本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)

不久前我才通过面试，软件入职成为了“数据科学家”，工程但我实际上做的师的试炼试问却是“Python工程师”的工作。如果能提前复习Python线程生命周期的道P答知识，而不是软件推荐系统，我可以准备得更好。工程

出于这种想法，师的试炼试问我整理了python面试或准备求职用的道P答问题和答案。大多数数据科学家会编写大量代码，软件因此这均适用于数据科学家和软件工程师。工程

无论你是师的试炼试问准备面试抑或是复习Python知识，这份清单都将能够帮到你。道P答

问题不分先后，软件我们开始吧!

1. 列表和元组有什么区别?工程

每次python或数据科学面试中，我都被问到过这个问题。师的试炼试问求职者应对这个答案了如指掌。

列表是可变的。创建后可被修改。 元组是不可变的免费信息发布网。一旦创建了元组，就不能更改 列表有顺序，是有序序列，通常是相同类型的对象。即：按创建日期排序的所有用户名，[" Seth"，" Ema"，" Eli"] 元组有结构。每个索引中可能存在不同的数据类型。即：内存中的数据库记录，(2，" Ema"，" 2020–04–16")#id, name,created_at

2. "is"和" =="有什么区别?

在我初学python时，我以为它们是相同的……却出现了一些bug。因此，为了记录，is表示检查身份，而==表示检查相等性。

可通过一个例子来解释。创建一些列表并将其分配给名称。请注意，b指向与下面的a相同的对象。b2b供应网

a = [1,2,3] b = a c = [1,2,3] 

检查是否相等，并注意它们是否全都相等。

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

但是它们具有相同的身份吗?不。

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

我们可以通过打印其对象ID进行验证。

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

c与a和b具有不同的ID。

3. 什么是装饰器?

这个问题每次面试都会问到。问题本身值得再写一篇文章，但是如果可以逐步编写自己的示例，那么就已经准备好回答这个问题了。

装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从而将功能添加到现有函数，该装饰器将执行现有函数以及其他代码。

编写一个装饰器，该装饰器会在调用另一个函数时记录日志。

编写装饰器函数。这需要一个函数func作为参数。它还定义了一个函数log_function_called，该函数调用func()并执行一些代码print(f{ func}called。)。然后返回定义的函数

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

编写其他函数，最终将装饰器添加进去(但尚未)。

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

现在将装饰器添加到两者。

@logging def my_name():  print(chris)@logging def friends_name():  print(naruto)my_name() friends_name() #=> <function my_name at 0x10fca5a60> called. #=> chris #=> <function friends_name at 0x10fca5f28> called. #=> naruto 

了解现在如何仅通过在其上面添加@logging就能轻松地将日志添加到编写的任何函数中。源码下载

4. 如何实现字符串插值?

在不导入Template类的情况下，有3种实现字符串插值的方法。

name = Chris# 1. f strings print(fHello { name})# 2. % operator print(Hey %s %s % (name, name))# 3. format print(  "My name is { }".format((name)) ) 

5. 解释range函数

Range生成一个整数列表，有3种使用方式。

该函数接受1到3个参数。请注意，将每种用法都包装在列表解析中，以便看到生成的值。

range(stop)：生成从0到"stop"整数的整数。

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

range(start，stop)：生成从" start"到" stop"整数的整数。

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

range(start，stop，step)：以" step"为间隔生成从" start"到" stop"的整数。

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

6.定义一个名为car的类，具有2个属性，即"颜色"和"速度"。然后创建一个实例并返回速度。

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

7. python中的实例方法，静态方法和类方法之间有什么区别?

实例方法：接受self参数并与类的特定实例相关。

静态方法：使用@staticmethod装饰器，与特定实例无关，并且是独立的(请勿修改类或实例属性)

类方法：接受cls参数并可以修改类本身

举例说明一个虚构的CoffeeShop类的区别。

class CoffeeShop:     specialty = espresso      def __init__(self, coffee_price):         self.coffee_price = coffee_price       # instance method     def make_coffee(self):         print(fMaking { self.specialty}for ${ self.coffee_price})        # static method        @staticmethod     def check_weather():         print(Its sunny)    # class method     @classmethod     def change_specialty(cls, specialty):         cls.specialty = specialty         print(fSpecialty changed to{ specialty}) 

CoffeeShop类具有specialty的属性，默认情况下设置为" espresso"。CoffeeShop的每个实例都使用属性coffee_price初始化。它还有3种方法，实例方法、静态方法和类方法。

图源：unsplash

以coffee_price为5初始化咖啡店的实例。然后调用实例方法make_coffee。

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

现在调用静态方法。静态方法无法修改类或实例状态，因此通常用于实用程序功能，例如，添加两个数字。我们用其来检查天气。Its sunny。真棒!

coffee_shop.check_weather() #=> Itssunny 

现在使用类方法来修改咖啡店的特色菜，然后再修改make_coffee。

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

请注意，make_coffee以前是用来制作espresso 的，但现在却可以制作drip coffee!

8. 解释filter函数的运行原理

顾名思义，Filter函数的运行原理是按顺序过滤元素。

每个元素都传递给一个函数，如果函数返回True，则按输出顺序返回;如果函数返回False，则将其丢弃。

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

请注意如何删除所有不能被2整除的元素。

9. python是按引用调用还是按值调用?

如果已经搜索了这个问题并阅读了前几页，请准备好深入了解语义。最好仅了解其工作原理。

不变的对象，如字符串，数字和元组是按值调用的。请注意，在函数内部进行修改后，name的值不会在函数外部发生变化。name的值已分配给该功能范围内的内存中的新块。

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

可变对象，如list，按引用调用。注意在函数外部定义的列表是如何在函数内部被修改的。函数中的参数指向内存中存储li值的原始块。

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

10. 如何撤消列表?

请注意如何在列表上调用reverse()并对其进行突变。它不会返回变异列表本身。

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

11. 说明map函数的工作原理

map通过将函数应用于序列中的每个元素，返回由返回值组成的列表。

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

上面，列表中的每个元素都添加了3。

12. 字符串乘法如何工作?

让我们看看将字符串‘cat’乘以3的结果。

cat * 3 #=> catcatcat 

该字符串将自身连接3次。

13. 列表乘法如何工作?

我们来看看将列表[1,2,3]乘以2的结果。

[1,2,3] * 2 #=> [1, 2,3, 1, 2, 3] 1 

输出包含重复两次的[1,2,3]内容的列表。

14. 在类上"self"指的是什么?

self是指类本身的实例。这就是我们赋予方法访问权限并能够更新方法所属对象的能力。

下面，将self传递给__init __()使我们能够在初始化时设置实例的颜色。

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

15. 如何连接python中的列表?

将2个列表加在一起并进行串联。请注意，数组的功能不同。

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

16. 浅拷贝和深拷贝之间有什么区别?

在可变对象(列表)的情境下进行讨论。对于不可变对象，浅与深并不重要。

这里介绍3种情况。

一是引用原始对象。这将新名称li2指向li1在内存中指向的相同位置。因此，对li1所做的任何更改也会在li2中发生。

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

二是创建原始文档的浅拷贝。可以使用list()构造函数来做到这一点。浅拷贝会创建一个新对象，但会引用原始对象来填充它。因此，将新对象添加到原始集合li3中不会传播到li4，但是修改li3中的一个对象将传播到li4。

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

三是创建一个深拷贝。这是通过copy.deepcopy()完成的。现在，这两个对象是完全独立的，并且对其中任何一个做出更改不会对另一个对象产生影响。

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

17. 如何连接两个数组?

请记住，数组不是列表。数组来自Numpy和算术函数，例如线性代数。

需要使用Numpy的连接函数来实现。

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

18. 喜欢Python的原因?

Python非常易读，并且有一种Python方式可以处理几乎所有事情，这意味着它是一种简洁明了的首选方式。

将其与Ruby相比，后者通常有很多方法来做某事，而没有指南来说明哪个是首选。

图源：unsplash

19. 最喜欢使用Python的哪个库?

当处理大量数据时，没有什么比pandas库那么实用了，这使得操作和可视化数据变得轻而易举。

20. 命名可变和不可变的对象

不可变表示创建后无法修改状态。例如：int、float、bool、string和tuple。

可变表示状态在创建后可以进行修改。比如列表、字典和集合。

21. 如何将数字四舍五入到小数点后三位?

使用round(value，decimal_places)函数。

a = 5.12345 round(a,3) #=> 5.123 

22. 如何分割列表?

切片符号采用3个参数list [start：stop：step]，其中step是返回元素的间隔。

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] 

23. 列表和数组有什么区别?

注意：Python的标准库有一个数组对象，但在这里专门指的是常用的Numpy数组。

列表存在于python的标准库中，数组由Numpy定义。 列表可以在每个索引处填充不同类型的数据，数组需要齐次元素。 列表上的运算可以从列表中添加或删除元素，数组函数进行线性代数运算。 数组占用内存少，功能更多。

有关数组的知识值得再写一篇文章。

24. 什么是pickling?

picking是在Python中序列化和反序列化对象的协助方法。

在下面的示例中，对字典列表进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)withopen(file.p, rb) as f:     loaded_obj =pickle.load(f)print(loaded_obj) #=> [{ id: 1, name: Stuffy}, { id: 2, name: Fluffy}] 

25. 字典和JSON有什么区别?

Dict是python数据类型，是已索引但无序的键和值的集合。

JSON只是遵循指定格式的字符串，用于传输数据。

26. 在Python中使用了哪些ORM?

ORM(对象关系映射)将数据模型(通常在应用程序中)映射到数据库表，并简化了数据库操作。

SQLAlchemy通常在Flask的上下文中使用，而Django拥有自己的ORM。

[c, b, a] 

27. any()和all()如何工作?

Any接受一个序列，如果序列中的任一元素为true，则返回true。

仅当序列中的所有元素均为true时，All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 

28. 字典或列表的查找速度更快吗?

在列表中查找值需要O(n)时间，因为需要遍历整个列表直到找到值为止。

在字典中查找键需要O(1)时间，因为它是一个哈希表。

如果值很多，时间可能会相差很大，因此通常建议使用字典来提高速度。但是它们确实还有其他限制，例如需要唯一键。

图源：unsplash

29. 如何返回整数的二进制?

使用bin()函数。

bin(5) #=>0b101 

30. 如何从列表中删除重复的元素?

可以通过将列表转换为集合然后返回列表来完成。

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

31. 如何检查列表中是否存在值?

使用in。

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

32. append和extend有什么区别?

append将值添加到列表，而extend将另一个列表中的值添加到这个列表。

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] 

33. 如何取整数的绝对值?

这可以通过abs()函数来完成。

abs(2) #=> 2abs(-2) #=> 2 

34. 如何将两个列表组合成一个元组列表?

可以使用zip函数将列表组合成一个元组列表。这不仅限于仅使用两个列表。也可以用3个或更多来完成。

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

35. 如何按字母顺序对字典排序?

无法对字典进行"排序"，因为字典没有顺序，但是可以返回已排序的元组列表，其中包含字典中的键和值。

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

36. 一个类如何从Python中的另一个类继承?

在下面的示例中，Audi继承自Car。继承带来了父类的实例方法。

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

37. 模块和包装之间有什么区别?

模块是可以一起导入的文件(或文件集合)。

importsklearn 

包是模块的目录。

from sklearnimport cross_validation 

因此，包是模块，但并非所有模块都是包。

38. 如何在Python中递增和递减整数?

可以使用+-和-=进行递增和递减。

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

39. 如何从字符串中删除所有空格?

最简单的方法是在空白处分割字符串，然后重新连接而没有空格。

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

40. 为什么要在迭代序列时使用enumerate()?

enumerate()允许在迭代序列时跟踪索引。它比定义和递增代表索引的整数更具Python感。

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

41. pass、continue和break之间有什么区别?

pass意味着什么都不做。之所以常使用它，是因为Python不允许在其没有代码的情况下创建类、函数或if语句。

在下面的示例中，如果i > 3 中没有代码，则会引发错误，因此使用pass。

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

continue 继续到下一个元素，并暂停执行当前元素。因此对于i <3的值，永远不会达到print(i)。

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

break打破了循环，序列不再重复。因此，不会打印3以后的元素。

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

42. 举例说明三元运算符。

三元运算符是单行if / else语句。

句法看起来像a if condition else b.。

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

43. 检查字符串是否仅包含数字。

可以使用isnumeric().

123a.isnumeric() #=> False123.isnumeric() #=> True 

44. 检查字符串是否仅包含字母。

可以使用isalpha().

123a.isalpha() #=> Falsea.isalpha() #=> True 

45. 检查字符串是否仅包含数字和字母。

您可以使用isalnum().

123abc....isalnum() #=> False123abc.isalnum() #=> True 

46. 从字典返回键列表。

这可以通过将字典传递给python的list()构造函数list()来完成。

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

47. 如何对字符串进行大写和小写?

可以使用upper()和lower()字符串方法。

small_word = potatocake big_word = FISHCAKEsmall_word.upper() #=> POTATOCAKEbig_word.lower() #=> fishcake 

48. 将以下for循环转换为列表解析。

这个for循环。

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

成为：

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

列表解析通常被认为更具Python感，却仍易于阅读。

图源：unsplash

49. remove、del和pop有什么区别?

remove()删除第一个匹配值。

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

del按索引删除元素。

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

pop()按索引删除一个元素并返回该元素。

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

50. 举一个字典解析的例子。

在下面，将创建字典，以字母作为键，并以字母索引作为值。

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

51. 如何在Python中执行异常处理?

Python提供了3个单词来处理异常，请尝试使用" try"、" except"和" finally"。

句法如下所示。

try:     # try to do this except:     # if try block fails then do this finally:     # always do this 

在下面的简单示例中，try块失败，因为无法在字符串中添加整数。else块设置val = 10，然后finally块打印完成。

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

52. " func"和" func()"有什么区别?

这个问题是想考查是否了解所有函数也是python中的对象。

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

func表示函数的对象，可以将其分配给变量或传递给另一个函数。带括号的func()调用该函数并返回其输出。

53. 解释reduce函数的工作原理

光是思考原理很难理解，需要上手几次才能明白。

reduce接受一个函数和一个序列，然后对该序列进行迭代。在每次迭代中，当前元素和前一个元素的输出都将传递给函数。最后，返回一个值。

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

返回11，它是1 + 2 + 3 + 5的总和。

图源：unsplash

此列表涵盖大多数数据科学家或初级/中级python开发人员在面试中可能被问到的关python方面的问题。面试中会遇到什么问题永远不会知道，最好的准备方法是积累大量编写代码的经验。我们要做的是尽可能地准备充分。