100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80)
Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？
Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。
Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？
Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？
Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？
Q-10：lambda 和 def 之间的主要区别是什么？
Q-11：使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID？
Q-12：你认为以下代码片段的输出是什么？代码中有错误吗？
Q-13：Python 中有 switch 或 case 语句吗？如果不是，那么相同的原因是什么？
Q-14：Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么？
Q-15：Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句？
Q-19：字符串在 Python 中是不可变的还是可变的？
Q-25：Python 中的函数调用或可调用对象是什么？
Q-26：Python 中的 return 关键字是做什么用的？
Q-31：Python 中的 continue 有什么作用？
Q-32：Python 中 id() 函数的用途是什么？
Q-33：*args 在 Python 中有什么作用？
Q-34：**kwargs 在 Python 中做什么？
Q-36： __ Name __ 在 Python 中有什么作用？
Q-38：什么时候应该在 Python 中使用“break”？
Q-39：Python 中的 pass 和 continue 有什么区别？
Q-40：len() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-41：chr() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-42：ord() 函数在 Python 中有什么作用？
Q-43：Python 中的 Rstrip() 是什么？
Q-45：Python 中的 isalpha() 是什么？
Q-46：你如何在 Python 中使用 split() 函数？
Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？
Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？
Q-49：是什么让 CPython 与 Python 不同？
Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？
Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？
Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？
Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？
Q-80：Python 中生成器表达式的语法是什么？
Q-61：如何在运行时为 Class 属性赋值？
我们可以在运行时指定属性的值。我们需要添加一个 init 方法并将输入传递给对象构造函数。请参阅以下示例来说明这一点。
>>> class Human:
def __init__(self, profession):
self.profession = profession
def set_profession(self, new_profession):
self.profession = new_profession
>>> man = Human("Manager")
>>> print(man.profession)
Manager
回到目录
Q-62：Python 编程中的继承是什么？
继承是一种 OOP 机制，它允许对象访问其父类功能。它将基类功能传递给孩子。
我们故意抽象出不同类中的相似代码。
公共代码在基类中，子类对象可以通过继承访问它。看看下面的例子。
class PC: # 基类
processor = "Xeon" # 通用属性
def set_processor(self, new_processor):
processor = new_processor
class Desktop(PC): # 派生类
os = "Mac OS High Sierra" # 个性化属性
ram = "32 GB"
class Laptop(PC): # 派生类
os = "Windows 10 Pro 64" # 个性化属性
ram = "16 GB"
desk = Desktop()
print(desk.processor, desk.os, desk.ram)
lap = Laptop()
print(lap.processor, lap.os, lap.ram)
输出：
Xeon Mac OS High Sierra 32 GB
Xeon Windows 10 Pro 64 16 GB
回到目录
Q-63：Python 中的组合是什么？
组合也是 Python 中的一种继承。它打算从基类继承，但有点不同，即通过使用基类的实例变量作为派生类的成员。
见下图。
为了演示组合，我们需要实例化类中的其他对象，然后使用这些实例。
class PC: # 基类
processor = "Xeon" # 通用属性
def __init__(self, processor, ram):
self.processor = processor
self.ram = ram
def set_processor(self, new_processor):
processor = new_processor
def get_PC(self):
return "%s cpu & %s ram" % (self.processor, self.ram)
class Tablet():
make = "Intel"
def __init__(self, processor, ram, make):
self.PC = PC(processor, ram) ＃ 作品
self.make = make
def get_Tablet(self):
return "Tablet with %s CPU & %s ram by %s" % (self.PC.processor, self.PC.ram, self.make)
if __name__ == "__main__":
tab = Tablet("i7", "16 GB", "Intel")
print(tab.get_Tablet())
输出是：
Tablet with i7 CPU & 16 GB ram by Intel
回到目录
Q-64：Python 程序中的错误和异常是什么？
错误是程序中可能导致其异常退出的编码问题。
相反，异常的发生是由于外部事件的发生中断了程序的正常流程。
回到目录
Q-65：你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常？
Python 制定了 Try、Except、Finally 结构来处理错误和异常。我们将缩进的不安全代码括在 try 块下。我们可以将回退代码保留在 except 块中。任何打算最后执行的指令都应该在 finally 块下。
try:
print("在 try 块中执行代码")
print(exception)
except:
print("进入except块")
finally:
print("到达最后一个区块")
输出是：
在 try 块中执行代码
进入except块
到达最后一个区块
回到目录
Q-66：你如何为 Python 中的预定义条件引发异常？
我们可以根据某些条件引发异常。
例如，如果我们希望用户只输入奇数，否则会引发异常。
# 示例 - 引发异常
while True:
try:
value = int(input("输入一个奇数-"))
if value%2 == 0:
raise ValueError("由于无效输入退出！！！")
else:
print("输入的值为： %s" % value)
except ValueError as ex:
print(ex)
break
输出是：
输入一个奇数- 2
由于无效输入退出！！！
输入一个奇数- 1
输入的值为： 1
输入一个奇数-
回到目录
Q-67：什么是 Python 迭代器？
Python 中的迭代器是类似数组的对象，允许在下一个元素上移动。我们在遍历循环时使用它们，例如在“for”循环中。
Python 库没有。的迭代器。例如，一个列表也是一个迭代器，我们可以在它上面启动一个 for 循环。
回到目录
Q-68：Iterator 和 Iterable 有什么区别？
列表、元组、字典和集合等集合类型都是可迭代对象，而它们也是可迭代容器，在遍历时返回迭代器。
回到目录
以下是一些高级 Python 面试问题。
Q-69：什么是 Python 生成器？
Generator 是一种函数，它让我们指定一个函数，它的作用类似于迭代器，因此可以在“for”循环中使用。
在生成器函数中，yield 关键字替代了 return 语句。
def fn():
return "简单的 Python 函数"
def generate():
yield "Python 生成器函数"
print(next(generate()))
输出是：
Python 生成器函数
回到目录
Q-70：Python 中的闭包是什么？
Python 闭包是由另一个函数返回的函数对象。我们使用它们来消除代码冗余。
在下面的例子中，我们编写了一个简单的乘法闭包。
def multiply_number(num):
def product(number):
'product() here is a closure'
return num * number
return product
num_2 = multiply_number(2)
print(num_2(11))
print(num_2(24))
num_6 = multiply_number(6)
print(num_6(1))
输出是：
22
48
6
回到目录
Q-71：Python 中的装饰器是什么？
Python 装饰器使我们能够动态地向给定对象添加新行为。在下面的示例中，我们编写了一个简单的示例来显示函数执行前后的消息。
def decorator_sample(func):
def decorator_hook(*args, **kwargs):
print("函数调用前")
result = func(*args, **kwargs)
print("函数调用后")
return result
return decorator_hook
def product(x, y):
"两个数相乘的函数"
return x * y
print(product(3, 3))
输出是：
函数调用前
函数调用后
9
回到目录
Q-72：你如何在 Python 中创建字典？
让我们以建筑工地统计为例。为此，我们首先需要使用冒号（“:”）拆分键值对。键应该是不可变类型，也就是说，我们将使用不允许在运行时更改的数据类型。我们将从整数、字符串或元组中进行选择。
但是，我们可以采用任何类型的值。为了区分数据对，我们可以使用逗号（“，”）并将整个内容保留在花括号（{…}）中。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> type(site_stats)
<class 'dict'>
>>> print(site_stats)
{'type': 'organic', 'site': '', 'traffic': 10000}
回到目录
Q-73：你如何在 Python 中读取字典？
要从字典中获取数据，我们可以使用键直接访问。我们可以在提到字典对应的变量名后使用方括号 […] 将“key”括起来。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats["traffic"])
我们甚至可以调用 get 方法从字典中获取值。它还让我们设置一个默认值。如果缺少密钥，则会发生 KeyError。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats.get('site'))
tecbeamers.com
回到目录
Q-74：如何在 Python 中遍历字典对象？
我们可以使用“for”和“in”循环来遍历字典对象。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> for k, v in site_stats.items():
print("The key is: %s" % k)
print("The value is: %s" % v)
print("++++++++++++++++++++++++")
输出是：
The key is: type
The value is: organic
++++++++++++++++++++++++
The key is: site
The value is: tecbeamers.com
++++++++++++++++++++++++
The key is: traffic
The value is: 10000
++++++++++++++++++++++++
回到目录
Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？
我们可以通过使用新键修改字典来添加元素，然后为其设置值。
>>> #设置一个空白字典
>>> site_stats = {}
>>> site_stats['site'] = ''
>>> site_stats['traffic'] = 10000000000
>>> site_stats['type'] = 'Referral'
>>> print(site_stats)
{'type': 'Referral', 'site': '', 'traffic': 10000000000}
我们甚至可以在 update() 方法的帮助下连接两个字典以获得更大的字典。
>>> site_stats['site'] = ''
>>> print(site_stats)
{'site': ''}
>>> site_stats_new = {'traffic': 1000000, "type": "social media"}
>>> site_stats.update(site_stats_new)
>>> print(site_stats)
{'type': 'social media', 'site': '', 'traffic': 1000000}
回到目录
Q-76：如何在 Python 中删除字典的元素？
我们可以使用 del() 方法删除字典中的键。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> del site_stats["type"]
>>> print(site_stats)
{'site': '', 'traffic': 1000000}
我们可以使用的另一种方法是 pop() 函数。它接受密钥作为参数。另外，第二个参数，如果键不存在，我们可以传递一个默认值。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> print(site_stats.pop("type", None))
organic
>>> print(site_stats)
{'site': '', 'traffic': 10000}
回到目录
Q-77：你如何检查字典中键的存在？
我们可以使用 Python 的“in”运算符来测试 dict 对象中是否存在键。
>>> site_stats = {'site': '', 'traffic': 10000, "type": "organic"}
>>> 'site' in site_stats
True
>>> 'traffic' in site_stats
True
>>> "type" in site_stats
True
早些时候，Python 还提供了已被弃用的 has_key() 方法。
回到目录
Q-78：Python 中列表推导式的语法是什么？
列表推导式的签名如下：
[ expression(var) for var in iterable ]
例如，下面的代码将返回从 10 到 20 的所有数字并将它们存储在一个列表中。
>>> alist = [var for var in range(10, 20)]
>>> print(alist)
回到目录
Q-79：Python 中字典理解的语法是什么？
字典的语法与列表推导式的语法相同，但不同之处在于它使用大括号：
{ aKey, itsValue for aKey in iterable }
例如，下面的代码将返回所有数字 10 到 20 作为键，并将这些数字的相应平方存储为值。
>>> adict = {var:var**2 for var in range(10, 20)}
>>> print(adict)
回到目录
Q-80：Python 中生成器表达式的语法是什么？
生成器表达式的语法与列表推导式匹配，但不同之处在于它使用括号：
( expression(var) for var in iterable )
(表达式(var) for var in iterable )
例如，下面的代码将创建一个生成器对象，该对象在使用时生成 10 到 20 的值。
>>> (var for var in range(10, 20))
at 0x0000000003668728>
>>> list((var for var in range(10, 20)))
回到目录
总结——100 个基本 Python 面试题
我已经写了很长一段时间的技术博客，这是我的一篇面试题分享。希望你们会喜欢！这里汇总了我的全部原创及作品源码:
