Python面试题汇总

1、一行代码实现1-100之和 利用sum()函数求和

sum(range(1, 101))

2、如何在一个函数内部修改全局变量

利用global将函数内的变量指定成全局变量

a = 5
def fn():
    global a
    a = 4
fn()
print(a)

结果是4，不加global，则解决是5

3、 列出5个python标准库

sys：提供了不少与操作系统相关联的函数

os：通常用于命令行参数

threading：提供了线程操作工具

multiprocessing：提供多进程的工具

re：提供正则表达式的库

math：提供数学库工具

datetime：提供时间工具

4、字典如何删除键和合并两个字典

删除使用del关键字，合并使用字典类型的update方法

dic = {"name": "txtxia", "age": 18}
print(dic)
del dic["name"]
print(dic)
dic2 = {"name":"shin"}
dic.update(dic2)
print(dic)

结果：

{'name': 'txtxia', 'age': 18}
{'age': 18}
{'age': 18, 'name': 'shin'}

5、谈下python的GIL

GIL(Global Interpretor Lock), 全局解释器锁, 是Python线程处理的一种机制，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器(加了一把锁即GIL),使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不 是同时进行。多进程中因为每个进程都能被系统分配资源，相当于每个进程有了一个python解释器， 所以多进程可以实现多个进程的同时运行，缺点是进程系统资源开销大

6、python实现列表去重的方法

先通过集合去重，在转列表

ll = [4, 2, 1, 6, 6]
s = set(ll)

ll = list(s)

print(ll)

7、fun(*argsf, **kwargs)中的*argsf, **kwargs是什么意思？

*argsf和**kwargs主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给一个函数。这里的不定的意思是:预先并不知道，函数使用者会传递多少个参数给你，所以在这个场景下使用这两个关键字。**kwargs是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.这里有个例子帮你理解这个概念：

def demo(*args_f, **argsv):
    print(args_f)
    for x in argsv:
        print(x)

demo(1, 3, 5, a='hello', b='world')

输出：

(1, 3, 5)
a
b

argsv还提供了items方法，方便一起取出key,value

def demo(**argsv):

    for x, y in argsv.items():
        print(x, y)

demo(a='hello', b='world')

输出：

a hello
b world

8、python2和python3的range (100)的区別

python2返回列表，python3返回迭代器，节约内存

9、一句话解释什么样的语言能够用装饰器？

函数可以作为参数传递的语言，可以使用装饰器

10、python内建数据类型有哪些

• 数值类型--包括int(整型），float(浮点型)
• 布尔型--bool，只有两个值True和False
• 字符串--str
• 列表--list
• 元组--tuple
• 字典--dict

11、简述面向对象中__new__ 和__init__区別

__init__ 是初始化方法，创建对象后，就立刻被默认调用了，可接收参数，如下：

class Bike:
    def __init__(self, newWheelNum, newColor):
        self.wheelNum = newWheelNum
        self.color = newColor

# 创建对象
bike = Bike(3, 'red')
print("The bike has %d wheel, its color is %s."%(bike.wheelNum, bike.color))

1、 __new__ 至少要有一个参数cls,代表当前类，此参数在实例化时由Python解释器自动识别 __init__ 至少要有一个参数self,代表当前对象

2、__new__ 必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现_new_时要特别注意，可以return父类（通过super（当前类名，cls）） __new__出来的实例，或者直接 是objec1__new__ 出来的实例

3、__init__ 有一个参数self，就是这个 new_返回的实例， __init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作， __init__ 不需要返回值

4、如果__new__创建的是当前类的实例，会自动调用__init__ 函数，通过return语句里面调用的__new__ 函数的第一个参数是cls来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数。

class A(object):
    def __init__(self):
        print("这是__init__方法")
    def __new__(cls):
        print("这是cls的ID",id(cls))
        print("这是 new 方法",object.__new__(cls))
        return object.__new__(cls)
A()
print("这是类A的ID",id(A))

12、简述with方法打开处理文件帮我我们做了什么?

打开文件在进行读写的时候可能会出现一些异常状况，如果按照常规的f.open写法，我们需要try,except,finally,做异常判断，并且文件最终不管遇到什么情况，都 要执行finally f.close()关闭文件，

f = open("./1.txt",'wb')
try:
    f.write(b"hello world")
except:
    pass
finally:
    f.close()

with方法帮我们实现finally中f.close (当然还有其他自定义功能，有兴趣可以研究with方法源码)

13、列表[1,2,3,4,5],请使用map()函数输出[1,4,9,16,25],并使用列表推导式提取出 大于10的数，最终输出[16,25]

list= [1,2,3,4,5]
def fn(x):
    return x**2
res = map(fn,list)
res = [ i for i in res if i > 10 ]
print(res)

14、python中生成随机整数、n个随机小数、0-1之间小数方法

随机整数：random.randint(a,b),生成区间内的整数

n个随机小数：习惯用numpy库，利用np.random.randn(5)生成5个随机小数

0-1随机小数：random.random(),括号中不传参

import random
import numpy as np
result = random.randint(10,20)
res = np.random.randn(5)
ret = random.random()
print("正整数",result)
print("5个随机小数",res)
print("0-1随机小数",ret)

输出：

正整数 16
5个随机小数 [ 0.46829732  0.52301859  1.514347   -2.49189262  2.19252917]
0-1随机小数 0.6823553214491443

15、避免转义给字符串加哪个字母表示原始字符串？

在字符串前加r,表示需要原始字符串，不转义特殊字符，如：

a = r'\n'

print(a)

输出：\n

16、 <div class="nam">中国</div>,用正则匹配出标签里面的内容("中国")，其中class的类名是不确定的

import re

a = '<div class="nam">中国</div>'

res = re.findall(r'<div class=".*">(.*)</div>', a)

print(res)

17、python中断言方法举例

assert ()方法，断言成功，则程序继续执行，断言失败，则程序报错

18、数据表student有id,name,score,city字段，其中name中的名字可有重复，需要消除重复行，请写sql语句

select distinct name from student

19、10个Linux常用命令

Is pwd cd touch rm mkdir tree cp mv cat more grep echo

20、python2和python3区別？列举5个

1、Python3使用print必须要以小括号包裹打印内容，比如print('hi') Python2 既可以使用带小括号的方式，也可以使用一个空格来分隔打印内容，比 如 print 'hi'

2、python2 range(1,10)返回列表,python3中返回迭代器，节约内存

3、python2中使用ascci编码，python中使用unicode编码

4、python2中unicode表示字符串序列，str表示字节序列 python3中str表示字符串序列，byte表示字节序列

5、python2中为了正常显示中文，必须有coding声明，python3中不需要

6、python2中是rawInput()函数，python3中是input()函数

更多Python3，Python3区别，参照：https://www.runoob.com/python/python-2x-3x.html

21、列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理

不可变数据类型：数值型、字符串型string和元组tuple。

不允许变量的值发生变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了一个对象，而对于相同 的值的对象，在内存中则只有一个对象(一个地址)

a = 3
b = 3
print(id(a))
print(id(b))

输出：

140725894288232
140725894288232

可变数据类型：列表list和字典dict;

允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append, +=等这种操作后，只是改变了变 量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，不过对于相同的值的不同对象，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象。

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(id(a))
print(id(b))

输出

1718436150720
1718414623872

22、s = "ajldjlajfdljfddd",去重并从小到大排序输出"adfjl"

a = set('ajldjlajfdljfddd')

b = list(a)

b.sort()

print(''.join(b))

23、用lambda函数实现两个数相乘

sum=lambda a,b:a * b
sum(5,4)

24、字典根据键从小到大排序 dict={"name":"zs","age":18,"city":"深圳362626627", "tel":"11223344"}

dict={"name":"zs","age":18,"city":"深圳362626627", "tel":"11223344"}
list = sorted(dict.items(), key=lambda i: i[0])
new_dict = {k:v for k, v in list}
print(new_dict)

25、利用collections库的Counter方法统计字符串每个单词出现的次数"kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"

from collections import Counter
a = 'Mkjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;hM '
res = Counter(a)
print(res)

26、字符串a = "not 404 found 张三 99 深圳"，每个词中间是空格，用正则过滤掉英 文和数字，最终输出”张三 深圳"

a = "not 404 found 张三 99 深圳"
b = re.sub(r'[\d.a-zA-Z]', '', a)
b = re.sub(r'\s+', ' ', b)
print(b.strip())

27、filter方法求出列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

filter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列 表。该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列的每个元素作为参数传递给函 数进行判，然后返回True或False,最后将表达式为True的元素放到新列表

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, a)))

28、列表推导式求列表所有奇数并构造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print([x for x in a if x % 2 == 1])

29、正则re.complie作用

re.compile是将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用

30、a= (1，) b=(1)，c=(”1") 分别是什么类型的数据?

元组、数字，字符串，只有一个值的元组，必须要加“,”，否则包裹的括号会被认为是运算符

31、两个列表［1,5,7,9］和［2,2,6,8］合并为［1,2,2,5,6,7,8,9］

extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中，区别于append整体添加

a, b= [1, 5, 7, 9], [2, 2, 6, 8]

c = []
c.extend(a)
c.extend(b)
c.sort()

print(c)

32、用python删除文件和用linux命令删除文件方法

python: os.remove（文件名）

linux: rm文件名

33、log日志中，我们需要用时间戳记录error,warning等的发生时间，请用datetime 模块打印当前时间戳"2018-04-01 11:38:54"

import datetime

a = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(a)

34、数据库优化查询方法

外键、索引、联合查询、选择特定字段等等

35、请列出你会的任意一种统计图（条形图、折线图等）绘制的开源库，第三方也行

pychart、matplotlib、seaborn

36、写一段自定义异常代码

def testEx(num):
    if (num > 5):
        raise Exception("数字不能大于5")

testEx(6)

37、正则表达式匹配中，(.)和(.?)_配区別？

(.*)是贪婪匹配，会把满足正则的尽可能多的往后匹配

(.*?)是非贪婪匹配，会把满足正则的尽可能少匹配

38、简述Django的orm

ORM,全拼Object-Relation Mapping,意为对象-关系映射

实现了数据模型与数据库的解耦，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，不需要修改代码。

代码只需要面向对象编程,orm操作本质上会根据对接的数据库引擎，翻译成对应的sql语句，所有使用Django开发的项目无需关心程序底层使用的是MySQL、Oracle, sqlite....,如果数据库迁移，只需要更换Django的数据库引擎即可。

39、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

a = [[1,2],[3,4],[5,6]]

print([j for i in a for j in i])

40、x = "abc", y = "def", z=["d", "e", "f"], 分别求出x.join(y), x.join(z)

join方法可以把多个字符串连接起来，如果join的参数的字符串，会放字符串拆成单个字符的数组

x = "abc"
y = "def"
z=["d", "e", "f"]
print(x.join(y))
print(x.join(z))

结果为：

dabceabcf
dabceabcf

41、举例说明异常模块中try except else finally的相关意义

try..except..else没有捕获到异常，执行else语句

try..except..finally不管是否捕获到异常，都执行finally语句

42、python中交换两个数值

Python里面可以用a, b = b, a来交互两个变量的值，非常方便

a = 1
b = 2

print('a, b', a, b)

a, b = b, a

print('a, b', a, b)

43、举例说明zip ()函数用法

zip()函数在运算时，会以一个或多个序列(可迭代对象)做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。

zip()参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。

a = [1, 2]
b = [3, 4]
print([x for x in zip(a, b)])

a = (1, 2)
b = (3, 4)
print([x for x in zip(a, b)])

a = "ab"
b = "xyz"
print([x for x in zip(a, b)])

输出：

[(1, 3), (2, 4)]
[(1, 3), (2, 4)]
[('a', 'x'), ('b', 'y')]

44、a ="张明98分"，用re.sub,将98替換为100

import re
a = '小明 98分'
ret = re.sub(r'\d+', '100', a)
print(ret)

45、写5条常用sql语句

show databases;

show tables;

desc 表名；

select * from 表名;

delete from 表名 where id = 5;

update students set gender=0,hometown = '北京' where id = 5

46、a = "hello"和b="哈哈，你好"编码成bytes类型

a = b'hello'
b = '哈哈，你好'.encode()

print(a, b)

47、[1,2,3]+ [4,5,6]的结果是多少?

两个列表相加，等价于extend

48、 提高python运行效率的方法

1、 使用生成器，因为可以节约大量内存

2、 循环代码优化，避免过多重复代码的执行

3、核心模块用Cython PyPy等，提高效率

4、多进程、多线程、协程

5、多个if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序 判断的次数，提高效率

49、 简述mysql和redis区別

redis:内存型非关系数据库，数据保存在内存中，速度快

mysql:关系型数据库，数据保存在磁盘中，检索的话，会有一定的IO操作，访问速度相对慢

50、遇到bug如何处理

1、细节上的错误，通过print()打印，能执行到print()说明上面的代码没有问题，分段检测程序是否有问题，如果是js的话可以alert或console.log

2、如果涉及一些第三方框架，会去查官方文档或者一些技术博客。

3、对于bug的管理与归类总结，一般测试将测试出的bug用teambin等bug管理工具进行记录，然后我们会一条一条进行修改，修改的过程也是理解业务逻辑和提高自己编程逻 辑缜密性的方法，我也都会收藏做一些笔记记录。

4、导包问题、城市定位多音字造成的显示错误问题

51、正则匹配，匹配出日期2018-03-20 url = 'https://sycm.taobao.com/bda/tradinganaly/overview/get_summary.json?dateRange=2018-03-20%7C2018-03-20&dateType=recent1&device=1&token=ff25b109b&_=1521595613462'

import re

url = 'https://sycm.taobao.com/bda/tradinganaly/overview/get_summary.json?dateRange=2018-03-20%7C2018-03-20&dateType=recent1&device=1&token=ff25b109b&_=1521595613462'

print(re.findall(r'dateRange=(.*?)%7C(.*?)&', url)[0])

52、list=[2,3,5,4,9,6],从小到大排序，输出[2,3,4,5,6,9]，不能使用系统提供的排序方法

利用min()方法求出最小值，原列表删除最小值，新列表加入最小值，递归调用获取最小值的函数，反复操作

也可以用插入排序或冒泡排序，但估计在面试的时候写不了那么多代码

53、写一个单例模式

class MetaClass(type):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        """
        self : class Singleton
        """
        if not hasattr(self, "ins"):
            insObject = super(__class__, self).__call__(*args, **kwargs)
            setattr(self, "ins", insObject)
        return getattr(self, "ins")


class Singleton(object, metaclass=MetaClass):
    pass


if __name__ == "__main__":
    ins = Singleton()
    print(id(ins))
    ins = Singleton()
    print(id(ins))

54、输出保留两位小数

a = "%.03f"%1.3335
print(a)

55、求程序的打印结果

def fn(k, v, dict={}):
    dict[k] = v
    print(dict)

fn('one', 1)
fn('two', 2)
fn('three', 3, {})

{'one': 1}
{'one': 1, 'two': 2}
{'three': 3}

56、列出常见的状态码和意义

1xx（临时响应）

表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。

2xx （成功）

表示成功处理了请求的状态代码。

3xx （重定向）

表示要完成请求，需要进一步操作。 通常，这些状态代码用来重定向。

4xx（请求错误）

这些状态代码表示请求可能出错，妨碍了服务器的处理。

5xx（服务器错误）

这些状态代码表示服务器在尝试处理请求时发生内部错误。 这些错误可能是服务器本身的错误，而不是请求出错。

57、分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化

该题目网上有很多方法，我不想截图网上的长串文字，看的头疼，按我自己的理解说几点前端优化:

1、减少http请求、例如制作精灵图

2、html和CSS放在页面上部，javascript放在页面下面，因为js加载比HTML和Css加载慢，所以要优先加载html和css,以防页面显示不全，性能差，也影响用户体验差

后端优化:

1、缓存存储读写次数高，变化少的数据，比如网站首页的信息、商品的信息等。应用程序读取数据时，一般是先从缓存中读取，如果读取不到或数据已失效，再访问磁盘数据库，并将数据再次写入缓存。

2、异步方式，如果有耗时操作，可以采用异步，比如celery3、代码优化，避免循环和判断次数太多，如果多个if else判断，优先判断最有可能先发生的情况

数据库优化:

1、如有条件，数据可以存放于redis，读取速度快

2、建立索引、外键等

58、使用pop和del删除字典中的"name"字段，dic={"name"”:"zs”,"age":18}

dic = {"name": "txtxia", "age": 18}
dic.pop("name")
print(dic)

dic = {"name": "txtxia", "age": 18}
del dic["name"]
print(dic)

59、列出常见MYSQL数据存储引擎

InnoDB:支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的 完整性要求比较高(比如银行)，要求实现并发控制(比如售票)，那选择I n n o D B 有很 大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择I n n o D B , 因为支持事 务的提交(commit)和回滚(rollback)。

MylSAM:插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出 记录，那么选择MylSAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低， 也可以使用。

MEMORY:所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很 快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEYo它对表的大小有要求， 不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。

60、计算代码运行结果，

A = zip(("a", "b", "c", "d", "e"), (1, 2, 3, 4, 5));
A0 = dict(A)
A1=range(10)
A2=[i for i in A1 if i in A0]
A3=[A0[s] for s in A0]
print("A0",A0)
print("A2", A2)
print("A3", A3)

A4 = dict([["name", "tntxia"], ["age", 18]])
print("A4", A4)

输出：

A0 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
A2 []
A3 [1, 2, 3, 4, 5]
A4 {'name': 'tntxia', 'age': 18}

61、简述同源策略

同源策略需要同时满足以下三点要求

1)协议相同

2)域名相同

3)端口相同

http:www.test.com与https:www.test.com 不同源--协议不同

http://www.test.com与http://www.admin.com 不同源--域名不同

http://www.test.com与http://www.test.com:8081不同源--端口不同

只要不满足其中任意一个要求，就不符合同源策略，就会出现“跨域

62、简述cookie和session的区别

1，session 在服务器端，cookie 在客户端 (浏览器)

2、session 的运行依赖 session id，而 session id 是存在 cookie 中的，也就是说，如果浏览器禁用了 cookie ，同时 session 也会失效，存储Session时，键与Cookie中的sessionid相同，值是开发人员设置的键值对信息，进行了base64编码，过期时间由开发人员设置

3、cookie安全性比session差

63、简述多线程、多进程

进程:

1、操作系统进行资源分配和调度的基本单位，多个进程之间相互独立

2、稳定性好，如果一个进程崩溃，不影响其他进程，但是进程消耗资源大，开启的进程数量有限制

线程:

1、CPU进行资源分配和调度的基本单位，线程是进程的一部分，是比进程更小的能独立运行的基本单位，一个进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源2、如果IO操作密集，则可以多线程运行效率高，缺点是如果一个线程崩溃，都会造成进程的崩溃

应用:

IO密集的用多线程，在用户输入，sleep 时候，可以切换到其他线程执行，减少等待的时间

CPU密集的用多进程，因为假如IO操作少，用多线程的话，因为线程共享一个全局解释器锁，当前运行的线程会霸占GIL，其他线程没有GIL，就不能充分利用多核CPU的优势

64、简述any()和all()方法

any():只要迭代器中有一个元素为真就为真

all():迭代器中所有的判断项返回都是真，结果才为真

python中什么元素为假?

答案: (0，空字符串，空列表、空字典、空元组、None,False)

print(bool(0))
print(bool(""))
print(bool([]))
print(bool(()))
print(bool({}))
print(bool(None))
bool(False)

# 测试any()和all()
a = [True, False]
print(any(a))
print(all(a))

输出：

False
False
False
False
False
False
True
False

65、IOError、AttributeError、lmportError、IndentationError、IndexError、KeyError、SyntaxError、NameError分别代表什么异常

IOError:输入输出异常

AttributeError:试图访问一个对象没有的属性

lmportError:无法引入模块或包，基本是路径问题

IndentationError: 语法错误，代码没有正确的对齐

IndexError:下标索引超出序列边界KeyError试图访问你字典里不存在的键

SyntaxError:Python代码逻辑语法出错，不能执行

NameError:使用一个还未赋予对象的变量

66、python中copy和deepcopy区别

1、复制不可变数据类型，不管copy还是deepcopy,都是同一个地址当浅复制的值是不可变对象(数值，字符串，元组)时和=“赋值”的情况一样，对象的id值与浅复制原来的值相同。

import copy
a = (1, 2, 3)
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
print(a,id(a))
print(b,id(b))
print(c,id(c))
print(d,id(d))

2、复制的值是可变对象(列表和字典)

浅拷贝copy有两种情况:

第一种情况: 复制的 对象中无 复杂 子对象，原来值的改变并不会影响浅复制的值，同时浅复制的值改变也并不会影响原来的值。原来值的id值与浅复制原来的值不同。

第二种情况:复制的对象中有 复杂 子对象 (例如列表中的一个子元素是一个列表)， 改变原来的值 中的复杂子对象的值 ，会影响浅复制的值。

深拷贝deepcopy:完全复制独立，包括内层列表和字典

67、列出几种魔法方法并简要介绍用途

__init__:对象初始化方法 

__new__ :创建对象时候执行的方法，单列模式会用到 

__str__:当使用print输出对象的时候，只要自己定义了 __str__(self)方法，那么就会打印从在这个方法中return的数据 

__del__ :删除对象执行的方法

68、C:\Users\ry-wu.junya\Desktop>python 1.py 22 33命令行启动程序并传参，print(sys.argv)会输出什么数据?

文件名和参数构成的列表

69、请将[i for i in range(3)]改成生成器生成器是特殊的迭代器

生成器是特殊的迭代器，

1、列表表达式的[]改为()即可变成生成器

2、函数在返回值得时候出现yield就变成生成器，而不是函数了中括号换成小括号即可，有没有惊呆了

a = (i for i in range(3))
type(a)

70、a ="hehheh ",去除收尾空格

a.strip()

71、举例sort和sorted对列表排序，list=[0,-1,3,-10,5,9]

sort创建新数组，sorted修改原来数组的顺序

72、对list排序foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4],使用lambda函数从小到大排序

直接用sorted或sort

73、使用lambda函数对list排序foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]，输出结果为[0,2,4,8,8,9,2,-4,-4,-5,-20]，正数从小到大，负数从大到小

foo = [-5,8,0,4,9,-4,-20,-2,8,2,-4]
print(sorted(foo, key=lambda x: (x<0, abs(x))))

74、列表嵌套字典的排序，分别根据年龄和姓名排序

foo = [{"name":"zs","age":19},{"name":"ll","age":54}, {"name":"wa","age":17}, {"name":"df","age":23}]

foo = [{"name":"zs","age":19},{"name":"ll","age":54}, {"name":"wa","age":17}, {"name":"df","age":23}]
# 按年龄排序
a = sorted(foo, key=lambda x: x["age"])
print(a)
# 按名称排序
a = sorted(foo,key=lambda x: x["name"])
print(a)

75、列表嵌套元组，分别按字母和数字排序

76、列表嵌套列表排序，年龄数字相同怎么办?

传入多个key

77、根据键对字典排序 (方法一，zip函数)

78、根据键对字典排序 (方法二,不用zip)有没有发现dicitems和zip(dic.keys(),dicvalues())都是为了构造列表嵌套字典的结构方便后面用sorted()构造排序规则

79、列表推导式、字典推导式、生成器

80、最后出一道检验题目，根据字符串长度排序，看排序是否灵活运用

81、举例说明SQL注入和解决办法当以字符串格式化书写方式的时候，如果用户输入的有;+SQL语句，后面的SQL语句会执行，比如例子中的SQL注入会删除数据库demo

82 、s="info:xiaoZhang 33 shandong”,用正则切分字符串输出['info', 'xiaoZhang','33',shandong']

表示或，根据冒号或者空格切分

s ="info:xiaoZhang 33 shandong"
res=re.split(r"[:| ]", s)
print(res)

83、正则匹配以163.com结尾的邮箱

email_list =["[email protected]","[email protected]",".com.xiaowangaqq.com"]
for email in email_list:
    ret = re.match(r"[\w]{4,20}@163\.com$", email)
    if ret:
        print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
    else:
        print("%s 不符合要求" % email)

84、递归求和

#递归完成1+2+3+..+10的和
def get_sum(num):
    if (num == 1):
        return num
    return num+get_sum(num-1)

res=get_sum(10)
print(res)

85、python字典和json字符串相互转化方法

json.dumps()字典转json字符串，使用json.loads() json转字典

86、MyISAM 与InnoDB 区别:

1、InnoDB 支持事务，MylSAM 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，而 MyISAM就不可以了;

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安全性较高的应用;

3、InnoDB 支持外键，MylSAM 不支持;

4、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 MylSAM表中可以和其他字段一起建立联合索引;

5、清空整个表时，InnoDB 是一行一行的删除，效率非常慢。MyISAM 则会重建表;

87、统计字符串中某字符出现次数

str ="张三 美国 张三 哈哈 张三"
res = str.count("张三")
print(res)

88、字符串转化大小写

89、用两种方法去空格

90、正则匹配不是以4和7结尾的手机号

91、简述python引用计数机制

python垃圾回收主要以引用计数为主，标记-清除和分代清除为辅的机制，其中标记-清除和分代回收主要是为了处理循环引用的难题

引用计数算法

当有1个变量保存了对象的引用时，此对象的引用计数就会加1

当使用del删除变量指向的对象时，如果对象的引用计数不为1，比如3，那么此时只会让这个引用计数减1，即变为2，当再次调用del时，变为1，如果再调用1次del，此时会真的把对象进行删除

92、int("1.4"),int(1.4)输出结果?

int("1.4")报错，int(1.4)输出1

93、列举3条以上PEP8编码规范

1、顶级定义之间空两行，比如函数或者类定义。

2、方法定义、类定义与第一个方法之间，都应该空一行

3、三引号进行注释

4、使用Pycharm、Eclipse一般使用4个空格来缩进代码

94、正则表达式匹配第一个URL

findall结果无需加group(),search需要加group()提取

95、正则匹配中文