2022 年顶级 Python 面试问题和答案

Python 由 Guido van Rossum 创建并于 1991 年 2 月 20 日发布,是最常用的编程语言之一。由于 Python 的简单性和用更少的代码行完成多个功能的能力,Python 的受欢迎程度正在飙升。

Python 被用于机器学习、人工智能、Web 开发和 Web Scraping 等领域,因为它能够通过使用强大的库来处理复杂的计算。

因此,全世界对 Python 开发人员的需求很高。

公司愿意为这些开发人员提供难以置信的优势和特权。

在这篇文章中,我将向您展示最常见的 Python 面试问题及其答案,这将帮助您茁壮成长并获得出色的工作机会。

Python 面试问答

Python 允许面向对象编程,并且经常用于通用编程。因为 Python 是解释型的,所以它允许结合动态语义。此外,它是一种免费的开源语言,语法非常简单明了。

这些特性简化了Python 的学习过程。并且有了下面的问答,你对 Python 的理解会变得更加简单。

Python有什么优势?

Python 是一种通用的、高级的、解释性的编程语言。

作为一种通用语言,Python 可用于使用适当的工具/库创建几乎任何形式的应用程序。

此外,Python 包括对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理,所有这些都有助于对现实世界问题进行建模和开发应用程序来解决这些问题。

Python 语法简单易学。它重视可读性,降低程序维护成本。此外,Python 支持脚本,完全开源,并通过使用第三方包鼓励模块化和代码重用。

它的高级数据结构与动态类型和绑定相结合,为快速应用程序开发和部署吸引了相当大的开发人员社区。

动态类型语言的定义是什么?

在我们理解动态类型语言之前,有必要了解什么是类型化。

类型是一个术语,指的是编程语言中发生的类型检查。

例如,“1”+2 将导致高度类型化语言(如 Python)中的类型错误,因为这些语言不提供“类型强制”(数据类型的隐式转换)。

另一方面,具有弱类型系统的语言(例如 JavaScript)将简单地打印“12”作为结果。

打字可以分两个阶段完成:

  • 静止的。在执行之前,会验证数据类型。
  • 动态的。在执行期间,将验证数据类型。

Python 是一种解释型语言,这意味着每条语句都是逐行执行的。因此,类型检查会在执行期间即时进行。因此,Python 是一种动态类型语言——它是同时编写和检查的。

什么是被解释的语言?

被解释的语言逐行执行其语句。Python、Javascript、R、PHP 和 Ruby 都是解释性语言的优秀实例。

用解释语言创建的程序立即从源代码执行,中间没有编译步骤。

PEP 8 到底是什么,为什么它是必要的?

Python 增强提案 (PEP) 是官方认可的设计文档,用于通知 Python 社区或描述 Python 或其流程的新功能。

PEP 8 特别重要,因为它为 Python 代码建立了风格规则。

为 Python 开源社区做出贡献似乎需要真诚而严格地遵守这些风格规则。

Python的作用域是什么?

Python 中的每个对象都有一个作用域。在 Python 中,作用域是一段代码,对象在其中保持相关。

命名空间用于唯一标识程序中包含的所有项目。但是,这些名称空间为它们建立了一个范围,在该范围内可以使用它们的对象而无需前缀。

以下是 Python 代码执行期间创建的一些范围示例:

  • 本地范围表示当前函数中可访问的项目。
  • 术语全局范围是指自其创世以来在整个代码执行过程中可用的项目。
  • 模块级范围是指当前模块中可访问的全局对象。
  • 最外层范围包含所有可以在程序中调用的内置名称。

最后搜索范围的对象以查找引用的名称。请记住,使用全局、本地范围对象等关键字可以与全局范围对象同步。

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什么是元组和列表?

列表和元组都是 Python 中的序列数据类型,可用于保存事物的集合。两个序列都可以包含不同数据类型的对象。

它们被赋予了不同的视觉指示,表明哪个是哪个。方括号表示列表 ['sara', 6, 0.19],而括号表示元组 ('ansh', 5, 0.97)。

两者之间的关键区别在于,列表是可变的,而元组是不可变的对象。

这意味着虽然列表可以实时更新、追加或切片,但元组保持不变并且不能以任何方式更改。

什么是 Python 模块和包?

Python 包和 Python 模块是使 Python 程序员能够编写模块化代码的两种技术。模块化的优点是简单和可重用。

简单:专注于单个模块使您能够专注于手头的可管理数量的任务。这简化了开发并降低了出错的可能性。

模块旨在在不同的问题域之间施加逻辑边界。如果模块以最小化相互依赖的方式构建,则对一个模块的更改不太可能影响程序的其他部分。

可重用性:模块定义的函数可以很容易地被应用程序的其他组件重新利用。

模块通常建立自己的命名空间,这有助于避免与程序标识符的其他部分混淆。模块本质上是具有 a.py 扩展名的 Python 文件,其中包含声明和实现的函数、类或变量的集合。

import 语句可用于一次导入和初始化它们。如果只需要部分功能,请使用 from foo import bar 导入必要的类或函数。

包使模块命名空间能够使用点符号分层结构。由于模块有助于避免全局变量名称之间的冲突,包有助于避免模块名称之间的冲突。

创建包的过程很简单,因为它利用了系统的内置文件结构。因此,只需将模块放在一个文件夹中,瞧,文件夹名称作为包名称。

从该包中导入模块或其内容时,包名必须用作前缀,后跟一个点。

请注意,您也可以在技术上导入包。但是,它不会将包中包含的模块导入本地命名空间,使其几乎一文不值。

在 Python 中,什么是全局、受保护和私有属性?

全局变量在全局范围内定义。global 关键字用于在函数内引用全局范围内的变量。

受保护的属性是通过在其标识前加上下划线来定义的,例如_sara。它们仍然可以从定义它们的类外部访问和修改,但谨慎的开发人员应该避免这样做。

私有属性是那些在其标识符前有双下划线的属性,例如 __ansh。它们不能直接从外部访问或更新,任何这样做都会导致 AttributeError。

在 Python 中自助服务的目的是什么?

Self 用于表示类的实例。在 Python 中,此关键字允许您访问类的属性和方法,并将属性与传入的参数相关联。

自我在各种情况下使用,并且经常被误认为是一个术语。但是,与 C++ 不同,self 不是 Python 关键字。

什么是 Python 的单元测试?

Python 的单元测试框架称为单元测试。单元测试是独立评估软件不同组件的过程。

你能想到为什么需要单元测试的原因吗?

考虑以下场景:您正在开发使用三个组件的软件;A、B 和 C。现在考虑您的程序在未来某个时间点失败的可能性。您将如何确定导致软件失败的组件?也许是组件 A 失败了,这反过来又导致组件 B 失败,从而导致整个软件失败。

许多这样的组合是可能的。

这就是为什么彻底测试每个组件至关重要,这样我们才能确定哪个组件最有可能是软件故障的原因。

什么是 Python 文档字符串?

文档字符串或文档字符串是用于描述特定代码部分的多行字符串。文档字符串应包含函数或方法的描述。

什么是 Python 切片?

顾名思义,“切片”是删除部分的行为。切片的语法是 [start: stop: step]。

“Start”指定开始对列表或元组进行切片的索引,“stop”是终止索引或停止的位置,“step”表示完成跳转所需的步数。

start 默认设置为零,stop 设置为项目数,step 设置为 1。字符串、数组、列表和元组都可以切片。

描述如何使 Python 脚本在 Unix 系统上可执行。

#!/usr/bin/env python 必须开始脚本文件。

Python中数组和列表的区别是什么?

在 Python 中,数组只能包含相同数据类型的组件,即数组的数据类型必须是同质的。它是 C 语言数组的轻量级包装器,它使用的内存比列表少得多。

Python 列表可以包含多种数据类型的元素,即它们的数据类型可以是异构的。列表的缺点是它们消耗大量内存。

Python 中的命名空间是什么?

在 Python 中,命名空间确保对象名称是唯一的并且可以在没有冲突的情况下使用。

Python 将这些命名空间实现为字典,每个“名称为键”都有一个对应的“对象作为值”。这使许多名称空间能够共享相同的名称并将其映射到不同的对象。以下是命名空间的一些示例:

  • 本地命名空间用于定义函数内的局部变量。命名空间在函数调用期间形成,然后在函数返回后被删除。
  • 全局命名空间包含当前项目中使用的所有导入包/模块的名称。这个命名空间是在脚本导入包时形成的,并一直持续到脚本被执行。
  • 内置命名空间包含基本的 Python 函数和许多异常类型的内置名称。

命名空间的生命周期由分配给它的对象的范围决定。当对象的范围到期时,命名空间的生命周期也会到期。因此,无法从外部命名空间访问内部命名空间中的对象。

继续学习,继续练习

在这篇文章中,我向您展示了 Python 开发人员最常被问到的一些面试问题。这些问题与定期的问题解决课程相结合,将为您在任何基于 Python 的面试中取得成功做好准备。

多年来,Python 因其简单性和支持繁重计算的能力而在开发人员社区中越来越受欢迎。因此,对有能力的 Python 开发人员的需求持续增长。

尽管如此,值得注意的是,成为 Python开发人员的好处是相当不错的。除了 Python 的理论知识外,还非常注重编写高质量代码的能力。

因此,继续学习和实践问题,你无疑会在任何面试中取得成功。

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