1、简述面向对象的三大特性。
2、什么是鸭子模型?
在python中不会强制性要求所有人的代码都统一规范,不统一也不会报错,若使用抽象类就会使python代码强制统一规范,这样不符合python动态语言的特性。所以让大家都自觉统一好规范,若大家的对象方法都类似的话就一种规范,只要长得像鸭子,就称之为鸭子类型。
3、super 的作用?
使用super()可以在子类中调用父类的方法或属性, 可能你会说, 子类本来就可以调用父类中所有非私有的属性或方法,而我现在说的是, 当子类中实现了某个方法, 父类中也有这个方法, 当你调用这个方法时, 既想执行子类的又想执行父类的, 在这种情况下就可以使用super()
4、mro 是什么?
mro全称Method Resolution Order,指的是方法解析顺序。 方法调用时就需要对当前类和基类进行搜索以确定方法所在的位置。而搜索的顺序就是所谓的「方法解析顺序」。
5、什么是 c3 算法?
C3算法最早被提出是用于Lisp的,应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级,和单调性的问题。
本地优先级:指声明时父类的顺序,比如C(A,B),如果访问C类对象属性时,应该根据声明顺序,优先查找A类,然后再查找B类。
单调性:如果在C的解析顺序中,A排在B的前面,那么在C的所有子类里,也必须满足这个顺序。
6、列举面向对象中带双下划线的特殊方法。
#__setattr__: 添加/修改属性会触发它的执行
#__delattr__: 删除属性的时候会触发
#__getattr__: 只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
#__getattribute__: 不管是否存在,我都会执行
7、双下划线和单下划线的区别?
“单下划线” 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量。
“双下划线” 开始的是私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据。
8、实例变量和类变量的区别?
类变量是所有对象共有,其中一个对象将它值改变,其他对象得到的就是改变后的结果;而实例变量则属对象私有,某一个对象将其值改变,不影响其他对象;
9、静态方法和类方法区别?
Python的类就是个语法糖。一个函数写在类里面和写在类外面没有区别,唯一的区别就是参数,所谓实例方法就是第一个参数是self,所谓类方法就是第一个参数是class,而静态方法不需要额外的参数,所以必须区分。
10、isinstance 和 type 的作用?
11、有用过with statement(语句)吗?它的好处是什么?
with语句会在嵌套的代码执行之后,自动关闭文件。这种做法的还有另一个优势就是,无论嵌套的代码是以何种方式结束的,它都关闭文件。如果在嵌套的代码中发生异常,它能够在外部exception handler catch异常前关闭文件。如果嵌套代码有return/continue/break语句,它同样能够关闭文件。
12、下列数据结构中,哪一种是不可迭代的
'''
A. dict
B. object
C. set
D. str
'''
# 答案:
B
13、实现一个Singleton单例类,要求遵循基本语言编程规范(用尽量多的方式)。
1.__new__
class Borg(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
ob = super(Borg, cls)
cls._instance = ob.__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
class MyClass(Borg):
def __init__(self):
self.a = 1
2.共享属性
class Borg2(object):
_state = {}
def __new__(cls, *args, **kwargs):
ob = super(Borg2, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
ob.__dict__ = cls._state
return ob
class MyClass(Borg2):
def __init__(self):
self.a = 1
3.装饰器
def singleton(cls, *args, **kwargs):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass(object):
def __init__(self):
self.a = 1
4.import方法
# mysingleton .py
class MyClass(object):
def __init__(self):
self.a = 1
s_myclass = MyClass()
from mysingleton import s_myclass
s_myclass.a
14、请口述with的用法,如果自己的类需要支持with语句,应该如何书写? 基本格式
with context_expression [as target(s)]:
with-body
这里 context_expression 要返回一个上下文管理器对象,该对象并不赋值给 as 子句中的 target(s) ,如果指定了 as 子句的话,会将上下文管理器的__enter__()
方法的返回值赋值给 target(s)。 target(s) 可以是单个变量,或者由“()”括起来的元组(不能是仅仅由“,”分隔的变量列表,必须加“()”)。
自定义的上下文管理器要实现上下文管理协议所需要的 __enter__()
和 __exit__()
两个方法 context_manager.__enter__()
:进入上下文管理器的运行时上下文,在语句体执行前调用。with 语句将该方法的返回值赋值给 as 子句中的 target,如果指定了 as 子句的话 context_manager.__exit__(exc_type, exc_value, exc_traceback)
:退出与上下文管理器相关的运行时上下文,返回一个布尔值表示是否对发生的异常进行处理。
15、python 中如何判断一个对象是否可调用? 哪些对象可以是可调用对象?如何定义一个类,使其对象本身就是可调用对象?
# 答案:
# python 中如何判断一个对象是否可调用
def func():
pass
print(callable(func)) # True
# 哪些对象可以是可调用对象
1.类对象
2.所有带有_call_()方法的对象
# 如何定义一个类,使其对象本身就是可调用对象
一个类实例也可以变成一个可调用对象,只需要实现一个特殊方法call()。
16、请实现一个栈。
# 答案:
class Stack(object) :
def __init__(self,size):
#类的构造函数
self.size = size
self.stack = []
def __str__(self):
#类的字符串输出方法,类似于java的.toString()方法
return str(self.stack)
def getSize(self) :
#获取栈当前大小
return len(self.stack)
def push(self, x) :
#入栈,栈满抛异常
if self.isfull() :
#return -1
raise Exception("Stack is full")
self.stack.append(x)
def pop(self) :
#出栈,栈空抛异常
if self.isempty() :
#return -1
raise Exception("Stack is empty")
topElement = self.stack[-1]
self.stack.remove(topElement)
return topElement
def isempty(self) :
#判断栈空
if len(self.stack) == 0 :
return True
return False
def isfull(self) :
#判断栈满
if len(self.stack) == self.size :
return True
return False
17、关于Python类的继承不正确的说法是?(多选)
A. Python类无法继承
B. 可以继承, 无法执行父类的构造函数
C. 可以有多个父类
D. 只能有一个父类
# 答案
'''
A
B
D
'''
18、实现一个hashtable类,对外暴露的有add和get方法,满足以下测试代码
def test():
import uuid
names = {"name", "web", "python"}
ht = HashTable()
for key in names:
value = uuid.uuid4()
ht.add(key, value)
print("add 元素", key, value)
for key in names:
v = ht.get(key)
print("get 元素", key, v)
# 答案:
class HashMap(object):
def __init__(self):
# 初始化总表为,容量为2的表格(含两个子表)
self.maps = BetterMap(2)
self.num = 0 # 表中数据个数
def get(self,k):
return self.maps.get(k)
def add(self, k, v):
# 若当前元素数量达到临界值(子表总数)时,进行重排操作
# 对总表进行扩张,增加子表的个数为当前元素个数的两倍!
if self.num == len(self.maps.maps):
self.resize()
# 往重排过后的 self.map 添加新的元素
self.maps.add(k, v)
self.num += 1
def resize(self):
""" 重排操作,添加新表, 注意重排需要线性的时间 """
# 先建立一个新的表,子表数 = 2 * 元素个数
new_maps = BetterMap(self.num * 2)
for m in self.maps.maps: # 检索每个旧的子表
for k,v in m.items: # 将子表的元素复制到新子表
new_maps.add(k, v)
self.maps = new_maps # 令当前的表为新表
19、请用两个队列来实现一个栈(给出伪代码即可)
# 答案:
class StackWithTwoQueues(object):
#定义两个空队列
def __init__(self):
self.queue1 = []
self.queue2 = []
#入栈
def push(self, item):
self.queue1.append(item)
#出栈
def pop(self):
if len(self.queue1) == 0:
return(None)
while(len(self.queue1) != 1):
self.queue2.append(self.queue1.pop(0))
self.queue1, self.queue2 = self.queue2, self.queue1
return (self.queue2.pop())
#test
if __name__ == '__main__':
ss = StackWithTwoQueues()
list = [0, 1, 2, 3, 4]
for i in range(5):
ss.push(list[i])
print(list)
for i in range(5):
print(ss.pop(), ',', end = '')
#output
#[0, 1, 2, 3, 4]
#4, 3, 2, 1, 0
20、已知如下链表类,请实现单链表逆置
class Node:
def __init__(self, value, next):
self.value = value
self.next = next
# 答案:
class Solution:
def ReverseList(self, pHead):
if not pHead or not pHead.next:
return pHead
last = None
while pHead:
tmp = pHead.next
pHead.next = last
last = pHead
pHead = tmp
return last
21、类的加载顺序(类中有继承有构造有静态)?
22、参考下面代码片段
class Context:
pass
with Context as ctx:
ctx.do_something()
请在 Context 类下添加代码完成该类的实现
# 答案:
class Context(object):
def __enter__(self):
pass
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if all([exc_type, exc_val, exc_tb]):
print 'handler except'
print 'exception {}'.format(exc_val)
return True
def main():
with tornado.stack_context.StackContext(Contextor):
async_task()
23、以下代码输出是什么?请给出答案并解释。
class Parent:
x = 1
class Child1(Parent):
pass
class Child2(Parent):
pass
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
Child1.x = 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
# 答案
'''
1 1 1
1 2 1
1 3 1
'''
24、函数del_node(self,data)的功能:在根节点指针为root的二叉树(又称二叉 排序树)上排除数值为 K 的节点,若删除成功,返回 0,否则返回-1, 概述节点的 定义类型为
class Node(object):
def __init__(self, data):
self.data = data # 节点的数值
self.left_child = Node # 指向左右子树的指针
self.right_child = Node
def set_data(self, data):
self.data = data
25、请给出下面代码片段的输出,请简述上面代码需要改进的地方?
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print("New")
if cls._instance is None:
print("Create")
cls._instance = super().__new__(cls,*args, **kwargs)
return cls._instance
def __init__(self):
print("Initalize")
self.prop = None
s1 = Singleton()
s2 = Singleton()
# 答案:
New
Create
Initalize
New
Initalize
26、请简单解释Python中的staticmethod(静态方法)和classmethod(类方法), 并将以下代码填写完整。
class A:
def foo(self, x):
print('executing class_foo(%s, %s)' % (self, x))
@classmethod
def class_foo(cls, x):
print('executing class_foo(%s, %s)' % (cls, x))
@staticmethod
def static_foo(x):
print('executing static_foo(%s)' % (x))
a = A()
# 调用 foo 函数,参数传入 1
# ____________________
# 调用 class_foo 函数,参数传入 1
# ____________________
# 调用 static_foo 函数,参数传入 1
# ____________________
# 答案:
a.foo(1)
A.class_foo(1)
a.static_foo(1)
A.static_foo(1)
28、写代码(栈与队列) 编程实现一个先进先出的队列类, 能指定初始化时的队列大小, 以及 enqueue,dequeue,isempty, isfull 四种方法
s = Queue(2) # 初始化一个大小为 2 的队列
s.is_empty() # 初始化后, 队列为空, 返回 True
s.enqueue(1) # 将 1 加入队列
s.enqueue(2) # 将 2 加入队列
s.isfull() # 加入了两个元素, 队列已满, 返回 True 6. s.dequeue() # 移除一个元素, 返回 1
s.dequeue() # 移除一个元素, 返回 2
s.is_empty() # 队列已经为空, 返回 True
答案
class Queue(object):
def __init__(self, size):
self.__size = size
self.__queue = []
def enqueue(self, x):
if len(self.__queue) < self.__size:
self.__queue.insert(0,x)
else:
return 'The queue is full!!!'
def dequeue(self):
return None if not len(self.__queue) else self.__queue.pop()
def is_empty(self):
return not len(self.__queue)
def isfull(self):
return len(self.__queue) == self.__size
s = Queue(2)
print(s.is_empty())
s.enqueue(1)
s.enqueue(2)
print(s.isfull())
print(s.dequeue())
print(s.dequeue())
print(s.is_empty())