Python 工程师常见基础面试题

六、Python 变量、函数、类的命名规则？

1. 不能以数字开头，建议避免使用中文。
2. 必须以字母或下划线开头，可包含数字、字母和下划线，区分大小写。
3. 不能使用 Python 保留关键字，命名应见名知意，推荐使用小写字母加下划线的 snake_case 风格。

七、Python 可变与不可变数据类型的区别？

判断依据是变量所指向的内存地址中的值是否可被修改。

• 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）。一旦创建，内容不可更改，修改会生成新对象。
• 可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。创建后内容可在原内存地址上修改。

八、列举几个 Python 中的标准异常类？

Python 内置了丰富的异常体系，常见标准异常包括：

• BaseException：所有异常的基类。
• SystemExit：解释器请求退出。
• KeyboardInterrupt：用户中断执行（通常是 Ctrl+C）。
• Exception：常规错误的基类。
• StopIteration：迭代器没有更多元素。
• ValueError：传入无效参数。
• TypeError：类型错误。
• IndexError：索引超出范围。
• KeyError：字典键不存在。
• AttributeError：对象无此属性。

九、Python 中迭代器和生成器的区别？

生成器是一种特殊的迭代器。生成器能完成迭代器的所有功能，但通过 yield 关键字自动生成 __iter__() 和 next() 方法，代码更简洁高效。使用生成器表达式替代列表解析可节省大量内存。当生成器执行完毕时，会自动抛出 StopIteration 异常。

• 可迭代对象：列表、元组、字典、字符串等，可通过 iter() 转换为迭代器。
• 不可迭代对象：数字、布尔值等。

十、Python 字典以及基本操作

字典是 Python 中最常用的数据结构之一，用于存储具有映射关系的数据。它是一种可变容器模型，由键（key）值（value）对组成，也称为关联数组或哈希表。

• 格式：{key1: value1, key2: value2}。
• 约束：键必须唯一且为不可变类型（数字、字符串、元组），值可以是任意类型。
• 访问：使用 dict[key] 访问，若键不存在会抛出 KeyError。
• 操作：支持增删改查、遍历、合并等操作。

十一、说说 Python 多线程与多进程的区别？

1. 共享变量：多线程可共享全局变量；多进程内存独立，变量互不影响。
2. 进程号：线程共享进程号；子进程拥有独立进程号。
3. 内存空间：线程共享同一进程的内存空间；进程拥有独立内存空间。
4. 通信：线程间可直接交流；进程间需通过 IPC（如队列、管道）通信。
5. 创建开销：创建线程成本低；创建进程涉及克隆父进程，开销大。
6. 控制：线程可操作同进程其他线程；进程只能操作子进程。

核心差异：在多进程中，同一变量每个进程有一份拷贝；多线程中所有线程共享同一份变量。由于 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 多线程在 CPU 密集型任务中优势有限，多进程更适合 CPU 密集型，多线程适合 I/O 密集型。

十二、说说 Python 中 HTTP 常见响应状态码？

HTTP 状态码是服务器返回给客户端的三位数字代码，表示请求的处理结果。主要分为五类：

• 1xx：信息提示。
• 2xx：成功（如 200 OK）。
• 3xx：重定向（如 301 Moved Permanently）。
• 4xx：客户端错误（如 404 Not Found, 403 Forbidden）。
• 5xx：服务器错误（如 500 Internal Server Error）。

十三、Python 中猴子补丁是什么？

猴子补丁（Monkey Patching）是指在运行时动态修改类、模块或函数的行为。常用于在不修改源码的情况下修复 Bug 或添加功能。它仅在内存中生效，不影响原始源码文件，且只对当前运行的程序实例有效。需谨慎使用，以免破坏代码的可预测性。

十四、Python 中的垃圾回收机制？

Python 的内存管理主要依赖引用计数，辅以标记清除和分代回收。

1. 引用计数：对象被引用次数归零时立即释放。
2. 标记 - 清除：解决循环引用问题，定期扫描根对象可达性。
3. 分代回收：将对象按存活时间分为三代，年轻代频繁扫描，老年代低频扫描，优化性能。

十五、Python 中的 6 种位运算符？

1. 左移（<<）：向左移位，低位补 0。
2. 右移（>>）：向右移位，高位补符号位。
3. 按位与（&）：两位均为 1 结果为 1。
4. 按位或（|）：两位均为 0 结果为 0。
5. 按位取反（~）：单目运算符，按位取反。
6. 异或（^）：相同为 0，不同为 1。

十六、Python 中实现二分查找的 2 种方法？

二分查找适用于有序数组，时间复杂度 O(log n)。

循环方式：

def binary_search_iterative(alist, item):
    """二分查找---循环版本"""
    first = 0
    last = len(alist) - 1
    while first <= last:
        mid = (first + last) // 2
        if alist[mid] == item:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            last = mid - 1
        else:
            first = mid + 1
    return False

if __name__ == "__main__":
    a = [1, 5, 6, 10, 11, 13, 18, 37, 99]
    print(binary_search_iterative(a, 18))  # True
    print(binary_search_iterative(a, 77))  # False

递归方式：

def binary_search_recursive(alist, item):
    """二分查找---递归实现"""
    n = len(alist)
    if n > 0:
        mid = n // 2
        if item == alist[mid]:
            return True
        elif item < alist[mid]:
            return binary_search_recursive(alist[:mid], item)
        else:
            return binary_search_recursive(alist[mid+1:], item)
    else:
        return False

if __name__ == "__main__":
    a = [1, 5, 6, 10, 11, 13, 18, 37, 99]
    print(binary_search_recursive(a, 37))  # True
    print(binary_search_recursive(a, 88))  # False

十七、Python 中的 lambda 表达式？

Lambda 表达式用于定义匿名函数，即没有具体名称的函数。其函数体只能包含一条表达式语句，返回值即为该表达式的结果。适用于需要简单函数但不想费神命名的场景，如传递给 map、filter 等高阶函数。

十八、Python 中的反射？

反射机制允许在运行时动态确定对象类型，并通过字符串调用对象的属性、方法或导入模块。这是一种基于字符串的事件驱动机制。Python 支持的反射函数包括：

• getattr(obj, name)：获取属性。
• setattr(obj, name, value)：设置属性。
• delattr(obj, name)：删除属性。
• eval(str)：执行字符串表达式。
• exec(str)：执行字符串代码块。
• importlib.import_module(name)：动态导入模块。

十九、Python 删除 list 里的重复元素有几种方法？

1. 使用 set：利用集合去重特性，但顺序可能丢失。

   numList = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 4]
   print(list(set(numList)))
   

2. 排序后扫描：先排序，从后向前扫描删除重复项，保留顺序。
3. 使用字典：利用字典键唯一性。

   a = [1, 2, 4, 2, 4]
   c = list(dict.fromkeys(a).keys())
   

4. append 方式：遍历列表，仅将未出现过的元素加入新列表。
5. count + remove：统计频次，移除多余副本（效率较低）。

二十、Python 中的 new 和 init 的区别？

1. new：静态方法，在实例创建之前调用，负责创建并返回实例对象。主要用于控制实例的创建过程。
2. init：实例方法，在实例创建完成后调用，负责初始化对象属性。 区别：__new__ 创造实例，__init__ 初始化实例。

二十一、Python 中的 help() 和 dir() 函数？

1. help()：显示文档字符串，查看模块、关键字、属性的使用说明。
2. dir()：列出指定对象的所有属性和方法，不带参数时列出当前作用域内的名称。

二十二、如何提高 Python 运行效率的技巧？

1. 使用局部变量代替全局变量。
2. 使用较新的 Python 版本以获得性能优化。
3. 预编译常用代码。
4. 使用生成器表达式替代列表解析以节省内存。
5. 关键代码使用 C/C++ 扩展或外部功能包。
6. 排序时使用 key 参数而非 lambda。
7. 优化算法时间复杂度。
8. 循环展开或减少循环内计算。
9. 使用 Nuitka 等工具进行交叉编译。

二十三、Python 中的单例模式有几种实现方式？

1. new 特殊方法：控制实例创建，确保只有一个实例。
2. 装饰器：使用闭包缓存实例。
3. 类装饰器：类似装饰器，但作为类修饰符。
4. 元类：通过自定义元类控制类的实例化过程。

二十四、Python 实现自省的方法有哪些？

自省（Reflection）指程序在运行时检查自身结构的能力。常用方法包括：

1. type()：判断对象类型。
2. dir()：获取对象属性列表。
3. help()：查看文档说明。
4. isinstance()：判断是否为已知类型。
5. issubclass()：判断继承关系。
6. hasattr()：判断是否存在属性。
7. getattr() / setattr()：获取/设置属性。
8. id()：获取内存地址。
9. callable()：判断是否可调用。

二十五、爬虫的基本步骤？

1. 确定需求：明确要抓取的数据目标。
2. 确定资源：分析目标网站的 URL 结构和 API。
3. 获取数据：通过 HTTP 请求获取网页返回内容。
4. 定位数据：使用正则、XPath 或 CSS 选择器提取数据。
5. 存储数据：将清洗后的数据存储到数据库或文件中。

二十六、遇到的反爬虫策略以及解决方法？

1. Headers 限制：自定义 User-Agent 和 Referer 模拟浏览器。
2. IP 封禁：构建代理 IP 池，降低爬取频率。
3. 动态加载：使用 Selenium 或 Playwright 模拟浏览器渲染 JS。
4. 数据加密：逆向分析加密参数，构造签名。
5. Cookie 验证：维护会话 Cookie，模拟登录状态。
6. Referer 防盗链：伪造请求头中的 Referer 字段。

二十七、Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？

• tuple 转 list：list(tuple_obj)
• list 转 tuple：tuple(list_obj) 两者均为内置构造函数，转换过程快速且安全。

二十八、魔法函数 call 怎么使用？

__call__ 使得对象实例可以像函数一样被调用。常用于实现类装饰器或回调对象。

class Bar:
    def __init__(self, p1):
        self.p1 = p1

    def __call__(self, func):
        def wrapper():
            print("Starting", func.__name__)
            print("p1=", self.p1)
            func()
            print("Ending", func.__name__)
        return wrapper

@Bar("foo bar")
def hello():
    print("Hello")

二十九、Python 如何获取当前日期？

使用 datetime 模块：

import datetime
print(datetime.datetime.now())

三十、函数装饰器的作用？

装饰器本质上是一个高阶函数，用于在不修改原函数代码的前提下增加额外功能。常用于日志记录、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等切面场景。它通过闭包机制抽离通用逻辑，提高代码复用率。

以上三十个问题涵盖了 Python 基础面试的核心考点，建议结合代码实践深入理解。