Python基础

 1. Python和其他语言有什么区别？

# python是解释型语言代码运行期间逐行翻译成目标机器码，下次执行时，要逐行解释        # - 解释型：边解释边执行（python、PHP）        # - python 弱类型        # - 编译型：编译后再执行（C、Java、C#）

2. 你为什么要学Python？

# a. 因为python相对其他语言非常优雅简洁，有着丰富的第三方库，我感觉很方便、很强大；# b. 还有就是，我感觉Python简单易学，生态圈庞大，例如：web开发、爬虫、人工智能等# c. 而且未来发展趋势也很不错。# 了解python的途径        # a. 亲朋和学长的建议        # b. 在我学Python之前，他们都是业内人士，对行业趋势比较了解

基本数据类型

3、常用数据类型&方法

可哈希：list dict set   不可哈希：int str bool None tuple

# - 字符串     strip()去除   　  find()找不到返回-1 、index()找不到报错   　  split()分割  　  join()拼接        replace()分割  　  center()填充# - 字典        pop() 删除   　 update()  　 clear()清空  　 get()  　 has_get()  　 dict.items()# - 元组tuple      只读 按str索引方法去查# - 列表        inset()按索引增加  　 extend()迭代增加  　 conut()  　 sort()排序  　 index() 　 rserver()反转# - 集合　　　    add()      update()      remove()      del()      pop()      clear()      交集$      并集|      差集-# - collections      Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。　 # Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：　 # OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：　 # deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：　 # defaultdict使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：

函数

装饰器

4、什么是装饰器，在哪里用过？

# 能够在不修改原函数代码的基础上,在执行前后进行定制操作; 闭包函数的一种应用.    - 能手写出来    - 应用场景:        - flask路由系统        - flask befor_request        - csrf        - django 内置认证        - django 的缓存

- 高阶函数- 闭包- 装饰器 - functools.wraps(func)

5、写出一个装饰器

import functoolsdef warpper(func):    @functools.wraps(func)   #不改变原函数属性    def inner(*args,**kwargs):        #执行函数前        return func(*args,**kwargs)        #执行函数后    return inner# 1. 执行wapper函数，并将被装饰的函数当做参数。 wapper(index)# 2. 将第一步的返回值，重新赋值给  新index =  wapper(老index)@warpper   #index=warpper(index)def index(x):    return x+100

6、为什么要用装饰器?

 

7、生成器

生成器：一个函数内部存在yield关键字(必问)应用场景:    - range()/xrange        - py2:range(10000000),立即创建;xrange(10000000),是生成器        - py3:range(10000000)生成器;    - redis获取值        - conn = Redis(......)        - v=conn.hscan_iter() # 内部通过yield 来返回值    - stark组件中        - 前端调用后端的yield

8、迭代器

迭代器：内部实现__next__方法,帮助我们向后一个一个取值.可迭代对象: 一个类中内部实现__iter__方法,且返回一个迭代器迭代器应用场景:        - wtforms里面对form对象进行循环时,显示form中包含的所有字段        - 列表\字典\元组        总结: 如让一个对象可以被for 循环

9、闭包

# 内部函数含有对 外部作用域而非全局作用域名字 的引用，该内部函数称为闭包函数;# 判断闭包函数的方法：__closure__，输出的__closure__有cell元素说明是闭包函数def foo():    m=3    n=5    def bar():        a=4        return m+n+a    return bar  >>>bar =  foo()>>>bar()12说明：bar在foo函数的代码块中定义。我们称bar是foo的内部函数。在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m、n变量。简单的说，这种内部函数可以使用外部函数变量的行为，就叫闭包。闭包的意义与应用：延迟计算：闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域#应用领域：延迟计算（原来我们是传参，现在我们是包起来）装饰器就是闭包函数的一种应用场景

10、偏函数

偏函数：import functoolsdef func(a1, a2, a3):    return a1 + a2 + a3new_func = functools.partial(func, 11, 2)  #将11，2依次传入到func函数的前两个参数print(new_func(3))应用场景falsk中取值时 通过localproxy 、偏函数、localstack、local

11、Python函数的传值方式是什么？

# Python参数传递采用“传对象引用”的方式。如果函数收到的是一个可变对象（比如，字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。

参考：

12、匿名函数

13、常见内置函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。def mul(x):    return x*xn=[1,2,3,4,5]res=list(map(mul,n))print(res)  #[1, 4, 9, 16, 25]

filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。def is_odd(x):    return x % 2 == 1v=list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))print(v)  #[1, 7, 9, 17]

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。isinstance() 与 type() 区别：type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。>>>a = [1,2,3]>>> b = [4,5,6]>>> c = [4,5,6,7,8]>>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]>>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]>>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。用传给reduce中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第1、2个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用function函数运算，最后得到一个结果。>>>def add(x, y) :            # 两数相加...     return x + y... >>> reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和：1+2+3+4+515>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数15

面向对象

14、谈谈你对面向对象的认识？

封装

#封装：其实就是将很多数据封装到一个对象中，类似于把很多东西放到一个箱子中，如：一个函数如果好多参数，起始就可以把参数封装到一个对象再传递。#在哪里用过：    - django rest framework中的request对象。    - flask中：ctx_context/app_context对象

继承

#继承：如果多个类中有共同的方法，那么为了避免反复编写，就可以将方法提取到基类中，让所有派生类去继承即可。

#在哪里用过？    - 视图    - 版本、认证、分页

多态

#多态指基类的同一个方法在不同派生类中有着不同功能。python天生支持多态。 崇尚鸭子模型，只要会呱呱叫的就是鸭子。 def func(args): 　　args.send()

class A:    def send(self):        print("A")class B:    def f(self):        print("B")def func(arg):    arg.send()obj = A()func(obj)

15、常用的面向对象方法(双下划线方法)

Flask LocalProxy 的定义几乎包含了所有双下划线方法

__getattr__ 　CBV 　django配置文件 　wtforms中的Form()示例化中 将"_fields中的数据封装到From类中"__mro__ 　wtform中 FormMeta中继承类的优先级__dict__       #是用来存储对象属性的一个字典，其键为属性名，值为属性的值__new__ 　实例化但是没有给当前对象　wtforms，字段实例化时返回：不是StringField，而是UnboundField　est frawork many=Turn  中的序列化__call__　flask 请求的入口app.run()　字段生成标签时：字段.__str__ => 字段.__call__ => 插件.__call____iter__ 　循环对象是，自定义__iter__　wtforms中BaseForm中循环所有字段时定义了__iter__-metaclass　作用：用于指定当前类使用哪个类来创建　场景：在类创建之前定制操作　示例：wtforms中，对字段进行排序。

16、对super的认识

super([type[, object-or-type]])# 1.super函数返回的是一个代理对象，通过此对象可以调用所在类的父类或者兄弟类的方法，而不显示的指定父类或者兄弟类的类名。# 2.引入super之后，不需要显示指定父类的类名，增强了程序的可维护性。# 3.不带参数的super等效于super(类名,self)，此种情况多用于单继承关系的子类中。

17、super工作原理

def super(cls, inst):       mro = inst.__class__.mro()       return mro[mro.index(cls) + 1]# 其中cls 代表类，inst 代表实例，super函数做了两件事：1. 获取实例对象inst的类的MRO列表2. 查找cls在当前MRO列表中的index, 并返回它的下一个类，即mro[index + 1]    # 当使用 super(cls, inst) 时，Python 会在 inst 的 MRO 列表上搜索 cls的下一个类。可以看出，事实上super 函数和父类什么的没有实质性的关联。# 示例:class Base(object):    def func1(self):        print("Base.func")class Foo(Base):    def func1(self):        print("Foo.func")class Bar(object):    def func(self):        print("Bar.func")class CC(Foo, Bar):    def execute(self):        super(CC, self).func()obj = CC()obj.execute()  # Bar.func

18、⾯向对象深度优先和广度优先是什么？

# Python的类可以继承多个类，Python的类如果继承了多个类，那么其寻找方法的方式有两种# 当类是经典类时，多继承情况下，会按照深度优先方式查找# 当类是新式类时，多继承情况下，会按照广度优先方式查找# 简单点说就是：经典类是纵向查找，新式类是横向查找# 经典类和新式类的区别就是，在声明类的时候，新式类需要加上object关键字。在python3中默认全是新式类

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