这边有几个面试题,好棒

第1题:你如何管理不同版本的代码?


git,svn两个都要说到,github,码云也要提及,面试官想要的就是版本管理工具,你只要选择一个你熟悉的,疯狂的说一通就可以了,最好说一下自己以前做过哪些开源的项目,放在上面,没有,就另当别论了。

第2题:python中生成随机整数、随机小数、0~1之间小数方法?

python中生成随机整数
import random random.randint(1,10)
随机小数

看自己习惯,可以用random库,也可以用numpy库
import random random.random() # 利用np.random.randn(5)生成5个随机小数 import numpy as
np np.random.randn(5)
0~1之间小数
random.random()
第3题:迭代器、可迭代对象、生成器?

第一步,你要知道什么是迭代

对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用,我们把这样的过程称为遍历,也叫迭代。

从结果去分析原因,能被for循环的就是“可迭代的”,但是如果正着想,for怎么知道谁是可迭代的呢?

假如我们自己写了一个数据类型,希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来,那我们就必须满足for的要求--- 这个要求就叫做 协议。

可以被迭代要满足的要求就叫做:可迭代协议。

可迭代协议的定义非常简单,就是内部实现了__iter()__方法

如果某个对象中有_ iter _()方法,这个对象就是可迭代对象 (Iterable)
if '__iter__' in dir(str)
通俗易懂 :可以被for循环迭代的对象就是可迭代对象。

从代码上面可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
from collections import Iterable a = isinstance([], Iterable) b =
isinstance({}, Iterable) c = isinstance('abc', Iterable) d = isinstance((x for
x in range(10)), Iterable) e = isinstance(100, Iterable) print(a,b,c,d,e)
结论
True True True True False
只有最后的数字不是可迭代对象

可迭代对象的本质


我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程,发现每迭代一次(即在for...in...中每循环一次)都会返回对象中的下一条数据,一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。

那么,在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据,以便每次迭代都可以返回下一条数据。

我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为迭代器(Iterator)

可迭代对象的本质就是可以 向我们提供一个这样的中间“人”即迭代器 帮助我们对其进行迭代遍历使用。

可迭代对象通过__iter__
方法向我们提供一个迭代器,在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。

综上所述,一个具备了__iter__方法的对象,就是一个可迭代对象。
class MyList(object): def __init__(self): self.container = [] def add(self,
item): self.container.append(item) def __iter__(self): """返回一个迭代器""" #
我们暂时忽略如何构造一个迭代器对象 pass mylist = MyList() from collections import Iterable
isinstance(mylist, Iterable)
iter()函数与next()函数

list、tuple等都是可迭代对象,我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。
然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。
>>> i = iter('spam') >>> next(i) 's' >>> next(i) 'p' >>> next(i) 'a' >>>
next(i) 'm' >>> next(i) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#5>",
line 1, in <module> next(i) StopIteration >>>
当序列遍历完时,将抛出一个StopIteration异常。这将使迭代器与循环兼容,因为它们将捕获这个异常以停止循环。
要创建定制的迭代器,可以编写一个具有next方法的类。

迭代器Iterator

通过上面的分析,现在你应该已经知道了,迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置,当我们对迭代器使用next()
函数的时候,迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。
实际上,在使用next()函数的时候,调用的就是迭代器对象的__next__方法(Python3中是对象的__next__方法,Python2中是对象的
next()方法)。

所以,我们要想构造一个迭代器,就要实现它的__next__方法。但这还不够,python要求迭代器本身也是可迭代的,所以我们还要为迭代器实现__iter__
方法,而__iter__方法要返回一个迭代器,迭代器自身正是一个迭代器,所以迭代器的__iter__方法返回自身即可。

一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象,就是迭代器。
class MyList(object): """自定义的一个可迭代对象""" def __init__(self): self.items = []
def add(self, val): self.items.append(val) def __iter__(self): myiterator =
MyIterator(self) return myiterator class MyIterator(object):
"""自定义的供上面可迭代对象使用的一个迭代器""" def __init__(self, mylist): self.mylist = mylist #
current用来记录当前访问到的位置 self.current = 0 def __next__(self): if self.current <
len(self.mylist.items): item = self.mylist.items[self.current] self.current +=
1 return item else: raise StopIteration def __iter__(self): return self if
__name__ == '__main__': mylist = MyList() mylist.add(1) mylist.add(2)
mylist.add(3) mylist.add(4) mylist.add(5) for num in mylist: print(num)
本部分代码来源: https://blog.csdn.net/weixin_42225318/article/details/81274348
<https://blog.csdn.net/weixin_42225318/article/details/81274348> 博主这篇博客写的真好

可迭代对象与迭代器

* 可迭代对象包含迭代器。
* 如果一个对象拥有__iter__方法,那么它是可迭代对象;如果一个对象拥有next方法,其是迭代器。
* 定义可迭代对象,必须实现__iter__方法;定义迭代器,必须实现__iter__和next方法。
*
_iter_()
该方法返回的是当前对象的迭代器类的实例。因为可迭代对象与迭代器都要实现这个方法

*
next()
返回迭代的每一步,实现该方法时注意要最后超出边界要抛出StopIteration异常。

迭代器一定是可迭代对象,反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等Iterable变成Iterator

生成器

* 生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代器协议”(即__iter__和next方法),不需要再手动实现两方法。
* 生成器在迭代的过程中可以改变当前迭代值,而修改普通迭代器的当前迭代值往往会发生异常,影响程序的执行。
* 具有yield关键字的函数都是生成器,yield可以理解为return,返回后面的值给调用者。不同的是return
返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时,生成器会从yield下一句开始执行,直至遇到下一个yield。
第4题:单引号,双引号,三引号的区别?

*
单引号和双引号主要用来表示字符串
比如: 单引号:'python' 双引号:"python"
*
三引号

三单引号:'''python ''',也可以表示字符串一般用来输入多行文本,或者用于大段的注释;
三双引号:"""python""",一般用在类里面,用来注释类,这样省的写文档,直接用类的对象__doc__访问获得文档。

区别

若你的字符串里面本身包含单引号,必须用双引号
例子:"can't find the log\n"
第5题:Python是如何进行内存管理的?

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:

总结一下对象会在一下情况下引用计数加1:

* 对象被创建:x='spam'
* 另外的别人被创建:y=x
* 被作为参数传递给函数:foo(x)
* 作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33']
引用计数减少情况

* 一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。
* 对象的别名被显式的销毁:del x ;或者del y
* 对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789
* 对象从一个窗口对象中移除:myList.remove(x)
* 窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象本身离开了作用域。
垃圾回收

*
当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。
* 垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。

在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,由于这些内存的申请并不是为了创建对象,所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。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。

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;
* Pymalloc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;
*
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。
第6题:写一个函数, 输入一个字符串, 返回倒序排列的结果?

使用字符串本身的翻转
def order_by(str): return str[::-1] print(order_by('123456')) 输出:654321
把字符串变为列表,用列表的reverse函数
def reverse2(text='abcdef'): new_text=list(text) new_text.reverse() return
''.join(new_text) reverse2('abcdef')
新建一个列表,从后往前取
def reverse3(text='abcdef'): new_text=[] for i in range(1,len(text)+1):
new_text.append(text[-i]) return ''.join(new_text) reverse3('abcdef')
利用双向列表deque中的extendleft函数
from collections import deque def reverse4(text='abcdef'): d = deque()
d.extendleft(text) return ''.join(d) reverse4('abcdef')
微信搜索:非本科程序员

关注微信公众号「非本科程序员」,获取2T学习资源