发布时间：2023-02-13 文章分类：编程知识投稿人：赵颖字号：默认 | 大 | 超大打印

Python常见面试题(持续更新 23-2-13)

参考资料

https://github.com/taizilongxu/interview_python

https://github.com/hantmac/Python-Interview-Customs-Collection

https://github.com/kenwoodjw/python_interview_question

有些来自上面(但我也做了自己的补充),有些来自网络或书籍

本文不准备写编程题，偏重于理论一些。你要的话去刷leetcode就是了。
倒序描述，限于篇幅，可能要连载

004. 请说出下面代码的返回结果是什么?

示例代码1

class D:
    pass
class C(D):
    pass
class B(C):
    def show(self):
        print("i am B")
    pass
class G:
    pass
class F(G):
    pass
class E(F):
    def show(self):
        print("i am E")
    pass
class A(B, E):
    pass
a = A()
a.show()

结果
```
i am B
```
你可以整理出这样的一个继承关系

从执行结果看先走是A(B,E)中左侧的B这个分支：可见，在A的定义中，继承参数的书写有先后顺序，写在前面的被优先继承。

你可以查看A的__mro__属性

print(A.__mro__)  # 你也可以这样print(A.mro())
# 是个元组
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>)

如果你改成这样

class A(E,B):
    pass
print(A.__mro__)

顺序自然成了这样

(<class '__main__.A'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>)

继承关系下的搜索顺序

所以，把代码改为这样，输出你应该毫无疑问了

class D:
    def show(self):
        print("i am D")
    pass
class C(D):
    pass
class B(C):
    pass
class G:
    pass
class F(G):
    pass
class E(F): 
    def show(self):
        print("i am E")
    pass
class A(B, E):
    pass
a = A()
a.show()  # i am D

那么这样呢？

class H:
    def show(self):
        print("i am H")
    pass
class D(H):
    pass
class C(D):
    pass
class B(C):
    pass
class G(H):
    pass
class F(G):
    pass
class E(F): 
    def show(self):
        print("i am E")
    pass
class A(B, E):
    pass
a = A()
a.show()

继承关系是这样的

答案是
```
i am E
```

看MRO

print(A.__mro__)
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class '__main__.H'>, <class 'object'>)

所以继承树的搜索顺序是这样的

而所有的继承其实都是这2种图形的变化

比如这样的代码

class D():
    pass
class G():
    def show(self):
        print("i am G")
    pass
class F(G):
    pass
class C(D):
    pass
class B(C,F):
    pass
class E(F):
    def show(self):
        print("i am E")
    pass
class A(B, E):
    pass
a = A()
a.show()

你先分析下应该输出啥，继承树是怎样的，MRO是如何的？
输出
```
i am E
```
继承树

MRO

(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class '__main__.G'>, <class 'object'>)

关于类的继承
- 子类在调用某个方法或变量的时候，首先在自己内部查找，如果没有找到，则开始根据继承机制在父类里查找。
- 根据父类定义中的顺序，以深度优先的方式逐一查找父类！
- 子类永远在父类前面，如果有多个父类，会根据它们在列表中的顺序被检查，如果对下一个类存在两个合法的选择，选择第一个父类
MRO：即Method Resolution Order（方法解析顺序）

从Python 2.3开始计算MRO一直是用的C3算法

https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/

C3算法的简单解释可以参考码农高天的这个视频:https://www.bilibili.com/video/BV1V5411S7dY

003. 请说出下面的代码返回结果是什么?为何?如何改进?

知识点: 函数参数的类型

示例代码

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L
print(f(1))
print(f(1))

据说是国内某上市互联网公司Python面试真题(略作改动)，而实际在python的官网也有
```
https://docs.python.org/zh-cn/3.9/tutorial/controlflow.html#default-argument-values
```
烂大街了
典型的错误答案
```
[1]
[1]
```
实际的答案
```
[1]
[1, 2]
```
因为Python函数体在被读入内存的时候，默认参数a指向的空列表对象就会被创建，并放在内存里了。因为默认参数a本身也是一个变量，保存了指向对象[]的地址。每次调用该函数，往a指向的列表里添加一个A。a没有变，始终保存的是指向列表的地址，变的是列表内的数据！

修改

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L
print(f(1))
print(f(1))

官网的重要警告： 默认值只计算一次。默认值为列表、字典或类实例等可变对象时，会产生与该规则不同的结果

这样的代码

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L
print(f(1))
print(f(2))  # 被我改成了1，具有欺骗性一点
print(f(3))  # 去掉了，3个放一起，你都能猜到有点猫腻了，2个虽然也....总归好一点

上面的函数会累积后续调用时传递的参数
不想在后续调用之间共享默认值时，建议用None这样的不可变对象来存储
```
def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L
```

002. 请分别说出下面的代码返回结果是什么?为何?

知识点: 作用域

示例代码1

def func(x):
    print(x)
    print(y)
func(1)

示例代码2

y = 1
def func(x):
    print(x)
    print(y)
func(1)

示例代码3

y = 1
def func(x):
    print(x)
    print(y)
    y = 2
func(1)

示例代码1的执行结果
```
NameError: name 'y' is not defined
```
示例代码2的执行结果
```
1
1
```

示例代码3的执行结果

UnboundLocalError: local variable 'y' referenced before assignment

解释3

Python 编译函数的定义体时，它判断 b 是局部变量，依据是y=2，你对它进行了赋值。Python 会尝试从本地环境获取 b。
后面调用 func(1)时，func的定义体会获取并打印局部变量x 的值，但是尝试获取局部变量 y 的值时，发现 y 没有绑定值就报错了。
这不是缺陷，这是设计如此(做测试是不是经常听到这句话)
- Python 不要求声明变量，但是假定在函数定义体中赋值的变量，那就认为它是局部变量

对于代码3的处理

示例代码3(更改)

y = 1
def func(x):
    global y
    print(x)
    print(y)
    y = 2
func(1)

这样解释器就会把 y 当成全局变量，从而找到第一行的y=1并print出来了

从函数的字节码也能看出来这个过程

代码1

def func(x):
    print(x)
    print(y)
    y = 2
from dis import dis
dis(func)

字节码

  3           0 LOAD_GLOBAL              0 (print) # 加载全局名称print
              2 LOAD_FAST                0 (x)     # 加载本地名称x
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP
  4           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_FAST                1 (y)   # 加载本地名称y
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP
  5          16 LOAD_CONST               1 (2)
             18 STORE_FAST               1 (y)
             20 LOAD_CONST               0 (None)
             22 RETURN_VALUE

示例代码2

y = 1
def func(x):
    print(x)
    print(y)
from dis import dis
dis(func)

字节码

  3           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (x)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP
  4           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_GLOBAL              1 (y)  # 看这里的变化，是全局变量了
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP
             16 LOAD_CONST               0 (None)
             18 RETURN_VALUE
进程已结束，退出代码为 0

示例代码3

y = 1
def func(x):
    print(x)
    print(y)
    y = 2
from dis import dis
dis(func)

字节码

3           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (x)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP
  4           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_FAST                1 (y)  # 又变成了本地
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP
  5          16 LOAD_CONST               1 (2)
             18 STORE_FAST               1 (y)
             20 LOAD_CONST               0 (None)
             22 RETURN_VALUE

示例代码3(更改)

y = 1
def func(x):
    global y
    print(x)
    print(y)
    y = 2
from dis import dis
dis(func)

字节码

  4           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_FAST                0 (x)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP
  5           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_GLOBAL              1 (y)
             12 CALL_FUNCTION            1
             14 POP_TOP
  6          16 LOAD_CONST               1 (2)
             18 STORE_GLOBAL             1 (y)
             20 LOAD_CONST               0 (None)
             22 RETURN_VALUE

看不懂字节码不要紧的，当然非要，你可以去参考https://docs.python.org/zh-cn/3/library/dis.html

作用域LEGB相关知识单独考虑弄个博文

001. is和==有什么区别

==是对象的值的比较，也就是对象保存的数据。
is比较的是对象的标识。

示例代码1

a = [1,2,3]
b = [1,2,3]
print(a == b)  # True
print(a is b)  # False

is的背后是id，is比较为True，说明2个id的返回是一样的
在 CPython 中，id() 返回对象的内存地址，但是在其他 Python 解释器中可能是别的值。关键是，ID 一定是唯一的数值标注，而且在对象的生命周期中绝不会变。

上面的话引自 <流畅的python> 8.2 标识、相等性、别名

这些知识涉及对象的引用，相关的面试题如浅拷贝/深拷贝、重载运算符(==)等

浅拷贝也考虑单独剥离弄个博文或主题

示例代码2

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False
>>> a == b
True
# 但是这个呢？
>>> c = d = 256
>>> c is d
True

这是因为出于对性能优化的考虑，Python内部会对-5到256的整型维持一个数组，起到一个缓存的作用。这样，每次你试图创建一个-5到256范围内的整型数字时，Python都会从这个数组中返回相对应的引用，而不是重新开辟一块新的内存空间。
但是，如果整型数字超过了这个范围，比如上述例子中的257，Python则会为两个257开辟两块内存区域，因此a和b的ID不一样，a is b就会返回False了。
比较操作符'is'的速度效率，通常要优于'=='。因为'is'操作符不能被重载，这样，Python就不需要去寻找，程序中是否有其他地方重载了比较操作符，并去调用。执行比较操作符'is'，就仅仅是比较两个变量的ID而已。
但是'=='操作符却不同，执行a == b相当于是去执行a.__eq__(b)，而Python大部分的数据类型都会去重载__eq_这个函数，其内部的处理通常会复杂一些。比如，对于列表，__eq_函数会去遍历列表中的元素，比较它们的顺序和值是否相等。

标签 Python, 更新, 面试