（全面）python面试题的经典示例总结

本篇文章给大家带来的内容是关于（全面）python面试题的经典示例总结，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

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1、Python如何实现单例模式？    

Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式：

1、

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class Singleton(type):
def __init__(cls, name, bases, dict):
super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)
cls.instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class MyClass(object):
__metaclass__ = Singleton
print MyClass()
print MyClass()

使用decorator来实现单例模式

def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass:
…

2：什么是lambda函数？

Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下：labmda 参数：表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：

>>> g = lambda x, y: x*y
>>> g(3,4)
12
>>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z
>>> g(1)
1
>>> g(3, 4, 7)
14

也能够直接使用lambda函数，不把它赋值给变量：

>>> (lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)
14

如果你的函数非常简单，只有一个表达式，不包含命令，可以考虑lambda函数。否则，你还是定义函数才对，毕竟函数没有这么多限制。

3：Python是如何进行类型转换的？

Python提供了将变量或值从一种类型转换成另一种类型的内置函数。int函数能够将符合数学格式数字型字符串转换成整数。否则，返回错误信息。

>>> int(”34″)
34
>>> int(”1234ab”) #不能转换成整数
ValueError: invalid literal for int(): 1234ab

函数int也能够把浮点数转换成整数，但浮点数的小数部分被截去。

>>> int(34.1234)
34
>>> int(-2.46)
-2

函数°oat将整数和字符串转换成浮点数：

>>> float(”12″)
12.0
>>> float(”1.111111″)
1.111111

函数str将数字转换成字符：

>>> str(98)
‘98′
>>> str(”76.765″)
‘76.765′

整数1和浮点数1.0在python中是不同的。虽然它们的值相等的，但却属于不同的类型。这两个数在计算机的存储形式也是不一样。

4：Python如何定义一个函数

函数的定义形式如下：

def <name>(arg1, arg2,… argN):
<statements>

函数的名字也必须以字母开头，可以包括下划线“ ”,但不能把Python的关键字定义成函数的名字。函数内的语句数量是任意的，每个语句至少有一个空格的缩进，以表示此语句属于这个函数的。缩进结束的地方，函数自然结束。
下面定义了一个两个数相加的函数：

>>> def add(p1, p2):
print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2
>>> add(1, 2)
1 + 2 = 3

函数的目的是把一些复杂的操作隐藏，来简化程序的结构，使其容易阅读。函数在调用前，必须先定义。也可以在一个函数内部定义函数，内部函数只有在外部函数调用时才能够被执行。程序调用函数时，转到函数内部执行函数内部的语句，函数执行完毕后，返回到它离开程序的地方，执行程序的下一条语句。

5：Python是如何进行内存管理的？

Python的内存管理是由Python得解释器负责的，开发人员可以从内存管理事务中解放出来，致力于应用程序的开发，这样就使得开发的程序错误更少，程序更健壮，开发周期更短

6：如何反序的迭代一个序列？

how do I iterate over a sequence in reverse order

如果是一个list, 最快的解决方案是：

list.reverse()
try:
for x in list:
“do something with x”
finally:
list.reverse()

如果不是list, 最通用但是稍慢的解决方案是：

for i in range(len(sequence)-1, -1, -1):
x = sequence[i]
<do something with x>

7：Python里面如何实现tuple和list的转换？

函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变，排序也不变。
例如，tuple([1,2,3])返回(1,2,3), tuple(’abc’)返回(’a’.’b',’c').如果参数已经是一个tuple的话，函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象，所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。
函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变，排序也不变。
例如 list([1,2,3])返回(1,2,3), list(’abc’)返回['a', 'b', 'c']。如果参数是一个list, 她会像set[:]一样做一个拷贝

8：Python面试题：请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

可以先把list重新排序，然后从list的最后开始扫描，代码如下：

if List:
List.sort()
last = List[-1]
for i in range(len(List)-2, -1, -1):
if last==List[i]: del List[i]
else: last=List[i]

9：Python文件操作的面试题

如何用Python删除一个文件？
使用os.remove(filename)或者os.unlink(filename);

Python如何copy一个文件？
shutil模块有一个copyfile函数可以实现文件拷贝

10：Python里面如何生成随机数？

标准库random实现了一个随机数生成器，实例代码如下：

import random
random.random()

它会返回一个随机的0和1之间的浮点数

11：如何用Python来发送邮件？

可以使用smtplib标准库。
以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。

import sys, smtplib
fromaddr = raw_input(”From: “)
toaddrs = raw_input(”To: “).split(’,')
print “Enter message, end with ^D:”
msg = ”
while 1:
line = sys.stdin.readline()
if not line:
break
msg = msg + line
# 发送邮件部分
server = smtplib.SMTP(’localhost’)
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()

12：Python里面如何拷贝一个对象？

一般来说可以使用copy.copy()方法或者copy.deepcopy()方法，几乎所有的对象都可以被拷贝
一些对象可以更容易的拷贝，Dictionaries有一个copy方法：

newdict = olddict.copy()

13：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？

有，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coding standard检查。

14：如何在一个function里面设置一个全局的变量？

解决方法是在function的开始插入一个global声明：

def f()
global x

15：用Python匹配HTML tag的时候，<.>和<.>有什么区别？

当重复匹配一个正则表达式时候， 例如<.>, 当程序执行匹配的时候，会返回最大的匹配值

例如：

import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(’<.*>’, s).group())

会返回一个匹配而不是
而

import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(’<.*?>’, s).group())

则会返回
<.>这种匹配称作贪心匹配 <.>称作非贪心匹配

16：Python里面search()和match()的区别？

match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配， search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none
例如：

print(re.match(’super’, ’superstition’).span())

会返回(0, 5)
而

print(re.match(’super’, ‘insuperable’))

则返回None
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：

print(re.search(’super’, ’superstition’).span())

返回(0, 5)

print(re.search(’super’, ‘insuperable’).span())

返回(2, 7)

17：如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

可以使用sub()方法来进行查询和替换，sub方法的格式为：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
例子：

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’))
print(p.sub(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出：

colour socks and colour shoes
colour socks and red shoes

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
例如：

import re
p = re.compile(’(blue|white|red)’)
print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’))
print(p.subn(’colour’,'blue socks and red shoes’, count=1))

输出

(’colour socks and colour shoes’, 2)
(’colour socks and red shoes’, 1)

18：介绍一下except的用法和作用？

Python的except用来捕获所有异常， 因为Python里面的每次错误都会抛出 一个异常，所以每个程序的错误都被当作一个运行时错误。
一下是使用except的一个例子：

try:
foo = opne(”file”) #open被错写为opne
except:
sys.exit(”could not open file!”)

因为这个错误是由于open被拼写成opne而造成的，然后被except捕获，所以debug程序的时候很容易不知道出了什么问题
下面这个例子更好点：

try:
foo = opne(”file”) # 这时候except只捕获IOError
except IOError:
sys.exit(”could not open file”)

19：Python中pass语句的作用是什么？

pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作，比如：

while False:
pass

pass通常用来创建一个最简单的类：

class MyEmptyClass:
pass

pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO，提醒实现相应的实现，比如：

def initlog(*args):
pass #please implement this

20：介绍一下Python下range()函数的用法？

如果需要迭代一个数字序列的话，可以使用range()函数，range()函数可以生成等差级数。
如例：

for i in range(5)
print(i)

这段代码将输出0, 1, 2, 3, 4五个数字
range(10)会产生10个值， 也可以让range()从另外一个数字开始，或者定义一个不同的增量，甚至是负数增量
range(5, 10)从5到9的五个数字
range(0, 10, 3) 增量为三， 包括0,3,6,9四个数字
range(-10, -100, -30) 增量为-30， 包括-10, -40, -70
可以一起使用range()和len()来迭代一个索引序列
例如：

a = ['Nina', 'Jim', 'Rainman', 'Hello']
for i in range(len(a)):
    print(i, a[i])

21：有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整形数，

无序；要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
将两序列合并为一个序列，并排序，为序列Source

拿出最大元素Big，次大的元素Small

在余下的序列S[:-2]进行平分，得到序列max，min

将Small加到max序列，将Big加大min序列，重新计算新序列和，和大的为max，小的为min。

Python代码

def mean( sorted_list ):
if not sorted_list:
return (([],[]))
big = sorted_list[-1]
small = sorted_list[-2]
big_list, small_list = mean(sorted_list[:-2])
big_list.append(small)
small_list.append(big)
big_list_sum = sum(big_list)
small_list_sum = sum(small_list)
if big_list_sum > small_list_sum:
return ( (big_list, small_list))
else:
return (( small_list, big_list))
tests = [   [1,2,3,4,5,6,700,800],
[10001,10000,100,90,50,1],
range(1, 11),
[12312, 12311, 232, 210, 30, 29, 3, 2, 1, 1]
]
for l in tests:
l.sort()
print
print “Source List:    ”, l
l1,l2 = mean(l)
print “Result List:    ”, l1, l2
print “Distance:    ”, abs(sum(l1)-sum(l2))
print ‘-*’*40

输出结果

Source List:    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 700, 800]
Result List:    [1, 4, 5, 800] [2, 3, 6, 700]
Distance:       99
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 50, 90, 100, 10000, 10001]
Result List:    [50, 90, 10000] [1, 100, 10001]
Distance:       38
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Result List:    [2, 3, 6, 7, 10] [1, 4, 5, 8, 9]
Distance:       1
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*
Source List:    [1, 1, 2, 3, 29, 30, 210, 232, 12311, 12312]
Result List:    [1, 3, 29, 232, 12311] [1, 2, 30, 210, 12312]
Distance:       21
-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*

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