Python常见面试题的详解9

1. 如何找出整数数组中第二大的数

要点

定义一个函数用于在整数数组里找出第二大的数。

若数组元素少于 2 个，则返回 None。

借助两个变量 first 和 second 来跟踪最大数和第二大数。

可以添加异常处理，以应对输入非整数数组的情况。

若数组包含重复元素，可考虑返回去重后第二大的数。

示例

python

def find_second_largest(arr): if len(arr) < 2: return None first = second = float('-inf') for num in arr: if num > first: second = first first = num elif num > second and num != first: second = num return second if second != float('-inf') else None # 测试 arr = [12, 35, 1, 10, 34, 1] print(find_second_largest(arr))

2. 写出如下代码的输出结果并分析 要点

代码中的 multi 函数返回一个包含 4 个 lambda 函数的列表。

这些 lambda 函数形成闭包，捕获外部变量 i。

当调用这些 lambda 函数时，i 的值为其最终值 3，所以输出为 [9, 9, 9, 9]。

若要实现预期的 [0, 3, 6, 9] 输出，可使用默认参数来固定 i 的值，修改为 [lambda x, i=i: i*x for i in range(4)]。

示例

python

def multi(): return [lambda x : i*x for i in range(4)] print([m(3) for m in multi()])

3. 统计字符串中字符出现的次数 要点

利用字典来统计字符串中每个字符的出现次数。

遍历字符串，若字符已在字典中则计数加 1，否则将其添加到字典并初始化为 1。

可使用 collections.Counter 类来简化代码，Counter(s) 即可实现相同功能。

统计时可忽略大小写，将字符串统一转换为大写或小写后再进行统计。

示例

python

def count_characters(s): char_count = {} for char in s: if char in char_count: char_count[char] += 1 else: char_count[char] = 1 return char_count # 测试 s = "hello world" print(count_characters(s))

4. super 函数的用法和场景

要点

super 函数用于调用父类的方法。

在单继承中，可在子类的 __init__ 方法里调用父类的 __init__ 方法，实现代码复用。

在多继承中，能确保按正确的方法解析顺序（MRO）调用父类方法。

示例

python

class Parent: def __init__(self): print("Parent __init__") class Child(Parent): def __init__(self): super().__init__() print("Child __init__") c = Child()

5. 类方法、类实例方法、静态方法的区别

要点

实例方法：第一个参数是 self，代表实例对象，通过实例对象调用，用于操作实例的属性和方法。

类方法：使用 @classmethod 装饰器，第一个参数是 cls，代表类本身，可通过类名或实例对象调用，常用于创建工厂方法。

静态方法：使用 @staticmethod 装饰器，无默认第一个参数，可通过类名或实例对象调用，用于组织代码，与类和实例无直接关系。

示例

python

class MyClass: def instance_method(self): return 'Instance method called', self @classmethod def class_method(cls): return 'Class method called', cls @staticmethod def static_method(): return 'Static method called' obj = MyClass() print(obj.instance_method()) print(MyClass.class_method()) print(MyClass.static_method())

6. 遍历对象的所有属性 要点

使用 dir 函数获取对象的所有属性名。

通过过滤掉以 __ 开头的内置属性，打印出用户自定义的属性名。

若要获取属性的值，可结合 getattr 函数。

可将属性名和属性值以字典形式存储，方便后续处理。

示例

python

class MyClass: def __init__(self): self.name = "John" self.age = 30 obj = MyClass() for attr in dir(obj): if not attr.startswith('__'): print(attr)

7. 如何定义支持多种操作符的类

要点

通过定义特殊方法，使类支持加法、减法、乘法等操作符。

对于不同类型的操作数，可进行类型判断并执行相应操作。

可以添加更多操作符支持，如除法、取模等。

可以考虑实现反向操作符，如 __radd__ 等，以支持不同顺序的操作。

示例

python

class MyNumber: def __init__(self, value): self.value = value # 加法 def __add__(self, other): if isinstance(other, MyNumber): return MyNumber(self.value + other.value) return MyNumber(self.value + other) # 减法 def __sub__(self, other): if isinstance(other, MyNumber): return MyNumber(self.value - other.value) return MyNumber(self.value - other) # 乘法 def __mul__(self, other): if isinstance(other, MyNumber): return MyNumber(self.value * other.value) return MyNumber(self.value * other) # 字符串表示 def __str__(self): return str(self.value) # 测试 a = MyNumber(5) b = MyNumber(3) print(a + b) print(a - b) print(a * b)

8. 比较Cython、Pypy、CPython、Numba 的缺点

要点

Cython：学习成本高，需掌握特定语法；代码可移植性受影响；调试复杂。

Pypy：与 CPython 兼容性有问题；启动时间长；内存占用高。

CPython：执行速度慢，尤其是 CPU 密集型任务；存在全局解释器锁（GIL），限制多线程并行性能。

Numba：支持的 Python 语法和数据类型有限；需提前确定输入数据类型；编译时间可能较长。

9. 抽象类和接口类的区别和联系 要点

联系：都不能实例化，用于定义规范和约束子类行为；都可包含抽象方法，要求子类实现。

区别：抽象类可包含抽象方法、具体方法和属性；接口类通常只含抽象方法，无具体实现和属性。

10. 如何动态获取和设置对象的属性 要点

使用 getattr 函数动态获取对象的属性。

使用 setattr 函数动态设置对象的属性。

可结合 hasattr 函数先检查属性是否存在，再进行获取或设置操作。

示例

python

class MyClass: def __init__(self): self.name = "John" obj = MyClass() attr_value = getattr(obj, 'name') print(attr_value) class MyClass2: pass obj2 = MyClass2() setattr(obj2, 'age', 30) print(obj2.age)