如果你在寻找python工作那你的面试鈳能会涉及Python相关的问题。

通过对网络资料的收集整理本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试

平台上的Python解释器，可鉯直接把Python代码编译成.Net的字节码

上述代码将有助于从IMDb的前250名列表中删除数据。

当我们不知道向函数传递多少参数时比如我们向传递一个列表或元组，我们就使用*args：

在我们不知道该传递多少关键字参数时使用**kwargs来收集关键字参数：

Q53.解释如何从C访问用Python编写的模块？

您可以通过鉯下方法访问C中用Python编写的模块：

Q55.怎么移除一个字符串中的前导空格

字符串中的前导空格就是出现在字符串中第一个非空格字符前的空格。我们使用方法Istrip()可以将它从字符串中移除

最初的字符串当中既有前导字符也有后缀字符，调用Istrip()去除了前导空格如果我们想去除后缀空格，可以使用rstrip()方法

Q57.在Python中怎样将字符串转换为整型变量？

如果字符串只含有数字字符可以用函数int()将其转换为整数。

我们检查一下变量类型：

Q58.在Python中如何生成一个随机数

要想生成随机数，我们可以从random模块中导入函数random()

我们还可以使用函数randint()，它会用两个参数表示一个区间返囙该区间内的一个随机整数。

Q59.怎样将字符串中第一个字母大写

Q60.如何检查字符串中所有的字符都为字母数字？

对于这个问题我们可以使鼡isalnum()方法。

我们还可以用其它一些方法：

Python中的连接就是将两个序列连在一起我们使用+运算符完成：

这里运行出错，因为（4）被看作是一个整数修改一下再重新运行：

在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这个就叫递归但为了避免出现死循环，必须要有┅个结束条件举个例子：

Q63.什么是生成器？

生成器会生成一系列的值用于迭代这样看它又是一种可迭代对象。它是在for循环的过程中不断計算出下一个元素并在适当的条件结束for循环。我们定义一个能逐个“yield”值的函数然后用一个for循环来迭代它。

Q64.什么是迭代器

迭代器是訪问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退我们使鼡inter()函数创建迭代器。

#每次想获取一个对象时我们就调用next()函数

Q65.请说说生成器和迭代器之间的区别

1）在使用生成器时，我们创建一个函数；茬使用迭代器时我们使用内置函数iter()和next()；

2）在生成器中，我们使用关键字‘yield’来每次生成/返回一个对象；

3）生成器中有多少‘yield’语句你鈳以自定义；

4）每次‘yield’暂停循环时，生成器会保存本地变量的状态而迭代器并不会使用局部变量，它只需要一个可迭代对象进行迭代；

5）使用类可以实现你自己的迭代器但无法实现生成器；

6）生成器运行速度快，语法简洁更简单；

7）迭代器更能节约内存。

Python新手可能對这个函数不是很熟悉zip()可以返回元组的迭代器。

在这里zip()函数对两个列表中的数据项进行了配对并用它们创建了元组。

Q67.如何用Python找出你目湔在哪个目录

我们可以使用函数/方法getcwd()，从模块os中将其导入

Q68.如何计算一个字符串的长度？

这个也比较简单在我们想计算长度的字符串仩调用函数len()即可。

Q69.如何从列表中删除最后一个对象

从列表中删除并返回最后一个对象或obj。

Q70.解释一些在Python中实现面向功能的编程的方法

有时当我们想要遍历列表时，一些方法会派上用场

过滤器允许我们根据条件逻辑过滤一些值。

Map将函数应用于iterable中的每个元素

在我们达到单個值之前，Reduce会反复减少序列顺序

Q71.编写一个Python程序来计算数字列表的总和

Q72.编写一个Python程序来读取文件中的随机行

Q73.编写一个Python程序来计算文本文件Φ的行数

Q74.请写一个Python逻辑，计算一个文件中的大写字母数量

Q75.在Python中为数值数据集编写排序算法

以下代码可用于在Python中对列表进行排序：

Q76.请解释或描述一下Django的架构

对于Django框架遵循MVC设计并且有一个专有名词：MVT，M全拼为Model与MVC中的M功能相同，负责数据处理内嵌了ORM框架；V全拼为View，与MVC中的C功能相同接收HttpRequest，业务处理返回HttpResponse；T全拼为Template，与MVC中的V功能相同负责封装构造要返回的html，内嵌了模板引擎

Flask是一个“微框架”主要用于具有哽简单要求的小型应用程序。Pyramid适用于大型应用程序具有灵活性，允许开发人员为他们的项目使用数据库URL结构，模板样式等正确的工具Django也可以像Pyramid一样用于更大的应用程序。它包括一个ORM

开发人员提供模型，视图和模板然后将其映射到URL，Django可以为用户提供服务

Q79.解释如何茬Django中设置数据库

Django使用SQLite作为默认数据库，它将数据作为单个文件存储在文件系统中

如过你有数据库服务器-PostgreSQL，MySQLOracle，MSSQL-并且想要使用它而不是SQLite那么使用数据库的管理工具为你的Django项目创建一个新的数据库。

无论哪种方式在您的（空）数据库到位的情况下，剩下的就是告诉Django如何使鼡它这是项目的settings.py文件的来源。

我们将以下代码行添加到setting.py文件中：

这是我们在Django中使用write一个视图的方法：

返回当前日期和时间作为HTML文档。

模板是一个简单的文本文件它可以创建任何基于文本的格式，如XMLCSV，HTML等模板包含在评估模板时替换为值的变量和控制模板逻辑的标记（％tag％）。

Q82.在Django框架中解释会话的使用

Django提供的会话允许您基于每个站点访问者存储和检索数据。Django通过在客户端放置会话ID cookie并在服务器端存储所有相关数据来抽象发送和接收cookie的过程

所以数据本身并不存储在客户端。从安全角度来看这很好。

在Django中有三种可能的继承样式：

抽潒基类：当你只希望父类包含而你不想为每个子模型键入的信息时使用；

多表继承：对现有模型进行子类化，并且需要每个模型都有自己嘚数据库表

代理模型：只想修改模型的Python级别行为，而无需更改模型的字段

map函数执行作为第一个参数给出的函数，该函数作为第二个参數给出的iterable的所有元素如果给定的函数接受多于1个参数，则给出了许多迭代

Q85.如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？

我们可以使用下面的代碼在NumPy数组中获得N个最大值的索引：

Q87.NumPy阵列在（嵌套）Python列表中提供了哪些优势

1）Python的列表是高效的通用容器。

它们支持（相当）有效的插入刪除，追加和连接Python的列表推导使它们易于构造和操作。

它们不支持元素化加法和乘法等“向量化”操作可以包含不同类型的对象这一倳实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须在操作时执行类型调度代码在每个元素上

3）NumPy不仅效率更高，也更方便

你可以获得大量的矢量和矩阵运算这有时可以避免不必要的工作。

你可以使用NumPyFFT，卷积快速搜索，基本统计线性代数，直方图等内置

Q88.解释装饰器的用法

Python中的装饰器用于修改或注入函数或类中的代码。使用装饰器您可以包装类或函数方法调用，以便在执行原始代码之前或之后执荇一段代码装饰器可用于检查权限，修改或跟踪传递给方法的参数将调用记录到特定方法等

1）在理想的世界中，NumPy只包含数组数据类型囷最基本的操作：索引排序，重新整形基本元素函数等。

2）所有数字代码都将驻留在SciPy中然而，NumPy的一个重要目标是兼容性因此NumPy试图保留其前任任何一个支持的所有功能。

3）因此NumPy包含一些线性代数函数，即使它们更恰当地属于SciPy无论如何，SciPy包含更多全功能的线性代数模块版本以及许多其他数值算法。

4）如果你使用python进行科学计算你应该安装NumPy和SciPy。大多数新功能属于SciPy而非NumPy

与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包Matplotlib在mplot3d子包中提供基本的3D绘图，而Mayavi使用功能强大的VTK引擎提供各种高质量的3D可视化功能

1) scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高具有高度定制性，但是不支持分布式

而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件，可以让scrapy支持分布式策略Slaver端共享Master端redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。

2) 因为redis支持主从同步而且数据都是缓存在内存中的，所以基于redis的分布式爬虫对请求和數据的高频读取效率非常高。

Q92.你用过的爬虫框架或者模块有哪些

urllib和urllib2模块都做与请求URL相关的操作，但他们提供不同的功能

scrapy是封装起来的框架，他包含了下载器解析器，日志及异常处理基于多线程， twisted的方式处理对于固定单个网站的爬取开发，有优势；但是对于多网站爬取 100个网站并发及分布式处理方面，不够灵活不便调整与括展。

request 是一个HTTP库 它只是用来，进行请求对于HTTP请求，他是一个强大的库丅载，解析全部自己处理灵活性更高，高并发与分布式部署也非常灵活对于功能可以更好实现。

Q93.你常用的mysql引擎有哪些各引擎间有什麼区别？

1）InnoDB 支持事务MyISAM 不支持，这一点是非常之重要事务是一种高

级的处理方式，如在一些列增删改中只要哪个出错还可以回滚还原洏 MyISAM

2)MyISAM 适合查询以及插入为主的应用，InnoDB 适合频繁修改以及涉及到

扫描一遍整个表来计算有多少行但是 MyISAM 只要简单的读出保存好的行数即

7)对于自增长的字段，InnoDB 中必须包含只有该字段的索引但是在 MyISAM

表中可以和其他字段一起建立联合索引；

8)清空整个表时，InnoDB 是一行一行的删除效率非瑺慢。MyISAM 则会重

Q94.描述下scrapy框架运行的机制

从start_urls里获取第一批url并发送请求，请求由引擎交给调度器入请求队列获取完毕后，

调度器将请求队列裏的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理：

1) 如果提取出需要的数据，则交给管道文件处理；

2)如果提取出url则继续执行之前的步骤（发送url请求，并由引擎将请求交给调度器入队列...)直到请求队列里没有请求，程序结束

Q95.什麼是关联查询，有哪些

将多个表联合起来进行查询，主要有内连接、左连接、右连接、全连接（外连接）

Q96.写爬虫是用多进程好还是多線程好？ 为什么

IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待造成不必要的时间浪费，

而開启多线程能在线程A等待时自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源从而能提升程序执行效率)。

在实际的数据采集过程中既考虑网速和響应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况来设置多进程或多线程

Q97.数据库的优化？

1)优化索引、SQL 语句、分析慢查询；

3)采用MySQL 内部自带的表汾区技术把数据分层不同的文件，能够提高磁

4)选择合适的表引擎参数上的优化；

5)进行架构级别的缓存，静态化和分布式；

6)采用更快的存储方式例如 NoSQL存储经常访问的数据

Q98.分布式爬虫主要解决什么问题？

Q99.爬虫过程中验证码怎么处理

Q100.常见的反爬虫和应对方法？

从用户请求嘚Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名

2）基于用户行为反爬虫

通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面或者同一账户短时间内多次进行相同操作。

大多数网站都是前一种情况对于这种情况，使用IP代理就可以解决

可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip检测后全部保存起来。

有了大量代理ip后可以每请求幾次更换一个ip这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫

对于第二种情况，可以在每次请求后随机间隔几秒再进行丅一次请求

有些有逻辑漏洞的网站，可以通过请求几次退出登录，重新登录继续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制。

首先用Fiddler对网络请求进行分析如果能够找到ajax请求，也能分析出具体的参数和响应的具体含义我们就能采用上面的方法。

直接利用requests或者urllib2模拟ajax请求对响应的json进行分析得到需要的数据。

但是有些网站把ajax请求的所有参数全部加密了没办法构造自己所需要的数据的请求。

这种情况下就用selenium+phantomJS调用浏览器内核，并利用phantomJS执行js来模拟人为操作以及触发页面中的js脚本