Python 基礎面試第四彈

来源:https://www.cnblogs.com/beyond-tester/archive/2023/08/31/17670682.html
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1. Python中常用的庫有哪些，作用分別是什麼 requests: requests 是一個用於發送 HTTP 請求的庫，它提供了簡單而優雅的 API，可以輕鬆地發送 GET、POST、PUT、DELETE 等請求，並處理響應數據。它支持會話管理、身份驗證、文件上傳等常見的 HTTP 功能，是進 ...


1. Python中常用的庫有哪些，作用分別是什麼

  1. requests: requests 是一個用於發送 HTTP 請求的庫，它提供了簡單而優雅的 API，可以輕鬆地發送 GET、POST、PUT、DELETE 等請求，並處理響應數據。它支持會話管理、身份驗證、文件上傳等常見的 HTTP 功能，是進行 Web 開發和 API 調用的常用選擇。

  2. math: math 是 Python 的標準庫之一，提供了許多數學運算相關的函數和常量。它包括基本的數學運算（如三角函數、指數函數、對數函數）、數學常量（如π和自然對數的基數e）、數學操作（如取整、絕對值、冪運算）等。math 庫是進行數學計算和科學計算的基礎。

  3. websocket: websocket 是一個用於創建和管理 WebSocket 連接的庫。WebSocket 是一種在客戶端和伺服器之間實現全雙工通信的協議，它允許伺服器主動向客戶端推送數據，而不需要客戶端發送請求。websocket 庫提供了用於創建 WebSocket 伺服器和客戶端的功能，使得在 Web 應用程式中實現實時通信變得更加容易。

  4. time: time 是 Python 的標準庫之一，提供了與時間相關的功能。它包括獲取當前時間、日期和時間的轉換、時間戳的操作、睡眠（延遲執行）等功能。time 庫廣泛用於需要處理時間和日期的應用程式，例如定時任務、日誌記錄、性能分析等。

  5. pymysql: pymysql 是一個用於連接和操作 MySQL 資料庫的庫。它是 Python 的一個流行的資料庫介面，提供了在 Python 中執行 SQL 語句、連接資料庫、事務管理等功能。pymysql 庫可以用於許多與資料庫相關的任務，如數據查詢、數據插入、數據更新等。

2. Python中的垃圾回收機制

    在Python中，垃圾回收（Garbage Collection）是自動管理記憶體的過程，它負責檢測和回收不再使用的對象占用的記憶體空間。Python使用了一種稱為引用計數（Reference Counting）的垃圾回收機制，以及一個可選的迴圈垃圾回收器（Cycle Detector）來處理迴圈引用的對象。

引用計數：
Python中的每個對象都有一個引用計數器，用於記錄當前有多少個引用指向該對象。當一個對象被引用時，它的引用計數增加；當一個引用被刪除或超出作用域時，引用計數減少。當對象的引用計數變為0時，說明該對象沒有被引用，即成為垃圾對象，可以被垃圾回收機制回收。

引用計數機制的優點是實時性高，當對象不再被引用時，可以立即回收記憶體。但它也存在一些缺點，例如無法處理迴圈引用的情況。

迴圈垃圾回收器：
為瞭解決迴圈引用的問題，Python中引入了迴圈垃圾回收器。迴圈垃圾回收器通過周期性地檢測對象之間的引用關係，找到不再被引用的迴圈引用對象，並將其回收。它的工作原理如下：

  1. 標記階段（Marking Phase）：從根對象（如全局變數、活動棧、調用棧等）開始，通過遍歷對象之間的引用關係，標記所有可以訪問到的對象。
  2. 清除階段（Sweeping Phase）：遍歷整個堆記憶體，清除未被標記的對象，並回收它們占用的記憶體空間。
  3. 壓縮階段（Compacting Phase）：對堆記憶體進行整理，將存活的對象向一端移動，以便釋放連續的記憶體空間。

迴圈垃圾回收器可以解決引用計數無法處理的迴圈引用問題，但它會增加垃圾回收的開銷，並且在回收垃圾時可能會導致一些暫停。

其他優化技術：
除了引用計數和迴圈垃圾回收器之外，Python還使用了其他一些優化技術來改善垃圾回收的性能，例如：

  1. 分代回收（Generational Collection）：根據對象的存活時間將其分為不同的代，採用不同的回收策略。大部分對象往往很快就變成垃圾，而只有少部分對象存活更久。通過針對不同代採用不同的回收頻率，可以減少垃圾回收的開銷。
  2. 增量回收（Incremental Collection）：將垃圾回收過程分解為多個階段，在每個階段之間允許程式繼續執行。這樣可以將垃

 3. python中的對象和引用的理解

    在Python中，對象是數據的抽象表示，可以是數字、字元串、列表、函數等。對象在記憶體中占據一定的空間，並包含了數據和操作數據的方法。每個對象都有一個唯一的身份（Identity），可以通過內置函數id()獲取。

引用是指向對象的標識符，可以將其視為指針或者別名。在Python中，通過變數名、數據結構中的元素、函數參數等方式創建引用。引用允許我們訪問和操作對象，但並不直接存儲對象本身，而是指向對象所在的記憶體地址。

下麵我們詳細討論Python中的對象和引用的一些特性：

1. 對象的創建和銷毀：
對象的創建是通過使用相應的構造函數或者字面值來實現的。例如，使用str()構造函數創建字元串對象，使用[]符號創建列表對象等。對象的銷毀是通過垃圾回收機制來自動處理的，當對象不再被引用時，垃圾回收機制會回收其占用的記憶體空間。

2. 對象的身份（Identity）：
每個對象在創建時都會分配一個唯一的身份，可以通過id()函數獲取。對象的身份是在其生命周期中保持不變的，即使對象的值發生變化，其身份也不會改變。

3. 可變對象和不可變對象：
在Python中，對象可以分為可變（Mutable）對象和不可變（Immutable）對象。可變對象的值可以被修改，而不可變對象的值是不可改變的。例如，列表（list）是可變對象，可以通過修改元素來改變其值；而字元串（str）是不可變對象，一旦創建，其值就不能被修改。

4. 引用的賦值和傳遞：
在Python中，引用可以通過賦值操作進行創建和修改。當我們將一個對象賦值給一個變數時，實際上是將該對象的引用賦值給了變數。這意味著變數和對象之間建立了關聯，但並不表示變數與對象是同一個實體。

在函數調用時，參數傳遞也是通過引用進行的。當我們將一個對象作為參數傳遞給函數時，函數內部的參數將引用該對象。這意味著函數內部對參數進行的修改可能會影響到原始對象。

5. 引用計數的影響：
引用計數是Python垃圾回收機制的核心。每個對象都有一個引用計數器，記錄有多少個引用指向該對象。當引用計數變為0時，說明對象不再被引用，可以被垃圾回收器回收。引用計數機制的優點是實時性高，能夠及時回收不再使用的對象，但無法處理迴圈引用的情況。

綜上所述，Python中的對象是數據的抽象表示，通過引用來訪問和操作對象。引用提供了對對象的別名或指針，允許我們在程式中使用對象。同時，垃圾回收機制通過引用計數和迴圈垃圾回收器來管理和回收不再使用的對象，確保記憶體的有效利用。

4. Python中單例模式的實現

    在Python中，單例模式是一種設計模式，用於確保類只有一個實例，並提供全局訪問點以獲取該實例。單例模式通常用於需要共用資源或全局狀態的情況，以避免創建多個實例造成資源浪費或狀態不一致的問題。

下麵是一種常見的Python單例模式的實現方式：

class Singleton:
    _instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

在這個實現中，使用了類變數 _instance 來保存唯一的實例。在 __new__ 方法中判斷 _instance 是否已經存在實例，如果不存在則創建一個新的實例，並將其賦值給 _instance。如果 _instance 已經存在實例，則直接返回該實例。

下麵通過一個例子來說明如何使用該單例類：

class Logger(Singleton):
    def __init__(self):
        self.log = []

    def add_log(self, message):
        self.log.append(message)

    def print_log(self):
        for message in self.log:
            print(message)


# 創建多個 Logger 實例
logger1 = Logger()
logger2 = Logger()

# logger1 和 logger2 是同一個實例
print(logger1 is logger2)  # 輸出: True

# 向 logger1 添加日誌
logger1.add_log('Log message 1')
logger1.add_log('Log message 2')

# logger2 也能訪問到 logger1 添加的日誌
logger2.print_log()

# 輸出:
# Log message 1
# Log message 2

5. Python 中常用的表達式：

    1. 匹配數字：\d
      這個表達式可以匹配一個任意數字字元。例如，"\d"可以匹配字元串中的"1"、"2"、"3"等數字字元。

    2. 匹配字母：[a-zA-Z]
      這個表達式可以匹配一個任意字母字元。"[a-zA-Z]"可以匹配字元串中的大寫字母和小寫字母。

    3. 匹配空白字元：\s
      這個表達式可以匹配一個任意空白字元，包括空格、製表符和換行符。

    4. 匹配單詞邊界：\b
      這個表達式可以匹配一個單詞的邊界。例如，"\bword\b"可以匹配字元串中獨立的單詞"word"。

    5. 匹配重覆字元：+
      這個表達式可以匹配一個或多個重覆的前一個字元或表達式。例如，"a+"可以匹配一個或多個連續的字母"a"。

    6. 匹配任意字元：.
      這個表達式可以匹配除換行符外的任意字元。

    7. 匹配起始位置：^
      這個表達式可以匹配字元串的起始位置。例如，"^Hello"可以匹配以"Hello"開頭的字元串。

    8. 匹配結束位置：$
      這個表達式可以匹配字元串的結束位置。例如，"world$"可以匹配以"world"結尾的字元串。

6. 在 Python 中，什麼是上下文管理器（Context Manager）？如何實現一個上下文管理器？ 

　　在Python中，上下文管理器（Context Manager）是一種用於管理資源的機制，確保在代碼塊執行前後正確地獲取和釋放資源。上下文管理器通常與 with 語句一起使用，以確保資源的正確打開和關閉，即使在發生異常的情況下也能進行適當的清理。

要實現一個上下文管理器，需要定義一個類，併在該類中實現兩個特殊方法：__enter__() 和 __exit__()。

  1. __enter__() 方法：該方法在進入代碼塊之前被調用，並返回一個值，該值將由 as 語句後的變數接收。通常在該方法中進行資源的獲取和初始化操作。

  2. __exit__() 方法：該方法在代碼塊執行完成後被調用，無論是否發生異常。它負責資源的釋放和清理操作。__exit__() 方法接收三個參數：異常類型、異常值和跟蹤信息。如果代碼塊正常執行完畢，這些參數都為 None。如果發生異常，可以在 __exit__() 方法中處理異常並返回 True，以指示異常已被處理。如果返回 False 或引發新的異常，則異常將向上層傳播。

下麵是一個簡單的示例，展示瞭如何實現一個上下文管理器：

class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        # 在進入代碼塊之前進行資源的獲取和初始化
        print("Entering the context")
        return self  # 可選擇性地返回一個值給 as 語句後的變數

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # 在代碼塊執行完成後進行資源的釋放和清理
        print("Exiting the context")
        if exc_type is not None:
            # 處理異常並返回 True 表示異常已被處理
            print(f"Exception occurred: {exc_type}, {exc_val}")
            return True

# 使用上下文管理器
with MyContextManager() as cm:
    # 在這裡執行需要進行資源管理的代碼塊
    print("Inside the context")
    # 可以在代碼塊中引發異常來驗證異常處理
    # raise ValueError("Something went wrong")

 

7.  Python 中的非同步編程，包括 async/await 關鍵字和 asyncio 模塊的使用

在 Python 中，非同步編程是一種編程模式，用於編寫高效的非阻塞（non-blocking）併發代碼。它允許程式在等待某些操作完成時繼續執行其他任務，而不會阻塞整個程式的執行流程。

非同步編程的關鍵部分是 async/await 關鍵字和 asyncio 模塊。

  1. async/await 關鍵字：

    • async：用於定義一個非同步函數。非同步函數可以包含 await 關鍵字，表示在等待某些非同步操作完成時暫停函數的執行。
    • await：用於等待一個非同步操作的完成。它可以用於非同步函數內部，暫停函數的執行並允許其他任務執行，直到非同步操作完成並返回結果。

  2. asyncio 模塊：

    • asyncio 是 Python 標準庫中用於非同步編程的模塊。它提供了一組工具和函數，用於編寫非同步代碼。
    • 主要的組件是事件迴圈（event loop），它負責調度和執行非同步任務。事件迴圈允許多個任務併發執行，併在需要時掛起和恢復任務的執行。
    • asyncio 還提供了一些輔助函數和類，用於處理非同步操作，例如非同步 I/O 操作、定時器等。
    • 通過使用 asyncio 模塊，可以編寫基於回調、協程和任務的非同步代碼。

下麵是一個簡單的示例，展示瞭如何使用 async/await 和 asyncio 進行非同步編程：

import asyncio

# 定義一個非同步函數
async def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
    await asyncio.sleep(1)  # 模擬一個耗時的非同步操作
    print(f"Goodbye, {name}!")

# 創建一個事件迴圈
loop = asyncio.get_event_loop()

# 調用非同步函數
tasks = [greet("Alice"), greet("Bob")]
# 將非同步函數包裝成任務對象
# 可以使用 asyncio.create_task() 或 loop.create_task() 創建任務
# create_task() 是 Python 3.7 之後的新語法，推薦使用
# tasks = [asyncio.create_task(greet("Alice")), asyncio.create_task(greet("Bob"))]

# 執行任務並等待完成
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

# 關閉事件迴圈
loop.close()

在上面的示例中，greet() 是一個非同步函數，使用 async 關鍵字進行定義。在函數內部，使用 await 關鍵字等待 asyncio.sleep(1) 的完成。通過創建任務對象，並使用事件迴圈的 run_until_complete() 方法來執行這些任務。最後，通過調用 loop.close() 關閉事件迴圈。

非同步編程在處理 I/O 密集型任務（如網路請求、資料庫訪問等）時特別有效，因為可以在等待響應時充分利用 CPU 完成其他任務，從而提高程式的性能和響應能力。


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