Python面试题
出处:https://github.com/Senglin75/interview_of_python语言特性1.说一下 Python 中 LEGB 是什么LEGB 指的是 Python 中的变量作用域问题，其中L：local 局部变量，仅存在函数内部，其存储位置位于栈中，其生命周期在函数结束时就会被释放。E：enclosing 外部作用域变量，常见于闭包函数，也就是嵌套函数中...
出处:https://github.com/Senglin75/interview_of_python
语言特性
1.说一下 Python 中 LEGB 是什么
LEGB 指的是 Python 中的变量作用域问题，其中
L：local 局部变量，仅存在函数内部，其存储位置位于栈中，其生命周期在函数结束时就会被释放。
E：enclosing 外部作用域变量，常见于闭包函数，也就是嵌套函数中的上一层函数变量。其生命周期在整个闭包函数结束时会被释放。
G：global 全局变量，作用于整个程序，其存储位置位于全局数据区中，其生命周期在程序销毁时就被释放。
B：builtins 内建模块变量，其存储于内置变量命名空间。
变量查找顺序：
L-E-G-B
2.解释一下 Python 中的闭包函数
示例：
def func():
a = b = 1
def internal_func(c):
if a+b == c:
print('True')
else:
print('False')
test = func()
test(2)
# 结果为 True
闭包函数作为函数式编程中的一种，当含有以下几点时，便可称它为一个闭包函数。
- 该函数是一个嵌套函数。
- 内嵌函数必须引用外部函数的变量。
- 该函数的返回值必须是内嵌函数名
闭包函数可以大幅提高代码复用性，使得代码性能大幅提高。
3.说一下 Python 中的深拷贝，浅拷贝，如何自己实现深拷贝
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浅拷贝
copy 模块下的 copy() 方法，实现一个对象的浅拷贝，list 下的分割也是一种浅拷贝，
示例：
import copy a = [1, 2, [3, 4]] b = copy.copy(a) a == b a is b # 结果为 True，False e = [1, 2, [3, 4]] f = e[2] h = e[2][:] f == h f is h # 结果为 True，False浅拷贝只会拷贝对象的第一层引用，如果是复合类型，如 list 里面嵌套 list，则当内嵌 list 发生变化时，经过浅拷贝出来的对象，也会发生变化。
示例：
import copy a = [1, 2, [3, 4]] b = copy.copy(a) a == b a is b # 结果为 True，False c = copy.copy(a) a[1] = 0 print(a) print(c) # 结果为 a = [1, 0, [3, 4]], c = [1, 2, [3, 4]] a[2].append(5) print(a) print(c) # 结果为 a = [1, 0, [3, 4, 5]], c = [1, 2, [3, 4, 5]] -
深拷贝
深拷贝将拷贝对象里所有引用全部拷贝，生成一个全新的对象。
示例：
import copy a = [1, 2, 3, 4] b = copy.deepcopy(a) a == b a is b # 结果为 True，False深、浅拷贝会根据拷贝对象的数据类型，决定是否开辟新的内存空间来存放拷贝出来的新对象。
import copy a = [1, 2, 3, 4] # list 可变类型 b = copy.copy(a) a == b a is b # 结果为 True，False c = (1, 2, 3, 4) # tuple 不可变类型 d = copy.copy(c) e = copy.deepcopy(c) c == d c is d c is e # 结果为 True，True, True -
自己实现深拷贝
深拷贝源码分析，先占坑，还未写。
4.说一说 Python 中的可变、不可变类型
Python 中通过将对象进行 HASH 来判断该对象是哪种类型，可 HASH 的为不可变类型，不可 HASH 的为可变类型。其中常见的几种如下所示：
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可变类型：List，dict，set
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不可变类型：int，float，string，tuple，frorzenset
也可通过是否含有__hash__()方法，判断该对象为何种类型，拥有该方法的为不可变类型，相反为可变类型。
5.说一说 Python 中一个类的实例从创建到删除的过程
首先通过类的魔法方法__new__()来创建一个实例，再通过魔法方法__init__()来对这个实例初始化，最终删除一个实例时，Python 根据该实例的「引用计数」来判断是否释放该实例所占用的内存，当该实例的引用计数为 0 时，__del__()方法才会被调用，__del__()方法的不等同于del。
6.什么是单例，如何实现
单例是指一个类的实例有且只有一个。一般在一个类只需要使用一次之后便不在使用时使用。
实现方式：
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使用
__new__()方法class Singleton(): is_instance = None def __new__(cls): if not cls.is_instance: cls.is_instance = super().__new__(cls) return cls.is_instance return cls.is_instance s = Singleton() g = Singleton() print(s is g) # 结果为 True -
使用装饰器
def Singleton01(cls): is_instance = {} def get_instance(*args, **kwargs): if not is_instance: is_instance[cls] = cls() return is_instance[cls] return is_instance[cls] return get_instance @Singleton01 class Myclass(): pass s = Myclass() g = Myclass() print(s is g) # 结果为 True -
多线程下实现单例
class Singleton02(): is_instance = None is_lock = threading.Lock() def __new__(cls): with cls.is_lock: if not cls.is_instance: cls.is_instance = super().__new__(cls) return cls.is_instance return cls.is_instance s = Singleton() g = Singleton() print(s is g) # 结果为 True -
多线程优化
class Singleton03(): is_instance = None is_lock = threading.Lock() def __new__(cls): # 单例判断提前,只在第一次判断时加锁，避免无意义的加锁解锁 if not cls.is_instance: with cls.is_lock: cls.is_instance = super().__new__(cls) return cls.is_instance return cls.is_instance s = Singleton03() g = Singleton03() print(s is g) # 结果为 True
第二次更新
7.说一下 Python 中的装饰器
原理：利用闭包，将目标函数外面再套一层函数，使得目标函数具有一个新的功能，并且不改变目标函数原有功能。
实现方式：
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闭包
def decorate(func): def wrapper(): print('新功能') func() return wrapper def func(): print('原有功能') f = decorate(func) f() # 结果为： 新功能 原有功能 -
@ 语法糖
def decorate01(func): def wrapper(): print('新功能') func() return wrapper @decorate01 def func01(): print("原有功能") func01() # 结果为： 新功能 原有功能
8.说一说类属性、实例属性、私有属性和保护属性
类属性相当于全部变量，所有由类创建出来的实例，都可以使用，而实例属性相当于局部变量，只能由该实例自己使用，当类属性与实例属性命名一样时，在调用该同名属性时，会屏蔽掉类属性，调用实例属性，这点跟 LEGB 很像。
当通过实例对象来修改类属性时，其实修改的并不是类属性，而是新建了一个跟类属性名一样的实例属性。
Python 中将以两个下划线__开头，但不以两个下划线结尾的变量，认作为私有属性，Python 通过 name manage算法，将该私有属性的引用更改为_classname_reference，用户试图调用该私有属性时，会因为对象引用不一样而找不到该属性，故而实现了「属性私有化」。
在获取实例属性时，一般采用定义一个实例方法的方式获取属性，避免直接对实例属性进行操作，起到一个保护属性的作用。
9.为什么说 Python 是动态语言，鸭子类型是指什么
Python 相当于其他静态语言，可以在代码运行过程中，改变变量的属性。
鸭子类型指的是 Python 不用定义变量类型，只要该变量像是什么类型，那么就认为它就是什么类型，我们更多关注的是它的行为，而不是它的类型。
10.元类是什么
实例都是由类创建出来，而类则是由元类创建出来。他们之间的关系相当于「奶奶-妈妈-孙子」。
示例：
class Myclass():
pass
new = type('NewClass', (Myclass,), {'name': 'new'})
print(new)
print(new.__mro__) # 查看该类的继承情况
# 结果为
<class '__main__.NewClass'>
(<class '__main__.NewClass'>, <class '__main__.Myclass'>, <class 'object'>)
具体点的内容可以参考这篇问答：什么是元类
11.@staticmethod 和 @classmethod 的区别
-
@staticmethod 是为类添加一个静态方法
-
@classmethod 是为类添加一个类方法
12.如何动态添加属性
由于 Python 的特性使得程序在运行过程中，我们可以为某个对象添加属性、方法。
示例：
class Myclass:
pass
m = Myclass()
# 为实例动态添加一个属性
m.name = 'new_atribute'
def func(self):
return 'new_function'
# 为实例动态添加一个方法
m.func = func
print(m.name)
print(m.__dict__) # 返回 m 的所有属性,方法
# 结果为
new_atribute
new_function
{'func': <function func at 0x7f9452be12f0>, 'name': 'new_atribute'}
# 另外一种动态添加方法
import types
def func01(self):
print('new_function01')
# 实例 m 添加一个属性 func，而这个属性指向func()函数，故当调用 m.func 时，也就相当于调用了 func() 函数，间接实现了为 m 添加方法 func()。
m.func = types.MethodType(func, m)
print(m.func())
# 结果为 new_function01
13.对于迭代器和生成器你知道哪些，它们分别应用于什么场景
先介绍什么是可迭代的Iterable：
任何可用于for循环的都是可迭代的。也可以使用collection模块下的isinstance(obj, Iterable)来检验该对象是否可迭代。
示例：
from collections import Iterable
print(isinstance('abc',Iterable))
print(isinstance(123,Iterable))
# 结果为 True，False
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迭代器
任何可以使用
next()函数的都是迭代器，也可使用iter()函数将可迭代对象变为迭代器。示例：
from collections import Iterator itr = iter('abc') print(type(itr)) print(isinstance(itr, Iterator)) # 结果为 Iterator，True -
生成器
任何函数中含有
yield关键字的都是生成器，列表生成式中的[]改为()也是一个生成器。生成器在启动后，如果程序运行到
yeild关键字时，会从当前程序退出，并返回yeild关键后面的内容。-
实现方式
示例：
g = [i for i in range(10)] print(type(g)) # 结果为 list g1 = (i for i in range(10)) print(type(g1)) # 结果为 generator def func(): for i in range(10): yield i # 生成生成器 f = func() # 启动生成器，并接受 yeild 后面的值 res = next(f) print(f) print('return content: %d' % res) # 结果为 <generator object func at 0x7f92f5294048> return content: 0 -
生成器怎么取值，什么时候结束
生成器可以通过next(f)、f.__next__()和f.send()三种方式来取值
示例：def func01(): for i in range(10): yield i f = func() print(next(f)) print(f.__next__()) print(f.send('hahah')) # 结果为 0 1 2其中
f.send()可以向生成器传值，但是其第一次传入的值默认为None。如果想要取出send()里传入的值，则需要在生成器中添加接收的变量。示例：
def func(): content = '200 OK' while True: temp = yield content print(temp) f = func() # 传入 None 来启动生成器 f.send(None) # 传入参数给生成器 res = f.send('END') print(res) # 结果为 END 200 OK生成器里的值被取完之后，或者中间遇到
return关键字，就会退出，这三种方法有一个共同点：当生成器取完之后会抛出StopIteration的错误。
而使用for循环来取出生成器里的值就不会抛出错误，这也是最被推荐的。 -
应用场景
在生成一个包含很多数（百万级别）的列表时，但是又只用得到其中很小一部分的数时，使用列表生成式会极大的浪费内存，且不一定能够生成，因为受机器内存限制。
而使用生成器则不然，生成器只是在你需要的时候，才会申请一块内存，可以边取边用，极大的降低了内存消耗。 生成器用的最多的地方在于「协程」。由于基于 C 解释器下的 Python 中含有一个 GIL 锁，使得 Pyhon 的多线程是一个假性多线程，这也是为什么很多人说 Python 性能慢的原因。
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第三次更新
14.说一下进程、线程、以及多任务（多进程、多线程和协程）
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进程
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概念
一个程序对应一个进程，这个进程被叫做主进程，而一个主进程下面还有许多子进程。
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实现方式
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fork()
示例：
import os print('current_pid :%d' % os.getpid()) res = os.fork() # 子进程返回的是 0 if res == 0: print('res: %d' % res) print('sub_pid: %d' % os.getpid()) # 主进程返回的是子进程的 pid else: print('main_pid: %d' % os.getpid()) print('res：%d' % res) # 结果为 current_pid :12775 main_pid: 12775 res：12776 res: 0 sub_pid: 12776
* multiprocessing.Process 示例： ``` from multiprocessing import Process import os, time print('man_process pid : %d' % os.getpid()) class NewProcess(Process): def __init__(self): Process.__init__(self) def run(self): time.sleep(3) print('%d process was runing' % os.getpid()) np = NewProcess() np.start() # 结果为 man_process pid : 7846 7847 process was runing- multiprocessing.Pool
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同步（apply）
示例：
from multiprocessing import Pool import time, os, random print('main_process pid: %d' % os.getpid()) def run(): time.sleep(random.random()) # random.random() 随机生成一个小于 1 的浮点数 print('%d process was runing' % os.getpid()) p = Pool(3) for i in range(4): p.apply(run, args=()) p.close() print('waiting for sub_process') while True: # 获取 Pool 中剩余的进程数量 count = len(p._cache) if count != 0: print('there was %d sub_process' % count) time.sleep(random.random()) else: break print('sub_process has done') # 结果为 main_process pid: 4295 4297 process was runing 4296 process was runing 4298 process was runing 4297 process was runing wating for sub_process sub_process has done -
异步（apply_async)
示例：
from multiprocessing import Pool import time, os, random print('main_process pid: %d' % os.getpid()) def run(): # random.random() 随机生成一个小于 1 的浮点数 time.sleep(random.random()) print('%d process was runing' % os.getpid()) p = Pool(3) for i in range(4): p.apply_async(run, args=()) p.close() while True: # 获取 Pool 中剩余的进程数量 count = len(p._cache) if count != 0: print('there was %d sub_process' % count) time.sleep(random.random()) else: break print('wiating for sub_process..') p.join() print('sub_process has done') # 结果为 main_process pid: 4342 wiating for sub_process.. there was 4 sub_process 4344 process was runing there was 3 sub_process 4345 process was runing 4344 process was runing 4343 process was runing sub_process has done
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优缺点
fork()是计算机最底层的进程实现方式，一个fork()方法创建出来的进程有两个：主进程、子进程。fork()创建出来的进程，主进程不会等待子进程。multiprocessing模块通过将fork方法封装成一个Process类，该类有一个start()方法，当调用该方法时，会自动调用run()方法，开启一个进程。并且由Process创建出来的进程，可以使用join()方法，使得主进程堵塞，被迫等待子进程。multiprocess下另一种开启进程的方式是通过Pool进程池来实现。进程池可以开启多个进程来执行多个任务，但是进程数最大不会超过系统 CPU 核数。同样的，由Pool创建出来的进程，主进程也不会等待子进程，通过join()方法可以迫使主进程等待子进程，或者使用apply()同步的方式。
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进程通信
进程之间的通信可以通过队列（Queue）来进行，多个进程一部分向队列里写入数据，一部分从队列里读取数据，从而完成多进程之间的通信问题。
示例：
from multiprocessing import Process, Queue import random, time, os def write(q): if not q.full(): for i in range(4): q.put(i) print('%d was writing data[%d] to queue' % (os.getpid(), i)) time.sleep(random.random()) else: print('queue is full') def read(q): # 等待队列被写入数据 time.sleep(random.random()) while True: if not q.empty(): data = q.get() print('%d was reading data{%d} from queue' % (os.getpid(), data)) else: print('queue is empty') break # 创建通信队列,进程之间,全局变量不共享 q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) pw.start() pr.start() pw.join() pr.join() print('end') # 结果为 4640 was writing data[0] to queue 4640 was writing data[1] to queue 4640 was writing data[2] to queue 4641 was reading data{0} from queue 4641 was reading data{1} from queue 4641 was reading data{2} from queue queue is empty 4640 was writing data[3] to queue end由于进程的执行顺序问题，造成了 pr 先于 pw 执行，所以 pr 未读取到数据，pr 进程任务结束，堵塞解开，主进程继续向下运行，最后 pw 任务结束。
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进程通信改良
示例：
from multiprocessing import Process, Queue import random, time, os def write(q): if not q.full(): for i in range(4): q.put(i) print('%d was writing data[%d] to queue' % (os.getpid(), i)) time.sleep(random.random()) else: print('queue is full') def read(q): # 等待队列被写入数据 time.sleep(random.random()) while True: data = q.get() print('%d was reading data{%d} from queue' % (os.getpid(), data)) # 创建通信队列,进程之间,没有全局变量共享之说 q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) pw.start() pr.start() pw.join() # pr 进程立刻结束 pr.terminate() print('end') # 结果为 12898 was writing data[0] to queue 12898 was writing data[1] to queue 12898 was writing data[2] to queue 12899 was reading data{0} from queue 12899 was reading data{1} from queue 12899 was reading data{2} from queue 12898 was writing data[3] to queue 12899 was reading data{3} from queue end
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线程
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概念
线程是进程下的一部分，进程下负责执行代码程序的就是线程，一个进程下会有很多个线程。同样的，一个主线程下面也有很多子线程。
另外，Python 中的线程依据的是 Java 中的线程模型，如果有兴趣的同学可以研究一下。
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实现方式
示例：
import threading, time def run(): time.sleep(1) # currentThread() 返回的是当前的线程对象信息 print('%s was runing' % threading.currentThread()) print('current thread\'name: %s' % threading.currentThread().getName()) # 创建一个线程 t = threading.Thread(target=run, args=()) # 启动线程 t.start() # get_ident 返回的是当前线程对象所在的内存地址（id）,该地址是唯一可以验证线程的数据 # 也可使用 currentThread().getName() 来简单的区分线程 print('current thread\'name: %s' % threading.currentThread().getName()) print('main_thread tid: %s' % threading.get_ident()) # 结果为 current thread'name: MainThread main_thread tid: 140427132020480 <Thread(Thread-1, started 140427100555008)> was runing current thread'name: Thread-1
* 线程通信 * 通信队列 通信队列作为相对来说最为安全的线程通信手段，其中`Queue`模块自身拥有所有所需的锁，这使得通信队列中的对象可以安全的在多线程之间共享。 这里用常见的「生产者-消费者模型」来介绍。 示例： ``` import threading, queue, time, random flag = object() def producter(q): for i in range(4): q.put(i) print('%s put data{%d} in queue' % (threading.currentThread().getName(), i)) time.sleep(random.random()) q.put(flag) def consumer(q): time.sleep(random.random()) while True: res = q.get() if res == flag: q.put(flag) break else: print('%s get data{%d} from queue' % (threading.currentThread().getName(), res)) # 创建队列 q = queue.Queue() # 创建线程 pro = threading.Thread(target=producter, args=(q,)) con = threading.Thread(target=consumer, args=(q,)) pro.start() con.start() # 结果为 Thread-1 put data{0} in queue Thread-1 put data{1} in queue Thread-2 get data{0} from queue Thread-2 get data{1} from queue Thread-1 put data{2} in queue Thread-2 get data{2} from queue Thread-1 put data{3} in queue Thread-2 get data{3} from queue end ``` 这里有一个细节。在多线程下，当生产者任务完成之后，向队列`queue`里添加了一个特殊对象（终止信号）`flag`，这样当消费者从`queue`中取出任务时，当取到`flag`时，意味着所有任务被取出，并再次将`flag`添加至`queue`中，这样其他线程中的消费者在接收到这个终止信号后，也会得知当前生产者任务已经全部发布。 * 轮询 通过为数据操作添加`while`循环判断，迫使线程被迫等待操作。（为了优化等待时间，应在最核心的位置添加判断条件） 示例： ``` import threading class NewThread(threading.Thread): flag = 0 g_num = 0 def __init__(self): super().__init__() def run(self): print('%s was runing' % threading.currentThread().getName()) if self.name == 'Thread-1': self.add_num() NewThread.flag = 1 else: # 轮询 # Thread-2 被迫等待 Thread-1 完成任务之后才能执行 while True: if NewThread.flag: self.add_num() break @classmethod def add_num(cls): global g_num for i in range(1000000): cls.g_num += 1 print('on the %s, g_num: %d' % (threading.currentThread().getName(), cls.g_num)) t1 = NewThread() t2 = NewThread() t1.start() t2.start() # 结果为 Thread-1 was runing Thread-2 was runing on the Thread-1, g_num: 1000000 on the Thread-2, g_num: 2000000 ``` * 互斥锁 互斥锁是专门为了针对线程安全而设计的一种结构，锁可以强制线程排序，保护线程安全，但是加锁、解锁会消耗系统 CPU 资源。 * 互斥锁优化 示例： ``` import threading class NewThread(threading.Thread): g_num = 0 # 生成锁对象 lock = threading.Lock() def __init__(self): super().__init__() def run(self): # 判断当前线程是否上锁，若未上锁，则一直尝试上锁（acquire）直至成功 with NewThread.lock: print('%s was runing' % self.name) self.add_num() @classmethod def add_num(cls): for i in range(1000000): cls.g_num += 1 print('on the %s g_num: %d' % (threading.currentThread().getName(), cls.g_num)) t1 = NewThread() t2 = NewThread() t1.start() t2.start() ``` ``` # 结果为 Thread-1 was runing on the Thread-1 g_num: 1000000 Thread-2 was runing on the Thread-2 g_num: 2000000 ``` * 死锁问题 当多线程下出现多个锁，判断条件又是另一个线程里的锁时，就会出现一种情况：当另一个线程任务执行时间过长，或是线程结束，未解锁。当前线程由于迟迟无法上锁，程序始终阻塞，此时就会陷入死锁问题。 * 死锁问题解决 * 设置超时时间`threading.Lock().acquire(timeout=3)`只要在上锁时设置超时时间`timeout=`，只要超过时间，线程就会不再等待是否解锁，而是直接运行。但是这种方式很危险，可能会带来大量的等待时间。 * 为每个锁添加一个特殊编号，多线程在获取锁的时候严格按照该编号的升序方式来获取，相当于为线程排序，这样就避免了多线程因为资源争抢，而陷入死锁的可能。 * [银行家算法](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%93%B6%E8%A1%8C%E5%AE%B6%E7%AE%97%E6%B3%95) * 独立全局变量 多线程之间进行通信，但是又得使得两个线程之间的变量都具有独立性，每个线程从全局变量中得到的数据都不一样。 三种方法 : * 传参 * 字典 * 特殊全局变量（`threading.local()`） ``` ``` -
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进程与线程的区别
- 线程和进程的执行顺序都是一样的，都是由操作系统的调度算法决定，不是根据程序的编写顺序来决定。
- 进程是资源分配的单位，而线程是 CPU 调度的单位。
- 进程在主程序结束后，程序立马结束,需要手动利用
join()方法使得主程序发生堵塞，来等待子进程。而主线程的任务结束后，程序会等待子线程结束才会结束。故不需要特意使用join()方法来使主线程等待子线程。 - 多进程适合 CPU 密集型，多线程适合 I/O 密集型。
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协程
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概念
线程下的一种，也叫微线程，单线程自身控制切换任务时机，达到多任务的效果。避免了由于系统在处理多进程或者多线程时，切换任务时需要的等待时间。这一点很像操作系统里的中断。
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实现方式
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生成器（yield）
生成器相关内容可看问题 13。
这里以一个简单的「生产者-消费者模型」来解释如何使用生成器实现协程。
示例：
import threading def producter(c): next(c) n = 4 print('%s was running' % threading.currentThread().getName()) while n: print('product data: %d' % n) res = c.send(n) print(res) n -= 1 print('sale out') def consumer(): res = '' print('%s was running' % threading.currentThread().getName()) while True: n = yield res print('consume data: %d' % n) res = '200 OK' print('%s was running' % threading.currentThread().getName()) c = consumer() producter(c) # 结果为 MainThread was running MainThread was running MainThread was running product data: 4 consume data: 4 200 OK product data: 3 consume data: 3 200 OK product data: 2 consume data: 2 200 OK product data: 1 consume data: 1 200 OK sale out可以看到，生产者事先不知道消费者具体要消费多少数据，生产者只是一直在生产。而消费者则是利用生成器的中断特性，
consumer函数中，程序每一次循环遇到yield关键字就会停下，等待producter函数启动生成器，再继续下一次循环。在这中间只有一个线程在运行，任务的切换时机由程序员自己控制，避免了由于多线程之间的切换消耗，这样就简单实现了协程。
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异步（asyncio）
由于生成器在未来的 Python 3.10 版本中将不在支持协程，而是推荐使用
asyncio库，该库适用于高并发。自己目前不会，就不瞎 BB 了，具体可看文档。
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第四次更新
15.说一说 GIL
前面有提到由于 Python 基于 C 语言编写的解释器中设置了一个 GIL 全局变量锁，该锁使得 Python 的多线程在处理 CPU 计算密集型任务时，同一时刻只能有一个线程在运行，这也是为什么说 Python 的多线程是一个「假性多线程」的原因。
解决 GIL 的办法在处理 CPU 计算密集型任务时，使用多进程 + 协程，发挥计算机多核的威力，而处理 I/O 密集型，则可以使用多线程。
16.说一说 Python 中的垃圾回收机制（GC）
- 引用计数清零
- 标记-清除
- 隔代回收 这里有一篇文章可以参考一下。垃圾回收机制
17.说一说 Python 中的函数式编程
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lambda
lambda 匿名函数，使用匿名函数可以帮助我们简化代码，且节省程序由于显示创建函数的消耗。
示例：
# 冒号左边是参数， 右边是表达式，lambda 返回的是右边表达式的结果 L2 = lambda x : x * x print(L2(5)) # 结果为 25 -
map
map(func，*Iterable)，map 函数通过将可迭代对象传入 func 函数，全部执行。示例：
# 相当于 [1*1, 2*2, 3*3, 4*4] L2 = list(map(lambda x: x * x, range(1, 4))) print(L2) # 结果为 [1, 4, 9, 16] -
reduce
reduce(func， *sequence)，reduce 函数可以将函数 func 迭代调用。示例：
from functools import reduce # 相当于 (（1*2)*3) L2 = reduce(lambda x， y: x * y, range(1, 4)) print(L2) # 结果为 6 -
filter
filter(func，*Iterable)，filter 函数通过将可迭代对象当做参数传递给 func 函数，并返回 func 函数中返回结果为 True 的值。
示例：
# 相当于 g = [x for x in range(10) if x < 3] L2 = list(filter(lambda x: x < 3, range(10))) print(L2) # 结果为 [0, 1, 2]
18.is 和 == 的区别
- a is b 比较的是 a 和 b 的「id」是否相同
- a == b 比较的是 a 和 b 的「值」是否相同
19.range 和 xrange 的区别
对于现如今的 Python 3.x，这个问题其实已经没有什么意义了，由于其在各大面经中都出现过，这里简单解释下。在 Python 2.x 中，range和xrange最大的区别就是xrange生成的不是一个list，而是一个生成器，这两者的区别在问题 13 已经讲过，这里不在赘述。
Python 3.x 中已经移除了range()方法，并将xrange()方法更名为range()。
20.新式类和旧式类的区别
新式类和旧式类的变化主要讲的是 Python 中类的「继承」问题。
旧式类中，类的继承按照「从左往右，深度优先遍历」的原则。
新式类中，类的继承按照「C3 算法」的原则：如果子类在继承来自不同父类的方法是不一样的时候，会从下而上，先左后右的合并继承方法。如果有一样的方法，则会继承第一个方法然后舍弃另一个相同的方法，接着合并其他不同的方法。解决了旧式类继承中存在的二义性和单调性。
示例：
# 新式类
class B:
def __init__(self,name):
self.name = name
def get_name(self):
return 'B'
class C:
def __init__(self,name):
self.name = name
def get_name(self):
return 'C'
class BC(B, C):
pass
b = B('B')
c = C('C')
bc = BC('C')
print(bc.name)
name = bc.get_name()
print(name)
# 查看 c 在搜索方法时的先后顺序
print(bc.__mro__)
# 结果为
C
B
(<class '__main__.BC'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class 'object'>)
另外，新式类相对于旧式类还多了这么些变化。
-
__slot__：限制实例属性的设置范围。 -
__getattrbute__：获取实例属性值。 -
type与__class__：返回类型统一。
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