史上最全python面試題詳解（三）（附帶詳細答案（關注、持續更新））

38、面向對象深度優先和廣度優先是什么？

 

 

39、面向對象中super的作用？

40、是否使用過functools中的函數？其作用是什么？

Python自帶的 functools 模塊提供了一些常用的高階函數，也就是用於處理其它函數的特殊函數。換言之，就是能使用該模塊對可調用對象進行處理。

functools模塊函數概覽
functools.cmp_to_key(func)
functools.total_ordering(cls)
functools.reduce(function, iterable[, initializer])
functools.partial(func[, args][, *keywords])
functools.update_wrapper(wrapper, wrapped[, assigned][, updated])
functools.wraps(wrapped[, assigned][, updated])

41、列舉面向對象中帶雙下划線的魔術方法？

1. init()

2. del()

在調用del方法的時候，實際使用的是del()

class Person(object):
    def __del__(self):
        print('我給干掉啦')
    
bill = Person()
del bill #我給干掉啦

3. new()

new()只有繼承自objectd的類才有new()這方法是在init()之前調用的，用於生成實例對象。多用於設計模式中的單例模式。單例模式是為了確保類有且只有一個對象。多用於日志記錄和數據庫操作，打印機后台處理程序。這樣子可以避免對統一資源產生相互沖突的請求
new（）負責創建一個類的對象，init（）方法負責對創建后的類對象進行默認設置
class Singleton(object):
    def __new__(cls):
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls.instance

s = Singleton()
print('Object created', s)
s1 = Singleton()
print('Object created', s1)

# output
# Object created <__main__.Singleton object at 0x0000018EFF662DA0>
# Object created <__main__.Singleton object at 0x0000018EFF662DA0>

cls是當前類，new()返回的是一個實例，和init()中的self是同一個東西

42、如何判斷是函數還是方法？

一般情況下，單獨寫一個def func():表示一個函數，如果寫在類里面是一個方法。但是不完全准確。

class Foo(object):
    def fetch(self):
        pass

print(Foo.fetch)   # 打印結果<function Foo.fetch at 0x000001FF37B7CF28>表示函數
# 如果沒經實例化，直接調用Foo.fetch()括號里要self參數，並且self要提前定義
obj = Foo()
print(obj.fetch)  # 打印結果<bound method Foo.fetch of <__main__.Foo object at 0x000001FF37A0D208>>表示方法

43、面向對象中的property屬性、類方法、靜態方法？

property屬性：

類方法：

 

靜態方法：

 44、列舉面向對象中的特殊成員以及應用場景

1. __doc__
    表示類的描述信息
class Foo:
    """ 描述類信息，這是用於看片的神奇 """
    def func(self):
        pass
print Foo.__doc__
 
==============
 描述類信息，這是用於看片的神奇

2. __module__ 和  __class__ 
　__module__ 表示當前操作的對象在哪個模塊
   __class__     表示當前操作的對象的類是什么

3. __init__
構造方法，通過類創建對象時，自動觸發執行。

4. __del__
析構方法，當對象在內存中被釋放時，自動觸發執行。

注：此方法一般無須定義，因為Python是一門高級語言，程序員在使用時無需關心內存的分配和釋放，因為此工作都是交給Python解釋器來執行，所以，析構函數的調用是由解釋器在進行垃圾回收時自動觸發執行的。

5. __call__
　　對象后面加括號，觸發執行。
 
注：構造方法的執行是由創建對象觸發的，即：對象 = 類名() ；而對於 __call__ 方法的執行是由對象后加括號觸發的，即：對象() 或者 類()()

6. __dict__ 
　　類或對象中的所有成員

7. __str__
如果一個類中定義了__str__方法，那么在打印 對象 時，默認輸出該方法的返回值。

8、__eq__

 

45、什么是反射？以及應用場景？

46、用盡量多的方法實現單例模式。

一、模塊單例

Python 的模塊就是天然的單例模式，因為模塊在第一次導入時，會生成 .pyc 文件，當第二次導入時，就會直接加載 .pyc 文件，而不會再次執行模塊代碼。

#foo1.py
class Singleton(object):
    def foo(self):
        pass
singleton = Singleton()

#foo.py
from foo1 import singleton

二、靜態變量方法

先執行了類的__new__方法（我們沒寫時，默認調用object.__new__），實例化對象；然后再執行類的__init__方法，對這個對象進行初始化，所有我們可以基於這個，實現單例模式。

class Singleton(object):
    def __new__(cls,a):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = object.__new__(cls)
        return cls._instance
    def __init__(self,a):
        self.a = a
    def aa(self):
        print(self.a)

a = Singleton("a")

47、裝飾器的寫法以及應用場景。

48、異常處理寫法以及如何主動跑出異常（應用場景）

49、isinstance作用以及應用場景？

50、json序列化時，可以處理的數據類型有哪些？如何定制支持datetime類型？

官方文檔中的一個Demo：
>>> import json
 
>>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
...     def default(self, obj):
...         if isinstance(obj, complex):
...             return [obj.real, obj.imag]
...         return json.JSONEncoder.default(self, obj)
...
>>> dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
'[2.0, 1.0]'
>>> ComplexEncoder().encode(2 + 1j)
'[2.0, 1.0]'
>>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j))
['[', '2.0', ', ', '1.0', ']']
 

然后簡單擴展了一個JSONEncoder出來用來格式化時間
class CJsonEncoder(json.JSONEncoder):
 
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(obj, date):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d')
        else:
            return json.JSONEncoder.default(self, obj)
 

使用時候只要在json.dumps增加一個cls參數即可：

json.dumps(datalist, cls=CJsonEncoder)

51、json序列化時，默認遇到中文會轉換成unicode，如果想要保留中文怎么辦？

52、使用代碼實現查看列舉目錄下的所有文件。

import os

if __name__ == '__main__':
    work_dir = 'C:\Program Files\MySQL\Connector ODBC 8.0'
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(work_dir, followlinks=True):
        for filename in filenames:
            file_path = os.path.join(parent, filename)
            print('文件名：%s' % filename)
            print('文件完整路徑：%s\n' % file_path)

53、簡述 yield和yield from關鍵字。

1、可迭代對象與迭代器的區別

可迭代對象：指的是具備可迭代的能力，即enumerable.  在Python中指的是可以通過for-in 語句去逐個訪問元素的一些對象，比如元組tuple,列表list，字符串string，文件對象file 等。

迭代器：指的是通過另一種方式去一個一個訪問可迭代對象中的元素，即enumerator。在python中指的是給內置函數iter()傳遞一個可迭代對象作為參數，返回的那個對象就是迭代器，然后通過迭代器的next()方法逐個去訪問。

from collections import Iterable

li=[1,4,2,3]
iterator1 = iter(li)
print(next(iterator1))
print(next(iterator1))
print(next(iterator1))
print(isinstance(iterator1,Iterable)) # 判斷是否是迭代器，導入collection模塊

>>>
1
4
2
True

2、生成器

生成器的本質就是一個逐個返回元素的函數，即“本質——函數”

最大的好處在於它是“延遲加載”，即對於處理長序列問題，更加的節省存儲空間。即生成器每次在內存中只存儲一個值

3、什么又是yield from呢？

簡單地說，yield from  generator 。實際上就是返回另外一個生成器。如下所示：

def generator1():
    item = range(10)
    for i in item:
        yield i

def generator2():
    yield 'a'
    yield 'b'
    yield 'c'
    yield from generator1() #yield from iterable本質上等於 for item in iterable: yield item的縮寫版
    yield from [11,22,33,44]
    yield from (12,23,34)
    yield from range(3)

for i in generator2() :
    print(i)

從上面的代碼可以看出，yield from 后面可以跟的式子有“ 生成器  元組 列表等可迭代對象以及range（）函數產生的序列”

上面代碼運行的結果為：

a
b
c
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
22
33
44
12
23
34
0
1
2

請關注，未完待續！