想找乙份python開發工作嗎？那你很可能得證明自己知道如何使用python。下面這些問題涉及了與python相關的許多技能，問題的關注點主要是語言本身，不是某個特定的包或模組。每乙個問題都可以擴充為乙個教程，如果可能的話。某些問題甚至會涉及多個領域。
我之前還沒有出過和這些題目一樣難的面試題，如果你能輕鬆地回答出來的話，趕緊去找份工作吧！
到底什麼是python？你可以在回答中與其他技術進行對比（也鼓勵這樣做）。答案
下面是一些關鍵點：
為什麼提這個問題：
如果你應聘的是乙個python開發崗位，你就應該知道這是門什麼樣的語言，以及它為什麼這麼酷。以及它**不好。
補充缺失的**
def print_directory_contents(spath):答案""" 這個函式接受資料夾的名稱作為輸入引數， 返回該資料夾中檔案的路徑， 以及其包含資料夾中檔案的路徑。 """ # 補充**
def print_directory_contents(spath):import os for schild in os.listdir(spath): schildpath = os.path.join(spath,schild) if os.path.isdir(schildpath): print_directory_contents(schildpath) else: print schildpath
特別要注意以下幾點：
為什麼提這個問題：
閱讀下面的**，寫出a0，a1至an的最終值。
a0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5))) a1 = range(10) a2 = [i for i in a1 if i in a0] a3 = [a0[s] for s in a0] a4 = [i for i in a1 if i in a3] a5 = a6 = [[i,i*i] for i in a1]
答案
a0 = a1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] a2 = a3 = [1, 3, 2, 5, 4] a4 = [1, 2, 3, 4, 5] a5 = a6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]
為什麼提這個問題：
python和多執行緒（multi-threading）。這是個好主意碼？列舉一些讓python**以並行方式執行的方法。答案
python並不支援真正意義上的多執行緒。python中提供了多執行緒包，但是如果你想通過多執行緒提高**的速度，使用多執行緒包並不是個好主意。python中有乙個被稱為global interpreter lock（gil）的東西，它會確保任何時候你的多個執行緒中，只有乙個被執行。執行緒的執行速度非常之快，會讓你誤以為執行緒是並行執行的，但是實際上都是輪流執行。經過gil這一道關卡處理，會增加執行的開銷。這意味著，如果你想提高**的執行速度，使用threading包並不是乙個很好的方法。
不過還是有很多理由促使我們使用threading包的。如果你想同時執行一些任務，而且不考慮效率問題，那麼使用這個包是完全沒問題的，而且也很方便。但是大部分情況下，並不是這麼一回事，你會希望把多執行緒的部分外包給作業系統完成（通過開啟多個程序），或者是某些呼叫你的python**的外部程式（例如spark或hadoop），又或者是你的python**呼叫的其他**（例如，你可以在python中呼叫c函式，用於處理開銷較大的多執行緒工作）。
為什麼提這個問題
因為gil就是個混賬東西（a-hole）。很多人花費大量的時間，試圖尋找自己多執行緒**中的瓶頸，直到他們明白gil的存在。
你如何管理不同版本的**？
答案：版本管理！被問到這個問題的時候，你應該要表現得很興奮，甚至告訴他們你是如何使用git（或是其他你最喜歡的工具）追蹤自己和奶奶的書信往來。我偏向於使用git作為版本控制系統（vcs），但還有其他的選擇，比如subversion（svn）。
為什麼提這個問題：
因為沒有版本控制的**，就像沒有杯子的咖啡。有時候我們需要寫一些一次性的、可以隨手扔掉的指令碼，這種情況下不作版本控制沒關係。但是如果你面對的是大量的**，使用版本控制系統是有利的。版本控制能夠幫你追蹤誰對**庫做了什麼操作；發現新引入了什麼bug；管理你的軟體的不同版本和發行版；在團隊成員中分享源**；部署及其他自動化處理。它能讓你回滾到出現問題之前的版本，單憑這點就特別棒了。還有其他的好功能。怎麼乙個棒字了得！
下面**會輸出什麼：
答案：
[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4] [0, 1, 0, 1, 4]
呃？第乙個函式呼叫十分明顯，for迴圈先後將0和1新增至了空列表l中。l是變數的名字，指向記憶體中儲存的乙個列表。第二個函式呼叫在一塊新的記憶體中建立了新的列表。l這時指向了新生成的列表。之後再往新列表中新增0、1、2和4。很棒吧。第三個函式呼叫的結果就有些奇怪了。它使用了之前記憶體位址中儲存的舊列表。這就是為什麼它的前兩個元素是0和1了。
不明白的話就試著執行下面的**吧：
l_mem =
「猴子補丁」（monkey patching）指的是什麼？這種做法好嗎？
答案：「猴子補丁」就是指，在函式或物件已經定義之後，再去改變它們的行為。
舉個例子：
import datetimedatetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情況下，這是種很不好的做法 - 因為函式在**庫中的行為最好是都保持一致。打「猴子補丁」的原因可能是為了測試。mock包對實現這個目的很有幫助。
為什麼提這個問題？
答對這個問題說明你對單元測試的方法有一定了解。你如果提到要避免「猴子補丁」，可以說明你不是那種喜歡花裡胡哨**的程式設計師（公司裡就有這種人，跟他們共事真是糟糕透了），而是更注重可維護性。還記得kiss原則碼？答對這個問題還說明你明白一些python底層運作的方式，函式實際是如何儲存、呼叫等等。
另外：如果你沒讀過mock模組的話，真的值得花時間讀一讀。這個模組非常有用。
這兩個引數是什麼意思：*args，**kwargs？我們為什麼要使用它們？答案
下面是具體的示例：
def f(*args,**kwargs): print args, kwargs l = [1,2,3] t = (4,5,6) d = f() f(1,2,3) # (1, 2, 3) {} f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {} f(a=1,b=2,c=3) # () f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) f(*l,**d) # (1, 2, 3) f(*t,**d) # (4, 5, 6) f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {} f(q="winning",**d) # () f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargs f2(1,2,3) # 1 2 (3,) {} f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {} f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () f2(arg1=1,arg2=2,
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