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搞定这套Python爬虫面试题(面试会so easy)

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 27 4
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先来一份完整的爬虫工程师面试考点

搞定这套Python爬虫面试题(面试会so easy)

1、 python 基本功 。

1、简述python 的特点和优点 。

python 是一门开源的解释性语言，相比 java c++ 等语言，python 具有动态特性，非常灵活.

2、python 有哪些数据类型?

python 有 6 种内置的数据类型，其中不可变数据类型是number(数字), string(字符串), tuple(元组)，可变数据类型是 list(列表)，dict(字典)，set(集合).

3、列表和元组的区别 。

列表和元组都是可迭代对象，能够对其进行循环、切片等，但元组 tuple 是不可变的。元组不可变的特性，使得它可以成为字典 dict 中的键.

4、python 是如何运行的 。

cpython

python 程序运行时，会先进行编译，将 .py 文件中的代码编译成字节码(byte code)，编译结果储存在内存的 pycodeobject 中，然后由 python 虚拟机解释运行。当程序运行结束后，python 解释器会将 pycodeobject 保存到 pyc 文件中。每一次运行时 python 都会先寻找与文件同名的 pyc 文件，如果 pyc 存在则比对修改记录，根据修改记录决定直接运行或再次编译后运行，最后生成 pyc 文件 .

5、python 运行速度慢的原因 。

a). python 不是强类型的语言，所以解释器运行时遇到变量以及数据类型转换、比较操作、引用变量时都需要检查其数据类型.

b). python 的编译器启动速度比 java 快，但几乎每次都要启动编译.

c). python 的对象模型会导致访问内存效率变低。numpy 的指针指向缓存区数据的值，而 python 的指针指向缓存对象，再通过缓存对象指向数据:

搞定这套Python爬虫面试题(面试会so easy)

6、面对 python 慢的问题，有什么解决办法 。

a). 可以使用其他的解释器，比如 pypy 和 jython 等.

b). 如果对性能要求较高且静态类型变量较多的应用程序，可以使用 cpython.

c). 对于 io 操作多的应用程序，python 提供 asyncio 模块提高异步能力.

7、描述一下全局解释器锁 gil 。

每个线程在执行时候都需要先获取 gil，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用 cpu，也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。但是在 io 操作时，是可以释放锁的（这也是 python 能够异步的原因）。而且如果想要利用多核 cpu，那么可以使用多进程.

8、深拷贝 浅拷贝 。

深拷贝是将对象本身复制给另一个对象，浅拷贝则是将对象的引用复制给另一个对象。所以当复制后的对象改变时，深拷贝的原对象值不会改变，而浅拷贝原对象的值会被改变.

9、is 和 == 的区别 。

is 表示的是对象标示符（object identity），而 == 表示的是相等（equality）.

is 的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样，而 == 是用来检查两个对象是否相等。但是为了提高系统性能，对于较小的字符串 python 会保留其值的一个副本，当创建新的字符串的时候直接指向该副本即可。如:

a = 8 b = 8 a is b 。

10、文件读写 。

简述文件读取时 read 、readline、readlines 的区别和作用 。

他们的区别除了读取内容范围不同外，返回的内容类型也不同.

read()会读取整个文件，将读取到底的文件内容放到一个字符串变量，返回 str 类型.

readline()读取一行内容，放到一个字符串变量，返回 str 类型.

readlines() 读取文件所有内容，按行为单位放到一个列表中，返回 list 类型.

11、请用一行代码实现 。

请分别使用匿名函数和推导式这两种方式将 [0, 1, 2, 3, 4, 5] 中的元素求乘积，并打印输出元组.

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print ( tuple ( map ( lambda x: x * x, [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ])))
print ( tuple (i * i for i in [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]))

12、请用一行代码实现 。

用 reduce 计算 n 的阶乘（n!=1×2×3×...×n） 。

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print ( reduce ( lambda x, y: x * y, range ( 1 , n)))

13、请用一行代码实现 。

筛选并打印输出 100 以内能被 3 整除的数的集合 。

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print ( set ( filter ( lambda n: n % 3 = = 0 , range ( 1 , 100 ))))

14、请用一行代码实现 。

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text = 'obj{"name": "pic", "data": [{"name": "async", "number": 9, "price": "$3500"}, {"name": "wade", "number": 3, "price": "$5500"}], "team": "hot"'

打印文本中的球员身价元组，如 (  5500) 。

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print ( tuple (i.get( "price" ) for i in json.loads(re.search(r '[(.*)]' , text).group( 0 ))))

15、请写出递归的基本骨架 。

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def recursions(n):
  if n = = 1 :
  # 退出条件
  return 1
  # 继续递归
  return n * recursions(n - 1 )

16、切片 。

请写出下方输出结果 。

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tpl = [ 0 , 5 , 10 , 15 , 20 , 25 , 30 , 35 , 40 , 45 , 50 , 55 , 60 , 65 , 70 , 75 , 80 , 85 , 90 , 95 ]
print (tpl[ 3 :])
print (tpl[: 3 ])
print (tpl[:: 5 ])
print (tpl[ - 3 ])
print (tpl[ 3 ])
print (tpl[:: - 5 ])
print (tpl[:])
del tpl[ 3 :]
print (tpl)
print (tpl.pop())
tpl.insert( 3 , 3 )
print (tpl)
[ 15 , 20 , 25 , 30 , 35 , 40 , 45 , 50 , 55 , 60 , 65 , 70 , 75 , 80 , 85 , 90 , 95 ]
[ 0 , 5 , 10 ]
[ 0 , 25 , 50 , 75 ]
85
15
[ 95 , 70 , 45 , 20 ]
[ 0 , 5 , 10 , 15 , 20 , 25 , 30 , 35 , 40 , 45 , 50 , 55 , 60 , 65 , 70 , 75 , 80 , 85 , 90 , 95 ]
[ 0 , 5 , 10 ]
10
[ 0 , 5 , 3 ]

17、文件路径 。

打印输出当前文件所在目录路径 。

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import os
print (os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

打印输出当前文件路径 。

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import os
print (os.path.abspath(__file__))

打印输出当前文件上两层文件目录路径 。

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import os
print (os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

18、请写出运行结果，并回答问题 。

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tpl = ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 )
apl = ( 6 , 7 , 8 , 9 )
print (tpl.__add__(apl))

问题：tpl 的值发生变化了吗?

运行结果如下:

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) 。

答：元组是不可变的，它是生成新的对象 。

19、请写出运行结果，并回答问题 。

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name = ( 'james' , 'wade' , 'kobe' )
team = [ 'a' , 'b' , 'c' ]
tpl = {name: team}
print (tpl)
apl = {team: name}
print (apl)

问题：这段代码能运行完毕吗？为什么？它的运行结果是?

答：这段代码不能完整运行，它会在 apl 处抛出异常，因为字典的键只能是不可变对象，而 list 是可变的，所以不能作为字典的键。运行结果是:

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{( 'james' , 'wade' , 'kobe' ): [ 'a' , 'b' , 'c' ]}
typeerror

20、装饰器 。

请写出装饰器代码骨架 。

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def log(func):
  def wrapper( * args, * * kw):
  print ( 'call %s():' % func.__name__)
  return func( * args, * * kw)
  return wrapper

简述装饰器在 python 中的作用:

在不改动原函数代码的情况下，为其增加新的功能.

21、多进程 多线程 。

多进程更稳定还是多线程更稳定？为什么?

多进程更稳定，它们是独立运行的，不会因为一个崩溃而影响其他进程.

多线程的致命缺点是什么?

因为所有线程共享进程的内存，所以任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃.

进程间通信有哪些方式?

共享变量、队列、管道.

好了，本文就给大家介绍到这里，祝大家面试so easy！ 。

原文链接：https://www.jianshu.com/p/4e92215b587d 。

最后此篇关于搞定这套Python爬虫面试题(面试会so easy)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于搞定这套Python爬虫面试题(面试会so easy)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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