用函数，如果 L 的值变了，那么下次调用时，默认参数的值就已经不再是[]了
27.字符串转列表
mystr = '1,2,3'
mystr.split(',')
output
['1', '2', '3']
28.字符串转整数
mylist = ['1', '2', '3'] list(map(lambda x: int(x), mylist))
output
[1, 2, 3]
29.删除列表中的重复值
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 5] list(set(mylist))
30.字符串单词统计
from collections import Counter
mystr = 'sdfsfsfsdfsd,were,hrhrgege.sdfwe!sfsdfs'
Counter(mystr)
output
Counter({'s': 9,
'd': 5,
'f': 7,
',': 2,
'w': 2,
'e': 5,
'r': 3,
'h': 2,
'g': 2,
'.': 1,
'!': 1})
31.列表推导，求奇偶数
[x for x in range(10) if x%2 == 1]
output
[1, 3, 5, 7, 9]
32.一行代码展开列表
list1 = [[1,2],[3,4],[5,6]] [j for i in list1 for j in i]
output
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
33.实现二分法查找函数
二分查找算法也称折半查找，基本思想就是折半，对比大小后再折半查找，必须是有序序列才可以使用二分查找
递归算法
def binary_search(data, item):
# 递归
n = len(data)
if n > 0:
mid = n // 2
if data[mid] == item:
return True
elif data[mid] > item:
return binary_search(data[:mid], item)
else:
return binary_search(data[mid+1:], item)
return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 999)
非递归算法
def binary_search(data, item):
# 非递归
n = len(data)
first = 0
last = n - 1
while first <= last:
mid = (first + last)//2
if data[mid] == item:
return True
elif data[mid] > item:
last = mid - 1
else:
first = mid + 1
return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 99)
34.字典和 json 转换
字典转 json
import json
dict1 = {'zhangfei':1, "liubei":2, "guanyu": 4, "zhaoyun":3}
myjson = json.dumps(dict1)
myjson
output
'{"zhangfei": 1, "liubei": 2, "guanyu": 4, "zhaoyun": 3}'
json 转字典
mydict = json.loads(myjson)
mydict
output
{'zhangfei': 1, 'liubei': 2, 'guanyu': 4, 'zhaoyun': 3}
35.列表推导式、字典推导式和生成器
import random
td_list=[i for i in range(10)]
print("列表推导式", td_list, type(td_list))
ge_list = (i for i in range(10))
print("生成器", ge_list)
dic = {k:random.randint(4, 9)for k in ["a", "b", "c", "d"]}
print("字典推导式",dic,type(dic))
output
列表推导式 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]生成器 at 0x0139F070> 字典推导式 {'a': 6, 'b': 5, 'c': 8, 'd': 9}
36.简述 read、readline、readlines 的区别
read 读取整个文件
readline 读取下一行,使用生成器方法
readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历
37.打乱一个列表
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] random.shuffle(list2) print(list2)
output
[4, 6, 5, 1, 2, 3]
38.反转字符串
str1 = 'luobodazahui' str1[::-1]
output
'iuhazadoboul'
39.单下划线和双下划线的作用
__foo__：一种约定，Python 内部的名字，用来区别其他用户自定义的命名，以防冲突，就是例如__init__(),__del__(),__call__()些特殊方法
_foo：一种约定，用来指定变量私有。不能用 from module import * 导入，其他方面和公有变量一样访问
__foo：这个有真正的意义：解析器用_classname__foo 来代替这个名字，以区别和其他类相同的命名，它无法直接像公有成员一样随便访问，通过对象名._类名__xxx 这样的方式可以访问
40.新式类和旧式类
a. 在 python 里凡是继承了 object 的类，都是新式类
b. Python3 里只有新式类
c. Python2 里面继承 object 的是新式类，没有写父类的是经典类
d. 经典类目前在 Python 里基本没有应用
41.Python 面向对象中的继承有什么特点
a. 同时支持单继承与多继承，当只有一个父类时为单继承，当存在多个父类时为多继承
b. 子类会继承父类所有的属性和方法，子类也可以覆盖父类同名的变量和方法
c. 在继承中基类的构造（__init__()）方法不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中专门调用
d. 在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上 self 参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数
42.super 函数的作用
super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法
class A():
def funcA(self):
print("this is func A")
class B(A):
def funcA_in_B(self):
super(B, self).funcA()
def funcC(self):
print("this is func C")
ins = B()
ins.funcA_in_B()
ins.funcC()
output
this is func A this is func C
43.类中的各种函数
主要分为实例方法、类方法和静态方法
实例方法
定义：第一个参数必须是实例对象，该参数名一般约定为“self”，通过它来传递实例的属性和方法（也可以传类的属性和方法）
调用：只能由实例对象调用
类方法
定义：使用装饰器@classmethod。第一个参数必须是当前类对象，该参数名一般约定为“cls”，通过它来传递类的属性和方法（不能传实例的属性和方法）
调用：实例对象和类对象都可以调用
静态方法
定义：使用装饰器@staticmethod。参数随意，没有“self”和“cls”参数，但是方法体中不能使用类或实例的任何属性和方法
调用：实例对象和类对象都可以调用
静态方法是类中的函数，不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码，主要是一些逻辑属于类，但是和类本身没有交互。即在静态方法中，不会涉及到类中的方法和属性的操作。可以理解为将静态方法存在此类的名称空间中
类方法是将类本身作为对象进行操作的方法。他和静态方法的区别在于：不管这个方式是从实例调用还是从类调用，它都用第一个参数把类传递过来
44.如何判断是函数还是方法
与类和实例无绑定关系的 function 都属于函数（function）
与类和实例有绑定关系的 function 都属于方法（method）
普通函数：
def func1():
pass
print(func1)
output
类中的函数：
class People(object):
def func2(self):
pass
@staticmethod
def func3():
pass
@classmethod
def func4(cls):
pass
people = People()
print(people.func2)
print(people.func3)
print(people.func4)
output
> >
45.isinstance 的作用以及与 type()的区别
isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()
区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系
class A(object):
pass
class B(A):
pass
a = A()
b = B()
print(isinstance(a, A))
print(isinstance(b, A))
print(type(a) == A)
print(type(b) == A)
output
True True True False
46.单例模式与工厂模式
单例模式：主要目的是确保某一个类只有一个实例存在
工厂模式：包涵一个超类，这个超类提供一个抽象化的接口来创建一个特定类型的对象，而不是决定哪个对象可以被创建
47.查看目录下的所有文件
import os
print(os.listdir('.'))
48.计算1到5组成的互不重复的三位数
# 1到5组成的互不重复的三位数
k = 0
for i in range(1, 6):
for j in range(1, 6):
for z in range(1, 6):
if (i != j) and (i != z) and (j != z):
k += 1
if k%6:
print("%s%s%s" %(i, j, z), end="|")
else:
print("%s%s%s" %(i, j, z))
output
123|124|125|132|134|135 142|143|145|152|153|154 213|214|215|231|234|235 241|243|245|251|253|254 312|314|315|321|324|325 341|342|345|351|352|354 412|413|415|421|423|425 431|432|435|451|452|453 512|513|514|521|523|524 531|532|534|541|542|543
49.去除字符串首尾空格
str1 = " hello nihao " str1.strip()
output
'hello nihao'
50.去除字符串中间的空格
str2 = "hello you are good"
print(str2.replace(" ", ""))
"".join(str2.split(" "))
output
helloyouaregood 'helloyouaregood'