1.嘘！源码偷偷收藏这份Python自动化测试面试经典题
2.（五）Python面试之：“一行代码”实现功能(1)
3.50道Python面试题集锦（附答案）
4.python开发复试面试什么？
5.面试| Python 自动化测试面试经典题目回顾
6.python面试，面试一般都问什么问题

嘘！源码偷偷收藏这份Python自动化测试面试经典题

       大家在面试过程中，面试是源码否曾因薪资或专业知识不足而感到挫败？每次面试都是成长的机会，让我们一起回顾一下牛鹭学院学子整理的面试nacos源码集群Python自动化测试面试经典题。

       掌握Python基础知识是源码面试的基石。如：理解`super()`的面试作用，以及在Python2和Python3中的源码差异；了解如何使用`super()`提升代码效率，例如在`sonClass(baseClass)`中，面试通过`super().test1(num)`调用父类方法。源码

       深入理解代码逻辑，面试如阅读给定代码并推导结果。源码代码中使用生成器表达式构建复杂的面试迭代过程，最终输出特定序列，源码即`[, , , ]`，展现了对生成器和循环逻辑的理解。

       HTML、JavaScript和Vue编码技巧同样重要，它们是前端开发的基础，也是面试中常见的考察点。快速编写代码不仅展现技术功底，更能体现解决问题的灵活性。

       面对列表操作，使用`list(set(L))`简洁高效地去重，揭示了对数据结构和Python内置函数的熟练掌握。

       学习如何结束进程，通过`terminate()`方法或使用`subProcess`模块的`Popen`方法实现，展示了对进程管理的理解。

       进程与线程之间的区别及使用场景，理解了它们在并发编程中的角色与应用，特别是在操作共享资源时。

       ORM概念的引入，理解其简化数据库操作的原理，以及在提升开发效率与降低错误率方面的优势。

       掌握基本的Linux命令，例如`ping`用于网络诊断，是测试人员的必备技能。

       在项目中使用Jenkins进行自动化构建和部署的流程，展示了对持续集成工具的实践应用。

       敏捷模式的核心在于快速迭代与灵活应对变化，通过行为驱动测试框架如lettuce，可以有效提升测试效率和质量。

       理解Docker的基本概念与优势，对于现代应用部署和管理有重要意义。

       通过回顾这些面试经典题，我们不仅巩固了Python自动化测试的基础知识，还深化了对各种开发实践的理解。面试不仅是技术的考验，更是个人成长的契机。愿这些经验能帮助大家在面试中游刃有余，顺利拿到理想的扎金花软件源码offer。

（五）Python面试之：“一行代码”实现功能(1)

       面试官常以一行代码实现功能，以此评估Python技能。以下常见面试题，列表推导式较循环更简洁。

       （一）、列表排序

       利用sorted函数，迭代对象如list、set、tuple或字典，key指定排序规则。无需规则时，仅排序元素。如需倒序，使用reverse=True。

       （二）、字典排序

       同样使用sorted，迭代字典时，每个元素为tuple(key, value)，需key参数指定排序依据。

       （三）、数值交换

       利用Python特性，两个变量直接交换值。

       （四）、奇偶数筛选

       利用列表推导式或lambda函数，一行代码高效完成。

       （五）、列表展开

       列表推导式或sum函数，前者直观简洁，后者则将元素与空值相加，生成新列表。

       （六）、字符串整数列表转换

       利用map函数，匿名函数lambda简化逻辑。

       以上技巧展示了Python的简洁与强大，助你应对面试挑战。

道Python面试题集锦（附答案）

       Python是当前编程领域中广受欢迎的语言，本文将整理出面试中常见的个问题及其答案，旨在帮助你脱颖而出，找到高薪工作。面试题覆盖了Python基础知识、编程、数据分析及函数库等多个方面。

       Q1: Python中的列表和元组有什么区别？

       列表为动态可变序列，而元组为固定不可变序列。

       Q2: Python的主要功能是什么？

       Python是一种解释型语言，无需编译即可运行，具备面向对象编程能力。

       Q3: Python是通用编程语言吗？

       尽管Python能编写脚本，但通常认为它是通用编程语言。

       Q4: Python是如何解释语言的？

       Python在运行前无需解释，直接运行解释代码。智能线 指标源码

       Q5: 什么是PEP？

       PEP代表Python Enhancement Proposal，定义代码格式以提高可读性。

       Q6: 如何在Python中管理内存？

       Python内部管理内存，程序员无需操作。

       Q7: Python中的命名空间是什么？

       命名空间确保名称唯一，避免命名冲突。

       Q8: 什么是PYTHONPATH？

       PYTHONPATH用于查找导入模块的位置。

       Q9: 什么是Python模块？常用的内置模块有哪些？

       Python模块是.py文件，包含函数、类和变量。常用内置模块有sys、math、random、datetime、JSON。

       Q: Python中的局部变量和全局变量是什么？

       局部变量在函数内定义，全局变量在函数外或全局空间定义。

       Q: Python是否区分大小写？

       Python区分大小写。

       Q: 什么是Python中的类型转换？

       类型转换将一种数据类型转换为另一种。

       Q: 如何在Windows上安装Python并设置路径变量？

       下载Python，安装后在系统环境变量中添加Python路径。

       Q: Python中是否需要缩进？

       是的，Python需要缩进以定义代码块。

       Q: Python数组和列表有什么区别？

       数组和列表都可存储不同数据类型，但数组限制为单一类型。

       Q: Python中的函数是什么？

       函数是一组执行特定任务的代码块。

       Q: 什么是__init__？

       __init__是初始化方法，用于在创建类实例时分配内存。

       Q: 什么是lambda函数？

       lambda函数是匿名函数，执行单一操作。

       Q: Python中的self是什么？

       self是类实例的引用，用于访问属性和方法。

       Q: 简述break、continue和pass的区别？

       break终止循环，continue跳过当前循环，pass无操作。

       Q: [:: - 1]表示什么？

       表示反转序列的顺序。

       Q: 如何在Python中随机化列表中的元素？

       使用shuffle函数随机化列表元素。

       Q: 什么是Python迭代器？

       迭代器用于遍历或迭代对象。

       Q: 如何在Python中生成随机数？

       使用random模块生成随机数。

       Q: range和xrange有什么区别？

       range返回列表，xrange在运行时生成值。

       Q: 如何在Python中写注释？

       使用#符号或三引号表示多行注释。

       Q: 什么是pickle和unpickle？

       pickle将对象序列化，unpickle反序列化。

       Q: Python中的生成器是什么？

       生成器是一个函数，用于生成可迭代的序列。

       Q: 如何将字符串的第一个字母大写？

       使用capitalize()函数。

       Q: 如何将字符串转换为全小写？

       使用lower()函数。

       Q: 如何在Python中注释多行？

       使用#符号或快捷键注释多行。

       Q: 什么是2018表白墙源码Python中的文档Docstrings？

       Docstrings是用于文档的字符串，可以用于注释。

       Q: is、not和in操作符有何功能？

       is比较对象，not取反，in检查元素是否在序列中。

       Q: Python中的help()和dir()函数有什么用途？

       help()提供函数文档，dir()显示符号定义。

       Q: 当Python退出时，为什么不清除所有分配的内存？

       内存清理机制尝试释放对象，但仍有循环引用或全局引用的对象。

       Q: Python中的字典是什么？

       字典是键值对的集合。

       Q: 如何在Python中使用三元运算符？

       使用条件表达式语法。

       Q: 使用* args和** kwargs的原因是什么？

       用于不确定参数数量，或传递列表或元组。

       Q: len()函数有什么作用？

       计算序列长度。

       Q: Python中的split()、sub()和subn()功能。

       用于字符串分割、替换和替换计数。

       Q: 什么是负指数？

       负指数表示序列中的最后一个元素。

       Q: 什么是Python包？

       包是包含多个模块的命名空间。

       Q: 如何在Python中删除文件？

       使用os.remove()函数。

       Q: Python中的内置类型有哪些？

       包括整型、浮点型、复数、字符串、布尔值等。

       Q: NumPy中有哪些用于操作Python列表的函数？

       NumPy提供高效向量化操作。

       Q: 如何将值添加到Python数组？

       使用append()、extend()和insert()方法。

       Q: 如何删除Python数组的值？

       使用pop()或remove()方法。

       Q: Python支持OO概念吗？

       是的，Python支持面向对象编程。

       Q: 深拷贝和浅拷贝有什么区别？

       浅拷贝仅复制指针，深拷贝创建新对象。

       Q: 如何在Python中实现多线程？

       Python提供多线程库，但使用多线程有时效率不高。

python开发复试面试什么？

       1. 编程能力：面试官会根据候选人的简历和经验询问相关的编程问题，以测试候选人的编程能力。可能会涉及到基本的数据结构和算法、面向对象编程、异常处理、文件操作、多线程/多进程等方面的内容。

       2. Python语言特性和库的应用：面试官会询问Python语言的特性和常用的库，例如列表推导式、生成器、装饰器、迭代器、内置函数等。另外，搜淘客源码还可能会让候选人解释某个库的实现原理，或者询问候选人在项目中使用过的第三方库和其应用场景。

       3. 数据库和数据处理：面试官会考察候选人对数据库和数据处理的理解和应用能力，例如SQL语言的基础知识，关系数据库的设计和优化，数据清洗和处理的方法等。

       4. web开发：如果候选人有相关的web开发经验，面试官可能会问一些与web开发相关的问题，例如常用的Web框架（如Django、Flask）、前后端通信方式（如RESTful API）、HTTP协议等。

       5. 项目经验：面试官会询问候选人在以前的项目中承担的角色和实际经验，包括项目需求分析、设计和实现过程中遇到的问题及解决方案，项目中的技术选型和架构设计等。

       6. 算法和数据结构：面试官可能会出一些关于算法和数据结构的问题，例如常见的排序算法、树的遍历方式、图的相关问题等，以测试候选人的算法思维和解决问题的能力。

       面试中还可能会涉及到系统设计、网络编程、软件工程等方面的问题，具体面试内容可能根据公司和职位要求而有所不同。

面试| Python 自动化测试面试经典题目回顾

       过完春节，ykl 先后参加五场公司面试，回顾面试经历，总结代码相关问题，分享学习与实践心得。以下为面试中涉及的 Python 自动化测试问题与解答：

       1、super 的作用与在 Python2 和 Python3 中的使用差异，为什么要使用？请举例说明。

       2、解析代码，推导最终结果，所有为生成器表达式，不调用不执行。

       3、编写 HTML、JavaScript、Vue 代码，具体代码编写略。

       4、使用 list(set(L)) 得到 [, 1, 2, 3, 5]。

       5、L[:] 结果为空列表，紧张中考虑了范围错误。

       6、通过循环、拼接字符串或使用 join 方法得出 ''，注意非字符串元素。

       7、列表与字典的区别：获取方式、数据结构、算法与内存占用。

       8、调用 terminate 方法或使用 subProcess 模块结束进程。

       9、进程与线程区别与使用场景，线程用于共享全局变量。

       、ORM 与使用原因，不使用 ORM 的影响。

       、ping IP 并返回成功、失败信息的代码实现。

       、接口测试流程与 request 内容。

       、UI 自动化集群实现方法：Selenium Grid。

       、移动端 UI 自动化涉及的两个程序：守护精灵与 Python 并发编程中的 daemon。

       、Linux 命令，列举多个。

       、Jenkins 使用操作概述。

       、敏捷模式的认识：小步快跑、拥抱变化，测试中可使用行为驱动测试。

       、了解 Docker，描述认识与优势。

       、测试策略与测试方案的区别。

       、对软件测试的深刻心得。

       、Bug 定位、分析与类型。

       、测试策略与测试方案的区别。

       个人 Python 学习回顾，从入门书籍到《Python 学习手册》的深入学习，历时九个月，掌握大量代码，结合学院课程与实践，实现自我提升。

       面试总结：自动化测试与测试开发岗需具备编程知识、Linux 技能，广度与深度并重，持续学习提升。

       未来规划：系统掌握高级测试开发课程，与学院专家深入学习，提升技术实力。

       面试经历分享，从五家公司的面试中收获宝贵经验，最终选择了方程老师的建议，表示特别感谢。

python面试，一般都问什么问题

       1、多线程使用Python是个好主意吗？列出一些方法可以让一些Python代码以并行方式运行。

       Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包，但如果你想使用多线程来加速你的代码，那么使用它通常不是一个好主意。Python有一个名为全局解释器锁(GlobalInterpreterLock（GIL）)的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL，做一点工作，然后将GIL传递到下一个线程。这种情况发生的很快，因此对于人眼看来，你的线程似乎是并行运行的，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。所有这些GIL传递都增加了运行的内存。这意味着如果你想让代码运行得更快，那么使用线程包通常不是一个好主意。

       使用Python的线程包也是有原因的。如果你想同时运行一些东西，并且效率不是一个问题，那么它就完全没问题了。或者，如果你正在运行需要等待某些事情的代码（例如某些IO），那么它可能会很有意义。但是线程库不会让你使用额外的CPU核心。

       多线程可以外包到操作系统（通过多处理），一些调用Python代码的外部应用程序（例如，Spark或Hadoop），或者Python代码调用的一些代码例如：你可以使用你的Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程事务。

       2、这段代码输出了什么：

       def f(x,l=[]):for i in range(x):l.append(i*i)print(l) f(2)f(3,[3,2,1])f(3)

       [0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]

       3、如何在Python中管理内存？

       Python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。Python解释器负责处理这个问题。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。

       4、range＆xrange有什么区别？

       在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。它们都提供了一种生成整数列表的方法，唯一的区别是range返回一个Python列表对象，x range返回一个xrange对象。

       这就表示xrange实际上在运行时并不是生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表，那么就要考虑xrange。

       5、Python中help()和dir()函数的用法是什么？

       Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储。

       help()函数：help()函数用于显示文档字符串，还可以查看与模块，关键字，属性等相关的使用信息。

       dir()函数：dir()函数用于显示定义的符号。

       6、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？

       Python的列表是高效的通用容器。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作。

       它们有一定的局限性：它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。

       NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。

       NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。

（十六）Python面试之-函数（可变不可变、lambda、引用传递、hash函数、__main__的作用、高阶函数）

       在Python编程语言中，函数的传递方式主要有两种：传值和传引用。不可变对象，如数字和字符串，在函数中被传递时，实际上传递的是对象的引用，而非实际值。因此，对这些对象的修改不会影响原始变量。相反，可变对象，如列表和字典，传递时会直接传递其引用，因此对这些对象的修改会影响到原始变量。

       在Python中，Lambda函数提供了一种简洁的匿名函数形式，常用于简化逻辑简单的函数调用，增强代码的可读性和简洁性。Lambda函数通常与内置函数如filter、map、reduce结合使用，实现数据过滤、转换和累积等操作。例如，使用filter与lambda结合，可以筛选出列表中的奇数；使用map与lambda结合，可以对列表元素进行平方运算；使用reduce与lambda结合，可以计算列表元素的乘积或求和。

       在Python中，变量、对象和引用之间的关系非常重要。一个变量实际上只是对象的一个引用，而不是对象本身。当对一个变量多次赋值时，Python会创建新的对象，但原始对象的内存空间可能会被释放，除非它被其他变量引用。同样，当一个变量被赋予另一个变量时，两个变量实际上引用了同一个对象，直到其中一个被重新赋值。

       函数参数的传递是基于对象的引用传递。因此，当函数接受参数时，实际上是接收参数的引用，这与变量之间共享引用的概念类似。这意味着函数内部对参数对象的修改会影响到外部的原始变量。

       要传递任意数量的参数，可以使用*args。这种技术允许函数接收一个可变数量的非关键字参数。通过使用*args，可以将多个参数打包为一个元组，从而在函数内部进行解包操作。类似地，**kwargs用于传递可变数量的关键字参数，将这些参数打包为一个字典，方便在函数内部使用。

       在Python中，if __name__ == '__main__' 语句的作用是为了避免在程序被作为模块导入时执行特定的代码块。当程序作为独立运行时，__name__变量的值为'__main__'，这样可以确保程序的入口点只在直接运行时执行某些逻辑，避免在模块导入时执行不必要的操作。

       Python中的哈希函数（Hash function）用于生成对象的唯一标识符，通常是一个固定长度的整数，用于数据的快速识别和存储。哈希函数确保了不同数据的哈希值不同，即使是相同数据在不同平台上的哈希值也可能不同。哈希函数主要用于数据的快速查找、存储和安全性检查。对于可变对象，Python不为其生成哈希值，因为其内容可能在运行时发生变化。

       在Python中，函数可以作为参数传递，也可以作为返回值。这种特性使得函数能够成为高阶函数的组成部分，例如map、filter、reduce等函数经常接受lambda函数作为参数。这些高阶函数允许操作一系列数据，通过函数间的组合实现更复杂的逻辑。

       通过理解这些概念，你可以更有效地使用Python中的函数、参数传递、哈希函数、模块导入的控制机制，以及高阶函数等特性，从而构建更高效、可维护的代码。在编写Python代码时，这些知识将帮助你编写出更加灵活、模块化的程序。

python中级面试题目-解释Python的getitem和setitem魔法方法

       __getitem__和__setitem__是Python中的魔法方法(magic method)。

       它们允许我们对对象使用[]语法进行取值和赋值操作。

       __getitem__用于获取值,相当于self[key],其语法为:

       实现__getitem__后,我们可以对对象使用[]取值:

       __setitem__用于设置值,相当于self[key] = value,其语法为:

       实现__setitem__后,我们可以使用[]对对象进行赋值:

       所以,__getitem__和__setitem__允许我们像字典一样使用[]操作符对对象进行取值和赋值。这使得对象的使用更加简便和直观。

       实现这两个魔法方法可以让我们轻易地创建支持 like-dictionary 的对象,这在 Python 中是一个常用的设计模式。理解和使用__getitem__与__setitem__可以让我们编写出更加Pythonic的代码。