1 單引號漠畜，雙引號倦卖，三引號的區(qū)別
題目：分別闡述3種引號用的場景和區(qū)別
1. 單引號和雙引號主要用來表示字符串
比如:
單引號:'python'
雙引號:"python"
2. 三引號
三單引號:'''python ''',也可以表示字符串一般用來輸入多行文本,或者用于大段的注釋
三雙引號："""python"""，一般用在類里面,用來注釋類,這樣省的寫文檔,直接用類的對象__doc__訪問獲得文檔
區(qū)別:
若你的字符串里面本身包含單引號,必須用雙引號
比如:"can't find the log\n"
2 Python的函數(shù)參數(shù)傳遞
題目：舉例說明Python函數(shù)參數(shù)傳遞的幾種形式窗悯，并說明函數(shù)傳參是值傳遞還是引用傳遞
1. Python的參數(shù)傳遞有：
- 位置參數(shù)
- 默認(rèn)參數(shù)
- 可變參數(shù)
- 關(guān)鍵字參數(shù)
2. 函數(shù)的傳值到底是值傳遞還是引用傳遞，要分情況：
-
不可變參數(shù)用值傳遞：
像整數(shù)和字符串這樣的不可變對象，是通過拷貝進(jìn)行傳遞的馁启，因為你無論如何都不可能在原處改變不可變對象 -
可變參數(shù)用引用傳遞：
比如像列表，字典這樣的對象是通過引用傳遞，和C語言里面的用指針傳遞數(shù)組很相似惯疙，可變對象能在函數(shù)內(nèi)部改變.
3. 具體例子：
#整數(shù)為不可變對象翠勉，用值傳遞
a = 1
def fun(a):
a = 2
fun(a)
print a # 1
#列表為可變對象，用引用傳遞
a = []
def fun(a):
a.append(1)
fun(a)
print a # [1]
3 lambda函數(shù)
題目：舉例說明lambda的用法霉颠，并說明用lambda的優(yōu)點
1. lambda的用法
lambda是匿名函數(shù)对碌，用法如下: lambda x,y : x+y, 冒號前的x,y為自變量，冒號后x+y為具體運算蒿偎。
2. lambda的優(yōu)點：
lambda能和def做同樣種類的工作朽们，特別是對于那些邏輯簡單的函數(shù)，直接用lambda會更簡潔诉位，而且省去取函數(shù)名的麻煩(給函數(shù)取名是個技術(shù)活)
4 字符串格式化:%和.format的區(qū)別
題目：說明字符串格式化方法%和.format的區(qū)別
1. 字符串格式化: .format
字符串的format函數(shù)非常靈活骑脱，很強大,可以接受的參數(shù)不限個數(shù)，并且位置可以不按順序苍糠，而且有較為強大的格式限定符(比如:填充叁丧，對齊,精度等)
具體用法如下，字符串中花括號 {} 的部分會被format傳入的參數(shù)替代岳瞭，傳入的值可以是字符串拥娄，也可以是數(shù)字或者別的對象。
>>> '{} {} {}'.format('a', 'b', 'c')
'a b c'
可以用數(shù)字指定傳入?yún)?shù)的相對位置：
>>> '{2} {1} {0}'.format('a', 'b', 'c')
'c b a'
還可以指定傳入?yún)?shù)的名稱：
>>> '{color} {n} {x}'.format(n=10, x=1.5, color='blue')
'blue 10 1.5'
可以在一起混用：
>>> '{color} {0} {x} {1}'.format(10, 'foo', x = 1.5, color='blue')
'blue 10 1.5 foo'
可以用{<field name>:<format>}指定格式：
>>> from math import pi
>>> '{0:10} {1:10d} {2:10.2f}'.format('foo', 5, 2 * pi)
'foo 5 6.28'
2. 字符串格式化: %
舊式的 % 方法進(jìn)行格式化寝优，具體規(guī)則與C中相同条舔。
>>> s = "some numbers:"
>>> x = 1.34
>>> y = 2
>>> # 用百分號隔開，括號括起來
... t = "%s %f, %d" % (s, x, y)
>>> t
'some numbers: 1.340000, 2'
5 寫函數(shù): 輸入一個字符串, 返回倒序排列的結(jié)果
題目：輸入: string_reverse(‘a(chǎn)bcdef’), 返回: ‘fedcba’,寫出你能想到的多種方法
1. 利用字符串本身的翻轉(zhuǎn)
def string_reverse1(text='abcdef'):
return text[::-1]
2. 把字符串變成列表乏矾，用列表的reverse函數(shù)
def string_reverse2(text='abcdef'):
lst = list(text)
lst.reverse()
return ''.join(lst)
3. 新建一個列表孟抗，從后往前取
def string_reverse3(text='abcdef'):
lst = []
for i in range(len(text)-1, -1, -1):
lst.append(text[i])
return ''.join(lst)
4. 利用雙向列表deque中的extendleft函數(shù)
from collections import deque
def string_reverse4(text='abcdef'):
d = deque()
d.extendleft(text)
return ''.join(d)
5. 遞歸
def string_reverse5(text='abcdef'):
if len(text) <= 1:
return text
else:
return string_reverse5(text[1:])+text[0]
6 按升序合并兩個list, 并去除重復(fù)的元素
題目：按升序合并如下兩個list, 并去除重復(fù)的元素
list1 = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6]
list2 = [5, 6, 10, 17, 11, 2]
1. 用set方法(最簡單)
list3 = list1 + list2
print(sorted(list(set(list3))))
2. 遞歸方法（略）
7 Pythonic的代碼
題目：寫出你認(rèn)為最Pythonic的代碼
Pythonic編程風(fēng)格是Python追求的一種風(fēng)格，精髓就是追求直觀钻心，簡潔而容易讀.
1. 交互變量
- 非pythonic
temp = a
a = b
b = temp
- pythonic
a, b = b, a
2. 判斷其值真假
name = 'Tim'
langs = ['AS3', 'Lua', 'C']
info = {'name': 'Tim', 'sex': 'Male', 'age':23 }
- 非pythonic
if name != '' and len(langs)>0 and info !={}:
print('All True!')
- pythonic
if name and langs and info:
print('All True!')
3. 列表推導(dǎo)式
[x for x in range(1,100) if x%2==0]
4. zip創(chuàng)建鍵值對
keys = ['Name', 'Sex', 'Age']
values = ['Jack', 'Male', 23]
dict(zip(keys,values))
8 range 和 xrange
題目：說明range和xrange的區(qū)別
xrange用法與 range 都在循環(huán)時使用且用法相同凄硼，所不同的是xrange生成的不是一個list對象，而是一個生成器捷沸。因此要生成很大的數(shù)字序列的時候摊沉，用xrange會比range性能優(yōu)很多，因為不需要一上來就開辟一塊很大的內(nèi)存空間痒给。
9 迭代器和生成器
題目：將列表生成式中[]改成() 之后數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否改變
答：是说墨，從列表變?yōu)樯善鳌?/p>
通過列表生成式，可以直接創(chuàng)建一個列表苍柏。但是尼斧，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的试吁。而且棺棵，創(chuàng)建一個包含百萬元素的列表，不僅是占用很大的內(nèi)存空間，如：我們只需要訪問前面的幾個元素烛恤，后面大部分元素所占的空間都是浪費的母怜。因此，沒有必要創(chuàng)建完整的列表（節(jié)省大量內(nèi)存空間）缚柏。在Python中苹熏，我們可以采用生成器：邊循環(huán)，邊計算的機制—>generator
10 *args 和 **kwargs
題目：說明*args 和 **kwargs的使用
1. *args 的使用
當(dāng)你不確定你的函數(shù)里將要傳遞多少參數(shù)時你可以用*args.例如,它可以傳遞任意數(shù)量的參數(shù):
>>> def print_everything(*args):
for count, thing in enumerate(args):
... print '{0}. {1}'.format(count, thing)
...
>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')
0. apple
1. banana
2. cabbage
2. **kwargs 的使用
**kwargs允許你使用沒有事先定義的參數(shù)名:
>>> def table_things(**kwargs):
... for name, value in kwargs.items():
... print '{0} = {1}'.format(name, value)
...
>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')
cabbage = vegetable
apple = fruit
3. 其他
- *args和**kwargs可以同時在函數(shù)的定義中,但是*args必須在**kwargs前面.
- 任何函數(shù)都可以用 universal_func(*args, **kwargs)表達(dá)
- 當(dāng)調(diào)用函數(shù)時你也可以用*和**語法
def print_three_things(a, b, c):
print('a = {0}, b = {1}, c = {2}'.format(a,b,c))
mylist = ['aardvark', 'baboon', 'cat']
print_three_things(*mylist)
"""
a = aardvark, b = baboon, c = cat
"""
11 Python垃圾回收機制
題目：描述Python的垃圾回收機制
Python GC主要使用引用計數(shù)（reference counting）來跟蹤和回收垃圾币喧。在引用計數(shù)的基礎(chǔ)上柜裸，通過“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用問題，通過“分代回收”（generation collection）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率粱锐。
1. 引用計數(shù)
PyObject是每個對象必有的內(nèi)容疙挺，其中ob_refcnt就是做為引用計數(shù)。當(dāng)一個對象有新的引用時怜浅，它的ob_refcnt就會增加铐然，當(dāng)引用它的對象被刪除，它的ob_refcnt就會減少.引用計數(shù)為0時恶座，該對象生命就結(jié)束了搀暑。
- 優(yōu)點：簡單、實時
- 缺點：維護(hù)引用計數(shù)消耗資源跨琳、循環(huán)引用
2. 標(biāo)記-清除機制
基本思路是先按需分配自点，等到?jīng)]有空閑內(nèi)存的時候從寄存器和程序棧上的引用出發(fā)，遍歷以對象為節(jié)點脉让、以引用為邊構(gòu)成的圖桂敛，把所有可以訪問到的對象打上標(biāo)記，然后清掃一遍內(nèi)存空間溅潜，把所有沒標(biāo)記的對象釋放术唬。
3. 分代回收
分代回收的整體思想是：將系統(tǒng)中的所有內(nèi)存塊根據(jù)其存活時間劃分為不同的集合，每個集合就成為一個“代”滚澜，垃圾收集頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小粗仓，存活時間通常利用經(jīng)過幾次垃圾回收來度量。
Python默認(rèn)定義了三代對象集合设捐，索引數(shù)越大借浊，對象存活時間越長。
舉例： 當(dāng)某些內(nèi)存塊M經(jīng)過了3次垃圾收集的清洗之后還存活時萝招，我們就將內(nèi)存塊M劃到一個集合A中去蚂斤，而新分配的內(nèi)存都劃分到集合B中去。當(dāng)垃圾收集開始工作時即寒，大多數(shù)情況都只對集合B進(jìn)行垃圾回收橡淆，而對集合A進(jìn)行垃圾回收要隔相當(dāng)長一段時間后才進(jìn)行，這就使得垃圾收集機制需要處理的內(nèi)存少了母赵，效率自然就提高了逸爵。在這個過程中，集合B中的某些內(nèi)存塊由于存活時間長而會被轉(zhuǎn)移到集合A中凹嘲，當(dāng)然师倔，集合A中實際上也存在一些垃圾，這些垃圾的回收會因為這種分代的機制而被延遲周蹭。
