文章目录
- 1、python和其他语言的区别
- 2、解释性语言和编译性语言
- 3、python几种解释器的特点
- 4、位和字节的关系
- 5、PEP8（python代码规范）
- 6、列举布尔值为false的常见值
- 7、python递归的最大层数
- 8、ascii、unicode、utf-8、gbk 区别
- 9、字节码和机器码的区别
- 10、三元运算规则以及应用场景
- 11、Python2和3的区别
- 12、is和==
- 13、python里有哪些数据类型（可变、不可变）
- 14、赋值、深浅拷贝
- 15、python垃圾回收机制（cpython）
- 16、列举常见内置函数
- 17、列举常用模块
- 18、生成器、迭代器、可迭代对象
- 19、re的match和search区别
- 20、什么是正则的贪婪匹配
1、python和其他语言的区别
- python是一种解释性语言与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
- Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I’m a string"这样的代码，程序不会报错。
2、解释性语言和编译性语言
- 解释性语言：源代码—>中间代码—>机器语言，源代码不能直接翻译成机器语言，而是先翻译成中间代码，再由解释器对中间代码进行解释运行。
- 编译性语言：只须编译一次就可以把源代码编译成机器语言，后面的执行无须重新编译，直接使用之前的编译结果就可以；因此其执行的效率比较高；
解释性语言 | 编译性语言 |
Python、JavaScript、Shell、Ruby、MATLAB | C、C++、Pascal/Object Pascal（Delphi） |
每执行一次都要翻译一次 | 只须编译一次 |
执行效率一般 | 执行效率比较高 |
依赖解释器，跨平台性好 | 依赖编译器，跨平台性差 |
其中java比较独特，它是先编译成.class文件再通过 jvm解释运行
3、python几种解释器的特点
解释器 | 特点 |
cpython | C语言编写、标准python、垃圾回收利用引用计数 |
jpython | java编写、编译从jvm字节码由jvm执行、利用JVM的垃圾回收和JIT |
IronPython | c#编写、在CLR上实现了Python、面向.NET平台、可以利用.NET框架的JIT、垃圾回收等功能 |
PyPy | 使用RPython实现，利用Tracing JIT技术实现的Python、PyPy可以选择多种垃圾回收方式，如标记清除、标记压缩、分代等、pypy性能提升非常明显但第三方库支持不够 |
4、位和字节的关系
1字=2字节 (1 word = 2 byte)
1字节=8位 (1 byte = 8bit 或简写为：1B=8b)术语 | 区别 |
位 bit | 计算机基本储存单元、只能容纳0或1 |
字节 byte | 常用的计算机存储单位、一个字节均为8位，每个位是0或1 |
字 word | 自然储存单元、计算机进行数据处理时，一次存取、加工和传送的数据长度称为字 |
一个英文字符和英文标点占一个字节，一个中文字符和中文标点占用2个字节
一个字通常由一个或多个（一般是字节的整数位）字节构成。例如 286 微机的字由 2 个字节组成，它的字长为 16；486 微机的字由 4 个字节组成，它的字长为 32 位。
计算机的字长决定了其 CPU 一次操作处理实际位数的多少，由此可见计算机的字长越大，其性能越优越。
5、PEP8（python代码规范）
缩进 | 每一级缩进使用4个空格 |
每行长度 | 每行最大长度79 |
import | 按照以下顺序分组导入：标准库、相关第三方库、本地应用/库特定 |
类名 | 首字母大写 |
函数名 | 小写 |
函数方法和参数 | 始终要将 self 作为实例方法的的第一个参数、cls 作为类静态方法的第一个参数 |
… | … |
6、列举布尔值为false的常见值
print("1. ", bool(0)) # 零
print("2. ", bool(-0))
print("3. ", bool(None)) # None
print("4. ", bool()) # 空
print("5. ", bool(False)) # false
print("6. ", bool([])) # 空列表
print("7. ", bool(())) # 空元组
print("8. ", bool({})) # 空字典
print("9. ", bool(0j)) # 复数0 在Python中，复数的虚部以j或者J作为后缀
print("10. ", bool(0.0)) # 浮点07、python递归的最大层数
默认的在window上的最大递归层数是998
# 验证
def foo(n):
print(n)
n += 1
foo(n)
if __name__ == '__main__':
foo(1)
#得到的最大数为998，以后就是报错了：RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object8、ascii、unicode、utf-8、gbk 区别
编码 | 区别 |
ascii | 美标、仅字母和符号等、1个字节 |
unicode | 国际通用、所有文字、python默认字符编码（二进制） |
utf-8 | unicode的一种实现方式、1~4字节、第一个字节和ascii兼容 |
gbk | 国标、字母和中文、2个字节 |
需要注意的是，Unicode只是一个符号集，它只规定了符号的二进制代码，却没有规定这个二进制代码应该如何存储。
比如，汉字“严”的unicode是十六进制数4E25，转换成二进制数足足有15位（100111000100101），也就是说这个符号的表示至少需要2个字节。表示其他更大的符号，可能需要3个字节或者4个字节，甚至更多。
9、字节码和机器码的区别
机器码 | 字节码 |
学名机器语言指令 | 相当于2进制代码 |
由cpu直接执行 | 直译器转译后成为机器码 |
10、三元运算规则以及应用场景
三元运算：
规则
应用场景
在赋值变量的时候，可以直接加判断11、Python2和3的区别
来源1：https://www.runoob.com/python/python-2x-3x.html
来源2：
python2 | python3 |
print语句 | print()函数 |
ASCII str() 类型，unicode() 是单独的，不是 byte 类型 | Unicode (utf-8) 字符串，以及一个字节类：byte 和 bytearrays。 |
除法：整数相除的结果是一个整数 | 除法：整数之间的相除，结果也会是浮点数 |
异常： except e, var | 异常：except e as var |
range()和xrange() | 只有range(),用法同之前的xrange() |
八进制数可以写成0o777或0777 | 只能写成0o777 |
不等运算符： != 和 <> | 不等运算符：!= |
整型：int、long | 整型：只有int（但它的行为就像2.X版本的long），新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串 |
打开文件：file( … )或 open(…) | 打开文件：open(…) |
键盘录入：raw_input( “提示信息” )、input( “提示信息” ) | 键盘录入：仅保留input( “提示信息” ) |
老式类和新式类 | 统一采用新式类 |
新式类和老式类的区别：https://www.jianshu.com/p/eaa4d2371e2e
需要注意的是python2.6、2.7兼容部分python3语言
django1.5开始支持python3，django2.0以后仅支持python3
django2 | django3 |
路由： url() | path() |
{% load staticfiles %} | {% load static %} |
lxml的使用：
python2
python3
12、is和==
- ==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等
- is也被叫做同一性运算符，这个运算符比较判断的是对象间的唯一身份标识，也就是id是否相同
13、python里有哪些数据类型（可变、不可变）
可变对象：当有需要改变对象内部的值的时候，这个对象的id不发生变化。
不可变对象：当有需要改变对象内部的值的时候，这个对象的id会发生变化。
数据类型 | |
可变 | 字典(dict), 集合(set), 列表(list) |
不可变 | 整型(int), 字符串(string), 浮点型(float), 元组(tuple) |
14、赋值、深浅拷贝
导入模块：import copy
浅拷贝：copy.copy
深拷贝：copy.deepcopy
赋值 | 指向同一内存 |
浅拷贝 | 仅拷贝数据集合的第一层数据 |
深拷贝 | 指拷贝数据集合的所有层 |
浅拷贝的时候，python仅仅将最外层的内容在内存中新建了一份出来，字典第二层的列表并没有在内存中新建，所以你修改了新模版，默认模版也被修改了。
深拷贝的时候python将字典的所有数据在内存中新建了一份，所以如果你修改新的模版的时候老模版不会变。
15、python垃圾回收机制（cpython）
Python垃圾回收主要以引用计数为主，分代回收为辅。
原始的引用计数法也有明显的缺点：
为了解决这两个致命弱点，Python又引入两种GC机制：
gc的逻辑：（重点）
分配内存
-> 发现超过阈值了
-> 触发垃圾回收
-> 将所有可收集对象链表放到一起
-> 遍历, 计算有效引用计数
-> 分成 有效引用计数=0 和 有效引用计数 > 0 两个集合
-> 大于0的, 放入到更老一代
-> =0的, 执行回收
-> 回收遍历容器内的各个元素, 减掉对应元素引用计数(破掉循环引用)
-> 执行-1的逻辑, 若发现对象引用计数=0, 触发内存回收
-> python底层内存管理机制回收内存分代回收：Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（0代）、中年代（1代）、老年代（2代），对应的是3个链表，年轻代链表的总数达到上限时，垃圾收集机制被触发，把可以被回收的对象回收掉，把不会回收移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象。
16、列举常见内置函数
函数 | 作用 |
abs(a) | 返回数字a的绝对值 |
all([0, 1,2]) | 判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都不为 0，没0返回True |
any( [ ] ) | 判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为空对象，全0或空返回False |
bin(10) | int变2进制 |
bool() | 判断为True或false |
type()、id()、int()、str()、long()。。。。
17、列举常用模块
os模块，路径
re模块，正则表达式
sys模块，标准输入输出
math模块，数学公式
json模块，字符串与其他数据类型转换；pickle模块，序列化
random模块，生成随机数
time模块，时间模块
datatime模块，datetime 基于 time 进行了封装
request模型，HTTP请求库
lxml， 处理XML和HTML文件
18、生成器、迭代器、可迭代对象
可迭代对象：
- 可迭代对象和容器一样是一种通俗的叫法，并不是指某种具体的数据类型
- 列表、元组、字典、set等都是可迭代对象，也可以自定义一个可迭代对象（类）
- 可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。
迭代器：
- 用iter() 函数来生成迭代器。例：iter([1,2,3])。
- 任何实现了__iter__和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常
生成器：
- 生成器是一种特殊的迭代器。
- 它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字。
yield就是return返回的一个值,并且记住这个返回的位置.下一次迭代就从整个位置开始
例：
# 一个普通的函数
def something():
result = []
for ... in ...:
result.append(x)
return result
# 生成器
def iter_something():
for ... in ...:
yield x例：
# 用生成器来实现斐波那契数列
def fib():
prev, curr = 0, 1
while True:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
>>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]生成器表达式例：
a = (x*x for x in range(10))
# 返回生成器对象列表推导式例：
b = [x*x for x in range(10)]
# 返回列表对象参考源:https://foofish.net/iterators-vs-generators.html
19、re的match和search区别
match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配
20、什么是正则的贪婪匹配
贪婪匹配：正则表达式一般趋向于最大长度匹配。
非贪婪匹配：匹配到结果就好。
默认是贪婪模式。在量词后面直接加一个问号？就是非贪婪模式。
