文章目錄

• • • • 1. 函數(shù)裝飾器有什么作用？請列舉說明？
      • 2. Python 垃圾回收機(jī)制？
      • 3. 魔法函數(shù) _call_怎么使用?
      • 4. 如何判斷一個對象是函數(shù)還是方法？
      • 5. @classmethod 和 @staticmethod 用法和區(qū)別
      • 6. Python 中的接口如何實(shí)現(xiàn)？
      • 7. Python 中的反射了解么?
      • 8. metaclass 作用？以及應(yīng)用場景？
      • 9. hasattr()、getattr()、setattr() 的用法
      • 10. 請列舉你知道的 Python 的魔法方法及用途。
      • 11. 如何知道一個 Python 對象的類型？
      • 12. Python 的傳參是傳值還是傳址？
      • 13. Python 中的元類 (metaclass) 使用舉例
      • 14. 簡述 any() 和 all() 方法
      • 15. filter 方法求出列表所有奇數(shù)并構(gòu)造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
      • 16. 什么是猴子補(bǔ)丁？
      • 17. 在 Python 中是如何管理內(nèi)存的？
      • 18. 當(dāng)退出 Python 時是否釋放所有內(nèi)存分配？

1. 函數(shù)裝飾器有什么作用？請列舉說明？

答： 裝飾器就是一個函數(shù)，它可以在不需要做任何代碼變動的前提下給一個函數(shù)增加額外功能，啟動裝飾的效果。 它經(jīng)常用于有切面需求的場景，比如：插入日志、性能測試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗等場景。 舉例說明一個日志功能的裝飾器：

1）.首先定義一個log文件

# -*- coding: utf-8 -*- import os import time import logging import sys log_dir1=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)),"logs") today = time.strftime('%Y%m%d', time.localtime(time.time())) full_path=os.path.join(log_dir1,today) if not os.path.exists(full_path):os.makedirs(full_path) log_path=os.path.join(full_path,"facebook.log") def get_logger():# 獲取logger實(shí)例，如果參數(shù)為空則返回root loggerlogger = logging.getLogger("facebook")if not logger.handlers:# 指定logger輸出格式formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s')# 文件日志file_handler = logging.FileHandler(log_path,encoding="utf8")file_handler.setFormatter(formatter) # 可以通過setFormatter指定輸出格式# 控制臺日志console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)console_handler.formatter = formatter # 也可以直接給formatter賦值# 為logger添加的日志處理器logger.addHandler(file_handler)logger.addHandler(console_handler)# 指定日志的最低輸出級別，默認(rèn)為WARN級別logger.setLevel(logging.INFO)# 添加下面一句，在記錄日志之后移除句柄return logger

2）.然后定義一個裝飾器文件
在這里引用wraps,一個裝飾器的裝飾器，目的為了保持引用進(jìn)來的函數(shù)名字不發(fā)生變化

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from functools import wraps from logger.log import get_logger import traceback def decoratore(func):@wraps(func)def log(*args,**kwargs):try:print("當(dāng)前運(yùn)行方法",func.__name__)return func(*args,**kwargs)except Exception as e:get_logger().error(f"{func.__name__} is error,here are details:{traceback.format_exc()}")return log

3）在使用的時候直接在函數(shù)上面引用即可

@decorator def start():print("666")

代碼參考來源

2. Python 垃圾回收機(jī)制？

答：Python 不像 C++，Java 等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進(jìn)行賦值。對 Python 語言來講，對象的類型和內(nèi)存都是在運(yùn)行時確定的。這也是為什么我們稱 Python 語言為動態(tài)類型的原因。

主要體現(xiàn)在下面三個方法：

1.引用計數(shù)機(jī)制 2.標(biāo)記-清除 3.分代回收
請參考：Python中垃圾回收機(jī)制

3. 魔法函數(shù) _call_怎么使用?

答： call 可以把類實(shí)例當(dāng)做函數(shù)調(diào)用。 使用示例如下
添加鏈接描述

4. 如何判斷一個對象是函數(shù)還是方法？

答：看代碼已經(jīng)結(jié)果就懂了

from types import MethodType, FunctionType

class Bar：
def foo(self)：
pass

def foo2()：
pass

def run()：
print(“foo 是函數(shù)”, isinstance(Bar().foo, FunctionType))
print(“foo 是方法”, isinstance(Bar().foo, MethodType))
print(“foo2 是函數(shù)”, isinstance(foo2, FunctionType))
print(“foo2 是方法”, isinstance(foo2, MethodType))

if name == ‘main’：
run()
輸出

foo 是函數(shù) False
foo 是方法 True
foo2 是函數(shù) True
foo2 是方法 False

5. @classmethod 和 @staticmethod 用法和區(qū)別

答： 相同之處：@staticmethod 和@classmethod 都可以直接類名.方法名()來調(diào)用，不用在示例化一個類。 @classmethod 我們要寫一個只在類中運(yùn)行而不在實(shí)例中運(yùn)行的方法。如果我們想讓方法不在實(shí)例中運(yùn)行，可以這么做：

def iget_no_of_instance(ins_obj)：
return ins_obj.class.no_inst

class Kls(object)：
no_inst = 0

def __init__(self)：Kls.no_inst = Kls.no_inst + 1

ik1 = Kls()
ik2 = Kls()
print(iget_no_of_instance(ik1))
@staticmethod 經(jīng)常有一些跟類有關(guān)系的功能但在運(yùn)行時又不需要實(shí)例和類參與的情況下需要用到靜態(tài)方法

IND = ‘ON’

class Kls(object)：
def init(self, data)：
self.data = data

@staticmethod def check_ind()：return (IND == 'ON')def do_reset(self)：if self.check_ind()：print('Reset done for：', self.data)def set_db(self)：if self.check_ind()：self.db = 'New db connection'print('DB connection made for： ', self.data)

ik1 = Kls(12)
ik1.do_reset()
ik1.set_db()

6. Python 中的接口如何實(shí)現(xiàn)？

答： 接口提取了一群類共同的函數(shù)，可以把接口當(dāng)做一個函數(shù)的集合，然后讓子類去實(shí)現(xiàn)接口中的函數(shù)。但是在 Python 中根本就沒有一個叫做 interface 的關(guān)鍵字，如果非要去模仿接口的概念，可以使用抽象類來實(shí)現(xiàn)。抽象類是一個特殊的類，它的特殊之處在于只能被繼承，不能被實(shí)例化。使用 abc 模塊來實(shí)現(xiàn)抽象類。

7. Python 中的反射了解么?

答：Python 的反射機(jī)制設(shè)定較為簡單，一共有四個關(guān)鍵函數(shù)分別是 getattr、hasattr、setattr、delattr。

8. metaclass 作用？以及應(yīng)用場景？

答： metaclass 即元類，metaclass 是類似創(chuàng)建類的模板，所有的類都是通過他來 create 的(調(diào)用new)，這使得你可以自由的控制創(chuàng)建類的那個過程，實(shí)現(xiàn)你所需要的功能。 我們可以使用元類創(chuàng)建單例模式和實(shí)現(xiàn) ORM 模式。

9. hasattr()、getattr()、setattr() 的用法

答：這三個方法屬于 Python 的反射機(jī)制里面的，hasattr 可以判斷一個對象是否含有某個屬性，getattr 可以充當(dāng) get 獲取對象屬性的作用。而 setattr 可以充當(dāng) person.name = "liming"的賦值操作。代碼示例如下：

class Person()：
def init(self)：
self.name = “l(fā)iming”
self.age = 12

def show(self)：print(self.name)print(self.age)def set_name(self)：setattr(Person, "sex", "男")def get_name(self)：print(getattr(self, "name"))print(getattr(self, "age"))print(getattr(self, "sex"))

def run()：
if hasattr(Person, “show”)：
print(“判斷 Person 類是否含有 show 方法”)

Person().set_name() Person().get_name()

if name == ‘main’：
run()

10. 請列舉你知道的 Python 的魔法方法及用途。

答：

1 init：
類的初始化方法。它獲取任何傳給構(gòu)造器的參數(shù)（比如我們調(diào)用 x = SomeClass(10, ‘foo’) ， __init__就會接到參數(shù) 10 和 ‘foo’ 。 __init__在 Python 的類定義中用的最多。

2 new：
__new__是對象實(shí)例化時第一個調(diào)用的方法，它只取下 cls 參數(shù)，并把其他參數(shù)傳給 init 。 __new__很少使用，但是也有它適合的場景，尤其是當(dāng)類繼承自一個像元組或者字符串這樣不經(jīng)常改變的類型的時候.

3 del：
__new__和 __init__是對象的構(gòu)造器， __del__是對象的銷毀器。它并非實(shí)現(xiàn)了語句 del x (因此該語句不等同于 x.del())。而是定義了當(dāng)對象被垃圾回收時的行為。 當(dāng)對象需要在銷毀時做一些處理的時候這個方法很有用，比如 socket 對象、文件對象。但是需要注意的是，當(dāng) Python 解釋器退出但對象仍然存活的時候，__del__并不會 執(zhí)行。 所以養(yǎng)成一個手工清理的好習(xí)慣是很重要的，比如及時關(guān)閉連接。

11. 如何知道一個 Python 對象的類型？

答：可以通過 type 方法

12. Python 的傳參是傳值還是傳址？

答：Python 中的傳參即不是傳值也不是傳地址，傳的是對象的引用。

13. Python 中的元類 (metaclass) 使用舉例

答：可以使用元類實(shí)現(xiàn)一個單例模式，代碼如下

class Singleton(type)：
def init(self, *args, **kwargs)：
print(“in init”)
self.__instance = None
super(Singleton, self).init(*args, **kwargs)

def __call__(self, *args, **kwargs)：print("in __call__")if self.__instance is None：self.__instance = super(Singleton, self).__call__(*args, **kwargs)return self.__instance

class Foo(metaclass=Singleton)：
pass # 在代碼執(zhí)行到這里的時候，元類中的__new__方法和__init__方法其實(shí)已經(jīng)被執(zhí)行了，而不是在 Foo 實(shí)例化的時候執(zhí)行。且僅會執(zhí)行一次。

foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print(foo1 is foo2)

14. 簡述 any() 和 all() 方法

答：
any()與all()函數(shù)的區(qū)別：any是任意，而all是全部。

any(x)：判斷 x 對象是否為空對象，如果都為空、0、false，則返回 false，如果不都為空、0、false，則返回 true。

all(x)：如果 all(x) 參數(shù) x 對象的所有元素不為 0、’’、False 或者 x 為空對象，則返回 True，否則返回 False。

15. filter 方法求出列表所有奇數(shù)并構(gòu)造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

答：

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] b = filter(lambda x: x % 2 == 1, a) print(b) print("-------------------------") print(list(b))

運(yùn)行結(jié)果：

<filter object at 0x000000000267F048> ------------------------- [1, 3, 5, 7, 9]

其實(shí)現(xiàn)在不推薦使用 filter,map 等方法了，一般列表生成式就可以搞定了。

16. 什么是猴子補(bǔ)丁？

答： 猴子補(bǔ)丁（monkey patching)：在運(yùn)行時動態(tài)修改模塊、類或函數(shù)，通常是添加功能或修正缺陷。猴子補(bǔ)丁在代碼運(yùn)行時內(nèi)存中發(fā)揮作用，不會修改源碼，因此只對當(dāng)前運(yùn)行的程序?qū)嵗行?。因為猴子補(bǔ)丁破壞了封裝，而且容易導(dǎo)致程序與補(bǔ)丁代碼的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)緊密耦合，所以被視為臨時的變通方案，不是集成代碼的推薦方式。大概是下面這樣的一個效果

def post()：
print(“this is post”)
print(“想不到吧”)

class Http()：
@classmethod
def get(self)：
print(“this is get”)

def main()：
Http.get=post #動態(tài)的修改了 get 原因的功能，

if name == ‘main’：
main()
Http.get()

17. 在 Python 中是如何管理內(nèi)存的？

答： 垃圾回收：Python 不像 C++，Java 等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進(jìn)行賦值。對 Python 語言來講，對象的類型和內(nèi)存都是在運(yùn)行時確定的。這也是為什么我們稱 Python 語言為動態(tài)類型的原因（這里我們把動態(tài)類型可以簡單的歸結(jié)為對變量內(nèi)存地址的分配是在運(yùn)行時自動判斷變量類型并對變量進(jìn)行賦值）。

引用計數(shù)：Python 采用了類似 Windows 內(nèi)核對象一樣的方式來對內(nèi)存進(jìn)行管理。每一個對象，都維護(hù)這一個對指向該對對象的引用的計數(shù)。當(dāng)變量被綁定在一個對象上的時候，該變量的引用計數(shù)就是 1，(還有另外一些情況也會導(dǎo)致變量引用計數(shù)的增加)，系統(tǒng)會自動維護(hù)這些標(biāo)簽，并定時掃描，當(dāng)某標(biāo)簽的引用計數(shù)變?yōu)?0 的時候，該對就會被回收。

內(nèi)存池機(jī)制 Python 的內(nèi)存機(jī)制以金字塔行，1、2 層主要有操作系統(tǒng)進(jìn)行操作

第 0 層是 C 中的 malloc，free 等內(nèi)存分配和釋放函數(shù)進(jìn)行操作

第 1 層和第 2 層是內(nèi)存池，有 Python 的接口函數(shù) PyMem_Malloc 函數(shù)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)對象小于 256K 時有該層直接分配內(nèi)存

第 3 層是最上層，也就是我們對 Python 對象的直接操作

在 C 中如果頻繁的調(diào)用 malloc 與 free 時,是會產(chǎn)生性能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的內(nèi)存會產(chǎn)生內(nèi)存碎片。Python 在這里主要干的工作有：

如果請求分配的內(nèi)存在 1~256 字節(jié)之間就使用自己的內(nèi)存管理系統(tǒng),否則直接使用 malloc。

這里還是會調(diào)用 malloc 分配內(nèi)存，但每次會分配一塊大小為 256k 的大塊內(nèi)存。

經(jīng)由內(nèi)存池登記的內(nèi)存到最后還是會回收到內(nèi)存池，并不會調(diào)用 C 的 free 釋放掉以便下次使用。對于簡單的 Python 對象，例如數(shù)值、字符串，元組（tuple 不允許被更改)采用的是復(fù)制的方式(深拷貝?)，也就是說當(dāng)將另一個變量 B 賦值給變量 A 時，雖然 A 和 B 的內(nèi)存空間仍然相同，但當(dāng) A 的值發(fā)生變化時，會重新給 A 分配空間，A 和 B 的地址變得不再相同。

18. 當(dāng)退出 Python 時是否釋放所有內(nèi)存分配？

答：不是的，循環(huán)引用其他對象或引用自全局命名空間的對象的模塊，在 Python 退出時并非完全釋放。

另外，也不會釋放 c 庫保留的內(nèi)存部分

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python面试题总结（9）--高级特性的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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