100 个基本 Python 面试问题第五部分(81-100)

Q-82：你对 Python 枚举了解多少？

在使用迭代器时，有时我们可能有一个用例来存储迭代次数。Python 通过提供一个称为 enumerate() 的内置方法让我们很容易地完成这项任务。

enumerate() 函数将计数器变量附加到可迭代对象，并将其作为“枚举”对象返回。

我们可以直接在“for”循环中使用这个对象，或者通过调用 list() 方法将它转换成一个元组列表。它具有以下签名：

enumerate(iterable, to_begin=0)

Arguments:
iterable: array type object which enables iteration
to_begin: the base index for the counter is to get started, its default value is 0

alist = ["apple","mango", "orange"] 
astr = "banana"
  
list_obj = enumerate(alist) 
str_obj = enumerate(astr) 
  
print("list_obj type:", type(list_obj))
print("str_obj type:", type(str_obj))

print(list(enumerate(alist)) )  
print(list(enumerate(astr, 2)))

输出是：

list_obj type: <class 'enumerate'>
str_obj type: <class 'enumerate'>
[(0, 'apple'), (1, 'mango'), (2, 'orange')]
[(2, 'b'), (3, 'a'), (4, 'n'), (5, 'a'), (6, 'n'), (7, 'a')]

Q-83：Python 中 globals() 函数有什么用？

Python 中的 globals() 函数将当前全局符号表作为字典对象返回。

Python 维护一个符号表来保存有关程序的所有必要信息。此信息包括程序使用的变量、方法和类的名称。

此表中的所有信息都保留在程序的全局范围内，Python 允许我们使用 globals() 方法检索它。

Signature: globals()

Arguments: None

# 举例: globals() function 
x = 9
def fn(): 
    y = 3
    z = y + x
    # 调用 globals() 方法
    z = globals()['x'] = z
    return z
       
# 测试代码
ret = fn() 
print(ret)

输出是：

12

Q-84：为什么在 Python 中使用 zip() 方法？

zip 方法允许我们映射多个容器的相应索引，以便我们可以将它们用作单个单元。

Signature: 
 zip(*iterators)
Arguments: 
 Python iterables or collections (e.g., list, string, etc.)
Returns: 
 A single iterator object with combined mapped values

# 举例: zip() 方法
  
emp = [ "tom", "john", "jerry", "jake" ] 
age = [ 32, 28, 33, 44 ] 
dept = [ 'HR', 'Accounts', 'R&D', 'IT' ] 
  
# 调用 zip() 来映射值
out = zip(emp, age, dept)
  
# 转换所有值以按设置打印它们
out = set(out) 
  
# 显示最终值
print ("The output of zip() is : ",end="") 
print (out)

输出是：

The output of zip() is : {('jerry', 33, 'R&D'), ('jake', 44, 'IT'), ('john', 28, 'Accounts'), ('tom', 32, 'HR')}

Q-85：Python 编程中的类或静态变量是什么？

在 Python 中，所有对象共享公共类或静态变量。

但是对于不同的对象，实例或非静态变量是完全不同的。

C++和Java等编程语言需要使用static关键字将变量作为类变量。但是，Python 有一种独特的方式来声明静态变量。

在类声明中使用值初始化的所有名称都成为类变量。那些在类方法中获得赋值的成为实例变量。

# 举例 
class Test: 
    aclass = 'programming' # A class variable 
    def __init__(self, ainst): 
        self.ainst = ainst # An instance variable 
  
# CSStudent 类的对象
test1 = Test(1) 
test2 = Test(2) 
  
print(test1.aclass)
print(test2.aclass)
print(test1.ainst)
print(test2.ainst)

# 也可以使用类名访问类变量
print(Test.aclass)

输出是：

programming
programming
1
2
programming

Q-86：三元运算符在 Python 中是如何工作的？

三元运算符是条件语句的替代。它将真值或假值与您需要测试的语句组合在一起。

语法类似于下面给出的语法。

[onTrue] if [条件] else [onFalse]

x, y = 35, 75
smaller = x if x < y else y
print(smaller)

Q-87：“self”关键字有什么作用？

“self” 是一个Python关键字，其表示保持对象的实例的变量。

在几乎所有面向对象的语言中，它都作为隐藏参数传递给方法。

Q-88：在 Python 中复制对象有哪些不同的方法？

Python中有两种复制对象的方法。

copy.copy() 函数

• [ ] 它将文件从源复制到目标。
• [ ] 它将返回参数的浅拷贝。
  copy.deepcopy() 函数
• [ ] 它还生成从源到目标的对象副本。
• [ ] 它将返回您可以传递给函数的参数的深层副本。

Q-89：Python 中文档字符串的用途是什么？

在 Python 中，文档字符串就是我们所说的文档字符串。它设置了记录 Python 函数、模块和类的过程。

Q-90：您将使用哪个 Python 函数将数字转换为字符串？

要将数字转换为字符串，可以使用内置函数str()。如果您需要八进制或十六进制表示，请使用内置函数oct() 或hex()。

💡也请检查。

Q-91：你如何用 Python 调试程序？是否可以单步执行 Python 代码？

是的，我们可以使用 Python 调试器 ( pdb ) 来调试任何 Python 程序。如果我们使用pdb启动一个程序，那么它甚至可以让我们单步执行代码。

Q-92：列出一些用于调试 Python 程序的 PDB 命令？

以下是一些用于开始调试 Python 代码的 PDB 命令。

• 添加断点(b)
• 恢复执行©
• 分步调试(s)
• 移至下一行(n)
• 列出源代码(l)
• 打印表达式§

Q-93：调试 Python 程序的命令是什么？

以下命令有助于在调试模式下运行 Python 程序。

$ python -m pdb python-script.py

Q-94：你如何在 Python 中监控程序的代码流？

在 Python 中，我们可以使用 sys 模块的settrace() 方法来设置跟踪挂钩并监视程序内部的函数。

您需要定义一个跟踪回调方法并将其传递给settrace() 函数。回调应指定三个参数，如下所示。

import sys

def trace_calls(frame, event, arg):
    # 'call' 事件发生在函数执行之前。
    if event != 'call':
        return
    # 接下来，检查帧数据和打印信息。
    print 'Function name=%s, line num=%s' % (frame.f_code.co_name, frame.f_lineno)
    return

def demo2():
    print 'in demo2()'

def demo1():
    print 'in demo1()'
    demo2()

sys.settrace(trace_calls)
demo1()

Q-95：为什么以及何时在 Python 中使用生成器？

Python 中的生成器是一个返回可迭代对象的函数。我们可以使用yield 关键字迭代生成器对象。但是我们只能这样做一次，因为它们的值不会持久存在于内存中，它们会即时获取值。

生成器使我们能够保持函数或步骤的执行，只要我们想保留它。然而，这里有几个例子说明使用生成器是有益的。

• 我们可以用生成器替换循环，以有效地计算涉及大数据集的结果。
• 当我们不想要所有结果并希望推迟一段时间时，生成器很有用。
• 我们可以用生成器代替回调函数，而不是使用回调函数。我们可以在函数内部编写一个循环，做与回调相同的事情，并将它变成一个生成器。

Q-96：yield 关键字在 Python 中有什么作用？

yield 关键字可以将任何函数转换成发电机。它的工作原理类似于标准的 return 关键字。但它总是会返回一个生成器对象。此外，一个方法可以多次调用yield 关键字。

请参阅下面的示例。

def testgen(index):
  weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sat']
  yield weekdays[index]
  yield weekdays[index+1]

day = testgen(0)
print next(day), next(day)

# 输出: sun mon

Q-97：如何将列表转换为其他数据类型？

有时，我们不会按原样使用列表。相反，我们必须将它们转换为其他类型。

将列表转换为字符串。

我们可以使用”.join() 方法将所有元素合并为一个并作为字符串返回。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sat']
listAsString = ' '.join(weekdays)
print(listAsString)

# 输出: sun mon tue wed thu fri sat

把一个列表变成一个元组。

调用 Python 的tuple() 函数将列表转换为元组。

此函数将列表作为其参数。

但是请记住，将列表变成元组后我们无法更改列表，因为它变得不可变。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sat']
listAsTuple = tuple(weekdays)
print(listAsTuple)

# 输出: ('sun', 'mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri', 'sat')

把一个列表变成一个集合。

将列表转换为集合会带来两个副作用。

• Set 不允许重复条目，以便转换将删除任何此类项目。
• 集合是有序集合，因此列表项的顺序也会改变。
  但是，我们可以使用set() 函数将列表转换为 Set。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sat','sun','tue']
listAsSet = set(weekdays)
print(listAsSet)

# 输出: set(['wed', 'sun', 'thu', 'tue', 'mon', 'fri', 'sat'])

将列表变成字典。

在字典中，每一项都代表一个键值对。因此，转换列表并不像转换其他数据类型那样简单。

但是，我们可以通过将列表分成一组对，然后调用zip() 函数将它们作为元组返回来实现转换。

将元组传递给dict() 函数最终会将它们变成字典。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri']
listAsDict = dict(zip(weekdays[0::2], weekdays[1::2]))
print(listAsDict)

# 输出: {'sun': 'mon', 'thu': 'fri', 'tue': 'wed'}

Q-98：在没有明确提及的情况下，你如何计算列表中每个项目的出现次数？ 与集合不同，列表可以包含具有相同值的项目。

在 Python 中，列表有一个count() 函数，它返回特定项目的出现次数。

计算单个项目的出现次数。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sun','mon','mon']
print(weekdays.count('mon'))

# 输出: 3

计算列表中每个项目的出现次数。

我们将使用列表推导式和count() 方法。它将打印每个项目的频率。

weekdays = ['sun','mon','tue','wed','thu','fri','sun','mon','mon']
print([[x,weekdays.count(x)] for x in set(weekdays)])

# 输出: [['wed', 1], ['sun', 2], ['thu', 1], ['tue', 1], ['mon', 3], ['fri', 1]]

Q-99：什么是 NumPy，它比 Python 中的列表好在哪里？

NumPy 是一个用于科学计算的 Python 包，可以处理大数据量。它包括一个强大的 N 维数组对象和一组高级函数。

此外，NumPy 数组优于内置列表。

• NumPy 数组比列表更紧凑。
• 使用 NumPy 读取和写入项目更快。
• 使用 NumPy 比使用标准列表更方便。
• NumPy 数组更高效，因为它们增强了 Python 中列表的功能。

Q-100：在 Python 中创建空的 NumPy 数组有哪些不同的方法？

我们可以应用两种方法来创建空的 NumPy 数组。

创建空数组的第一种方法。

import numpy
numpy.array([])

第二种方法创建一个空数组。

# 创建一个空数组
numpy.empty(shape=(0,0))

总结——100 个基本 Python 面试题