非常全面的Python常見基礎面試題及答案

Posted on 2021-09-01 by WalkonNet

Python

1 Python垃圾回收機制是什麼

作為Python的使用者來說，Python中的垃圾回收主要以引用計數為主，再引入標記、清除，分代為輔來解決循環引用的問題。

一個對象被引用時，引用計數加1，當對象被del時，引用計數減去1，為0時，對象就被清除，一般情況下用戶不會去操作Python 的垃圾回收機制，但它留有API接口。

2 元組和列表的區別

主要區別是列表是可變的，而元組是不可變的。

>>> mylist=[1,3,3]
>>> mylist[1]=2


>>> mytuple=(1,3,3)
>>> mytuple[1]=2
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#97>", line 1, in <module>

3 元組可以作為字典的key？

首先一個對象能不能作為字典的key, 就取決於其有沒有__hash__方法。所以除瞭容器對象（list/dict/set）和內部包含容器對象的tuple 是不可作為字典的key, 其他的對象都可以。

4 進程線程協程

4.1 進程

1、操作系統進行資源分配和調度的基本單位，多個進程之間相互獨立

2、穩定性好，如果一個進程崩潰，不影響其他進程，但是進程消耗資源大，開啟的進程數量有限制

4.2 線程

1、CPU進行資源分配和調度的基本單位，線程是進程的一部分，是比進程更小的能獨立運行的基本單位，一個進程下的多個線程可以共享該進程的所有資源

2、如果IO操作密集，則可以多線程運行效率高，缺點是如果一個線程崩潰，都會造成進程的崩潰

4.3 協程

1、子程序調用總是一個入口，一次返回，調用順序是明確的。而協程的調用和子程序不同。

2、協程看上去也是子程序，但執行過程中，在子程序內部可中斷，然後轉而執行別的子程序，在適當的時候再返回來接著執行。

5 賦值、淺拷貝和深拷貝

深拷貝就是將一個對象拷貝到另一個對象中，這意味著如果你對一個對象的拷貝做出改變時，不會影響原對象。在Python中，我們使用函數deepcopy()執行深拷貝

淺拷貝則是將一個對象的引用拷貝到另一個對象上，所以如果我們在拷貝中改動，會影響到原對象

6 GIL

GIL是python的全局解釋器鎖，同一進程中假如有多個線程運行，一個線程在運行python程序的時候會霸占python解釋器（加瞭一把鎖即GIL），使該進程內的其他線程無法運行，等該線程運行完後其他線程才能運行。如果線程運行過程中遇到耗時操作，則解釋器鎖解開，使其他線程運行。所以在多線程中，線程的運行仍是有先後順序的，並不是同時進行。

多進程中因為每個進程都能被系統分配資源，相當於每個進程有瞭一個python解釋器，所以多進程可以實現多個進程的同時運行，缺點是進程系統資源開銷大

7 列表去重

先通過轉換為集合去重，在轉列表

8 最常用的排序算法及其復雜度

8.1 冒泡排序

外層循環從1到n-1，內循環從當前外層的元素的下一個位置開始，依次和外層的元素比較，出現逆序就交換，通過與相鄰元素的比較和交換來把小的數交換到最前面。

def bubbleSort(array):
    if len(array) < 2:
        return array
    else:
        isSorted = False
        counter = 0
        while not isSorted:
            isSorted = True
            for idx in range(len(array) - 1 - counter):
                if array[idx] > array[idx + 1]:
                    isSorted = False
                    (array[idx + 1], array[idx]) = (array[idx], array[idx + 1])
            counter += 1
        return array

8.3 快速排序

通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。

1、選定Pivot中心軸

2、從R指針開始，將大於Pivot的數字放在Pivot的右邊

3、將小於Pivot的數字放在Pivot的左邊

4、分別對左右子序列重復前三步操作

def quickSort(array):
    print(array)
    if len(array) < 2:
        return array
    else:
        pivot_index = 0
        pivot = array[pivot_index]
        less_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i <= pivot]
        large_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i > pivot]
        return quickSort(less_part) + [pivot] + quickSort(large_part)

9 閉包

函數的返回值是函數對象，隻有外部函數才可以對他進行訪問，提高瞭安全性

10 with

with語句的使用，可以簡化瞭代碼，有效避免資源泄露的發生

打開文件在進行讀寫的時候可能會出現一些異常狀況，如果按照常規的f.open

寫法，我們需要try,except,finally，做異常判斷，並且文件最終不管遇到什麼情況，都要執行finally f.close()關閉文件，with方法幫我們實現瞭finally中f.close

11 實例方法靜態方法

實例方法隻能被實例調用，靜態方法（@由staticmethod裝飾器的方法）、類方法（由@classmethod裝飾器的方法），可以被類或類的實例對象調用。

1、實例方法，第一個參數必須要默認傳遞實例對象，一般使用self。

2、靜態方法，參數沒有必要。

3、類方法，第一個參數必須要默認傳遞，一般使用cls。

12 迭代器和生成器

12.1 迭代器

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器隻能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元組對象都可用於創建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 創建迭代器對象
>>> print (next(it))   # 輸出迭代器的下一個元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

12.2 生成器

使用瞭yield的函數被稱為生成器

生成器是一個返回迭代器的函數，隻能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器

在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行

13 匿名函數

print [(lambda x:x*x)(x)for x in range(5)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

14 map reduce filter

14.1 map

對可迭代對象中的每個元素進行相同的操作

def fn(x):
    return x+1

resp = map(fn,li)
print(list(resp))

[2, 3, 4]

14.2 reduce

從左到右對一個序列的項累計地應用有兩個參數的函數，以此合並序列到一個單一值。（例如累加或累乘列表元素等等）

from functools import reduce
nums=[1, 2, 3, 4]
def fn(x, y):
    return x * y

resp = reduce(fn, nums)
print(resp)

24

14.3 filter

filter函數用於過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。該接收兩個參數: 第一個為函數，第二個為序列，序列的每個元素作為參數傳遞給函數進行判，然後返回 True 或 False，最後將返回 True 的元素放到新列表

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def fn(a):
    return a%2 == 1

newlist = filter(fn, a)
newlist = [i for i in newlist]
print(newlist)
## 輸出: [1, 3, 5, 7, 9]

Django

1 什麼是wsgi

Python Web Server Gateway Interface，翻譯過來是Python web服務器網關接口，實際上就是一種協議，我們的應用(Django,Flask)實現瞭WSGI，就可以配合實現瞭WSGI(uWSGI,gunicorn)的服務器工作瞭

2 django請求的生命周期

前端發送請求
wsgi, 他就是socket服務端，用於接收用戶請求並將請求進行初次封裝，然後將請求交給web框架（Flask、Django）
中間件處理請求，幫助我們對請求進行校驗或在請求對象中添加其他相關數據，例如：csrf、request.session
路由匹配，根據當前請求的URL找到視圖函數，如果是FBV寫法，通過判斷method兩類型，找到對應的視圖函數；如果是CBV寫法，匹配成功後會自動去找dispatch方法，然後Django會通過dispatch反射的方式找到類中對應的方法並執行
視圖函數，在視圖函數中進行業務邏輯的處理，可能涉及到：orm、view視圖將數據渲染到template模板
視圖函數執行完畢之後，會把客戶端想要的數據返回給dispatch方法，由dispatch方法把數據返回經客戶端
中間件處理響應
wsgi，將響應的內容發送給瀏覽器
瀏覽器渲染

3 列舉django的內置組件

Admin: 對model中對應的數據表進行增刪改查提供的組件
model：負責操作數據庫
form：1.生成HTML代碼 2.數據有效性校驗 3校驗信息返回並展示
ModelForm: 即用於數據庫操作,也可用於用戶請求的驗證

4 列舉django中間件的5個方法？以及django中間件的應用場景

process_request : 請求進來時,權限認證
process_view : 路由匹配之後,能夠得到視圖函數
process_exception : 異常時執行
process_template_responseprocess : 模板渲染時執行
process_response : 請求有響應時執行

5 簡述什麼是FBV和CBV

FBV和CBV本質是一樣的，基於函數的視圖叫做FBV，基於類的視圖叫做CBV

在python中使用CBV的優點：

提高瞭代碼的復用性，可以使用面向對象的技術，比如Mixin（多繼承）
可以用不同的函數針對不同的HTTP方法處理，而不是通過很多if判斷，提高代碼可讀性

6 django的request對象是在什麼時候創建的

class WSGIHandler(base.BaseHandler):
    request = self.request_class(environ)

請求走到WSGIHandler類的時候，執行cell方法，將environ封裝成瞭request

7 如何在CBV添加裝飾器

7.1 方法

from django.utils.decorators import method_decorator

@method_decorator(check_login)
def post(self, request):
...

7.2 dispatch

@method_decorator(check_login)
def dispatch(self, request, *args, **kwargs):

7.3 類

@method_decorator(check_login, name="get")
@method_decorator(check_login, name="post")
class HomeView(View):
...

8 列舉django orm 中所有的方法

<1> all():                  查詢所有結果
<2> filter(**kwargs):       它包含瞭與所給篩選條件相匹配的對象。獲取不到返回None
<3> get(**kwargs):          返回與所給篩選條件相匹配的對象，返回結果有且隻有一個。
                              如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。
<4> exclude(**kwargs):      它包含瞭與所給篩選條件不匹配的對象
<5> order_by(*field):       對查詢結果排序
<6> reverse():              對查詢結果反向排序
<8> count():                返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。
<9> first():                返回第一條記錄
<10> last():                返回最後一條記錄
<11> exists():              如果QuerySet包含數據，就返回True，否則返回False
<12> values(*field):        返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet，運行後得到的
                              並不是一系 model的實例化對象，而是一個可迭代的字典序列
<13> values_list(*field):   它與values()非常相似，它返回的是一個元組序列，values返回的是一個字典序列
<14> distinct():            從返回結果中剔除重復紀錄

9 select_related 和 prefetch_related的區別

有外鍵存在時，可以很好的減少數據庫請求的次數，提高性能

select_related 通過多表 join 關聯查詢, 一次性獲得所有數據, 隻執行一次SQL查詢

prefetch_related 分別查詢每個表, 然後根據它們之間的關系進行處理, 執行兩次查詢

10 django 中 csrf 的實現機制

第一步：django第一次響應來自某個客戶端的請求時,後端隨機產生一個token值，把這個token保存在SESSION狀態中;同時，後端把這個token放到cookie中交給前端頁面；

第二步：下次前端需要發起請求（比如發帖）的時候把這個token值加入到請求數據或者頭信息中，一起傳給後端；Cookies:{csrftoken:xxxxx}

第三步：後端校驗前端請求帶過來的token和SESSION裡的token是否一致。

11 django中如何實現orm表中添加數據時創建一條日志記錄

# 使用Django的信號機制，可以在添加、刪除數據前後設置日志記錄：
pre_init    # Django中的model對象執行其構造方法前,自動觸發
post_init   # Django中的model對象執行其構造方法後,自動觸發
pre_save    # Django中的model對象保存前,自動觸發
post_save   # Django中的model對象保存後,自動觸發
pre_delete  # Django中的model對象刪除前,自動觸發
post_delete # Django中的model對象刪除後,自動觸發

# 使用
@receiver(post_save, sender=Myclass)　　 　　　　# 信號接收裝飾器。由於內置信號，所以直接接收
def signal_handler(sender, **kwargs):　　　　　　# 接收到信號後，在此處理
　　 logger = logging.getLogger()
    logger.success('保存成功')

12 django緩存如何設置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache',  # 緩存後臺使用的引擎
  'TIMEOUT': 300,            # 緩存超時時間（默認300秒，None表示永不過期，0表示立即過期）
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,          # 最大緩存記錄的數量（默認300）
   'CULL_FREQUENCY': 3,          # 緩存到達最大個數之後，剔除緩存個數的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默認3）
  },
 }
}

13 django的緩存能使用redis嗎？如果可以的話，如何配置

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "密碼",
        }
    }
}

14 django路由系統中name的作用

主要是通過name的值，來查找url地址，可以理解為反射作用。在html模板中使用name來反射url優勢就是後期url規則發生改變之後，隻需調整urls.py即可，所有的模板文件都不需要修改。

15 django rest framework框架中都有那些組件

認證
權限(授權)
用戶訪問次數/頻率限制
版本
解析器（parser）
序列化
分頁
路由系統
視圖
渲染器

16 簡述 django rest framework框架的認證流程

當用戶進行登錄的時候，運行瞭登錄類的as_view()方法，進入瞭APIView類的dispatch方法
執行self.initialize_request這個方法，裡面封裝瞭request和認證對象列表等其他參數
執行self.initial方法中的self.perform_authentication，裡面運行瞭user方法
再執行瞭user方法裡面的self._authenticate()方法

總結

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