python工程师面试题

1. 面试经验丨百度 测试开发工程师 面试题集（含面试题答案），来瞧瞧

IT互联网的飞速发展，很多人选择从计算机方面开发着手，在整个计算机行业的，不同岗位所需要具备的能力是不同的。这次分享的是我一个朋友网络面试测开的面试题。

面试时间：21年4月。

1.项目介绍（难点，解决方案）
2.介绍黑盒测试和白盒测试
3.java中的int和Integer
4.Java的权限修饰符（public、private、default、protect的作用域）
5.代码：判断链表是否有环，找出环的长度
6.代码：手写字符串比较函数strcmp，设计测试用例
7.一部电梯设计测试用例（一般设计测试用例从功能性、性能性、安全性、易用性考虑）
8.2个数据库表：表1（id name），表2（id sroce class），找出姓名张三的分数和班级
select sroce,class from table2 where table2.id = (select id from table1 where name = "张三")
9.Liunx查看指定进程 ps -ef|grep 进程名 查看端口 lsof -i:端口号
10.计网TCP/UDP的区别（有4个区别，但是突然有点脑子短路了，只记起来2个）

11.HTTP状态码

1.linux基本操作

2.http请求

3.三次握手四次挥手

4.网页登录，写测试用例

5.网络地图，写测试用例

6.python init

7.python深拷贝浅拷贝

1.栈和堆的区别

2.多态的意义，用在什么地方

3.内存泄漏和内存溢出有没有什么联系

4.死锁

5.new、delete、malloc、free区别

6.冒泡

7.出现次数最多的数

8.shell命令

1.Python常用内置模块

2.List与numpy的区别（项目里用了numpy）

3.With机制及如何实现

4.Range的方法

5.迭代器的了解

6.c++和python的并发编程了解多少

7.Linux常用命令

8.网络层作用是什么
9.Tcp/udp的区别及应用场景
10.什么时候创建索引

11.索引的类别

12.索引的数据结构及具体实现介绍

13.不同数据库的比较，即对不同场景怎样选用数据库

14.在字符串中寻找长度最长的回文字符串，可假设isPalindrome返回是否是回文的判断

1.快速排序

2.测试快速排序

3.移动通信是什么

4.osi七层模型。

5.应用层用什么协议传输视频和传输文字的

6.应用层怎么区分不同应用进程

7.TCP、UDP协议的区别

8.在Web上搜索东西的过程经历了什么，详细说说

9.微信聊天界面的测试用例

10.Linux常用命令

11.说一说项目以及项目统筹

12.觉得测试是做什么

13.你觉得项目的流程是怎么样

14.项目上线前是交由产品还是测试人员测试

15.你觉得测试在项目里是怎样的角色。

我根据这次面试整理了下资料，资料实在太多了，所以只把部分截图放出来。提醒大家一下，资料按需索取，千万不要一味的收藏，反正你都看不完的。把时间浪费在找资料上不值得。

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2. python面试题总结1-内存管理机制

（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制

在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。

在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。

ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：

1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。

2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。

3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

3. Python 面试高频问题：cls到底是什么

上一篇文章介绍了什么是python 中的self，详情请参考：

Python面试高频问题：self到底是什么

简单的说self是类（Class）实例化的对象。

面试中还有一个问题经常被提及，那就是——什么是cls呢？

cls 是类（或子类）本身，取决于调用的是哪个类。

看下面的实例

输出：

我们也可以通过实例的方法调用class method,例如：

同样输出

输出：

使用cls 作为方法参数时，通常该方法需要由@classmethod 修饰，@classmethod修饰的方法表示的是类方法。这里需要注意cls就是一个标识，你可以把他写成abc，bcd都是可以的，只是出于习惯写成了cls。

既然cls是一个类，那么我们就可以使用他来进行实例化，具体代码如下:

输出：

可以看到通过obj1=cls()和obj2=cls()，成功创建了两个实例，分别是0x000000690A1E0C08和0x000000690A1E0C48，而这两个实例的类型都是MyClass3'

另外cls 还可以在python类中的方法 __new__里实现，通常定义为：

最后我们可以简单地总结一下self 和 cls：简单的说self是类（Class）实例化的对象。

cls 是类（或子类）本身。我们也可以方便地理解self表示实例的，cls则表示类的！

4. Python编程面试常见问题有哪些

Python编程面试题目一：python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式，以及区别

(1)python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式

python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock)，这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，大家都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。

多进程间共享数据，可以使用 multiprocessing.Value 和 multiprocessing.Array

(2)python多线程与多进程的区别

在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。

多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Python编程面试题目二：lambada函数

lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。 lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda 函数中塞入太多的东西;如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。

更多关于Python编程的技巧，干货，资讯等内容，小编会持续更新。

5. 面试题：你为什么选择python

为什么Python比MATLAB、R语言好呢？
其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点：
1、python易学、易读、易维护，处理速度也比R语言要快，无需把数据库切割；
2、python势头猛，众多大公司需要，市场前景广阔；而MATLAB语言比较局限，专注于工程和科学计算方面，而且MATLAB价格贵，免费版或盗版都只能玩玩学习用；
3、python具有丰富的扩展库，这个是其他两个不能比的；
python版本选择
初学者版本选择是很多人都会问的，我们也不会偏向某个版本，主要根据自己的所需，但建议是选择最新版本Python3.x，这样很多新功能和旧功能都会有的，但是目前很多第三方库仍然不支持Python3,因为Python2.x已经停止继续开发，不意味着不能使用。

6. python面试必备题目有哪些

Q：你做一个自我介绍吧？
旁白：其实遇到好几家面试官都让我做自我介绍了，该如何自我介绍阳哥估计都会背了，好玩（恶心）的是在万达信息面试，面试了3个技术官，每个人都分别让我做了自我介绍，尼玛，他们3个就不会沟通一下要问我啥吗，一个问题至于问我3遍吗~:funk:阳哥是敢怒不敢言，毕竟在人家的地盘。
PS：自我介绍的内容就不说了，每个人都是独特的，我就跟大家说一下应该如何自我介绍吧。
一个优良的自我介绍会给面试官留下深刻的印象，大部分情况下，所谓的面试好坏其实看的就是你给面试官留下的印象怎么样了，我们用俗语叫感觉。
自我介绍应该分以下几个部分，按照一定的逻辑连贯起来。如果连贯不起来，或者不够熟练一定在台下多背几遍，多讲几遍，但是面试的时候不要说的跟背过似的，高境界就是让面试官感觉你是临场发挥的，却又比背的都好。
1）个人基本信息（姓名、年龄、老家、居住地等）
2）自己来自哪里（工作地点），是干什么的（给自己一个清晰的定位，比如：我是一名Android开发工程师），担任过什么职务、做过什么样的项目
3）自己为何来贵公司面试
4）最后祝愿（希望能得到贵公司的认可等等，不用太多，一两句话就ok）
Q：介绍一下你做过的项目吧？
PS：黑马那么多项目，随便准备3个就ok了。
介绍项目大概的思路如下：
1）这个项目是干什么的（比如是一个类似网易新闻的地方新闻客户端，或者类似美团的o2o，或者类似豌豆荚的一个应用市场，或者类似淘宝的购物平台）？解释就是拿一个市场上耳熟能详的应用跟自己的应用做类比，省的面试官听的云里雾里的。
2）自己负责了哪些模块（功能）的职责（比如负责系统的架构，核心代码的编写，xx功能模块的开发等等）
3）自己在这个项目中担当的责任（比如，这个项目是自己独立开发的，这个项目是和另外一个同事一起架构一起开发的，这个项目是自己负责了几个核心模块）
4）项目中都用到了哪些技术
5）从项目中学到了哪些东西（可以从技术方向和业务两个方向入手）
旁白：面试官问的很多技术性问题跟之前问的都大同小异，因此这里只给出有特色且技术含量高的。阳哥正在写面试宝典，该宝典核心内容针对的还是技术问题，阳哥会从javase基础到javase高级，从Android基础到Android高级以及到Android项目依次展开分析，其次也会写一些常见的非技术性问题，敬请期待~
Q：①在Listview的优化中，我们为何使用ConvertView？②为何使用ViewHolder？③你认为哪个更能解决问题？④你认为view.inflate和view.findviewById哪个更耗时，为什么？⑤如果这两个AP让你重新写，你怎么写？
PS：上面的问题，阳哥认为是面试以来遇到很难的一个，也是很有技术含量的一道题。前一半问题还好回答，最后一个问题真的需要发挥想象了。
A：①使用ConvertView可以实现对view的复用，这样大大节约了每次创建对象的时间，提升了ListView的显示效率。②使用ViewHolder作为内部类，可以将view的子控件封装在ViewHolder类中，然后通过View.setTag(ViewHolder)将view和ViewHolder进行绑定，这样我们就不用每次都调用view的findViewById(id)方法来查找控件。③使用ConvertView解决了一大部分问题，使用ViewHolder实现了控件换时间的问题，因为给View对象设置一个Tag本身就是占用内存的，因此ViewHolder的使用还是需要区分不同的应用场景的， 没有绝对的好与不好。如果内存足够需要高效则ViewHolder建议使用，否则不建议使用。④当然是view.inflate耗时，这个函数完成的功能是把xml布局文件通过pullParser的形式给解析到内存中，需要io，需要递归子节点。⑤我其实还不太相信我写出来的代码比Google官方写的好，如果让我写的话我可能会这样考虑，当用户在使用view.inflate的时候将多个id作为数组添加到形参中，这样在初始化view的使用我就可以给这个view直接调用setTag方法绑定需要的子控件。不过这个原生方法其实也应该保留共不同的需求使用。
PS：技术面试时间并不长，我回答了几个之后，他们两个大眼瞪小眼，A看看B问：你还有什么问的吗？B说我没有，你还有吗？A说我也没了。那行，接下来，他们就让我等人事了。

7. Python面试基础题十大陷阱，你中招了吗

我们在会碰到各种各样的面试，有的甚至是HR专门为你设置的障碍，在python面试中也是，无论你是应聘Python web开发，爬虫工程师，或是数据分析，还是自动化运维，这些python面试基础题十大陷阱也许你会遇到，今天的python培训总结出来给你以防万一：
问题1：请问如何修改以下Python代码，使得下面的代码调用类A的show方法?

class A(object)

def show(self):
print 'derived show'
class B(A)
def show(self):
print 'derived show'
obj=B()
obj.show()
答：这道题的考点是类继承，只要通过__class__ 方法指定类对象就可以了。补充的代码如下：

obj._class_=A

obj.show()
问题2：请问如何修改以下Python代码，使得代码能够运行?

class A(object):

def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答：此题考察得是方法对象，为了能让对象实例能被直接调用，需要实现 __call__ 方法，补充代码如下：

class A(object):

def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
def_call_(self,num):
print'call:',num+self._a
问题3：下面这段代码的输出是什么?

class B(object):

def fn(self):
print"B fn"
def_init_(self):
print"B INIT"
class A(object):
def fn(self):
print"A fn"
def_new_(cls,a):
print"NEW",a
if a>10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print "INIT",a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答：

NEW 5

B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此题考察的是new和init的用法，使用 __new__ 方法，可以决定返回那个对象，也就是创建对象之前调用的，这个常见于于设计模式的单例、工厂模式。__init__ 是创建对象是调用的。

问题4：下面这段代码输出什么?

1s=[1,2,3,4]

list1 =[i for i in ls if i>2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 1>2
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ' item'+ str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in 'hello world' if x not in 'low level'}
print set1
答:

[3,4]

[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:'item4',4:'item16’,6:'item36"}set(["h",'r','d"])
此题考察的是列表和字典的生成。

问题5：下面这段代码输出什么?

num= 9

def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:

9

9
此题考察全局变量和局部变量。num 不是个全局变量，所以每个函数都得到了自己的 num 拷贝，如果你想修改 num ，则必须用 global 关键字声明。比如下面这样

num=9

def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
问题6：如何使用一行代码交换两个变量值?

a=8

b=9
答：

(a,b)=(b,a)

问题7：如何添加代码，使得没有定义的方法都调用mydefault方法?

class A(object):

def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答：

class A(object):

def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此题的考的是Python的默认方法， 只有当没有定义的方法调用时，才会调用方法 __getattr__。当 fn1 方法传入参数时，我们可以给 mydefault 方法增加一个 *args 不定参数来兼容。

class A(object):

def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self,*args):
print'default:'+str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print"other fn:",name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello')
a1.fn3(10)
问题8：一个包里有三个模块，mod1.py , mod2.py , mod3.py ，但使用 from demopack import * 导入模块时，如何保证只有 mod1 、 mod3 被导入了。

答:在包中增加 __init__.py 文件，并在文件中增加：

_all_=['mod1','mod3']

问题9：写一个函数，接收整数参数 n ，返回一个函数，函数返回n和参数的积。

答:

def mulby(num):

def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
问题10：请问下面的代码有什么隐患?(Python2中)

def strtest1(num):

str='first'
for i in range(num):
str+="X"
return str
答：由于变量str是个不可变对象，每次迭代，python都会生成新的str对象来存储新的字符串，num越大，创建的str对象越多，内存消耗越大。

8. 2022年Python技术类面试题总结（面试题+答案解析）

这是一位有着五年 Python 经验的好友最近对 Python 岗位面试后的一篇经验总结，从 Python 就业方向到 Python 面试题。

Python 就业方向 ：

下面是 Python 面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司 Python 常问面试题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。

这些面试题分为 Python 基础和 Python高级，内容包含： 基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及 Python 函数 等知识点。

（一） Python 基础语法

（二） 文件操作

（三） 模块与包

（四） 数据类型

（五）企业面试题

（一） 元类

（二）内存管理与垃圾回收机制

（三）函数

（四） 面向对象

由于篇幅有限，这份 Python 面试宝典已经被整理成了PDF文档，有需要 Python 面试宝典全套完整文档（面试题+答案解析）的可以 免费领取!

9. Python后端开发工程师面试

第一步：自我介绍

第二步：公司介绍

第三步：技术基础

第四步：项目介绍

第五步：待遇

自我介绍，简单直接，姓名，籍贯，大学，工作经历

示例如下：

你好，面试官，我叫XX，来自XX，本科毕业于XX，主修XX专业，有X年工作经验，在上一家公司担任python后端开发工程师的职位。

公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个

主要是根据你简历中填写的技术，根据我的简历中所写的，总结几点如下：

字典的查询流程：

不可变对象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己实现的类，要重载 __hash__ 方法。

dict内存花销大，但是查询速度快，自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的。

dict的存储顺序和元素添加顺序有关，添加顺序可能改变已有数据的顺序。

集合：是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合。

set和dict类似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性，set的元素不能重复，且无序。 内部由哈希实现，查找的时间复杂度为O(1)，所以性能很高，实现了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找。 set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的。

（1）浅拷贝

定义：浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝，这两个变量指向同一个内存地址的变量值。

浅拷贝的特点：

（2）深拷贝：

定义：一个变量对另外一个变量的值拷贝。

深拷贝的特点：

Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collectio n）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

GIL全称 Global Interpreter Lock ，中文解释为全局解释器锁。它并不是Python的特性，而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念，GIL本质上就是一把互斥锁，将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，从而保证数据的安全性。

GIL保护的是解释器级别的数据，但是用户自己的数据需要自己加锁处理。

既然有了GIL的存在，一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行，无法利用cpu的多核机制，导致多线程用于I/O密集型，多进程用于计算密集型，如金融分析等。

死锁：两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的互相等待现象，若无外力的作用，都将一直处于阻塞状态，这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁。

解决方法，使用递归锁（RLock）

这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量，counter记录着acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁

可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。

那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.

UDP不存在粘包问题，是由于UDP发送的时候，没有经过Negal算法优化，不会将多个小包合并一次发送出去。另外，在UDP协议的接收端，采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包，这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包。也就是说，发送端send了几次，接收端必须recv几次（无论recv时指定了多大的缓冲区）。

存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例**

10. python运维开发工程师面试常见问题有哪些

面试python运维开发工程师每家公司对专业知识的考察侧重点是不一样的，下面给你整理了一些，希望能帮助到你!
python
1、python是强类型还是弱类型的语言
2、python的动态性体现在哪
3、python的namespace：四种；len()等函数的命名空间
4、range和xrange的区别，谈到了迭代器
5、于是问怎么实现迭代器，然后又问了生成器，yield语句
6、将list的中的一万条字符串合成一条字符串的方法
7、python多线程（g il）
8、python的三目运算符有吗？ 怎么用一行代码实现三目运算
linux
1、问linux命令
2、top和ps在进程占有资源率的统计方式有什么不同
3、然后扯到了页表，内存管理，TLB
5、linux文件系统：inode，inode存储了哪些东西，目录名，文件名存在哪里