Python

1 Python垃圾回收機制是什么

作為Python的使用者來說，Python中的垃圾回收主要以引用計數為主，再引入標記、清除，分代為輔來解決循環引用的問題。

一個對象被引用時，引用計數加1，當對象被del時，引用計數減去1，為0時，對象就被清除，一般情況下用戶不會去操作Python 的垃圾回收機制，但它留有API接口。

2 元組和列表的區別

主要區別是列表是可變的，而元組是不可變的。

>>> mylist=[1,3,3]
>>> mylist[1]=2


>>> mytuple=(1,3,3)
>>> mytuple[1]=2
Traceback (most recent call last):
File "pyshell#97>", line 1, in module>

3 元組可以作為字典的key？

首先一個對象能不能作為字典的key, 就取決于其有沒有__hash__方法。 所以除了容器對象（list/dict/set）和內部包含容器對象的tuple 是不可作為字典的key, 其他的對象都可以。

4 進程 線程 協程

4.1 進程

1、操作系統進行資源分配和調度的基本單位，多個進程之間相互獨立

2、穩定性好，如果一個進程崩潰，不影響其他進程，但是進程消耗資源大，開啟的進程數量有限制

4.2 線程

1、CPU進行資源分配和調度的基本單位，線程是進程的一部分，是比進程更小的能獨立運行的基本單位，一個進程下的多個線程可以共享該進程的所有資源

2、如果IO操作密集，則可以多線程運行效率高，缺點是如果一個線程崩潰，都會造成進程的崩潰

4.3 協程

1、子程序調用總是一個入口，一次返回，調用順序是明確的。而協程的調用和子程序不同。

2、協程看上去也是子程序，但執行過程中，在子程序內部可中斷，然后轉而執行別的子程序，在適當的時候再返回來接著執行。

5 賦值、淺拷貝和深拷貝

深拷貝就是將一個對象拷貝到另一個對象中，這意味著如果你對一個對象的拷貝做出改變時，不會影響原對象。在Python中，我們使用函數deepcopy()執行深拷貝

淺拷貝則是將一個對象的引用拷貝到另一個對象上，所以如果我們在拷貝中改動，會影響到原對象

6 GIL

GIL是python的全局解釋器鎖，同一進程中假如有多個線程運行，一個線程在運行python程序的時候會霸占python解釋器（加了一把鎖即GIL），使該進程內的其他線程無法運行，等該線程運行完后其他線程才能運行。如果線程運行過程中遇到耗時操作，則解釋器鎖解開，使其他線程運行。所以在多線程中，線程的運行仍是有先后順序的，并不是同時進行。

多進程中因為每個進程都能被系統分配資源，相當于每個進程有了一個python解釋器，所以多進程可以實現多個進程的同時運行，缺點是進程系統資源開銷大

7 列表去重

先通過轉換為集合去重，在轉列表

8 最常用的排序算法及其復雜度

8.1 冒泡排序

外層循環從1到n-1，內循環從當前外層的元素的下一個位置開始，依次和外層的元素比較，出現逆序就交換，通過與相鄰元素的比較和交換來把小的數交換到最前面。

def bubbleSort(array):
    if len(array)  2:
        return array
    else:
        isSorted = False
        counter = 0
        while not isSorted:
            isSorted = True
            for idx in range(len(array) - 1 - counter):
                if array[idx] > array[idx + 1]:
                    isSorted = False
                    (array[idx + 1], array[idx]) = (array[idx], array[idx + 1])
            counter += 1
        return array

8.3 快速排序

通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。

1、選定Pivot中心軸

2、從R指針開始，將大于Pivot的數字放在Pivot的右邊

3、將小于Pivot的數字放在Pivot的左邊

4、分別對左右子序列重復前三步操作

def quickSort(array):
    print(array)
    if len(array)  2:
        return array
    else:
        pivot_index = 0
        pivot = array[pivot_index]
        less_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i = pivot]
        large_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i > pivot]
        return quickSort(less_part) + [pivot] + quickSort(large_part)

9 閉包

函數的返回值是函數對象，只有外部函數才可以對他進行訪問，提高了安全性

10 with

with語句的使用，可以簡化了代碼，有效避免資源泄露的發生

打開文件在進行讀寫的時候可能會出現一些異常狀況，如果按照常規的f.open

寫法，我們需要try,except,finally，做異常判斷，并且文件最終不管遇到什么情況，都要執行finally f.close()關閉文件，with方法幫我們實現了finally中f.close

11 實例方法 靜態方法

實例方法只能被實例調用，靜態方法（@由staticmethod裝飾器的方法）、類方法（由@classmethod裝飾器的方法），可以被類或類的實例對象調用。

1、實例方法，第一個參數必須要默認傳遞實例對象，一般使用self。

2、靜態方法，參數沒有必要。

3、類方法，第一個參數必須要默認傳遞，一般使用cls。

12 迭代器和生成器

12.1 迭代器

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會后退。

迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元組對象都可用于創建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 創建迭代器對象
>>> print (next(it))   # 輸出迭代器的下一個元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

12.2 生成器

使用了yield的函數被稱為生成器

生成器是一個返回迭代器的函數，只能用于迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器

在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值, 并在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行

13 匿名函數

print [(lambda x:x*x)(x)for x in range(5)]
[0, 1, 4, 9, 16, 25]

14 map reduce filter

14.1 map

對可迭代對象中的每個元素進行相同的操作

def fn(x):
    return x+1

resp = map(fn,li)
print(list(resp))

[2, 3, 4]

14.2 reduce

從左到右對一個序列的項累計地應用有兩個參數的函數，以此合并序列到一個單一值。（例如累加或累乘列表元素等等）

from functools import reduce
nums=[1, 2, 3, 4]
def fn(x, y):
    return x * y

resp = reduce(fn, nums)
print(resp)

24

14.3 filter

filter函數用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。該接收兩個參數: 第一個為函數，第二個為序列，序列的每個元素作為參數傳遞給函數進行判，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def fn(a):
    return a%2 == 1

newlist = filter(fn, a)
newlist = [i for i in newlist]
print(newlist)
## 輸出: [1, 3, 5, 7, 9]

Django

1 什么是wsgi

Python Web Server Gateway Interface，翻譯過來是Python web服務器網關接口，實際上就是一種協議，我們的應用(Django,Flask)實現了WSGI，就可以配合實現了WSGI(uWSGI,gunicorn)的服務器工作了

2 django請求的生命周期

• 前端發送請求
• wsgi, 他就是socket服務端，用于接收用戶請求并將請求進行初次封裝，然后將請求交給web框架（Flask、Django）
• 中間件處理請求，幫助我們對請求進行校驗或在請求對象中添加其他相關數據，例如：csrf、request.session
• 路由匹配，根據當前請求的URL找到視圖函數，如果是FBV寫法，通過判斷method兩類型，找到對應的視圖函數；如果是CBV寫法，匹配成功后會自動去找dispatch方法，然后Django會通過dispatch反射的方式找到類中對應的方法并執行
• 視圖函數，在視圖函數中進行業務邏輯的處理，可能涉及到：orm、view視圖將數據渲染到template模板
• 視圖函數執行完畢之后，會把客戶端想要的數據返回給dispatch方法，由dispatch方法把數據返回經客戶端
• 中間件處理響應
• wsgi，將響應的內容發送給瀏覽器
• 瀏覽器渲染

3 列舉django的內置組件

• Admin: 對model中對應的數據表進行增刪改查提供的組件
• model：負責操作數據庫
• form：1.生成HTML代碼 2.數據有效性校驗 3校驗信息返回并展示
• ModelForm: 即用于數據庫操作,也可用于用戶請求的驗證

4 列舉django中間件的5個方法？以及django中間件的應用場景

• process_request : 請求進來時,權限認證
• process_view : 路由匹配之后,能夠得到視圖函數
• process_exception : 異常時執行
• process_template_responseprocess : 模板渲染時執行
• process_response : 請求有響應時執行

5 簡述什么是FBV和CBV

FBV和CBV本質是一樣的，基于函數的視圖叫做FBV，基于類的視圖叫做CBV

在python中使用CBV的優點：

• 提高了代碼的復用性，可以使用面向對象的技術，比如Mixin（多繼承）
• 可以用不同的函數針對不同的HTTP方法處理，而不是通過很多if判斷，提高代碼可讀性

6 django的request對象是在什么時候創建的

class WSGIHandler(base.BaseHandler):
    request = self.request_class(environ)

請求走到WSGIHandler類的時候，執行cell方法，將environ封裝成了request

7 如何在CBV添加裝飾器

7.1 方法

from django.utils.decorators import method_decorator

@method_decorator(check_login)
def post(self, request):
...

7.2 dispatch

@method_decorator(check_login)
def dispatch(self, request, *args, **kwargs):

7.3 類

@method_decorator(check_login, name="get")
@method_decorator(check_login, name="post")
class HomeView(View):
...

8 列舉django orm 中所有的方法

  1> all():                  查詢所有結果
  2> filter(**kwargs):       它包含了與所給篩選條件相匹配的對象。獲取不到返回None
  3> get(**kwargs):          返回與所給篩選條件相匹配的對象，返回結果有且只有一個。
                              如果符合篩選條件的對象超過一個或者沒有都會拋出錯誤。
  4> exclude(**kwargs):      它包含了與所給篩選條件不匹配的對象
  5> order_by(*field):       對查詢結果排序
  6> reverse():              對查詢結果反向排序
  8> count():                返回數據庫中匹配查詢(QuerySet)的對象數量。
  9> first():                返回第一條記錄
  10> last():                返回最后一條記錄
  11> exists():              如果QuerySet包含數據，就返回True，否則返回False
  12> values(*field):        返回一個ValueQuerySet——一個特殊的QuerySet，運行后得到的
                              并不是一系 model的實例化對象，而是一個可迭代的字典序列
  13> values_list(*field):   它與values()非常相似，它返回的是一個元組序列，values返回的是一個字典序列
  14> distinct():            從返回結果中剔除重復紀錄

9 select_related 和 prefetch_related的區別

有外鍵存在時，可以很好的減少數據庫請求的次數，提高性能

select_related 通過多表 join 關聯查詢, 一次性獲得所有數據, 只執行一次SQL查詢

prefetch_related 分別查詢每個表, 然后根據它們之間的關系進行處理, 執行兩次查詢

10 django 中 csrf 的實現機制

第一步：django第一次響應來自某個客戶端的請求時,后端隨機產生一個token值，把這個token保存在SESSION狀態中;同時，后端把這個token放到cookie中交給前端頁面；

第二步：下次前端需要發起請求（比如發帖）的時候把這個token值加入到請求數據或者頭信息中，一起傳給后端；Cookies:{csrftoken:xxxxx}

第三步：后端校驗前端請求帶過來的token和SESSION里的token是否一致。

11 django中如何實現orm表中添加數據時創建一條日志記錄

# 使用Django的信號機制，可以在添加、刪除數據前后設置日志記錄：
pre_init    # Django中的model對象執行其構造方法前,自動觸發
post_init   # Django中的model對象執行其構造方法后,自動觸發
pre_save    # Django中的model對象保存前,自動觸發
post_save   # Django中的model對象保存后,自動觸發
pre_delete  # Django中的model對象刪除前,自動觸發
post_delete # Django中的model對象刪除后,自動觸發

# 使用
@receiver(post_save, sender=Myclass)　　 　　　　# 信號接收裝飾器。由于內置信號，所以直接接收
def signal_handler(sender, **kwargs):　　　　　　# 接收到信號后，在此處理
　　 logger = logging.getLogger()
    logger.success('保存成功')

12 django緩存如何設置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache',  # 緩存后臺使用的引擎
  'TIMEOUT': 300,            # 緩存超時時間（默認300秒，None表示永不過期，0表示立即過期）
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,          # 最大緩存記錄的數量（默認300）
   'CULL_FREQUENCY': 3,          # 緩存到達最大個數之后，剔除緩存個數的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默認3）
  },
 }
}

13 django的緩存能使用redis嗎？如果可以的話，如何配置

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "密碼",
        }
    }
}

14 django路由系統中name的作用

主要是通過name的值，來查找url地址，可以理解為反射作用。在html模板中使用name來反射url優勢就是后期url規則發生改變之后，只需調整urls.py即可，所有的模板文件都不需要修改。

15 django rest framework框架中都有那些組件

• 認證
• 權限(授權)
• 用戶訪問次數/頻率限制
• 版本
• 解析器（parser）
• 序列化
• 分頁
• 路由系統
• 視圖
• 渲染器

16 簡述 django rest framework框架的認證流程

• 當用戶進行登錄的時候，運行了登錄類的as_view()方法，進入了APIView類的dispatch方法
• 執行self.initialize_request這個方法，里面封裝了request和認證對象列表等其他參數
• 執行self.initial方法中的self.perform_authentication，里面運行了user方法
• 再執行了user方法里面的self._authenticate()方法

總結

到此這篇關于Python常見基礎面試題及答案的文章就介紹到這了,更多相關Python基礎面試題內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！