Python 最常见的 120 道面试题解析：2019 最新
Python 最常见的 120 道面试题解析：2019 最新
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
所以我结合自己的面试经历以及各大厂的面试题库，准备了 120 道 2019 年最新的 Python 面试题解析，很多老旧的问题已经帮你剔除，直接看这份最新的即可。让你最短时间内掌握核心知识点，更高效的搞定 Python 面试！
通过本场 Chat，你将获得如下知识点：
基本 Python 面试问题
Python 里的列表和元组到底有什么不同？
Python 主要能用来做什么？
Python 究竟算编程语言，还是脚本语言？
Python 属于解释型语言吗？
PEP 8 到底是什么？
Python 是怎么做内存管理的？
Python 中的命名空间指的是什么？
在 Python 语言里，PYTHONPATH 是什么？
什么叫 Python 模块？顺便说说 Python 里常见的内置模块有哪些？
Python 中局部变量和全局变量有什么区别？
Python 区分大小写吗？
Python 里的类型转换怎么理解？
Python 有哪些内置数据类型？
Python 里必须使用缩进吗？
Python 中 array 和 list 到底有什么区别？
Python 中的函数是什么？
__init__ 的含义是什么？18.什么是 lambda 函数？
Python 里的 self 是什么？
break、continue、pass 分别怎么用？
[:: - 1} 有什么作用？
在 Python 中，怎么把列表里的元素顺序随机打乱？
什么是 Python 迭代器？
如何在 Python 中生成随机数？
range 和 xrange 有什么区别？
在 Python 里该怎么写注释？
什么是 pickling 和 unpickling？
Python 中的生成器是什么？
怎样把字符串的首字母改成大写？
如何把字符串转换成全小写？
在 Python 中怎么注释多行内容？
Python 里的 Docstrings 是什么？
运算符 is、not 和 in 分别是做什么用的？
Python 中 help() 和 dir() 函数该怎么用？
为什么 Python 退出时，并不是所有内存都会被释放掉？
Python 中的字典（dictionary）是什么？
如何在 Python 中使用三元运算符？
len（）的作用是什么？
在 Python 面试中，基础语法与核心机制往往是考察的重头戏。比如，“re”模块中的 split()、sub() 和 subn() 方法究竟有何区别？ 这是一个非常经典的问题。同时，理解 Python 的索引机制也至关重要，什么是负索引？为什么它能让代码更简洁？ 此外，还需要厘清 Python 包（Package）与库（Library）的定义，并能列举出常见的内置类型。对于文件操作，如何在 Python 中安全地删除文件？ 也是开发者必须掌握的技能。在数据结构方面，NumPy 数组相较于嵌套的 Python 列表，究竟提供了哪些性能优势？ 以及如何在 Python 的标准 array 模块中高效地添加或删除值，都是高频考点。面向对象编程（OOP）是 Python 的核心范式之一，Python 是否具备 OOP 概念？ 具体而言，深拷贝与浅拷贝的本质区别是什么？ 多线程如何实现？以及 Python 源代码是否需要经过编译才能运行？这些理论问题需要清晰的答案。对于高级特性，什么是猴子补丁（Monkey Patching）？ Python 是否支持多重继承？多态与封装如何在代码中体现？数据抽象如何实现？以及 pass 语句和 object() 函数的具体作用，都需要深入理解。此外，Python 是否使用访问说明符（如 public/private）也是常被问及的细节。
除了理论，编码实战能力同样关键。面试官可能会要求现场编写程序，例如：实现冒泡排序算法、生成 Star 三角形、生成 Fibonacci 数列、检查数字是否为素数、判断序列是否为回文。甚至会出现更具挑战性的场景：写一个单行代码计算文件中大写字母的数量，且该代码需能处理超大文件（无法全部载入内存）的情况。 对于数值数据集，如何编写高效的排序算法？ 此外，还常给出一段代码，要求考生预判 A0 到 An 的最终输出值，以考察对执行流程的掌握。
在 Web 开发框架方面，Flask 和 Django 是绕不开的话题。Flask 是什么？它的核心优势在哪里？ 很多人会纠结 Django 是否比 Flask 更好？ 其实两者各有适用场景。需要明确 Django、Pyramid 和 Flask 之间的差异。在具体使用中，如何讨论 Django 的架构？如何设置数据库？如何编写 VIEW？Django 模板由哪些部分组成？如何在框架中管理会话（Session）？Model 又支持哪些继承方式？
对于数据抓取与分析，如何根据已知 URL 本地保存图像？如何获取网页的 Google 缓存时限？ 以及从 IMDb 前 250 电影页面中提取电影名称、年份和评级等数据，都是常见的爬虫面试题。在数据分析领域，Python 的 map 函数有何作用？为什么要优先使用 NumPy？ 如何在 NumPy 数组中获取最大值的索引？如何用 Python/NumPy 计算百分位数？NumPy 与 SciPy 的区别是什么？以及如何利用它们进行 3D 绘图与可视化？
算法与数据结构部分更是重中之重。常见的问题包括：判断给定数字 n 是否为 2 的幂、计算将 A 转换为 B 所需的位数、在重复元素数组中找出两个非重复元素、找到与给定数字具有相同设置位的下一个和上一个较大/较小数字、解决 0-1 背包问题、钢条切割问题、字符串编辑距离（Levenshtein Distance）、在 0/1 矩阵中寻找最大全 1 正方形、寻找最长公共子序列、寻找最长递增子序列、最小化集合划分后的子集和差异、判断子集和是否存在、计算用 1/2/3 步覆盖特定距离的方法数、在字符板中查找所有可能的单词、广度/深度优先搜索遍历、有向/无向图中的环检测、Dijkstra 最短路径算法、全源最短路径、Kruskal 最小生成树算法、拓扑排序等。
此外，还有一些基础概念的选择题，例如：哪个语句创建字典？什么是分区？标识符的最大长度是多少？为何不鼓励以下划线开头的局部变量名？哪些是无效声明？list1[-1] 的值是什么？如何打开文件进行写入？try-except-else 中 else 块何时执行？两个字符串是否为变位词？ 以及链表操作（逆置、前中序求后序）、树操作（判断两树相同、求最大树深、前中后序遍历、层次遍历、深度遍历）、动态规划问题（找零问题、快排、合并两个有序列表）等。最后，经典的“鸡兔同笼”问题（35个头，94条腿）以及排列组合问题（打印 [1,2,3] 的所有排列、反转字符串输入）也常被用来考察逻辑思维与基础编程能力。
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作者：GitChat的博客
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/valada/article/details/90761019
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