作者 | Chris

翻譯 | 蘇本如，責編 | 夕顏

頭圖 | CSDN付費下載自視覺中國

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

以下為譯文：

本文列出53個Python面試問題，并且提供了答案，供數科學家和軟件工程師們參考。

不久前，我作為“數據科學家”開始擔任一個新的角色，實際上就是一位“Python工程師”。

如果我在面試前提前了解一下Python的線程生命周期，而不是它的Recommender System(推薦系統)的話，我可能會在面試中表現得更好。

為了幫助大家通過面試，下面我整理了我為Python面試/工作準備的問題，并提供了答案。大多數數據科學家都會編寫大量的代碼，所以這些問題/答案對科學家和工程師都同樣適用。

無論你是一位面試官、還是準備應聘一份工作、或者只是想提高你的Python技能，這份清單對你來說都將是無價之寶。

問題是無序的。讓我們開始吧。

經典面試題與答案

1. 列表(list)和元組(tuple)有什么區別？

在我每一次應聘Python數據科學家的面試中，這個問題都會被問到。所以對這個問題的答案，我可以說是了如指掌。

列表是可變的。創建后可以對其進行修改。

元組是不可變的。元組一旦創建，就不能對其進行更改。

列表表示的是順序。它們是有序序列，通常是同一類型的對象。比如說按創建日期排序的所有用戶名，如["Seth", "Ema", "Eli"]。

元組表示的是結構?？梢杂脕泶鎯Σ煌瑪祿愋偷脑?。比如內存中的數據庫記錄，如(2, "Ema", "2020–04–16")(#id, 名稱,創建日期)。

2. 如何進行字符串插值？

在不導入Template類的情況下，有3種方法進行字符串插值。

name = 'Chris'# 1. f stringsprint(f'Hello {name}')# 2. % operatorprint('Hey %s %s' % (name, name))# 3. formatprint("My name is {}".format((name)))

3. “is”和“==”有什么區別？

在我的Python職業生涯的早期，我認為它們是相同的，因而制造了一些bug。所以請大家聽好了，“is”用來檢查對象的標識(id)，而“==”用來檢查兩個對象是否相等。

我們將通過一個例子說明。創建一些列表并將其分配給不同的名字。請注意，下面的b指向與a相同的對象。

a = [1,2,3]b = ac = [1,2,3]

下面來檢查是否相等，你會注意到結果顯示它們都是相等的。

print(a == b)print(a == c)#=> True#=> True

但是它們具有相同的標識(id)嗎？答案是不。

print(a is b)print(a is c)#=> True#=> False

我們可以通過打印他們的對象標識(id)來驗證這一點。

print(id(a))print(id(b))print(id(c))#=> 4369567560#=> 4369567560#=> 4369567624

你可以看到：c和a和b具有不同的標識(id)。

4. 什么是裝飾器(decorator)？

這是每次面試我都會被問到的另一個問題。它本身就值得寫一篇文章。如果你能自己用它編寫一個例子，那么說明你已經做好了準備。

裝飾器允許通過將現有函數傳遞給裝飾器，從而向現有函數添加一些額外的功能，該裝飾器將執行現有函數的功能和添加的額外功能。

我們將編寫一個裝飾器，該裝飾器會在調用另一個函數時記錄日志。

編寫裝飾器函數logging。它接受一個函數func作為參數。它還定義了一個名為log_function_called的函數，它先執行打印出一些“函數func被調用”的信息(print(f'{func} called.'))，然后調用函數func()。最后返回定義的函數。

def logging(func):def log_function_called():print(f'{func} called.')func()return log_function_called

讓我們編寫其他兩個函數，我們最終會將裝飾器添加到其中(但還沒有)。

def my_name():print('chris')def friends_name():print('naruto')my_name()friends_name()#=> chris#=> naruto

現在將裝飾器添加到上面編寫的兩個函數之中。

@loggingdef my_name():print('chris')@loggingdef friends_name():print('naruto')my_name()friends_name()#=> called.#=> chris#=> called.#=> naruto

現在，你了解了如何僅僅通過在其上面添加@logging(裝飾器)，就能夠輕松地將日志添加到我們編寫的任何函數中。

5. 解釋Range函數

Range函數可以用來創建一個整數列表，一般用在for循環中。它有3種使用方法。

Range函數可以接受1到3個參數，參數必須是整數。

請注意：我已經將range的每種用法包裝在一個遞推式構造列表(list comprehension)中，以便我們可以看到生成的值。

用法1 - range(stop)：生成從0到參數“stop”之間的整數。

[i for i in range(10)]#=> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

用法2 - range(start, stop) : 生成從參數“start”到“stop”之間的整數

[i for i in range(2,10)]#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

用法3 - range(start, stop, step)：以參數“step”為步長，生成從“start”到“stop”之間的整數。

[i for i in range(2,10,2)]#=> [2, 4, 6, 8]

6. 定義一個名為car的類，它有兩個屬性：“color”和“speed”。然后創建一個實例并返回“speed”。

class Car :def __init__(self, color, speed):self.color = colorself.speed = speedcar = Car('red','100mph')car.speed#=> '100mph'

7. Python中的實例方法、靜態方法和類方法有什么區別？

實例方法：接受self參數，并且與類的特定實例相關。

靜態方法：使用裝飾器 @staticmethod，與特定實例無關，并且是自包含的(不能修改類或實例的屬性)。

類方法：接受cls參數，并且可以修改類本身。

我們將通過一個虛構的CoffeeShop類來說明它們之間的區別。

class CoffeeShop:specialty = 'espresso'def __init__(self, coffee_price):self.coffee_price = coffee_price# instance methoddef make_coffee(self):print(f'Making {self.specialty} for ${self.coffee_price}')# static method@staticmethoddef check_weather():print('Its sunny') # class method@classmethoddef change_specialty(cls, specialty):cls.specialty = specialtyprint(f'Specialty changed to {specialty}')

CoffeeShop類有一個屬性specialty，默認值設為“espresso”。CoffeeShop類的每個實例初始化時都使用了coffee_price這個屬性。同時，它還有3個方法，一個實例方法，一個靜態方法和一個類方法。

讓我們將coffee_price的值設為5，來初始化CoffeeShop的一個實例。然后調用實例方法make_coffee。

coffee_shop = CoffeeShop('5')coffee_shop.make_coffee()#=> Making espresso for $5

現在我們來調用靜態方法。靜態方法無法修改類或實例狀態，因此通常用于工具函數，例如，把2個數字相加。我們這里用它來檢查天氣。天氣晴朗。太好了！

coffee_shop.check_weather()#=> Its sunny

現在讓我們使用類方法修改CoffeeShop的屬性specialty，然后調用make_coffee()方法來制作咖啡。

coffee_shop.change_specialty('drip coffee')#=> Specialty changed to drip coffeecoffee_shop.make_coffee()#=> Making drip coffee for $5

注意，make_coffee過去是用來做意式濃縮咖啡(espresso)的，但現在用來做滴濾咖啡(drip coffee)了！

8. “func”和“ func()”有什么區別？

這個問題的目的是想看看你是否理解所有函數也是Python中的對象。

def func():print('Im a function')func#=> function __main__.func>func()#=> Im a function

func是表示函數的對象，它可以被分配給變量或傳遞給另一個函數。帶圓括號的func()調用該函數并返回其輸出。

9. 解釋map函數的工作原理。

Map函數返回一個列表，該列表由對序列中的每個元素應用一個函數時返回的值組成。

def add_three(x):return x + 3li = [1,2,3][i for i in map(add_three, li)]#=> [4, 5, 6]

上面，我對列表中的每個元素的值加了3。

10. 解釋reduce函數的工作原理。

這個問題很棘手，在你使用過它幾次之前，你得努力嘗試自己能夠理解它。

reduce接受一個函數和一個序列，然后對序列進行迭代。在每次迭代中，當前元素和前一個元素的輸出都傳遞給函數。最后，返回一個值。

from functools import reducedef add_three(x,y):return x + yli = [1,2,3,5]reduce(add_three, li)#=> 11

返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的總和。

11.解釋filter函數的工作原理

Filter函數顧名思義，是用來按順序過濾元素。

每個元素都被傳遞給一個函數，如果函數返回True，則在輸出序列中返回該元素；如果函數返回False，則將其丟棄。

def add_three(x):if x % 2 == 0:return Trueelse:return Falseli = [1,2,3,4,5,6,7,8][i for i in filter(add_three, li)]#=> [2, 4, 6, 8]

注意上面所有不能被2整除的元素如何被刪除的。

12. Python是按引用調用還是按值調用？

如果你在谷歌上搜索這個問題并閱讀前幾頁，你就要準備好進入語義的迷宮了。你最好只是了解它的工作原理。

不可變對象(如字符串、數字和元組等)是按值調用的。請注意下面的例子，當在函數內部修改時，name的值在函數外部不會發生變化。name的值已分配給內存中該函數作用域的新塊。

name = 'chr'def add_chars(s):s += 'is'print(s)add_chars(name)print(name)#=> chris#=> chr

可變對象(如列表等)是通過引用調用的。注意下面的例子中，函數外部定義的列表在函數內部的修改是如何影響到函數外部的。函數中的參數指向內存中存儲li值的原始塊。

li = [1,2]def add_element(seq):seq.append(3)print(seq)add_element(li)print(li)#=> [1, 2, 3]#=> [1, 2, 3]

13. 如何使用reverse函數反轉一個列表？

下面的代碼對一個列表調用reverse()函數，對其進行修改。該方法沒有返回值，但是會對列表的元素進行反向排序。

li = ['a','b','c']print(li)li.reverse()print(li)#=> ['a', 'b', 'c']#=> ['c', 'b', 'a']

14. 字符串乘法是如何工作的？

讓我們看看將字符串" cat"乘以3的結果。

'cat' * 3#=> 'catcatcat'

該字符串將自身連接3次。

15. 列表乘法是如何工作的?

我們來看看將列表[1,2,3]乘以2的結果。

[1,2,3] * 2#=> [1, 2, 3, 1, 2, 3]

輸出的列表包含了重復兩次的列表[1,2,3]的內容。

16. 類中的“self”指的是什么？

“self”引用類本身的實例。這就是我們賦予方法訪問權限并且能夠更新方法所屬對象的能力。

下面，將self傳遞給__init__()，使我們能夠在初始化時設置實例的顏色。

class Shirt:def __init__(self, color):self.color = colors = Shirt('yellow')s.color#=> 'yellow'

17. 如何在Python中連接列表？

將2個列表相加，就是將它們連接在一起。但請注意，數組的工作方式不是這樣的。

a = [1,2]b = [3,4,5]a + b#=> [1, 2, 3, 4, 5]

18. 淺拷貝和深拷貝之間有什么區別？

我們將在一個可變對象(列表)的上下文中討論這個問題，對于不可變的對象，淺拷貝和深拷貝的區別并不重要。

我們將介紹三種情況。

1. 引用原始對象。這將新對象li2指向li1所指向的內存中的同一位置。因此，我們對li1所做的任何更改也會在li2中發生。

li1 = [['a'],['b'],['c']]li2 = li1li1.append(['d'])print(li2)#=> [['a'], ['b'], ['c'], ['d']]

2. 創建原始對象的淺拷貝副本。我們可以使用list()構造函數來實現這一點。淺拷貝創建一個新對象，但是用對原始對象的引用填充它。因此，向原始列表li3中添加新對象不會傳播到li4中，但是修改li3中的一個對象將傳播到li4中。

li3 = [['a'],['b'],['c']]li4 = list(li3)li3.append([4])print(li4)#=> [['a'], ['b'], ['c']]li3[0][0] = ['X']print(li4)#=> [[['X']], ['b'], ['c']]

3. 創建一個深拷貝副本。這是用copy.deepcopy()完成的。現在，這兩個對象是完全獨立的，并且對其中一個對象所做的更改不會對另外一個對象產生影響。

import copyli5 = [['a'],['b'],['c']]li6 = copy.deepcopy(li5)li5.append([4])li5[0][0] = ['X']print(li6)#=> [['a'], ['b'], ['c']]

19. 列表和數組有什么區別？

注意：Python的標準庫有一個array(數組)對象，但在這里，我特指常用的Numpy數組。

列表存在于python的標準庫中。數組由Numpy定義。

列表可以在每個索引處填充不同類型的數據。數組需要同構元素。

列表上的算術運算可從列表中添加或刪除元素。數組上的算術運算按照線性代數方式工作。

列表還使用更少的內存，并顯著具有更多的功能。

20. 如何連接兩個數組？

記住，數組不是列表。數組來自Numpy和算術函數，例如線性代數。

我們需要使用Numpy的連接函數concatenate()來實現。

import numpy as npa = np.array([1,2,3])b = np.array([4,5,6])np.concatenate((a,b))#=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

21. 你喜歡Python的什么？

Python可讀性很強，并且有一種Python方式可以處理幾乎所有事情，這意味著它有一種簡潔明了的首選方法。

我將Python與Ruby進行對比，Ruby通常有很多種方法來做某事，但是沒有指南說哪種方法是首選。

22. 你最喜歡Python的哪個庫？

在處理大量數據時，沒有什么比Pandas(熊貓)更有幫助了，因為Pandas讓操作和可視化數據變得輕而易舉。

23. 舉出幾個可變和不可變對象的例子？

不可變意味著創建后不能修改狀態。例如：int、float、bool、string和tuple。

可變意味著可以在創建后修改狀態。例如列表(list)、字典(dict)和集合(set)。

24. 如何將一個數字四舍五入到小數點后三位？

使用round(value, decimal_places)函數。

a = 5.12345round(a,3)#=> 5.123

25. 如何分割一個列表？

分割語法使用3個參數，list[start:stop:step]，其中step是返回元素的間隔。

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]print(a[:2])#=> [0, 1]print(a[8:])#=> [8, 9]print(a[2:8])#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7]print(a[2:8:2])#=> [2, 4, 6]

26. 什么是pickling?

Pickling是Python中序列化和反序列化對象的常用方法。

在下面的示例中，我們對一個字典列表進行序列化和反序列化。

import pickleobj = [{'id':1, 'name':'Stuffy'},{'id':2, 'name': 'Fluffy'}]with open('file.p', 'wb') as f:pickle.dump(obj, f)with open('file.p', 'rb') as f:loaded_obj = pickle.load(f)print(loaded_obj)#=> [{'id': 1, 'name': 'Stuffy'}, {'id': 2, 'name': 'Fluffy'}]

27. 字典和JSON有什么區別？

Dict是Python的一種數據類型，是經過索引但無序的鍵和值的集合。

JSON只是一個遵循指定格式的字符串，用于傳輸數據。

28. 你在Python中使用了哪些ORM？

ORM(對象關系映射)將數據模型(通常在應用程序中)映射到數據庫表，并簡化了數據庫事務。

SQLAlchemy通常用于Flask的上下文中，而Django擁有自己的ORM。

29. any()和all()如何工作?

Any接受一個序列，如果序列中的任何元素為true，則返回true。

All只有當序列中的所有元素都為true時，才返回true。

a = [False, False, False]b = [True, False, False]c = [True, True, True]print( any(a) )print( any(b) )print( any(c) )#=> False#=> True#=> Trueprint( all(a) )print( all(b) )print( all(c) )#=> False#=> False#=> True

30. 字典和列表的查找速度哪個更快？

在列表中查找一個值需要O(n)時間，因為需要遍歷整個列表，直到找到值為止。

在字典中查找一個值只需要O(1)時間，因為它是一個哈希表。

如果有很多值，這會造成很大的時間差異，因此通常建議使用字典來提高速度。但字典也有其他限制，比如需要唯一鍵。

31. 模塊(module)和包(package)有什么區別？

模塊是可以一起導入的文件(或文件集合)。

import sklearn

包是模塊的目錄。

from sklearn import cross_validation

因此，包是模塊，但并非所有模塊都是包。

32. 如何在Python中遞增和遞減一個整數？

可以使用“+=”和“-=”對整數進行遞增和遞減。

value = 5value += 1print(value)#=> 6value -= 1value -= 1print(value)#=> 4

33. 如何返回一個整數的二進制值？

使用bin()函數。

bin(5)#=> '0b101'

34. 如何從列表中刪除重復的元素？

可以通過將一個列表先轉化為集合，然后再轉化回列表來完成。

a = [1,1,1,2,3]a = list(set(a))print(a)#=> [1, 2, 3]

35. 如何檢查一個值是不是在列表中存在？

使用“in”。

'a' in ['a','b','c']#=> True'a' in [1,2,3]#=> False

36. append和extend有什么區別?

Append將一個值添加到一個列表中，而extend將另一個列表的值添加到一個列表中。

a = [1,2,3]b = [1,2,3]a.append(6)print(a)#=> [1, 2, 3, 6]b.extend([4,5])print(b)#=> [1, 2, 3, 4, 5]

37. 如何取一個整數的絕對值？

這可以通過abs()函數來實現。

abs(2#=> 2abs(-2)#=> 2

38. 如何將兩個列表組合成一個元組列表？

可以使用zip函數將列表組合成一個元組列表。這不僅僅限于使用兩個列表。也適合3個或更多列表的情況。

a = ['a','b','c']b = [1,2,3][(k,v) for k,v in zip(a,b)]#=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

39. 如何按字母順序對字典進行排序？

你不能對字典進行排序，因為字典沒有順序，但是你可以返回一個已排序的元組列表，其中包含字典中的鍵和值。

d = {'c':3, 'd':4, 'b':2, 'a':1}sorted(d.items())#=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

40. 一個類如何繼承Python的另一個類？

在下面的示例中，Audi繼承自Car。繼承帶來了父類的實例方法。

class Car():def drive(self):print('vroom')class Audi(Car):passaudi = Audi()audi.drive()

41. 如何刪除字符串中的所有空白？

最簡單的方法是使用空白拆分字符串，然后將拆分成的字符串重新連接在一起。

s = 'A string with white space'''.join(s.split())#=> 'Astringwithwhitespace'

42. 在迭代序列時，為什么要使用enumerate()？

enumerate()允許在序列上迭代時跟蹤索引。它比定義和遞增一個表示索引的整數更具Python感。

li = ['a','b','c','d','e']for idx,val in enumerate(li):print(idx, val)#=> 0 a#=> 1 b#=> 2 c#=> 3 d#=> 4 e

43. pass、continue和break之間有什么區別?

pass意味著什么都不做。我們之所以通常使用它，是因為Python不允許在沒有代碼的情況下創建類、函數或if語句。

在下面的例子中，如果在i>3中沒有代碼的話，就會拋出一個錯誤，因此我們使用pass。

a = [1,2,3,4,5]for i in a:if i > 3:passprint(i)#=> 1#=> 2#=> 3#=> 4#=> 5

Continue會繼續到下一個元素并停止當前元素的執行。所以當i<3時，永遠不會達到print(i)。

for i in a:if i < 3:continueprint(i)#=> 3#=> 4#=> 5

break會中斷循環，序列不再重復下去。所以不會被打印3以后的元素。

for i in a:if i == 3:breakprint(i)#=> 1#=> 2

44. 如何將for循環轉換為使用遞推式構造列表(list comprehension)？

For循環如下：

a = [1,2,3,4,5]a2 = []for i in a:a2.append(i + 1)print(a2)#=> [2, 3, 4, 5, 6]

用遞推式構造列表來修改這個for循環，代碼如下：

a

a3 = [i+1 for i in a]print(a3)#=> [2, 3, 4, 5, 6]

遞推式構造列表通常被認為更具Python風格，同時仍易于閱讀。

45. 舉一個使用三元運算符的例子。

三元運算符是一個單行的if/else語句。

語法看起來像“if 條件 else b”。

x = 5y = 10'greater' if x > 6 else 'less'#=> 'less''greater' if y > 6 else 'less'#=> 'greater'

46. 檢查一個字符串是否僅僅包含數字？

可以使用isnumeric()方法。

'123abc...'.isalnum()#=> False'123abc'.isalnum()#=> True

47.檢查一個字符串是否僅僅包含字母？

你可以使用isalpha()。

'123a'.isalpha()#=> False'a'.isalpha()#=> True

48. 檢查字符串是否只包含數字和字母？

你可以使用isalnum()。

'123abc...'.isalnum()#=> False'123abc'.isalnum()#=> True

49. 從字典返回鍵列表

這可以通過將字典傳遞給Python的list()構造函數list()來完成。

d = {'id':7, 'name':'Shiba', 'color':'brown', 'speed':'very slow'}list(d)#=> ['id', 'name', 'color', 'speed']

50. 如何將一個字符串轉化為全大寫和全小寫？

你可以使用upper()和lower()字符串方法。

small_word = 'potatocake'big_word = 'FISHCAKE'small_word.upper()#=> 'POTATOCAKE'big_word.lower()#=> 'fishcake'

51. remove、del和pop有什么區別?

remove() 刪除第一個匹配的值。

li = ['a','b','c','d']li.remove('b')li#=> ['a', 'c', 'd']

del按索引刪除元素。

li = ['a','b','c','d']del li[0]li#=> ['b', 'c', 'd']

pop() 按索引刪除一個元素并返回該元素。

li = ['a','b','c','d']li.pop(2)#=> 'c'li#=> ['a', 'b', 'd']

52. 舉一個遞推式構造字典(dictionary comprehension)的例子

下面我們將創建一個字典，其中字母表中的字母作為鍵，并以字母索引作為值。

# creating a list of lettersimport stringlist(string.ascii_lowercase)alphabet = list(string.ascii_lowercase)# list comprehensiond = {val:idx for idx,val in enumerate(alphabet)}d#=> {'a': 0,#=> 'b': 1,#=> 'c': 2,#=> ...#=> 'x': 23,#=> 'y': 24,#=> 'z': 25}

53. Python中的異常處理是如何進行的？

Python提供了3個關鍵字來處理異常，try、except和finally。

語法如下：

try:# try to do thisexcept:# if try block fails then do thisfinally:# always do this

在下面的簡單示例中，try塊失敗，因為我們不能將字符串添加到整數中。except塊設置val=10，然后finally塊打印出“complete”。

try:val = 1 + 'A'except:val = 10finally:print('complete')print(val)#=> complete#=> 10

結束語

你永遠不知道面試中會出現什么問題，最好的準備方法是擁有很多編寫代碼的經驗。

也就是說，這個列表應該涵蓋Python所要求的數據科學家或初級/中級Python開發人員角色的大部分內容。

我希望這對你一樣有幫助。

如果我漏掉了什么好問題，請讓我知道。

原文鏈接:

https://towardsdatascience.com/53-python-interview-questions-and-answers-91fa311eec3f

本文為CSDN翻譯文章，轉載請注明出處。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用python画奥迪标志_不知道不 OK！53 个 Python 经典面试题详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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