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Python面试十问

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@小森
发布2024-04-20 09:01:54
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发布2024-04-20 09:01:54
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文章被收录于专栏:xiaosenxiaosen

深浅拷贝的区别?

浅拷?: 拷?的是对象的引?,如果原对象改变,相应的拷?对象也会发?改变。

深拷?: 拷?对象中的每个元素,拷?对象和原有对象不在有关系,两个是独?的对象。

浅拷?(copy):拷??对象,不会拷?对象的内部的?对象。

深拷?(deepcopy): copy 模块的 deepcopy ?法,完全拷?了?对象及其?对象。

装饰器及其应用场景?

装饰器(Decorator)是?种结构型设计模式,它可以动态地给?个对象添加额外的职责,同时?不改变其原有的接?和实现。通俗地说,就是通过组合的?式,为对象添加新的?为或特性。

  • ?志记录:可以定义?个装饰器函数,?于在函数调?时记录?志信息,如函数的参数、返回值等。
  • 性能分析:可以定义?个装饰器函数,?于在函数调?时计算函数的执?时间,以便进?性能优化。
代码语言:javascript
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import time
def time_it(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {func.__name__} 执?时间为:{end_time - start_time} 秒")
        return result
    return wrapper
@time_it
def my_function():
    time.sleep(2)
    print("Hello, World!")
my_function()

我们定义了?个装饰器函数time_it,它接受?个函数作为参数,并返回?个新的函数 wrapper。wrapper函数可以记录函数执?前后的时间,并输出执?时间信息。在my_function函数前?加上@time_it装饰器,表示对my_function函数应?time_it装饰器。 当调用my_function函数时,实际上会调?被time_it装饰过的wrapper函数,从?记录函数的执?时间。

装饰器的实质是什么?

装饰器是要把原来的函数装饰成新的函数,并且返回这个函数本身的?阶函数。

Python迭代器及场景?

Python中的迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象,它实现了两个方法:__iter__()__next__()__iter__() 方法返回迭代器对象本身,__next__() 方法返回容器中的下一个值。当没有更多的元素时,__next__() 方法会抛出 StopIteration 异常。

迭代器常?于遍历序列、集合、字典等容器类型数据。它的优点是可以惰性计算,只有在需要时才会计算,避免了?次性加载所有数据的开销,同时也可以节省内存空间。

例?:

代码语言:javascript
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my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)
while True:
    try:
        item = next(my_iterator)
        print(item)
    except StopIteration:
        break
# 我们通过 iter() 函数将列表 my_list 转化为?个迭代器对象 my_iterator
Python?成器是什么

在Python中,?成器(Generator)是?种特殊的迭代器,它使??成器函数来?成序列中的元素,?不是在内存中?次性?成所有元素。

??成器函数是使?yield关键字定义的函数,每次调??成器函数时,它会返回?个迭代器对象,调?next()?法时,它会从上次暂停的位置继续执?,直到遇到下?个yield语句,然后返回?个值,并再次暂停。?

代码语言:javascript
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def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fibonacci()
for i in range(10):
    print(next(fib))
Python多线程与多进程的区别

多线程中的多个线程共享同一个进程的内存空间,因此它们可以访问相同的变量和数据结构。这意味着线程之间的数据共享和通信比较容易,但也可能导致竞争条件和线程安全问题。相反,多进程中的每个进程有自己的独立内存空间,进程间的数据共享需要借助于进程间通信(IPC)机制,如管道、队列或共享内存等。创建和管理线程的开销通常小于进程,因为进程间的独立性使得它们需要更多的资源来维护。然而,由于线程之间共享内存,同步和协调线程的操作可能比在进程之间进行通信更复杂。

*args和**kwarg作?

*args代表位置参数,它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。**kwargs代表的关键字参数,允许你使?没有事先定义的参数名。位置参数?定要放在关键字参数的前?

is和==的区别

==是python标准操作符中的?较操作符,?来?较判断两个对象的value(值)是否相等(布尔计算);

is:用于判断两个变量是否引用自相同的对象,即它们在内存中的地址是否相同。当使用?is?进行比较时,只有当两个变量指向同一个内存地址时,结果才为?True

Python垃圾回收机制
  • 每个对象都有一个引用计数,当引用计数变为0时,对象会被立即回收。
  • 对于一组对象互相引用形成闭环的情况,Python会定期检查并回收这些无法通过简单引用计数回收的对象。
  • Python对每一代采用不同的回收策略,通常年轻代的对象更频繁地进行垃圾回收。
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原始发表:2024-04-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 深浅拷贝的区别?
    • 装饰器及其应用场景?
      • 装饰器的实质是什么?
        • Python迭代器及场景?
          • Python?成器是什么
            • Python多线程与多进程的区别
              • *args和**kwarg作?
                • is和==的区别
                  • Python垃圾回收机制
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