前言

如果你在尋找python工作，那你的面試可能會涉及Python相關(guān)的問題。

通過對網(wǎng)絡(luò)資料的收集整理，本文列出了100道python的面試題以及答案，你可以根據(jù)需求閱讀測試。

Q51.請解釋使用args和kwargs的含義 

當我們不知道向函數(shù)傳遞多少參數(shù)時，比如我們向傳遞一個列表或元組，我們就使用*args：

def func(*args):

  for i in args:

      print(i) 

func(3,2,1,4,7)

3

2

1

4

7

在我們不知道該傳遞多少關(guān)鍵字參數(shù)時，使用**kwargs來收集關(guān)鍵字參數(shù)：

def func(**kwargs):

  for i in kwargs:

      print(i,kwargs[i])

func(a=1,b=2,c=7)

a.1

b.2

c.7

Q52.如何在Python中刪除文件？

使用命令os.remove（filename）或os.unlink（filename）

Q53.解釋如何從C訪問用Python編寫的模塊？

您可以通過以下方法訪問C中用Python編寫的模塊：

Module = = PyImport_ImportModule（“<modulename>”）

Q54.在Python中使用//運算符？

它是一個Floor Divisionoperator，用于分割兩個操作數(shù)，結(jié)果為商，只顯示小數(shù)點前的數(shù)字。

例如，10 // 5 = 2和10.0 // 5.0 = 2.0。

Q55.怎么移除一個字符串中的前導(dǎo)空格？

字符串中的前導(dǎo)空格就是出現(xiàn)在字符串中第一個非空格字符前的空格。

我們使用方法Istrip()可以將它從字符串中移除。

’ Data123 '.lstrip()

結(jié)果：

'Data123 ’

最初的字符串當中既有前導(dǎo)字符也有后綴字符，調(diào)用Istrip()去除了前導(dǎo)空格，如果我們想去除后綴空格，可以使用rstrip()方法。

'Data123    '.rstrip()

'Data123'

Q56.如何用Python輸出一個Fibonacci數(shù)列?

a,b = 0, 1

　　while b<100:

　　print (b)

　　a, b = b, a+b

Q57.在Python中怎樣將字符串轉(zhuǎn)換為整型變量？

如果字符串只含有數(shù)字字符，可以用函數(shù)int()將其轉(zhuǎn)換為整數(shù)。

int(‘22’)

我們檢查一下變量類型：

type('22')

<class'str'>

type(int('22'))

<class'int'>

Q58.在Python中如何生成一個隨機數(shù)？

要想生成隨機數(shù)，我們可以從random模塊中導(dǎo)入函數(shù)random()。

from random import random

random()

0.013501571090371978

我們還可以使用函數(shù)randint()，它會用兩個參數(shù)表示一個區(qū)間，返回該區(qū)間內(nèi)的一個隨機整數(shù)。

from random import randint

randint(2,7)

4

Q59.怎樣將字符串中第一個字母大寫？

最簡單的方法就是用capitalize()方法。

'daxie'.capitalize()

'Daxie'

Q60.如何檢查字符串中所有的字符都為字母數(shù)字？

對于這個問題，我們可以使用isalnum()方法。

'DATA123'.isalnum()

True

'DATA123!'.isalnum()

False

我們還可以用其它一些方法：

'123'.isdigit()#檢測字符串是否只由數(shù)字組成

True

'123'.isnumeric()#只針對unicode對象

True

'data'.islower()#是否都為小寫

True

'Data'.isupper()#是否都為大寫

False

Q61.什么是Python中的連接（concatenation）？

Python中的連接就是將兩個序列連在一起，我們使用+運算符完成：

'22'+'33'

‘2233'

[1,2,3]+[4,5,6]

[1, 2,3, 4, 5, 6]

(2,3)+(4)

TypeError  Traceback (most recent call last)

<ipython-input-7-69a1660f2fc5> in <module>

----> 1 (2,3)+(4)

TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple

這里運行出錯，因為（4）被看作是一個整數(shù)，修改一下再重新運行：

(2,3)+(4,)

(2, 3,4)

Q62.什么是遞歸？

在調(diào)用一個函數(shù)的過程中，直接或間接地調(diào)用了函數(shù)本身這個就叫遞歸。但為了避免出現(xiàn)死循環(huán)，必須要有一個結(jié)束條件，舉個例子：

def facto(n):

  if n==1: return 1

  return n*facto(n-1)

facto(5)

120

Q63.什么是生成器？

生成器會生成一系列的值用于迭代，這樣看它又是一種可迭代對象。

它是在for循環(huán)的過程中不斷計算出下一個元素，并在適當?shù)臈l件結(jié)束for循環(huán)。

我們定義一個能逐個“yield”值的函數(shù)，然后用一個for循環(huán)來迭代它。

def squares(n):

  i=1

  while(i<=n):

      yield i**2

      i+=1

for i in squares(5):

  print(i)

1

4

9

16

25

Q64.什么是迭代器？

迭代器是訪問集合元素的一種方式。

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(jié)束。

迭代器只能往前不會后退。我們使用inter()函數(shù)創(chuàng)建迭代器。

odds=iter([1,2,3,4,5])

#每次想獲取一個對象時，我們就調(diào)用next()函數(shù)

next (odds)

1

next (odds)

2

next (odds)

3

next (odds)

4

next (odds)

5

Q65.請說說生成器和迭代器之間的區(qū)別

1）在使用生成器時，我們創(chuàng)建一個函數(shù)；在使用迭代器時，我們使用內(nèi)置函數(shù)iter()和next()；

2）在生成器中，我們使用關(guān)鍵字‘yield’來每次生成/返回一個對象；

3）生成器中有多少‘yield’語句，你可以自定義；

4）每次‘yield’暫停循環(huán)時，生成器會保存本地變量的狀態(tài)。而迭代器并不會使用局部變量，它只需要一個可迭代對象進行迭代；

5）使用類可以實現(xiàn)你自己的迭代器，但無法實現(xiàn)生成器；

6）生成器運行速度快，語法簡潔，更簡單；

7）迭代器更能節(jié)約內(nèi)存。

Q66.函數(shù)zip()的是干嘛的？

Python新手可能對這個函數(shù)不是很熟悉，zip()可以返回元組的迭代器。

list(zip([‘a’,‘b’,‘c’],[1,2,3]))

[(‘a’,1), (‘b’, 2), (‘c’, 3)]

在這里zip()函數(shù)對兩個列表中的數(shù)據(jù)項進行了配對，并用它們創(chuàng)建了元組。

Q67.如何用Python找出你目前在哪個目錄？

我們可以使用函數(shù)/方法getcwd()，從模塊os中將其導(dǎo)入。

import os

os.getcwd()

‘C:\Users\37410\Desktop\代碼’

Q68.如何計算一個字符串的長度？

這個也比較簡單，在我們想計算長度的字符串上調(diào)用函數(shù)len()即可。

len(‘Data 123’)

8

Q69.如何從列表中刪除最后一個對象？

從列表中刪除并返回最后一個對象或obj。

list.pop（obj = list [-1]）

Q70.解釋一些在Python中實現(xiàn)面向功能的編程的方法

有時，當我們想要遍歷列表時，一些方法會派上用場。

1）filter（）

過濾器允許我們根據(jù)條件邏輯過濾一些值。

list（filter（lambda x：x> 5，range（8）））

[6,7]

2）map（）

Map將函數(shù)應(yīng)用于iterable中的每個元素。

list（map（lambda x：x ** 2，range（8）））

[0,1,4,9,16,25,36,49]

3）reduce（）

在我們達到單個值之前，Reduce會反復(fù)減少序列順序。

from functools import reduce

reduce（lambda x，y：xy，[1,2,3,4,5]）

-13

Q71.編寫一個Python程序來計算數(shù)字列表的總和

def list_sum（num_List）：如果len（num_List）== 1：

return num_List [0]

else：

return num_List [0] + list_sum（num_List [1：]）

print（list_sum（[3,4,5,6,11]））

29

Q72.編寫一個Python程序來讀取文件中的隨機行

import random

def random_line（fname）：

lines = open（fname）.read（）.splitlines（）

return random.choice（lines）

print（random_line（'test.txt'））

Q73.編寫一個Python程序來計算文本文件中的行數(shù)

def file_lengthy（fname）：

open（fname）as f：

for i，l in enumerate（f）：

pass

return i + 1

print（“file of lines：”，file_lengthy（“test.txt”））

Q74.請寫一個Python邏輯，計算一個文件中的大寫字母數(shù)量

import os

os.chdir('C:\Users\lifei\Desktop')

with open('Today.txt') as today:

count=0

for i in today.read():

if i.isupper():

count+=1

print(count)

Q75.在Python中為數(shù)值數(shù)據(jù)集編寫排序算法

以下代碼可用于在Python中對列表進行排序：

list = ["1", "4", "0", "6", "9"]

list = [int(i) for i in list]

list.sort()

print (list)

Django有關(guān)

Q76.請解釋或描述一下Django的架構(gòu)

對于Django框架遵循MVC設(shè)計，并且有一個專有名詞：MVT，

M全拼為Model，與MVC中的M功能相同，負責數(shù)據(jù)處理，內(nèi)嵌了ORM框架；

V全拼為View，與MVC中的C功能相同，接收HttpRequest，業(yè)務(wù)處理，返回HttpResponse；

T全拼為Template，與MVC中的V功能相同，負責封裝構(gòu)造要返回的html，內(nèi)嵌了模板引擎

Q77.Django，Pyramid和Flask之間的差異

Flask是一個“微框架”，主要用于具有更簡單要求的小型應(yīng)用程序。

Pyramid適用于大型應(yīng)用程序，具有靈活性，允許開發(fā)人員為他們的項目使用數(shù)據(jù)庫，URL結(jié)構(gòu)，模板樣式等正確的工具。

Django也可以像Pyramid一樣用于更大的應(yīng)用程序。它包括一個ORM。

Q78.討論Django架構(gòu)

Django架構(gòu)

開發(fā)人員提供模型，視圖和模板，然后將其映射到URL，Django可以為用戶提供服務(wù)。

Q79.解釋如何在Django中設(shè)置數(shù)據(jù)庫

Django使用SQLite作為默認數(shù)據(jù)庫，它將數(shù)據(jù)作為單個文件存儲在文件系統(tǒng)中。

如過你有數(shù)據(jù)庫服務(wù)器-PostgreSQL，MySQL，Oracle，MSSQL-并且想要使用它而不是SQLite，那么使用數(shù)據(jù)庫的管理工具為你的Django項目創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)庫。

無論哪種方式，在您的（空）數(shù)據(jù)庫到位的情況下，剩下的就是告訴Django如何使用它。

這是項目的settings.py文件的來源。

我們將以下代碼行添加到setting.py文件中：

DATABASES ={‘default’: {‘ENGINE’: ‘django.db.backends.sqlite3’, ‘NAME’: os.path.join(BASE_DIR, ‘db.sqlite3’),

Q80.舉例說明如何在Django中編寫VIEW？

這是我們在Django中使用write一個視圖的方法：

from django.http import HttpResponse

import datetime

def Current_datetime(request):

now =datetime.datetime.now()

html ="<html><body>It is now %s</body></html>"%now

return HttpResponse(html)

返回當前日期和時間，作為HTML文檔。

Q81.提到Django模板的組成部分。

模板是一個簡單的文本文件。

它可以創(chuàng)建任何基于文本的格式，如XML，CSV，HTML等。

模板包含在評估模板時替換為值的變量和控制模板邏輯的標記（％tag％）。

Q82.在Django框架中解釋會話的使用？

Django提供的會話允許您基于每個站點訪問者存儲和檢索數(shù)據(jù)。

Django通過在客戶端放置會話ID cookie并在服務(wù)器端存儲所有相關(guān)數(shù)據(jù)來抽象發(fā)送和接收cookie的過程。

所以數(shù)據(jù)本身并不存儲在客戶端。

從安全角度來看，這很好。

Q83.列出Django中的繼承樣式

在Django中，有三種可能的繼承樣式：

抽象基類：當你只希望父類包含而你不想為每個子模型鍵入的信息時使用；

多表繼承：對現(xiàn)有模型進行子類化，并且需要每個模型都有自己的數(shù)據(jù)庫表。

代理模型：只想修改模型的Python級別行為，而無需更改模型的字段。

數(shù)據(jù)分析

Q84.什么是Python中的map函數(shù)？

map函數(shù)執(zhí)行作為第一個參數(shù)給出的函數(shù)，該函數(shù)作為第二個參數(shù)給出的iterable的所有元素。

如果給定的函數(shù)接受多于1個參數(shù)，則給出了許多迭代。

Q85.如何在NumPy數(shù)組中獲得N個最大值的索引？

我們可以使用下面的代碼在NumPy數(shù)組中獲得N個最大值的索引：

importnumpy as np

arr =np.array([1, 3, 2, 4, 5])

print(arr.argsort()[-3:][::-1])

4 3 1

Q86.如何用Python/ NumPy計算百分位數(shù)？

importnumpy as np

a =np.array([1,2,3,4,5]

p =np.percentile(a, 50) #Returns 50th percentile, e.g. median

print(p)

3

Q87.NumPy陣列在（嵌套）Python列表中提供了哪些優(yōu)勢？

1）Python的列表是高效的通用容器。

它們支持（相當）有效的插入，刪除，追加和連接，Python的列表推導(dǎo)使它們易于構(gòu)造和操作。

2）有一定的局限性

它們不支持元素化加法和乘法等“向量化”操作，可以包含不同類型的對象這一事實意味著Python必須存儲每個元素的類型信息，并且必須在操作時執(zhí)行類型調(diào)度代碼在每個元素上。

3）NumPy不僅效率更高，也更方便

你可以獲得大量的矢量和矩陣運算，這有時可以避免不必要的工作。

4）NumPy數(shù)組更快

你可以使用NumPy，F(xiàn)FT，卷積，快速搜索，基本統(tǒng)計，線性代數(shù)，直方圖等內(nèi)置。

Q88.解釋裝飾器的用法

Python中的裝飾器用于修改或注入函數(shù)或類中的代碼。

使用裝飾器，您可以包裝類或函數(shù)方法調(diào)用，以便在執(zhí)行原始代碼之前或之后執(zhí)行一段代碼。

裝飾器可用于檢查權(quán)限，修改或跟蹤傳遞給方法的參數(shù)，將調(diào)用記錄到特定方法等

Q89.NumPy和SciPy有什么區(qū)別？

1）在理想的世界中，NumPy只包含數(shù)組數(shù)據(jù)類型和最基本的操作：索引，排序，重新整形，基本元素函數(shù)等。

2）所有數(shù)字代碼都將駐留在SciPy中。然而，NumPy的一個重要目標是兼容性，因此NumPy試圖保留其前任任何一個支持的所有功能。

3）因此，NumPy包含一些線性代數(shù)函數(shù)，即使它們更恰當?shù)貙儆赟ciPy。無論如何，SciPy包含更多全功能的線性代數(shù)模塊版本，以及許多其他數(shù)值算法。

4）如果你使用python進行科學(xué)計算，你應(yīng)該安裝NumPy和SciPy。大多數(shù)新功能屬于SciPy而非NumPy。

Q90.如何使用NumPy / SciPy制作3D繪圖/可視化？

與2D繪圖一樣，3D圖形超出了NumPy和SciPy的范圍，但就像2D情況一樣，存在與NumPy集成的包。

Matplotlib在mplot3d子包中提供基本的3D繪圖，而Mayavi使用功能強大的VTK引擎提供各種高質(zhì)量的3D可視化功能。

爬蟲和scary框架

Q91.scrapy和scrapy-redis有什么區(qū)別？為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫？

scrapy是一個Python爬蟲框架，爬取效率極高，具有高度定制性，但是不支持分布式。

而scrapy-redis一套基于redis數(shù)據(jù)庫、運行在scrapy框架之上的組件，可以讓scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis數(shù)據(jù)庫里的item隊列、請求隊列和請求指紋集合。

因為redis支持主從同步，而且數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中的，所以基于redis的分布式爬蟲，對請求和數(shù)據(jù)的高頻讀取效率非常高。

Q92.你用過的爬蟲框架或者模塊有哪些？

Python自帶：urllib，urllib2

第 三 方：requests

框 架：Scrapy

urllib和urllib2模塊都做與請求URL相關(guān)的操作，但他們提供不同的功能。

urllib2.：urllib2.urlopen可以接受一個Request對象或者url，（在接受Request對象時候，并以此可以來設(shè)置一個URL 的headers），urllib.urlopen只接收一個url

urllib 有urlencode,urllib2沒有，因此總是urllib，urllib2常會一起使用的原因

scrapy是封裝起來的框架，他包含了下載器，解析器，日志及異常處理，基于多線程，。

twisted的方式處理，對于固定單個網(wǎng)站的爬取開發(fā)，有優(yōu)勢；但是對于多網(wǎng)站爬取 100個網(wǎng)站，并發(fā)及分布式處理方面，不夠靈活，不便調(diào)整與括展。

request 是一個HTTP庫， 它只是用來，進行請求，對于HTTP請求，他是一個強大的庫，下載，解析全部自己處理，靈活性更高，高并發(fā)與分布式部署也非常靈活，對于功能可以更好實現(xiàn)。

Q93.你常用的mysql引擎有哪些？各引擎間有什么區(qū)別？

主要 MyISAM 與 InnoDB 兩個引擎，其主要區(qū)別如下：

1）InnoDB 支持事務(wù)，MyISAM 不支持，這一點是非常之重要。事務(wù)是一種高

級的處理方式，如在一些列增刪改中只要哪個出錯還可以回滾還原，而 MyISAM就不可以了；

2)MyISAM 適合查詢以及插入為主的應(yīng)用，InnoDB 適合頻繁修改以及涉及到安全性較高的應(yīng)用；

3)InnoDB 支持外鍵，MyISAM 不支持；

4)MyISAM 是默認引擎，InnoDB 需要指定；

5)InnoDB 不支持 FULLTEXT 類型的索引；

6)InnoDB 中不保存表的行數(shù)，如 select count(*) from table 時，InnoDB；

需要掃描一遍整個表來計算有多少行，但是 MyISAM 只要簡單的讀出保存好的行數(shù)即可。

注意的是，當 count(*)語句包含 where 條件時 MyISAM 也需要掃描整個表；

7)對于自增長的字段，InnoDB 中必須包含只有該字段的索引，但是在 MyISAM表中可以和其他字段一起建立聯(lián)合索引；

8)清空整個表時，InnoDB 是一行一行的刪除，效率非常慢。MyISAM 則會重建表；

9)InnoDB 支持行鎖（某些情況下還是鎖整表，如 update table set a=1 whereuser like ‘%lee%’

Q94.描述下scrapy框架運行的機制？

從start_urls里獲取第一批url并發(fā)送請求，請求由引擎交給調(diào)度器入請求隊列，獲取完畢后，

調(diào)度器將請求隊列里的請求交給下載器去獲取請求對應(yīng)的響應(yīng)資源，并將響應(yīng)交給自己編寫的解析方法做提取處理：

如果提取出需要的數(shù)據(jù)，則交給管道文件處理；

2)如果提取出url，則繼續(xù)執(zhí)行之前的步驟（發(fā)送url請求，并由引擎將請求交給調(diào)度器入隊列…)，直到請求隊列里沒有請求，程序結(jié)束。

Q95.什么是關(guān)聯(lián)查詢，有哪些？

將多個表聯(lián)合起來進行查詢，主要有內(nèi)連接、左連接、右連接、全連接（外連接）

Q96.寫爬蟲是用多進程好？還是多線程好？ 為什么？

IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進行IO等待，造成不必要的時間浪費，

而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率)。

在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，既考慮網(wǎng)速和響應(yīng)的問題，也需要考慮自身機器的硬件情況來設(shè)置多進程或多線程。

Q97.數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化？

1)優(yōu)化索引、SQL 語句、分析慢查詢；

2)優(yōu)化硬件；采用SSD，使用磁盤隊列技術(shù)(RAID0,RAID1,RDID5)等；

3)采用MySQL 內(nèi)部自帶的表分區(qū)技術(shù)，把數(shù)據(jù)分層不同的文件，能夠提高磁盤的讀取效率；

4)選擇合適的表引擎，參數(shù)上的優(yōu)化；

5)進行架構(gòu)級別的緩存，靜態(tài)化和分布式；

6)采用更快的存儲方式，例如 NoSQL存儲經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)

Q98.分布式爬蟲主要解決什么問題？

1)ip

2)帶寬

3）cpu

4）io

Q99.爬蟲過程中驗證碼怎么處理？

1)scrapy自帶

2)付費接口

Q100.常見的反爬蟲和應(yīng)對方法？

1）通過Headers反爬蟲從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。

可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復(fù)制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標網(wǎng)站域名。

2）基于用戶行為反爬蟲

通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內(nèi)多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內(nèi)多次進行相同操作。

大多數(shù)網(wǎng)站都是前一種情況，對于這種情況，使用IP代理就可以解決。

可以專門寫一個爬蟲，爬取網(wǎng)上公開的代理ip，檢測后全部保存起來。

有了大量代理ip后可以每請求幾次更換一個ip，這在requests或者urllib2中很容易做到，這樣就能很容易的繞過第一種反爬蟲。

對于第二種情況，可以在每次請求后隨機間隔幾秒再進行下一次請求。

有些有邏輯漏洞的網(wǎng)站，可以通過請求幾次，退出登錄，重新登錄，繼續(xù)請求來繞過同一賬號短時間內(nèi)不能多次進行相同請求的限制。

3）動態(tài)頁面的反爬蟲

首先用Fiddler對網(wǎng)絡(luò)請求進行分析，如果能夠找到ajax請求，也能分析出具體的參數(shù)和響應(yīng)的具體含義，我們就能采用上面的方法。

直接利用requests或者urllib2模擬ajax請求，對響應(yīng)的json進行分析得到需要的數(shù)據(jù)。

但是有些網(wǎng)站把ajax請求的所有參數(shù)全部加密了，沒辦法構(gòu)造自己所需要的數(shù)據(jù)的請求。

這種情況下就用selenium+phantomJS，調(diào)用瀏覽器內(nèi)核，并利用phantomJS執(zhí)行js來模擬人為操作以及觸發(fā)頁面中的js腳本。

最后

今天的分享到這里就結(jié)束了，希望這篇面試題目對你有幫助，祝你面試順利。

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