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（一）Python 是如何进行内存管理的？（二）什么是 lambda 函数？它有什么好处?（三）Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？（四）请写出一段 Python 代码实现删除一个list 里面的重复元素（五）编程用 sort 进行排序，然后从最后一个元素开始判断（六）Python 里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）（七）介绍一下 except 的用法和作用？（八）Python 中 pass 语句的作用是什么？（九）介绍一下 Python 下 range()函数的用法？（十）如何用 Python 来进行查询和替换一个文本字符串？（十一）Python 里面 match()和 search()的区别？（十二）用 Python 匹配 HTML tag 的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？（十三）Python 里面如何生成随机数？（十四）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？（十五）如何在一个 function 里面设置一个全局的变量？（十六）单引号，双引号，三引号的区别总结

（一）Python 是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

⒈对象的引用计数机制

Python 内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。引用计数增加的情况：

❶一个对象分配一个新名称

❷将其放入一个容器中（如列表、元组或字典） 引用计数减少的情况：

❶使用 del 语句对对象别名显示的销毁

❷引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

⒉垃圾回收

❶当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

❷当两个对象 a 和 b 相互引用时，del 语句可以减少 a 和 b 的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，

因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

⒊内存池机制

Python 提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

❶Pymalloc 机制。为了加速 Python 的执行效率，Python 引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

❷Python 中所有小于 256 个字节的对象都使用 pymalloc 实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。

❸对于 Python 对象，如整数，浮点数和 List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

（二）什么是 lambda 函数？它有什么好处?

答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用， 也就是指匿名函数

lambda 函数：首要用途是指点短小的回调函数lambda [arguments]:expression

>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)

（三）Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？

答：直接使用 tuple 和 list 函数就行了，type()可以判断对象的类型

（四）请写出一段 Python 代码实现删除一个list 里面的重复元素

答

使用 set 函数，set(list)使用字典函数，

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
>>> b={}
>>>b=b.fromkeys(a)
>>>c=list(b.keys())
>>> c

（五）编程用 sort 进行排序，然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a.sort() last=a[-1]
for i inrange(len(a)-2,-1,-1): if last==a:
del a else:last=a print(a)

（六）Python 里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如 list()；

3，copy 模块的 copy()函数}

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy 模块的 deep.deepcopy()函数}

（七）介绍一下 except 的用法和作用？

答：try…except…except…[else…][finally…]

执行 try 下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到 except 语句。对每个 except 分支顺序尝试执行，如果引发的异常与 except 中的异常组匹配，执行相应的语句。

如果所有的 except 都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层 try 代码中。

try 下的语句正常执行，则执行 else 块代码。如果发生异常，就不会执行如果存在 finally 语句，最后总是会执行。

（八）Python 中 pass 语句的作用是什么？

答：pass 语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass

（九）介绍一下 Python 下 range()函数的用法？

答：列出一组数据，经常用在 for in range()循环中

（十）如何用 Python 来进行查询和替换一个文本字符串？

答：可以使用 re 模块中的 sub()函数或者 subn()函数来进行查询和替换，

格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement 是被替换成的文本，string 是需要被替换的文本，count 是一个可选参数，指最大被替换的数量）

>>> import re
>>>p=re.compile(‘blue|white|red")
>>>print(p.sub(‘colour","blue socks and red shoes")) colour socks and colourshoes
>>>print(p.sub(‘colour","blue socks and red shoes",count=1)) colour socks and redshoes

subn()方法执行的效果跟 sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

（十一）Python 里面 match()和 search()的区别？

答：re 模块中 match(pattern,string[,flags]),检查 string 的开头是否与 pattern 匹配。

re 模块中re.search(pattern,string[,flags]),在 string 搜索 pattern 的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super", ‘superstition").span()) (0, 5)
>>>print(re.match(‘super", ‘insuperable")) None
>>>print(re.search(‘super", ‘superstition").span()) (0, 5)
>>>print(re.search(‘super", ‘insuperable").span()) (2, 7)

（十二）用 Python 匹配 HTML tag 的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？

答：术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )

例如:

test
<.*> :
test
<.*?> :

（十三）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。

（十四）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

（十五）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

（十六）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

总结

到此这篇关于Python面经之16个高频面试问题总结的文章就介绍到这了,更多相关Python面试问题内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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