头条Python面试题3文档格式.docx
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importos
forsChildinos.listdir（sPath）:
sChildPath=os.path.join（sPath,sChild）
ifos.path.isdir（sChildPath）:
print_directory_contents（sChildPath）
else:
printsChildPath
特别要注意以下几点：
∙命名规范要统一。
如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
∙递归函数需要递归并终止。
确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。
∙我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。
你可以把代码写成sChildPath=sPath+'
/'
+sChild，但是这个在Windows系统上会出错。
∙熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。
∙如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。
∙坚持KISS原则！
保持简单，不过脑子就能懂！
∙说明面试者对与操作系统交互的基础知识
∙递归真是太好用啦
问题3
阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值。
A0=dict（zip（（'
a'
'
b'
c'
d'
e'
）,（1,2,3,4,5）））A1=range（10）A2=[iforiinA1ifiinA0]A3=[A0[s]forsinA0]A4=[iforiinA1ifiinA3]A5={i:
i*iforiinA1}A6=[[i,i*i]foriinA1]
A0={'
:
1,'
3,'
2,'
5,'
4}A1=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]A2=[]A3=[1,3,2,5,4]A4=[1,2,3,4,5]A5={0:
0,1:
1,2:
4,3:
9,4:
16,5:
25,6:
36,7:
49,8:
64,9:
81}A6=[[0,0],[1,1],[2,4],[3,9],[4,16],[5,25],[6,36],[7,49],[8,64],[9,81]]
∙列表解析（listcomprehension）十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。
∙如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
∙其中部分代码故意写的怪怪的。
因为你共事的人之中也会有怪人。
问题4
Python和多线程（multi-threading）。
这是个好主意码？
列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。
Python并不支持真正意义上的多线程。
Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。
Python中有一个被称为GlobalInterpreterLock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。
线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。
经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。
这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。
不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。
如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。
但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西（A-hole）。
很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。
问题5
你如何管理不同版本的代码？
答案：
版本管理！
被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。
我偏向于使用Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如subversion（SVN）。
因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。
有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。
但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。
版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；
发现新引入了什么bug；
管理你的软件的不同版本和发行版；
在团队成员中分享源代码；
部署及其他自动化处理。
它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。
还有其他的好功能。
怎么一个棒字了得！
问题6
下面代码会输出什么：
deff（x,l=[]）:
foriinrange（x）:
l.append（i*i）
printl
f
（2）f（3,[3,2,1]）f（3）
[0,1][3,2,1,0,1,4][0,1,0,1,4]
呃？
第一个函数调用十分明显，for循环先后将0和1添加至了空列表l中。
l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。
第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。
l这时指向了新生成的列表。
之后再往新列表中添加0、1、2和4。
很棒吧。
第三个函数调用的结果就有些奇怪了。
它使用了之前内存地址中存储的旧列表。
这就是为什么它的前两个元素是0和1了。
不明白的话就试着运行下面的代码吧：
l_mem=[]
l=l_mem#thefirstcallforiinrange
（2）:
printl#[0,1]
l=[3,2,1]#thesecondcallforiinrange（3）:
printl#[3,2,1,0,1,4]
l=l_mem#thethirdcallforiinrange（3）:
printl#[0,1,0,1,4]
问题7
“猴子补丁”（monkeypatching）指的是什么？
这种做法好吗？
“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。
举个例子：
importdatetimedatetime.datetime.now=lambda:
datetime.datetime（2012,12,12）
大部分情况下，这是种很不好的做法-因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。
打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。
mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题？
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。
你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。
还记得KISS原则码？
答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。
另外：
如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。
这个模块非常有用。
问题8
这两个参数是什么意思：
*args，**kwargs？
我们为什么要使用它们？
如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；
如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。
args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和**billy，但是这样就并不太妥。
下面是具体的示例：
deff（*args,**kwargs）:
printargs,kwargs
l=[1,2,3]t=（4,5,6）d={'
7,'
8,'
9}
f（）f（1,2,3）#（1,2,3）{}f（1,2,3,"
groovy"
）#（1,2,3,'
groovy'
）{}f（a=1,b=2,c=3）#（）{'
2}f（a=1,b=2,c=3,zzz="
hi"
）#（）{'
zzz'
'
hi'
}f（1,2,3,a=1,b=2,c=3）#（1,2,3）{'
2}
f（*l,**d）#（1,2,3）{'
7,'
9,'
8}f（*t,**d）#（4,5,6）{'
8}f（1,2,*t）#（1,2,4,5,6）{}f（q="
winning"
**d）#（）{'
q'
winning'
'
8}f（1,2,*t,q="
**d）#（1,2,4,5,6）{'
8}
deff2（arg1,arg2,*args,**kwargs）:
printarg1,arg2,args,kwargs
f2（1,2,3）#12（3,）{}f2（1,2,3,"
）#12（3,'
）{}f2（arg1=1,arg2=2,c=3）#12（）{'
3}f2（arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="
）#12（）{'
}f2（1,2,3,a=1,b=2,c=3）#12（3,）{'
f2（*l,**d）#12（3,）{'
8}f2（*t,**d）#45（6,）{'
8}f2（1,2,*t）#12（4,5,6）{}f2（1,1,q="
**d）#11（）{'
8}f2（1,2,*t,q="
**d）#12（4,5,6）{'
有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。
有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。
有时候，仅仅是为了节省时间。
问题9
下面这些是什么意思：
@classmethod,
@staticmethod,
@property？
回答背景知识
这些都是装饰器（decorator）。
装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。
@标记是语法糖（syntacticsugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。
@my_decoratordefmy_func（stuff）:
do_thingsIsequivalentto
defmy_func（stuff）:
do_things
my_func=my_decorator（my_func）
你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。
真正的答案
@staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。
下面的例子展示了它们的用法和行为：
classMyClass（object）:
def__init__（self）:
self._some_property="
propertiesarenice"
self._some_other_property="
VERYnice"
defnormal_method（*args,**kwargs）:
print"
callingnormal_method（{0},{1}）"
.format（args,kwargs）
@classmethod
defclass_method（*args,**kwargs）:
callingclass_method（{0},{1}）"
@staticmethod
defstatic_method（*args,**kwargs）:
callingstatic_method（{0},{1}）"
@property
defsome_property（self,*args,**kwargs）:
callingsome_propertygetter（{0},{1},{2}）"
.format（self,args,kwargs）
returnself._some_property
@some_property.setter
callingsome_propertysetter（{0},{1},{2}）"
self._some_property=args[0]
defsome_other_property（self,*args,**kwargs）:
callingsome_other_propertygetter（{0},{1},{2}）"
returnself._some_other_property
o=MyClass（）#未装饰的方法还是正常的行为方式，需要当前的类实例（self）作为第一个参数。
o.normal_method#<
boundmethodMyClass.normal_methodof<
__main__.MyClassinstanceat0x7fdd2537ea28>
>
o.normal_method（）#normal_method（（<
）,{}）
o.normal_method（1,2,x=3,y=4）#normal_method（（<
1,2）,{'
y'
4,'
x'
3}）
#类方法的第一个参数永远是该类
o.class_method#<
boundmethodclassobj.class_methodof<
class__main__.MyClassat0x7fdd2536a390>
o.class_method（）#class_method（（<
o.class_method（1,2,x=3,y=4）#class_method（（<
#静态方法（staticmethod）中除了你调用时传入的参数以外，没有其他的参数。
o.static_method#<
functionstatic_methodat0x7fdd25375848>
o.static_method（）#static_method（（）,{}）
o.static_method（1,2,x=3,y=4）#static_method（（1,2）,{'
#@property是实现getter和setter方法的一种方式。
直接调用它们是错误的。
#“只读”属性可以通过只定义getter方法，不定义setter方法实现。
o.some_property#调用some_property的getter（<
__main__.MyClassinstanceat0x7fb2b70877e8>
（）,{}）#'
propertiesarenice'
#“属性”是很好的功能
o.some_property（）#callingsome_propertygetter（<
（）,{}）#Traceback（mostrecentcalllast）:
#File"
<
stdin>
line1,in<
module>
#TypeError:
str'
objectisnotcallable
o.some_other_property#callingsome_other_propertygetter（<
VERYnice'
#o.some_other_property（）#callingsome_other_propertygetter（<
o.some_property="
#callingsome_propertysetter（<
__main__.MyClassobjectat0x7fb2b7077890>
（'
o.some_property#callingsome_propertygetter（<
o.some_other_property="
verygroovy"
#Traceback（mostrecentcalllast）:
#AttributeError:
can'
tsetattribute
（）,{}）
问题10
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？
classA（object）:
defgo（self）:
goAgo!
defstop（self）:
stopAstop!
defpause（self）:
raiseException（"
NotImplemented"
）
classB（A）:
super（B,self）.go（）
goBgo!
classC（A）:
super（C,self）.go（）
goCgo!
super（C,self）.stop（）
stopCstop!
classD（B,C）:
super（D,self）.go（）
goDgo!
super（D,self）.stop（）
stopDstop!
waitDwait!
classE（B,C）:
pass
a=A（）b=B（）c=C（）d=D（）e=E（）
#说明下列代码的输出结果
a.go（）b.go（）c.go（）d.go（）e.go（）
a.stop（）b.stop（）c.stop（）d.stop（）e.stop（）
a.pause（）b.pause（）c.pause（）d.pause（）e.pause（）
输出结果以注释的形式表示：
a.g
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