Python基础面试题解读|《Python面试100层》|第1层

简介: 💎大家好,欢迎来到二哥的一亩三分地。最近又到了秋招的季节,很多小伙伴们纷纷反映在面试Python的时候顺着面试官的坑就跳下去了,为了避免大家频繁踩坑,二哥准备开放专栏《Python面试100层》(一共1000道题),每篇10道精选面试题解读,希望小伙伴们能够跟上我的脚步一层一层的闯下去!

题目一

对于Python中的表达式{1,2,3,4,5}-{3,4,5,6,7}的结果是?

解析

本题的考察点在于对集合运算的掌握,很多人在使用Python中的集合只是为了得到去重后的数据而忽略其计算法则,对于集合我们可以进行& 交集,| 并集,- 差集,^ 异或集,对于题目中给出的集合,四种运算的结果如下:


交集 & :两个集合中共同含有的元素。

print({1, 2, 3, 4, 5} & {3, 4, 5, 6, 7})
# 运行结果
{3, 4, 5}

并集 | :两个集合中所有的元素。

print({1, 2, 3, 4, 5} | {3, 4, 5, 6, 7})
# 运行结果
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

差集 - :第一个集合中的元素去掉两个集合重复的元素。

print({1, 2, 3, 4, 5} - {3, 4, 5, 6, 7})
# 运行结果
{1, 2}

异或集 | :两个集合中不重复的元素。

print({1, 2, 3, 4, 5} ^ {3, 4, 5, 6, 7})
# 运行结果
{1, 2, 6, 7}

本题答案

{1 ,2}


题目二

写代码:使用Python列表生成式得到100以内(包括100)所有能被2整除的自然数。

解析

列表生成式可以让我们使用极简的一行代码去生成列表,但在实际应用中很多人更喜欢按照标准的语句去写代码,因而忽略列表生成式的实现方式。本题的答案可以写成如下的格式:

[i for i in range(101) if i % 2 == 0]

生成式解读

i:用于生成列表元素的变量;

for i in range(101):用于循环产生生成列表的范围;

if i % 2 == 0:生成元素所需的条件。

注意:本题中需要100以内的数据,因此range中需要填入101。


题目三

下列代码的运行结果是:

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(x[10:])

解析

对于本题,多数人给出的答案就是报错(列表越界问题),但是此写法在Python中是一种Bug的存在,最终的输出结果为空列表[]

注意:答10的小伙伴们,注意Python索引是从0开始的。


题目四

Python中abs(3+4j)的运行结果为?

image.png

题目五

下列代码最终的输出结果为?

str1 = 'erge zuishuai'
str1.replace('zuishuai', 'zuichou')
print(str1)

解析

本题在于考察Python中字符串本身的特性,对于Python来说字符串是一种不可变的数据类型,因此当只对字符串执行replace操作时,字符串本身的值并不会发生变化,最终打印的结果为erge zuishuai(二哥的帅是不可撼动的)。这里想要改变字符串的值在replace的同时对字符串重新进行赋值即可。


题目六

对于列表lst=[1,2,3],执行代码lst[:3]=[4]后打印列表的结果为?

解析

本题在于考察Python中列表的基本概念,很多人会将此题的结果回答为[1,2,3,4],需要注意的是题目中给出的条件是将切片lst[:3]的结果替换为[4]也就是将[1,2,3]替换为[4],因此本题的打印结果应为[4]


题目七

对于列表lst=[[1]]*3,执行代码x[0][0]=7后打印列表的结果为?

解析

使用题目中的方式创建二维列表的时候,创建后的结果为[[1], [1], [1]],对于此种方式创建的结果,三个[1]指向了同一块内存,因此当改变任意一个[1]的值的时候,三个值都会被改变,因此结果为[[7], [7], [7]]。


题目八

下列代码中结果为True的语句是?

{1,2,3}=={1,3,2}

[1,2,3]==[1,3,2]

解析

本题在于考察对于列表和集合的理解,在Python中集合是无序的,而列表是有序的,对于有序列表的==判断来说,必须要满足数值+位置都是相同的才能为True,而集合只需满足两个集合中数值相同即可。


题目九

Python中(1)+(2)的结果为?

解析

错误的解题思路:()表示元组,元组(1)和元组(2)相加的结果是(1,2)

上述思路的正确题目:(1,)+(2,);在使用单个数字定义元组时,需要在数字后添加,。

正确答案:(1)+(2)=3


题目十

Python表达式sum(range(10))的运行结果是?

解析

本题在于考察Python中对于range()函数的理解,range()返回一个可迭代对象,range(10)返回自然数0-9,最终进行sum运算的结果为45


相关文章
|
5天前
|
API 数据库 数据安全/隐私保护
Flask框架在Python面试中的应用与实战
【4月更文挑战第18天】Django REST framework (DRF) 是用于构建Web API的强力工具,尤其适合Django应用。本文深入讨论DRF面试常见问题,包括视图、序列化、路由、权限控制、分页过滤排序及错误处理。同时,强调了易错点如序列化器验证、权限认证配置、API版本管理、性能优化和响应格式统一,并提供实战代码示例。了解这些知识点有助于在Python面试中展现优秀的Web服务开发能力。
22 1
|
3天前
|
前端开发 测试技术 C++
Python自动化测试面试:unittest、pytest与Selenium详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦Python自动化测试面试,重点讨论unittest、pytest和Selenium三大框架。unittest涉及断言、TestSuite和覆盖率报告;易错点包括测试代码冗余和异常处理。pytest涵盖fixtures、参数化测试和插件系统,要注意避免过度依赖unittest特性。Selenium的核心是WebDriver操作、等待策略和测试报告生成,强调智能等待和元素定位策略。掌握这些关键点将有助于提升面试表现。
17 0
|
3天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
13 0
|
5天前
|
SQL 中间件 API
Flask框架在Python面试中的应用与实战
【4月更文挑战第18天】**Flask是Python的轻量级Web框架,以其简洁API和强大扩展性受欢迎。本文深入探讨了面试中关于Flask的常见问题,包括路由、Jinja2模板、数据库操作、中间件和错误处理。同时,提到了易错点,如路由冲突、模板安全、SQL注入,以及请求上下文管理。通过实例代码展示了如何创建和管理数据库、使用表单以及处理请求。掌握这些知识将有助于在面试中展现Flask技能。**
12 1
Flask框架在Python面试中的应用与实战
|
6天前
|
数据可视化 Python
Python模型评估与选择:面试必备知识点
【4月更文挑战第17天】本文深入探讨了Python模型评估与选择在面试中的关键点,包括性能度量、过拟合与欠拟合识别、模型比较与选择、模型融合和偏差-方差权衡。强调了避免混淆评估指标、忽视模型验证和盲目追求高复杂度模型的常见错误,并提供相关代码示例,如交叉验证、网格搜索和超参数调优。通过理解这些概念和技巧,可在面试中展示出色的数据科学能力。
31 12
|
6天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 Python
Python特征工程面试:从理论到实践
【4月更文挑战第17天】本文探讨了Python在数据科学面试中的特征工程,涵盖基础概念如特征选择和提取,实战技能如缺失值和异常值处理,以及特定场景应用。强调避免过度依赖单一方法,忽视数据分布和相关性,以及保持特征工程的可解释性。提供代码示例展示了处理缺失值、标准化、特征选择和异常值检测的基本操作。建议结合业务理解,灵活运用多种方法并注重模型解释性。
20 9
|
6天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据挖掘
Python数据清洗与预处理面试题解析
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Python数据清洗与预处理在面试中的常见问题,包括Pandas基础操作、异常值处理和特征工程。通过示例代码展示了数据读取、筛选、合并、分组统计、离群点检测、缺失值和重复值处理、特征缩放、编码、转换和降维。强调了易错点,如忽视数据质量检查、盲目处理数据、数据隐私保护、过度简化特征关系和忽视模型输入要求。掌握这些技能和策略将有助于在面试中脱颖而出。
23 8
|
6天前
|
缓存 自然语言处理 数据处理
Python自然语言处理面试:NLTK、SpaCy与Hugging Face库详解
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python NLP面试中NLTK、SpaCy和Hugging Face库的常见问题和易错点。通过示例代码展示了如何进行分词、词性标注、命名实体识别、相似度计算、依存关系分析、文本分类及预训练模型调用等任务。重点强调了理解库功能、预处理、模型选择、性能优化和模型解释性的重要性,帮助面试者提升NLP技术展示。
23 5
|
6天前
|
NoSQL MongoDB Redis
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
【4月更文挑战第16天】本文探讨了Python与NoSQL数据库(如MongoDB、Redis)在面试中的常见问题,包括连接与操作数据库、错误处理、高级特性和缓存策略。重点介绍了使用`pymongo`和`redis`库进行CRUD操作、异常捕获以及数据一致性管理。通过理解这些问题、易错点及避免策略,并结合代码示例,开发者能在面试中展现其技术实力和实践经验。
126 8
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python与MySQL数据库交互:面试实战
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python与MySQL交互的面试重点,包括使用`mysql-connector-python`或`pymysql`连接数据库、执行SQL查询、异常处理、防止SQL注入、事务管理和ORM框架。易错点包括忘记关闭连接、忽视异常处理、硬编码SQL、忽略事务及过度依赖低效查询。通过理解这些问题和提供策略,可提升面试表现。
25 6