1. python单下划线_foo、双下划线__foo、__foo__的区别。
"单下划线" 开始的成员变量叫做保护变量，意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量；
"双下划线" 开始的是私有成员，意思是只有类对象自己能访问，连子类对象也不能访问到这个数据。
以单下划线开头（_foo）的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用“from xxx import *”而导入；以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的（__foo__）代表python里特殊方法专用的标识，如 __init__（）代表类的构造函数。
2. python中__new__和__init__的区别，说法正确的是？ (A B C D)
A.__new__是一个静态方法，而__init__是一个实例方法。
B.__new__方法会返回一个创建的实例，而__init__什么都不返回。
C.只有在__new__返回一个cls的实例时，后面的__init__才能被调用。
D.当创建一个新实例时调用__new__，初始化一个实例时用__init__。
__init__ 方法为初始化方法, __new__方法才是真正的构造函数。
__new__方法默认返回实例对象供__init__方法、实例方法使用。
__init__ 方法为初始化方法，为类的实例提供一些属性或完成一些动作。
__new__ 方法创建实例对象供__init__ 方法使用，__init__方法定制实例对象。
__new__是一个静态方法，而__init__是一个实例方法。
def dec(f):
n = 3
def wrapper(*args,**kw):
return f(*args,**kw) * n
return wrapper
@dec
def foo(n):
return n * 2
A.foo(2) == 12 B.foo(3) == 12 C.foo(2) == 6 D.foo(3) == 6
@dec 的作用是把原 foo 函数（待装饰函数）赋值给 dec 函数（装饰器），然后将返回值 wrapper 函数（已装饰函数）重新赋值给 foo 函数。因此，foo
4. 装饰器执行顺序。
def decorator_a(func):
print 'Get in decorator_a'
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
return func(*args, **kwargs)
return inner_a
def decorator_b(func):
print 'Get in decorator_b'
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
return func(*args, **kwargs)
return inner_b
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print 'Get in f'
return x * 2
f(1)实际上运行的结果如下:
Get in decorator_a
Get in decorator_b
Get in inner_b
Get in inner_a
Get in f4.下列代码 [i**i for i in xrange(3)] 的执行结果是（A）
A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4)（1）这是一个列表生成式，即对于生成器 xrange(3) 中的每个值（分别是0，1，2），赋值给变量 i，然后执行 i**i 的操作。
（2）xrange() 与 range() 的用法完全相同，区别是 xrange() 的返回值是生成器，而 range() 的返回值是列表。(Python3 range即为原来的xrange)
（3）Python 中的 ** 运算代表幂运算，但有个特殊情况，官方文档中把 0**0 的值定义为 1。
5. 'a' < 'b' < 'c' 返回（True）。('a' > 'b' or 'c') 返回 ('c')。
Python 支持连续比较，'a' < 'b' < 'c' 相当于 'a' < 'b' and 'b' < 'c'，其本质是字符 ASCII 码的大小比较，该判断式结果为 True。
6. 下列代码的打印结果是 (报错)。
x = 1
def change(a):
x += 1
print x
change(x)
Python的变量作用范围(即LEGB规则)。是错在 x+=1,print(x)没错。定义在外部的变量是有全局作用域，但是函数内部未声明global时，只可读而不能写。
7. 如何解释下面的执行结果? (B)
print 1.2 - 1.0 == 0.2
False
A. Python的实现有错误
B. 浮点数无法精确表示
C. 布尔运算不能用于浮点数比较
D. Python将非0数视为False
Python 中浮点数的运算存在误差。1.2 - 1.0的值不是0.2，而是0.19999999999999996。
