写在之前

大家好呀，我是帅蛋。

这里是帅蛋的【最强Python面试题】系列，今天开始第二个专题【Python进阶题】的更新，面试八股文都在这里啦啦啦！

大家一定要记得点赞收藏呀！！！

下面是第一个专题【Python基础题】的全部 42 道题，题目排名不分先后，大家一定要牢牢掌握！

• 附答案 | 最强Python面试题之Python基础题(1)
• 附答案 | 最强Python面试题之Python基础题(2)
• 附答案 | 最强Python面试题之Python基础题(3)
• 附答案 | 最强Python面试题之Python基础题(4)

顺便提一句，我所有和面试相关的内容都会放在#帅蛋的面试空间# 中，大家可以关注下这个话题~

我会尽我最大的努力帮助到大家哒！！！

主要内容

这些面试题是我结合自己的经验整理的，主要就是下面这 5 个专题：

• Python 基础面试题（已完成）
• Python 进阶
• Python 后台开发
• 爬虫
• 机器学习

对每道面试题我都会附带详细的答案，有些我觉得重要的内容会详细讲解，虽然是面试八股文，我还是希望大家不是只“知其然”，更得“知其所以然”。

关于更新频率，每天我会更新 10 道题左右，总共会有差不多 200 道。

无论是准备面试还是自己学习，这份面试题绝对值得你去看，去学习。

大家可以关注我，再关注我，使劲关注我，不要错过每天的更新~

以下是正文

Python 进阶面试题第一弹正式开始，大家一定要记得点赞收藏，一起加油！

1、Python 中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？

类方法：是类对象的方法，在定义时需要在上方使用“@ classmethod”进行装饰，形参为 cls，表示类对象，类对象和实例对象都可调用

类实例方法：是类实例化对象的方法，只有实例对象可以调用，形参为 self，指代对象本身

静态方法：是一个任意函数，在其上方使用“@ staticmethod”进行装饰，可以用对象直接调用，静态方法实际上跟该类没有太大关系

引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某
个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如
某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0，
那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了

(2)标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被
回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引
用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。

(3) 分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统
中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾
回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额
外操作。

举个例子：

当某些内存块 M 经过了 3 次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块 M 划到一个集合 A 中去，而新分配的内存都划分到集合 B 中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合 B 进行垃圾回收，而对集合 A 进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合 B 中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合 A 中，当然，集合 A 中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

内存池

(1) Python 的内存机制呈现金字塔形状，-1，-2 层主要有操作系统进行操作

(2) 第 0 层是 C 中的 malloc，free 等内存分配和释放函数进行操作

(3)第 1 层和第 2 层是内存池，有 Python 的接口函数 PyMem_Malloc 函数实现，当对象小于
256K 时有该层直接分配内存

(4) 第 3 层是最上层，也就是我们对 Python 对象的直接操作

Python 在运行期间会大量地执行 malloc 和 free 的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响 Python 的执行效率。为了加速 Python 的执行效率，Python 引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

Python 内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在 256 个字节，当申请的内存小于 256 字节时，PyObject_Malloc 会在内存池中申请内存；当申请的内存大于 256 字节时，PyObject_Malloc 的行为将蜕化为 malloc 的行为。当然，通过修改 Python 源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变 Python 的默认内存管理行为。

3、内存泄露是什么？如何避免？

由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。

内存泄漏并非指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。

del() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。

不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。

通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。

可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为 0 来判断是否内存
泄漏。

4、Python 函数调用的时候参数的传递方式是值传递还是引用传递？

Python 的参数传递有：位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数。函数的传值到底是值传递还是引用传递，要分情况：

不可变参数用值传递

像整数和字符串这样的不可变对象，是通过拷贝进行传递的，因为你无论如何都不可能在原处改变不可变对象

可变参数是引用传递的

比如像列表，字典这样的对象是通过引用传递、和 C 语言里面的用指针传递数组很相似，可变对象能在函数内部改变。

5、对缺省参数的理解？

缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下，调用默认的参数，在调用函数的同时赋值时，所传入的参数会替代默认参数。

*args 是不定长参数，他可以表示输入参数是不确定的，可以是任意多个。

**kwargs 是关键字参数，赋值的时候是以键 = 值的方式，参数是可以任意多对在定义函数的时候
不确定会有多少参数会传入时，就可以使用两个参数。

补充

*args

如果你之前学过 C 或者 C++，看到星号的第一反应可能会认为这个与指针相关，然后就开始方了，其实放宽心，Python 中是没有指针这个概念的。

在 Python 中我们使用星号收集位置参数，请看下面的例子：

>>> def fun(x,*args):
...    print(x)
...    res = x
...    print(args)
...    for i in args:
...            res += i
...    return res
...
>>> print(fun(1,2,3,4,5,6))

上述例子中，函数的参数有两个，但是我们在输出的时候赋给函数的参数个数不仅仅是两个，让我们来运行这个代码，得到如下的结果：

1
(2, 3, 4, 5, 6)
21

从上面我们可以看出，参数 x 得到的值是 1，参数 args 得到的是一个元组 (2,3,4,5,6) ，由此我们可以得出，如果输入的参数个数不确定，其它的参数全部通过 *args 以元组的方式由 arg 收集起来。

为了更能明显的看出 *args，我们下面用一个简单的函数来表示：

>>> def print_args(*args):
...    print(args)
...

接下来我传入不同的值，通过参数 *args 得到的结果我们来看一下：

>>> print_args(1,2,3)
(1, 2, 3)
>>> print_args('abc','def','ghi')
('abc', 'def', 'ghi')
>>> print_args('abc',['a','b','c'],1,2,3)
('abc', ['a', 'b', 'c'], 1, 2, 3)

不管是什么，都可以一股脑的塞进元组里，即使只有一个值，也是用元组收集，所以还记得在元组里一个元素的时候的形式吗？元组中如果只有一个元素，该元素的后面要有一个逗号。

那么如果不给 *args 传值呢？

>>> def print_args(*args):
...    print(args)
...
>>> print_args()
()

答案就是这时候 *args 收集到的是一个空的元组。

最后提醒一点的是，当使用星号的时候，不一定要把元组参数命名为 args，但这个是 Python 中的一个常见做法。

**kwargs

使用两个星号是收集关键字参数，可以将参数收集到一个字典中，参数的名字是字典的 “键”，对应的参数的值是字典的 “值”。请看下面的例子：

>>> def print_kwargs(**kwargs):
...    print(kwargs)
...
>>> print_kwargs(a = 'lee',b = 'sir',c = 'man')
{'a': 'lee', 'b': 'sir', 'c': 'man'}

由例子可以看出，在函数内部，kwargs 是一个字典。

看到这的时候，可能聪明的你会想，参数不是具有不确定型吗？如何知道参数到底会用什么样的方式传值？其实这个很好办，把 args 和 *kwargs 综合起来就好了啊，请看下面的操作：

>>> def print_all(x,y,*args,**kwargs):
...    print(x)
...    print(y)
...    print(args)
...    print(kwargs)
...
>>> print_all('lee',1234)
lee
1234
()
{}
>>> print_all('lee',1,2,3,4,5)
lee
1
(2, 3, 4, 5)
{}
>>> print_all('lee',1,2,3,4,5,like = 'python')
lee
1
(2, 3, 4, 5)
{'like': 'python'}

如此这般，我们就可以应对各种各样奇葩无聊的参数请求了。当然在这还是要说的是，这里的关键字参数命名不一定要是 kwargs，但这个是通常做法。

6、为什么函数名字可以当做参数用？

Python 中一切皆对象，函数名是函数在内存中的空间，也是一个对象。

7、Python 中 pass 语句的作用是什么？

在编写代码时只写框架思路，具体实现还未编写就可以用 pass 进行占位，使程序不报错，不会进行任何操作。

8、面向对象中super的作用？

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

super 是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题。

MRO 就是类的方法解析顺序表, 其实也就是继承父类方法时的顺序表。

作用：

• 根据 mro 的顺序执行方法

• 主动执行 Base 类的方法

9、是否使用过functools中的函数？其作用是什么？

Python的functools模块用以为可调用对象（callable objects）定义高阶函数或操作。

简单地说，就是基于已有的函数定义新的函数。

所谓高阶函数，就是以函数作为输入参数，返回也是函数。

10、json序列化时，默认遇到中文会转换成unicode，如果想要保留中文怎么办？

import json

a = json.dumps({"ddf": "你好"}, ensure_ascii=False)
print(a)
# {"ddf": "你好"}

以上就是今天的内容，我是帅蛋，我们明天见~

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