Python常见面试知识总结(一)：迭代器、拷贝、线程及底层结构

前言： Hello大家好，我是Dream。 今天来总结一下Python和C语言中常见的面试知识，欢迎大家一起前来探讨学习~

【一】Python中迭代器的概念？

可迭代对象是迭代器、生成器和装饰器的基础。简单来说，可以使用for来循环遍历的对象就是可迭代对象。比如常见的list、set和dict。

我们来看一个例子：

from collections import Iterable
print(isinstance('abcddddd', Iterable))     # str是否可迭代print(isinstance([1,2,3,4,5,6], Iterable))   # list是否可迭代print(isinstance(12345678, Iterable))       # 整数是否可迭代-------------结果如下----------------
True
True
False

当对所有的可迭代对象调用 dir() 方法时，会发现他们都实现了 iter 方法。这样就可以通过 iter(object) 来返回一个迭代器。

x = [1, 2, 3]
y = iter(x)
print(type(x))print(type(y))------------结果如下------------
<class 'list'>
<class 'list_iterator'>

可以看到调用iter()之后，变成了一个list_iterator的对象。可以发现增加了一个__next__方法。所有实现了__iter__和__next__两个方法的对象，都是迭代器。

迭代器是带状态的对象，它会记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出Stoplteration异常。

x = [1, 2, 3]
y = iter(x)
print(next(y))
print(next(y))
print(next(y))
print(next(y))----------结果如下----------
1
2
3
Traceback (most recent call last):File "/Users/Desktop/test.py", line 6, in <module>print(next(y))
StopIteration

如何判断对象是否是迭代器，和判断是否是可迭代对象的方法差不多，只要把 Iterable 换成 Iterator。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，举个栗子，下面的代码先将可迭代对象转化为Iterator，再去迭代。这样可以节省对内存，因为迭代器只有在我们调用 next() 才会实际计算下一个值。

x = [1, 2, 3]
for elem in x:...

itertools 库提供了很多常见迭代器的使用。

>>> from itertools import count     # 计数器
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14

【二】Python中生成器的相关知识

我们创建列表的时候，受到内存限制，容量肯定是有限的，而且不可能全部给他一次枚举出来。Python常用的列表生成式有一个致命的缺点就是定义即生成，非常的浪费空间和效率。

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，最简单的方法是改造列表生成式：

a = [x * x for x in range(10)]
print(a)
b = (x * x for x in range(10))
print(b)--------结果如下--------------
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<generator object <genexpr> at 0x10557da50>

还有一个方法是生成器函数，通过def定义，然后使用yield来支持迭代器协议，比迭代器写起来更简单。

def spam():yield"first"yield"second"yield"third"for x in spam():print(x)-------结果如下---------
first
second
third

进行函数调用的时候，返回一个生成器对象。在使用next()调用的时候，遇到yield就返回，记录此时的函数调用位置，下次调用next()时，从断点处开始。

我们完全可以像使用迭代器一样使用 generator ，当然除了定义。定义一个迭代器，需要分别实现 iter() 方法和 next() 方法，但 generator 只需要一个小小的yield。

generator还有 send() 和 close() 方法，都是只能在next()调用之后，生成器处于挂起状态时才能使用的。

python是支持协程的，也就是微线程，就是通过generator来实现的。配合generator我们可以自定义函数的调用层次关系从而自己来调度线程。

【三】Python中装饰器的相关知识

装饰器允许通过将现有函数传递给装饰器，从而向现有函数添加一些额外的功能，该装饰器将执行现有函数的功能和添加的额外功能。

装饰器本质上还是一个函数，它可以让已有的函数不做任何改动的情况下增加功能。

接下来我们使用一些例子来具体说明装饰器的作用：

如果我们不使用装饰器，我们通常会这样来实现在函数执行前插入日志：

def foo():print('i am foo')def foo():print('foo is running')print('i am foo')

虽然这样写是满足了需求，但是改动了原有的代码，如果有其他的函数也需要插入日志的话，就需要改写所有的函数，这样不能复用代码。

我们可以进行如下改写：

import loggingdef use_log(func):logging.warning("%s is running" % func.__name__)func()def bar():print('i am bar')use_log(bar)    #将函数作为参数传入-------------运行结果如下--------------
WARNING:root:bar is running
i am bar

这样写的确可以复用插入的日志，缺点就是显式的封装原来的函数，我们希望能隐式的做这件事。

我们可以用装饰器来写：

import loggingdef use_log(func):def wrapper(*args, **kwargs):logging.warning('%s is running' % func.__name__)return func(*args, **kwargs)return wrapperdef bar():print('I am bar')bar = use_log(bar)
bar()------------结果如下------------
WARNING:root:bar is running
I am bar

其中，use_log函数就是装饰器，它把我们真正想要执行的函数bar()封装在里面，返回一个封装了加入代码的新函数，看起来就像是bar()被装饰了一样。

但是这样写还是不够隐式，我们可以通过@语法糖来起到bar = use_log(bar)的作用。

import loggingdef use_log(func):def wrapper(*args, **kwargs):logging.warning('%s is running' % func.__name__)return func(*args, **kwargs)return wrapper@use_log
def bar():print('I am bar')@use_log
def haha():print('I am haha')bar()
haha()------------结果如下------------
WARNING:root:bar is running
I am bar
WARNING:root:haha is running
I am haha

这样子看起来就非常简洁，而且代码很容易复用。可以看成是一种智能的高级封装。

【四】Python的深拷贝与浅拷贝？

在Python中，用一个变量给另一个变量赋值，其实就是给当前内存中的对象增加一个“标签”而已。

>>> a = [6, 6, 6, 6]
>>> b = a
>>> print(id(a), id(b), sep = '\n')
66668888
66668888>>> a is b
True（可以看出，其实a和b指向内存中同一个对象。）

浅拷贝是指创建一个新的对象，其内容是原对象中元素的引用（新对象与原对象共享内存中的子对象）。

注：浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其他对象的对象，如列表，类实例等等。而对于数字、字符串以及其他“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

常见的浅拷贝有：切片操作、工厂函数、对象的copy()方法，copy模块中的copy函数。

>>> a = [6, 8, 9]
>>> b = list(a)
>>> print(id(a), id(b))
4493469248 4493592128    #a和b的地址不同>>> for x, y in zip(a, b):
...     print(id(x), id(y))
... 
4489786672 4489786672
4489786736 4489786736
4489786768 4489786768
# 但是他们的子对象地址相同

从上面的例子中可以看出，a浅拷贝得到b，a和b指向内存中不同的list对象，但是他们的元素指向相同的int对象，这就是浅拷贝。

深拷贝是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。

深拷贝只有一种方式：copy模块中的deepcopy函数。

我们接下来用一个包含可变对象的列表来确切地展示浅拷贝和深拷贝的区别：

>>> a = [[6, 6], [8, 8], [9, 9]]
>>> b = copy.copy(a)   # 浅拷贝
>>> c = copy.deepcopy(a) # 深拷贝
>>> print(id(a), id(b)) # a和b地址不同
4493780304 4494523680
>>> for x, y in zip(a, b):   # a和b的子对象地址相同
...     print(id(x), id(y))
... 
4493592128 4493592128
4494528592 4494528592
4493779024 4493779024
>>> print(id(a), id(c))   # a和c不同
4493780304 4493469248
>>> for x, y in zip(a, c): # a和c的子对象地址也不同
...     print(id(x), id(y))
... 
4493592128 4493687696
4494528592 4493686336
4493779024 4493684896

【五】Python是解释语言还是编译语言？

Python是解释语言。

解释语言的优点是可移植性好，缺点是运行需要解释环境，运行起来比编译语言要慢，占用的资源也要多一些，代码效率低。

编译语言的优点是运行速度快，代码效率高，编译后程序不可以修改，保密性好。缺点是代码需要经过编译才能运行，可移植性较差，只能在兼容的操作系统上运行。

【六】Python的垃圾回收机制

在Python中，使用引用计数进行垃圾回收；同时通过标记-清除算法解决容器对象可能产生的循环引用问题；最后通过分代回收算法提高垃圾回收效率。

【七】Python里有多线程吗？

Python里的多线程是假的多线程。

Python解释器由于设计时有GIL全局锁，导致了多线程无法利用多核，只有一个线程在解释器中运行。

对于I/O密集型任务，Python的多线程能起到作用，但对于CPU密集型任务，Python的多线程几乎占不到任何优势，还有可能因为争夺资源而变慢。

对所有面向I/O的（会调用内建的操作系统C代码的）程序来说，GIL会在这个I/O调用之前被释放，以允许其它的线程在这个线程等待I/O的时候运行。

如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁，让别的线程有机会执行（这个次数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整）如果某线程并未使用很多I/O 操作，它会在自己的时间片内一直占用处理器和GIL。

缓解GIL锁的方法：多进程和协程（协程也只是单CPU，但是能减小切换代价提升性能）

【八】Python中range和xrange的区别？

首先，xrange函数和range函数的用法完全相同，不同的地方是xrange函数生成的不是一个list对象，而是一个生成器。

要生成很大的数字序列时，使用xrange会比range的性能优很多，因为其不需要一上来就开辟很大的内存空间。

Python 2.7.15 | packaged by conda-forge | (default, Jul  2 2019, 00:42:22) 
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> xrange(10)
xrange(10)
>>> list(xrange(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

xrange函数和range函数一般都用在循环的时候。具体例子如下所示：

>>> for i in range(0,7):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4
5
6>>> for i in xrange(0,7):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4
5
6

在Python3中，xrange函数被移除了，只保留了range函数的实现，但是此时range函数的功能结合了xrange和range。并且range函数的类型也发生了变化，在Python2中是list类型，但是在Python3中是range序列的对象。

【九】Python中列表和元组的区别？

列表是可变的，在创建之后可以对其进行任意的修改。
元组是不可变的，元组一旦创建，便不能对其进行更改，可以元组当作一个只读版本的列表。
元组无法复制。
Python将低开销的较大的块分配给元组，因为它们是不可变的。对于列表则分配小内存块。与列表相比，元组的内存更小。当你拥有大量元素时，元组比列表快。

【十】Python中dict（字典）的底层结构？

Python的dict（字典）为了支持快速查找使用了哈希表作为底层结构，哈希表平均查找时间复杂度为O(1)。CPython 解释器使用二次探查解决哈希冲突问题。

【十一】常用的深度学习框架有哪些，都是哪家公司开发的？

PyTorch：Facebook
TensorFlow：Google
Keras：Google
MxNet：Dmlc社区
Caffe：UC Berkeley
PaddlePaddle：百度

【十二】PyTorch动态图和TensorFlow静态图的区别？

PyTorch动态图：计算图的运算与搭建同时进行；其较灵活，易调节。

TensorFlow静态图：计算图先搭建图，后运算；其较高效，不灵活。

文末推荐

内容介绍：
《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
当当： https://product.dangdang.com/29625469.html
京东： https://item.jd.com/13855627.html