Python面试之【python特性】总结

Python 特性

Python 是强语言类型还是弱语言类型?

Python 是强类型的动态脚本语言。

  • 强类型:不允许不同类型相加。
  • 动态:不使用显示数据类型声明,且确定一个变量的类型是在第一次给它赋值的时候。
  • 脚本语言:一般也是解释型语言,运行代码只需要一个解释器,不需要编译。

什么是解释性语言,什么是编译性语言?

计算机不能直接理解高级语言,只能理解机器语言,所以必须要把高级语言翻译成机器语言, 计算机才能执行高级语言编写的程序。

  • 解释性语言在运行程序的时候才会进行翻译。
  • 编译型语言写的程序在执行之前,需要一个专门的编译过程,把程序编译成机器语言(可执行文件)。

Python 中有日志吗?怎么使用?

  • 有日志
  • Python 自带 logging 模块,调用 logging.basicConfig()方法,配置需要的日志等级和相应的参数, Python 解释器会按照配置的参数生成相应的日志。

Python 是如何进行类型转换的

可以使用内置函数直接转换的有:

list---->tuple tuple(list)

tuple---->list list(tuple)

Python2 与 Python3 的区别?

  1. 核心类差异
    1. Python3 对 Unicode 字符的原生支持。
    2. Python3 采用的是绝对路径的方式进行 import。
    3. Python2中存在老式类和新式类的区别,Python3统一采用新式类。新式类声明要求继承object, 必须用新式类应用多重继承。
    4. Python3 使用更加严格的缩进
  2. 废弃类差异
    1. print 语句被 Python3 废弃,统一使用 print 函数
    2. exec 语句被 python3 废弃,统一使用 exec 函数
    3. execfile 语句被 Python3 废弃,推荐使用 exec(open("./filename").read())
    4. 不相等操作符"<>“被 Python3 废弃,统一使用”!="
    5. long 整数类型被 Python3 废弃,统一使用 int
    6. xrange 函数被 Python3 废弃,统一使用 range
    7. Python3 中dictionary 关联的 keys()、values()、items(),zip(), map(),filter()方法不再返回 list 对象,但是可以通过 list 强行转换
    8. 迭代器 iterator 的 next()函数被 Python3 废弃,统一使用 next(iterator)
    9. raw_input 函数被 Python3 废弃,统一使用 input 函数
    10. 字典变量的 has_key 函数被 Python 废弃,统一使用 in 关键词
    11. file 函数被 Python3 废弃,统一使用 open 来处理文件,可以通过 io.IOBase 检查文件类型
    12. apply 函数被 Python3 废弃
    13. 异常 StandardError 被 Python3 废弃,统一使用 Exception
  3. 修改类差异
    1. 除法"/“和”//"区别
      • “/”
        • Python2:若为两个整形数进行运算,结果为整形,但若两个数中有一个为浮点数,则结果为 浮点数
        • Python3:为真除法,运算结果不再根据参加运算的数的类型。
      • “//”
        • Python2:返回小于除法运算结果的最大整数;从类型上讲,与"/"运算符返回类型逻辑一致。
        • Python3:和 Python2 运算结果一样。
    2. 异常抛出和捕捉机制区别
      • Python2
      1. raise IOError, "file error" #抛出异常
      2. except NameError, err: #捕捉异常
      
      • Python3
      1. raise IOError("file error") #抛出异常
      2. except NameError as err: #捕捉异常
      
    3. for 循环中变量值区别
      • Python2,for 循环会修改外部相同名称变量的值
      • Python3,for 循环不会修改外部相同名称变量的值
    4. round函数返回值区别
      • Python2,round 函数返回 float 类型值
      • Python3,round 函数返回 int 类型值
    5. 比较操作符区别
      • Python2 中任意两个对象都可以比较
      • Python3 中只有同一数据类型的对象可以比较
  4. 第三方工具包差异

    常见的第三方工具包

Python面试之【python特性】总结Python面试之【python特性】总结Python面试之【python特性】总结

  1. 工具安装问题
    • Python2 无法安装 mysqlclient
    • Python3 无法安装 MySQL-python、flup、functools32、Gooey、 Pywin32、 webencodings。
    • matplotlib 在 python3 环境中,装报错:The following required packages can not be built:freetype,需要手动下载安装源码包安装
    • scipy 在 Python3 环境中安装报错,numpy.distutils.system_info.NotFoundError,需要自己手 工下载对应的安装包,依赖 numpy,pandas 必须严格根据 python 版本、操作系统、64 位与否
    • centos 环境下
      • Python2 无法安装 mysql-python 和 mysqlclient 包,报错:EnvironmentError: mysql_config not found,解决方案是安装 mysql-devel 包解决
      • 使用 matplotlib 报错:no module named _tkinter, 安装 Tkinter、tk-devel、tc-devel 解决。
      • pywin32 也无法在 centos 环境下安装。

Python 中的作用域

Python 中,一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定。

  • 当 Python 遇到一个变量的话 它会按照顺序进行搜索:
    • 本地作用域(Local) ==> 当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals) ==> 全局/模块作用域 (Global) ==> 内置作用域(Built-in)。

什么是 Python

  • Python 是一种编程语言,它有对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理,可以加入其他语 言的对比。
  • Python 是一种解释型语言,Python 在代码运行之前不需要解释。
  • Python 是动态类型语言,在声明变量时,不需要说明变量的类型。
  • Python 适合面向对象的编程,因为它支持通过组合与继承的方式定义类。
  • 在 Python 语言中,函数是第一类对象。
  • Python 代码编写快,但是运行速度比编译型语言通常要慢。
  • Python 用途广泛,常被用走"胶水语言",可帮助其他语言和组件改善运行状况。
  • 使用 Python,程序员可以专注于算法和数据结构的设计,而不用处理底层的细节。

什么是 Python 自省

Python 自省是 Python 具有的一种能力,使程序员面向对象的语言所写的程序在运行时,能够获得 对象的类 Python 型。

Python 是一种解释型语言,为程序员提供了极大的灵活性和控制力。

什么是 Python 的命名空间

在 Python 中,所有的名字都存在于一个空间中,它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空 间。它就好像一个盒子,每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候,会从该盒子里面寻 找相应的对象。

Python代码规范是什么?请举例说明其要求

PEP8 规范
  1. 变量

    • 常量:大写加下划线 USER_CONSTANT。
    • 私有变量 : 小写和一个前导下划线 _private_value。
      • Python 中不存在私有变量一说,若是遇到需要保护的变量,使用小写和一个前导下划线。但这只是 程序员之间的一个约定,用于警告说明这是一个私有变量,外部类不要去访问它。但实际上,外部类还 是可以访问到这个变量。
    • 内置变量 : 小写,两个前导下划线和两个后置下划线 __class__
      • 两个前导下划线会导致变量在解释期间被更名。这是为了避免内置变量和其他变量产生冲突。用户 定义的变量要严格避免这种风格。以免导致混乱。
  2. 函数和方法

    • 应该使用,小写和下划线
    • 私有方法 :小写和一个前导下划线
      • 这里和私有变量一样,并不是真正的私有访问权限。同时也应该注意一般函数不要使用两个前导下 划线(当遇到两个前导下划线时,Python 的名称改编特性将发挥作用)。
    • 特殊方法 :小写和两个前导下划线,两个后置下划线
      • 这种风格只应用于特殊函数,比如操作符重载等
    • 函数参数 : 小写和下划线,缺省值等号两边无空格
    • 使用驼峰格式命名,即所有单词首字母大写其余字母小写,类名应该简明,精确,并足以从 中理解类所完成的工作
      • 常见的一个方法是使用表示其类型或者特性的后缀,例如: SQLEngine,MimeTypes 对于基类而言,可以使用一个 Base 或者 Abstract 前缀 BaseCookie, AbstractGroup
  3. 模块和包

    • 除特殊模块 init 之外,模块名称都使用不带下划线的小写字母。
    • 若是它们实现一个协议,那么通常使用 lib 为后缀,例如:
      • import smtplib
  4. 关于参数

    • 不要用断言来实现静态类型检测。
      • 断言可以用于检查参数,但不应仅仅是进行静态类型检测。 Python 是动态类型语言,静态类型检测违背了其设计思想。
      • 断言应该用于避免函数不被毫无意义的调 用。
    • 不要滥用*args 和**kwargs。
      • *args 和 **kwargs 参数可能会破坏函数的健壮性。它们使签名变得模糊,而且代码常常开始在不应该的地方构建小的参数解析器。
  5. 其他

    • 使用 has 或 is 前缀命名布尔元素
      • is_connect = True
      • has_member = False
    • 用复数形式命名序列
      • members = [‘user_1’, ‘user_2’]
    • 用显式名称命名字典
      • person_address = {‘user_1’:‘10 road WD’, ‘user_2’ : ‘20 street huafu’}
    • 避免通用名称
      • 诸如 list, dict, sequence 或者 element 这样的名称应该避免。
    • 避免现有名称
      • 诸如 os, sys 这种系统已经存在的名称应该避免。
  6. 一些数字

    • 一行列数 : PEP 8 规定为 79 列。根据自己的情况,比如不要超过满屏时编辑器的显示列数。
    • 一个函数 : 不要超过 30 行代码, 即可显示在一个屏幕类,可以不使用垂直游标即可看到整个函数。
    • 一个类 : 不要超过 200 行代码,不要有超过 10 个方法。一个模块 不要超过 500 行
  7. 验证脚本

    可以安装一个 pep8 脚本用于验证你的代码风格是否符合 PEP8

Python面试之【模块与包】总结

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