Python程序員面試筆試寶典

前言
第1章 求職經(jīng)驗分享1
1.1 Python程序員有哪些可供選擇的職業(yè)發(fā)展道路？1
1.2 當前市場對于Python程序員的需求如何？待遇如何？1
1.3 當企業(yè)在招聘時，對Python程序員通常有何要求？3
1.4 要想成為一名出色的Python程序員，需要掌握哪些必備的知識？4
第2章 Python基礎5
2.1 什么是Python？使用Python有什么好處？5
2.2 Python中常用的保留字有哪些？5
2.3 Python 2.x與3.x版本有哪些主要的區(qū)別？6
2.4 Python中有哪些常見的運算符？10
2.5 運算符is與= =有什么區(qū)別？13
2.6 數(shù)據(jù)類型14
2.6.1 Python都有哪些自帶的數(shù)據(jù)類型？可變類型和不可變類型分別包括哪些？14
2.6.2 列表、元組、集合、字典的區(qū)別有哪些？16
2.6.3 列表和元組的區(qū)別有哪些？17
2.6.4 Python有哪些常見的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換函數(shù)？18
2.6.5 列表、元組、集合及字典之間如何相互轉(zhuǎn)換？19
2.6.6 如何刪除一個列表（list）中的重復元素？20
2.6.7 如何求兩個列表（list）的交集、差集或并集？22
2.6.8 如何反序地迭代一個序列？23
2.6.9 列表的sort方法和sorted方法有何區(qū)別？25
2.6.10 列表中常用的方法有哪些？27
2.6.11 什么是列表生成式？29
2.6.12 字符串格式化%和.format的區(qū)別是什么？30
2.6.13 單引號、雙引號和三引號的區(qū)別有哪些？31
2.6.14 Python中常用字符串函數(shù)有哪些？31
2.6.15 如何判斷一個字符串是否全為數(shù)字？33
2.6.16 Python字典有哪些內(nèi)置函數(shù)？34
2.6.17 字典的items()方法與iteritems()方法有什么不同？35
2.6.18 集合常見內(nèi)置方法有哪些？36
2.6.19 其他37
2.7 Python中的日期和時間49
2.7.1 編寫函數(shù)返回昨天的日期52
2.7.2 計算每個月的天數(shù)52
2.7.3 如何獲取某月的日歷？53
2.8 流程控制語句53
2.8.1 Python中pass語句的作用是什么？53
2.8.2 用程序?qū)崿F(xiàn)斐波納契數(shù)列53
2.8.3 Python編程中的except有哪些作用？54
2.8.4 給出一個自定義異常的示例55
2.8.5 range()函數(shù)的作用有哪些？56
2.8.6 xrange和range的區(qū)別有哪些？57
2.8.7 生成九九乘法表58
2.8.8 打印三角形59
2.8.9 簡單計算器60
2.8.10 1,2,3,4,5能組成多少個互不相同的無重復的三位數(shù)？請用程序分別列出61
2.8.11 判斷用戶輸入的年份是否為閏年62
2.8.12 編寫一個函數(shù)判斷用戶輸入的數(shù)值是否為質(zhì)數(shù)62
2.9 collections模塊63
2.9.1 如何獲取一個字符串中某個字符的個數(shù)？63
2.9.2 deque的作用是什么？64
2.9.3 defaultdict的作用是什么？64
2.9.4 OrderedDict的作用是什么？64
2.10 itertools模塊有什么作用？66
2.11 淺談你對Python編碼規(guī)范的認識，并寫出你知道的編碼規(guī)范66
2.12 與SHELL腳本相關的面試題67
2.13 其他真題77
第3章 Python進階89
3.1 函數(shù)89
3.1.1 Python如何定義一個函數(shù)？89
3.1.2 什么是lambda函數(shù)？89
3.1.3 普通函數(shù)和lambda函數(shù)有什么異同點？91
3.1.4 單下劃線與雙下劃線的區(qū)別有哪些？91
3.1.5 Python的函數(shù)參數(shù)傳遞方式是什么？96
3.1.6 什么是閉包？98
3.1.7 函數(shù)中*args和**kwargs的作用是什么？99
3.1.8 其他100
3.2 模塊121
3.2.1 什么是模塊？它有什么好處？121
3.2.2 模塊有哪幾種導入方式？122
3.2.3 os和sys模塊的區(qū)別有哪些？122
3.2.4 “__name__”屬性的作用是什么？126
3.2.5 dir()函數(shù)的作用是什么？127
3.2.6 讀寫文件常用的方法有哪些？127
3.2.7 pickle模塊的作用是什么？130
3.2.8 Python里面如何生成隨機數(shù)？132
3.2.9 pip是什么？133
3.2.10 其他135
3.3 Python的裝飾器是什么？136
3.4 Python的構造器是什么？137
3.5 Python的生成器（Generator）是什么？138
3.6 Python的迭代器（Iterator）是什么？141
3.7 迭代器和生成器的區(qū)別有哪些？142
3.8 isinstance()和type()的區(qū)別是什么？143
3.9 Python中的淺拷貝、深拷貝和賦值之間有什么區(qū)別？144
3.10 Python是如何進行內(nèi)存管理的？147
3.11 內(nèi)置函數(shù)148
3.11.1 map()函數(shù)的作用是什么？148
3.11.2 reduce()函數(shù)的作用是什么？150
3.11.3 filter()函數(shù)的作用是什么？150
3.11.4 enumerate()函數(shù)的作用是什么？151
3.11.5 zip()函數(shù)的作用是什么？152
3.11.6 hasattr()、getattr()和setattr()函數(shù)的作用有哪些？153
3.12 面向?qū)ο?54
3.12.1 面向?qū)ο笥心娜筇匦裕?54
3.12.2 什么是繼承？154
3.12.3 什么是多態(tài)？157
3.12.4 類屬性和實例屬性的區(qū)別158
3.12.5 類變量需要注意什么？159
3.12.6 __init__方法的作用是什么？159
3.12.7 __new__和__init__的區(qū)別有哪些？160
3.12.8 __repr__和__str__有什么區(qū)別？161
3.12.9 什么是類方法、靜態(tài)方法和實例方法？162
3.12.10 什么是私有屬性和私有方法？163
3.12.11 Python如何實現(xiàn)單例模式？163
3.12.12 其他165
3.13 正則表達式171
3.13.1 正則表達式的一些語法171
3.13.2 re模塊有哪些常用的函數(shù)？174
3.13.3 用Python匹配HTML tag的時候，和有什么區(qū)別？177 3.13.4 Python里面search()和match()的區(qū)別178
3.13.5 如何用Python來進行查詢和替換一個文本字符串？178
3.13.6 其他179
3.14 辦公自動化181
3.14.1 Python如何操作Word？181
3.14.2 Python如何操作Excel？182
3.15 系統(tǒng)編程184
3.15.1 什么是任務、進程和線程？184
3.15.2 thread模塊中的start_new_thread()函數(shù)的作用是什么？185
3.15.3 使用Threading模塊如何創(chuàng)建線程？185
3.15.4 如何保證線程之間的同步？187
3.15.5 Queue模塊的主要作用是什么？188
3.15.6 什么是進程池？190
3.15.7 其他190
3.16 網(wǎng)絡編程192
3.16.1 Python網(wǎng)絡編程有哪些常用模塊？194
3.16.2 Socket對象內(nèi)建方法有哪些？194
3.16.3 如何用Python來發(fā)送郵件？195
3.16.4 使用Python如何收取郵件？196
3.16.5 如何用Python來發(fā)送短信？197
3.17 其他真題198
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構與算法204
4.1 排序204
4.1.1 如何進行選擇排序？204
4.1.2 如何進行插入排序？205
4.1.3 如何進行冒泡排序？205
4.1.4 如何進行歸并排序？206
4.1.5 如何進行快速排序？207
4.1.6 如何進行希爾排序？209
4.1.7 如何進行堆排序？211
4.1.8 如何進行基數(shù)排序？212
4.2 大數(shù)據(jù)213
4.2.1 如何從大量的url中找出相同的url？214
4.2.2 如何從大量數(shù)據(jù)中找出高頻詞？214
4.2.3 如何在大量的數(shù)據(jù)中找出不重復的整數(shù)？215
4.2.4 如何在大量的數(shù)據(jù)中判斷一個數(shù)是否存在？215
4.2.5 如何查詢最熱門的查詢串？216
4.2.6 如何統(tǒng)計不同電話號碼的個數(shù)？217
4.2.7 如何從5億個數(shù)中找出中位數(shù)？217
4.2.8 如何找出排名前500的數(shù)？218
第5章 數(shù)據(jù)庫相關220
5.1 數(shù)據(jù)庫基礎理論220
5.1.1 數(shù)據(jù)庫的常見分類有哪些？220
5.1.2 事務的概念及其4個特性是什么？225
5.1.3 事務的4種隔離級別（Isolation Level）分別是什么？226
5.1.4 Oracle、MySQL和SQL Server中的事務隔離級別228
5.1.5 什么是范式？231
5.1.6 什么是第一、二、三、BC范式？231
5.1.7 什么是反范式？235
5.1.8 索引的使用原則有哪些？236
5.1.9 什么是存儲過程？它有什么優(yōu)點？237
5.1.10 存儲過程和函數(shù)的區(qū)別是什么？238
5.1.11 觸發(fā)器的作用、優(yōu)缺點有哪些？238
5.1.12 什么是視圖？視圖的作用是什么？239
5.1.13 什么是SQL注入？239
5.1.14 什么是MVCC？240
5.1.15 鎖的作用有哪些？240
5.1.16 更新丟失指的是什么？240
5.1.17 悲觀鎖和樂觀鎖241
5.1.18 什么是死鎖（DeadLock）？242
5.2 Python操作數(shù)據(jù)庫243
5.2.1 SQLite數(shù)據(jù)庫243
5.2.2 MySQL數(shù)據(jù)庫244
5.2.3 MongoDB數(shù)據(jù)庫247
5.2.4 Redis數(shù)據(jù)庫248
5.3 其他250
第6章 爬蟲基礎知識254
6.1 什么是爬蟲？254
6.2 爬蟲的基本流程有哪些？254
6.3 Request中包含了哪些內(nèi)容？254
6.4 Response中包含了哪些內(nèi)容？256
6.5 HTTP請求中的POST、GET有什么區(qū)別？258
6.6 HTTP、HTTPS協(xié)議有什么區(qū)別？258
6.7 Cookie和Session有什么區(qū)別？258
6.8 域名和IP之間有什么關系？如何查看某個域名對應的IP地址？259
6.9 在HTTP協(xié)議頭中，keep-alive字段有什么作用？259
6.10 HTTP常用的狀態(tài)碼（Status Code）有哪些？259
6.11 常用的爬蟲框架或者模塊有哪些？談談它們的區(qū)別或者優(yōu)缺點261
6.12 Scrapy相關261
6.12.1 什么是Scrapy？它有哪些優(yōu)缺點？261
6.12.2 Scrapy框架中各組件的作用是什么？261
6.12.3 其他262
6.13 應用實例265
6.13.1 統(tǒng)計并存儲標簽中所有單詞及數(shù)目265
6.13.2 使用Python爬蟲爬取小麥苗博客的鏈接地址并保存到本地Excel中266
6.14 其他270
第7章 數(shù)據(jù)分析基礎知識275
7.1 Anaconda是什么？275
7.2 Jupyter Notebook介紹275
7.2.1 Jupyter Notebook是什么？275
7.2.2 Jupyter的Cell是什么？276
7.2.3 Markdown模式常用命令包括哪些？277
7.2.4 常用Magic魔法指令有哪些？277
7.3 NumPy介紹279
7.3.1 常用的Ndarray創(chuàng)建方法有哪些？279
7.3.2 Ndarray的屬性有哪幾個？281
7.3.3 常用Ndarray方法282
7.3.4 Ndarray的基本操作283
7.3.5 NumPy基本運算286
7.4 Pandas介紹287
7.4.1 Series288
7.4.2 DataFrame290
7.4.3 Series和DataFrame的運算293
7.4.4 Pandas數(shù)據(jù)處理294
7.4.5 總結(jié)297
7.5 Matplotlib介紹298
7.5.1 Matplotlib簡介及安裝298
7.5.2 Matplotlib的配置文件包括哪些配置項？298
7.5.3 Matplotlib用到的格式化字符包括哪些？299
7.5.4 Matplotlib用到的顏色縮寫包括哪些？300
7.5.5 Matplotlib的使用301
7.6 數(shù)據(jù)可視化庫Seaborn304
7.6.1 Seaborn簡介與安裝304
7.6.2 Seaborn與Matplotlib的區(qū)別有哪些？304
7.6.3 Seaborn繪制圖305
第8章 機器學習基礎知識312
8.1 機器學習背景312
8.2 基本術語312
8.3 機器學習算法315
8.3.1 KNN-最近鄰法315
8.3.2 最小二乘法318
8.3.3 梯度下降法320
8.3.4 線性回歸算法322
8.3.5 邏輯回歸323
8.3.6 K-Means聚類算法325
8.3.7 支持向量機算法325
8.3.8 模型評估與選擇326
8.4 機器學習展望331
第9章 筆試面試真題與答案332
9.1 真題1332
9.2 真題2336
9.3 答案341
9.3.1 真題1答案341
9.3.2 真題2答案345