Python 面试高频问题：内存管理与基础语法详解

（一）Python 是如何进行内存管理的？

回答：主要涉及三个核心机制：对象的引用计数、垃圾回收机制以及内存池机制。

1. 对象的引用计数机制

Python 内部通过引用计数来追踪内存中的对象，每个对象都拥有自己的引用计数。引用计数增加的情况包括：

❶ 当一个对象被赋予一个新的名称时。

❷ 当对象被放入容器（如列表、元组或字典）中时。引用计数减少的情况包括：

❶ 使用 del 语句显式销毁对象的别名。

❷ 引用超出作用域或被重新赋值。

可以通过 sys.getrefcount( ) 函数获取对象的当前引用计数。

在多数情况下，实际的引用计数比预想的要高。对于不可变数据类型（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以此节省内存空间。

2. 垃圾回收

❶ 当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理。

❷ 当两个对象 a 和 b 相互引用时，执行 del 语句会减少 a 和 b 的引用计数，并销毁指向底层对象的名称。然而，由于每个对象仍包含对另一个对象的引用，

这导致引用计数无法归零，对象也不会被销毁，从而引发内存泄漏。为解决此问题，解释器会定期运行循环检测器，搜索并删除不可访问对象的循环引用。

3. 内存池机制

Python 提供了内存垃圾收集机制，但它将未使用的内存放入内存池，而不是直接返回给操作系统。

❶ Pymalloc 机制。为了提升 Python 的执行效率，Python 引入了一种内存池机制，用于管理小块内存的申请和释放。

❷ Python 中所有小于 256 个字节的对象都使用由 pymalloc 实现的分配器，而较大的对象则使用系统的 malloc。

❸ 对于 Python 对象，如整数、浮点数和列表，它们拥有独立的私有内存池，对象之间不共享各自的内存池。这意味着，如果你分配并释放了大量整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

（二）什么是 lambda 函数？它有什么好处?

答：lambda 表达式通常用于需要一个函数但不想费神去命名一个函数的场合，即所谓的匿名函数。

lambda 函数的主要用途是指代短小的回调函数 lambda [arguments]:expression。

>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)

（三）Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？

答：直接使用 tuple 和 list 函数即可实现转换，可以使用 type() 函数判断对象的类型。

（四）请写出一段 Python 代码实现删除一个 list 里面的重复元素

答：

可以使用 set 函数，例如 set(list)；也可以使用字典函数。

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
>>> b={}
>>>b=b.fromkeys(a)
>>>c=list(b.keys())
>>> c

（五）编程用 sort 进行排序，然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a.sort() last=a[-1]
for i inrange(len(a)-2,-1,-1): if last==a:
del a else:last=a print(a)

（六）Python 里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

答：赋值（=）即创建对象的一个新引用，修改其中任意一个变量都会影响另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会改变）{1. 完全切片方法；2. 工厂函数，如 list()；

3. copy 模块的 copy() 函数}。

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归地复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy 模块的 deep.deepcopy() 函数}。

（七）介绍一下 except 的用法和作用？

答：try…except…except…[else…][finally…]。

执行 try 下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到 except 语句。对每个 except 分支顺序尝试执行，如果引发的异常与 except 中的异常组匹配，则执行相应的语句。

如果所有的 except 都不匹配，则异常会传递到调用本代码的最高层 try 代码中。

try 下的语句正常执行，则执行 else 块代码。如果发生异常，就不会执行 else 块。如果存在 finally 语句，最后总是会执行。

（八）Python 中 pass 语句的作用是什么？

答：pass 语句不会执行任何操作，通常作为占位符或创建占位程序，例如 while False: pass。

（九）介绍一下 Python 下 range() 函数的用法？

答：列出一组数据，经常用在 for in range() 循环中。

（十）如何用 Python 来进行查询和替换一个文本字符串？

答：可以使用 re 模块中的 sub() 函数或者 subn() 函数来进行查询和替换，

格式：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）。

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

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。

（十一）Python 里面 match() 和 search() 的区别？

答：re 模块中 match(pattern,string[,flags])，检查 string 的开头是否与 pattern 匹配。

re 模块中 re.search(pattern,string[,flags])，在 string 中搜索 pattern 的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super', ‘superstition').span()) (0, 5)
>>>print(re.match(‘super', ‘insuperable')) None
>>>print(re.search(‘super', ‘superstition').span()) (0, 5)
>>>print(re.search(‘super', ‘insuperable').span()) (2, 7)

（十二）用 Python 匹配 HTML tag 的时候，<.*> 和 <.*?> 有什么区别？

答：术语叫贪婪匹配（<.*>）和非贪婪匹配（<.*?>）。

例如：

test
<.*> :
test
<.*?> :

（十三）Python 里面如何生成随机数？

答：使用 random 模块。

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数 x，满足 a <= x <= b。

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在 (start, stop, step) 之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( )：返回 0 到 1 之间的浮点数。

random.uniform(a,b)：返回指定范围内的浮点数。

（十四）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？

答：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。

（十五）如何在一个 function 里面设置一个全局的变量？

答：解决方法是在 function 的开始插入一个 global 声明：def f()

global x

（十六）单引号，双引号，三引号的区别

答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要使用符号 (\)，三引号则可以直接换行，并且可以包含注释。

如果要表示 Let’s go 这个字符串，单引号写法为：s4 = ‘Let\’s go’。

双引号写法为：s5 = “Let’s go”。

s6 = ‘I realy like“python”!'

这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了。

总结

到此这篇关于 Python 面经之 16 个高频面试问题总结的文章就介绍到这了，更多相关 Python 面试问题内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持本站！