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Python面试专栏：《Python面试》此专栏面向准备面试的2024届毕业生。欢迎阅读，一起进步！🌟🌟🌟

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本文是Python面试专栏的第一篇。在本专栏中，我将总结华为、阿里巴巴、字节跳动等互联网公司 Python 面试中最常见的 100+ 问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及 Python 基础知识、Python 编程、数据分析以及 Python 函数库等多个方面。

Python 面试的基础问题

1. 什么是 Python?使用 Python 的好处是什么

Python 是一种高级的、解释型的、通用的编程语言。作为一种通用语言，它可以使用合适的工具/库来构建几乎任何类型的应用程序。此外，Python 还支持对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理，这有助于对现实世界的问题进行建模，并构建应用程序来解决这些问题。

使用 Python 的好处：

• Python 是一种通用编程语言，它具有简单、易于学习的语法，强调可读性，从而降低了程序维护的成本。此外，该语言能够编写脚本，是完全开源的，并支持鼓励模块化和代码重用的第三方包。
• 它的高级数据结构与动态类型和动态绑定相结合，吸引了大量开发人员进行快速应用程序开发和部署。

2. 什么是强动态类型语言?

什么是动态类型/静态类型？

在理解动态类型语言之前，我们应该先了解什么是类型检查。

类型检查是一个验证和施加类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译或运行阶段做类型检查。用更简单的术语，类型检查仅仅就是查看变量和它们的类型，然后说这个表达式是合理的。

因此，现在我们知道类型检查是什么，明白这些术语真的很简单。

• 在静态类型语言（statically typed languages）中，类型检查发生在编译阶段（compile time），即代码执行前；
• 在动态类型语言（dynamically typed languages）中，类型检查发生在运行阶段（run time），即代码执行期间。

性能

• 静态类型：编译阶段做更多处理，但是运行时性能更好
  
• 动态类型：编译阶段更高效，但是运行时的类型检查会影响到性能
  

灵活性和出错

• 静态类型：运行时出错机会更小，但是提供给程序员的灵活性不好
  
• 动态类型：提供更多的灵活性但是运行时出错机会相对更大
  

什么是强类型/弱类型？

首先看下什么是强类型，在强类型中，不管在编译时还是运行时，一旦某个类型赋值给某个变量，它会持有这个类型，并且不能同其他类型在计算某个表达式时混合计算

然而，在弱类型中，它是很容易与其他类型混合计算的。

例如，在 Python 中，“1”+ 2 将导致类型错误，因为这些语言不允许 “类型强制转换”（数据类型的隐式转换）。然而，在另一门同样伟大的语言 Javascript 中，将简单地输出 “12” 作为结果。

记住

各种语言按照动态/静态，强/弱类型的划分：

结论

1. 类型检查确保一个表达式中的变量类型是合法的。在静态类型语言中，类型检查发生在编译阶段；动态类型语言，类型检查发生在运行阶段。
2. 强类型语言有更强的类型检查机制，表达式计算中会做严格的类型检查；而弱类型语言允许各种变量类型间做一些运算。
3. Python 是一门强动态类型的语言

3.什么是解释型语言?

解释型语言逐行执行它的语句。Python、Javascript、R、PHP 和 Ruby 等语言是解释型语言的主要例子。用解释型语言编写的程序直接从源代码运行，没有中间的编译步骤。

4. PEP 8 是什么?为什么它很重要?

PEP 8 是 Python 官方推荐的编码规范。其中 PEP 是 Python Enhancement Proposal（Python 增强建议书）的缩写，8 代表的是 Python 代码的样式指南。PEP 8 是向 Python 社区提供信息的官方设计文档，或者描述 Python 或其进程的新特性。PEP 8 特别重要，因为它记录了Python 代码的样式指南。显然，为使代码易读、易懂、易维护需要真诚而严格地遵循这些样式指南。

5. Python 中的作用域是什么?

Python 中的每个对象都在一个作用域内运行。作用域是 Python 中对象保持相关的代码块。命名空间唯一地标识程序中的所有对象。但是，这些名称空间也有一个为它们定义的作用域，可以在没有任何前缀的情况下使用它们的对象。Python 代码执行过程中创建作用域的几个例子如下:

• 局部作用域指的是当前函数中可用的局部对象。
• 全局作用域指的是自开始以来在整个代码执行过程中可用的对象。
• 模块级作用域指的是程序中可访问的当前模块的全局对象。
• 最外层作用域指的是程序中可调用的所有内置名称。最后搜索此范围内的对象以查找引用的名称。

注意：局部作用域对象可以使用 global 关键字与全局作用域对象同步。

6. 什么是列表和元组?两者的主要区别是什么?

列表和元组都是序列数据类型，可以在 Python 中存储数据。存储在这两个序列中的数据可以具有不同的数据类型。列表用方括号表示，而元组用圆括号表示。

但两者的真正区别是什么呢？两者之间的关键区别在于，列表是可变的，而元组是不可变的对象。这意味着列表可以随时修改、追加或切片，但元组保持不变。可以在 Python IDLE 上运行以下示例来确认差异：

my_tuple = ('sara', 6, 5, 0.97)
my_list = ['sara', 6, 5, 0.97]
print(my_tuple[0])     # output => 'sara'
print(my_list[0])     # output => 'sara'
my_tuple[0] = 'ansh'    # modifying tuple => throws an error
my_list[0] = 'ansh'    # modifying list => list modified
print(my_tuple[0])     # output => 'sara'
print(my_list[0])     # output => 'ansh'

7. Python 中常见的内置数据类型有哪些？

Python 中有几种内置数据类型。虽然 Python 不要求在变量声明期间显式定义数据类型，但如果忽略数据类型的知识及其相互兼容性，则可能会发生类型错误。Python 提供 type() 和 isinstance() 函数来检查这些变量的类型。这些数据类型可分为以下几类：

• None Type：
  关键字 None 表示 Python 中的空值。可以使用这些 NoneType 对象执行布尔相等运算。

• 
  
• 数值类型：
  有三种不同的数值类型——整数、浮点数和复数。此外，布尔类型是整数类型的子类型。

• 
  
• 序列类型：
  根据 Python 文档，有三种基本的序列类型—— 列表、元组和 range 对象。序列类型定义了用于遍历其元素的 in 和 not in 运算符。这些运算符与比较操作具有相同的优先级。

注意： 标准库还包括用于处理的其他类型：二进制数据，如 bytes、bytearray 和 memoryview。

• 映射类型：
  映射对象可以将可哈希值映射到 Python 中的随机对象。映射对象是可变的，目前只有一种标准映射类型，即字典。

• 
  
• 集合类型：
  目前，Python 有两种内置的集合类型—— set 和 frozenset。 set 类型是可变的，其内容可以使用 add() 和 remove() 这样的方法来改变。 由于是可变类型，它没有哈希值，且不能被用作字典的键或其他集合的元素。 frozenset 类型是不可变并且为 hashable，其内容在被创建后不能再改变，因此它可以被用作字典的键或其他集合的元素。

• 
  
• 模块：
  模块是 Python 解释器支持的附加内置类型。模块唯一的特殊操作是属性访问：m.name，这里 m 为一个模块而 name为定义在 m 的符号表中的一个名称。 模块属性可以被赋值。
  
• 可调用类型：
  可调用类型是可以应用函数调用的类型。它们可以是用户定义的函数、实例方法、生成器函数以及其他一些内置函数、方法和类。
  

有关 Python 中数据类型的详细，可以参阅 docs.python.org 中的文档。