2020年python的面试题整理数据库篇
php_数据库面试题及答案(3篇)
第1篇1. 请简要介绍数据库的基本概念和分类。
答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
它包含一系列相互关联的数据集。
数据库分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。
2. 什么是SQL？请列举几个常用的SQL语句。
答：SQL（Structured Query Language）是一种标准化的查询语言，用于管理关系型数据库。
常用的SQL语句包括：- SELECT：查询数据- INSERT：插入数据- UPDATE：更新数据- DELETE：删除数据- CREATE：创建数据库或表- DROP：删除数据库或表- ALTER：修改数据库或表结构3. 请解释以下SQL语句的含义：- SELECT FROM students WHERE age > 18;- INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES ('张三', 25, 5000);- UPDATE students SET age = 20 WHERE name = '李四';- DELETE FROM employees WHERE age = 30;答：- SELECT FROM students WHERE age > 18;：查询年龄大于18岁的学生信息。
- INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES ('张三', 25, 5000)；向员工表插入一条记录，姓名为张三，年龄为25岁，薪资为5000元。
- UPDATE students SET age = 20 WHERE name = '李四'；将姓名为李四的学生年龄修改为20岁。
- DELETE FROM employees WHERE age = 30；删除年龄为30岁的员工记录。
4. 什么是索引？请举例说明索引的作用。
Python 全栈工程师必备面试题 300 道
Python 全栈工程师必备面试题300 道（2020 版）Python 面试不仅需要掌握Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
本人结合自己多年的开发经验，同时汲取网络中的精华，本着打造全网最全面最深入的面试题集，分类归纳总结了Python 面试中的核心知识点，这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了，读者可以根据自己的需要强化升级自己某方面的知识点，文中所有案例在Python3.6 环境下都已通过运行。
本文章是作者呕心沥血，耗时两个月潜心完成。
通过阅读本文章，可以在最短的时间内获取Python 技术栈最核心的知识点，同时更全面更深入的了解与Python 相关的各项技术。
1. Python 基础知识1.1 语言特征及编码规范1.1.1 Python 的解释器有哪些?1.1.2 列举至少 5 条Python 3 和Python 2 的区别?1.1.3 Python 中新式类和经典类的区别是什么?1.1.4 Python 之禅是什么，Python 中如何获取Python 之禅?1.1.5 python中的DocStrings(解释文档)有什么作用?1.1.6 Python 3 中的类型注解有什么好处?如何使用?1.1.7 Python 语言中的命名规范有哪些?1.1.8 Python 中各种下划线的作用?1.1.9 单引号、双引号、三引号有什么区别?1.2 文件I/O 操作1.2.1 Python 中打开文件有哪些模式?1.2.2 Python 中read 、readline 和readlines 的区别?1.2.3 大文件只需读取部分内容，或者避免读取时候内存不足的解决方法?1.2.4 什么是上下文?with 上下文管理器原理?1.2.5 什么是全缓冲、行缓冲和无缓冲?1.2.6 什么是序列化和反序列化?JSON 序列化时常用的四个函数是什么?1.2.7 JSON 中dumps 转换数据时候如何保持中文编码?1.3 数据类型1.3.1 Python 中的可变和不可变数据类型是什么?1.3.2 is 和== 有什么区别?1.3.3 Python 中的单词大小写转换和字母统计?1.3.4 字符串，列表，元组如何反转?反转函数reverse 和reversed 的区别?1.3.5 Python 中的字符串格式化的方法有哪些?f-string 格式化知道吗?1.3.6 含有多种符号的字符串分割方法?1.3.7 嵌套列表转换为列表，字符串转换为列表的方法1.3.8 列表合并的常用方法?1.3.9 列表如何去除重复的元素，还是保持之前的排序?1.3.10 列表数据如何筛选，筛选出符合要求的数据?1.3.11 字典中元素的如何排序?sorted 排序函数的使用详解? 1.3.12 字典如何合并?字典解包是什么?1.3.13 字典推导式使用方法?字典推导式如何格式化cookie 值?1.3.14 zip 打包函数的使用?元组或者列表中元素生成字典?1.3.15 字典的键可以是哪些类型的数据?1.3.16 变量的作用域是怎么决定的?1.4 常用内置函数1.4.1 如何统计一篇文章中出现频率最高的 5 个单词?1.4.2 map 映射函数按规律生成列表或集合?1.4.3 filter 过滤函数如何使用?如何过滤奇数偶数平方根数?1.4.4 sort 和sorted 排序函数的用法区别?1.4.5 enumerate 为元素添加下标索引?1.4.6 lambda 匿名函数如何使用?1.4.7 type 和help 函数有什么作用?2. Python 高级语法2.1 类和元类2.1.1 类class 和元类metaclass 的有什么区别?2.1.2 类实例化时候，__init__ 和__new__ 方法有什么作用?2.1.3 实例方法、类方法和静态方法有什么不同?2.1.4 类有哪些常用的魔法属性以及它们的作用是什么?2.1.5 类中的property 属性有什么作用?2.1.6 描述一下抽象类和接口类的区别和联系?2.1.7 类中的私有化属性如何访问?2.1.8 类如何才能支持比较操作?2.1.9 hasattr()、getattr()、setattr()、delattr()分别有什么作用?2.2 高级用法(装饰器、闭包、迭代器、生成器)2.2.1 编写函数的四个原则是什么?2.2.2 函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递?2.2.3 Python 中pass 语句的作用是什么?2.2.4 闭包函数的用途和注意事项?2.2.5 *args 和**kwargs 的区别?2.2.6 位置参数、关键字参数、包裹位置参数、包裹关键字参数执行顺序及使用注意?2.2.7 如何进行参数拆包?2.2.8 装饰器函数有什么作用?装饰器函数和普通函数有什么区别?2.2.9 带固定参数和不定参数的装饰器有什么区别?2.2.10 描述一下一个装饰器的函数和多个装饰器的函数的执行步骤? 2.2.11 知道通用装饰器和类装饰器吗?2.2.12 浅拷⻉和深拷⻉的区别?2.2.13 元组的拷⻉要注意什么?2.2.14 全局变量是否一定要使用global 进行声明?2.2.15 可迭代对象和迭代器对象有什么区别?2.2.16 描述一下for 循环执行的步骤?2.2.17 迭代器就是生成器，生成器一定是迭代器，这句话对吗?2.2.18 yield 关键字有什么好处?2.2.19 yield 和return 关键字的关系和区别?2.2.20 简单描述一下yield 生成器函数的执行步骤?2.2.21 生成器函数访问方式有哪几种?生成器函数中的send() 有什么作用?2.2.22 Python 中递归的最大次数?2.2.23 递归函数停止的条件是什么?2.4 模块2.4.1 如何查看模块所在的位置?2.4.2 import 导入模块时候，搜索文件的路径顺序?2.4.3 多模块导入共享变量的问题?2.4.4 Python 常用内置模块有哪些?2.4.5 Python 中常⻉的异常有哪些?2.4.6 如何捕获异常?万能异常捕获是什么?2.4.7 Python 异常相关的关键字主要有哪些?2.4.8 异常的完整写法是什么?2.4.9 包中的__init__.py 文件有什么作用?2.4.10 模块内部的__name__ 有什么作用?2.5 面向对象2.5.1 面向过程和面向对象编程的区别?各自的优缺点和应用场景?2.5.2 面向对象设计的三大特征是什么?2.5.3 面向对象中有哪些常用概念?2.5.4 多继承函数有那几种书写方式?2.5.5 多继承函数执行的顺序(MRO)?2.5.6 面向对象的接口如何实现?2.6 设计模式2.6.1 什么是设计模式?2.6.2 面向对象中设计模式的六大原则是什么?2.6.3 列举几个常⻉的设计模式?2.6.4 Mixin 设计模式是什么?它的特点和优点?2.6.5 什么是单例模式?单例模式的作用?2.6.7 单例模式的应用场景有那些?2.7 内存管理2.7.1 Python 的内存管理机制是什么?2.7.2 Python 的内寸管理的优化方法?2.7.3 Python 中内存泄漏有哪几种?2.7.4 Python 中如何避免内存泄漏?2.7.5 内存溢出的原因有哪些?2.7.6 Python 退出时是否释放所有内存分配?3. 系统编程3.1 多进程、多线程、协程、并行、并发、锁3.1.1 并发与并行的区别和联系?3.1.2 程序中的同步和异步与现实中一样吗?3.1.3 进程、线程、协程的区别和联系?3.1.4 多进程和多线程的区别?3.1.5 协程的优势是什么?3.1.6 多线程和多进程分别用于哪些场景?3.1.7 全局解释器锁(GIL)是什么?如何解决GIL 问题?3.1.8 Python 中有哪些锁(LOCK)?它们分别有什么作用?3.1.9 Python 中如何实现多线程和多进程?3.1.10 守护线程和非守护线程是什么?3.1.11 多线程的执行顺序是什么样的?3.1.12 多线程非安全是什么意思?3.1.13 互斥锁是什么?有什么好处和坏处?3.1.14 什么是僵尸进程和孤儿进程?3.1.15 多线程和多进程如何实现通信?3.1.16 Python 3 中multiprocessing.Queue() 和queue.Queue() 的区别?3.1.17 如何使用多协程并发请求网⻉?3.1.18 简单描述一下asyncio 模块实现异步的原理?4. 网络编程4.1 TCP UDP HTTP SEO WSGI 等4.1.1 UDP 和TCP 有什么区别以及各自的优缺点?4.1.2 IP 地址是什么?有哪几类?4.1.3 举例描述一下端口有什作用?4.1.4 不同电脑上的进程如何实现通信的?4.1.5 列举一下常用网络通信名词?4.1.6 描述一下请求一个网⻉的步骤(浏览器访问服务器的步骤)?4.1.7 HTTP 与HTTPS 协议有什么区别?4.1.8 TCP 中的三次握手和四次挥手是什么?4.1.9 TCP 短连接和⻉连接的优缺点?各自的应用场景?4.1.10 TCP 第四次挥手为什么要等待2MSL?4.1.11 HTTP 最常⻉的请求方法有哪些?4.1.12 GET 请求和POST 请求有什么区别?4.1.13 cookie 和session 的有什么区别?4.1.14 七层模型和五层模型是什么?4.1.15 HTTP 协议常⻉状态码及其含义?4.1.16 HTTP 报文基本结构?列举常用的头部信息?4.1.17 SEO 是什么?4.1.18 伪静态URL、静态URL 和动态URL 的区别? 4.1.19 浏览器镜头请求和动态请求过程的区别?4.1.20 WSGI 接口有什么好处?4.1.21 简单描述浏览器通过WSGI 接口请求动态资源的过程?5. 数据库5.1 MySQL5.1.1 NoSQL 和SQL 数据库的比较?5.1.2 了解MySQL 的事物吗?事物的四大特性是什么?5.1.3 关系型数据库的三范式是什么?5.1.4 关系型数据库的核心元素是什么?5.1.5 简单描述一下Python 访问MySQL 的步骤?5.1.6 写一个Python 连接操作MySQL 数据库实例?5.1.7 SQL 语句主要有哪些?分别有什么作用?5.1.8 MySQL 有哪些常用的字段约束?5.1.9 什么是视图?视图有什么作用?5.1.10 什么是索引?索引的优缺点是什么?5.1.11 NULL 是什么意思?它和空字符串一样吗?5.1.12 主键、外键和索引的区别?5.1.13 char 和varchar 的区别?5.1.14 SQL 注入是什么?如何避免SQL 注入?5.1.15 存储引擎MyISAM 和InnoDB 有什么区别?5.1.16 MySQL 中有哪些锁?5.1.17 三种删除操作drop、truncate、delete 的区别? 5.1.18 MySQL 中的存储过程是什么?有什么优点?5.1.19 MySQL 数据库的有哪些种类的索引?5.1.20 MySQL 的事务隔离级别?5.1.21 MySQL 中的锁如何进行优化?5.1.22 解释MySQL 外连接、内连接与自连接的区别?5.1.23 如何进行SQL 优化?5.1.24 什么是MySQL 主从?主从同步有什么好处?5.1.25 MySQL 主从与MongoDB 副本集有什么区别?5.1.26 MySQL 账户权限怎么分类的?5.1.27 如何使用Python 面向对象操作MySQL 数据库?5.2 Redis5.2.1 Redis 是什么?常⻉的应用场景?5.2.2 Redis 常⻉数据类型有哪些?各自有什么应用场景?5.2.3 非关系型数据库Redis 和MongoDB 数据库的结构有什么区别?5.2.4 Redis 和MongoDB 数据库的键(key)和值(value)的区别?5.2.5 Redis 持久化机制是什么?有哪几种方式?5.2.6 Redis 的事务是什么?5.2.7 为什么要使用Redis 作为缓存?5.2.8 Redis 和Memcached 的区别?5.2.9 Redis 如何设置过期时间和删除过期数据?5.2.10 Redis 有哪几种数据淘汰策略?5.2.11 Redis 为什么是单线程的?5.2.12 单线程的Redis 为什么这么快?5.2.13 缓存雪崩和缓存穿透是什么?如何预防解决?5.2.14 布隆过滤器是什么?5.2.15 简单描述一下什么是缓存预热、缓存更新和缓存降级?5.2.16 如何解决Redis 的并发竞争Key 的问题?5.2.17 写一个Python 连接操作Redis 数据库实例?5.2.18 什么是分布式锁?5.2.19 Python 如何实现一个Redis 分布式锁?5.2.20 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?5.2.21 集群是什么?Redis 有哪些集群方案?5.2.22 Redis 常⻉性能问题和解决方案?5.2.23 了解Redis 的同步机制么?5.2.24 如果有大量的key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么?5.2.25 如何使用Redis 实现异步队列?5.2.26 列举一些常用的数据库可视化工具?5.3 MongoDB5.3.1 NoSQL 数据库主要分为哪几种?分别是什么?5.3.2 MongoDB 的主要特点及适用于哪些场合?5.3.3 MongoDB 中的文档有哪些特性?5.3.4 MongoDB 中的key 命名要注意什么?5.3.5 MongoDB 数据库使用时要注意的问题?5.3.6 常用的查询条件操作符有哪些?5.3.7 MongoDB 常用的管理命令有哪些?5.3.8 MongoDB 为何使用GridFS 来存储文件?5.3.9 如果一个分片(Shard)停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样?5.3.10 分析器在MongoDB 中的作用是什么?5.3.11 MongoDB 中的名字空间(namespace)是什么?5.3.12 更新操作会立刻fsync 到磁盘吗?5.3.13 什么是master 或primary?什么是secondary 或slave?5.3.14 必须调用getLastError 来确保写操作生效了么?5.3.15 MongoDB 副本集原理及同步过程?5.3.16 MongoDB 中的分片是什么意思?5.3.17 “ObjectID”有哪些部分组成?5.3.18 在MongoDB 中什么是索引?5.3.19 什么是聚合?5.3.20 写一个Python 连接操作MongoDB 数据库实例?6. 数据解析提取6.1 正则表达式6.1.1 match、search 和findall 有什么区别?6.1.2 正则表达式的()、[]、{} 分别代表什么意思?6.1.3 正则表达式中的.* 、.+ 、.*? 、.+? 有什么区别?6.1.4 .*? 贪婪匹配的一种特殊情况?当* 和? 中间有一个字符会怎么样?6.1.5 \s 和\S 是什么意思?re.S 是什么意思?6.1.6 写一个表达式匹配座机或者手机号码?6.1.7 正则表达式检查Python 中使用的变量名是否合法?6.1.8 正则表达式检查邮箱地址是否符合要求?6.1.9 如何使用分组匹配HTML 中的标签元素?6.1.10 如何使用re.sub 去掉“028-******** # 这是一个电话号码”# 和后面的注释内容?6.1.11 re.sub 替换如何支持函数调用?举例说明?6.1.12 如何只匹配中文字符?6.1.13 如何过滤评论中的表情?6.1.14 Python 中的反斜杠\ 如何使用正则表达式匹配?6.1.15 如何提取出下列网址中的域名?6.1.16 去掉'ab;cd%e\tfg,,jklioha;hp,vrww\tyz' 中的符号，拼接为一个字符串?6.1.17 str.replace 和re.sub 替换有什么区别?6.1.18 如何使用重命名分组修改日期格式?6.1.19 (?:x) a(?=x) a(?!=x) (?<=x)a (?<!x)a 有什么区别?6.2 XPath6.2.1 XML 是什么?XML 有什么用途?6.2.2 XML 和HTML 之间有什么不同?6.2.3 描述一下XML lxml XPath 之间有什么关系?6.2.4 介绍一下XPath 的节点?6.2.5 XPath 中有哪些类型的运算符?6.2.6 XPath 中的/// 、./ 、../ 、.// 别有什么区别?6.2.7 XPath 中如何同时选取多个路径?6.2.8 XPath 中的* 和@* 分别表示什么含义?6.2.9 如何使用位置属性选取节点中的元素?6.2.10 XPath 中如何多条件查找?6.2.11 Scrapy 和lxml 中的XPath 用法有什么不同?6.2.12 用过哪些常用的XPath 开发者工具?6.3 BeautifulSoup46.3.1 BeautifulSoup4 是什么?有什么特点?6.3.2 三种解析工具:正则表达式lxml BeautifulSoup4 各自有什么优缺点?6.3.3 etree.parse()、etree.HTML() 和etree.tostring() 有什么区别?6.3.4 BeautifulSoup4 支持的解析器以及它们的优缺点?6.3.5 BeautifulSoup4 中的四大对象是什么?6.3.6 BeautifulSoup4 中如何格式化HTML 代码?6.3.7 BeautifulSoup4 中find 和find_all 方法的区别?6.3.8 string、strings 和stripped_strings 有什么区别?6.3.9 BeautifulSoup4 输出文档的编码格式是什么?7. 网络爬虫7.1 网络爬虫是什么?它有什么特征?7.2 Python 中常用的爬虫模块和框架有哪些?它们有什么优缺点? 7.3 搜索引擎中的ROBOTS 协议是什么?7.4 urlib 和requests 库请求网⻉有什么区别?7.5 网⻉中的ASCII Unicode UTF-8 编码之间的关系?7.6 urllib 如何检测网⻉编码?7.7 urllib 中如何使用代理访问网⻉?7.8 如果遇到不信任的SSL 证书，如何继续访问?7.9 如何提取和使用本地已有的cookie 信息?7.10 requests 请求中出现乱码如何解决?7.11 requests 库中response.text 和response.content 的区别?7.12 实际开发中用过哪些框架?7.13 Scrapy 和PySpider 框架主要有哪些区别?7.14 Scrapy 的主要部件及各自有什么功能?7.15 描述一下Scrapy 爬取一个网站的工作流程?7.16 Scrapy 中的中间件有什么作用?7.17 Scrapy 项目中命名时候要注意什么?7.18 Scrapy 项目中的常用命令有哪些?7.19 scrapy.Request() 中的meta 参数有什么作用?7.20 Python 中的协程阻塞问题如何解决?7.21 Scrapy 中常用的数据解析提取工具有哪些?7.22 描述一下Scrapy 中数据提取的机制?7.23 Scrapy 是如何实现去重的?指纹去重是什么?7.24 Item Pipeline 有哪些应用?7.25 Scrapy 中常用的调试技术有哪些?7.26 Scrapy 中有哪些常⻉异常以及含义?7.27 Spider、CrawlSpider、XMLFeedSpider 和RedisSpider 有什么区别?7.28 scrapy-redis 是什么?相比Scrapy 有什么优点?7.29 使用scrapy-redis 分布式爬虫，需要修改哪些常用的配置?7.30 常⻉的反爬虫措施有哪些?如何应对?7.31 BloomFitler 是什么?它的原理是什么?7.32 为什么会用到代理?代码展现如何使用代理?7.33 爬取的淘宝某个人的历史消费信息(登陆需要账号、密码、验证码)，你会如何操作?7.34 网站中的验证码是如何解决的?7.35 动态⻉面如何有效的抓取?7.36 如何使用MondoDB 和Flask 实现一个IP 代理池?8. 数据分析及可视化8.1 Python 数据分析通常使用的环境、工具和库都有哪些?库功能是什么?8.2 常用的数据可视化工具有哪些?各自有什么优点?8.3 数据分析的一般流程是什么?8.4 数据分析中常⻉的统计学概念有哪些?8.5 归一化方法有什么作用?8.6 常⻉数据分析方法论?8.7 如何理解欠拟合和过拟合?8.8 为什么说朴素⻉叶斯是“朴素”的?8.9 Matplotlib 绘图中如何显示中文?8.10 Matplotlib 中如何在一张图上面画多张图?8.11 使用直方图展示多部电影 3 天的票房情况?8.12 描述一下NumPy array 对比Python list 的优势?8.13 数据清洗有哪些方法?。
python面试题及答案
python面试题及答案Python作为一门多功能编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。
在面试过程中，常常会涉及到Python的相关问题。
本文将介绍一些常见的Python面试题及其答案，帮助读者准备面试或加深对Python的理解。
一、Python基础1. 解释Python中的元组（tuple）和列表（list）的区别。
答：元组和列表都是Python中的内置数据结构，区别在于元组是不可变的，而列表是可变的。
具体来说，元组一旦创建后就不能修改，而列表可以进行增加、删除和修改操作。
2. 什么是Python的装饰器（decorator）？答：装饰器是Python中的一种特殊语法，可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。
装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个经过包装后的新函数。
3. Python中的生成器（generator）是什么？它与普通函数的区别是什么？答：生成器是一种特殊类型的函数，使用关键字yield来实现。
生成器可以按需生成值，而不是一次性生成所有值。
相比普通函数，生成器在运行时只保存当前的状态，减少了内存的占用。
4. Python中的is和==有什么区别？答：is用于比较两个对象的身份标识是否相同，即是否指向同一块内存地址；==用于比较两个对象的值是否相等。
可以说is是判断引用是否相等，而==是判断值是否相等。
二、Python模块和库1. 解释Python中的模块和包的概念。
答：模块是一个包含Python代码的文件，可以通过import语句导入并使用其中的函数、类等。
包是一个包含多个模块的文件夹，可以将相关的模块组织在一起，形成一个独立的命名空间。
2. Python中常用的数据处理库有哪些？请简要介绍它们的特点。
答：常用的数据处理库包括NumPy、Pandas和Matplotlib。
NumPy提供了高性能的多维数组对象和相关工具，适用于科学计算。
python面试题目
python面试题目Python是一种高级的、解释型的、面向对象的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。
对于求职者来说，掌握Python的相关知识和技能是非常重要的。
在Python面试中，面试官会提出一系列的问题来考察面试者的能力和经验。
本文将介绍一些常见的Python面试题目，以及它们的答案。
1. 请解释一下Python中的列表(list)和元组(tuple)有什么区别？答：列表和元组都是Python中的数据容器，但它们有以下几个区别：- 列表是可变的，可以通过索引和切片来修改和操作，而元组是不可变的，一旦创建就不能修改和删除其中的元素。
- 列表使用方括号([])来表示，元素之间使用逗号(,)分隔，而元组使用圆括号(())来表示，元素之间使用逗号(,)分隔。
- 列表通常用于存储同类型的数据，而元组通常用于存储异构的数据。
- 列表的内存空间较大，元组的内存空间较小，因此在存储大量数据时，使用元组可以提高程序的性能。
2. 如何在Python中实现对字符串的反转？答：可以使用切片操作来实现字符串的反转，示例代码如下：```pythonstring = "Hello, World!"reversed_string = string[::-1]print(reversed_string)```3. 请解释一下Python中的装饰器(decorator)是什么？如何使用装饰器？答：装饰器是一种Python语法糖，用于在不修改源代码的情况下，在函数执行前后添加额外的功能。
装饰器实际上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，同时在新函数中添加了额外的功能。
使用装饰器的步骤如下：1. 定义装饰器函数，函数中接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
2. 在需要使用装饰器的函数上方添加@装饰器函数的名称。
示例代码如下：```pythondef decorator(func):def wrapper():print("Before function execution")func()print("After function execution")return wrapper@decoratordef say_hello():print("Hello, World!")say_hello()```4. 如何在Python中处理异常？答：在Python中，可以使用try-except语句来捕获和处理异常。
120个值得熟记会用的Python面试题及参考答案
120余个值得熟记会用的Python 面试题及参考答案1.什么是Python？Python是一种高级、解释性、交互式和面向对象的脚本语言。
Python设计为高度可读性，它不像其他语言使用标点符号，而大量使用英语关键字，并且具有比其他语言更少的语法构造。
2.Python的典型功能有哪些？以下是Python的一些显著功能：•支持函数式和结构化编程方法以及面向对象编程。
•可以用作脚本语言，也可以编译为用于构建大型应用程序的byte-code。
•提供非常高级别的动态数据类型，并支持动态类型检查。
•支持自动垃圾回收。
•可以轻松地与C、C++、COM、ActiveX、CORBA和Java集成。
3.PYTHONPATH环境变量的目的是什么？PythonPATH-它的角色类似于PATH。
此变量告诉Python解释器在什么位置查找导入到程序中的模块文件。
它应包括Python源库目录和包含Python源代码的目录。
PythonPATH有时由Python安装程序预设。
4.PYTHON STARTUP环境变量的目的是什么？PYTHONSTARTUP-它包含包含Python源代码的初始化文件的路径。
每次启动解释器时都会执行它。
它在Unix中pythonrc.py.，它包含加载实用程序或修改PYTHONPATH的命令。
5.Pythoncaseok环境变量的目的吗？PythonCASEOK–在Windows中，它用于指示Python在导入语句中查找第一个不区分大小写匹配项。
6.PYTHONHOME环境变量的目的是什么？PYTHONHOME=它是一个替代模块搜索路径。
它通常嵌入在PYTHONSTARTUP或PYTHONPATH目录中，以便于切换模块库。
7.python是一种大小写敏感语言吗？是的！Python是一种大小写敏感的编程语言。
8.Python中支持的数据类型是什么？Python有五种标准数据类型:•数字•字符串•列表•元•字典9.如果str="Hello World！”, 那么 print (str)的输出结果是什么？它将打印完整的字符串。
经典Python面试题之数据库和缓存
经典Python面试题之数据库和缓存1. 列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？2. MySQL常见数据库引擎及比较？3. 简述数据三大范式？4. 什么是事务？MySQL如何支持事务？5. 简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景？6. 如何基于数据库实现商城商品计数器？7. 常见SQL（必备）8. 简述触发器、函数、视图、存储过程？9. MySQL索引种类10. 索引在什么情况下遵循最左前缀的规则？11. 主键和外键的区别？12. MySQL常见的函数？13. 列举创建索引但是无法命中索引的8种情况。
14. 如何开启慢日志查询？15. 数据库导入导出命令（结构+数据）？16. 数据库优化方案？17. char和varchar的区别？18. 简述MySQL的执行计划？19. 在对name做了唯一索引前提下，简述以下区别：select * from tb where name = ‘Oldboy-Wup eiqi’select * from tb where name = ‘Oldboy-Wupeiqi’ limit 120. 1000w条数据，使用limit offset 分页时，为什么越往后翻越慢？如何解决？21. 什么是索引合并？22. 什么是覆盖索引？23. 简述数据库读写分离？24. 简述数据库分库分表？（水平、垂直）25. redis和memcached比较？26. redis中数据库默认是多少个db 及作用？27. python操作redis的模块？28. 如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？29. redis如何实现主从复制？以及数据同步机制？30. redis中的sentinel的作用？31. 如何实现redis集群？32. redis中默认有多少个哈希槽？33. 简述redis的有哪几种持久化策略及比较？34. 列举redis支持的过期策略。
python数据分析面试题
python数据分析面试题1. Python数据分析的基本概念和技能要求数据分析是对数据进行收集、处理、分析和解释的过程，通过运用统计学、机器学习和编程等技术，挖掘数据潜在的模式和关联性，以便做出相应的商业决策。
为了进行Python数据分析的工作，以下是一些基本的概念和技能要求。
1.1 数据收集- 理解数据采集的目的和途径，包括爬虫、API接口、数据库查询等。
- 使用Python库（如requests、BeautifulSoup）进行数据获取和解析。
1.2 数据清洗和预处理- 处理缺失值、异常值和重复值。
- 对数据进行转换、格式化和规范化。
- 通过数据可视化（如matplotlib、seaborn）观察数据的分布特征和异常情况。
1.3 数据分析和可视化- 运用统计学方法和算法进行数据分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
- 使用Python库（如pandas、NumPy）对数据进行处理和分析。
- 利用可视化工具（如matplotlib、seaborn、Tableau）展示数据结果和发现。
1.4 机器学习和模型构建- 了解机器学习的基本原理和常见算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。
- 使用Python库（如scikit-learn）进行模型训练和预测。
- 评估模型性能和调优。
1.5 数据沟通和业务解释- 能够将数据分析结果以清晰且易懂的方式呈现给非技术人员。
- 善于解释数据背后的业务意义，提供实际推荐和建议。
2. Python数据分析面试题示例2.1 数据清洗与预处理- 提供一个包含缺失值的数据集，要求使用Python库进行缺失值处理并解释处理策略的原因。
- 给出含有异常值的数据，使用Python库进行异常值检测和处理，并说明处理方法。
2.2 数据分析与可视化- 给出一份销售数据集，要求计算总体销售量、每个月的销售额，并进行可视化展示。
- 提供一份调查问卷数据，要求使用合适的统计方法得出结论，并使用适当的图表进行结果展示。
python面试题及答案
python面试题及答案Python是一种简单易学而又功能强大的编程语言，因此在招聘过程中对Python的掌握程度成为了许多公司的重要考察因素。
本文将为您提供一些常见的Python面试题及相应的答案，帮助您在面试中更好地展示自己的技能。
1. 什么是Python？简要介绍一下Python的特点。
Python是一种通用的高级编程语言，具有以下特点：- 简单易学：Python采用简洁明了的语法，易于初学者上手。
- 开放源代码：Python是开源的，可以免费使用和分发。
- 跨平台性：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和Mac OS等。
- 面向对象：Python支持面向对象的编程范式，能够提高代码的重用性和可维护性。
- 强大的标准库：Python拥有丰富的标准库，提供了许多常用的功能，如文件操作、网络通信、数据库访问等。
- 内置解释器：Python可以通过交互式解释器进行编程，快速验证代码逻辑。
2. Python中的列表（List）和元组（Tuple）有何区别？列表和元组是Python中常用的数据结构，主要区别如下：- 可变性：列表是可变的，可以通过索引修改、添加或删除元素；而元组是不可变的，一旦创建就不能修改。
- 语法：列表使用方括号[]表示，元素之间使用逗号分隔；元组使用圆括号()表示，元素之间同样使用逗号分隔。
- 性能：由于元组不可变，所以在一些特定场景下，使用元组比列表更加高效。
3. 如何在Python中实现文件读写操作？Python提供了内置的文件操作函数，可以轻松实现文件读写操作。
具体步骤如下：- 打开文件：使用`open()`函数打开文件，并指定文件路径和操作模式（读、写、追加等）。
- 读取文件内容：使用`read()`函数读取文件的全部内容，或使用`readline()`函数逐行读取，或使用`readlines()`函数返回一个包含所有行的列表。
- 写入文件内容：使用`write()`函数将数据写入文件，或使用`writelines()`函数将包含多行数据的列表写入文件。
2020年python企业面试题最全整理
2020年python企业面试题最全整理15.python新式类和经典类的区别？a. 在python里凡是继承了object的类，都是新式类b. Python3里只有新式类c. Python2里面继承object的是新式类，没有写父类的是经典类d. 经典类目前在Python里基本没有应用e. 保持class与type的统一对新式类的实例执行a.class与type(a)的结果是一致的，对于旧式类来说就不一样了。
f.对于多重继承的属性搜索顺序不一样新式类是采用广度优先搜索，旧式类采用深度优先搜索。
16.python中内置的数据结构有几种？a. 整型int、长整型long、浮点型float、复数complexb. 字符串str、列表list、元祖tuplec. 字典dict 、集合setd. Python3 中没有long，只有无限精度的int17.python如何实现单例模式?请写出两种实现方式?第一种方法:使用装饰器第二种方法：使用基类New 是真正创建实例对象的方法，所以重写基类的new 方法，以此保证创建对象的时候只生成一个实例第三种方法：元类，元类是用于创建类对象的类，类对象创建实例对象时一定要调用call方法，因此在调用call时候保证始终只创建一个实例即可，type是python的元类18.反转一个整数，例如-123 --> -32119.设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件第一种方法：第二种方法：第三种方法20.一行代码实现1-100之和21.Python-遍历列表时删除元素的正确做法遍历在新在列表操作，删除时在原来的列表操作列表解析倒序删除因为列表总是‘向前移’，所以可以倒序遍历，即使后面的元素被修改了，还没有被遍历的元素和其坐标还是保持不变的22.字符串的操作题目全字母短句PANGRAM 是包含所有英文字母的句子，比如：A QUICK BROWN FOX JUMPS OVER THE LAZY DOG. 定义并实现一个方法get_missing_letter, 传入一个字符串采纳数，返回参数字符串变成一个PANGRAM 中所缺失的字符。
Python经典面试题详解（共53题）
Python经典⾯试题详解（共53题）Python 经典⾯试题详解（共53题）1. 列表（list）和元组（tuple）有什么区别？在我每⼀次应聘Python数据科学家的⾯试中，这个问题都会被问到。
所以对这个问题的答案，我可以说是了如指掌。
列表是可变的。
创建后可以对其进⾏修改。
元组是不可变的。
元组⼀旦创建，就不能对其进⾏更改。
列表表⽰的是顺序。
它们是有序序列，通常是同⼀类型的对象。
⽐如说按创建⽇期排序的所有⽤户名，如["Seth", "Ema", "Eli"]。
元组表⽰的是结构。
可以⽤来存储不同数据类型的元素。
⽐如内存中的数据库记录，如(2, "Ema", "2020–04–16")（#id, 名称,创建⽇期）。
2. 如何进⾏字符串插值？在不导⼊Template类的情况下，有3种⽅法进⾏字符串插值。
3. “is”和“==”有什么区别？在我的Python职业⽣涯的早期，我认为它们是相同的，因⽽制造了⼀些bug。
所以请⼤家听好了，“is”⽤来检查对象的标识(id)，⽽“==”⽤来检查两个对象是否相等。
我们将通过⼀个例⼦说明。
创建⼀些列表并将其分配给不同的名字。
请注意，下⾯的b指向与a相同的对象。
下⾯来检查是否相等，你会注意到结果显⽰它们都是相等的。
但是它们具有相同的标识（id）吗？答案是不。
我们可以通过打印他们的对象标识（id）来验证这⼀点。
你可以看到：c和a和b具有不同的标识（id）。
4. 什么是装饰器（decorator）？这是每次⾯试我都会被问到的另⼀个问题。
它本⾝就值得写⼀篇⽂章。
如果你能⾃⼰⽤它编写⼀个例⼦，那么说明你已经做好了准备。
装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从⽽向现有函数添加⼀些额外的功能，该装饰器将执⾏现有函数的功能和添加的额外功能。
我们将编写⼀个装饰器，该装饰器会在调⽤另⼀个函数时记录⽇志。
最常见的35个Python面试题及答案
最常见的-35-个-Python-面试题及答案1. Python中的列表和元组有什么区别？答：列表是可变的，可以修改其元素；而元组是不可变的，不能修改其元素。
2. 什么是Python中的切片操作？答：切片操作是指通过指定起始索引和结束索引来获取列表、元组或字符串中的一部分内容。
3. 如何在Python中反转一个字符串？答：可以使用切片操作[:-1]来反转一个字符串。
4. 如何将一个字符串转换为整数？答：可以使用int函数将一个字符串转换为整数。
5. Python中的字典是什么？答：字典是一种无序的数据集合，用于存储键-值对。
6. 如何遍历一个字典？答：可以使用for循环遍历一个字典的键或值，或者使用items方法同时遍历键和值。
7. 如何在Python中打开一个文件并读取其内容？答：可以使用open函数打开一个文件，并使用read方法读取其内容。
8. 如何在Python中写入文本到一个文件？答：可以使用open函数打开一个文件，并使用write方法写入文本内容。
9. Python中的异常处理机制是什么？答：异常处理机制是一种用于捕获和处理程序中可能出现的错误的机制，可以使用try-except语句来实现。
10. 如何在Python中自定义一个异常？答：可以通过继承Exception类来自定义一个异常。
11. 什么是模块和包？答：模块是一个包含Python代码的文件，而包是一个包含多个模块的文件夹。
12. 如何在Python中导入一个模块或包？答：可以使用import语句导入一个模块或包。
13. 如何在Python中定义一个函数？答：可以使用def关键字来定义一个函数。
14. 什么是lambda函数？答：lambda函数是一种匿名函数，可以在一行代码中定义函数。
15. 如何在Python中对列表进行排序？答：可以使用sort方法对列表进行原地排序，或者使用sorted函数创建一个新的排序后的列表。
python面试题目及答案
python面试题目及答案1. 介绍Python的特点及其优缺点Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有以下特点： - 简单易学：Python语法简洁清晰，易于上手学习。
- 开源免费：Python使用者可以免费获取到源代码并进行修改和发布。
- 跨平台：Python可以在各种操作系统上运行，包括Windows、MacOS、Linux等。
- 面向对象：Python支持面向对象编程的方法，提供了类、继承、多态等特性。
- 强大的标准库：Python拥有丰富的标准库和第三方库，可用于各种开发需求。
- 动态性：Python是一种动态语言，变量无需声明类型，可随时修改和使用。
Python的优点包括语法简洁清晰、生态系统丰富、开发效率高等；缺点则包括性能较低、全局解释器锁（GIL）对多线程性能有一定影响等。
2. 什么是Python中的GIL？GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）是Python解释器中的一个机制，用于保护Python解释器内部的数据结构，以防止多线程并发访问时出现不一致的情况。
由于GIL的存在，同一时刻只能有一个线程在解释器中执行字节码指令，这限制了Python在多核CPU上的并行性能。
因此，对于CPU 密集型的任务，Python多线程并不能真正实现并行加速，但对于I/O密集型任务，多线程可以提高执行效率。
最新版本的Python中引入了全局解释器锁的替代方案，即GIL的改进，以提升多线程性能。
3. Python中如何实现多线程？在Python中实现多线程的主要方式有两种：使用threading模块和使用concurrent.futures模块。
- 使用threading模块：```pythonimport threadingdef task():# 线程执行的任务逻辑# 创建线程t = threading.Thread(target=task)# 启动线程t.start()# 等待线程执行完毕t.join()```- 使用concurrent.futures模块（适用于Python3版本）：```pythonfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task():# 线程执行的任务逻辑# 创建线程池executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)# 提交任务给线程池future = executor.submit(task)# 获取任务结果result = future.result()```4. 解释一下Python中的装饰器是什么，如何使用？装饰器是Python中的一种语法糖，通过在不修改被装饰函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能或者修改其行为。
python开发面试题
python开发面试题在现代技术领域中，Python已成为最受欢迎和广泛应用的编程语言之一。
无论是在数据科学、机器学习、Web开发还是自动化测试方面，Python都扮演着重要的角色。
然而，要成为一名优秀的Python开发人员并不容易。
经过精心准备，在面试中展现自己扎实的知识和能力是成功的关键。
本文将介绍一些常见的Python开发面试题，帮助读者更好地准备面试，提高成功的机会。
这些问题涵盖了Python的各个方面，包括语法、数据结构、算法和常见库的使用。
一、Python语法与基础知识1. 解释Python中的列表（List）和元组（Tuple）的区别。
2. 如何声明一个函数，并给出一个例子。
3. 解释Python中的可变参数和关键字参数。
4. 什么是Python的生成器（Generator）？5. 解释Python中的深拷贝和浅拷贝的概念。
二、数据结构与算法1. 解释什么是时间复杂度和空间复杂度，并给出常见的几种算法的复杂度。
2. 如何实现一个单链表（Linked List）？3. 解释二叉树（Binary Tree）和二叉搜索树（Binary Search Tree）的概念。
4. 解释快速排序（Quick Sort）的原理并给出实现代码。
5. 如何判断一个图（Graph）是有向图还是无向图？三、常见库的使用1. 解释什么是NumPy库，并给出一个例子展示其使用。
2. 如何使用Pandas库加载和处理数据？3. 解释什么是Flask库，并给出一个简单的Web应用的实例。
4. 如何使用Matplotlib库绘制图表？5. 解释什么是数据库ORM（Object Relational Mapping）框架，并举例说明如何使用SQLAlchemy。
通过回答这些问题，面试者可以展示自己对Python语言和相关库的理解和熟练程度，同时展示解决问题和分析能力。
除了准备好的答案，面试者还应该在面试前进行实际的编程练习和项目经验总结，以便能够更好地回答实际的场景问题。
python面试题目(3篇)
第1篇一、面试背景随着Python语言的不断发展，其在数据分析、人工智能、Web开发等领域的应用越来越广泛。
为了更好地选拔具备Python高级编程能力的人才，我们特制定以下面试题目。
本题目分为理论知识和项目实战两部分，旨在考察应聘者的Python基础知识、编程能力、问题解决能力和项目经验。
二、面试题目第一部分：理论知识1. 请简述Python语言的特点和优势，以及Python在哪些领域应用广泛。
2. 解释Python中的变量、数据类型、运算符、表达式和赋值的概念。
3. 请列举Python中的几种基本数据类型，并说明它们的区别。
4. 解释Python中的列表、元组、字典和集合的区别及使用场景。
5. 请说明Python中的函数定义、调用、参数传递和作用域的概念。
6. 解释Python中的模块、包和import语句的作用。
7. 请简述Python中的异常处理机制，包括try、except、finally等关键字的使用。
8. 解释Python中的多线程和多进程的概念，以及它们在Python中的应用。
9. 请说明Python中的装饰器的作用和实现方式。
10. 解释Python中的面向对象编程（OOP）的概念，包括类、对象、继承、多态等。
11. 请简述Python中的文件操作，包括文件的打开、读取、写入和关闭等。
12. 解释Python中的正则表达式的概念和使用方法。
13. 请说明Python中的列表推导式、生成器、迭代器和with语句的作用。
14. 解释Python中的元类（metaclass）的概念和使用场景。
15. 请简述Python中的动态类型和静态类型的概念。
第二部分：项目实战1. 项目背景：设计一个简单的图书管理系统，实现以下功能：a. 添加图书信息：包括书名、作者、出版社、ISBN、价格等。
b. 删除图书信息：根据ISBN或书名删除图书。
c. 查询图书信息：根据书名、作者、出版社等关键字查询图书。
python面试题库
python面试题库一、Python基础知识1. 什么是Python？它有哪些特点？Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年首次发布。
它具有简单易学、可读性强、拥有丰富的标准库、可移植性好等特点。
2. Python中的列表和元组有什么区别？列表和元组都可以用于存储一组数据，但列表是可变的，可以进行增删改操作；而元组是不可变的，一旦创建就无法进行修改。
3. 如何在Python中实现多重继承？多重继承可以通过在类定义时，传入多个父类来实现。
例如：```pythonclass ChildClass(ParentClass1, ParentClass2):pass```4. Python中的装饰器是什么？如何使用装饰器？装饰器是一种函数，它可以接受函数作为参数，并返回一个新的函数。
装饰器通常用于在不修改原函数的情况下，给函数添加额外的功能。
下面是一个使用装饰器的示例：```pythondef decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):# 添加额外的功能return func(*args, **kwargs)return wrapper@decoratordef my_function():# 原函数的逻辑pass```5. 请解释Python中的垃圾回收机制是什么？Python中的垃圾回收机制通过引用计数和循环垃圾收集器来实现。
当一个对象的引用计数为0时，说明没有任何引用指向它，该对象就可以被回收。
循环垃圾收集器会扫描所有的对象，检查是否有循环引用的情况，如果有，则将这些循环引用的对象标记为不可达，从而触发垃圾回收。
二、Python数据结构1. Python中如何实现栈和队列？栈可以使用列表来实现，通过使用`append()`和`pop()`方法来实现数据的入栈和出栈操作。
例如：```pythonstack = []stack.append(1) # 入栈stack.append(2)stack.pop() # 出栈```队列可以使用`collections`模块中的`deque`来实现，通过使用`append()`和`popleft()`方法来实现数据的入队和出队操作。
python常见面试题集
python常见面试题集Python是一种流行的高级编程语言，被广泛应用于各个领域。
在面试过程中，面试官通常会问到一些常见的Python面试题，以测试面试者的基础知识和编程能力。
本文将为大家整理一些常见的Python面试题，希望能帮助大家更好地准备面试。
1. 什么是Python？介绍一下Python的特点。
答：Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言。
其特点包括语法简洁、易读易写、可移植性强、拥有丰富的标准库和第三方库等。
2. Python中的可变对象和不可变对象有什么区别？答：可变对象是指对象的值可以改变，而不可变对象是指对象的值不可改变。
例如，列表是可变对象，而字符串是不可变对象。
3. Python中如何实现多重继承？答：Python使用元类（metaclass）来实现多重继承，其中通过在类声明时使用逗号将多个基类组合在一起。
4. 请解释Python中的GIL（全局解释器锁）。
答：GIL是Python解释器的一个特性，它限制了解释器中同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。
这意味着在多线程环境下，Python无法利用多核处理器的优势。
5. 如何在Python中处理异常？答：在Python中，可以使用try-except语句块来处理异常。
通过在try块中执行可能引发异常的代码，然后在except块中捕获并处理异常。
6. 请解释Python中的生成器（generator）。
答：生成器是一种特殊的函数，可以通过yield语句来产生一个值，并在下一次调用时从上一次的状态继续执行。
7. Python中的装饰器（decorator）是什么？答：装饰器是用来修改函数或类的功能的一种方式。
它允许在不修改原始函数或类定义的情况下，动态地添加额外的功能。
8. 如何在Python中实现单例模式？答：可以使用装饰器或元类来实现Python中的单例模式。
装饰器方式可以在类定义前添加一个@singleton的装饰器，而元类方式可以在类定义时指定metaclass为Singleton。
2020年python的面试题整理数据结构与大数据篇
2020年python的面试题整理数据结构与大数据篇数据结构222.数组中出现次数超过一半的数字-Python版223.求100以内的质数224.无重复字符的最长子串-Python实现225.通过2个5/6升得水壶从池塘得到3升水226.什么是MD5加密，有什么特点？227.什么是对称加密和非对称加密228.冒泡排序的思想？229.快速排序的思想？230.如何判断单向链表中是否有环？231.你知道哪些排序算法（一般是通过问题考算法）232.斐波那契数列数列定义:f 0 = f 1 = 1 f n = f (n-1) + f (n-2) 根据定义速度很慢，另外(暴栈注意！⚠️️⚠️️）线性时间的状态/循环递归map(zipwith)做缓存利用funtools.lru_cache 做缓存Logarithmic矩阵不是矩阵233.如何翻转一个单链表？234.青蛙跳台阶问题一只青蛙要跳上n层高的台阶，一次能跳一级，也可以跳两级，请问这只青蛙有多少种跳上这个n层台阶的方法？方法1：递归设青蛙跳上n级台阶有f(n)种方法，把这n种方法分为两大类，第一种最后一次跳了一级台阶，这类共有f(n-1)种，第二种最后一次跳了两级台阶，这种方法共有f(n-2)种，则得出递推公式f(n)=f(n-1) + f(n-2),显然f(1)=1,f(2)=2，这种方法虽然代码简单，但效率低，会超出时间上限方法2：用循环来代替递归235.两数之和Two Sum236.搜索旋转排序数组Search in Rotated Sorted Array237.Python实现一个Stack的数据结构238.写一个二分查找239.set 用in 时间复杂度是多少，为什么？240.列表中有n个正整数范围在[0，1000]，进行排序；241.面向对象编程中有组合和继承的方法实现新的类大数据242.找出1G的文件中高频词243.一个大约有一万行的文本文件统计高频词244.怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？245.判断数据是否在大量数据中。
python高级面试题
python高级面试题1. 面试题一：解释Python中的深拷贝和浅拷贝的区别。
在Python中，深拷贝和浅拷贝是用于复制对象的不同方法。
浅拷贝是创建一个新的对象，但它只是复制了对象的引用。
这意味着当我们修改原始对象时，浅拷贝也会受到影响。
浅拷贝使用`copy()`函数来实现，或者使用切片操作符[:]。
深拷贝是创建一个完全独立的新对象，包括其所有嵌套的对象。
这意味着当我们修改原始对象时，深拷贝不会受到影响。
深拷贝使用`deepcopy()`函数来实现，该函数在`copy`模块中。
2. 面试题二：解释Python中的GIL（全局解释锁）。
GIL是Python解释器中的一个机制，它限制了同一时间只能有一个线程执行Python字节码的能力。
这实际上意味着在多线程的情况下，Python无法实现真正的并行。
GIL是由于CPython解释器的设计决策而产生的。
CPython是Python的参考实现，因此在CPython中，GIL是默认启用的。
但是，其他Python解释器（如Jython和IronPython）可以在没有GIL的情况下实现真正的并行。
GIL在处理IO密集型任务时通常没有太大影响，但在处理CPU密集型任务时，GIL可能会成为性能的瓶颈。
为了充分利用多核处理器，可以考虑使用多进程、多线程（并发）或者使用其他Python解释器。
3. 面试题三：解释Python中的装饰器是什么，以及它们的作用。
装饰器是Python中一种特殊的语法结构，用于修改、扩展或包装函数或类的功能。
装饰器允许我们在不修改原始函数或类代码的情况下，添加额外的功能。
在Python中，装饰器是通过在定义函数或类之前使用@符号，后跟装饰器函数或类来实现的。
装饰器函数接受一个函数或者类作为参数，并返回修改后的函数或类。
装饰器的作用有很多，例如：- 实现日志记录功能，记录函数或类的调用日志；- 实现性能分析功能，测量函数或类的执行时间；- 实现权限控制功能，只允许有特定权限的用户访问某些函数或类；- 实现缓存功能，提高函数或类的执行效率等。
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2020年python的面试题整理数据库篇MySQL
198.主键超键候选键外键
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。
一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。
一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。
超键包含候选键和主键。
候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。
外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。
199.视图的作用，视图可以更改么？
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。
使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
200.drop,delete与truncate的区别
drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。
1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。
truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。
并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。
2.表和索引所占空间。
当表被truncate后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而delete操作不会减少表或索引所占用的空间。
drop语句将表所占用的空间全释放掉。
3.一般而言，drop>truncate>delete
4.应用范围。
truncate只能对table，delete可以是table和view
5.truncate和delete只删除数据，而drop则删除整个表（结构和数据)
6.truncate与不带where的delete:只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器（trigger)索引(index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为:invalid. 201.索引的工作原理及其种类
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库表中数据。
索引的实现通常使用B树以其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间（因为索引也要随之变动）
202.连接的种类
203.数据库优化的思路
204.存储过程与触发器的区别
205.悲观锁和乐观锁是什么？
206.你常用的mysql引擎有哪些?各引擎间有什么区别?。