华为、阿里巴巴、字节跳动 100+ Python 面试问题总结(三)(1)

简介: 华为、阿里巴巴、字节跳动 100+ Python 面试问题总结(三)(1)

本文是Python面试专栏的第三篇。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 面试的高阶问题

39. 简述面向对象的三大特性?

面向对象编程(Object-Oriented Programming,OOP)有三大特性,分别是封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)和多态(Polymorphism)。

  • 封装(Encapsulation):
  • 封装是指将数据和操作(方法)组合在一起形成一个独立的单元,对外部隐藏内部实现细节。通过封装可以保护数据的安全性,只能通过预定义的接口(方法)访问和修改数据。
  • 封装可以使代码更加模块化和可维护,减少了对外部的依赖性,提高了代码的可重用性和安全性。
  • 继承(Inheritance):
  • 继承是指一个类(子类)可以继承另一个类的属性和方法,从而避免了重复编写相同的代码。被继承的类称为父类或基类,继承的类称为子类或派生类。
  • 通过继承,子类可以拥有父类的属性和方法,并且可以在此基础上进行扩展或修改。
  • 多态(Polymorphism):
  • 多态是指同一种操作或方法可以应用于不同类型的对象,而产生不同的行为。通过多态,可以以统一的方式对不同的对象进行操作,无需关心对象具体的类型。
  • 多态性使得程序更加灵活和可扩展,可以通过定义抽象类、接口或基类来实现统一的方法签名,然后由不同的子类实现自己的具体行为。这样可以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。

这三大特性是面向对象编程的基础,共同支持着代码的重用、封装和抽象,使得我们能够以更高效和结构化的方式进行软件开发。


40. 如何在 Python 中创建类?


要在 Python 中创建类,我们使用关键字 class,如下例所示

class MLPEmployee:
   def __init__(self, emp_name):
       self.emp_name = emp_name

要从上面创建的类实例化或创建对象,我们执行以下操作:

emp_1 = MLPEmployee("Mr Employee")

要访问 name 属性,我们只需使用 . 运算符调用该属性,如下所示:

print(emp_1.emp_name)
# Print Mr Employee

为了在类中创建方法,我们将方法包含在类的作用域下,如下所示

class MLPEmployee:
 def __init__(self, emp_name):
       self.emp_name = emp_name
   def introduce(self):
       print("Hello I am " + self.emp_name)

__init__ 和 introduce 函数中的 self 参数表示对当前类实例的引用,该实例用于访问该类的属性和方法。

self 参数必须是类中定义的任何方法的第一个参数。可以访问类 MLPEmployee 中的方法,如下所示:

emp_1.introduce()

整个基本的类的创建示例如下:

class MLPEmployee:
   def __init__(self, emp_name):
       self.emp_name = emp_name
   def introduce(self):
       print("Hello I am " + self.emp_name)
# create an object of MLPEmployee class
emp_1 = MLPEmployee("Mr Employee")
print(emp_1.emp_name)    #print employee name
emp_1.introduce()        #introduce the employee

在 Python 中,类是面向对象编程的基本组件之一,它允许我们创建具有属性和方法的自定义数据类型。


41. 有什么方法可以获取类的所有属性和方法?


在 Python 中,可以使用内置函数 dir() 来获取类的所有属性和方法。dir() 函数返回一个列表,包含了指定对象(包括类)所拥有的所有有效属性和方法的名称。

以下是一个示例代码,展示了如何使用 dir() 函数获取类的所有属性和方法:

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.name = "Alice"
    def greet(self):
        print("Hello, my name is", self.name)
    def say_hello(self):
        print("Hello!")
obj = MyClass()
print(dir(obj))

运行上述代码,会输出包含了 MyClass 类的所有属性和方法的列表,例如:

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', 
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 
'greet', 'name', 'say_hello']

需要注意的是,dir() 函数不仅适用于类对象,也可以用于其他对象、模块以及内置类型等。它返回的列表可能包含一些特殊命名的属性和方法,以双下划线开头和结尾的属性和方法,这些通常是 Python 内部定义的特殊成员。


42. 继承在 Python 中是如何工作的?


在 Python 中,继承(Inheritance)是一种实现代码重用和建立类之间关系的机制。通过继承,一个类(称为子类或派生类)可以从另一个类(称为父类或基类)继承属性和方法。

Python 支持不同类型的继承,包括:

  • 单一继承:子类派生一个父类的成员。


# Parent class
class ParentClass:
  def par_func(self):
      print("I am parent class function")
# Child class
class ChildClass(ParentClass):
  def child_func(self):
      print("I am child class function")
# Driver code
obj1 = ChildClass()
obj1.par_func()
obj1.child_func()

多层继承:父类 A 由子类 B 继承,子类 B 再由另一个子类 C 继承。基类和派生类的功能进一步继承到新的派生类 C 中。在这里,A 是 C 的祖父类。

# Parent class
class A:
    def __init__(self, a_name):
        self.a_name = a_name
# Intermediate class
class B(A):
    def __init__(self, b_name, a_name):
        self.b_name = b_name
        # invoke constructor of class A
        A.__init__(self, a_name)
# Child class
class C(B):
    def __init__(self, c_name, b_name, a_name):
        self.c_name = c_name
        # invoke constructor of class B
        B.__init__(self, b_name, a_name)
    def display_names(self):
        print("A name : ", self.a_name)
        print("B name : ", self.b_name)
        print("C name : ", self.c_name)
#  Driver code
obj1 = C('child', 'intermediate', 'parent')
print(obj1.a_name)
obj1.display_names()

多重继承:当一个子类从多个父类派生成员时,就会实现这一点。 子类继承了父类的所有功能。

# Parent class1
class Parent1:
   def parent1_func(self):
       print("Hi I am first Parent")
# Parent class2
class Parent2:
   def parent2_func(self):
       print("Hi I am second Parent")
# Child class
class Child(Parent1, Parent2):
   def child_func(self):
       self.parent1_func()
       self.parent2_func()
# Driver's code
obj1 = Child()
obj1.child_func()

分层继承:当一个父类由多个子类派生时,称为分层继承。

# Base class
class A:
    def a_func(self):
        print("I am from the parent class.")
# 1st Derived class
class B(A):
    def b_func(self):
        print("I am from the first child.")
# 2nd Derived class
class C(A):
    def c_func(self):
        print("I am from the second child.")
# Driver's code
obj1 = B()
obj2 = C()
obj1.a_func()
obj1.b_func()  # child 1 method
obj2.a_func()
obj2.c_func()  # child 2 method
相关文章
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
1月前
|
Java C++ Python
【面试宝典】深入Python高级:直戳痛点的题目演示(下)
【面试宝典】深入Python高级:直戳痛点的题目演示(下)
|
1月前
|
设计模式 Unix Python
【面试宝典】深入Python高级:直戳痛点的题目演示(上)
【面试宝典】深入Python高级:直戳痛点的题目演示(上)
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
了解数据科学面试中的Python数据分析重点,包括Pandas(DataFrame)、NumPy(ndarray)和Matplotlib(图表绘制)。
【7月更文挑战第5天】了解数据科学面试中的Python数据分析重点,包括Pandas(DataFrame)、NumPy(ndarray)和Matplotlib(图表绘制)。数据预处理涉及缺失值(dropna(), fillna())和异常值处理。使用describe()进行统计分析,通过Matplotlib和Seaborn绘图。回归和分类分析用到Scikit-learn,如LinearRegression和RandomForestClassifier。
98 3
|
4月前
|
Python
155. 最小栈 力扣 python 空间换时间 o(1) 腾讯面试题
155. 最小栈 力扣 python 空间换时间 o(1) 腾讯面试题
|
4月前
|
存储 算法 索引
1124. 表现良好的最长时间段 (python) 前缀和 分类讨论 最大长度 力扣 面试题
1124. 表现良好的最长时间段 (python) 前缀和 分类讨论 最大长度 力扣 面试题
|
4月前
|
算法 Java Linux
python中的面试常考知识点
python中的面试常考知识点
|
6月前
|
SQL 分布式计算 前端开发
10个常见的python面试问题_python面试常见问题
10个常见的python面试问题_python面试常见问题
|
2天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。