1、什么是Python？使用Python有什么好处？#Python知识分享#重在理解
Python是一种动态解释型编程语言，包含对象，模块，线程，异常和自动内存管理。Python可用于Web应用程序开发，自动化，数学建模，大数据应用程序等领域。也经常被用作“胶水”代码。
Python的好处在于它简单易用，可移植，可扩展，内置数据结构，并且它是一个开源的。
动态语言：在运行时确定数据类型的语言变量类型在运行期是可变的；当声明变量或类似变量时，不需要声明变量的类型。
解释型：与C语言等语言不同，Python不需要在运行之前进行编译。
2、什么是PEP8
PEP8是一个编码风格约定，关于如何编写Python代码更具可读性。
3、Python是如何解释语言的？
Python代码在运行前，会先将.py文件编译生成.pyc字节码文件（中间代码，与平台无关，不管放在Windows还是Linux平台都可以执行），运行时将由虚拟机逐行把字节码翻译成机器语言给CPU执行。
介绍Cython、Pypy、Cpython、Numba各有什么缺点
Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器，Cython能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。
Pypy最重要的一点就是Pypy集成了JIT（一种混合了解释器和编译器好处的技术，将源代码编译成了本地机器码），通过编译技术提升脚本解释器系统的速度。同时针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。Pypy的优点是对纯Python项目兼容性极好，几乎可以直接运行并直接获得性能提升；缺点是对很多C语言库支持性不好，Pypy社区有相关讨论。
Numba是一个库，使用LLVM编译技术来解释字节码，可以在运行时将Python代码编译为本地机器码，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码。
通用性：Cython和Numba的兼容性都非常好，而Pypy对于部分库的支持较差（如Numpy，Scipy）。
速度：这三种方案的速度相差不大，通常来说Cython要快于Pypy，尤其是对于部分C扩展。Pypy要快于Numba，但针对于纯数值计算的工作，Numba甚至还要快于Cython。
易用性：易用性最好的无疑是Pypy，Pypy是Python的解释器，我们针对纯Python使用Pypy，除了Pypy不支持的部分库外，不需要进行任何改动。然后是Numba，Numba的基本使用方法就是给函数加一个装饰器，易用性也很高，最后是Cython，因为Cython中需要使用Python+C混合编码，如果需要移植，代价会很大。
CPython是用C语言实现的Python解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python解释器。
4、Python是如何进行内存管理的及调优手段
主要有三个方面
一、对象的引用计数机制
使用引用计数来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
二、垃圾回收机制
对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
垃圾回收机制：
通过引用计数进行垃圾回收（对象创建时+1，销毁时-1，计数0时解释器适当的时候回收）；
通过“标记-清除”（使用gc.collect()立即回收）解决容器对象可能产生的循环引用问题（引用计数0时一直不能回收）；
调优手段：1.手动垃圾回收2.调高垃圾回收阈值3.避免循环引用（手动解循环引用和使用弱引用）
5、当Python退出时，为什么不清除所有分配的内存？
1）当Python退出时，没有被解除分配或释放（有些对其他对象具有循环引用的Python模块或从全局名称空间引用的对象）
2）无法解除分配C库保留的那些内存部分。
3）退出时，由于拥有自己的高效清理机制，Python会尝试取消分配/销毁其他所有对象。
内存泄露是什么？如何避免？
内存泄露指应该被清理却没有被清理的内存一直占据着系统资源造成浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
避免：1.手动垃圾回收2.调高垃圾回收阈值3.避免循环引用（手动解循环引用和使用弱引用）
哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？
内存溢出：内存不够。
内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；处理：采用多次查询，边查询边处理边清除
存在死循环或递归调用;处理：清除或优化
存在因循环而重复产生的新对象实体;处理：优化
存在使用定义对象后未清空的现象;处理：手动清除
6、什么是Pythondecorators？
Pythondecorators（装饰器），作用是改变其他函数的运作方式（嵌入或修改代码），这可以使得代码更加简洁和强大。
python新式类和经典类的区别？
在Python2及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类（只要一个内置类型位于类树的某个位置），都属于“新式类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，则称之为“经典类”。
“新式类”和“经典类”的区分在Python3之后就已经不存在，在Python3.x之后的版本，因为所有的类都派生自内置类型object(即使没有显示的继承object类型)，即所有的类都是“新式类”。
7、list和tuple有什么区别？
列表是可变的而元组不是。元组可以被散列，例如作为词典的关键。元组比列表快。
8、Python中的字典是什么？
一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值key=value对用冒号:分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号{}
d={key1:value1,key2:value2}
9、Dict和List理解是什么？
它们是语法结构，可以根据现有的iterable轻松创建Dictionary或List。
10、Python数组和列表的区别？
Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。
11、列出python中可变数据类型和不可变数据类型有哪些，并简述原理
可变类型（mutable）：改变了变量的值后不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，有List、Sets、Dictionaries
不可变类型（immutable）：改变了变量的值后，新建一个对象，而对于相同的值的对象，在内存中则只有一个对象（一个地址），有Strings、Tuples、Numbers、bool
12、在Python中切片是什么，以及[::-1]、[:-1]、[2::-1]表示什么？
从序列类型（如列表，元组，字符串等）中选择一部分的机制称为切片。
[::-1]用于反转数组或序列的顺序。
[:-1]除了最后一个取全部
[2::-1]取从下标为2的元素翻转读取
13、Python中的反向索引是什么？
Python序列可以是正数和负数的索引。对于正索引，0是第一个索引，1是第二个索引，依此类推。对于负索引，（-1）是最后一个索引，（-2）是倒数第二个索引，依此类推。
例子：a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
14、Python中的类型转换？
int（）-将任何数据类型转换为整数类型
float（）-将任何数据类型转换为float类型
ord（）-将字符转换为整数
hex（）-将整数转换为十六进制
oct（）-将整数转换为八进制
tuple（）-此函数用于转换为元组
set（）-此函数在转换为set后返回类型
list（）-此函数用于将任何数据类型转换为列表类型
dict（）-此函数用于将顺序元组（键，值）转换为字典
str（）-用于将整数转换为字符串
1）函数中的局部作用域：local
2）嵌套函数中父级函数的局部作用域：enclosing
3）全局作用域：global
4）系统内置的变量：如int、str、list等关键字
变量的查找顺序为：局部作用域父级函数作用域当前模块全局作用域系统内置作用域顺序是按代码执行顺序上方就近原则
简单示例说明
25、什么是lambda函数（匿名函数）？
该函数可以包含任意数量的参数，但只能有一个执行操作的语句。它实际上是一个简化版的函数。
26、为什么python中的lambda表单没有语句？
因为它用于创建新的函数对象，然后在运行时返回它们。
27、什么是Python中的迭代器？
迭代器是可以遍历或迭代的对象。
28、Python中的生成器是什么？
实现迭代器的函数称为生成器。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
29、Xrange和range有什么区别？
python3里，range()返回迭代器，xrange()不再存在。
range方法返回的是一个list对象，它需要开辟专门的空间保存序列中所有的元素。
xrange方法返回的是xrange对象，它是一个序列对象，但并不保存序列中的元素。
30、如何区分break，continue和pass？
break：跳出循环，不再执行，用在while和for循环中
continue：跳出本次循环，执行下一次
pass：占位，不做任何事情
31、如何把字符串的第一个字母大写？
capitalize()函数可以将字符串的第一个字母大写
32、如何将字符串转换为全小写？
要将字符串转换为小写，可以使用lower()函数。
33、运算符/、//的区别？
"/"就表示浮点数除法，返回浮点结果;"//"表示整数除法，只返回小数点前面部分。
34、operators中的is、not和in各有什么功能？
is用于判断两个变量引用对象是否为同一个，即同一个内存地址；反之是isnot。引用地址比较
not单独使用一般判断变量是否为空
in判断变量是否在另一个变量中，notin则相反。值比较
is和==有什么区别
is用于判断两个变量引用对象是否为同一个，即同一个内存地址；
==只判断值是否相等
35、如何在python中使用三元运算符？
基本语法为：val=aifabelseb
36、在Python中split()，sub()，subn()功能。
Python的“re”模块提供的3种方法
split()-使用正则表达式模式将给定字符串“拆分”到列表中。
sub()-查找正则表达式模式匹配的所有子字符串，然后用不同的字符串替换它们。
subn()-它类似于sub()，并且还返回新字符串。
37、如何在Python中删除文件？
要在Python中删除文件，您需要导入OS模块。之后，您需要使用os.remove()函数。
38、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？
39、如何删除python数组的值？
可以使用pop()或remove()方法删除数组元素。这两个函数之间的区别在于前者返回已删除的值，而后者则不返回。
40、判断一个列表是否所有元素都相等
构造为集合，判断长度
len(set(list))==1
all(x==list[0]forxinlist)
list.count(list[0])==len(list)
set()函数创建一个无序不重复元素集，可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。
all()函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为TRUE，如果是返回True，否则返回False。元素除了是0、空、None、False外都算True。
list.count(obj)统计某个元素在列表中出现的次数
41、什么是Python补丁？
Python补丁是指在运行时通过类外部的函数对类或模块进行动态修改。
补丁主要有以下几个用处：
在运行时替换方法、属性等
在不修改第三方代码的情况下增加原来不支持的功能
在运行时为内存中的对象增加patch而不是在磁盘的源代码中增加
gevent协程的时候，用到的monkey.patch_all()补丁
42、说几个常见的魔术方法并介绍作用，如__init__?
__new__在内存空间为对象分配空间，返回对象的引用；
__init__初始化对象，定义实例属性
__del__在对象生命周期调用结束时被调用
__call__在那些类的实例经常改变状态的时候会非常有效和优雅。
__enter__ 定义了当使用with语句的时候，会话管理器在块被初始创建时要产生的行为
__exit__定义了当一个代码块被执行或者终止后，会话管理器应该做什么。
__copy__浅拷贝创建新对象，新旧对象中的数据一样，引用同一个地址
__deepcopy__深拷贝拷创建新对象，新旧对象中的数据一样，可变数据引用地址不同
描述器
__get__(self,instance,owner):
定义了当描述器的值被取得的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。owner是拥有者本身
__set__(self,instance,value):
定义了当描述器的值被改变的时候的行为。instance是拥有该描述器类的一个实例。value是要设置的值。
__delete__(self,instance):
定义了当描述器的值被删除的时候的行为。instance是拥有该描述器对象的一个实例。
43、Python中的self是什么？
self是类的实例或对象。init方法中的self变量引用新创建的对象，而在其他方法中，它引用其方法被调用的对象。
Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？
类方法：是类对象的方法，在定义时需要在上方使用“
classmethod”进行装饰，形参为cls，表示类对象，类对象和实例对象都可调用；类实例方法：是类实例化对象的方法，只有实例对象可以调用，形参为self，指代对象本身；
静态方法：是一个任意函数，在其上方使用“
staticmethod”进行装饰，可以用对象直接调用，静态方法实际上跟该类没有太大关系。请描述抽象类和接口类的区别和联系
相同
都有抽象方法
都不可以实例化
区别
抽象类：约束子类中必须包含某些方法（允许有普通方法，不需要实现）//弱约束
接口类：约束子类中必须包含父类规定的方法（没有普通方法，必须全部实现）//强约束
面向对象中怎么实现只读属性?
1/用私有属性+
property2/通过__setattr__方法拦截特定属性写入
44、如何在Python中复制对象？
要在Python中复制对象，可以尝试copy.copy（）或copy.deepcopy（）来处理一般情况。您无法复制所有对象，但大多数对象都是如此。
45、深拷贝和浅拷贝有什么区别？
在创建新实例类型时使用浅拷贝，并保留在新实例中复制的值。浅拷贝用于复制引用指针，就像复制值一样。这些引用指向原始对象，并且在类的任何成员中所做的更改也将影响它的原始副本。浅拷贝允许更快地执行程序，它取决于所使用的数据的大小。
深拷贝用于存储已复制的值。深拷贝不会将引用指针复制到对象。它引用一个对象，并存储一些其他对象指向的新对象。原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本，因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。
46、Python有OOps概念吗？
Oops概念的主要目标是实现真实世界的实体，如类、继承、抽象、多态和对象。python自诞生以来就是一种面向对象的语言。面向对象的范例是使用类和对象来设计程序。该对象与诸如书，房子，铅笔等的实词实体相关。oops概念专注于编写可重复使用的代码。
47、解释Python中的继承。
继承允许一个类获得另一个类的所有元素(比如属性和方法)。继承提供代码可重用性，使创建和维护应用程序更容易。被继承的类称为超类，继承的类称为派生/子类。
单一继承-派生类获取单个超类的成员。
多级继承-从基类base1继承的派生类d1，d2继承自base2。
分层继承-从一个基类可以继承任意数量的子类
多重继承-派生类从多个基类继承。
48、什么是Python中的多态性？
多态性表示能够采取多种形式。因此如果父类具有名为ABC的方法，则子类也可以具有具有相同名称ABC的方法，该方法具有其自己的参数和变量。Python允许多态。
49、在Python中定义封装？
它用于限制对方法和变量的访问。在封装中,代码和数据被包装在一个单元中,以防意外修改。
50、如何在Python中进行数据抽象？
数据抽象仅提供所需的详细信息并将实现隐藏起来。它可以通过使用接口和抽象类在Python中实现。
51、python是否使用了访问说明符？
Python不会限制对实例变量或函数的访问权限。Python规定了使用单个或双下划线为变量，函数或方法的名称添加前缀的概念，类似于受保护和私有访问说明符。
52、如何在Python中创建一个空类？
k=object()或
k=type(test,(object,),{})()
"""
type(name,bases,dict)
name--类的名称。
bases--基类的元组。(object,)去掉,就不被当做元组报错argument2mustbetuple
dict--字典，类内定义的命名空间变量
"""
53、object()函数有什么作用？
它返回一个无特征的对象，它是所有类的基础。此外，它不包含任何参数。
对设计模式的理解，简述你了解的设计模式？
设计模式：大牛们踩过了无数的坑总结出来的软件设计中的推荐方案
几个常见模式
工厂模式：定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类
单例模式：保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点
mvc模式：模型-视图-控制器模式，这种模式用于应用程序的分层开发
适配器模式：实现不兼容接口间兼容
观察者模式：定义对象间一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知自动更新
状态模式：允许对象在其内部状态改变时改变他的行为。
单例模式的应用场景有那些？
日志应用，这一般是由于共享的日志文件一直处于打开状态，因为只能有一个实例去操作，否则内容不好追加。
Web应用的配置对象的读取，一般也应用单例模式，这个是由于配置文件是共享的资源。
数据库连接，节省打开或者关闭数据库连接所引起的效率损耗
多线程的线程池的设计一般也是采用单例模式，这是由于线程池要方便对池中的线程进行控制。
请手写一个单例
对装饰器的理解，并写出一个计时器记录方法执行性能的装饰器？
Python中yield的用法?
1.每个生成器只能使用一次。
2.yield一般都在def生成器定义中搭配一些循环语句使用。有时候，为了保证生成器函数永远也不会执行到函数末尾，会用whileTrue:语句，这样就会保证只要使用next()，这个生成器就会生成一个值，是处理无穷序列的常见方法。
54、什么是Python中的单元测试？
Python中的单元测试框架称为unittest。它支持共享设置，自动化测试，测试关闭代码，将测试聚合到集合等。
55、解释如何从C访问用Python编写的模块？
您可以通过以下方法访问C中用Python编写的模块，
Module=PyImport_ImportModule("modulename");
如果模块尚未被导入（即它还不存在于sys.modules中），这会初始化该模块；否则它只是简单地返回sys.modules["modulename"]的值。请注意它并不会将模块加入任何命名空间——它只是确保模块被初始化并存在于sys.modules中。
之后你就可以通过如下方式来访问模块的属性（即模块中定义的任何名称）:
attr=PyObject_GetAttrString(module,"attrname");
56、如何在Python中实现多线程？
主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程支持。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些封装，可以更加方便的被使用。但是python（cpython）由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源，如果想充分发挥多核CPU的计算能力需要使用multiprocessing模块(Windows下使用会有诸多问题)。
57、Python中的docstring是什么？
Python文档字符串称为docstring，这些文档字符串在三引号内。它们没有分配给任何变量，因此有时也用于注释。
saysomethinghere！
58、Python中help()和dir()函数的用法是什么？
help()函数用于显示文档字符串，还可以查看与模块，关键字，属性等相关的使用信息。
dir()函数用来查询一个类或者对象所有属性。
print(dir(list))
[__add__,__class__,__contains__,__delattr__,__delitem__,__dir__,__doc__,__eq__,__format__,__ge__,__getattribute__,__getitem__,__gt__,__hash__,__iadd__,__imul__,__init__,__init_subclass__,__iter__,__le__,__len__,__lt__,__mul__,__ne__,__new__,__reduce__,__reduce_ex__,__repr__,__reversed__,__rmul__,__setattr__,__setitem__,__sizeof__,__str__,__subclasshook__,append,clear,copy,count,extend,index,insert,pop,remove,reverse,sort]