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面试题

maqian 2020-12-02 10:36 原文

python 面试题

基础：

一、Http状态码中500、501、502、504有什么区别

  • 500-Internal Server Error,服务器遇到了不可预料的错误，不能完成客户端的请求

  • 501-Not Implemented,服务端不支持实现请求所需要的功能，页眉值指定了实现请求所需要的配置，例如：服务器发出了一个服务端不支持的put请求

  • 502- Bad Gateway,服务器作为网关和代理时，为了完成客户端对下一个服务器的请求，但该服务器返回了非法的应答，亦可说web服务器作为网关和代理服务器时，收到了无效的响应。

  • 504-Gate Timeout,由作为网关或代理服务器时使用，表示不能及时的从远程服务器及时获得应答

二、请简要描述什么是RESTful？

  • RESTful，翻译成中文，资源状态转换，即把后端的数据/文件都看成资源，那么接口请求数据，本质上来说就是对资源的请求了，web项目中请求资源，无非就是增删改查，即在地址中写上要请求的资源是哪一个，然后加上http请求动词，来说明对资源进行的哪一种操作。

三、在一个CentOS 6的设备上，如何查看CPU、MEM、磁盘IO、网络流量、fd使用情况？

  • 查看CPU使用情况的命令

    $ vmstat 5      ---------每5秒刷新一次，最右侧有CPU的占用率的数据

$ top               ---------top 然后按Shift+P，按照进程处理器占用率排序

  • 查看内存(MEM)使用情况的命令

    $ free			 ---------top 然后按Shift+M, 按照进程内存占用率排序

$ top

四、客户端请求API服务连接不上时，如何判断是网络问题，还是服务问题？

ping localhost可以判断本机有没有问题

ping 127.0.0.1可以判断本机网络

ping网关  可以判断网关通道

ping 8.8.8.8可以判断网络

ping 目标服务器  可以判断服务器网络

五、什么是跨域？如何设置允许跨域

  • 跨域是指从一个域名的网页去请求另一个域名的资源，比如：从www.baidu.com去访问www.taobao.com的资源。定义：当一个请求URL的协议、域名、端口的其中任何一项与当前页面的url不同时，则即为跨域。

  • 为什么要限制跨域？ 主要就是安全问题的考虑：如果一个网站可以随意的访问另一个网站的资源，那么可能在用户完全不知情的情况下出现安全问题，比如以下问题就可能出现安全问题：

    1. 用户访问www.mybank.com ，登陆并进行网银操作，这时cookie啥的都生成并存放在浏览器
    2. 用户突然想起件事，并迷迷糊糊地访问了一个邪恶的网站 www.xiee.com
    3. 这时该网站就可以在它的页面中，拿到银行的cookie，比如用户名，登陆token等，然后发起对www.mybank.com 的操作。
    4. 如果这时浏览器不予限制，并且银行也没有做响应的安全处理的话，那么用户的信息有可能就这么泄露了。

  • 为什么要跨域？既然有安全问题，那为什么又要跨域呢？ 有时公司内部有多个不同的子域，比如一个是location.company.com ,而应用是放在app.company.com , 这时想从 app.company.com去访问 location.company.com 的资源就属于跨域。

  • 怎么允许跨域？（1）CORES(跨域资源共享)，定义了在访问跨域资源时，客户端与服务端该如何沟通，cores背后的基本思想就是通过自定义的HTTP的头部使服务器与客户端沟通，从而决定响应成功还是失败。服务端对cores的支持，主要是通过Access-Control-Allow-Origin来进行的，如果浏览器检测到相应的设置，就会允许ajax访问。只需要在后台中加上响应头来允许域请求！在被请求的Response header中加入以下设置，就可以实现跨域访问了。

    //指定允许其他域名访问
'Access-Control-Allow-Origin:*'//或指定域
//响应类型
'Access-Control-Allow-Methods:GET,POST'
//响应头设置
'Access-Control-Allow-Headers:x-requested-with,content-type'

    （2）JSONP是JSON with Padding（填充式json）的简写，是应用JSON的一种新方法，只不过是被包含在函数调用中的JSON，例如：

    callback({"name","trigkit4"});

    JSONP由两部分组成：回调函数和数据。回调函数是当响应到来时应该在页面中调用的函数，而数据就是传入回调函数中的JSON数据。JSONP的原理：通过script标签引入一个js文件，这个js文件载入成功后会执行我们在url参数中指定的函数，并且会把我们需要的json数据作为参数传入。所以jsonp是需要服务器端的页面进行相应的配合的。（即用javascript动态加载一个script文件，同时定义一个callback函数给script执行而已。

    在js中，我们直接用XMLHttpRequest请求不同域上的数据时，是不可以的。但是，在页面上引入不同域上的js脚本文件却是可以的，jsonp正是利用这个特性来实现的。 例如：

    有个a.html页面，它里面的代码需要利用ajax获取一个不同域上的json数据，假设这个json数据地址是http://example.com/data.php,那么a.html中的代码就可以这样：

    <script type="text/javascript">
    function dosomething(jsondata){
        //处理获得的json数据
    }
</script>
<script src="http://example.com/data.php?callback=dosomething"></script>

    js文件载入成功后会执行我们在url参数中指定的函数，并且会把我们需要的json数据作为参数传入。所以jsonp是需要服务器端的页面进行相应的配合的。

    <?php
$callback = $_GET['callback'];//得到回调函数名
$data = array('a','b','c');//要返回的数据
echo $callback.'('.json_encode($data).')';//输出
?>

    最终，输出结果为：dosomething(['a','b','c']);

    如果你的页面使用jquery，那么通过它封装的方法就能很方便的来进行jsonp操作了。

    <script type="text/javascript">
    $.getJSON('http://example.com/data.php?callback=?,function(jsondata)'){
        //处理获得的json数据
    });
</script>

    jquery会自动生成一个全局函数来替换callback=?中的问号，之后获取到数据后又会自动销毁，实际上就是起一个临时代理函数的作用。$.getJSON方法会自动判断是否跨域，不跨域的话，就调用普通的ajax方法；跨域的话，则会以异步加载js文件的形式来调用jsonp的回调函数。

    JSONP的优缺点

    JSONP的优点是：它不像XMLHttpRequest对象实现的Ajax请求那样受到同源策略的限制；它的兼容性更好，在更加古老的浏览器中都可以运行，不需要XMLHttpRequest或ActiveX的支持；并且在请求完毕后可以通过调用callback的方式回传结果。

    JSONP的缺点则是：它只支持GET请求而不支持POST等其它类型的HTTP请求；它只支持跨域HTTP请求这种情况，不能解决不同域的两个页面之间如何进行JavaScript调用的问题。

    CORS和JSONP对比

    CORS与JSONP相比，无疑更为先进、方便和可靠。

        1、 JSONP只能实现GET请求，而CORS支持所有类型的HTTP请求。

    2、 使用CORS，开发者可以使用普通的XMLHttpRequest发起请求和获得数据，比起JSONP有更好的错误处理。

    3、 JSONP主要被老的浏览器支持，它们往往不支持CORS，而绝大多数现代浏览器都已经支持了CORS）。

Python：

一、有一个Python列表 a=[1, 5, 3, 4, 2]

a) 取最后一个元素

a[-1]

b) 列表反转

 a[0：0：-1]

c) 取出索引位置2，3的元素，和 索引2到最后一个元素

a[2:4]

a[2:]

二、列表sort方法和sorted的区别是什么?

  • sort()是列表类型的方法，只适用于列表；

  • sorted()是内置函数，支持各种容器类型。它们都可以排序，且用法类似，但sort()是在原地排序的，不会返回排序后的列表，而sorted()是返回新的排序列表

三、有一个列表数据，结构为 a=[{“id”:3 }, {“id”:5}, {“id”:1}]，根据列表中每个元素中的id进行排序

l = sorted(a,key=lambda x:x['id'])
#其中sorted会接受一个可迭代对象，并会循环这个可迭代对象，将拿到的每一个值当做参数传给x,冒号后面的值就是返回值，即排序的依据

四、如有一个需求，需要爬取网页，并阐明多线程抓取程序是否比单线程性能有提升，并解释原因

  • 多线程要比单线程性能高，原因是多线程是异步爬取的，单线程是串行的 ，效率上要慢很多

五、Python中的变量作用域（变量查找顺序）

 全局命名空间：在我们写的py文件中，函数外面的变量；局部命名空间：函数内部声明的变量，函数执行时创建，；内置命名空间：python最开始的时候会创建自己的一个命名空间，

当以一个变量要被引用时：局部命名空间--全局命名空间--内置命名空间

六、python中如何动态获取和设置对象的属性

dir([obj])---调用这个方法会返回包含本对象的大多数的属性及方法列表（不包含一些特殊的属性），obj是默认的是本模块的对象
hasattr(obj,attr)--hasattr会判断传入的对象obj是否含有attr这个属性，返回值True/Flase
getattr(obj, attr)--调用这个方法将返回obj中名为attr值的属性的值，例如如果attr为’bar’，则返obj.bar。
setattr(obj, attr, val)--调用这个方法将给obj的名为attr的值的属性赋值为val。例如如果attr为’bar’，则相当于obj.bar = val。

七、Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

赋值：赋值没有创建新的空间，是多个变量指向同一个内存地址

浅拷贝：l2=l1[:]和l2=l1.copy(),只拷贝第一层元素，会创建一个新的容器，但是新的容器中元素和原容器中的元素指向同一个内存地址

深拷贝：不可变数据类型和原容器的元素指向同一个内存地址，可变数据类型会创建一个新的容器

八、如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？

a = [[1,2],3,4,'fdesz','sfe']
for i in range(len(a)):
   if type(a[i]) == type('as'):
       a[i]=0
print(a)

九、Python中如何实现一个单例模式

单例模式：一个类只能实例化一个对象，无论实例化多少次，始终只有一个对象，这个对象不是个性化的，主要是实例化对象之后用来去执行类中的方法

class A:
   __instance = None
   def __new__(cls, *args, **kwargs):
       if cls.__instance is None:
           obj = object.__new__(cls)
           cls.__instance = obj
       return cls.__instance
   def func(self):
       print(self.__instance)
a = A()
a.func() # <__main__.A object at 0x002F5F30>

b = A() # b还是a对象
print(b is a) # True

__new__和__init__的区别

__new__():构造方法,创造并返回一个新对象
__init__():主要是在实例化对象之时自动执行，在__new__之后执行

十、当读取滚动更新的日志文件，每次启动可以根据上次读取到的位置继续进行

十一、使用Python，统计一个文本文件中大写字母的数量

 import re
with open('aa',mode='r',encoding='utf-8')as f:
    a  = f.read()
    c  =re.findall('[A-Z]',a)
    print(len(c))

十二、Python是如何进行内存管理的

  • python的存储问题
（1）由于python中万物皆对象，所以python的存储问题即是对象的存储问题，并且对于每个对象，python会分配一块内存去存储它
（2）对于整数和短小的字符等，python会执行缓存机制，即将这些对象进行缓存，不会为相同的对象分配多的内存空间
（3）容器对象，如列表，元祖，字典等，存储的其他对象，仅仅是对其他对象的引用，即地址，并不是对象本身

  • 引用计数：

    （1）一个对象会记录着引用自己的对象个数，每增加一个引用，个数加一，每减少一个引用，个数减一
（2）查看对象引用个数的方法：导入sys模块，使用模块中的getrefcount(对象)方法，由于这里也是一个引用，故输出的结果多一
（3）增加引用个数情况:
    1.对象被创建p=Person(),+1；
    2.对象被引用p1=p,+1;
    3.对象被当做参数传入函数func(object),+2,原因是函数中有两个属性在引用该对象；
    4.对象存储到容器对象中，+1；
（4）减少引用个数的情况：
	1.对象的别名被销毁 del p,-1;
    2.对象的别名被赋予其他对象，—1；
    3.对象离开自己的作用域，如getrefcount(对象)方法，每次用完后，其对对象的那个那个作用域就会消失，-1；
    4.对象从容器中被删除，或者容器对象被销毁，-1；
（5）引用计数法：
    import sys
    class Person(object):
        pass
    p = Person()
    p1=p 
    print(sys.getrefcount(p)) #3
    p2=p1  
    print(sys.getrefcount(p)) #4
    p3=p2
    print(sys.getrefcount(p)) #5
    del p1
    print(sys.getrefcount(p)) #4
    #多一个引用，结果加1，销毁一个引用，结果减少1
（6）引用计数器机制：利用引用计数器方法，在检测到对象引用个数为0时，对普通的对象进行释放内存的机制

  • 循环引用问题：

      （1）循环引用即对象之间相互进行引用，出现循环引用后，利用上述的引用计数机制无法对循环引用中的对象进行空间释放，这就是循环引用问题
  （2）循环引用形式;
      class Person(object):
          pass
      class Dog(object):
          pass
      p = Person()
      d = Dog()
      p.pet = d
      d.master = p
      即对象p中的属性引用d，而对象d中属性同时来引用p，从而造成仅仅删除p和d对象，也无法释放其内存空间，因为他们依然在被引用。深入解释就		是，循环引用后，p和d被引用个数为2，删除p和d对象后，两者被引用个数变为1，并不是0，而python只有在检查到一个对象的被引用个数为0	  时，才会自动释放其内存，所以这里无法释放p和d的内存空间

  • 垃圾回收（底层层面--原理）:

    （1）垃圾回收的作用：从经过引用计数器机制后还没有被释放掉内存的对象中，找到循环引用对象，并释放掉其内存
（2）垃圾回收检测流程：
    1.任何找到循环引用并释放内存：
    	1.收集所有容器对象（循环引用只针对于容器对象，其他对象不会产生循环引用）,使用双向链表（可以看作一个集合）对这些对象进行引用；
        2.针对每一个容器对象，使用变量gc_refs来记录当前对应的应用个数；
        3.对于每个容器对象，找到其正在引用的其他容器对象，并将这个被引用的容器对象引用计数减去1；
        4.经过步骤3后，检查所有容器对象的引用计数，若为0，则证明该容器对象是由于循环引用存活下来的，并对其进行销毁
    2.如何提升查找循环引用过程的性能：由一可知，循环引用查找和销毁过程非常繁琐，要分别处理每一个容器对象，所以python考虑一种改善性能的做法，即分代回收。首先是一个假设--如果一个对象被检测了10次还没有被销毁，就减少对其的检测频率；基于这个假设，提出一套机制，即分代回收机制。

  • 垃圾回收时机（应用层面--重点）

（1）自动回收：(见上图)
（2）手动回收：这里要使用gc模块中的collect()方法，使得执行这个方法时执行分代回收机制
    import objgraph
    import gc
    import sys
    class Person(object):
        pass
    class Dog(object):
        pass
    p = Person()
    d = Dog()
    p.pet = d
    d.master = p
    del p
    del d
    gc.collect()
    print(objgraph.count("Person"))
    print(objgraph.count("Dog"))
    其中objgraph模块的count()方法是记录当前类产生的实例对象的个数
  • 综上所述，python的内存管理机制就是引用计数器机制和垃圾回收机制的混合机制

十三、64匹马，8个赛道，找出跑得最快的4匹马，至少比赛几场？，请附解题过程

答案转载：https://blog.csdn.net/u013829973/article/details/80787928

十四、使用装饰器对如下函数，计算执行时间

def demo():

 Import random, time

 s = random.randint(1,10)

 time.sleep(s)

print(“Hello World!”)

import random,time
def func(x): # x=demo
    def inner(*args,**kwargs):
        start_time = time.time()
        ret = x()  #真正的执行demo函数
        total_time = time.time()-start_time
        print('run_time',total_time)
        return ret
    return inner

@func #相当于 demo=func(demo)
def demo():
    s = random.randint(1,10)
    time.sleep(s)
    print('hello world')
demo()  #执行inner函数

打印结果：
hello world
run_time 7.00042200088501

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