Python常见面试题(持续更新 23-2-13)
参考资料
https://github.com/taizilongxu/interview_python
https://github.com/hantmac/Python-Interview-Customs-Collection
https://github.com/kenwoodjw/python_interview_question
有些来自上面(但我也做了自己的补充),有些来自网络或书籍
本文不准备写编程题，偏重于理论一些。你要的话去刷leetcode就是了。
倒序描述，限于篇幅，可能要连载
004. 请说出下面代码的返回结果是什么?
- 示例代码1
class D: pass class C(D): pass class B(C): def show(self): print("i am B") pass class G: pass class F(G): pass class E(F): def show(self): print("i am E") pass class A(B, E): pass a = A() a.show() - 结果
i am B - 你可以整理出这样的一个继承关系
- 从执行结果看先走 是A(B,E)中左侧的B这个分支：可见，在A的定义中，继承参数的书写有先后顺序，写在前面的被优先继承。
- 你可以查看A的__mro__属性
print(A.__mro__) # 你也可以这样print(A.mro()) # 是个元组 (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>) - 如果你改成这样
class A(E,B): pass print(A.__mro__) - 顺序自然成了这样
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>) - 继承关系下的搜索顺序
- 所以，把代码改为这样，输出你应该毫无疑问了
class D: def show(self): print("i am D") pass class C(D): pass class B(C): pass class G: pass class F(G): pass class E(F): def show(self): print("i am E") pass class A(B, E): pass a = A() a.show() # i am D - 那么这样呢？
class H: def show(self): print("i am H") pass class D(H): pass class C(D): pass class B(C): pass class G(H): pass class F(G): pass class E(F): def show(self): print("i am E") pass class A(B, E): pass a = A() a.show() - 继承关系是这样的
- 答案是
i am E - 看MRO
print(A.__mro__) (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class '__main__.H'>, <class 'object'>) - 所以继承树的搜索顺序是这样的
- 而所有的继承其实都是这2种图形的变化
- 比如这样的代码
class D(): pass class G(): def show(self): print("i am G") pass class F(G): pass class C(D): pass class B(C,F): pass class E(F): def show(self): print("i am E") pass class A(B, E): pass a = A() a.show() - 你先分析下应该输出啥，继承树是怎样的，MRO是如何的？
- 输出
i am E - 继承树
- MRO
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>)
- 关于类的继承
- 子类在调用某个方法或变量的时候，首先在自己内部查找，如果没有找到，则开始根据继承机制在父类里查找。
- 根据父类定义中的顺序，以深度优先的方式逐一查找父类！
- 子类永远在父类前面，如果有多个父类，会根据它们在列表中的顺序被检查，如果对下一个类存在两个合法的选择，选择第一个父类
- MRO：即Method Resolution Order（方法解析顺序）
- 从Python 2.3开始计算MRO一直是用的C3算法
https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/ - C3算法的简单解释可以参考码农高天的这个视频:https://www.bilibili.com/video/BV1V5411S7dY
003. 请说出下面的代码返回结果是什么?为何?如何改进?
知识点: 函数参数的类型
- 示例代码
def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(1)) - 据说是国内某上市互联网公司Python面试真题(略作改动)，而实际在python的官网也有
https://docs.python.org/zh-cn/3.9/tutorial/controlflow.html#default-argument-values - 烂大街了
- 典型的错误答案
[1] [1] - 实际的答案
[1] [1, 2] - 因为Python函数体在被读入内存的时候，默认参数a指向的空列表对象就会被创建，并放在内存里了。因为默认参数a本身也是一个变量，保存了指向对象[]的地址。每次调用该函数，往a指向的列表里添加一个A。a没有变，始终保存的是指向列表的地址，变的是列表内的数据！
- 修改
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L print(f(1)) print(f(1))
- 官网的重要警告： 默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时，会产生与该规则不同的结果
- 这样的代码
def f(a, L=[]): L.append(a) return L print(f(1)) print(f(2)) # 被我改成了1，具有欺骗性一点 print(f(3)) # 去掉了，3个放一起，你都能猜到有点猫腻了，2个虽然也....总归好一点 - 上面的函数会累积后续调用时传递的参数
- 不想在后续调用之间共享默认值时，建议用None这样的不可变对象来存储
def f(a, L=None): if L is None: L = [] L.append(a) return L
002. 请分别说出下面的代码返回结果是什么?为何?
知识点: 作用域
- 示例代码1
def func(x): print(x) print(y) func(1) - 示例代码2
y = 1 def func(x): print(x) print(y) func(1) - 示例代码3
y = 1 def func(x): print(x) print(y) y = 2 func(1)
- 示例代码1的执行结果
NameError: name 'y' is not defined - 示例代码2的执行结果
1 1 - 示例代码3的执行结果
UnboundLocalError: local variable 'y' referenced before assignment
解释3
- Python 编译函数的定义体时，它判断 b 是局部变量，依据是y=2，你对它进行了赋值。Python 会尝试从本地环境获取 b。
- 后面调用 func(1)时，func的定义体会获取并打印局部变量x 的值，但是尝试获取局部变量 y 的值时，发现 y 没有 绑定值就报错了。
- 这不是缺陷，这是设计如此(做测试是不是经常听到这句话)
- Python 不要求声明变量，但是假定在函数定义体中赋值的变 量，那就认为它是局部变量
对于代码3的处理
- 示例代码3(更改)
y = 1 def func(x): global y print(x) print(y) y = 2 func(1) - 这样解释器就会把 y 当成全局变量，从而找到第一行的y=1并print出来了
从函数的字节码也能看出来这个过程
- 代码1
def func(x): print(x) print(y) y = 2 from dis import dis dis(func) - 字节码
3 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) # 加载全局名称print 2 LOAD_FAST 0 (x) # 加载本地名称x 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 4 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_FAST 1 (y) # 加载本地名称y 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 5 16 LOAD_CONST 1 (2) 18 STORE_FAST 1 (y) 20 LOAD_CONST 0 (None) 22 RETURN_VALUE
- 示例代码2
y = 1 def func(x): print(x) print(y) from dis import dis dis(func) - 字节码
3 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (x) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 4 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_GLOBAL 1 (y) # 看这里的变化，是全局变量了 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 16 LOAD_CONST 0 (None) 18 RETURN_VALUE 进程已结束，退出代码为 0
- 示例代码3
y = 1 def func(x): print(x) print(y) y = 2 from dis import dis dis(func) - 字节码
3 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (x) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 4 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_FAST 1 (y) # 又变成了本地 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 5 16 LOAD_CONST 1 (2) 18 STORE_FAST 1 (y) 20 LOAD_CONST 0 (None) 22 RETURN_VALUE - 示例代码3(更改)
y = 1 def func(x): global y print(x) print(y) y = 2 from dis import dis dis(func) - 字节码
4 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (x) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 5 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_GLOBAL 1 (y) 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 6 16 LOAD_CONST 1 (2) 18 STORE_GLOBAL 1 (y) 20 LOAD_CONST 0 (None) 22 RETURN_VALUE
看不懂字节码不要紧的，当然非要，你可以去参考https://docs.python.org/zh-cn/3/library/dis.html
作用域LEGB相关知识单独考虑弄个博文
001. is和==有什么区别
- ==是对象的值的比较，也就是对象保存的数据。
- is比较的是对象的标识。
- 示例代码1
a = [1,2,3] b = [1,2,3] print(a == b) # True print(a is b) # False - is的背后是id，is比较为True，说明2个id的返回是一样的
- 在 CPython 中，id() 返回对象的内存地址， 但是在其他 Python 解释器中可能是别的值。关键是，ID 一定是唯一的数值标注，而且在 对象的生命周期中绝不会变。
上面的话引自 <流畅的python> 8.2 标识、相等性、别名
这些知识涉及对象的引用，相关的面试题如浅拷贝/深拷贝、重载运算符(==)等
浅拷贝也考虑单独剥离弄个博文或主题
- 示例代码2
>>> a = 257 >>> b = 257 >>> a is b False >>> a == b True # 但是这个呢？ >>> c = d = 256 >>> c is d True - 这是因为出于对性能优化的考虑，Python内部会对-5到256的整型维持一个数组，起到一个缓存 的作用。这样，每次你试图创建一个-5到256范围内的整型数字时，Python都会从这个数组中返回相对应的引用，而不是重新开辟一块新的内存空间。
- 但是，如果整型数字超过了这个范围，比如上述例子中的257，Python则会为两个257开辟两块 内存区域，因此a和b的ID不一样，a is b就会返回False了。
- 比较操作符'is'的速度效率，通常要优于'=='。因为'is'操作符不能被重载，这 样，Python就不需要去寻找，程序中是否有其他地方重载了比较操作符，并去调用。执行比较操作符'is'，就仅仅是比较两个变量的ID而已。
- 但是'=='操作符却不同，执行a == b相当于是去执行a.__eq__(b)，而Python大部分的数据类型都 会去重载__eq_这个函数，其内部的处理通常会复杂一些。比如，对于列表，__eq_函数会去 遍历列表中的元素，比较它们的顺序和值是否相等。
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