2020年python的面试题整理数据库篇
php_数据库面试题及答案(3篇)
第1篇1. 请简要介绍数据库的基本概念和分类。
答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
它包含一系列相互关联的数据集。
数据库分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。
2. 什么是SQL？请列举几个常用的SQL语句。
答：SQL（Structured Query Language）是一种标准化的查询语言，用于管理关系型数据库。
常用的SQL语句包括：- SELECT：查询数据- INSERT：插入数据- UPDATE：更新数据- DELETE：删除数据- CREATE：创建数据库或表- DROP：删除数据库或表- ALTER：修改数据库或表结构3. 请解释以下SQL语句的含义：- SELECT FROM students WHERE age > 18;- INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES ('张三', 25, 5000);- UPDATE students SET age = 20 WHERE name = '李四';- DELETE FROM employees WHERE age = 30;答：- SELECT FROM students WHERE age > 18;：查询年龄大于18岁的学生信息。
- INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES ('张三', 25, 5000)；向员工表插入一条记录，姓名为张三，年龄为25岁，薪资为5000元。
- UPDATE students SET age = 20 WHERE name = '李四'；将姓名为李四的学生年龄修改为20岁。
- DELETE FROM employees WHERE age = 30；删除年龄为30岁的员工记录。
4. 什么是索引？请举例说明索引的作用。
Python 全栈工程师必备面试题 300 道
Python 全栈工程师必备面试题300 道（2020 版）Python 面试不仅需要掌握Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
本人结合自己多年的开发经验，同时汲取网络中的精华，本着打造全网最全面最深入的面试题集，分类归纳总结了Python 面试中的核心知识点，这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了，读者可以根据自己的需要强化升级自己某方面的知识点，文中所有案例在Python3.6 环境下都已通过运行。
本文章是作者呕心沥血，耗时两个月潜心完成。
通过阅读本文章，可以在最短的时间内获取Python 技术栈最核心的知识点，同时更全面更深入的了解与Python 相关的各项技术。
1. Python 基础知识1.1 语言特征及编码规范1.1.1 Python 的解释器有哪些?1.1.2 列举至少 5 条Python 3 和Python 2 的区别?1.1.3 Python 中新式类和经典类的区别是什么?1.1.4 Python 之禅是什么，Python 中如何获取Python 之禅?1.1.5 python中的DocStrings(解释文档)有什么作用?1.1.6 Python 3 中的类型注解有什么好处?如何使用?1.1.7 Python 语言中的命名规范有哪些?1.1.8 Python 中各种下划线的作用?1.1.9 单引号、双引号、三引号有什么区别?1.2 文件I/O 操作1.2.1 Python 中打开文件有哪些模式?1.2.2 Python 中read 、readline 和readlines 的区别?1.2.3 大文件只需读取部分内容，或者避免读取时候内存不足的解决方法?1.2.4 什么是上下文?with 上下文管理器原理?1.2.5 什么是全缓冲、行缓冲和无缓冲?1.2.6 什么是序列化和反序列化?JSON 序列化时常用的四个函数是什么?1.2.7 JSON 中dumps 转换数据时候如何保持中文编码?1.3 数据类型1.3.1 Python 中的可变和不可变数据类型是什么?1.3.2 is 和== 有什么区别?1.3.3 Python 中的单词大小写转换和字母统计?1.3.4 字符串，列表，元组如何反转?反转函数reverse 和reversed 的区别?1.3.5 Python 中的字符串格式化的方法有哪些?f-string 格式化知道吗?1.3.6 含有多种符号的字符串分割方法?1.3.7 嵌套列表转换为列表，字符串转换为列表的方法1.3.8 列表合并的常用方法?1.3.9 列表如何去除重复的元素，还是保持之前的排序?1.3.10 列表数据如何筛选，筛选出符合要求的数据?1.3.11 字典中元素的如何排序?sorted 排序函数的使用详解? 1.3.12 字典如何合并?字典解包是什么?1.3.13 字典推导式使用方法?字典推导式如何格式化cookie 值?1.3.14 zip 打包函数的使用?元组或者列表中元素生成字典?1.3.15 字典的键可以是哪些类型的数据?1.3.16 变量的作用域是怎么决定的?1.4 常用内置函数1.4.1 如何统计一篇文章中出现频率最高的 5 个单词?1.4.2 map 映射函数按规律生成列表或集合?1.4.3 filter 过滤函数如何使用?如何过滤奇数偶数平方根数?1.4.4 sort 和sorted 排序函数的用法区别?1.4.5 enumerate 为元素添加下标索引?1.4.6 lambda 匿名函数如何使用?1.4.7 type 和help 函数有什么作用?2. Python 高级语法2.1 类和元类2.1.1 类class 和元类metaclass 的有什么区别?2.1.2 类实例化时候，__init__ 和__new__ 方法有什么作用?2.1.3 实例方法、类方法和静态方法有什么不同?2.1.4 类有哪些常用的魔法属性以及它们的作用是什么?2.1.5 类中的property 属性有什么作用?2.1.6 描述一下抽象类和接口类的区别和联系?2.1.7 类中的私有化属性如何访问?2.1.8 类如何才能支持比较操作?2.1.9 hasattr()、getattr()、setattr()、delattr()分别有什么作用?2.2 高级用法(装饰器、闭包、迭代器、生成器)2.2.1 编写函数的四个原则是什么?2.2.2 函数调用参数的传递方式是值传递还是引用传递?2.2.3 Python 中pass 语句的作用是什么?2.2.4 闭包函数的用途和注意事项?2.2.5 *args 和**kwargs 的区别?2.2.6 位置参数、关键字参数、包裹位置参数、包裹关键字参数执行顺序及使用注意?2.2.7 如何进行参数拆包?2.2.8 装饰器函数有什么作用?装饰器函数和普通函数有什么区别?2.2.9 带固定参数和不定参数的装饰器有什么区别?2.2.10 描述一下一个装饰器的函数和多个装饰器的函数的执行步骤? 2.2.11 知道通用装饰器和类装饰器吗?2.2.12 浅拷⻉和深拷⻉的区别?2.2.13 元组的拷⻉要注意什么?2.2.14 全局变量是否一定要使用global 进行声明?2.2.15 可迭代对象和迭代器对象有什么区别?2.2.16 描述一下for 循环执行的步骤?2.2.17 迭代器就是生成器，生成器一定是迭代器，这句话对吗?2.2.18 yield 关键字有什么好处?2.2.19 yield 和return 关键字的关系和区别?2.2.20 简单描述一下yield 生成器函数的执行步骤?2.2.21 生成器函数访问方式有哪几种?生成器函数中的send() 有什么作用?2.2.22 Python 中递归的最大次数?2.2.23 递归函数停止的条件是什么?2.4 模块2.4.1 如何查看模块所在的位置?2.4.2 import 导入模块时候，搜索文件的路径顺序?2.4.3 多模块导入共享变量的问题?2.4.4 Python 常用内置模块有哪些?2.4.5 Python 中常⻉的异常有哪些?2.4.6 如何捕获异常?万能异常捕获是什么?2.4.7 Python 异常相关的关键字主要有哪些?2.4.8 异常的完整写法是什么?2.4.9 包中的__init__.py 文件有什么作用?2.4.10 模块内部的__name__ 有什么作用?2.5 面向对象2.5.1 面向过程和面向对象编程的区别?各自的优缺点和应用场景?2.5.2 面向对象设计的三大特征是什么?2.5.3 面向对象中有哪些常用概念?2.5.4 多继承函数有那几种书写方式?2.5.5 多继承函数执行的顺序(MRO)?2.5.6 面向对象的接口如何实现?2.6 设计模式2.6.1 什么是设计模式?2.6.2 面向对象中设计模式的六大原则是什么?2.6.3 列举几个常⻉的设计模式?2.6.4 Mixin 设计模式是什么?它的特点和优点?2.6.5 什么是单例模式?单例模式的作用?2.6.7 单例模式的应用场景有那些?2.7 内存管理2.7.1 Python 的内存管理机制是什么?2.7.2 Python 的内寸管理的优化方法?2.7.3 Python 中内存泄漏有哪几种?2.7.4 Python 中如何避免内存泄漏?2.7.5 内存溢出的原因有哪些?2.7.6 Python 退出时是否释放所有内存分配?3. 系统编程3.1 多进程、多线程、协程、并行、并发、锁3.1.1 并发与并行的区别和联系?3.1.2 程序中的同步和异步与现实中一样吗?3.1.3 进程、线程、协程的区别和联系?3.1.4 多进程和多线程的区别?3.1.5 协程的优势是什么?3.1.6 多线程和多进程分别用于哪些场景?3.1.7 全局解释器锁(GIL)是什么?如何解决GIL 问题?3.1.8 Python 中有哪些锁(LOCK)?它们分别有什么作用?3.1.9 Python 中如何实现多线程和多进程?3.1.10 守护线程和非守护线程是什么?3.1.11 多线程的执行顺序是什么样的?3.1.12 多线程非安全是什么意思?3.1.13 互斥锁是什么?有什么好处和坏处?3.1.14 什么是僵尸进程和孤儿进程?3.1.15 多线程和多进程如何实现通信?3.1.16 Python 3 中multiprocessing.Queue() 和queue.Queue() 的区别?3.1.17 如何使用多协程并发请求网⻉?3.1.18 简单描述一下asyncio 模块实现异步的原理?4. 网络编程4.1 TCP UDP HTTP SEO WSGI 等4.1.1 UDP 和TCP 有什么区别以及各自的优缺点?4.1.2 IP 地址是什么?有哪几类?4.1.3 举例描述一下端口有什作用?4.1.4 不同电脑上的进程如何实现通信的?4.1.5 列举一下常用网络通信名词?4.1.6 描述一下请求一个网⻉的步骤(浏览器访问服务器的步骤)?4.1.7 HTTP 与HTTPS 协议有什么区别?4.1.8 TCP 中的三次握手和四次挥手是什么?4.1.9 TCP 短连接和⻉连接的优缺点?各自的应用场景?4.1.10 TCP 第四次挥手为什么要等待2MSL?4.1.11 HTTP 最常⻉的请求方法有哪些?4.1.12 GET 请求和POST 请求有什么区别?4.1.13 cookie 和session 的有什么区别?4.1.14 七层模型和五层模型是什么?4.1.15 HTTP 协议常⻉状态码及其含义?4.1.16 HTTP 报文基本结构?列举常用的头部信息?4.1.17 SEO 是什么?4.1.18 伪静态URL、静态URL 和动态URL 的区别? 4.1.19 浏览器镜头请求和动态请求过程的区别?4.1.20 WSGI 接口有什么好处?4.1.21 简单描述浏览器通过WSGI 接口请求动态资源的过程?5. 数据库5.1 MySQL5.1.1 NoSQL 和SQL 数据库的比较?5.1.2 了解MySQL 的事物吗?事物的四大特性是什么?5.1.3 关系型数据库的三范式是什么?5.1.4 关系型数据库的核心元素是什么?5.1.5 简单描述一下Python 访问MySQL 的步骤?5.1.6 写一个Python 连接操作MySQL 数据库实例?5.1.7 SQL 语句主要有哪些?分别有什么作用?5.1.8 MySQL 有哪些常用的字段约束?5.1.9 什么是视图?视图有什么作用?5.1.10 什么是索引?索引的优缺点是什么?5.1.11 NULL 是什么意思?它和空字符串一样吗?5.1.12 主键、外键和索引的区别?5.1.13 char 和varchar 的区别?5.1.14 SQL 注入是什么?如何避免SQL 注入?5.1.15 存储引擎MyISAM 和InnoDB 有什么区别?5.1.16 MySQL 中有哪些锁?5.1.17 三种删除操作drop、truncate、delete 的区别? 5.1.18 MySQL 中的存储过程是什么?有什么优点?5.1.19 MySQL 数据库的有哪些种类的索引?5.1.20 MySQL 的事务隔离级别?5.1.21 MySQL 中的锁如何进行优化?5.1.22 解释MySQL 外连接、内连接与自连接的区别?5.1.23 如何进行SQL 优化?5.1.24 什么是MySQL 主从?主从同步有什么好处?5.1.25 MySQL 主从与MongoDB 副本集有什么区别?5.1.26 MySQL 账户权限怎么分类的?5.1.27 如何使用Python 面向对象操作MySQL 数据库?5.2 Redis5.2.1 Redis 是什么?常⻉的应用场景?5.2.2 Redis 常⻉数据类型有哪些?各自有什么应用场景?5.2.3 非关系型数据库Redis 和MongoDB 数据库的结构有什么区别?5.2.4 Redis 和MongoDB 数据库的键(key)和值(value)的区别?5.2.5 Redis 持久化机制是什么?有哪几种方式?5.2.6 Redis 的事务是什么?5.2.7 为什么要使用Redis 作为缓存?5.2.8 Redis 和Memcached 的区别?5.2.9 Redis 如何设置过期时间和删除过期数据?5.2.10 Redis 有哪几种数据淘汰策略?5.2.11 Redis 为什么是单线程的?5.2.12 单线程的Redis 为什么这么快?5.2.13 缓存雪崩和缓存穿透是什么?如何预防解决?5.2.14 布隆过滤器是什么?5.2.15 简单描述一下什么是缓存预热、缓存更新和缓存降级?5.2.16 如何解决Redis 的并发竞争Key 的问题?5.2.17 写一个Python 连接操作Redis 数据库实例?5.2.18 什么是分布式锁?5.2.19 Python 如何实现一个Redis 分布式锁?5.2.20 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?5.2.21 集群是什么?Redis 有哪些集群方案?5.2.22 Redis 常⻉性能问题和解决方案?5.2.23 了解Redis 的同步机制么?5.2.24 如果有大量的key 需要设置同一时间过期，一般需要注意什么?5.2.25 如何使用Redis 实现异步队列?5.2.26 列举一些常用的数据库可视化工具?5.3 MongoDB5.3.1 NoSQL 数据库主要分为哪几种?分别是什么?5.3.2 MongoDB 的主要特点及适用于哪些场合?5.3.3 MongoDB 中的文档有哪些特性?5.3.4 MongoDB 中的key 命名要注意什么?5.3.5 MongoDB 数据库使用时要注意的问题?5.3.6 常用的查询条件操作符有哪些?5.3.7 MongoDB 常用的管理命令有哪些?5.3.8 MongoDB 为何使用GridFS 来存储文件?5.3.9 如果一个分片(Shard)停止或很慢的时候，发起一个查询会怎样?5.3.10 分析器在MongoDB 中的作用是什么?5.3.11 MongoDB 中的名字空间(namespace)是什么?5.3.12 更新操作会立刻fsync 到磁盘吗?5.3.13 什么是master 或primary?什么是secondary 或slave?5.3.14 必须调用getLastError 来确保写操作生效了么?5.3.15 MongoDB 副本集原理及同步过程?5.3.16 MongoDB 中的分片是什么意思?5.3.17 “ObjectID”有哪些部分组成?5.3.18 在MongoDB 中什么是索引?5.3.19 什么是聚合?5.3.20 写一个Python 连接操作MongoDB 数据库实例?6. 数据解析提取6.1 正则表达式6.1.1 match、search 和findall 有什么区别?6.1.2 正则表达式的()、[]、{} 分别代表什么意思?6.1.3 正则表达式中的.* 、.+ 、.*? 、.+? 有什么区别?6.1.4 .*? 贪婪匹配的一种特殊情况?当* 和? 中间有一个字符会怎么样?6.1.5 \s 和\S 是什么意思?re.S 是什么意思?6.1.6 写一个表达式匹配座机或者手机号码?6.1.7 正则表达式检查Python 中使用的变量名是否合法?6.1.8 正则表达式检查邮箱地址是否符合要求?6.1.9 如何使用分组匹配HTML 中的标签元素?6.1.10 如何使用re.sub 去掉“028-******** # 这是一个电话号码”# 和后面的注释内容?6.1.11 re.sub 替换如何支持函数调用?举例说明?6.1.12 如何只匹配中文字符?6.1.13 如何过滤评论中的表情?6.1.14 Python 中的反斜杠\ 如何使用正则表达式匹配?6.1.15 如何提取出下列网址中的域名?6.1.16 去掉'ab;cd%e\tfg,,jklioha;hp,vrww\tyz' 中的符号，拼接为一个字符串?6.1.17 str.replace 和re.sub 替换有什么区别?6.1.18 如何使用重命名分组修改日期格式?6.1.19 (?:x) a(?=x) a(?!=x) (?<=x)a (?<!x)a 有什么区别?6.2 XPath6.2.1 XML 是什么?XML 有什么用途?6.2.2 XML 和HTML 之间有什么不同?6.2.3 描述一下XML lxml XPath 之间有什么关系?6.2.4 介绍一下XPath 的节点?6.2.5 XPath 中有哪些类型的运算符?6.2.6 XPath 中的/// 、./ 、../ 、.// 别有什么区别?6.2.7 XPath 中如何同时选取多个路径?6.2.8 XPath 中的* 和@* 分别表示什么含义?6.2.9 如何使用位置属性选取节点中的元素?6.2.10 XPath 中如何多条件查找?6.2.11 Scrapy 和lxml 中的XPath 用法有什么不同?6.2.12 用过哪些常用的XPath 开发者工具?6.3 BeautifulSoup46.3.1 BeautifulSoup4 是什么?有什么特点?6.3.2 三种解析工具:正则表达式lxml BeautifulSoup4 各自有什么优缺点?6.3.3 etree.parse()、etree.HTML() 和etree.tostring() 有什么区别?6.3.4 BeautifulSoup4 支持的解析器以及它们的优缺点?6.3.5 BeautifulSoup4 中的四大对象是什么?6.3.6 BeautifulSoup4 中如何格式化HTML 代码?6.3.7 BeautifulSoup4 中find 和find_all 方法的区别?6.3.8 string、strings 和stripped_strings 有什么区别?6.3.9 BeautifulSoup4 输出文档的编码格式是什么?7. 网络爬虫7.1 网络爬虫是什么?它有什么特征?7.2 Python 中常用的爬虫模块和框架有哪些?它们有什么优缺点? 7.3 搜索引擎中的ROBOTS 协议是什么?7.4 urlib 和requests 库请求网⻉有什么区别?7.5 网⻉中的ASCII Unicode UTF-8 编码之间的关系?7.6 urllib 如何检测网⻉编码?7.7 urllib 中如何使用代理访问网⻉?7.8 如果遇到不信任的SSL 证书，如何继续访问?7.9 如何提取和使用本地已有的cookie 信息?7.10 requests 请求中出现乱码如何解决?7.11 requests 库中response.text 和response.content 的区别?7.12 实际开发中用过哪些框架?7.13 Scrapy 和PySpider 框架主要有哪些区别?7.14 Scrapy 的主要部件及各自有什么功能?7.15 描述一下Scrapy 爬取一个网站的工作流程?7.16 Scrapy 中的中间件有什么作用?7.17 Scrapy 项目中命名时候要注意什么?7.18 Scrapy 项目中的常用命令有哪些?7.19 scrapy.Request() 中的meta 参数有什么作用?7.20 Python 中的协程阻塞问题如何解决?7.21 Scrapy 中常用的数据解析提取工具有哪些?7.22 描述一下Scrapy 中数据提取的机制?7.23 Scrapy 是如何实现去重的?指纹去重是什么?7.24 Item Pipeline 有哪些应用?7.25 Scrapy 中常用的调试技术有哪些?7.26 Scrapy 中有哪些常⻉异常以及含义?7.27 Spider、CrawlSpider、XMLFeedSpider 和RedisSpider 有什么区别?7.28 scrapy-redis 是什么?相比Scrapy 有什么优点?7.29 使用scrapy-redis 分布式爬虫，需要修改哪些常用的配置?7.30 常⻉的反爬虫措施有哪些?如何应对?7.31 BloomFitler 是什么?它的原理是什么?7.32 为什么会用到代理?代码展现如何使用代理?7.33 爬取的淘宝某个人的历史消费信息(登陆需要账号、密码、验证码)，你会如何操作?7.34 网站中的验证码是如何解决的?7.35 动态⻉面如何有效的抓取?7.36 如何使用MondoDB 和Flask 实现一个IP 代理池?8. 数据分析及可视化8.1 Python 数据分析通常使用的环境、工具和库都有哪些?库功能是什么?8.2 常用的数据可视化工具有哪些?各自有什么优点?8.3 数据分析的一般流程是什么?8.4 数据分析中常⻉的统计学概念有哪些?8.5 归一化方法有什么作用?8.6 常⻉数据分析方法论?8.7 如何理解欠拟合和过拟合?8.8 为什么说朴素⻉叶斯是“朴素”的?8.9 Matplotlib 绘图中如何显示中文?8.10 Matplotlib 中如何在一张图上面画多张图?8.11 使用直方图展示多部电影 3 天的票房情况?8.12 描述一下NumPy array 对比Python list 的优势?8.13 数据清洗有哪些方法?。
python面试题及答案
python面试题及答案Python作为一门多功能编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。
在面试过程中，常常会涉及到Python的相关问题。
本文将介绍一些常见的Python面试题及其答案，帮助读者准备面试或加深对Python的理解。
一、Python基础1. 解释Python中的元组（tuple）和列表（list）的区别。
答：元组和列表都是Python中的内置数据结构，区别在于元组是不可变的，而列表是可变的。
具体来说，元组一旦创建后就不能修改，而列表可以进行增加、删除和修改操作。
2. 什么是Python的装饰器（decorator）？答：装饰器是Python中的一种特殊语法，可以在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。
装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个经过包装后的新函数。
3. Python中的生成器（generator）是什么？它与普通函数的区别是什么？答：生成器是一种特殊类型的函数，使用关键字yield来实现。
生成器可以按需生成值，而不是一次性生成所有值。
相比普通函数，生成器在运行时只保存当前的状态，减少了内存的占用。
4. Python中的is和==有什么区别？答：is用于比较两个对象的身份标识是否相同，即是否指向同一块内存地址；==用于比较两个对象的值是否相等。
可以说is是判断引用是否相等，而==是判断值是否相等。
二、Python模块和库1. 解释Python中的模块和包的概念。
答：模块是一个包含Python代码的文件，可以通过import语句导入并使用其中的函数、类等。
包是一个包含多个模块的文件夹，可以将相关的模块组织在一起，形成一个独立的命名空间。
2. Python中常用的数据处理库有哪些？请简要介绍它们的特点。
答：常用的数据处理库包括NumPy、Pandas和Matplotlib。
NumPy提供了高性能的多维数组对象和相关工具，适用于科学计算。
python面试题目
python面试题目Python是一种高级的、解释型的、面向对象的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。
对于求职者来说，掌握Python的相关知识和技能是非常重要的。
在Python面试中，面试官会提出一系列的问题来考察面试者的能力和经验。
本文将介绍一些常见的Python面试题目，以及它们的答案。
1. 请解释一下Python中的列表(list)和元组(tuple)有什么区别？答：列表和元组都是Python中的数据容器，但它们有以下几个区别：- 列表是可变的，可以通过索引和切片来修改和操作，而元组是不可变的，一旦创建就不能修改和删除其中的元素。
- 列表使用方括号([])来表示，元素之间使用逗号(,)分隔，而元组使用圆括号(())来表示，元素之间使用逗号(,)分隔。
- 列表通常用于存储同类型的数据，而元组通常用于存储异构的数据。
- 列表的内存空间较大，元组的内存空间较小，因此在存储大量数据时，使用元组可以提高程序的性能。
2. 如何在Python中实现对字符串的反转？答：可以使用切片操作来实现字符串的反转，示例代码如下：```pythonstring = "Hello, World!"reversed_string = string[::-1]print(reversed_string)```3. 请解释一下Python中的装饰器(decorator)是什么？如何使用装饰器？答：装饰器是一种Python语法糖，用于在不修改源代码的情况下，在函数执行前后添加额外的功能。
装饰器实际上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，同时在新函数中添加了额外的功能。
使用装饰器的步骤如下：1. 定义装饰器函数，函数中接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
2. 在需要使用装饰器的函数上方添加@装饰器函数的名称。
示例代码如下：```pythondef decorator(func):def wrapper():print("Before function execution")func()print("After function execution")return wrapper@decoratordef say_hello():print("Hello, World!")say_hello()```4. 如何在Python中处理异常？答：在Python中，可以使用try-except语句来捕获和处理异常。
120个值得熟记会用的Python面试题及参考答案
120余个值得熟记会用的Python 面试题及参考答案1.什么是Python？Python是一种高级、解释性、交互式和面向对象的脚本语言。
Python设计为高度可读性，它不像其他语言使用标点符号，而大量使用英语关键字，并且具有比其他语言更少的语法构造。
2.Python的典型功能有哪些？以下是Python的一些显著功能：•支持函数式和结构化编程方法以及面向对象编程。
•可以用作脚本语言，也可以编译为用于构建大型应用程序的byte-code。
•提供非常高级别的动态数据类型，并支持动态类型检查。
•支持自动垃圾回收。
•可以轻松地与C、C++、COM、ActiveX、CORBA和Java集成。
3.PYTHONPATH环境变量的目的是什么？PythonPATH-它的角色类似于PATH。
此变量告诉Python解释器在什么位置查找导入到程序中的模块文件。
它应包括Python源库目录和包含Python源代码的目录。
PythonPATH有时由Python安装程序预设。
4.PYTHON STARTUP环境变量的目的是什么？PYTHONSTARTUP-它包含包含Python源代码的初始化文件的路径。
每次启动解释器时都会执行它。
它在Unix中pythonrc.py.，它包含加载实用程序或修改PYTHONPATH的命令。
5.Pythoncaseok环境变量的目的吗？PythonCASEOK–在Windows中，它用于指示Python在导入语句中查找第一个不区分大小写匹配项。
6.PYTHONHOME环境变量的目的是什么？PYTHONHOME=它是一个替代模块搜索路径。
它通常嵌入在PYTHONSTARTUP或PYTHONPATH目录中，以便于切换模块库。
7.python是一种大小写敏感语言吗？是的！Python是一种大小写敏感的编程语言。
8.Python中支持的数据类型是什么？Python有五种标准数据类型:•数字•字符串•列表•元•字典9.如果str="Hello World！”, 那么 print (str)的输出结果是什么？它将打印完整的字符串。
经典Python面试题之数据库和缓存
经典Python面试题之数据库和缓存1. 列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？2. MySQL常见数据库引擎及比较？3. 简述数据三大范式？4. 什么是事务？MySQL如何支持事务？5. 简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景？6. 如何基于数据库实现商城商品计数器？7. 常见SQL（必备）8. 简述触发器、函数、视图、存储过程？9. MySQL索引种类10. 索引在什么情况下遵循最左前缀的规则？11. 主键和外键的区别？12. MySQL常见的函数？13. 列举创建索引但是无法命中索引的8种情况。
14. 如何开启慢日志查询？15. 数据库导入导出命令（结构+数据）？16. 数据库优化方案？17. char和varchar的区别？18. 简述MySQL的执行计划？19. 在对name做了唯一索引前提下，简述以下区别：select * from tb where name = ‘Oldboy-Wup eiqi’select * from tb where name = ‘Oldboy-Wupeiqi’ limit 120. 1000w条数据，使用limit offset 分页时，为什么越往后翻越慢？如何解决？21. 什么是索引合并？22. 什么是覆盖索引？23. 简述数据库读写分离？24. 简述数据库分库分表？（水平、垂直）25. redis和memcached比较？26. redis中数据库默认是多少个db 及作用？27. python操作redis的模块？28. 如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？29. redis如何实现主从复制？以及数据同步机制？30. redis中的sentinel的作用？31. 如何实现redis集群？32. redis中默认有多少个哈希槽？33. 简述redis的有哪几种持久化策略及比较？34. 列举redis支持的过期策略。
python数据分析面试题
python数据分析面试题1. Python数据分析的基本概念和技能要求数据分析是对数据进行收集、处理、分析和解释的过程，通过运用统计学、机器学习和编程等技术，挖掘数据潜在的模式和关联性，以便做出相应的商业决策。
为了进行Python数据分析的工作，以下是一些基本的概念和技能要求。
1.1 数据收集- 理解数据采集的目的和途径，包括爬虫、API接口、数据库查询等。
- 使用Python库（如requests、BeautifulSoup）进行数据获取和解析。
1.2 数据清洗和预处理- 处理缺失值、异常值和重复值。
- 对数据进行转换、格式化和规范化。
- 通过数据可视化（如matplotlib、seaborn）观察数据的分布特征和异常情况。
1.3 数据分析和可视化- 运用统计学方法和算法进行数据分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
- 使用Python库（如pandas、NumPy）对数据进行处理和分析。
- 利用可视化工具（如matplotlib、seaborn、Tableau）展示数据结果和发现。
1.4 机器学习和模型构建- 了解机器学习的基本原理和常见算法，如决策树、随机森林、支持向量机等。
- 使用Python库（如scikit-learn）进行模型训练和预测。
- 评估模型性能和调优。
1.5 数据沟通和业务解释- 能够将数据分析结果以清晰且易懂的方式呈现给非技术人员。
- 善于解释数据背后的业务意义，提供实际推荐和建议。
2. Python数据分析面试题示例2.1 数据清洗与预处理- 提供一个包含缺失值的数据集，要求使用Python库进行缺失值处理并解释处理策略的原因。
- 给出含有异常值的数据，使用Python库进行异常值检测和处理，并说明处理方法。
2.2 数据分析与可视化- 给出一份销售数据集，要求计算总体销售量、每个月的销售额，并进行可视化展示。
- 提供一份调查问卷数据，要求使用合适的统计方法得出结论，并使用适当的图表进行结果展示。
python面试题及答案
python面试题及答案Python是一种简单易学而又功能强大的编程语言，因此在招聘过程中对Python的掌握程度成为了许多公司的重要考察因素。
本文将为您提供一些常见的Python面试题及相应的答案，帮助您在面试中更好地展示自己的技能。
1. 什么是Python？简要介绍一下Python的特点。
Python是一种通用的高级编程语言，具有以下特点：- 简单易学：Python采用简洁明了的语法，易于初学者上手。
- 开放源代码：Python是开源的，可以免费使用和分发。
- 跨平台性：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和Mac OS等。
- 面向对象：Python支持面向对象的编程范式，能够提高代码的重用性和可维护性。
- 强大的标准库：Python拥有丰富的标准库，提供了许多常用的功能，如文件操作、网络通信、数据库访问等。
- 内置解释器：Python可以通过交互式解释器进行编程，快速验证代码逻辑。
2. Python中的列表（List）和元组（Tuple）有何区别？列表和元组是Python中常用的数据结构，主要区别如下：- 可变性：列表是可变的，可以通过索引修改、添加或删除元素；而元组是不可变的，一旦创建就不能修改。
- 语法：列表使用方括号[]表示，元素之间使用逗号分隔；元组使用圆括号()表示，元素之间同样使用逗号分隔。
- 性能：由于元组不可变，所以在一些特定场景下，使用元组比列表更加高效。
3. 如何在Python中实现文件读写操作？Python提供了内置的文件操作函数，可以轻松实现文件读写操作。
具体步骤如下：- 打开文件：使用`open()`函数打开文件，并指定文件路径和操作模式（读、写、追加等）。
- 读取文件内容：使用`read()`函数读取文件的全部内容，或使用`readline()`函数逐行读取，或使用`readlines()`函数返回一个包含所有行的列表。
- 写入文件内容：使用`write()`函数将数据写入文件，或使用`writelines()`函数将包含多行数据的列表写入文件。
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2020年python的面试题整理数据库篇MySQL
198.主键超键候选键外键
主键：数据库表中对存储数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。
一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null).
超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。
一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。
超键包含候选键和主键。
候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。
外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。
199.视图的作用，视图可以更改么？
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询;不包含任何列或数据。
使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据;视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新;但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
200.drop,delete与truncate的区别
drop直接删掉表，truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始，delete删除表中数据，可以加where字句。
1.delete 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行回滚操作。
truncate table则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。
并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器，执行速度快。
2.表和索引所占空间。
当表被truncate后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而delete操作不会减少表或索引所占用的空间。
drop语句将表所占用的空间全释放掉。
3.一般而言，drop>truncate>delete
4.应用范围。
truncate只能对table，delete可以是table和view
5.truncate和delete只删除数据，而drop则删除整个表（结构和数据)
6.truncate与不带where的delete:只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器（trigger)索引(index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为:invalid. 201.索引的工作原理及其种类
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库表中数据。
索引的实现通常使用B树以其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间（因为索引也要随之变动）
202.连接的种类
203.数据库优化的思路
204.存储过程与触发器的区别
205.悲观锁和乐观锁是什么？
206.你常用的mysql引擎有哪些?各引擎间有什么区别?。