Python里面如何生成随机数?
1.Python里面如何生成随机数?
参考答案：
random模块
随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,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。
2.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?
参考答案：
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codingstandard检查
3.单引号，双引号，三引号的区别
参考答案：
单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),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：s4 = ‘Let\’s go’
双引号：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
4.用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*?>有什么区别?
参考答案：
术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )
例如:
test
<.*> :
test
<.*?> :
5.Python中pass语句的作用是什么?
参考答案：
pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass
6.介绍一下Python下range()函数的用法?
参考答案：
列出一组数据，经常用在for in range()循环中
Python都有哪些自带的数据结构?
1.Python都有哪些自带的数据结构?
参考答案：
Python自带的数据结构分为可变的和不可变的。可变的有：数组、集合、字典;不可变的有：字符串、元组、数。
2.什么是Python的命名空间?
参考答案：
在Python中，所有的名字都存在于一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。
它就好像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面寻找相应的对象。
3.Python中的pass是什么?
参考答案：
Pass是一个在Python中不会被执行的语句。在复杂语句中，如果一个地方需要暂时被留白，它常常被用于占位符。
4.Python中的docstring是什么?
参考答案：
Python中文档字符串被称为docstring，它在Python中的作用是为函数、模块和类注释生成文档。
5.Python中的负索引是什么?
参考答案：
Python中的序列索引可以是正也可以是负。如果是正索引，0是序列中的第一个索引，1是第二个索引。如果是负索引，(-1)是最后一个索引而(-2)是倒数第二个索引。
6.Python中的模块和包是什么?
参考答案：
在Python中，模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块，比如对象和属性。
一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。
7.数组和元组之间的区别是什么?
参考答案：
数组和元组之间的区别：数组内容是可以被修改的，而元组内容是只读的。另外，元组可以被哈希，比如作为字典的关键字。
Python是怎样管理内存的?
1.Python是怎样管理内存的?
参考答案;
Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作。
为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的。其核心API提供一些访问该模块的方法供程序员使用。
Python有自带的垃圾回收系统，它回收并释放没有被使用的内存让它们能够被其他程序使用。
2.有哪些工具可以帮助debug或做静态分析?
参考答案：
PyChecker 是一个静态分析工具，它报告源代码中的错误并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具。
3.参数按值传递和引用传递是怎样实现的?
参考答案：
Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的你可以改动对象。
4.什么是Python的命名空间?
参考答案：
在 Python 中，所有的名字都存在于一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就好像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面寻找相应的对象。
5.Python中的unittest是什么?
参考答案：
在Python中，unittest是Python中的单元测试框架。它支持共享搭建，自动测试，在测试中暂停代码，将不同测试迭代成一组等等功能。
6. Python中的负索引是什么?
参考答案：
Python中的序列索引可以是正也可以是负。如果是正索引，0是序列中的第一个索引，1是第二个索引。如果是负索引，(-1)是最后一个索引而(-2)是倒数第二个索引。
7.Xrange和range的区别是什么?
参考答案：
Xrange返回一个xrange对象，而range返回一个数组。不管那个范围多大，Xrange使用同样的内存。
Python有关代码的输出结果的8个高频考问题及答案解析
1、下面这段代码的输出结果是什么?请解释。
def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123,[])
list3 = extendList('a')
print "list1 = %s" % list1
print "list2 = %s" % list2
print "list3 = %s" % list3
怎样修改extendList的定义能够产生以下预期的行为?
上面代码输出结果将是：
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']
很多人都会误认为list1=[10],list3=[‘a’],因为他们以为每次extendList被调用时，列表参数的默认值都将被设置为[].但实际上的情况是，新的默认列表只在函数被定义的那一刻创建一次。
当extendList被没有指定特定参数list调用时，这组list的值随后将被使用。这是因为带有默认参数的表达式在函数被定义的时候被计算，不是在调用的时候被计算。因此list1和list3是在同一个默认列表上进行操作(计算)的。而list2是在一个分离的列表上进行操作(计算)的。(通过传递一个自有的空列表作为列表参数的数值)。
extendList的定义可以作如下修改。
尽管，创建一个新的列表，没有特定的列表参数。
下面这段代码可能能够产生想要的结果。
def extendList(val, list=None):
if list is None:
list = []
list.append(val)
return list
通过上面的修改，输出结果将变成：
list1 = [10]
list2 = [123]
list3 = ['a']
2、下面这段代码的输出结果将是什么?请解释。
def multipliers():
return [lambda x : i * x for i in range(4)]
print [m(2) for m in multipliers()]
你如何修改上面的multipliers的定义产生想要的结果?
上面代码输出的结果是[6, 6, 6, 6] (不是我们想的[0, 2, 4, 6])。
上述问题产生的原因是Python闭包的延迟绑定。这意味着内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查找。因此，当任何由multipliers()返回的函数被调用时，i的值将在附近的范围进行查找。那时，不管返回的函数是否被调用，for循环已经完成，i被赋予了最终的值3。
因此，每次返回的函数乘以传递过来的值3，因为上段代码传过来的值是2，它们最终返回的都是6。(3*2)碰巧的是，《The Hitchhiker’s Guide to Python》也指出，在与lambdas函数相关也有一个被广泛被误解的知识点，不过跟这个case不一样。由lambda表达式创造的函数没有什么特殊的地方，它其实是和def创造的函数式一样的。
下面是解决这一问题的一些方法。
一种解决方法就是用Python生成器。
def multipliers():
for i in range(4): yield lambda x : i * x
另外一个解决方案就是创造一个闭包，利用默认函数立即绑定。
def multipliers():
return [lambda x, i=i : i * x for i in range(4)]
还有种替代的方案是，使用偏函数：
from functools import partial
from operator import mul
def multipliers():
return [partial(mul, i) for i in range(4)]
3、下面这段代码的输出结果将是什么?请解释。
class Parent(object):
x = 1
class Child1(Parent):
pass
class Child2(Parent):
pass
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
Child1.x = 2
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
Parent.x = 3
print Parent.x, Child1.x, Child2.x
输出结果将是：
1 1 1
1 2 1
3 2 3
让很多人困惑或惊讶的是最后一行输出为什么是3 2 3 而不是 3 2 1.为什么在改变parent.x的同时也改变了child2.x的值?但与此同时没有改变Child1.x的值?
此答案的关键是，在Python中，类变量在内部是以字典的形式进行传递。
如果一个变量名没有在当前类下的字典中发现。则在更高级的类(如它的父类)中尽心搜索直到引用的变量名被找到。(如果引用变量名在自身类和更高级类中没有找到，将会引发一个属性错误。)
因此,在父类中设定x = 1,让变量x类(带有值1)能够在其类和其子类中被引用到。这就是为什么第一个打印语句输出结果是1 1 1
因此，如果它的任何一个子类被覆写了值(例如说，当我们执行语句Child.x = 2),这个值只在子类中进行了修改。这就是为什么第二个打印语句输出结果是1 2 1
最终，如果这个值在父类中进行了修改，(例如说，当我们执行语句Parent.x = 3),这个改变将会影响那些还没有覆写子类的值(在这个例子中就是Child2)这就是为什么第三打印语句输出结果是3 2 3
4、下面这段代码在Python2下输出结果将是什么?请解释。
def div1(x,y):
print "%s/%s = %s" % (x, y, x/y)
def div2(x,y):
print "%s//%s = %s" % (x, y, x//y)
div1(5,2)
div1(5.,2)
div2(5,2)
div2(5.,2.)
在Python3下结果会有怎样的不同?(当然，假设上述打印语句被转换成Python3的语法)
在Python2中，上述代码输出将是
5/2 = 2
5.0/2 = 2.5
5//2 = 2
5.0//2.0 = 2.0
默认情况下，Python 2 自动执行整形计算如果两者都是整数。因此,5/2 结果是2，而5./2结果是2.5
注意，在Python2中，你可以通过增加以下引用来覆写这个行为。
from future import division
同时要注意的是，//操作符将总是执行整形除法，不管操作符的类型。这就是为什么即使在Python 2中5.0//2.0的结果是2.0。然而在Python3中，没有此类特性，
例如，在两端都是整形的情况下，它不会执行整形除法
因此，在Python3中，将会是如下结果：
5/2 = 2.5
5.0/2 = 2.5
5//2 = 2
5.0//2.0 = 2.0
5、下面代码的输出结果将是什么?
list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print list[10:]
下面的代码将输出[],不会产生IndexError错误。就像所期望的那样，尝试用超出成员的个数的index来获取某个列表的成员。
例如，尝试获取list[10]和之后的成员，会导致IndexError.
然而，尝试获取列表的切片，开始的index超过了成员个数不会产生IndexError,而是仅仅返回一个空列表。
这成为特别让人恶心的疑难杂症，因为运行的时候没有错误产生，导致bug很难被追踪到。
6、考虑下列代码片段：
list = [ [ ] ] * 5
list # output?
list[0].append(10)
list # output?
list[1].append(20)
list # output?
list.append(30)
list # output?
2,4,6,8行将输出什么结果?试解释。
输出的结果如下：
[[], [], [], [], []]
[[10], [10], [10], [10], [10]]
[[10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20]]
[[10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], 30]
解释如下：
第一行的输出结果直觉上很容易理解，例如 list = [ [ ] ] * 5 就是简单的创造了5个空列表。然而，理解表达式list=[ [ ] ] * 5的关键一点是它不是创造一个包含五个独立列表的列表，而是它是一个创建了包含对同一个列表五次引用的列表。只有了解了这一点，我们才能更好的理解接下来的输出结果。
list[0].append(10) 将10附加在第一个列表上。
但由于所有5个列表是引用的同一个列表，所以这个结果将是：
[[10], [10], [10], [10], [10]]
同理，list[1].append(20)将20附加在第二个列表上。但同样由于5个列表是引用的同一个列表，所以输出结果现在是：
[[10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20]].
作为对比， list.append(30)是将整个新的元素附加在外列表上，因此产生的结果是： [[10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], [10, 20], 30].
7、Given a list of N numbers。
给定一个含有N个数字的列表。
使用单一的列表生成式来产生一个新的列表，该列表只包含满足以下条件的值：
(a)偶数值
(b)元素为原始列表中偶数切片。
例如，如果list[2]包含的值是偶数。那么这个值应该被包含在新的列表当中。因为这个数字同时在原始列表的偶数序列(2为偶数)上。然而，如果list[3]包含一个偶数，
那个数字不应该被包含在新的列表当中，因为它在原始列表的奇数序列上。
对此问题的简单解决方法如下：
[x for x in list[::2] if x%2 == 0]
例如，给定列表如下：
list = [ 1 , 3 , 5 , 8 , 10 , 13 , 18 , 36 , 78 ]
列表生成式[x for x in list[::2] if x%2 == 0] 的结果是，
[10, 18, 78]
这个表达式工作的步骤是，第一步取出偶数切片的数字，
第二步剔除其中所有奇数。
给定以下字典的子类：
class DefaultDict(dict):
def __missing__(self, key):
return []
8、下面的代码能够运行么?为什么?
d = DefaultDict()
d['florp'] = 127
能够运行。
当key缺失时，执行DefaultDict类，字典的实例将自动实例化这个数列。
Python是如何被解释的?
1.Python是如何被解释的?
参考答案：
Python是一种解释性语言，它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言，之后再翻译成机器码再执行。
2.Python是怎样管理内存的?
参考答案：
Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作。
为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的，其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用。
Python有自带的垃圾回收系统，它回收并释放没有被使用的内存，让它们能够被其他程序使用。
3.数组和元组之间的区别是什么?
参考答案：
数组和元组之间的区别：数组内容是可以被修改的，而元组内容是只读的。另外，元组可以被哈希，比如作为字典的关键字。
4.什么是Python的命名空间?
参考答案：
在Python中，所有的名字都存在于一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。
它就好像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面寻找相应的对象。
5.Python中的pass是什么?
参考答案：
Pass是一个在Python中不会被执行的语句。在复杂语句中，如果一个地方需要暂时被留白，它常常被用于占位符。
6.Python中的unittest是什么?
参考答案：
在Python中，unittest是Python中的单元测试框架。它拥有支持共享搭建、自动测试、在测试中暂停代码、将不同测试迭代成一组，等等的功能。
请你简单说一下什么是“猴子补丁”?
Python面试题一：“猴子补丁”指的是什么?这种做法好吗?
参考答案：
“猴子补丁””(monkey patching)就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。
举个例子：
import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题?
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员(公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了)，而是更注重可维护性。还记得KISS原则码?答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。
另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。
Python面试题二：阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值。
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]
参考答案：
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]
为什么提这个问题？
列表解析(list comprehension)十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。
如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。
Python面试题三：你如何管理不同版本的代码?
参考答案：
版本管理!被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git(或是其他你最喜欢的工具)追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统(VCS)，但还有其他的选择，比如subversion(SVN)。
为什么提这个问题？
因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作;发现新引入了什么bug;管理你的软件的不同版本和发行版;在团队成员中分享源代码;部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得!
根据你的理解说一下什么是Python?
参考答案
下面是一些关键点：
Python是一种解释型语言。这就是说，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。
Python非常适合面向对象的编程(OOP)，因为它支持通过组合(composition)与继承(inheritance)的方式定义类(class)。Python中没有访问说明符(access specifier，类似C++中的public和private)，这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
在Python语言中，函数是第一类对象(first-class objects)。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类(class)也是第一类对象。
Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。
Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接受文件夹的名称作为输入参数，
返回该文件夹中文件的路径，
以及其包含文件夹中文件的路径。
"""
# 补充代码
参考答案：
def print_directory_contents(sPath):
import os
for sChild in os.listdir(sPath):
sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
print_directory_contents(sChildPath)
else:
print sChildPath
特别要注意以下几点：
命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈(callstack)。
我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。
熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。
如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。
坚持KISS原则!保持简单，不过脑子就能懂!
面试官为什么提这个问题：
说明面试者对与操作系统交互的基础知识
谈下python的GIL
1.谈下python的GIL
参考答案：
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器(加了一把锁即GIL)，
使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。
所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。多进程中因为每个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有了一个python
解释器，所以多进程可以实现多个进程的同时运行，缺点是进程系统资源开销大
2.列出5个python标准库
参考答案：
os：提供了不少与操作系统相关联的函数
sys: 通常用于命令行参数
re: 正则匹配
math: 数学运算
datetime:处理日期时间
3.fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什么意思?
参考答案：
*args和**kwargs主要用于函数定义，可以将不定量的参数传递给一个函数
*args是用来发送非键值对的可变数量的参数列表给一个函数
**kwargs用来将不定长度的键值对作为参数传递给一个函数
4.python内建数据类型有哪些
参考答案：
整型--int
布尔型--bool
字符串--str
列表--list
元组--tuple
字典--dict
1.MyISAM 与 InnoDB 区别：
参考答案：
(1)InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持，这一点是非常之重要。事务是一种高级的处理方式，如在一些列增删改中只要哪个出错还可以回滚还原，而 MyISAM就不可以了;
(2)MyISAM 适合查询以及插入为主的应用，InnoDB 适合频繁修改以及涉及到安全性较高的应用;
(3)InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持;
(4)对于自增长的字段，InnoDB 中必须包含只有该字段的索引，但是在 MyISAM表中可以和其他字段一起建立联合索引;
(5)清空整个表时，InnoDB 是一行一行的删除，效率非常慢。MyISAM 则会重建表;
Python中pass语句的作用是什么?
参考答案：
pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作，比如：
while False:
pass
pass通常用来创建一个最简单的类：
class MyEmptyClass:
pass
pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO，提醒实现相应的实现，比如：
def initlog(*args):
pass #please implement this
Python是如何进行类型转换?
参考答案：
Python提供了将变量或值从一种类型转换成另一种类型的内置函数。int函数能够将符合数学格式数字型字符串转换成整数。否则，返回错误信息。
>>> int(“34″)
34
>>> int(“1234ab”) #不能转换成整数
ValueError: invalid literal for int(): 1234ab
函数int也能够把浮点数转换成整数，但浮点数的小数部分被截去。
>>> int(34.1234)
34
>>> int(-2.46)
-2
函数°oat将整数和字符串转换成浮点数：
>>> float(“12″)
12.0
>>> float(“1.111111″)
1.111111
函数str将数字转换成字符：
>>> str(98)
’98′
>>> str(“76.765″)
’76.765′
整数1和浮点数1.0在python中是不同的。虽然它们的值相等的，但却属于不同的类型。这两个数在计算机的存储形式也是不一样。
1.Python里面如何拷贝一个对象?(赋值，浅拷贝，深拷贝的区别)
参考答案：
赋值(=)，就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
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，另外一个也会修改改变){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，并且递归的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}
2.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?
参考答案：
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
3.Python里面match()和search()的区别?
参考答案：
re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。
re模块中research(pattern,string[,flags]),在string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)
1、解释Python Flask中的数据库连接?
参考答案：
Flask支持数据库驱动的应用程序(RDBS)。这样的系统需要创建一个模式，将shema.sql文件传送到sqlite3命令。所以需要sqlite3命令才能在Flask中创建或启动数据库。
Flask允许以三种方式请求数据库
·before_request()：它们在请求前被调用并且不传递任何参数
·after_request()：它们在请求之后被调用并且传递将被发送到客户端响应
·teardown_request()：在引发异常的情况下调用，并且不保证响应。他们在响应结束后被调用。他们不允许修改请求，他们的值被忽略。
2、解释如何最大限度地减少Python开发中的Memcached服务器中断?
当一个实例失败，这将在客户端发出请求时重新加载丢失的数据，在数据库服务器上承受更大的负载。为了避免这种情况，如果代码已经写入，尽量减少缓存的冲击，那么它将产生最小的影响
另一种方法是使用丢失的机器IP地址在新机器上启动Memcached实例
代码是最大限度减少服务器停机的另一种方法，因为它可以自由地以最少的工作更改Memcached服务器列表
设置超时值是一些Memcached客户端为Memcached服务器中断实现的另一个选项。当Memcached服务器关闭时，客户端将不断尝试发送请求，直到达到超时限制。
1简要描述Python的垃圾回收机制，希望看完你能整理一份属于自己的答案!
参考答案：
这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：
Python在内存中存储了每个对象的引用计数(reference count)。如果计数值变成0，那么相应的对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环(reference cycle)。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
Python中使用了某些启发式算法(heuristics)来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代(generation)。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
介绍一下Python中webbrowser的用法?希望对你有所帮助!
参考答案：
webbrowser模块提供了一个高级接口来显示基于Web的文档，大部分情况下只需要简单的调用open()方法。
webbrowser定义了如下的异常：
exception webbrowser.Error, 当浏览器控件发生错误是会抛出这个异常
webbrowser有以下方法：
webbrowser.open(url[, new=0[, autoraise=1]])
这个方法是在默认的浏览器中显示url, 如果new = 0, 那么url会在同一个浏览器窗口下打开，如果new = 1, 会打开一个新的窗口，如果new = 2, 会打开一个新的tab, 如果autoraise = true, 窗口会自动增长。
webbrowser.open_new(url)
在默认浏览器中打开一个新的窗口来显示url, 否则，在仅有的浏览器窗口中打开url
webbrowser.open_new_tab(url)
在默认浏览器中当开一个新的tab来显示url, 否则跟open_new()一样
webbrowser.get([name]) 根据name返回一个浏览器对象，如果name为空，则返回默认的浏览器
webbrowser.register(name, construtor[, instance])
注册一个名字为name的浏览器，如果这个浏览器类型被注册就可以用get()方法来获取。
如何使用Python定义一个函数?
参考答案：
函数的定义形式如下：
def (arg1, arg2,… argN):
函数的名字也必须以字母开头，可以包括下划线“ ”,但不能把Python的关键字定义成函数的名字。函数内的语句数量是任意的，每个语句至少有一个空格的缩进，以表示此语句属于这个函数的。缩进结束的地方，函数自然结束。
下面定义了一个两个数相加的函数：
>>> def add(p1, p2):
print p1, “+”, p2, “=”, p1+p2
>>> add(1, 2)
1 + 2 = 3
函数的目的是把一些复杂的操作隐藏，来简化程序的结构，使其容易阅读。函数在调用前，必须先定义。也可以在一个函数内部定义函数，内部函数只有在外部函数调用时才能够被执行。程序调用函数时，转到函数内部执行函数内部的语句，函数执行完毕后，返回到它离开程序的地方，执行程序的下一条语句。
1、Python是如何进行内存管理的?
参考答案：
Python的内存管理是由Python得解释器负责的，开发人员可以从内存管理事务中解放出来，致力于应用程序的开发，这样就使得开发的程序错误更少，程序更健壮，开发周期更短
2、如何反序的迭代一个序列?
参考答案：
如果是一个list, 最快的解决方案是：
list.reverse()
try:
for x in list:
“do something with x”
finally:
list.reverse()
如果不是list, 最通用但是稍慢的解决方案是：
for i in range(len(sequence)-1, -1, -1):
x = sequence[i]
3、Python里面如何实现tuple和list的转换?
参考答案：
函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变，排序也不变。
例如，tuple([1,2,3])返回(1,2,3), tuple(’abc’)返回(’a’.’b’,’c’).如果参数已经是一个tuple的话，函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象，所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。
函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变，排序也不变。
如何用Python来发送邮件?
参考答案：
可以使用smtplib标准库
以下代码可以在支持SMTP监听器的服务器上执行。
import sys, smtplib
fromaddr = raw_input(“From: “)
toaddrs = raw_input(“To: “).split(‘,’)
print “Enter message, end with ^D:”
msg = ”
while 1:
line = sys.stdin.readline()
if not line:
break
msg = msg + line
# 发送邮件部分
server = smtplib.SMTP(‘localhost’)
server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
server.quit()
Python如何实现单例模式，以下举两个例子详细分析。
参考答案：
Python有两种方式可以实现单例模式，下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式：
1、class Singleton(type):
def __init__(cls, name, bases, dict):
super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)
cls.instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
class MyClass(object):
__metaclass__ = Singleton
print MyClass()
print MyClass()2、使用decorator来实现单例模式
def singleton(cls):
instances = { }
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls()
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass
如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串?
参考答案：
可以使用sub()方法来进行查询和替换，sub方法的格式为：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
举例说明：
import re
p = re.compile(‘(blue|white|red)’)
print(p.sub(‘colour’,blue socks and red shoes’))
print(p.sub(‘colour’,blue socks and red shoes’, count=1))输出：
colour socks and colour shoes
colour socks and red shoes
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
例如：
import re
p = re.compile(‘(blue|white|red)’)
print(p.subn(‘colour’,blue socks and red shoes’))
print(p.subn(‘colour’,blue socks and red shoes’, count=1))输出
(‘colour socks and colour shoes’, 2)
(‘colour socks and red shoes’, 1)
1. 有没有一个工具可以帮助查找Python的bug?
有，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。
2. 如何在一个function里面设置一个全局的变量?
解决方法是在function的开始插入一个global声明：
def f()
global x
