很多人想自学Python找工作，下面给大家分享一部分阿里巴巴的Python开发工程师的面试题目：
概念理解类题目：
1.请说一下你对迭代器和生成器的区别？
答：（1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常
（2）生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）
区别：生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了iter()和next()方法,生成器显得特别简洁,而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常
2.什么是线程安全？
线程安全是在多线程的环境下，能够保证多个线程同时执行时程序依旧运行正确, 而且要保证对于共享的数据可以由多个线程存取，但是同一时刻只能有一个线程进行存取。多线程环境下解决资源竞争问题的办法是加锁来保证存取操作的唯一性。
3.什么是私有变量？
小写和一个前导下划线 _private_value
Python 中不存在私有变量一说，若是遇到需要保护的变量，使用小写和一个前导下划线。但这只是程序员之间的一个约定，用于警告说明这是一个私有变量，外部类不要去访问它。但实际上，外部类还是可以访问到这个变量。
4.内置变量
小写，两个前导下划线和两个后置下划线 class
两个前导下划线会导致变量在解释期间被更名。这是为了避免内置变量和其他变量产生冲突。用户定义的变量要严格避免这种风格。以免导致混乱。
5.函数和方法
总体而言应该使用，小写和下划线。但有些比较老的库使用的是混合大小写，即首单词小写，之后每个单词第一个字母大写，其余小写。但现在，小写和下划线已成为规范。
私有方法 ：小写和一个前导下划线
这里和私有变量一样，并不是真正的私有访问权限。同时也应该注意一般函数不要使用两个前导下划线(当遇到两个前导下划线时，Python 的名称改编特性将发挥作用)。
特殊方法 ：小写和两个前导下划线，两个后置下划线
这种风格只应用于特殊函数，比如操作符重载等。
函数参数 : 小写和下划线，缺省值等号两边无空格
6.类
类总是使用驼峰格式命名，即所有单词首字母大写其余字母小写。类名应该简明，精确，并足以从中理解类所完成的工作。常见的一个方法是使用表示其类型或者特性的后缀，例如:
SQLEngine，MimeTypes对于基类而言，可以使用一个 Base 或者 Abstract 前缀BaseCookie，AbstractGroup
7.模块和包
除特殊模块 init 之外，模块名称都使用不带下划线的小写字母。
若是它们实现一个协议，那么通常使用lib为后缀，例如:
import smtplib
import os
import sys
8.Python是如何进行内存管理的？
一、垃圾回收：python不像C++，Java等语言一样，他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。
二、引用计数：Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象，都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。当变量被绑定在一个对象上的时候，该变量的引用计数就是1，(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签，并定时扫描，当某标签的引用计数变为0的时候，该对就会被回收。
三、内存池机制Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作，
第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；
第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；
第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作；
在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:
如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.
这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.
经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象，例如数值、字符串，元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时，虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时，会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同
函数方法使用类题目
1.Python里面如何生成随机数？
答：random模块
随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b
random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。
随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数
random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。
2.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析？
答：PyChecker是一个python代码的静态分析工具，它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告
Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查
3.如何在一个function里面设置一个全局的变量？
答：解决方法是在function的开始插入一个global声明：
def f()
global x
4.单引号，双引号，三引号的区别
答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释
如果要表示Let’s go 这个字符串
单引号：s4 = ‘Let\’s go’
双引号：s5 = “Let’s go”
s6 = ‘I realy like“python”!’
这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了
5.find和grep的区别？
grep命令是一种强大的文本搜索工具，grep搜索内容串可以是正则表达式，允许对文本文件进行模式查找。如果找到匹配模式， grep打印包含模式的所有行。
find通常用来在特定的目录下搜索符合条件的文件，也可以用来搜索特定用户属主的文件。
6.使用 has 或 is 前缀命名布尔元素
is_connect = True
has_member = False
7.用复数形式命名序列
members = ['user_1', 'user_2']
8. 用显式名称命名字典
person_address = {'user_1':'10 road WD', 'user_2' : '20 street huafu'}
9.python 中 yield 的用法？
答： yield简单说来就是一个生成器，这样函数它记住上次返 回时在函数体中的位置。对生成器第 二次（或n 次）调用跳转至该函 次）调用跳转至该函 数。
爬虫和数据库
1.你用过的爬虫框架或者模块有哪些？谈谈他们的区别或者优缺点？
Python自带：urllib，urllib2
第 三 方：requests
框 架：Scrapy
urllib和urllib2模块都做与请求URL相关的操作，但他们提供不同的功能。
urllib2.：urllib2.urlopen可以接受一个Request对象或者url，（在接受Request对象时候，并以此可以来设置一个URL 的headers），urllib.urlopen只接收一个url
urllib 有urlencode,urllib2没有，因此总是urllib，urllib2常会一起使用的原因
scrapy是封装起来的框架，他包含了下载器，解析器，日志及异常处理，基于多线程， twisted的方式处理，对于固定单个网站的爬取开发，有优势，但是对于多网站爬取 100个网站，并发及分布式处理方面，不够灵活，不便调整与括展。
request 是一个HTTP库， 它只是用来，进行请求，对于HTTP请求，他是一个强大的库，下载，解析全部自己处理，灵活性更高，高并发与分布式部署也非常灵活，对于功能可以更好实现.
2.scrapy和scrapy-redis有什么区别？为什么选择redis数据库？
scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件，可以让scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。
为什么选择redis数据库，因为redis支持主从同步，而且数据都是缓存在内存中的，所以基于redis的分布式爬虫，对请求和数据的高频读取效率非常高。
3.数据库的优化？
1. 优化索引、SQL 语句、分析慢查询；
2. 设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库；
3. 使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能
节约磁盘IO；
4. 优化硬件；采用SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等；
5. 采用MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁
盘的读取效率；
6. 垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘I/O；
7. 主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来；
8. 分库分表分机器（数据量特别大），主要的的原理就是数据路由；
9. 选择合适的表引擎，参数上的优化；
10. 进行架构级别的缓存，静态化和分布式；
11. 不采用全文索引；
12. 采用更快的存储方式，例如 NoSQL存储经常访问的数据
结尾
以上只是一部分题目，关注小编，我这里有很多Python学习资料，我会每天和大家分享我的学习方法以及根变成有关的趣事。