python有哪些特点？

  • python是解释性语言，因此python在运行之前不需要编译
  • python是动态类型语言，因此在声明变量时，无需要指定变量类型

可变类型与不可变类型

可变数据类型：允许变量值发生变化，改变数据类型对应变量值，不会从新分配内存

不可变数据类型：不允许变量值发生变化，如果改变了该变量对应的值，那么会重新分配内存

列表，元组，字典，集合 区别

  • 列表，集合，字典 为可变数据类型，就是改变其值后(比如append) 后，用ID查看其内存地址 不变
  • 元组，字符串 为 不可变数据类型，改变后，ID值就 变了
  • 元组是 只读 的，列表，字典，集合 可以 读写


什么是生成器？（重点）

  • generator 生成器（接你为特），使用了yield（已有特）函数，被称为生成器
  • 在python中一边循环，一边计算机制，叫做生成器
  • 举个例子：生成0~9数的平方 使用 生成器表达式 
  1. a = (x * x for x in range(10))
  2. print(a)  # <generator object <genexpr> at 0x014C2488>
  3. for i in a:
  4.     print(i)
  5. # 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
  • 优点：生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大数据量处理，

  • 再来个例子：创建 生成器函数

    什么是迭代器？

  • 代器是一个可以记住遍历位置的对象。

  • 迭代器的两个基本方法：iter() 和 next()
  • 例子：创建迭代器 ```python list1 = [1, 2, 3, 4] list_it = iter(list1)

print(list_it) # print(next(list_it)) # 1

  1. <a name="TQqjU"></a>
  2. ## 
  3. <a name="PxvG0"></a>
  4. ## 什么是lambda函数？
  6. python中函数定义方式一种是def定义，另一种是lambda进行定义，不需要指定函数名
  8. ```python
  9. # lambda函数语法形式
  10. sum = lambda x, y: x + y
  11. print(sum(1, 2)) # 3

什么是装饰器？(必问)

  • 装饰器本质上是一个python函数，它可以让其他函数，在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象
  • 例子：创建一个装饰器，记录方法执行时间
    ```python from time import time

def timeit(func): def wrapper(): start = time() func() end = time() print(‘used time:{}’.format(end - start))

  1. return wrapper()

@timeit def foo(): print(‘这个是测试函数’)

  3. <a name="tiKc3"></a>
  4. ## 什么是多进程（重点）
  6. -  **进程**：一个运行程序（代码）就是一个进程，**进程是操作系统分配的最小单位** 
  7.    -  **注意**：**一个程序运行后至少有一个进程，一个进程默认有一个线程**，进程里面可以创建多个线程，线程依附在进程里面，没有进程就没有线程 
  8.    -  真正干活的是**线程**，进程只向操作系统索要资源 
  9.    -  **多进程，可以完成多个任务** 
  10.    -  代码案例：创建2个子进程（唱歌，跳舞）  
  11. ```python
  12. import os
  13. import time
  14. import multiprocessing
  17. # 跳舞任务
  18. def dance(name):
  19.     for i in range(3):
  20.         print('{}正在跳舞...'.format(name))
  21.         time.sleep(0.5)
  24. # 唱歌任务
  25. def sign(name):
  26.     for i in range(3):
  27.         print('{}正在唱歌...'.format(name))
  28.         time.sleep(0.5)
  31. if __name__ == '__main__':
  32.     # 创建子进程,target: 执行的目标任务, args以元组方式传参
  33.     # dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, args=('job',))
  34.     # 以字典方式传参
  35.     dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, kwargs={'name': 'job'})
  36.     dance_process.start()
  38.     sign_process = multiprocessing.Process(target=sign, args=('tom',))
  39.     sign_process.start()
  41. #job正在跳舞...
  42. #tom正在唱歌...
  43. #tom正在唱歌...job正在跳舞...
  44. #tom正在唱歌...
  45. #job正在跳舞...
  • 进程之间不共享全局变量
  • 主进程会等待所有子进程执行完成以后再退出
    • 解决方法：
      1. 主进程退出，子进程直接销毁
      1. 退出主进程之前，先让子进程销毁

什么是多线程？（重点）

在python中，实现多任务除了使用进程，还可以使用线程完成
概念：线程是CPU调度的基本单位
image.png

  • 多线程之间可以共享全局变量
  • 主线程会等待所有子线程执行结束在结束

多线程时使用：开启一个子线程执行dance任务（一共2个子线程，一个主线程，一个dance线程）

  1. import time
  2. import threading
  5. def dance():
  6.     for i in range(3):
  7.         print('正在跳舞')
  8.         time.sleep(0.5)
  11. if __name__ == '__main__':
  12.     dance_process = threading.Thread(target=dance)
  13.     dance_process.start()
  15.     print('主进程执行over')
  16. # 正在跳舞
  17. # 主进程执行over
  18. # 正在跳舞
  19. # 正在跳舞
  • 资源竞争
  • 互斥锁
  • 死锁

多进程，多线程 优缺点

  • 进程（跟计算密集型相关操作使用多进程）
    • 优点：可以利用多核
    • 缺点：资源开销大
  • 线程（文件下载，写入，I/O操作）
    • 优点：资源开销小
    • 缺点：不能使用多核

多任务执行方式？

  • 并发：在一段时间内 交替 执行任务
    • 例如：对于单核CPU执行多任务，操作系统轮流让 各个软件执行0.01s(时间片)，每个软件交替执行，这些软件看起来就像一起运行了。

  • 并行：任务数小于核数

    • 相当于多核CPU，现在是真正一起执行软件

      深拷贝与浅拷贝区别？

  • 浅拷贝：copy，拷贝父对象，不会拷贝对象内部的子对象

  • 深拷贝：deepcopy，完全拷贝了父对象及其子对象

浅拷贝案例：
image.png
深拷贝案例：
image.png

单下划线与双下划线区别（必问）

有时也会问私有属性与常规属性的区别

  • python用下划线作为前缀和后缀指定特殊变量和定义方法 （4种形式）
  • 单下划线（_）作为临时变量
  • 名称前单下划线（_name）属性和方法是私有的
  • 名称前双下划线（__name）

  • 名称前后双下划线（init）

    单下划线 _

    • 接收一个函数返回的多个值时，如果一个值之后用不到，那么就直接用_代替就行了

    • image.png

      名称前单下划线_(_name)

      当在属性和方法前面加上单下划线_，用于指定属性和方法是私有的，表示该属性，方法，类只能在内部使用
      像使用from ... import...这些属性或方法，类不会被导入

      名称前的双下划线（__name）

      避免父类的方法被子类轻易覆盖 ```python class AMethod(object): def method(self): print(‘method in class AMethod’)

      def method(self): print(‘method in class Amethod’)

class BMethod(AMethod): def method(self): print(‘method in class BMethod’)

a = AMethod() a.method() # method in class Amethod

b = BMethod() b.method() # method in class Amethod

  1. <br />
  2. <a name="SW0Fn"></a>
  3. ### 名称前后的双下划线（`__init__`）
  4. **这类方法是**`**python**`**内部调用的方法，可以重写这些方法**
  5. ```python
  6. class Number(object):
  7.     def __init__(self, number):
  8.         self.number = number
  10.     def __str__(self):
  11.         return str(self.number)
  14. num = Number(100)
  15. print(num)  # 100