你是否正在为Python面试做准备？或者只是想了解你对Python的掌握程度？没问题。在这里，我们通过一系列问答来解答你的疑惑。
本文旨在帮助你了解在面试中可能会遇到的问题类型，或者帮助你评估自身的Python技能水平。请务必在查看答案之前先尝试自行解答，以便更准确地评估自己。事不宜迟，让我们立即开始探索这些问题。
这些问题按照主题类别进行了分类，每个部分都包含问题以及精心准备的答案。你可以用自己的语言来复述答案，只要意思表达一致即可。这样，面试官就不会觉得你只是在照本宣科。
Python 语言
#1. 什么是 Python？
Python 是一种高级的、解释型的通用编程语言。我们可以利用Python及其丰富的第三方库和框架来构建几乎任何类型的应用程序。Python在人工智能、数据科学等前沿技术领域是最受欢迎的编程语言之一。
#2. 解释器和编译器之间的主要区别是什么？
解释器逐条将代码语句翻译成机器代码，而编译器则将整个代码块一次性翻译成机器代码。
#3. Python 是静态类型语言还是动态类型语言？
Python 是一种动态类型语言。
#4. 动态类型语言是什么意思？
动态类型语言会在程序运行时检查变量的数据类型。一些常见的动态类型语言包括 Python、JavaScript 和 Ruby等。
额外提示：静态类型语言则是在编译时检查变量的数据类型。一些静态类型语言包括 C++、C 和 Java 等。
#5. 列举一些 Python 的应用场景。
Python 拥有简洁易学的语法，这使得它看起来很像英文。此外，Python 的开发者社区非常庞大，我们可以找到各种各样的第三方库来支持不同类型的应用程序开发。 在应用开发方面，我们可以创建 Web 应用程序、图形用户界面(GUI)应用程序、命令行界面(CLI)应用程序等等。
Python 最流行的应用之一是自动化。我们可以轻松地使用 Python 编写脚本来自动执行各种任务，比如清理磁盘、发送电子邮件，或者获取产品价格信息等。
Python 也是数据科学领域最常用的语言之一。
#6. 你用 Python 构建过哪些应用程序？
我编写过多个自动化脚本来处理重复和繁琐的任务，例如获取产品价格和库存信息的脚本。
我还使用 Django 和 Flask 等框架构建过一些 Web 应用程序。
注意：上述答案仅供参考，你的回答可能与上述完全不同。试着介绍你使用Python所涉足的不同领域，并展示你所开发的应用实例。
数据类型
#7. Python 中有哪些内置数据类型？
Python 拥有多种内置数据类型，包括：整数 (int)、浮点数 (float)、复数 (complex)、布尔值 (bool)、列表 (list)、元组 (tuple)、集合 (set)、字典 (dict) 以及字符串 (str)。
注意：你不必列出Python中所有的内置数据类型，只需提及你最常用的几种即可。面试官可能会根据你的回答进一步提问。
#8. 列表 (list) 和元组 (tuple) 有什么区别？
列表和元组都用于存储对象的集合。它们的主要区别在于：列表是可变对象，而元组是不可变对象。
#9. 什么是可变和不可变数据类型？
可变数据类型在创建后可以被修改。在 Python 中，一些可变对象包括列表 (list)、集合 (set) 和字典 (dict)。
不可变数据类型在创建后无法被修改。Python 中，一些不可变对象包括字符串 (str) 和元组 (tuple)。
#10. 解释一下列表的一些常用方法。
1. append – 这个方法用于向列表末尾添加一个元素。
>>> a = [1, 2]
>>> a.append(3)
>>> a
[1, 2, 3]
2. pop – 这个方法用于删除列表中的一个元素。 如果不指定索引，它将删除最后一个元素；如果指定索引，则删除该索引处的元素。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.pop()
5
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> a.pop(1)
2
>>> a
[1, 3, 4]
3. remove – 这个方法用于从列表中删除指定的元素。我们需要提供要删除的元素作为参数。它会删除列表中第一次出现的该元素。
>>> a = [1, 2, 2, 3, 4]
>>> a = [1, 2, 3, 2, 4]
>>> a.remove(1)
>>> a
[2, 3, 2, 4]
>>> a.remove(2)
>>> a
[3, 2, 4]
4. sort – 这个方法用于对列表进行升序或降序排序。
>>> a = [3, 2, 4, 1]
>>> a.sort()
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> a.sort(reverse=True)
>>> a
[4, 3, 2, 1]
5. reverse – 这个方法用于反转列表中的元素。
>>> a = [3, 2, 4, 1]
>>> a.reverse()
>>> a
[1, 4, 2, 3]
注意：还有 clear、insert、count 等其他方法……你不必向面试官解释列表中的所有方法，只需解释你最常用的两三种方法即可。
#11. 解释一下字符串的一些常用方法。
1. split – 这个方法用于在指定的位置拆分字符串。它会返回一个列表作为结果。默认情况下，它会按照空格拆分字符串。我们可以提供分隔符作为方法的参数。
>>> a = "This is techblik.com"
>>> a.split()
['This', 'is', 'Geekflare']
>>> a = "1, 2, 3, 4, 5, 6"
>>> a.split(", ")
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
2. join – 这个方法用于将一个字符串对象列表组合成一个字符串。它会将字符串对象与我们提供的分隔符组合在一起。
>>> a = ['This', 'is', 'Geekflare']
>>> ' '.join(a)
'This is techblik.com'
>>> ', '.join(a)
'This, is, techblik.com'
注意：字符串的其他一些方法还包括：capitalize、isalnum、isalpha、isdigit、lower、upper、center 等。
#12. 列表中的负索引是什么？
索引用于访问列表中的元素。列表的正常索引从 0 开始。
与普通索引类似，负索引也用于访问列表中的元素。但是，负索引允许我们从列表末尾开始访问索引。负索引的起始值是 -1。它会像 -2、-3、-4 等那样递减，直到列表的长度。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[-1]
5
>>> a[-3]
3
>>> a[-5]
1
#13. 解释一下字典的一些常用方法。
1. items – 这个方法返回一个包含字典中键值对的元组列表。
>>> a = {1: 'techblik.com', 2: 'techblik.com Tools', 3: 'techblik.com Online Compiler'}
>>> a.items()
dict_items([(1, 'Geekflare'), (2, 'Geekflare Tools'), (3, 'Geekflare Online Compiler')])
2. pop – 这个方法用于从字典中删除一个键值对。它接受键作为参数，并将其从字典中删除。
>>> a = {1: 2, 2: 3}
>>> a.pop(2)
3
>>> a
{1: 2}
注意：字典的其他一些方法还包括：get、keys、values、clear 等。
#14. Python 中的切片是什么？
切片用于从序列数据类型中提取子集。它会根据我们提供的参数从序列数据类型返回数据，并返回与源数据类型相同的数据类型。
切片接受三个参数：起始索引、结束索引和步长。切片的语法是`variable[start:end:step]`。 这些参数不是必须的。你可以只指定一个空冒号 (:)，它会返回整个数据作为结果。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:]
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[:3]
[1, 2, 3]
>>> a[3:]
[4, 5]
>>> a[0:5:2]
[1, 3, 5]
#15. 哪些数据类型支持切片操作？
我们可以在列表 (list)、元组 (tuple) 和字符串 (str) 数据类型上使用切片操作。
#16. Python 中的解包运算符是什么？如何使用它们？
`*` 和 `**` 运算符是 Python 中的解包运算符。
`*` 解包运算符用于一次性将多个值从序列数据类型分配给不同的变量。
>>> items = [1, 2, 3]
>>> a, b, c = items
>>> a
1
>>> b
2
>>> c
3
>>> a, *b = items
>>> a
1
>>> b
[2, 3]
`**` 解包运算符主要用于字典数据类型。字典中的解包不像序列数据类型那样直接工作。
字典中的解包主要用于将键值对从一个字典复制到另一个字典。
>>> a = {1:2, 3:4}
>>> b = {**a}
>>> b
{1: 2, 3: 4}
>>> c = {3:5, 5:6}
>>> b = {**a, **c}
>>> b
{1: 2, 3: 5, 5: 6}
注意：你可以参考这篇文章以获取关于这些运算符的更多信息。
条件和循环
#17. Python 有 switch 语句吗？
不，Python 没有 switch 语句。
#18. 如何在 Python 中实现 switch 语句的功能？
我们可以使用 if 和 elif 语句来实现 switch 语句的功能。
>>> if a == 1:
... print(...)
... elif a == 2:
... print(....)
#19. 什么是 break 和 continue 语句？
break – break 语句用于终止当前正在执行的循环。 程序执行会跳转到 break 语句所在循环之外。
>>> for i in range(5):
... if i == 3:
... break
... print(i)
...
0
1
2
continue – continue 语句用于跳过当前迭代中剩余代码的执行。程序会直接跳到下一个迭代。
>>> for i in range(5):
... if i == 3:
... continue
... print(i)
...
0
1
2
4
#20. else 语句中的代码何时会在 while 和 for 循环中执行？
带有 else 语句的 while 和 for 循环，其 else 块中的代码会在所有迭代执行完毕后执行。当我们在循环过程中使用 break 语句跳出循环时，else 块中的代码不会执行。
#21. 什么是列表和字典推导式？
列表和字典推导式是 for 循环的语法糖，可以更简洁地创建列表和字典。
>>> a = [i for i in range(10)]
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a = {i: i + 1 for i in range(10)}
>>> a
{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}
>>>
#22. range 函数如何工作？
range 函数以指定的步长生成一个从起始值到结束值的数字序列。range 函数的语法是 `range(start, stop[, step])`。
`stop` 参数是必须的。而参数 `start` 和 `step` 是可选的。`start` 和 `step` 的默认值分别为 0 和 1。
>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10, 2))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>>
函数
#23. 参数 (parameter) 和实参 (argument) 是什么？
参数是在函数定义中列出的变量名称。
实参是在调用函数时传递给函数的值。
#24. Python 中有哪些不同类型的参数？
参数主要有四种类型：位置参数、默认参数、关键字参数和可变参数。
位置参数：我们在用户自定义函数中定义的常规参数称为位置参数。调用函数时，必须提供所有位置参数。
>>> def add(a, b):
... return a + b
...
>>> add(1, 2)
3
>>> add(1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'b'
>>>
默认参数：我们可以在函数定义中为参数指定默认值。当用户没有传递对应的值时，函数将使用默认值。
>>> def add(a, b=3):
... return a + b
...
>>> add(1, 2)
3
>>> add(1)
4
关键字参数：在调用函数时，我们可以指定参数的名称，并为其赋值。关键字参数有助于我们避免位置参数的强制排序。
>>> def add(a, b):
... print("a ", a)
... print("b ", b)
... return a + b
...
>>> add(b=4, a=2)
a 2
b 4
6
可变参数：当我们不知道函数将接收多少个参数时，可以使用可变参数来收集多个值。我们在函数定义中使用 `*` 和 `**` 运算符来收集可变参数。
>>> def add(*args):
... return sum(args)
...
>>> add(1, 2, 3, 4, 5)
15
>>> def dict_args(**kwargs):
... print(kwargs)
...
>>> dict_args(a="techblik.com", b='techblik.com Tools', c="techblik.com Online Compiler")
{'a': 'techblik.com', 'b': 'techblik.com Tools', 'c': 'techblik.com Online Compiler'}
#25. 什么是 lambda 函数？
Lambda 函数是 Python 中的小型匿名函数。它只包含一个表达式，但可以接收多个参数。
>>> add = lambda a, b: a + b
>>> add(1, 3)
4
#26. 普通函数和 lambda 函数有什么区别？
普通函数和 lambda 函数的功能类似。但是，与功能相同的 lambda 函数相比，我们需要在普通函数中编写一些额外的代码。
当函数只有一个表达式时，Lambda 函数会非常方便。
#27. pass 关键字有什么用？
pass 关键字用于在代码中表示一个空的代码块。Python 不允许代码块为空。因此，pass 语句允许我们定义一个空的代码块，以便在稍后需要时再填充代码。
>>> def add(*args):
...
...
File "<stdin>", line 3
^
IndentationError: expected an indented block
>>> def add(*args):
... pass
...
>>>
#28. 什么是递归函数？
调用自身的函数称为递归函数。
Python 中的打包运算符是什么？如何使用它们？
打包运算符用于在函数中收集多个参数。 它们也被称为可变参数。
注意：你可以参考这篇文章来了解更多关于Python中打包操作符的信息。
#29. Python 中的 OOP
在 Python 中创建类使用什么关键字？
`class` 关键字用于在 Python 中创建类。 按照行业惯例，我们应该遵循 Pascal 命名法来命名 Python 类。
>>> class Car:
... pass
...
#30. 如何在 Python 中实例化一个类？
在 Python 中创建一个类的实例，就像调用一个函数一样。我们可以像传递函数参数一样，传递对象所需的属性。
>>> class Car:
... def __init__(self, color):
... self.color = color
...
>>> red_car = Car('red')
>>> red_car.color
'red'
>>> green_car = Car('green')
>>> green_car.color
'green'
>>>
#31. Python 中的 `self` 是什么？
`self` 代表类的对象本身。 它用于访问特定对象的类中的对象属性和方法。
#32. __init__ 方法是什么？
`__init__` 方法类似于其他面向对象编程语言中的构造函数。 当我们创建该类的对象时，它会立即执行。 它用于初始化实例的初始数据。
#33. Python 中的文档字符串 (docstring) 是什么？
文档字符串（或 docstring）用于记录代码块。它们也可以用作多行注释。
这些文档字符串通常在类的方法中使用，用来描述某个方法的作用。我们可以使用 help 方法查看方法的文档字符串。
>>> class Car:
... def __init__(self, color):
... self.color = color
...
... def change_color(self, updated_color):
... """This method changes the color of the car"""
... self.color = updated_color
...
>>> car = Car('red')
>>> help(car.change_color)
Help on method change_color in module __main__:
change_color(updated_color) method of __main__.Car instance
This method changes the color of the car
>>>
#34. 什么是 dunder 或 magic 方法？
具有前后双下划线的方法被称为 dunder 或 magic 方法。它们主要用于方法重写。我们可以在类中重写的一些方法包括 `__str__`、`__len__`、`__setitem__`、`__getitem__` 等。
>>> class Car:
... def __str__(self):
... return "This is a Car class"
...
>>> car = Car()
>>> print(car)
This is a Car class
>>>
注意：你可以重写许多其他方法。 当你需要深入自定义代码时，这些方法会很有用。浏览官方文档可以获取更多信息。
#35. 如何在 Python 中实现继承？
我们可以将父类作为参数传递给子类。并且我们可以在子类中调用父类的 `__init__` 方法。
>>> class Animal:
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
>>> class Animal:
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
... def display(self):
... print(self.name)
>>> class Dog(Animal):
... def __init__(self, name):
... super().__init__(name)
...
>>> doggy = Dog('Tommy')
>>> doggy.display()
Tommy
>>>
#36. 如何在 Python 中访问子类中的父类？
我们可以使用 `super()` 来引用子类中的父类。 我们可以使用它访问父类的属性和方法。
杂项
#37. 如何在 Python 中使用单行和多行注释？
我们使用井号 ( `#` ) 表示单行注释。使用三个单引号 (`”’comment”’`) 或三个双引号 (`”””comment”””`) 表示多行注释。
#38. Python 中的对象是什么？
在 Python 中，一切皆对象。所有的数据类型、函数和类都是对象。
#39. `is` 和 `==` 有什么区别？
`==` 运算符用于检查两个对象是否具有相同的值。`is` 运算符用于检查两个对象是否引用相同的内存位置。
>>> a = []
>>> b = []
>>> c = a
>>> a == b
True
>>> a is b
False
>>> a is c
True
>>>
#40. 什么是浅拷贝和深拷贝？
浅拷贝：创建一个与原始对象完全相同的副本，但不改变对象的引用。复制的对象和原始对象都引用相同的内存地址。因此，修改其中一个对象会影响另一个对象。
`copy` 模块中的 `copy` 方法用于执行浅拷贝。
>>> from copy import copy
>>> a = [1, [2, 3]]
>>> b = copy(a)
>>> a[1].append(4)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3, 4]]
深拷贝：它将原始对象的值递归地复制到新对象中。我们必须使用 `copy` 模块中的 `deepcopy` 方法进行深拷贝。
>>> from copy import deepcopy
>>> a = [1, [2, 3]]
>>> b = deepcopy(a)
>>> a[1].append(4)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3]]
>>> b[1].append(5)
>>> a
[1, [2, 3, 4]]
>>> b
[1, [2, 3, 5]]
#41. 什么是迭代器？
迭代器是 Python 中记住其迭代状态的对象。 它使用 `__iter__` 方法初始化数据，并使用 `__next__` 方法返回下一个元素。
我们需要调用 `next(iterator)` 从迭代器中获取下一个元素。 我们可以使用 `iter` 内置方法将序列数据类型转换为迭代器。
>>> a = [1, 2]
>>> iterator = iter(a)
>>> next(iterator)
1
>>> next(iterator)
2
>>> next(iterator)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>
#42. 什么是生成器？
生成器是像生成器对象一样返回迭代器的函数。它使用 `yield` 关键字来生成数据。
>>> def numbers(n):
... for i in range(1, n + 1):
... yield i
...
>>> _10 = numbers(10)
>>> next(_10)
1
>>> next(_10)
2
>>> next(_10)
3
>>> next(_10)
4
结论 👨💻
正如我们在本文中看到的那样，问题是多种多样的。本文展示了从Python的各个主题中提出不同类型问题的方式。但是，这些问题并不仅限于我们在此讨论的范围。
在学习过程中，一种有效的准备方式就是针对不同的主题进行自我提问。尝试从一个概念出发提出不同类型的问题，并自己尝试解答。通过这种方式，你可能不会对面试中出现的问题感到惊讶。你也可以利用在线Python编译器来练习代码。
祝你接下来的Python面试一切顺利! 👍